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遥感卫星影像处理技术范文1
1.1大比例尺基础测绘工程。基础测绘工程，就是指对某一个区间、空间进行测量，或者是对某个区域的土地及面积进行测量，通过测量到的各种有效信息、资料来绘制地形地图等。在我们这里，通常会在一些大型工程建设之前来对其所在区域进行地形图的绘制工作，或者是在开发处女地（未经开垦的土地或未探索的领域）的时候进行基础航空摄影，来获取基础地理信息的遥感资料。
1.2无人机影像。无人机影像就是指无人机遥感影像，在新形势下背景下，无人机遥感是遥感的发展趋势之一。无人机遥感影像技术之所以得到了广泛的应用和发展，主要体现在两个方面：①无人机遥感影像技术应用系统具备很多优点、优势，它运行工作的成本较低，再者就是在执行任务的时候灵活性非常强。②无人机遥感影像应用技术是作为卫星遥感、航空遥感的补充而存在和发展的，因为无人机由于自身特性，所以很多的功能是卫星遥感、航空遥感所不具备的。无人机影响的特点：前面也稍微的提及到了一点，无人机摄影相比较于那些载人的常规比较大的航空摄影飞机而言，其摄影相机的小型化、非专业化以及无人机飞行平台的低空化是其独有的特点，同时也是一定意义上的优势。其具体的优势主要表现为，无人机的种类多样化、所搭配的摄影相机也多样化，所以不同种类的无人机搭配不同类型摄影相机，其获取到的影像信息及数据方面的质量也就不同。像幅小、色彩真实、分辨率高是无人机影像普遍存在的特点和优势。
2.1空三加密应用技术。关于空三加密，空三加密是我国无人机影像处理技术的关键所在，同时它也是整个工作流程当中的处理最难点，其质量和程度的好坏直接影响到后续的成果精度的准确性。我国早期发展无人机影像处理技术时，在大比例尺的基础测绘工程过程中，空三加密是当时的主要瓶颈。后来经过综合的运用多项相关的先进技术，以及科学的处理方法和策略，才得以解决这个问题。目前，空三加密多是采用我国测绘科学研究院研究制作的PixelGrid这种高分辨率的远程低空遥感影像一体化测图系统。
2.2大比例尺基础测绘工程影像数据预处理。无人机影像本身在航空测绘拍摄的过程中，所用到的摄影相机基本上都是非量测相机，所以其所拍摄到的影像图片也存在边缘上的光学畸变，所谓畸变现象在图E中可以看到。这种影像相片的边缘光学畸变，它已经改变了所拍摄区域的实际地面地形位置等方面。所以，在基础测绘过程中进行数据预处理可以更好的对影像图片进行矫正。
2.3影像畸变改正。前面也提到了影像畸变，无人机影像航空测绘与传统航空摄影有所不同，我们所使用的低空遥感平台，通常情况下搭载的都是非量测摄影相机。就目前而言，我国国内在进行大比例尺基础测绘工程过程中，在无人机影像处理技术的运用领域上，普遍使用的是500D、5DMarkII等民用普通单反摄影相机，它是用来配合定焦镜头来进行空中拍摄的。受到以上这些因素的影响和作用下，无人机拍摄到的影像相片存在着不同程度的畸变现象，如图E所示。所以，我们在测绘的时候为了削弱和降低非量测摄影相机由于畸变而带来的误差，采取以下必要的改正措施。改正模型如下：①Δx=（x-x0）（k1r2+k2r4）+p1［r2+2（x-x0）2］+2p2（x-x0）（y-y0）+α（x-x0）+β（y-y0）②Δy=（y-y0）（k1r2+k2r4）+p2［r2+2（y-y0）2］+2p1（x-x0）（y-y0）①式和②式中的x，y分别表示像素坐标系中像点的坐标，K1和K2为影像图片畸变系数，P1，P2表示偏心畸变系数。通过计算来对其进行还原。
遥感卫星影像处理技术范文2
关键词：高分辨率遥感 土地利用调查 土地整理
中图分类号：P205 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）05（c）-0000-00
“十分珍惜和合理利用土地，切实保护耕地”是我国的基本国策。当前我国正处在全面构建和谐社会、推进新农村、加快城镇化进程的新形势下，人地矛盾越来越突出。土地开发整理能有效增加耕地面积，提高耕地质量，改善农村农业环境，是缓和人地矛盾，协调人与自然，实现土地资源可持续发展的有效措施，具有十分重要的现实意义。土地开发整理的前期规划实施必须通过调查和测绘项目区的地形图，因此，如何快速高效地开展项目区的地形图测绘在土地开发整理中占据着极其重要的位置。
随着信息技术的快速发展，卫星遥感技术得到了突破性进展，随着商用卫星IKONOS，QuickBird相继发射成功，卫星遥感突破了米级空间分辨率的局限，极大地促进了各应用行业的科技进步和管理水平。高分辨率卫星籍管理等工作。
遥感在国土资源调查评价、土地利用动态监测、土地更新调查以及大中比例尺地形图测绘等方面已取得显著成绩。本文主要介绍高分辨率遥感数据在土地整理工作中大中比例尺地形图测绘方面的应用。
1 卫星遥感技术在土地整理中地形图测绘上的优势
早期的土地整理使用的基础图件为数年前的土地利用现状图，已经变化的土地利用情况则采用实地调查的方式进行部分变更，以变更后的土地利用现状图为底图进行土地整理规划和设计。由于土地利用现状图存在精度不足及时效性的限制，同时受客观条件及主观因素影响，规划和设计的精度较低。目前的土地整理项目对项目区地形图的精度和现势性要求都较高，单靠野外数字化采集数据方法可靠、精度也较高，但外业工作量大，且在地貌起伏大、植被覆盖好的地段施测困难。应用卫星遥感技术可以充分发挥遥感技术的优越性，能够快速及时获取土地整理区域的多时相数据，最大程度地保证监测的及时性及现势性，有效降低人为因素干扰，客观反映实际情况，减少地形、地貌、海拔、气候等自然因素的影响，最大程度地节省人力、物力和财力。随着高分辨率遥感影像的普遍应用以及遥感数字影像分类技术的发展，在专业的地理信息系统软件平台下，通过人机交互解译，根据影像中各地类、地物的色调、形状、阴影、纹理、位置和大小等特征，可直接勾绘出土地整理区域内各地类地物边界，同时赋予所勾绘的地物各种属性，以便进行下一步的数据统计与汇总工作，使工作效率大大提高，这一技术方法具有周期短、精度高、可操作性强、信息提取和更新速度快等特点。
