第四章遥感数据预处理-影像校正

遥感影像几何校正的方法与步骤遥感技术在现代科学和环境研究中扮演着重要的角色，它通过无人机、卫星等平台收集大量的遥感影像数据，这些数据可用于地表地貌的研究、城市规划、环境监测等多个领域。

然而，由于传感器的误差、地球表面的形变等因素的影响，遥感影像在采集过程中往往会发生几何畸变。

因此，几何校正成为了处理遥感影像的必要步骤之一。

一、几何校正的目的遥感影像的几何校正是指将采集的影像数据与真实地理坐标系统中的位置相对应，使影像能够准确地反映地球表面的特征。

几何校正的目的是消除影像中的几何变形，使其能够与其他地理数据进行叠加分析，从而得到更准确的结果。

二、几何校正的方法1. 传统校正方法传统的几何校正方法主要基于地面控制点（GCPs）的选择和提取。

首先，根据采集的影像和地理坐标系统中的地理特征，选择一组地面控制点。

然后，在影像中手动或自动提取这些地面控制点的位置，同时记录其在真实地理坐标系统中的位置。

最后，通过计算和调整，将影像中的像元位置校正到真实地理坐标系中。

2. 数字校正方法随着计算机和数字图像处理技术的发展，数字校正方法逐渐取代了传统的校正方法。

数字校正方法主要基于数学模型和算法来完成几何校正的过程。

常用的数字校正方法包括多项式模型、参数拟合模型和同步解调模型等。

这些模型可以将影像中的像素位置与地理坐标系中的位置互相转换，从而实现几何校正。

三、几何校正的步骤几何校正的具体步骤可以归纳为以下几个步骤：1. GCPs的选择和提取在进行几何校正之前，首先需要选择一组地面控制点。

这些地面控制点应该具有明显的地理特征，如建筑物的角点、道路的交汇处等。

然后，在影像中提取这些地面控制点的位置，并记录其真实地理坐标。

2. 模型的选择和拟合根据影像中地面控制点的位置和真实地理坐标，选择合适的数学模型和算法。

根据所选择的模型，在计算机中进行参数拟合，并得到校正过程所需要的参数。

3. 影像几何校正通过上面的步骤，我们已经获得了数学模型和参数。

遥感影像预处理——影像辐射校正和几何校正一、辐射畸变与辐射校正产生畸变原因：1、遥感探测器系统误差：A、随机坏像元（散粒噪声）；B、起始行/终止列问题；C、行或列缺失、部分缺失；D、行或列条纹。

对应解决方案：A、求平均值（所有邻近像元）；B、人机交互平移；C、求两相邻行或列的平均值；D、对数据集进行处理以确定失调的行，计算增益和偏置并应用到受影响的行。

2、大气散射和吸收引起的大气衰减：A、反射；B、折射；C、散射；D、吸收。

对应解决方案：A、绝对大气辐射校正：（1）基于辐射传输模型的大气校正；（2）经验线定标法（实地测量、定标场）；（3）判断是否“黑体”。

B、相对大气辐射校正：（1）直方图调整，主要用于归一化单时相遥感影像不同波段的强度；（2）回归分析，主要用于将多时相影像各个波段的强度归一化到某一选定的标准影像上，选取伪不变特征（又叫辐射控制点）。

3、坡度坡向影响、太阳高度角：对应解决方案：A、简单余弦校正；B、两个半经验校正方法（MInnaert校正和C校正）；C、统计--经验校正。

二、几何畸变与几何校正：产生畸变原因：内部：1、地球自转引起的偏斜；2、扫描系统引起的标称地面分辨率变化；3、扫面系统一维高程投影差；4、扫描系统切向比例畸变。

外部：1、高度变化；2、姿态变化（翻滚、俯冲和偏航）。

校正方法：从影像到地图的校正：步骤：（1）确定输入像元坐标与该点对应的地图坐标之间的几何关系，即“空间插值”；方法：多项式拟合。

（2）确定像元亮度值，即“亮度插值”。

方法：①最近邻插值法；②双线性插值法；③三次卷积法。

遥感影像正射校正流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!遥感影像正射校正流程：1. 影像预处理：影像几何校正（去除镜头畸变）。

