遙感影像處理步驟

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1、一．預(yù)處理?1．降噪處理?由于傳感器的因素，一些獲取的遙感圖像中，會(huì)出現(xiàn)周期性的噪聲，我們必須對(duì)其進(jìn)行消除或減弱方可使用。?（1）除周期性噪聲和尖銳性噪聲?周期性噪聲一般重疊在原圖像上，成為周期性的干涉圖形，具有不同的幅度、頻率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空間頻率位置最為突出。一般可以用帶通或者槽形濾波的方法來(lái)消除。?消除尖峰噪聲，特別是與掃描方向不平行的，一般用傅立葉變換進(jìn)行濾波處理的方法比較方便。（2）除壞線和條帶?去除遙感圖像中的壞線。遙感圖像中通常會(huì)出現(xiàn)與掃描方向平行的條帶，還有一些與輻射信號(hào)無(wú)關(guān)的條帶噪聲，一般稱為壞線。一般采用傅里葉變換和低通濾波

2、進(jìn)行消除或減弱。2．薄云處理?由于天氣原因，對(duì)于有些遙感圖形中出現(xiàn)的薄云可以進(jìn)行減弱處理。?3．陰影處理?由于太陽(yáng)高度角的原因，有些圖像會(huì)出現(xiàn)山體陰影，可以采用比值法對(duì)其進(jìn)行消除。二．幾何糾正通常我們獲取的遙感影像一般都是Level2級(jí)產(chǎn)品，為使其定位準(zhǔn)確，我們?cè)谑褂眠b感圖像前，必須對(duì)其進(jìn)行幾何精糾正，在地形起伏較大地區(qū)，還必須對(duì)其進(jìn)行正射糾正。特殊情況下還須對(duì)遙感圖像進(jìn)行大氣糾正，此處不做闡述。?1．圖像配準(zhǔn)?為同一地區(qū)的兩種數(shù)據(jù)源能在同一個(gè)地理坐標(biāo)系中進(jìn)行疊加顯示和數(shù)學(xué)運(yùn)算，必須先將其中一種數(shù)據(jù)源的地理坐標(biāo)配準(zhǔn)到另一種數(shù)據(jù)源的地理坐標(biāo)上,這個(gè)過(guò)程叫做配準(zhǔn)。?（1）影像對(duì)柵格

3、圖像的配準(zhǔn)?將一幅遙感影像配準(zhǔn)到相同地區(qū)另一幅影像或柵格地圖中，使其在空間位置能重合疊加顯示。（2）影像對(duì)矢量圖形的配準(zhǔn)?將一幅遙感影像配準(zhǔn)到相同地區(qū)一幅矢量圖形中，使其在空間位置上能進(jìn)行重合疊加顯示。?2．幾何粗糾正?這種校正是針對(duì)引起幾何畸變的原因進(jìn)行的，地面接收站在提供給用戶資料前，已按常規(guī)處理方案與圖像同時(shí)接收到的有關(guān)運(yùn)行姿態(tài)、傳感器性能指標(biāo)、大氣狀態(tài)、太陽(yáng)高度角對(duì)該幅圖像幾何畸變進(jìn)行了校正.3．幾何精糾正?為準(zhǔn)確對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地理定位，需要將遙感數(shù)據(jù)準(zhǔn)確定位到特定的地理坐標(biāo)系的，這個(gè)過(guò)程稱為幾何精糾正。?（1）圖像對(duì)圖像的糾正?利用已有準(zhǔn)確地理坐標(biāo)和投影信息的遙感影像