2 研究方法
2.1总体思路
2.1.1数据源的选择
首先要根据实际需要购买遥感影像数据源。影像分辨率是决定影像精度的一个重要指标，影像精度要满足相应比例尺地图对于影像识别能力和成图精度要求，同时又要考虑成本。冗余的分辨率会增加卫星影像购买成本和加重数据处理的负担；而若分辨率达不到一定要求，就无法判读细小的地物、降低卫星影像图视觉上形象、逼真的效果，满足不了成图精度。因此我们在选择数据源时，并不是分辨率越高就越好，而是要针对现实情况，综合考虑成本、数据的可得性、成图比例尺等因素。QuickBird遥感影像，重访周期1-6天，现势性好，地面分辨率高（全色波段为0. 61米，多光谱为2. 44米），空间纹理清晰息。其多光谱波段光谱信息丰富，进行屏幕矢量化时，成图比例尺可达1：10000或1：5000；全色波段分辨率高达0. 61米，但因影像上地物颜色比较一致，无法准确分辨地面复杂地物。因此，有必要进行二者之间的数据融合，在保留QuickBird多光谱影像丰富的光谱信息的前提下提高其分辨率，增强图像的视觉效果，提高地物判读准确性，一般来说，融合后的数据可以满足精度1：2000比例尺图件成图的需要。图1是部分融合后的QuickBird影像图。
图1 融合后的快鸟图像
其次，遥感影像分辨率的选择除了考虑不同比尺成图对影像分辨率的要求，还要考虑现有可获的遥感影像产品规格，在好几种遥感数据都能满足成图比例尺的情况下，要考虑的是数据源的稳定性、性价比以及选择这种卫星的何种等级的数据产品。再次，遥感影像的拍摄时间、拍摄时的天气状况也是选择数据源时要考虑的。在土地整理工作中制作项目区地形图，为保证现势性，我们要尽量使用最新日期拍摄的数据为保证地面地物不被遮盖，要尽量选择无云或云量尽可能少的数据源。
2.1.2遥感数据处理
这里所说的遥感数据处理是指供应商提供的影像到提供给作业员进行影像解译之间的一系列处理，影像处理的质量也直接影响更新精度。影像提供给用户之前一般都会根据用户的要求进行各种不同级别的处理。作为地形图测绘，首先是 要将影像处理成正射影像，这时就需要供应商提供IA级的处理（经过辐射校正、CCD探测器阵列均衡化处理），其它校正由用户完成。
遥感数据处理是以ERDAS、ENVI等专业图像处理软件、高配置计算机为平台，通过对卫星数据光谱特性的分析和图像增强处理，达到有用信息丰富、可解译性强的数字化过程。
值得说明的是，在对遥感影像进行正射校正时，包括控制点选择、纠正模型选取、几何纠正精度检查等。纠正计算的方法主要有物理模型、多项式和逐微分纠正几种方式。多项式的校正精度与地面控制点（即GCP）的精度、分布和数量及校正影像的范围有关 ，对于二次多项式来说，适当地增加GCP的数量可提高几何精校正精度。GCP的均匀分布以及GCP的位置精度高，均可提高几何校正精度。若GCP太少或其自身的定位误差大，或分布不均匀，都会给整个图像校正带来较大影响。在实际工作中，也可以采用RTK技术野外采集控制点的方法来对遥感影像进行校正。
2.2实现过程
2.2.1室内解译
解译标志是遥感图象上能直接反映和判别地物信息的影像特征，它是室内解译的依据。主要从目标地物的大小、形状、阴影、色调、纹理、图型和位置与周围的关系等推断出目标地物的属性等相关信息。外业调查是内业解译的基础。通过实地调查，了解研究区的自然、社会、经济状况和水土流失特点、水土保持治理措施等情况，并建立实际地类与影像的对应关系，即影像解译标志。对于QuickBird这样的高分辨率影像的解译标志比较好判断，从图像上基本可以辨别出地物类别。我们在土地整理工作的实际操作也只需要将居民点、道路、沟渠、林地、园地、旱地等地类特征直接沿影像特征的边缘准确勾划出地类界线，进行图斑勾绘。如图2所示。
图2. 部分图斑勾绘示意图
在进行室内解译时主要遵循以下原则：
（1）多尺度宏观原则：在详细解译之前，首先对影像总体轮廓和研究区生态概况进行研究，以获取整个研究区宏观生态分布类型。（2）先易后难，循序渐进原则：整个遥感图像目视解译工作往往比较复杂，反复枯燥，工作量较大，需要有足够的耐心，可遵循先易后难，循序渐进的原则。
2.2.2外业调绘
室内解译过程结束后，要将解译结果带到野外进行实地验证 ，验证的主要内容是检查解译图各图斑的划分与实际情况的一致性和范围界限的准确性，对解译有误的地方重新进行解译与修改；利用GPS先布设好图根控制点，实测控制点坐标，采集图斑实地边界和新增线状地物的坐标数据及相关几何数据，并实地调查该变化图斑的位置、土地利用状况等属性，将其填写外业记录表上.并绘制外业调绘图。
2.2.3地形图的制作
将野外采集的各种数据上传至电脑中，在GIS平台下利用数字成图系统，对变化图斑和新增图斑以及新增线状地物进行矢量勾绘，并建立完整的拓扑关系，利用软件相关功能计算出图斑变化面积，再根据外业调查、量测情况，经过添加高程信息，进而编绘生成地形图。主要技术流程见图3。
图3 技术路线工作流程
3 应用中要注意的问题
