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遥感影像处理技术范文1
【关键词】高分卫星 遥感影像 预处理 数据格式转换
随着空间信息技术的发展，对地观测系统也逐渐的从地面、低空发展到太空，并且对观测的连续性、快速性、精确性等有了更为严格的要求。高分一号是我国观测系统的首颗发射卫星，其成功实现了宽覆盖、高精度、稳定度的控制技术，而对于高分二号而言，其成功突破了优于1m的分辨率水平，并且能够具有高定位、快速灵活、机动的能力等特点，对于提升我国空间卫星水平、数据的自给率等这些方面具有非常重要的意义。并且高分O畹某晒κ凳涌炝宋夜空间信息产业的发展，有利的推动了我国国民经济建设与社会的进步。
遥感影像的预处理即为影像数据的纠正与重建的过程，主要是纠正遥感成像过程中，由于传感器外在原因：如姿态的变化、高度、速度等因素造成的遥感影像的几何畸变与变形，并且遥感影像本身在空间、时间及光谱分辨率上的不足，在获取数据的过程中不能够精确的进行信息的记载，很大程度上会降低遥感数据的精度，因此，需要对遥感影像进行遥感数据的预处理。本文是在高分遥感数据的基础上，通过对高分一号卫星数据进行分析，将原始高分数据进行预处理的过程，得到在几何与辐射上真实的图像。
1 高分遥感影像的软件选取
本文中所涉及到的高分遥感预处理软件采用的是ENVI与ERDAS相结合的技术方案。采用这两种软件相结合的方式，其优势在于：首先，ENVI能够通过底层的IDL开发语言进行功能扩展，开发定制自己的遥感平台。其次，ENVI提供了光谱分析工具，使得基于波段与文件的遥感技术完美结合，并且通过图像的配准，可以提供多个图像窗口进行分析，清晰明了、易于操作。再次，通过两者相结合的方式可以将遥感影像与ArcGIS进行一体化整合，对遥感平台进行全方位的应用。最后，通过ERDAS软件进行数据格式的转换。本文首先是通过遥感处理软件对高分遥感数据进行预处理，然后通过photoshop工具对影像进行匀光匀色的调整，最终完成整个预处理过程。
2 高分遥感影像的预处理过程
2.1 预处理流程
文章以正定市高分一号遥感卫星影像为例，演示了高分卫星遥感数据预处理的全过程。
首先是对高分一号2m全色影像与8m多光谱影像进行正射纠正（Orthorectification），纠正影像的倾斜偏差及投影过程中产生的误差，第二步是将正射纠正后的多光谱整景数据与全色整景数据进行配准，是将全色影像作为基准对多光谱影像进行配准，第三步是对配准后的影像进行融合，对影像进行接边线的处理，使得融合后的影像在分辨率上能够达到非常高的精度，第四步利用Photoshop工具，对影像进行颜色平衡的调整，使其能够在色彩上达到较好的效果。通过以上步聚就完成了整个图像预处理的过程，并进行结果的输出。
2.2 正射纠正
正射纠正（Orthographical correction）是纠正了因传感器、地形的起伏不均衡等因素引起的像点元素上的偏移，并利用地面控制点通过相应的数学算法模型来进行实现的过程。正射校正后的影像无论在精度上、影像的特性上以及信息表达上都能达到很好的效果，而且其数据的结构相对简单，并能够改正因地势较大产生的误差。高分影像的正射纠正过程采用依靠高分影像自带的RPC文件和数字高程模型（DEM）来进行数据定位的校正方式。RPC文件实质上是通过将传感器的轨道参数及其他各种物理参数相结合并通过地面的控制点元素解算出来的变换矩阵。
本设计中选择二次多项式的方法进行校正，在ENVI中选择Geometric CorrectionOrthorectificationRPC Orthorectification模块进行纠正，并且选择30m的DEM进行数字高程的校正。
2.3 配准与融合技术
遥感影像的配准（registration）是通过选择地面清晰控制点并按照一定的变换函数及重采样方法对同名像元点进行配准的过程。对配准后的影像需要进行重采样处理以改正输出影像的像元偏差，以此来建立新的图像矩阵，常用的重采样方法有双线性法、三次卷积法、最邻近法等，对于高分一号卫星遥感数据采用双线性内插方法，其主要处理是将同一区域的2m全色影像作为基准对8m多光谱进行校准，该过程可以在很大程度上保留影像原有的几何特征，能够得到精度较高的配准影像。
遥感影像配准的过程是融合的先决条件，其融合过程是将不同传感器、分辨率、波段的数据通过一定的分析算法综合起来的技术。图像的融合算法有：
（1）空间色彩变化法：HIS、PCA等；
（2）代数运算方法：MLT、Brovey、加法运算、比值法等；
（3）空间滤波融合算法：SFIM、HPF、Bretschneider小波变换法等；
（4）其他方法：PCI、光谱响应融合算法等。
对于高分遥感数据，通常采用Pansharpen的融合方法，可以使得融合后的遥感影像既保持了较高的空间分辨率，又具有了多光谱特征的色彩信息，并且使融合后的影像在纹理色彩上信息丰富，空间细节特征上保持较好。
2.4 镶嵌
影像的镶嵌过程是将多于两景的影像进行无缝拼接，完成一幅完整的、大场景影像的过程。本文中利用ENVI软件的Georeferenced Mosaicking功能来完成，主要过程：进行颜色平衡的调整，将RGB的波段设为3，2，1；通过设置影像背景数值对影像的背景黑边进行忽略处理，即将背景值设为0；对两景相邻覆盖影像的镶嵌边缘进行处理，将羽化值设为10。
在镶嵌过程中要注意：
（1）镶嵌之前需选择一张基准影像（Fixde），作为镶嵌过程中对比度匹配及出现跨带问题时镶嵌后输出影像的地理投影、数据类型的基准，并以此作为颜色平衡参考（Adjust）对其他影像进行调整；
（2）镶嵌过程中，任一两景影像间能够有一定区域的重合面，以解决两张影像间的镶嵌线问题，得到视觉上完整的影像。