4、，對(duì)原始遙感影像進(jìn)行糾正，使其具有準(zhǔn)確的地理坐標(biāo)和投影信息。?（2）圖像對(duì)地圖（柵格或矢量）?利用已有準(zhǔn)確地理坐標(biāo)和投影信息的掃描地形圖或矢量地形圖，對(duì)原始遙感影像進(jìn)行糾正，使其具有準(zhǔn)確的地理坐標(biāo)和投影信息。（3）圖像對(duì)已知坐標(biāo)點(diǎn)（地面控制點(diǎn)）?利用已有準(zhǔn)確地理坐標(biāo)和投影信息的已知坐標(biāo)點(diǎn)或地面控制點(diǎn)，對(duì)原始遙感影像進(jìn)行糾正，使其具有準(zhǔn)確的地理坐標(biāo)和投影信息。?4．正射糾正利用已有地理參考數(shù)據(jù)（影像、地形圖和控制點(diǎn)等）和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)（DEM、GDEM），對(duì)原始遙感影像進(jìn)行糾正，可消除或減弱地形起伏帶來(lái)的影像變形，使得遙感影像具有準(zhǔn)確的地面坐標(biāo)和投影信息。三．圖像增強(qiáng)為使遙感圖

5、像所包含的地物信息可讀性更強(qiáng)，感興趣目標(biāo)更突出，需要對(duì)遙感圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。?1．彩色合成?為了充分利用色彩在遙感圖像判讀和信息提取中的優(yōu)勢(shì)，常常利用彩色合成的方法對(duì)多光譜圖像進(jìn)行處理，以得到彩色圖像。?彩色圖像可以分為真彩色圖像和假彩色圖像。2．直方圖變換?統(tǒng)計(jì)每幅圖像的各亮度的像元數(shù)而得到的隨機(jī)分布圖，即為該幅圖像的直方圖。?一般來(lái)說(shuō)，包含大量像元的圖像，像元的亮度隨機(jī)分布應(yīng)是正態(tài)分布。直方圖為非正態(tài)分布，說(shuō)明圖像的亮度分布偏亮、偏暗或亮度過(guò)于集中，圖像的對(duì)比度小，需要調(diào)整該直方圖到正態(tài)分布，以改善圖像的質(zhì)量。3．密度分割?將灰度圖像按照像元的灰度值進(jìn)行分級(jí)，再分級(jí)賦以不同

6、的顏色，使原有灰度圖像變成偽彩色圖像，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。4．灰度顛倒?灰度顛倒是將圖像的灰度范圍先拉伸到顯示設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍(如0～255)到飽和狀態(tài)，然后再進(jìn)行顛倒，使正像和負(fù)像互換。5．圖像間運(yùn)算?兩幅或多幅單波段圖像，空間配準(zhǔn)后可進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。常見(jiàn)的有加法運(yùn)算、減法運(yùn)算、比值運(yùn)算和綜合運(yùn)算。例如：?減法運(yùn)算：可突現(xiàn)出兩波段差值大的地物，如紅外-紅，可突現(xiàn)植被信息。?算：常用于計(jì)算植被指數(shù)、消除地形陰影等。?植被指數(shù)：NDVI=（IR-R）/（IR+R）6．鄰域增強(qiáng)?又叫濾波處理，是在被處理像元周圍的像元參與下進(jìn)行的運(yùn)算處理，鄰域的范圍取決于濾波器的大小，如

7、3×3或5×5等。?鄰區(qū)法處理用于去噪聲、圖像平滑、銳化和相關(guān)運(yùn)算。7．主成分分析?也叫PCA變換，可以用來(lái)消除特征向量中各特征之間的相關(guān)性，并進(jìn)行特征選擇。?主成分分析算法還可以用來(lái)進(jìn)行高光譜圖像數(shù)據(jù)的壓縮和信息融合。例如：對(duì)LandsatTM的6個(gè)波段的多光譜圖像(熱紅外波段除外)進(jìn)行主成分分析，然后把得到的第1，2，3主分量圖像進(jìn)行彩色合成，可以獲得信息量非常豐富的彩色圖像。?8．K-T變換?即Kauth-Thomas變換，又稱為“纓帽變換”。這種變換著眼點(diǎn)在于農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程而區(qū)別于其