在利用高分辨率遥感影像数据进行土地整理的地形图制作时，有以下两点问题需要注意：
1） 目前土地利用数据信息或图斑变化主要依靠目视解译方法来判读，造成了它易受人为因素影响的局限性，例如：一条干涸的小河流就有可能在卫星遥感图上被误判为一条沙石路；公路两侧的干沟渠被误判为道路等，这就要求作业人员具有丰富的专业知识和作业经验。2） 室内解译完成之后一定要进行外业调绘，尤其是一些新增的线状地物或零星地物，决不能主观臆断，一些在图上难以判断的图斑必须到实地去调查是否变化及测量变化前后的面积，其位置无法在图上直接标出时必须进行实地的野外测量。
4 结语
随着遥感技术的发展，遥感技术将成为土地调查的重要手段，高分辨率遥感影像数据具有现势性好、空间、时间分辨率高等优点，能及时、准确、快速地反映土地利用变化情况，将成为获取土地利用变化的重要信息源。与传统的土地调查方法比较，利用高分辨率遥感影像调查具有快速、省时、省力等特点，能基本满足现代土地利用调查的需要。
参考文献
[1] 党安荣，王晓栋，陈晓峰，等. ERDAS IMAGINE遥感影像处理方法[M].北京：清华大学出版社， 2003。
[2] 郑兰芬，王晋年.成像光谱遥感技术及其图像光谱信息提取的分析研究，环境遥感[J]，1992，7（1）：49-58页。
[3] 周炼清，王坷，史舟，王人潮.QuickBird影像在建立1： 2000空间数据库中的应用研究， 上海交通大学学报（农业利学版） [J]， 2004，3（22）：299-303。
遥感卫星影像处理技术范文3
1.1遥感影像基本定义及介绍
遥感技术自诞生之日起,应用逐步延伸至我们日常生活的每个角落。1943年德国开始利用航空相片制作各种比例尺的影像地图。1945年前后美国开始产生影像地图,我国在20世界70年代开始研制影像地图。[1]在日常工作中,我们常常接触到遥感影像,谈及遥感技术及其应用。那么具体是指什么呢?所谓遥感影像,是指纪录各种地物电磁波数据而生成的各种格式的影像数据,在遥感中主要是指航空影像和卫星影像。目前遥感影像图无论在农业的土地资源调查,农作物生长状况及其生态环境的监测,还是在林业的森林资源调查,监测森林病虫害、沙漠化或是在海洋资源的开发与利用,海洋环境污染监测都有着非常重要的应用。[2]
1.2遥感影像的四个基本特征
遥感影像有其四个基本的影像特征:空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率、时间分辨率。通常意义上,我们平时最多谈及精度的问题,常常是指空间分辨率(SpatialResolution),又称地面分辨率。后者是针对地面而言,指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。前者是针对遥感器或图像而言的,指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小,或指遥感器区分两个目标的最小角度或线性距离的度量。它们均反映对两个非常靠近的目标物的识别、区分能力,有时也称分辨力或解像力。光谱分辨率(SpectralResolution)指遥感器接受目标辐射时能分辨的最小波长间隔。间隔越小,分辨率越高。所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小,这三个因素共同决定光谱分辨率。光谱分辨率越高,专题研究的针对性越强,对物体的识别精度越高,遥感应用分析的效果也就越好。但是,面对大量多波段信息以及它所提供的这些微小的差异,人们要直接地将它们与地物特征联系起来,综合解译是比较困准的,而多波段的数据分析,可以改善识别和提取信息特征的概率和精度。辐射分辨率(RadiantResolution)指探测器的灵敏度——遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差,或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力。一般用灰度的分级数来表示,即最暗——最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数。它对于目标识别是一个很有意义的元素。时间分辨率(TemporalResolution)是关于遥感影像间隔时间的一项性能指标。遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据,这种重复周期,又称回归周期。它是由飞行器的轨道高度、轨道倾角、运行周期、轨道间隔、偏栘系数等参数所决定。这种重复观测的最小时间间隔称为时间分辨率。
2常用遥感影像
2.1一般遥感影像
目前,常用的中分辨率资源卫星有LandsateTM5、中巴资源卫星;以及常用的高空间分辨率的Spot5、Rapideye、Alos、QuickBird、WorldviewⅠ、WorldviewⅡ等。高分辨率遥感影像图信息丰富、成本低、可读性和可量测性强、客观真实的反映地理空间状况,充分表现出遥感影像和地图的双重优势,具有广阔的发展前景。[3]LandsateTM5、中巴资源卫星对大区域范围内的资源变化、国土资源变化、自然或人为灾害、环境污染、矿藏勘探有着较大的优势,但是因为分辨率低,所以在林业遥感判读中误判率相较于其他几种高精度遥感影像高,适合大面积地区的使用,譬如内蒙草原的退化变化以及荒漠化变化的监测等。其中ALOS因卫星故障已经于2011年4月开始较少使用。QuickBird虽然精度较高,但它一般对城区影像的覆盖较多较集中,对山区覆盖较少,而且存档数据很少,需要提前预定。不仅如此,QuickBird数据费用较高,综合以上原因,QuickBird数据一般很难大范围使用,所以在林业项目中使用较少。