遥感影像预处理的正确步骤遥感影像预处理是遥感技术中的重要环节，它对于后续的遥感影像分析和应用具有至关重要的作用。

正确的预处理能够提高遥感影像的质量和准确度，为后续的数据分析提供有力支持。

下面将介绍遥感影像预处理的正确步骤。

一、获取遥感影像数据遥感影像数据可以通过卫星、飞机等遥感平台获取。

在获取数据时，需要确保数据的准确性和完整性，并且注意选择合适的数据源和分辨率。

二、辐射校正遥感影像数据在获取过程中受到了大气、地表反射等因素的影响，需要对数据进行辐射校正。

辐射校正可以消除大气散射和吸收引起的影响，使得遥感影像能够更准确地反映地物的真实特征。

三、几何校正遥感影像在获取过程中存在着不可避免的几何畸变，需要进行几何校正。

几何校正可以将遥感影像的像素位置与地理位置进行对应，使得影像能够与地理信息数据相匹配。

四、影像拼接如果获取到的遥感影像数据较大，需要进行影像拼接。

影像拼接可以将多个影像拼接成一个完整的影像，提供更广阔的地理范围和更丰富的信息。

五、影像增强影像增强是为了提高遥感影像的视觉效果和信息提取能力。

常见的影像增强方法包括直方图均衡化、滤波等。

六、去噪处理遥感影像数据中常常包含各种噪声，需要进行去噪处理。

去噪处理可以提高影像的清晰度和信息质量。

七、影像切割根据具体的需求，可以对遥感影像进行切割，提取感兴趣的区域或目标。

影像切割可以减少后续处理的数据量，提高处理效率。

八、数据格式转换根据不同的应用需求，遥感影像的数据格式可能需要进行转换。

数据格式转换可以使得遥感影像能够被不同的软件和平台所识别和使用。

九、数据融合多源遥感影像数据可以通过数据融合的方法进行融合，提供更综合、全面的信息。

常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合等。

遥感影像预处理的正确步骤包括获取遥感影像数据、辐射校正、几何校正、影像拼接、影像增强、去噪处理、影像切割、数据格式转换和数据融合。

这些步骤可以保证遥感影像的质量和准确度，为后续的数据分析和应用提供有力支持。

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。

遥感影像处理具体操作步骤遥感影像处理是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行分析和处理的过程。

下面是遥感影像处理的具体操作步骤：1. 数据预处理：- 影像获取：通过卫星、航空器或者无人机等获取遥感影像数据。

- 影像校正：对获取的遥感影像进行几何校正和辐射校正，以消除影像中的几何畸变和辐射差异。

- 影像配准：将多个遥感影像进行配准，使其在同一坐标系下对齐，以便进行后续的分析。

- 影像切割：根据需要，将遥感影像切割成小块，方便后续处理。

2. 影像增强：- 直方图均衡化：通过调整影像的像素灰度分布，增强影像的对照度和细节。

- 滤波处理：利用滤波算法对影像进行平滑或者锐化处理，以去除噪声或者增强细节。

- 波段合成：将多个波段的影像合成为一幅彩色影像，以显示不同特征或者信息。

3. 影像分类：- 监督分类：根据已知样本进行训练，利用分类算法将遥感影像中的像素分为不同的类别。

- 无监督分类：根据像素的相似性进行聚类，将遥感影像中的像素分为不同的类别，不需要事先提供训练样本。

4. 特征提取：- 纹理特征：通过计算影像中像素的纹理统计量，提取纹理特征，用于地物分类和识别。

- 形状特征：通过计算影像中像素的形状参数，如面积、周长、圆度等，提取形状特征，用于地物分类和识别。

- 光谱特征：利用遥感影像中不同波段的反射率或者辐射值，提取光谱特征，用于地物分类和识别。

5. 地物提取：- 目标检测：利用目标检测算法，自动提取遥感影像中的目标物体，如建造物、道路等。

- 变化检测：通过比较不同时间的遥感影像，检测地物的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等。