经过对遥感影像的正射纠正、配准、融合、镶嵌及色彩处理，得到预处理后的遥感影像，给出镶嵌前后的遥感影。
2.4.1 裁剪
图像裁剪的作用是保留所研究区域的影像，并且保证所裁剪部分信息丰富、易于表达等特点，主要分为两部分进行相应的裁剪：掩膜计算及矢量数据的栅格化。掩膜计算裁剪方法是通过已有的图像对被裁剪的影像进行遮掩，裁剪所需大小的影像；矢量数据的栅格化是将矢量数据（即裁剪线）转化为栅格文件，定义矢量数据投影，使其与栅格文件投影一致；在栅格数据中通过将所裁剪的区域设为1与被裁减的影像进行交集处理，输出即为裁剪的结果。
本文中用到的裁剪方式即为矢量数据的栅格化，其裁剪过程需要利用ArcGIS与ENVI协同完成，首先利用Polyline工具在ArcGIS中画出裁剪线，保持裁剪线与影像投影一致；其次将矢量数据的裁剪线保存到ENVI中，利用ENVI的裁剪模块对影像进行裁剪，完成裁剪过程。
2.4.2 大气校正
大气校正是消除了大气干扰、地形等因素的影响，从而获得真实的反射率数据，并对其进行动态监测的过程，这是预处理中比较重要的环节。本设计中通过选择ENVI Classic软件下的BasicTools工具中的Preprocessing―General Purpose Utilities―Dark Subtract进行大气校正，首先选择的是待校正的遥感影像，然后对影像的像素值进行选择，这里选择波段的最小值（Band Minimum），最后选择路径对影像进行的输出。
2.5 数据格式转换
投影变换（Projection Transformation），即为地图投影之间相互转换的方法及理论，根据遥感数据需求进行自定义投影设置。而本文采用的遥感数据是高分一号卫星数据，其影像本身自带WGS84坐标，通过正射纠正的过程，其地理坐标变为UTM投影坐标，利用ArcGIS中的投影变换工具，根据应用要求将其转为需要的投影信息。
3 结语
随着我国高分辨率对地观测系统应用的展开，高分的应用范围已经涉及到各行各业，极大的推进了我国空间信息技术产业的发展。而遥感卫星影像的预处理过程是高分应用在各行业展开的前提与基础，是一个非常重要的环节。
本文通过具体的实例，介绍了高分遥感卫星影像的预处理全过程，其中正射纠正消除了因卫星姿态及其地面起伏引起的缀伪湫蔚奈侍猓为后期影像信息的提取提供了影像的准确度；配准及其融合技术使图像能够达到很高的精度，消除了影像的误差，提高了影像的分辨率；而镶嵌过程则能够使影像更加完整和美观。整个预处理过程相辅相成，为后期的应用及分析过程打下了良好的基础。
参考文献
[1]高分一号.中国资源卫星应用中心[EB/OL].
[2]潘勇.遥感图像数据预处理研究[J].数字技术与应用，2010.
作者单位
遥感影像处理技术范文2
关键词:Worldwind;多分辨率图层技术;遥感影像显示;瓦片
中图分类号:TP317.4文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2010)10-2463-03
Solution of Remote Sensing Image Processing Based on NASA World Wind
ZHI Jing-jing1,2,3 , MA Xiao-fei1, QIAO Bao-jun1,2,3 , PAN Wei1,2,3
(1.College of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng 475001,China;2.Institute Of Remote Sensing Applications Chinese Academy Of Sciences, BeiJing 100101,China;3. Demonstration Center for Spaceborne Remote Sensing National Space Administration, BeiJing 100101,China)
Abstract:This paper studies on the visualization of massive remote sensing datas. considering the problems of splicing between the remote sensing images in application of NASA World Wind, author designed a solution of remote sensing image processing Based on NASA World Wind. The solution focuses on a single remote sensing image, based on the NASA World Wind layer multi-resolutions technique , improved single-image multi-resolution techniques, thus avoiding the problems in splicing between the remote sensing images. The solution are effective to avoid he problems of splicing between the remote sensing images,and experiments show that accurately display remote sensing images.
