遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法

遥感影像辐射校正方法与技巧引言：遥感技术在现代社会的应用日益广泛，无论是环境监测、农业发展还是城市规划，遥感影像都起到了不可或缺的作用。

然而，遥感影像需要进行辐射校正，以准确反映地物的光谱信息。

本文将介绍遥感影像辐射校正的方法与技巧。

一、什么是辐射校正辐射校正是遥感影像处理中的一项重要任务，通过消除大气、地表反射和传感器响应等误差，实现影像灰度与反射率、辐射率之间的转换。

辐射校正的目的是减小影像的空间和光谱差异，以便更好地进行后续分析和应用。

二、辐射校正的方法1. 经验模型方法经验模型方法适用于辐射校正的初步处理。

通过建立传感器响应与地物反射之间的经验模型，根据遥感影像中的亮度值进行校正。

这种方法适用于像素值的非线性校正，但不适用于不同光谱区域之间的校正。

2. 大气校正方法大气校正是辐射校正的关键步骤之一。

大气校正通过模拟大气的辐射传输过程，估算并消除大气对遥感影像的影响。

目前，主要的大气校正方法包括常规大气校正、基于模型的大气校正和基于辐射传输模型的大气校正等。

3. 地表反射校正方法地表反射校正是辐射校正中的另一重要步骤，主要解决地物反射率的转换问题。

地表反射校正方法可以分为基于定标面的校正和基于统计的校正两种。

其中，基于定标面的校正方法需要采集大量的地面参考数据，而基于统计的校正方法则通过统计地物的光谱反射特征进行校正。

三、辐射校正的技巧1. 模型选择与参数估计在进行辐射校正时，需要选择合适的模型和正确估计模型参数。

为了提高辐射校正的准确性，可通过大量的实地观测数据进行参数估计。

同时，对不同地区和不同影像进行适当调整和优化，以提高校正的精度。

2. 数据预处理在进行辐射校正之前，需要对遥感影像进行一定的数据预处理。

主要包括大气润湿校正、坐标转换、几何校正等。

这些预处理步骤有助于减小数据误差，提高辐射校正的精度。

3. 校正结果评价进行辐射校正后，需要对校正结果进行评价。

评价指标包括辐射定标误差、地物反射率的准确度等。

遥感卫星影像处理中的常见问题及解决方法现如今，遥感技术在地球科学、环境保护、城市规划等领域发挥着重要作用。

遥感卫星影像作为遥感数据的主要来源，其处理过程中常常会遇到一些困扰，本文将探讨其中的常见问题及相应解决方法。

1. 影像纠正问题遥感卫星拍摄的影像受到地球自转、地形起伏以及大气等因素的影响，容易产生图像畸变和色差问题。

针对这一问题，可以采用几何校正和辐射校正等方法来进行纠正。

几何校正主要包括地形校正和几何校正。

地形校正主要针对山区等地形复杂情况下产生的图像投影问题，可以通过数字高程模型（DEM）来解决。

几何校正则主要通过地面控制点的选取和几何模型的建立来校正影像的几何形态。

辐射校正则是针对大气影响导致的辐射畸变问题。

可以利用大气传输模型进行辐射校正，消除大气因素对影像的影响。

此外，还可以利用地面参考反射率进行光谱校正，在不同地物上分别测量反射光谱线进行标定。

2. 影像预处理问题影像的预处理是遥感图像处理的重要环节，可以帮助提取出感兴趣的信息。

然而，预处理过程中常常会遇到图像噪声、云状阴影和云覆盖等问题。

图像噪声主要由传感器本身以及数据传输和存储等过程中引入的噪声造成。

为了降低噪声的影响，可以采用滤波器等方法进行去噪处理。

常用的滤波器有均值滤波、中值滤波和小波去噪等。

云状阴影和云覆盖问题是由云层导致的。

对于云状阴影问题，可以通过校正云覆盖所造成的辐射变化进行修复。

对于云覆盖问题，可以利用多个相邻时刻的影像数据进行云去除，或者采用云检测算法进行自动云剔除。

3. 影像分类问题影像分类是遥感影像处理中的关键任务，可以帮助我们从大规模遥感影像中提取出感兴趣的地物信息。

然而，影像分类过程中常常会遇到地物混合、类别划分不清等问题。

地物混合问题主要由遥感影像中地物覆盖范围重叠较多导致的。

为了解决地物混合问题，可以运用混合像元分解算法将像元分解为纯度更高的子像元，从而更好地反映地物的实际分布。

类别划分不清问题主要由地物间相似性较高导致的。

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如何进行卫星遥感影像的几何校正与精度评定卫星遥感影像的几何校正与精度评定是遥感技术中非常重要的一项工作，它能够提高遥感影像的准确性和可信度。