2.2前沿遥感影像
WorldviewⅠ、WorldviewⅡ均为Digitalglobe公司的商业成像卫星系统,被认为是全球分辨率最高、响应最敏捷的商业成像卫星。这两颗卫星还将具备现代化的地理定位精度能力和极佳的响应能力,能够快速瞄准要拍摄的目标和有效地进行同轨立体成像。其中WorldviewⅠ为0.5米分辨率。相较于WorldviewⅠ,WorldviewⅡ载有多光谱遥感器不仅将具有4个业内标准谱段(红、绿、蓝、近红外),还将包括四个额外谱段(海岸、黄、红边和近红外Ⅱ),能够提供0.4米全色图像和1.8米分辨率的多光谱图像。需要特别一提的是,WorldviewⅡ提供的四个额外谱段(海岸、黄、红边和近红外Ⅱ)可进行新的彩色波段分析:(1)海岸波段,这个波段支持植物鉴定和分析,也支持基于叶绿素和渗水的规格参数表的深海探测研究。由于该波段经常受到大气散射的影响,已经应用于大气层纠正技术。(2)黄色波段,过去经常被说成是yellow-ness特征指标,是重要的植物应用波段。该波段将被作为辅助纠正真色度的波段,以符合人类视觉的欣赏习惯。(3)红色边缘波段,辅助分析有关植物生长情况,可以直接反映出植物健康状况有关信息。(4)近红外Ⅱ波段,这个波段部分重叠在NIR1波段上,但较少受到大气层的影响。该波段支持植物分析和单位面积内生物数量的研究。林业工作对遥感影像的植被信息较为关注,以上提及的四个额外谱段能提供较多的植被信息。国外相关机构已经将四个特色谱段应用于前沿科学研究,譬如生物量遥感估测应用等等。美中不足的是,相较于其他类型的遥感影像,WorldviewⅠ,WorldviewⅡ影像费用较高,在质量和技术上领先但价格上不占优势,不易于大范围的使用。
2.3林业工作中应用较多遥感影像
除去以上谈及的几种类型的遥感影像,在工作中较多使用到的是Spot5和Rapideye这2种遥感影像。Spot5是由法国发射的一颗卫星,常规提供2.5米全色影像和10米多光谱影像。SPOT5卫星影像的专业制图比例尺为1:25,000,概览成图比例尺极限为1:10,000。工作中,我们通常将2.5米全色影像与10米多光谱影像在正射纠正完后进行融合,生成2.5米空间精度的影像用于林业应用。Rapideye卫星为德国所有的商用卫星,主要性能优势:大范围覆盖、高重访率、高分辨率、5米的多光谱获取数据方式,省去了其他种类遥感影像需要全色影像与多光谱影像融合的步骤,这些优点整合在一起,让RapidEye拥有了空前的优势。RapidEye是第一颗提供“红边”波段的商业卫星,结合4个业内标准谱段(红、绿、蓝、近红外)适用于监测植被状况和检测生长异常情况,在林业领域应用中较为有利。
3遥感影像准备及处理过程
3.1遥感影像准备
每种遥感卫星对地面覆盖范围不同,轨道不同,重访周期不同,拍摄时间、角度不同等等原因,还常受天气影响。因此根据实际需要使用的日期,来查询各景遥感影像是一件颇费周章的工作,一般需要向影像公司提前预定。实际工作中往往要求前后两期遥感影像对比,前后两期遥感影像对时间上的要求较为苛刻,因而这些工作往往经由熟悉遥感业务的高级技术人员执行。另外,遥感影像的购买、使用、存储需要考虑到保密工作,这一点也是需要谨慎对待。工作经验总结出Spot5、Rapideye有时因侧视角度过大原因,导致某些区域拉伸变形,尤其是高海拔山区部分;影像角度需要提前检查,侧视角度最佳保持在20以下。而较小侧视角可以保证邻近2景影像良好的接边,并能保证正射纠正后空间位置的准确性。
3.2遥感影像处理
3.2.1DOM及DEM数据准备通常,在条件良好的情况下,工作中使用1∶10000或更高精度的航片或是已经经过处理的高精度卫片作为DOM参考;但也可以使用的是1∶50000或1∶10000地形图作为参考。在实际工作中,我们往往会遇到DOM参考影像的空间分辨率不一致。在参考选用时,应该按照优先使用高精度DOM参考影像,然后再退而求其次的原则,保证校准的精度。一般地形图需要通过扫描形成DRG数据,在扫描图基础上进行逐公里网定位纠正处理,以达到精确的地理定位。DEM数据一般采用国家标准的1:50000DEM,或采用1∶10000、1∶50000矢量数据生成。DEM覆盖范围要大于遥感影像覆盖范围,这样才能保证遥感影像的有效纠正。
遥感卫星影像处理技术范文4
[关键词]卫星遥感技术 森林资源调查影像特征 解译
1 意义
林业是国家的基础产业，兼有生态和经济两大效能，我省是森林资源大省，近些年实施了国家的森林资源分类经营、退耕还林、三北防护林工程等林业六大工程，取得了明显的成效，生态公益林补偿资金已经得到落实。获取准确的森林资源信息，是进行森林资源监测和提高森林经营管理水平的重要环节。近年来，遥感信息的获取技术得到了飞快的发展，各种面向复杂背景的平台，多时相、多光谱和高分辨率的卫星遥感数据大量涌现，为方便、快捷、准确地获取森林资源信息提供可能，并为提高森林资源调查精度、降低调查成本和劳动强度提供了现实的可能性。
2 遥感与森林资源调查
