【正文】 全色： 5 或 （超模 式）；多光譜： 10 26 Quick Bird 2020 美國 紅、綠、藍(lán)、近紅外 全色： ；多光譜： FORMASATII 2020 中國臺灣 紅、綠、藍(lán)、近紅外 全色： 2；多光譜： 4 1 EROSB 2020 以色列 — 全色： （立體） 55 CartoSATI(P5) 2020 印度 — 全色： （立體） — ALOS 2020 日本 紅、綠、藍(lán)、近紅外 全色： （立體）；多光譜： 10 2 北京一號小衛(wèi)星 2020 中國 紅、綠、近紅外 全色： 4；多光譜： 32 35 KOMPSAT2 2020 韓國 紅、綠、藍(lán)、近紅外 全色： 1；多光譜： 4 3 WorldView1/2 2020 美國 紅、綠、藍(lán)、近紅外 紅邊、海岸、黃、近紅外 2 全色： ；多光譜： 資源應(yīng)用衛(wèi)星 2B星 2020 中國 — 全色： ；多光譜： 26 GeoEye1 2020 美國 紅、綠、藍(lán)、近紅外 全色： （ ）；多光譜： 23 RapidEye 2020 德國 藍(lán)、綠、紅、紅邊、近紅外 5 每天 10 表 其他衛(wèi)星 傳感器 時間 國家 多光譜波段 空間分辨率 中巴資源衛(wèi)星 01/02 1999 中國 藍(lán)、綠、紅、近紅外 多光譜： NOAA 氣象衛(wèi)星 — 美國 紅、近紅外、中紅外和兩個熱紅外 風(fēng)云系列衛(wèi)星 — 中國 可見光 4 個，近紅外 2 個，中紅外 2 個，熱紅外 2 個 MODIS — 美國 36 個波段 250m、 500m 和 1000m 圖像幾何校正 遙感圖像的幾何處理，是遙感信息處理過程中的一個基本環(huán)節(jié)。系統(tǒng)處理不考慮具體的應(yīng)用目的與對象，只從成像機(jī)理出發(fā)，依據(jù)遙感圖像的幾何構(gòu)像方程與輻射傳輸方程，消除成像過程中的系統(tǒng)性誤差以及生成總體質(zhì)量較好的遙感圖像產(chǎn)品。 控制點(diǎn)質(zhì)量控制 選點(diǎn)原則：選取圖像上易分辨且較精細(xì)的特征點(diǎn)（道路交叉點(diǎn)、河流彎曲或分叉處、海岸線彎曲處、飛機(jī)場、城廓邊緣等）；特征變化大的地區(qū)需要多選；圖像邊緣部分一定要選取控制點(diǎn)；盡可能滿幅均勻選取。Ⅳ的選取，取決于圖像變形的程度、地面控制點(diǎn)的數(shù)量和地形位移的大小。因此，幾何校正的過程也就分為兩步： 第一步是先進(jìn)行空間變換，即在幾何位置上進(jìn)行校正； 第二步是取得變換后各像元的亮度值，重新確定新像素的灰度值。 (2)雙線性內(nèi)插法 是使用鄰近 4 個點(diǎn)的像元值， 按照其距內(nèi)插點(diǎn)的距離賦予不同的權(quán)重，進(jìn)行線性 內(nèi)插。 影像融合 遙感數(shù)據(jù)融合是對不同空間分辨率遙感圖像的融合處理，使處理后的遙感圖像既具 有較高的空間分辨率（高空間分辨率數(shù)據(jù)），同時又具有多光譜特征（較低分辨率數(shù)據(jù)），從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。 影像裁剪 影像裁剪的目的是將研究之外的區(qū)域去除，常用的是按照行政區(qū)劃邊界或自然區(qū)劃邊界進(jìn)行圖像的裁剪，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)生產(chǎn)中，還經(jīng)常要做標(biāo)準(zhǔn)分幅裁剪。 地理坐標(biāo)系是以經(jīng)緯度為單位的地球坐 標(biāo)系統(tǒng)，其中兩個重要部分為地球橢球體(spheroid)和大地基準(zhǔn)面 (datum)。 我國規(guī)定 1： 1 萬、 1： 萬、 1： 5 萬、 1： 10 萬、 1： 25 萬、 1： 50 萬比例尺的地形圖，均采用高斯克呂格投影的方式。為了適應(yīng)大地測量的發(fā)展，我國。分帶， 1： 1 和 1： 萬比例尺地形圖采用經(jīng)差 3176。