Key words: Worldwind; GeoTIFF; Image Display; Java Three-Layer Architecture
美国副总统Gore的“数字地球:二十一世纪认识地球的方式”演讲掀起了数字地球的研究热潮。1998-2001年间,美国政府资助了由美国航空航天局牵头、数字地球跨部门协调机构(Inter-agency Digital EarthWorking Group),IDEwG负责协同的“DigitalEarth Initiative”研究行动,致力于数字地球的研究[1]。NASA World Wind 是一款由美国宇航局(NASA)和合作伙伴――开源社区,共同开发的三维地理信息系统[2]。该数字地球采用一种新颖的方法,以高传输宽带速度为行星和其他天体包括卫星数据和其他数据提供高达TB级的影像和数字高程模型数据服务,包括地球,月球,火星,金星和木星,这些天文级数据量的数据通过斯隆数字天空调查局有效地处理。World Wind 既是一款可以为公众提供动态科学数据的地理浏览器也可以作为一个对陆地、海洋、天空和宇宙进行任务操作的平台。World Wind 作为一个开放源代码工程的最重要特性是它是唯一拥有将多种公开和专用地理数据聚合功能,不但可以提供NASA自身的数据,还可以提供从其他政府部门、行业和普通大众中得
到的数据。World Wind 在地图显示的通过采用使用多分辨率图层技术[3],达到快速浏览、放缩遥感影像数据。但是NASAWorld Wind使用多分辨率图层技术是针对全球数据进行处理的。我们拿到的卫星数据往往不是全球数据,而是以景为单位的区域数据。因此World Wind在处理非全球数据过程中存在一系列的问题。
1 NASA World Wind多分辨率图层技术及其在遥感影像处理中面临的问题
本文针对这些问题,提出针对单景或多景遥感影像显示的多分辨率图层技术方案,该方案有效地解决了World Wind的多分辨率图层技术在处理非全球数据过程中存在的问题。
1.1 World Wind 多分辨率图层技术
为了使用户缩放到不同区域时逐渐地显示更多的细节,World Wind 采用了多分辨率图层技术。所谓多分辨率图层技术[4]就是对被显示的数据进行重采样,提取不同分辨率的图层,然后根据Worldwind的视距显示不同分辨率的图层。Worldwind 首先对地球进行网格划分,在不同的分辨率层次上划分大小不同的网格,并进行编号[5]。在0层,World Wind 将地球分成50块瓦片,每一块影像跨度为36° x 36°,如图1所示。图层1在图层0影像的基础之上提高4倍的分辨率,也就是说对于同一影像,它被分成18°x 18°的片段,因此产生200块信息的瓦片。在图层2,分辨率提高到含有800块9° x 9°的瓦片,图层3也就是4.5° x 4.5° 而且含有3200块瓦片,以此类推。
当用户启动World Wind的时候,World Wind展现出分辨率最低的地球。用户放大浏览某一区域时,首先判断与该分辨率相匹配的图层,然后根据屏幕上所显示区域的经纬度计算需要显示的网格。World Wind根据网格编号进行通过因特网从服务器上下载与网格编号对应的地图并在网格上显示。
1.2 遥感影像处理中面临的问题
World Wind 多分辨率图层技术中的网格是对全球进行划分,对于处理全球的影像数据比较适合。而我们获取的卫星数据大都不是全球数据,而是以景为单位的某块区域的数据,如果再按照World Wind处理方案进行处理则需要解决一些列的问题[6]。如图2所示。
图2背景为全球网格,其中有两景上下排放的遥感影像。如果按照World Wind的划分方式把地球分成50个网格。当我们拿到要遥感影像后,需要根据遥感影像经纬度信息在全球范围内进行匹配,如上图所示。然后在按照World Wind网格划分方法把遥感影像进行切片。
由于当前切分的数据不再是全球数据而是部分数据,许多切片的数据往往来自多景遥感影像[7]。如网格第二行第五列的切片只有右下角有数据,最上边和最左边的数据不在该景遥感影像中。在第三行第五列网格的遥感影像切片除了来自于图中两景遥感影像还需要从其他遥感影像读取数据才能切出完整的切片。不同景的遥感影像之间还存在边界重叠的问题。因此在处理边界上的切片时需要繁琐的处理。
2 基于单景遥感影像的多分辨率图层技术
World Wind多分辨率图层技术在遥感影像处理中面临的问题主要是由于该技术着眼于全球数据,而我们获取的遥感影像往往只是某一区域的数据之间的矛盾。因此本文在处理遥感影像数据的过程中应当调整着眼点,立足于单景遥感影像进行处理,提出基于单景遥感影像的多分辨率图层技术。具体流程图下:
首先,对World Wind只做多分辨率划分,而不再进行网格切分。视点到地表距离的不同划分出多个分辨率等级。如图3所示。
其次,对遥感影像产品同样进行多分辨率划分。最大分辨率为Level n;最低分辨率为Level 0。由遥感影像原始分辨率为最大分辨率[8],重采样低一级分辨率的遥感影像,低一级的分辨率为高一级分辨率的四分之一.根据逐级重采样,一直到重采样的后的文件大小小于mK(m为一个固定值,通常为256)。然后对图像进行基于四杈树切分,每级Level的切片数为4n,如图4所示。