遥感是一种以应用物理手段、数学方法和地理学规律等为基础的综合性探测技术，是一门先进而有效的资源与环境信息获取技术。遥感信息具有宏观、动态、快速、多源等特点，在我国林业别是森林资源监测与管理中起到了重要作用。特别是近几年内我省森林资源清查利用遥感技术并结合现地调查，使国家和有关部门及时掌握看我省森林资源变化情况。森林资源根据调查目的、空间尺度、调查内容、技术方法等的不同，我国森林资源调查包括国家森林资源清查、森林资源规划设计调查、森林作业设计调查、年度森林资源专项调查、专业调查。国家森林贤源清查、森林资源规划调查、森林作业设计调查构成了中国森林资源调查体系的主体，三种调查的对象、目的、精度要求、调查方法不同，相互不可缺少或代替，又相互补充。另外，鉴于森林资源管理所涉及的内容极其广泛，按照调查目的、任务内容等的不同，年度森林资源专项调查和专业调查是对森林资源调查体系主体的有效补充，并与一类调查、二类调查和三类调查共同构成中国森林资源调查体系。
3 工作方法
近年来，地球科学由于航空、航天技术的发展，进入了崭新的天地，遥感技术的发展为各种地学应用提供了新的数据来源和探索地球的方式。现今我们可方便获取SPOT、TM、IKONOS、QUICKBmD、RADARSAT以及我国的资源一号卫星发送的卫星遥感数据。这些卫星数据其全色波段分辨率从15-0.61m，还有信息丰富的多光谱数据。这些卫星数据已被应用在林业与生态环境建设中，并取得了大量的成果。
3.1 遥感影像的处理：由于区域背景反射率和地物间反射率差别不大，原始图像模糊不清，直接可识别的地类信息也较少，不利于图像解译，因此必须进行图像处理。我省森林资源调查中主要采用的遥感数据是SPOT5。
影像几何纠正：将SPOT遥感影像与1：50000地形图上的特征点配准，选择克拉夫斯基椭球和横轴墨卡投影，选择足够数量均匀分布的控制点，应用二次多项式进行几何校正。经几何校正的SPOT，只需少量的控制点就可以配准。几何配准是遥感影像融合中关键的一步。几何配准的精度直接影响融合影像的空间分辨和清晰度。应将配准误差控制在0.5个像元之内。
SPOT影像的融合：图像融合是一种通过高级影像处理来复合多源遥感影像的技术，用特定的算法将两个或多个不同影像合并起来，生成新的图像。具体目标在于提高图像空间分辨率、改善图像几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、提供变化预测能力、替代或修补图像数据的缺陷等。在遥感影像处理软件中，应用图像融合功能进行SP07数据融合。一般有三种算法可供选择：PrincipalComponent、Multiplicative和Brovery 7rans-form。利用此功能可方便实现SP07数据融合。
3.2 遥感影像解译标志的建立：由于卫星影像图采用的是假彩色合成，赋予各种地物的特征(主要是色彩)与其实际并不相符，并且由于受物候期等因素的影响，同一地区的相同地物，其影像特征也不同，因此，建立具有较全面代表性的目视判读标志，是提高调查成果质量的关键所在。在建立目视判读标志前，我们首先对调查区域卫星影像图的特征进行初步分析，结合实际，熟悉图像上各种地物的色调、光泽、纹理、结构、形状及分布等特征，在此基础上，根据调查区域的大小和影像图物候期的不同，选择若干条实地踏查路线，使得这些路线尽可能地包括该区域所有的地类和森林类型；然后沿着预定路线到野外进行实地踏查，同时填写目视判读标志表，调查者再仔细观察调查区域的影像，重点是寻找那些判读标志表中没有描述的图像特征，结合实际掌握的情况或到实地验证的方法。作出正确的判读；最后，对，脑时目视判读标志表进行整理、分析、总结，形成统一标准后，制定正式的目视判读标志表，明确各地类和森林类型的色调、光泽、形状、结构、纹理及分布等特征，以此作为图班区划的标准。这样，就保证了室内判读区划得以顺利进行，提高了工作效率。
3.3 小班区划和目视解译：根据建立的判读标志，对地类和林分类型进行人机交互目视解译，区划各类小班。具体做法是在ARCMAP中，以SPOT遥感影像为底图，结合判读信息对影像进行小班区划，生成面状图，并编制图班号。判读正判率的高低直接关系到整个区域调查成果的可靠性。在目视判读的过程中充分利用先易后难的原则对遥感图像上的地物进行分类，在解释过程中除了利用遥感图像上的特征外，还利用影像解译标志和其他辅助信息如地貌、地形和实相等知识识别地物，是简单也是最传统的分类技术。对于遥感影像上比较模糊的地类，比如：有时候水田和早地在地块形状上很像，便可加坡度图加以区分。一般来说，水田会在25度以下。用材林和经济林在影像上非常相似，便可利用DEM模型生成坡度、坡向分析与影像图加以叠加区分。经济林大部分情况下会出现在向阳面，且坡度不会很大。
4 影像拼接
一个县需要几幅卫星影像才能完全覆盖，为了便于使用，通常要将几幅卫星影像拼成为一整幅。由于每幅卫星影像在县内的大小不同，为了减少数据处理量，在拼接前先对影像进行裁切，只保留需要部分，这样可以加快处理速度，为保证需要部分不被裁去，要准备县界的矢量数据，用来控制裁切的边界。每幅卫星影像的扫描的时间不同的，这就存在太阳高度角、大气辐射量等各种因素的影响，造成各幅影像合成的假彩色的色彩差别很大。如果这样的影像用于外业调查，就需要分别对每幅影像进行判读建标，加大了外业工作量。因此需要对影像做直方图匹配，使一幅影像各个波段的直方图与另一幅影像的对应波段相似。经过直方图匹配后合成出来的假彩色也就比较相似了。
另外，由于两幅影像相接处在配准时会存在一定的误差，直接拼接出来的影像会有一条明显的接图线，影响外业人员的使用。为消除这种情况，通常的方法是绘制一条弯曲的接图线，并且将影像的重合部分进行羽化处理，以使影像相接部分能够平滑地过渡。
遥感卫星影像处理技术范文5
关键词： 双语教学； 遥感数字图像处理； 遥感； 地理信息系统