本文将介绍卫星遥感影像几何校正和精度评定的基本原理和方法。

一、卫星遥感影像的几何校正卫星遥感影像的几何校正是指将原始影像转换为具有精确几何关系的图像的过程。

这是因为卫星遥感影像在获取过程中，由于各项误差的存在，常常呈现出几何畸变的情况。

几何校正的目的是消除这些误差，使得影像能够准确地反映地面实际情况。

几何校正的方法一般可以分为两种：地面控制点法和模型法。

地面控制点法是通过选择并测量地面上的控制点，并与影像中的对应点进行匹配，计算出转换参数，然后进行校正。

模型法是利用数学模型对影像进行几何校正，常用的模型有多项式模型和分层多项式模型。

这些方法都需要借助于地面控制点或其他辅助数据来进行几何校正。

除了几何校正，影像还需要进行辐射校正。

辐射校正是将原始影像转换为可以反映地物辐射特性的高光谱数据。

常见的辐射校正方法有大气校正和地表反射率校正。

大气校正是去除大气吸收和散射对影像造成的影响，地表反射率校正是消除影像中的地物纹理和细节。

二、卫星遥感影像的精度评定卫星遥感影像的精度评定是判断影像准确性和可靠性的一项工作。

它可以通过对比影像与已知真实数据进行对照，计算出各种误差指标来评价影像的精度。

影像的精度评定主要包括几何精度评定和辐射精度评定两个方面。

几何精度评定主要是通过计算影像的地面分辨率、地面形状和位置精度等指标来评估影像几何特征的精度。

辐射精度评定则是通过计算影像的辐射定标系数、重现性等指标来评估影像的辐射特性的精度。

在进行精度评定时，需要借助于地面控制点、高分辨率遥感影像或其他精确数据，进行对比和验证。

通过计算各个指标，并进行统计分析，可以得出影像的精度评定结果。

三、卫星遥感影像几何校正与精度评定的重要性卫星遥感影像的几何校正和精度评定对于遥感应用具有重要的意义。

遥感影像预处理的正确步骤一、影像获取遥感影像预处理的第一步是获取原始影像数据。

通过卫星、飞机或其他遥感平台获取的影像数据，可以获得不同波段的光谱信息。

二、影像校正影像校正是为了消除由于影像获取过程中产生的各种误差，提高影像质量。

主要包括几何校正和辐射校正两个方面。

几何校正是通过对影像进行几何变换，将其与真实地物的位置和形状相对应。

这样可以消除由于视角、高程等因素引起的形变，使影像与实际地物一一对应。

辐射校正是为了消除由于大气、地表反射等因素引起的辐射差异。

通过对不同波段的辐射通量进行标定和校正，可以得到准确的辐射值。

三、影像配准影像配准是将不同时间、不同传感器或不同分辨率的影像对齐到同一坐标系统中。

通过对影像进行几何变换，使其在空间上一一对应。

这样可以实现影像的叠加和比较。

四、影像增强影像增强是为了提高影像的可视性和解译能力。

通过应用不同的滤波器、变换或增强算法，可以突出地物的特征，减少噪声和干扰，使影像更清晰、更易于分析。

五、影像分类影像分类是将影像像元划分为不同的地物类别。

根据不同的目标和需求，可以使用不同的分类方法，如基于像素的分类、基于对象的分类等。

六、影像融合影像融合是将多源、多尺度或多波段的影像融合成一幅综合影像。

通过融合可以充分利用各种影像的优势，提高地物提取和解译的精度。

七、影像制图影像制图是将处理后的影像转换为地图或图像产品。

通过对影像进行地理参考、投影变换和符号化处理，可以生成各种专题地图和影像产品。

八、影像分析影像分析是对处理后的影像进行定量和定性分析。

通过应用不同的遥感算法和模型，可以提取地物信息、监测变化和预测趋势。

九、结果验证结果验证是对影像分析结果进行验证和评估。

通过与实地调查数据进行比对，可以评估分析结果的准确性和可靠性。

总结：遥感影像预处理是遥感应用的重要环节，它涉及到影像获取、校正、配准、增强、分类、融合、制图、分析和结果验证等多个步骤。

每个步骤都有其独特的作用和意义，对于提高影像质量和分析精度具有重要意义。

卫片预处理流程
卫片预处理流程是卫星遥感图像分析前必须进行的一系列技术处理步骤，其目的是消除或减少原始卫星图像中的各种噪声、失真和非物理信息，以便更好地提取有效信息。

以下是一个基本的卫片预处理流程：
1. 辐射校正：
目的是消除传感器响应的不均匀性和大气对电磁波传播的影响，如大气散射、吸收等，使得不同时间获取的图像具有可比性。