6. 结果评估：- 精度评估：通过对照遥感影像处理结果与实地调查数据或者高分辨率影像进行对照，评估处理结果的准确性和精度。

- 一致性检验：对处理结果进行一致性检验，确保处理结果的逻辑和合理性。

以上是遥感影像处理的具体操作步骤。

不同的任务和目标可能需要不同的处理方法和算法，具体操作步骤可能会有所不同。

遥感影像预处理的正确步骤在遥感领域，影像预处理是遥感数据处理的重要环节，对于提高遥感影像的质量和后续分析具有重要意义。

以下是遥感影像预处理的正确步骤：一、数据获取与预处理1.数据获取：遥感影像数据来源于各种遥感卫星、航空遥感等，需要根据研究目的选择合适的数据源。

2.预处理：数据获取后，需要对数据进行预处理，以消除原始数据中的噪声、异常值等问题。

预处理方法包括去除噪声、裁剪、缩放等。

二、几何校正与图像配准1.几何校正：由于遥感影像在采集过程中可能受到传感器本身、地球曲率、大气折射等因素的影响，导致影像几何变形。

几何校正旨在消除这些变形，提高影像质量。

常见的方法有传感器模型校正、基于控制点的几何校正等。

2.图像配准：图像配准是将多幅遥感影像（如多光谱影像和单波段高分辨率影像）进行空间对齐，使其在同一坐标系统下。

配准方法有基于像素的配准、基于变换的配准等。

三、图像融合1.图像融合是将不同分辨率、不同光谱的遥感影像融合为高分辨率、多光谱的影像。

常见的图像融合方法有：（1）IHS变换融合：将高分辨率全色影像与亮度进行直方图匹配，然后去掉亮度，用预处理的高分辨率全色影像代替。

与色度H、饱和度S一起，利用逆变换式变换至RGB系统，得到融合后的影像。

（2）小波变换融合：利用人眼对局部对比度变化敏感的特性，根据一定的融合规则，在多幅原图像中选择最显著的特征（如边缘、线段等），并将这些特征保留在融合后的图像中。

四、影像增强与分割1.影像增强：通过调整亮度、对比度、色彩平衡等参数，提高遥感影像的视觉效果。

常见的增强方法有：直方图均衡化、自适应直方图均衡化、色彩空间转换等。

2.影像分割：将融合后的遥感影像划分为不同的区域，以便进行后续分析。

常见的分割方法有：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于深度学习的分割等。

五、特征提取与分析1.特征提取：从遥感影像中提取有意义的特征，如纹理、颜色、形状等。

常见的特征提取方法有：灰度共生矩阵、局部二值模式（LBP）、HOG特征等。

如何进行遥感影像纠正处理遥感影像是以航空器或卫星为平台，通过传感器获取地球表面信息并记录下来的影像，它广泛应用于地质勘探、农业监测、环境保护等领域。

然而，由于遥感影像收集过程中的各种因素，如大气散射、地表反射等，使得影像存在着一定的扭曲和失真。

针对这些问题，遥感影像的校正处理变得非常重要。

本文将介绍遥感影像的校正处理方法，以及它们的原理和应用。

首先，我们要了解遥感影像校正处理的目标是什么。

遥感影像的校正处理旨在消除图像中的非地物因素对影像的影响，使图像能够准确地反映地物的实际状态。

校正处理的过程包括几个主要步骤：大气校正、几何校正和辐射校正。

大气校正是遥感影像校正处理的首要步骤。

大气校正的目标是消除大气散射引起的影像云雾、大气层透明度等问题，以获得更真实的地物信息。

大气校正的方法有多种，常用的是通过获取一定数量的反射率标准场地的光谱信息，对影像进行大气纠正。

这可以通过利用大气模型和反射率测量数据来实现。

同时，结合辐射传输方程以及定标技术，可以计算出影像中地物的辐射率。

几何校正是校正处理的关键步骤之一。

其目的是消除影像中由于飞行高度、角度、传感器摆放等因素引起的几何失真。

几何校正的方法有很多种，其中最常用的是地面控制点法和同名点法。

地面控制点法是通过在地图上选取一些已知坐标的地物，然后在影像上找到对应的位置，以确定影像的几何位置。

同名点法是通过在影像上选取一些在地图上已知坐标的地物，然后在影像上找到对应位置，以确定影像的空间几何位置。

几何校正的结果将是一个经过坐标变换的图像，可以实现在地理坐标系上进行空间分析。

辐射校正是为了获得地物表面光谱信息而进行的校正处理。

辐射校正的目标是消除影像中由于传感器的不同响应和辐射入射角度变化而引起的辐射度量误差。

辐射校正的方法有多种，包括传感器定标和辐射亮度温度计算等。

传感器定标是通过测量已知辐照度的标准光源在传感器上产生的电压来确定传感器的辐射度量特征。

辐射亮度温度计算是根据卫星辐射测量值和大气参数估计地表温度。

遥感影像数据的处理与分析遥感影像数据处理与分析是指对通过遥感技术获取的影像数据进行处理和分析的过程。

遥感影像数据包含了地球上不同地区的图像信息，可以用于地质勘查、农业监测、城市规划等多个领域。

下面将就遥感影像数据处理与分析的一些常见方法进行介绍。

首先，遥感影像数据预处理是遥感影像数据处理与分析的第一步。

预处理包括影像校正、辐射定标、大气校正等。

影像校正是指将影像图像与地球表面上点的坐标相互对应，并确定坐标系统。

辐射定标是通过计算由地球表面反射的辐射能量，将影像数据转化为可以被理解和分析的数字数据。

大气校正是通过校正大气介质对影像数据的影响，消除大气光线散射和吸收的影响。

预处理能够提高影像数据的质量和准确性，为后续的分析工作奠定基础。

另外，遥感影像数据的变化检测也是一项重要的分析方法。

变化检测可以用于监测城市的扩张、农田的利用情况、森林的砍伐等。

变化检测可以通过比较同一地区不同时间的遥感影像，找出地表覆盖类型的变化，并进行定量分析。

常用的变化检测方法有像元级变化检测和对象级变化检测。

像元级变化检测是比较两幅影像之间的像元，并根据像元间的差异来判断是否发生了变化。

对象级变化检测则是先对影像数据进行分割，将连续的像元分成不同的对象，然后比较对象之间的差异。

最后，遥感影像数据还可以用于地表参数的估计与分析。

地表参数包括地表温度、植被指数、土壤湿度等，对于农业、气候研究等领域具有重要的意义。

通过遥感影像数据，可以基于不同的波段信息来估计和分析地表参数。

例如，NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）可以通过红外波段和可见光波段的比值来表征植被的状况。

综上所述，遥感影像数据的处理与分析是一项复杂而重要的工作。

它可以通过对遥感影像数据的预处理、分类与识别、变化检测以及地表参数的估计与分析，为地质勘查、农业监测、城市规划等多个领域提供可靠的数据支持，并为相关决策提供科学依据。