中图分类号：TN911.72 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）10-73-03
Preliminary discussion on the bilingual teaching of remote sensing digital image processing
Chen Fengrui
（College of Environment and Planning， Henan University， Kaifeng， Henan 475004， China）
Abstract： Remote sensing digital image processing is one of the key courses in geographic information system specialty. Considering the characteristics and teaching status of its bilingual teaching， this paper presents a series of reform measures to promote the students' learning interest and enhance their understanding abilities， including optimizing teaching contents， improving teaching methods， and improving examining evaluations etc. These will give references to others who also want to run bilingual teaching.
Key words： bilingual teaching； remote sensing digital image processing； remote sensing； geographic information system
0 引言
遥感是20世纪60年代以来在地球科学、测绘科学、空间科学、电子科学、计算机科学等学科交叉渗透、相互融合的基础上发展起来的一门综合性对地观测技术。随着国内外一系列遥感卫星的成功发射，多种类型的遥感影像被获得，这些数据已广泛应用于农业、林业、气象、水文、军事、地质、海洋、环保等领域，成为人们生活的一部分，不断改变着人类对世界的认知。目前国内已有140多所高校开设了地理信息系统本科专业，遥感数字图像处理是该专业的核心课程，一些专家结合本单位的实际情况已对该课程的教学改革和实践作了大量的研究和探索，极大地提高了该课程的授课水平。
然而对遥感数字图像处理双语教学来说，其还处于探索阶段，尚未引起足够重视。双语教学是指对教学大纲中设定的课程使用两种语言授课，为了实现与世界一流大学的交流与合作，培养具有国际竞争力的复合型人才。2011年9月，国家教育部《关于加强高等学校本科教学工作，提高教学质量的若干意见》明确提出今后本科教育20%以上课程必须采用双语教学。和其他双语课程一样，该课程目前同样遭遇双语教学内容、师生英语水平、教学方法以及考核方式等方面的问题。本文旨在对这些问题进行初步的探索和讨论，以增进学生对遥感科学问题的理解，提高学习兴趣，这对提升遥感数字图像处理双语教学质量具有重要意义，同时可为同类院校该双语课程的开设提供一些参考。
1 教学内容优化
与传统教学不同，双语课程选择教材要兼顾中英文内容。为了避免学生初次接触双语课程的不适，确保该课程由传统教学模式平稳过渡到双语教学，我们分别选择了一本中文和一本英文的教材，以英文教材为主，中文教材为辅。目前比较有代表性的遥感数字图像处理英文教材有：John R. Jensen的《 Introductory Digital Image Processing》[1]、John A. Richards等的《Remote Sensing Digital Image Analysis》[2]、Robert A. Schowengerd的《Remote sensing： models and methods for image processing》[3]等。通过对这些教材进行详细的内容对比和结构分析，并综合考虑学生的接受能力等因素，选择John A. Richards的教程作为英文教材，该教材已重印到第5版，被国外高校广泛采用。中文教材则在对比分析钱乐祥编著的《遥感数字影像处理与地理特征提取》[4]、韦玉春等的《遥感数字图像处理教程》[5]和朱文泉等的《遥感数字图像处理》[6]等教程基础上，选择韦玉春主编的教程作为中文教材；此外，针对这些教程注重理论算法，对算法引导相对不足的弱点，我们又借鉴了冈萨雷斯等的《数字图像处理》[7]，利用该教程翔实的实例，加快引导学生对遥感数字图形处理算法的理解。通过对以上教材内容的消化吸收，理论课内容安排见表1，兼顾课程内容的完成性与逻辑性。在完整性方面，该课程涉及遥感影像的整个处理流程，包括预处理、增强、信息提取、以及信息应用等内容；依照处理流程顺序来设置课程使内容之间更具逻辑性；为了便于学生学习，设置第四讲遥感图像变换，主要讲授光谱域变化（主成份分析等）以及空间域变换（傅立叶变化、小波变化等）等内容，为接下来频率域影像增强和遥感影像融合等内容的讲解提供知识铺垫。
