遥感影像的镶嵌与融合
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第1篇一、实验目的1. 理解遥感影像镶嵌的概念和意义。
2. 掌握遥感影像镶嵌的基本原理和方法。
3. 学会使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作。
4. 分析影像镶嵌的效果,并探讨优化影像镶嵌的方法。
二、实验原理遥感影像镶嵌是将多幅遥感影像按照一定规则拼接成一幅大范围、连续的遥感影像,以展示更大范围的地理信息。
影像镶嵌的原理主要包括:1. 影像匹配:通过比较多幅影像之间的相似性,确定影像之间的对应关系。
2. 影像配准:根据影像匹配结果,对多幅影像进行几何校正,使其在空间上对齐。
3. 影像拼接:将配准后的影像按照一定规则拼接成一幅连续的遥感影像。
三、实验数据本实验使用的数据为我国某地区Landsat 8影像,包含全色波段和多个多光谱波段。
四、实验步骤1. 数据预处理(1)辐射定标:将原始影像的数字量转换为地物反射率或辐射亮度。
(2)大气校正:去除大气对影像的影响,提高影像质量。
(3)几何校正:纠正影像的几何畸变,使其符合实际地理坐标。
2. 影像匹配(1)选择匹配算法:本实验采用互信息匹配算法。
(2)设置匹配参数:根据影像特点,设置匹配窗口大小、匹配阈值等参数。
(3)进行匹配运算:将多幅影像进行匹配,得到匹配结果。
3. 影像配准(1)根据匹配结果,确定影像之间的对应关系。
(2)选择配准方法:本实验采用二次多项式配准方法。
(3)进行配准运算:将多幅影像进行配准,使其在空间上对齐。
4. 影像拼接(1)选择拼接方法:本实验采用线段拼接方法。
(2)设置拼接参数:根据影像特点,设置拼接线宽、重叠区域等参数。
(3)进行拼接运算:将配准后的影像进行拼接,得到一幅连续的遥感影像。
5. 结果分析(1)分析拼接效果:观察拼接后的影像,检查是否存在明显的拼接线、几何畸变等问题。
(2)优化拼接方法:根据分析结果,调整拼接参数,优化拼接效果。
五、实验结果与分析1. 拼接效果通过实验,成功将多幅Landsat 8影像拼接成一幅连续的遥感影像。
1.几何校正:几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差,同时也是将图像投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌:指在一定的数学基础控制下,把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪:图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中,还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程,可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类:遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术,是通过模式识别理论,分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异,进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正:正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术:是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素,充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类,以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM:数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对:从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测:从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中,识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量,这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感:是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段,其波谱分辨率高达纳米数量级,通常具有波段多的特点,波谱通道多达数十甚至数百个,而且各波谱通道间往往是连续的,因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱:端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱,与监督分类中的分类样本具有类似的作用,直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析:可视域分析工具利用DEM数据,可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围,观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化:ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。