最后,对World Wind分辨率与遥感影像分辨率进行匹配。World Wind根据当前分辨率等级查询与之相匹配的遥感影像图层,再根据屏幕显示区域的地球经纬度信息匹配遥感影像图层中之相匹配的切片。如果没有相匹配的切片,则不进行数据请求。如果有相匹配的切片,则根据经纬度信息请求相匹配的切片数据进行显示。在World Wind与遥感影像进行匹配过程会出现三种情况,如图5所示。
由于World Wind和遥感影像的多分辨率图层划分都是采用1:4进行划分,因此只可能出现以上三种情况。
1)World Wind顶层分辨率对应多个遥感影像图层,取遥感影像图层中的最顶级图层与之匹配。当World Wind的分辨率大于遥感影像最大分辨率时则不再进行请求数据。
2)从遥感影像分辨率等级顶层开始,每个遥感影像分辨率图层有对应一个World Wind分辨率等级,则World Wind根据自身分辨率请求遥感影像图层切片。当World Wind分辨率超过遥感影像最大分辨率时则不再进行请求数据。
3)遥感影像分辨率图层不是从顶层开始于World Wind分辨率顶级开始匹配。在World Wind分辨率没有达到遥感影像顶级分辨率图层时,不请求该遥感影像数据,达到该遥感影像顶级分辨率等级后再请求遥感影像瓦片。当World Wind分辨率超过遥感影像最大分辨率时则不再进行请求数据。
3 实验结果
实验证明基于单景遥感影像的多分辨率图层技术能够快速正确地实现基于NASA World Wind 的遥感影像显示。遥感影像切片过程中不需要考虑不同景遥感影像在同一个切片上的拼接问题。
4 总结
本文通过研究World Wind 地图显示方案,以及该方案在针对非全球遥感影像数据处理过程中的问题,对该方案进行改进,提出基于单景遥感影像的多分辨率图层技术方案。该方案实现了本地遥感影像基于World Wind的显示,同时在遥感影像处理过程中不必考虑各景遥感影像之间的关系,为基于World Wind处理非全球数据提供了重要参考价值。
参考文献:
[1] DAVID G.BELL,L.FRANK, M.CHRIS .NASA World Wind: Opensource GIS for Mission Operations [C].IEEE Aerospace Conference. New York,2007(11):1-2.
[2] 卢海斌,郑文峰,银正彤,杨朝辉,李晓璐.NASA World Wind JavaSDK数字地球客户端开发[J].测绘科学,2009.34(3).169-170.
[3] GORE A Digital earth:understanding our planet in the 21st century 2008.
[4] 王宏武,董士海.一个与视点相关的动态多分辨率地形模型[J].计算机辅助设计与图形学学报.2009,12(8),576-578.
[5] TIFFTMRevision 6.0[S].Washington:Aldus Corporation.2001(8):13-16.
[6] Schiewe J Segmentation of high-resolution remotely sensed data concepts,applications and problems [J].Arch.of Photogrammetry and Remote Sensing,2002.4:380-385.
遥感影像处理技术范文3
关键词：物联网工程；遥感影像处理；教学改革；c++程序设计
1、背景
物联网（the intemet ofthings）作为21世纪我国战略性新兴产业，有着广阔的应用领域和巨大的市场需求。《物联网“十二五”发展规划》圈定9大领域重点示范工程，包括智能工业、智能农业、智能物流、智能交通、智能电网、智能环保、智能安防、智能医疗、智能家居。作为培养物联网应用技术专业人才的学科，物联网工程专业在20：10年被教育部批准成立。物联网涉及的研究与应用领域非常广泛，如何在高校的教学实践环节中设置与高校特色相匹配的课程体系，成为我们必须考虑的首要问题。作为智慧地球应用可持续发展的技术保障，gnss（globalnavigation satellite system，卫星导航，地理信息，遥感）与物联网结合被用于多个专业领域。
遥感信息技术是空间信息科学技术的重要组成部分，也是物联网应用中的重要组成部分。近年来，随着空间技术、大测绘技术、计算机技术、软件技术、信息技术、数字图像处理技术等相关领域的进展，遥感技术得到了快速发展，全国众多高校先后开设了与遥感相关的专业和课程。在图像处理方面，由于c++代码执行效率高，有着丰富的类库可供程序直接调用，被广泛用于物联网工程的应用研究中。此外，vc++提供了各种功能强大的开发向导，使之成为遥感图像预处理、色彩增强和专题地类解译的最佳选择。图1所示为基于c++程序设计的遥感影像处理流程。众多科技工作者已经采用c++或vc与其他编程语言混合的模式开展遥感信息提取、影像处理等研究工作。针对传统c++语言的教学与改革，有教育工作者作了相应的研究，并对非计算机专业的c++教学工作进行了探索。然而，针对物联网工程专业中的遥感信息处理，如何将c++课程教学与本专业的应用领域相结合成为亟须解决的问题。