遥感数字影像处理也是一门实践性很强的课程，实验环节同样非常重要。实验课中，在老师指导下，学生利用遥感图像处理软件完成遥感影像处理，从而进一步理解和掌握遥感图像处理的原理和方法。目前，国际上主流的遥感图像处理软件有ENVI、ERDAS以及PCI等，每个软件均有各自的特点。本课程采用ENVI作为实验软件，原因在于：①ENVI是基于IDL语言开发的，它允许用户根据自己的特定需求对软件的特性和功能进行扩展或自定义，这是其他遥感软件难以比拟的；②自2007年开始，ITT Visual Information Solutions与ESRI公司开展全面战略合同，所以ENVI完全支持ArcGIS的GeodataBase等数据格式；③IDL是一种专门针对图形图像处理与可视化的高级语言，选用IDL进行教学能快速提高学生的编程能力和对处理算法的理解力。鉴于实验课时的限制，无法对所有内容逐一实验，基于理论课安排，同时参照在《ENVI遥感图像处理方法》[8]等教程基础上，选择遥感数字影像处理中最重要的实验作为教学内容，以问题为导向培养学生的学习兴趣。遥感数字图像处理实验课程设置为24个课时（表2），内容大体分为两类：验证性实验和综合性实验。验证性实验加深和强化学生对遥感影像处理基本理论、方法的认识，如影像校正、影像分类等；综合性实验强化和升华验证性内容，要求学生能够综合利用多种影像处理方法来解决某一问题，如利用遥感影像研究某区域土地利用变化，该实验涉及影像预处理、增强以及分类等多种处理技术。
2 完善教学方法
2.1 教学方式
教与学相互促进，传统授课模式以老师讲解为主，学生处于被动学习状态，难以调动他们的学习积极性。双语教学要注重引导，以问题为导向，采用启发式、讨论式、研究式、互动式等授课方式，引导学生深层次、多角度地思考问题，从而激发他们学习的主观能动性。通过社会关注的热点以及与我们生活息息相关的事情引出遥感所要解决的问题，使学生感受到知识的价值和重要性。例如通过确定耕地减少问题引出遥感影像分类和变化监测技术，接下来对这些技术进行详细的讲解和分析，让学生明白利用这些技术对不同时像TM影像分析即可解决该问题；最后在实验课上让学生进行具体实践，进一步增强他们对遥感数字图像处理的理解和认识。在课堂结束时把一些相对简单及次要的问题抛给学生，让他们通过课下查阅资料，上网等途径提出解决方案，在接下去的课堂上讨论，之后老师再做详细的阐述，如此培养学生独自解决问题的能力。
2.2 语言引导
双语教学不仅要求教师精通专业知识，而且具有较高的英语口语水平，能够熟练地用英语表达。遥感数字图像处理双语课程安排在第五学期，通过前四个学期大学英语的学习，大部分学生通过了国家英语4级或6级考试，具备学习双语课程的语言基础；然而中国学生英语听、说、读、写四项能力中，听和说的能力最弱，这将严重影响双语课程的效果。英语听力的提高是一个漫长的过程，不但需要学生在课外多下工夫，教师的语言引导也至关重要。教师备课时一定要弄准相关单词的读音，确保课堂上正确发音，否则会误导学生，同时引导学生从最基本的单词开始，规范读音，不断练习，这样方可听懂课堂内容并提高听力水平；其次，要求学生提前预习课程内容，通过查字典等手段解决生词，理清专业单词的读音及汉语意思，并逐句理解课文内容，逐渐提高他们的阅读能力；此外，鼓励学生在课堂上使用英文来回答问题及讨论问题，通过不断的“说”来提高他们的口语能力。专业课双语课程的学习是促进学生提高个人外语水平的一个重要途径，为他们进一步学习打下坚实的英语基础。
2.3 建立兴趣小组
建立兴趣小组，鼓励学生自主学习和研究。兴趣小组的组建采用自由组合原则，每组5-6人；小组成员在实验结束后发表自己的观点，讨论该实验的重点、难点以及注意事项，并共同完成实验报告。在综合性实验部分，老师不再统一设置实验题目，每个小组根据其兴趣爱好自行选择题目，独自收集实验数据和资料，制定实验方案，并最终完成实验，而教师只在必要时及时地介入。通过组建兴趣小组，培养学生参与科研的兴趣以及独自解决问题的能力。
3 考核方式
当前很多高校把期末考试成绩作为学期考核结果，导致许多学生平时不努力，仅在考前突击，难以反映其真实水平；而国外大学通常将考试分为若干次，每次考试的成绩按相应比例计入最终成绩，这样做可有效避免上述问题。为此，环境与规划学院从2015年开始引入期中考试，由期中、期末考试以及其他考核等共同决定最终的考核成绩。
考核方式多样化，除期中和期末考试外，还将平时考勤、实验考核、实验报告等内容纳入最终的成绩计算。我们采用如下考核形式：考勤占10%，实验及实验报告占20%，期中考试成绩占30%，期末考试成绩占40%。由于该课程是双语教学，因此在考核中也应得到体现，例如期中和期末考试的部分试题以英文形式出现，要求学生同样用英文作答。实验考核从实验内容中随机选取，每个实验均设置考核要点，要求学生在规定时间内完成实验操作，然后根据他们的完成情况评定成绩。
4 结束语
遥感数字图像处理是一门理论性和实践性都很强的课程，实践证明：通过双语课程的学习，学生不仅能系统地掌握遥感数字图像处理的基础知识和一系列处理方法，还能养成良好的英语学习习惯，这为他们走向工作岗位或继续攻读学位奠定了良好的基础。然而双语教学是一个大的系统工程，不仅需要老师具有很强的理论水平，同时要求教师在授课的过程中不断地学习，提高英语能力、完善教学技巧及方法，及时总结教学经验，这样才能更好地引导学生利用遥感专业知识分析和解决问题，逐步培养其独立科研能力。
参考文献（References）：
[1] John. R. Jensen. Introductory digital image processing[M].
