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影像数据整理
影像数据整理
卫星影像处理是指采用遥感图像处理软件,对原始遥感影像进行影像融合、几何校正、影像重采样、图像镶嵌与分割等处理过程,使其能与其他数据进行叠加应用。
卫星影像的处理软件有很多种,我们选择了美国ERDAS IMAGINE专业遥感图像处理系统。该软件由基本模块Virtual GIS模块组成,具备影像浏览、编辑、影像融合、几何校正、正射纠正与矢量数据叠加、3D景观表现、输出各种比例尺影像图集各种景观图、飞行效果动画等基本功能。ERDAS IMAGINE8.7还扩充了IKONOS、QuickBird等卫星数据的严格轨道模型的正射纠正模型。
ERDAS IMAGINE8.7支持海量数据,如果操作系统和磁盘允许,其img图像理论可以达到48TB大小。
数据的处理需要收集校正图像区域的数字地图、或经过校正的图像、或注记图层,作为地理参考。GPS测量或摄影测量等途径获得的控制点的坐标数据,将其转换为ERDAS IMAGINE的控制点文件格式或ASC数据文件后可用于纠正遥感图像。如果是地形图图纸,还应进行地形图扫描纠正处理。
制作目标区域索引图、图幅接合图,进行坐标系统分析、跨带分析和处理、分块纠正分析等。
基本流程
具体的处理流程如下图:
影像数据整理基本流程
整理要点
影像融合
影像融合可分为不同传感器图像的融合、不同时相图像的融合、光学图像与雷达图像的融合等等。全色影像具有较高的空间分辨率,而多光谱图像可以更精细地描述目标光谱。全色图像与多光谱图像融合既可以利用全色图像的高分辨率,改善多光谱图像分辨率,又可以充分利用多光谱图像中特有的对目标某些独特特征的精细描述,使融合图像包含更丰富的信息。
影像融合的方法很多,其中常用的如基于像元的加权融合、IHS变换(RGB到IHS)、主成分变换(PCA)、小波变换融合等。
几何校正
遥感图像在成像时,由于成像投影方式、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、地球旋转等因素的影响,使获得的遥感图像相对于地表目标存在一定的几何变形,使得图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,使图像产生了几何形状或位置的失真。主要表现为位移、旋转、缩放、仿射、弯曲和更高阶的歪曲。消除这种差异的过程称为几何校正 Geometric Correction 。
经过几何校正后的影像需与参考地形图(影像图)进行套合检查,套合误差平地丘陵地不大于图上1.0mm,山地及困难地区可放宽一些。如采用地面控制点纠正,则纠正后影像相对于最临近控制点点位中误差不大于图上0.5mm。
正射纠正
正射纠正是为了消除传感器侧视及地形起伏引起的像点位移误差。如条件允许(如有目标区域的DEM数据),可利用RPC模型、DEM和少量地面控制点,实现卫星影像的正射纠正。RPC模型是对严密传感器成像几何模型的拟合,它直接提供了地面坐标与像点坐标之间的关系,可以达到跟严密模型相当的定位精度,可以有效提高正射影像的纠正精度。
影像镶嵌
影像镶嵌(Mosaicking)是将具有地理参考的两幅或多幅影像拼在一起,构成一幅整体影像的技术过程。相邻图像由于成像时间,系统处理条件存在差异,不仅有几何畸变问题,而且还存在辐射水平差异导致同名影像在相邻图像上的亮度值不一致。影像镶嵌时必须对图像的色调进行调节,使镶嵌后的图像色调过渡自然,无明显的拼接缝线,确保图面美观。
图像增强
图像增强包括空间增强、辐射增强、光谱增强等。具体在本项目中,由于应用目的不同,这里主要是指图像的辐射增强。包括如直方图拉伸、直方图均衡化、直方图匹配、彩色增强等。值等注意的是,在实施图像增强过程中,尽量避免影像细节的损失。图像增强拟采用PHOTOSHOP进行处理,该软件功能强大,使目前最好的影像处理工具之一,其调节效果可实现所见即所得。
图幅分割
可根据需要将经过纠正、镶嵌、图像增强系列处理的大范围镶嵌影像按地形图图幅分幅标准进行分割,形成系列标准分幅的影像地图,便于影像数据库管理及GIS应用。
影像金字塔
影像数据是由高精度、大容量的TIFF文件组成,在数据库应用中会因为硬件、数据库系统等原因造成访问速度的下降,使日常应用不便。为保证影像的高速调用,参照著名的影像浏览软件(GOOGLE EARTH)对影像数据进行一定的处理,即针对所有的影像数据进行金字塔式的图片叠加。具体办法是根据影像范围的大小设定多个影像图层,每个影像图层从底至顶分辨率逐渐递减,同时该层的影像分幅也相应减少(单幅影像盖更广的范围)、单个文件容量也逐渐缩减,最终在不同的显示比例下显示不同分辨率的影像图,从而提高访问速度。
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