2、教学方法革新
良好的教学方法是提高教学质量的重要保障。传统的c++教学中，教师侧重于讲授，而学生则被动接受。当整个课程结束时，虽然教师已讲授了所有要点和关键点，但学生掌握的只是大量的离散知识点，无法系统学习到课程的体系结构和精髓，更不会自如地应用c++去解决实际问题。同时，学生对为什么要学习编程技术，学完有什么用并不明确，导致学习的主动性不高。因此，革新传统教学方法是提高本课程教学效果的前提。
2.1 编程兴趣培养
在遥感影像的处理和分析过程中，有许多现成的应用软件可供选择，如著名的erdas、envi、pci、arcgis等。学生在实际操作这些软件时，只是选取特定的集成模块，输入规定的参数后便可得到最终的处理结果，且容易被每一次影像处理后的效果所吸引，但并不明白具体的处理细节如何实现。教师可以根据学生普遍感兴趣的操作模块，选择其中有代表性的应用案例，讲明c++关键程序原理和具体实现流程，让学生自己动手去编程实现；并说明这些功能模块并不是最优，尚有很多改进空间，以此激发学生自己研究算法并编程实现。最终，让学生明白所学专业和编程语言之间的紧密关系，增强专业兴趣和编程兴趣，增加学习的积极性和主动性。
2.2 互动教学方法
现阶段，各高校都已经实现了多媒体辅助教学。教师通过ppt将所讲授内容展示给学生，节约了大量板书时间，提高了工作效率，增加了单位课时的信息量。但是，编程是一门循序渐进的课程，c++语言从语法上有对c语言的继承，但也有大量的变化。这些变化的部分可以通过ppt直观展现给学生，但要加深印象效果却不佳。在一些市场化的计算机软件培训中，培训师采取的是动手演示操作过程，让学员跟着模仿操作，进而学会实际操作步骤，加深流程的实现环节。同理，可以将这种教学方法引入到课堂教学中。教师讲授完一个知识点后，不要直接用ppt显示一个完整的实例程序段，而是直接打开c++编程环境，手工输入这个程序段，一边输入一边解释每一个变量是怎么定义的，每一个程序片段要实现哪些功能，其中涉及哪些语法和变量；最后，显示编程效果，验证程序段的可靠性。在整个互动的教学过程中，学生直观看到了一段程序的实现过程，理解了输入
数、运算过程和输出结果的相互关系，会加深其记忆和理解。同时，采用互动的方式，挑选学生到讲台上实现一个编程过程，并在敲打代码的时候给台下的学生讲解，加深知识点的掌握和记忆。经过这个锻炼过程，学生在编程时会不由自主地模仿编程细节，达到灵活掌握相应知识点，养成良好编程习惯的目的。
2.3 理论联系实际
传统教学中，受限于学时、教学条件等因素，教师无法将每一个知识点都与实际应用相联系，而是中规中矩地讲授语法知识，导致学生学完所有知识点后，不能将其组合起来实现一些基本功能，更别说解决复杂的实际问题。学习编程的目的是为了解决实际问题，而这种讲授方式显然违背了编程语言学习的初衷。因此，教师在讲解每一个知识点的过程中，应该与专业背景和实际应用联系起来。比如：对矩阵的处理是c++语言的一项基本操作，而遥感影像的数字化存储采取的就是矩阵存储方式；还有指针的操作，对影像数据的颜色操作就有基于指针的检索。通过这种理论联系实际的教学方式，学生自然而然就将所学的c++语言知识点与本专业知识联系起来，对提高编程水平和解决专业问题都很有帮助。
3、教学内容革新
遥感影像处理技术范文4
【关键词】CPU+GPU；单机异构；遥感数据技术
随着当前社会科技的快速发展与进步，遥感技术发展逐渐朝向多平台、多轨道方面发展。在这个过程中，通过遥感技术获得的数据信息量呈现一种几何倍数的增长。另一方面，某些遥感数据在特定的专业领域对处理效率和精度的要求却越来越高。除此之外，还应当对快速发展起来的计算机技术进行充分的利用，只有这样才能真正的促进相关数据信息处理的速度实现质的提升。
1 CPU+GPU异构并行计算
CPU作为一项信息处理技术其发展的时间段相对较早，尤其在于GPU之间进行比较的过程中，GPU在通用计算机领域的发展时间不能与CPU之间相提并论。相对于CPU在通用计算机领域中的垄断地位优势，GPU在新的历史时期发展过程中具有几个方面的优势是使得其能够在发展中不被淘汰且继续不断更新的原因。
（1）GPU的内存装带宽能力更强。如NVIDIA的G型号的显卡就具有更加强大的内存带宽，目前，该类型的GTX580的内存带宽具有超过180GB/s。CPU的内存带宽则还不能达到这种水平。
（2）相对于CPU，GPU具备更多的执行单元。CPU的频率通常情况下回特别高，但是能够表现出来的执行单元数量却相对较少。GPU不同于这种情况，GeForce 8800GTX的显卡就具备128个执行单元。
（3）GPU具有相对更加低廉的价格。与CPU目前的价格之间进行比较，我们不难发现，GPU的价格更加低廉。目前市场上同样价格的显卡中，GTX460的显卡包括了1GB内存与2.99GHZ的四核心CPU价格相仿。