NewYork： Prentice Hall，1996.
[2] John. A. Richards. Remote sensing digital image analysis[M].
Berlin： Springer，2012.
[3] Robert. A. Schowengerdt. Remote sensing： models and
methods for image processing[M]. NewYork： Academic press，2006.
[4] 钱乐祥.遥感数字影像处理与地理特征提取[M].科学出版社，
2004.
[5] 韦玉春.遥感数字图像处理教程[M].科学出版社，2007.
[6] 朱文泉，林文鹏.遥感数字图像处理[M].高等教育出版社，
2015.
[7] R. C. Gonzalez. 冈萨雷斯.数字图像处理[M].电子工业出版
遥感卫星影像处理技术范文6
遥感技术以获取信息丰富、直观、简便越来越受到世界各国的普遍重视。突发灾情的救助，首先是要了解灾区的情况，但往往伴随着灾情的是交通阻断、通讯隔绝，尤其是以山区为甚。灾区就像一个战场，情况瞬息万变，各种信息准确快速的获取是减灾救灾的保障。以5.12汶川地震为例，震后灾区电力通讯中断、道路不通，给灾情了解和救援工作带来极大地不便，这时一幅高清晰的实时影像地图，会让指挥人员对灾区情况有个全面的了解，根据遥感图像可以及时判断受灾面积、范围、灾情、交通状况等，为救灾力量的合理部署、科学合理地制定救灾方案，做到运筹帷幄。
二、遥感影像应急保障的特点
遥感影像除了提供震后直观的判断外，它又是一种有效的工具。当通过卫星或是航空器，接收到灾区的数字信息后，地面处理系统经加密控制、影像纠正，转化成依固定比例尺的影像地图，马上就可以在地图面上量算出受灾的面积，研判通往抢救区域陆路、水路、空降场地的现状，量算出准确的距离，以便使救援人员快速进入抢救的现场。遥感影像图据有很强的直观性，对震后灾区居民地、山体、道路、河流的破坏程度很容易判读，这样就方便了确定抢救的重点和方向。需要的话，可以参照已有的地形图，把等高线与影像图叠加起来，进行综合分析和计算，从而估算出山体滑坡、河道淤 塞及道路塌方的土方量，有的放矢地合理调配人力、物力、缩短救灾的时间。
地震过后常常伴有诸多的次生灾害，而次生灾害造成的损害甚至不亚于主生灾害，遥感影像在防止次生灾害形成的减灾中有着得天独厚的优势。
1、遥感影像总概念清晰，便于大面积分析，适于宏观监测。
2、现势性好，通过定时、定性的比较分析能够正确显示灾区特征和变化。
3、数字精度高，经过点线量测可得出地物、地貌的移动数字信息。
4、多光谱遥感图像，内容丰富，能加深各种要素的理解。
震后灾区人无居所，山体松动，河道淤塞，环境污染，都会危及到的生命。基于遥感影像，可以分析解译研究山体移动的方向，河水改道方向及堰塞湖的形成，防止滑坡泥石流等灾害造成二次损失。饮水是灾后是否发生疫情的关键，采用特定光谱遥感图像，配合实地采样建立起色标，就可以在室内对江河、湖泊的水质进行初步的评估，节省大量的人力和物力。
震后百废待兴，我们要在废墟上建立起新的、更美的家园。首要任务就是要编制总体规划图，这时遥感影像图又能发挥重要的作用。航天、航空影像是区域景观结构的综合反映，是摸清区域资源分布的重要依据。在编制系列的规划图时，它特有的在内容上的现势性、完整性、可比性、可测量性对规划中合理分布居民区、合理保护自然环境，合理利用地理资源等起着积极的作用。
三、遥感影像应急保障技术路线
航天遥感数据快速生成数字正射影像图的技术，数据处理流程和生产作业技术路线是否科学、合理、可行和高效，是决定成果生成效率的关键制约因素。因此，本文结合目前的正射影像图生产流程，吸收和借鉴最新的科研成果和生产实践经验，设计了一套适应性强、生产效率高和能保证成果质量的数据处理流程和作业工序。
四、关键技术
高分辨率卫星影像快速制作数字遥感正射影像地图的关键技术主要有以下几个方面。
1、控制成果快速整合
制作数字正射遥感影像地图的基础是控制测量成果。现有的控制测量数据库已经建设完成，具备快速检索、控制点转刺、数据格式转换和输入输出等功能。
2、几何纠正
遥感图像成图时，由于传感器的成像机理、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、地形起伏和地球旋转等因素影响，获取的遥感影像相对于地表目标存在一定的几何变形，使影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，主要表现为位移、旋转、缩放、仿射、弯曲和更高阶的扭曲。因此应根据传感器类型选择合适的几何纠正模型以及适合地区特点的纠正方案。
3、图像融合
遥感影像数据有可能是多传感器、多时相和多分辨率的数据，在利用多源遥感影像数据制作数字正射影像图时，应结合具体的图像特点，采用数据融合处理的方法，各种遥感数据优势互补，以期产生的新影像保留原图像的特征，既保留高分辨率图像的特点，具有较高的空间细节表现力，又增加了多光谱图像的光谱特征。
4、质量控制
遥感数据生成快速数字正射影像地图时，尽管有时可以牺牲"非兴趣"区域和要素的精度和质量，但对"兴趣"区域和要素的成果质量必须满足应用要求。因此，在强调快速的同时，也应充分考虑成果的质量。影响数字正射影像图质量的关键因素在于几何纠正的精度和空中三角测量的精度。几何纠正的精度主要取决于控制点（GCP）选取的数量、质量和分布位置。