2. 几何校正（正射校正）：
由于卫星姿态、地形起伏等因素导致的图像几何变形，通过地理坐标系下的控制点来实现几何纠正，使图像符合实际地表情况。

3. 图像融合（多光谱数据时适用）：
将同一区域多个波段的数据融合成一个彩色合成图像，如RGB假彩色合成、NDVI植被指数计算等。

4. 去噪处理：
包括去除热噪声、斑点噪声、条带噪声等影响图像质量的各类噪声。

5. 云雾剔除：
对含有大量云层覆盖的卫星影像进行云区检测和剔除，确保有效地区域的清晰度。

6. 镶嵌处理：
当需要对相邻轨道或者不同时间获取的多幅图像进行拼接时，需要进行图像的镶嵌以形成连续无缝的大范围图像。

7. 图像增强：
提高图像对比度、亮度调整、边缘增强等，使得图像细节更加明显，便于后续的信息提取工作。

8. 感兴趣区域裁剪：
根据研究目标和需求，裁剪出特定的研究区域，减小后续处理的数据量。

以上每一个步骤都需要利用专业的遥感图像处理软件完成，并且根据不同的卫星数据源和应用需求可能还需要进行其他定制化的预处理操作。

测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法遥感图像的纠正和融合是测绘技术中的重要研究方向，具有广泛的应用价值。

本文将从遥感图像纠正和融合两个方面进行探讨，并介绍一些常见的方法和技术。

一、遥感图像的纠正方法1. 几何纠正几何纠正是指对遥感图像进行几何校正，使其与地理坐标系统相匹配。

常见的几何纠正方法包括地面控制点法和数字影像匹配法。

地面控制点法通过在图像上选择地物特征点，并与地面真实位置相对应，根据图像上的点与地面真值的差异进行几何变换，从而实现图像的几何纠正。

数字影像匹配法则是通过提取图像上的特征点，并与实际地面上的同名特征点进行匹配，然后根据匹配结果进行几何变换。

2. 辐射纠正辐射纠正是指对遥感图像进行辐射校正，消除光学、大气等因素对图像亮度和对比度的影响，使得图像能够真实反映地物的辐射特性。

常见的辐射纠正方法包括大气校正和辐射定标。

大气校正是通过模拟大气传输过程，根据测量的气象数据和大气传输模型，估算和减去大气散射和吸收对遥感图像的影响。

辐射定标则是通过将图像上的数字值转换为辐射度或反射率，以实现不同时间、不同传感器之间的数据比较和分析。

二、遥感图像的融合方法遥感图像融合是指将多个传感器获取的多源数据融合到一个整体图像中，以提供更全面、更准确的地物信息。

常见的遥感图像融合方法包括像素级融合和特征级融合。

1. 像素级融合像素级融合是通过将不同传感器获取的图像像素进行组合，生成具有更高分辨率、更丰富信息的图像。

常用的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法。

加权平均法将不同传感器的图像按一定权重加权平均，得到融合后的图像。

主成分分析法是利用主成分分析对不同传感器的图像进行降维处理，然后通过反变换重构融合图像。

小波变换法则是利用小波变换对不同传感器的图像进行多尺度分解和重构，得到融合图像。

2. 特征级融合特征级融合是利用不同传感器获取的图像中的特征信息进行融合，提取和组合更全面、更准确的地物特征。

环境星影像正射纠正遥感图像在成像时，由于成像投影方式、传感器外方位元素变化、传感介质的不均匀、地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素的影响，使获得的遥感图像相对于地表目标存在一定的几何变形，图像上的几何图形与该物体在所选定的地图投影中的几何图形产生差异，产生了几何形状或位置的失真。

主要表现为位移、旋转、缩放、仿射、弯曲和更高阶的歪曲。

消除这种差异的过程称为几何校正。

借助于地面控制资料及DEM，将数字图像投影到平面上，使其符合正射投影要求。

使用IMAGINE AutoSync模块对环境星做正射校正，具体步骤：1.在ERDAS EMAGINE 主界面上，点击AutoSync 模块，点击AutoSync Workstation下拉菜单。

2.打开IMAGINE AutoSync Workstation Startup对话框。

3.在IMAGINE AutoSync Workstation Startup 对话框中选择Create anew project,点击OK。

打开Create New Project 对话框。

这里输入工程名点击这里选择地理参考点击这里选择重采样点击打开ResampleSettings打开Resample Settings，选择重采样方法为“Nearest Neighbor”，点击ok。

4.在Default Output File Name Suffix字段中，键入输出文件名的后缀，这里选择默认的后缀为_output。

5. 确定工程文件的输出路径及名字后点击确定，即可进入自动正射校正界面。

6.加载图像。

在IMAGINEAutoSync工具条上，点击打开输入图像图标Select Image To Open 对话框，将待校正影像加载进来。

7.点击打开参考图像图标，或者从菜单条上选择File-Addimages-Set Reference Images……将拼接好的TM影像加载进来，这时待纠正影像会显示在左边窗口，参考影像会显示在右边窗口。