当然，在进行比较的过程中GPU同样也存在一定的缺陷：如其GPU的执行单元数量多则往往会造成一些简单的工作应用不到这种功能。另外，低端的GPU往往不能支持IEEE754的规格。除此之外，GPU同样也不具有进行分支预测的复杂功能使用等。
2 基于CPU+GPU的面阵遥感影像处理
在进行遥感技术的使用过程中，经常性的会需要对影像等内容采取几何方法处理。如通过运用多种类型的传感装置对成像几何图形进行影像的模拟以及核线影像的生成等。通过进行实际过程中的校对能对影像进行逐像素的操作。这种操作方式对传统的串行算法具有一定程度的影像，使原本的执行时间不会呈现一种线性增长方式增长。另外，会使得GPU在进行大量的信息数据的处理过程中尽可能的不会消耗过多的时间。基于上述的情况，本文也对相关技术进行了一些改进，通过对CUDA的并行技术的探讨，探析将大量的重复工作对GPU的单元进行执行处理的可行性问题。
通过对计算资源的满负荷利用能够最大限度的缩减影像校正处理运行速度，并在此基础上形成几何处理。其在进行具体的处理工作过程中的主要内容主要是对双二维图像进行影像关系的几何关系应用。首先，应当对某个像元进行假设，认定该像元在一个原始影像坐标系中，即p （ x ， y ），在经过遥感技术影像几何处理之后的影像元的坐标系坐标为p ’（ u ， v ），且两个之间存在一种映射关系式：（1）式中采用的是间接法公式，这种公式在进行几何处理之后，其像元点坐标会从p’（ u ， v ）开始，进行反向像点坐标的求证，也即对p （ x ， y ）进行原始像上的坐标进行求值，P的灰度值也会赋给p’。（2）式是直接法公式，即根据原始像点坐标 p （ x ， y ）出发，解求其在几何处理后影像上的像点坐标 p ’（ u ， v ），并将 p 的灰度值赋给 p’。
本文根据核线影像生成和已知畸变差参数情况下生成畸变差校正影像的原理，分析提出两种方法在 CPU+GPU 异构环境下的加速策略，研究并论证 GPU 并行技术应用于遥感
影像几何处理直接解法和间接解法的可行性。
【参考文献】
[1]陈飞国，葛蔚，李静海.复杂多相流动分子动力学模拟在GPU上的实现[J].中国科学B辑：化学2008，38（12）：1120-1128.
[2]GeoWorld. Industry Outlook 2011：Time Keeps on Slipping[EB/OL]. 2011-2-18. http：///ME2/dirmod.asp？sid=&nm=&type=MultiPublishing&mod=PublishingTitles&mid=I3B2FODOAFA04476A2ACC02ED28A405F&tier=4&id=OFEF84E240FD4C7FBA08C6B8B3EF3122.
遥感影像处理技术范文5
[关键词]遥感技术 地质灾害 防治
[中图分类号]P694 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2015）-9-176-1
地质灾害是指地球的发展演变过程中，由各种自然地质作用和人类活动所形成的灾害性地质事件。遥感技术主要根据电磁辐射（发射、吸收、反射）理论，应用各种光学、电子学和电子光学探测仪器对远距离目标所辐射的电磁波信息进行接收记录，再经过加工处理，并最终成像，从而实现对环境地物进行探测和识别[3]。它可以从高空对于大范围地区进行探测，使地质灾害的监测工作朝立体化的监测方向发展。同时，遥感为地质灾害的防治提供了信息支持，专业人员应用相关软件可以对于监测地区的遥感数据进行科学的分析，发挥遥感技术的优势，做好地质灾害的防灾避难工作。
1遥感技术对于地质灾害的监测
地质灾害作为一种特殊的地质现象，具有突发性特点，它的发生往往伴随着一些特殊的信号，而这些信号通过遥感图像可以呈现出特殊的形态、色调以及影纹结构等，同时利用遥感技术进行监测还可以快速的获得有价值的遥感数据信息，进一步做好地质灾害的遥感解译工作。
1.1影像处理技术的应用
影像处理技术是指应用各种数字处理技术来改善影像质量，使处理过的影像清晰，目标区域突出和噪声得以消除等。专业人员综合利用全球卫星定位系统（GPS），可以从卫星遥感图像上实时或准实时地反映地质灾害灾时的具体情况，监测重点地质灾害点的发展演化趋势，同时进行遥感影像校正，通过较为精确的影像模型确定灾情的轻重程度，提出有效地救灾建议。
1.2多源影像融合技术的应用
多源影像融合技术是指将来自同一场景的不同图像传感器的多幅图像进行综合处理，得到一幅融合后的图像。与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据所提供的信息更加的清晰、精确与立体。专业人员利用多源影像融合技术可以最大程度地保持遥感图像的准确性，从三维立体的角度了解灾情，进而增强地质灾害防治的工作质量，提高灾后救援的效率。
1.3微波遥感的应用
微波遥感主要是利用波长在1mm到1m的微波波段，从而使其具有了一些独有的特点，如全天候、全天时的工作能力、对地物具有一定的穿透能力和获取光学遥感所不能获取的一些特征等[5]。专业人员利用微波遥感，可以迅速准确地反映出地质的运动信息，进而实现对于地质灾难进行监测。
1.4无人机技术的应用
不同的物体呈现出不同的影像特征，这些影像特征是判读识别各种地质灾害的依据。无人机航空遥感系统主要由无人驾驶飞行器、飞行控制系统、稳定云台、任务传感器、无线通讯系统、数据处理与应用分析系统以及地面控制系统等几部分组成，而无人机技术是指运用无人机为飞行平台，利用无人机航空摄影系统能够获取高分辨率航空影像。专业人员通过无人机技术可以从颜色、 阴影、形状、大小、位置以及纹理几个方面快速的判断地质灾害发生的范围与发展趋势。这种技术具有体积小、重量轻、运载方便、作业成本低、效率高、安全性强等优点，已成为新时期载人航空遥感不可缺少的手段之一。
2遥感技术在地质灾害中的实际应用
随着航空航天技术、计算机技术以及电磁波信息传输技术的不断发展，遥感技术也进一步应用于地质灾害监测与防治工作中，地质灾害的防治提供了准确性高的信息，也为相关人员做好地质灾害的防灾避难工作提供了技术支持。本文主要论述了遥感技术在地震、滑坡、泥石流、以及火山灾害中的应用。
2.1遥感技术在地震灾害中的应用
地震是地壳断裂活动的一种表现，往往伴随着强烈的地下水活动。专业人员利用远红外遥感技术可以监测地壳活动（水流量）是否处于异常状态，同时结合其他基础资料，捕捉地震灾害发生的前兆，对地震进行预报，防止大灾难的发生。
2.2遥感技术在滑坡、泥石流等灾害中的应用
滑坡是指斜坡上的土体或者岩体，受河流冲刷、地下水活动、雨水浸泡、地震及人工切坡等因素影响，在重力作用下，沿着一定的软弱面或者软弱带，整体地或者分散地顺坡向下滑动的自然现象，专业人员利用定期遥感航空摄影的方式结合地面观测系统调查滑坡多发区域的动态，标记滑坡的数量，将正射图像与DEM及数字地理底图配合使用，估算相关重点地区，建立地表与深部相结合的立体监测网，进而达到预防滑坡灾害的目的。
泥石流是指在山区或者其他沟谷深壑，地形险峻的地区，因为暴雨、暴雪或其他自然灾害引发的山体滑坡并携带有大量泥沙以及石块的特殊洪流。
2.3遥感技术在火山灾害中的应用
火山是地球内部岩浆活动穿过地壳喷出地表的一种直观现象，其爆发时会释放出大量的热量。专业人员利用遥感技术可以对于火山的热分布进行监测，再与以前的火山活动记录相比较，可以预测出火山未来的活动情况，进而降低火山灾害的危害。
3结论
地质灾害的防治工作是一个复杂的系统工程，利用遥感技术对于地质灾害进行监测已成为现代技术发展的必然趋势，也是降低地质灾害损失的重要方式。笔者希望能有更多的专业人员有效地利用遥感技术做好灾前调查、灾中灾情监测和和灾后调查评估工作，充分发挥这一技术在地质灾害防治中的优势，维护广大人民群众的生命财产安全。
参考文献
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遥感影像处理技术范文6
关键词：CORS无人机遥感技术
中图分类号：P231 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）07（b）-0000-00
在高速发展的信息时代，如何快速获取地理空间数据已经成为研究的热点。相对于传统的测量方法，以人造卫星、大飞机等为平台的航天航空摄影测量已经广泛应用，但是受气候、天气、机场等因素影响巨大，尤其是在广西，全年的有效作业时间少，即使是利用卫星进行摄影测量，周期也比较长，无法满足影像应急需求。而运用无人机作为平台的低空遥感方法机动灵活，受外界因素的制约较小，能快速获取空间遥感信息，完成遥感数据处理、建模和应用分析。同时无人机遥感具有成本低、机动灵活、高时效、高分辨率等优点，是传统卫星遥感和航摄的重要补充。而将CORS系统和无人机低空遥感技术进行结合，为提高无人机遥感精度和后期数据处理中提供了更好的保障。
1试验区概况
此次实验区位于南宁市郊区北面，面积约80亩，准备进行规划建设。片区是已经进行过土地平整的耕地片区，地形起伏不大，有一条近5米的河流沿地块西面、北面和东面流过，地块四周周边回填造路，路面宽约3米，道路同时又是防洪堤坝，以防河流涨水时对片区内经济作物造成影响。测区内有菜地、果园、鱼塘和管理用房等。为协助业主合理规划试验区的土地，合理调整土地利用结构、提高土地集约利用效率，决定利用最高效的方式对试验区开展航拍，获取试验区高分辨率影像。
2 CORS和无人机遥感技术特点
2.1 CORS系统
CORS系统，即利用多基站网络RTK技术建立的连续运行卫星定位服务综合系统（Continuous Operational Reference System，缩写为CORS）。具体指利用地面布设的一个或多个基准站组成GPS连续运行参考站，综合利用各个基站的观测信息，通过建立精确的误差修正模型，通过实时发送RTCM差分改正数，修正用户的观测值精度，在更大范围内实现移动用户的高精度导航定位服务。广西连续运行参考站系统（以下简称：GXCORS）是利用现代卫星定位、计算机网络、数字通讯等技术进行多方位、高深度集成的先进测量系统。它可以全自动、全天候、实时提供网络覆盖区域的高精度三维坐标和时间信息，是广西全区实现自治区现代化管理、城市现代化管理、数字广西建设、数字城市建设等不可缺少的重要组成部分。GXCORS的建成是以GPS 全球卫星定位系统观测技术为主，并能兼容GLONASS系统，满足广西全区基础测绘、国土规划、土地管理、工程建设、形变监测、交通监控、港口管理、公共安全等方面对定位导航服务的需要。试验区坐落在GXCORS服务区域内，此次是利用GXCORS定位服务功能进行试验区内像控制点坐标数据采集。
2.2无人机低空遥感技术
无人机低空遥感技术，则是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、遥测遥控技术、通讯技术、GPS差分定位技术和遥感应用技术，具有自动化、智能化、专用化等作业特点，快速获取空间遥感信息，完成遥感数据处理、建模和应用分析的应用技术。
此次实验采用的无人机设备是大疆精灵2代，其通过陀螺仪、加速计、GPS 位置、方向传感器、高度传感器等进行姿态检测和控制，有效稳定了飞行姿态。利用3轴云台搭载小相机，可控制俯仰和滚转的相机云台带陀螺自稳功能，能够进行低空影像拍摄。
3 CORS和无人机结合作业流程
将CORS系统和无人机遥感技术进行结合，作为一种便捷的获取高分辨率影像的技术方法，具体操作方法流程有以下方面。
3.1 实验区域的原始影像获取
选择实验区域内适合起飞的较平坦的地方作为无人机起飞降落的大本营，基于谷歌地图对试验区域进行区域分析，并结合区域内地形及航飞范围进行航线规划。由于此次试验区地处郊区农村，范围较小，在谷歌地图上没有缩略图可以利用，因此根据测区情况，首先进行了两次试飞，两次的航线在系统中形成后才对整个试验区进行进一步的航线规划，此次试验规划航线数10条，每条航线30张影像。由于试验区范围形状不规则，而且周边有河流，为了保证无人机安全，对试验区采用了不规则航线规划设计，保证试验区内100%航摄覆盖。测区是农作区，不涉及到人员的安全问题。
3.2 摄区内像控点坐标采集及处理
根据试验区大小和地形特点，同时根据像控点分布的要求，该项目利用GXCORS系统进行试验区像控点采集。仪器采用海星达IRTK2S三星双频GPS流动站一套。首先，建立项目和坐标系统管理，坐标系统采用国家2000大地坐标系，投影为中央子午线108度三度带高斯投影，高程采用1956黄海高程系统。用蓝牙技术连接手簿和接收机，通过GPRS接入GXCORS。RTK采样间隔为1秒，每个点观测历元不少于10个。在像控点测量前，对测区附近的高等级控制点进行检测，平面和高程较差均满足要求。
像控点选择实验区内明显的屋顶角点、道路交叉口和田埂交叉点，实测这些特征点的精确坐标及高程，选择其中20个作为影像纠正控制点，50个作为检查点。整个项目的航飞及像控采集所用时间约为1.5小时，采集时间段为上午8点半至10点。测图线划图效果如图2所示。
3.3 影像处理
数据处理软件是Pix4D，Pix4D是集全自动、快速、专业精度为一体的无人机数据和航空影像处理软件。无需人工干预，即可将数千张影像快速制作成专业的精确的二维地图和三维模型。Pix4D数据处理流程如图1所示。
图1Pix4D软件作业流程图
影像处理分两步进行，首先是影像粗校正，主要是利用数据处理软件对原始影像进行初步拼接和正射处理，得到粗校正影像，同时可以检查航拍相片是否齐全可用；其次，利用采集的像控点坐标对影像进行进一步纠正，对精纠正影像进行重采样得到具有正确坐标的高精度影像。
最终输出的成果有数字表面模型及正射影像，栅格数字表面模型（DSM）最终保存为GEOTIFF文件，可选择生成合并瓦片形式，即生成一个融合的大文件，也可以生成分块的瓦片形式。正射影像图可以生成GeoTiff格式。正射影像成果如图3所示。
图2 线划图局部成图 图3局部正射影像
软件最终还提供生成谷歌地图瓦片和KML文件，瓦片和LML文件可以在GoogleMaps中显示生成的影像。
软件最终还生成三维模型成果，用正射影像、DSM生成OBJ格式文件。（在三维建模时使用，可以在3DMAX中打开）三维效果如图4所示。
图4 三维地表模型
4 结语
无人机的航摄规模、精度以及其作业模式非常适合较小区域，其成果与传统的航摄成果相比较，具有分辨率高、作业效率高、周期短、轻便灵活、突破云雾天气影响等优势，采用先进的处理软件对采集的数据进行处理，成果更加丰富、直观。结合GXCORS进行作业，充分利用CORS具有连续运行、坐标统一、高精度、覆盖广和不受天气影响等特点，CORS辅助采集地面控制点有效弥补无人机硬件设备的缺陷引起的位置精度不足，为后期数据精纠正处理提供精准的像控点坐标。实验区的数据采集到最终成果生成仅用了一天半时间，相对以往的航空摄影测量效率有很大的提高。
参考文献
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[2] 鲁恒，李永树，何敬，等.无人机低空遥感影像数据的获取与处理[J].测绘工程，2011（1）：51-54.