我國常用的橢球體如下： 表 我國常用的地球橢球體 橢球體名稱 年份 長半軸 (米 ) 短半軸 (米 ) 扁率 WGS84 1984 1: Krasovsky 1940 1: IAG75 1975 1: 大地基準(zhǔn)面指目前參考橢球體與 WGS84 參考橢球之間的相對位置關(guān)系 (3 個平移、3 個旋轉(zhuǎn)、 1 個縮放 ) ，可以用其中的 3 個、 4 個或 7 個參數(shù)來描述它們之間的關(guān)系，每個橢球體都對應(yīng)一個或多個大地基準(zhǔn)面。 圖像增強(qiáng) 當(dāng)分析圖像數(shù)據(jù) 時，為了使分析人員能容易確切地識別圖像內(nèi)容，必須按照分析目的對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，這一處理過程叫做圖像增強(qiáng) (Image Enhancement)。 圖像融合的關(guān)鍵是融合前兩幅圖像的配準(zhǔn)（ Registration）以及處理過程中融合方法的選擇，只有將不同空間分辨率的圖像精確地進(jìn)行了配準(zhǔn)，使兩種分辨率的影像覆蓋同一地理區(qū)域、有相同的像素大小、影像大小以及相同的方位，才可能得到滿意的融合效果；而對于融合方法的選擇，則取決于被融合圖像的特性以及融合的目的，同時，需要對融 合方法的原理有正確的認(rèn)識。 特點(diǎn)：精度較高，處理速度較慢。 重新定位后的像元在原圖像中分布是不均勻的，即輸出圖像像元點(diǎn)在輸入圖像中的行列號不是或不全是整數(shù)關(guān)系 ，因此需要根據(jù)輸出圖像上的各像元在輸入圖像中的位置，對原始圖像按一定規(guī)則重新采樣，進(jìn)行亮度值的插值計算，建立新的圖像矩陣。對變形比較嚴(yán)重的圖像或當(dāng)精度要求較高時，可用二次或三次多項(xiàng)式 [6]。例如，一景 185 185的 TM的控制點(diǎn)數(shù)量在3050左右； Quick bird 影像一般選取 912個點(diǎn) 。精校正中又包括了像素坐標(biāo)的變化處理和坐標(biāo)變化后的像素亮度值重采樣 [5]。 遙感圖像的幾何畸變產(chǎn)生原因有很多，其大致可以分為四類：遙感器的內(nèi)部畸變，即由遙感器結(jié)構(gòu)引起的畸變；遙感器外部的畸變，即由影像投影方式的幾何學(xué)引起的畸變；影像投影面的選取法引起的畸變；是由地圖投影法的幾何學(xué)引 起的畸變。 圖像的預(yù)處理又被稱作圖像糾正和重建，它的主要目的是糾正原始圖像中的噪聲以及幾何與輻射變形，使研究人員需要的有用數(shù)據(jù)內(nèi)容更清晰的展示出來。 圖 遙感圖像處理流程圖 ENVI 支持若干種圖像文件格式，并能夠快捷地集成矢量和山歌數(shù)據(jù)。遙感圖像處理的一般流程為： 圖 遙感圖像處理流程圖 遙感影像處理軟件簡介 現(xiàn)今隨著遙感影像的應(yīng)用范圍越來越廣， 現(xiàn)存的 遙感 軟件已經(jīng)出現(xiàn)很多，但對于它們的應(yīng)用優(yōu)勢，歸納概括起來有三種情況。 因此說遙感是一個接收、傳送、處理和分析遙感信息，并最后識別的復(fù)雜技術(shù)過程。由于其能夠提供二次開發(fā)和對 IDL 語言的全面兼容，它更成為遙感平臺定制開發(fā)的首先工具。 國外最早發(fā)射和使用遙感衛(wèi)星的是美國和前蘇聯(lián)，并且很長一段時間國際商業(yè)遙感衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)市場是美國占據(jù)的主要市場。同時國務(wù)院各部委及省市地方建立了 160 多個省市級遙感應(yīng)用機(jī)構(gòu)。其具有起步晚，發(fā)展易受到其它行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r影響的特點(diǎn)，但隨著近幾十年衛(wèi)星技術(shù)、計算機(jī)以及軟件技術(shù)的飛速發(fā)展，遙感也逐漸形成了一個完善的學(xué)科領(lǐng)域。 整理遙感圖像預(yù)處理的原理以及操作 ，綜合 ENVI 軟 件操作的具體實(shí)例，通過獲得圖像預(yù)處理的影像結(jié)果，實(shí)現(xiàn)遙感圖像的幾何校正、圖像融合、分類、增強(qiáng)等內(nèi)容的實(shí)現(xiàn)，完成遙感 圖像預(yù)處理操作的過程。論文采用 ENVI 軟件處理遙感影像的方式，結(jié)合不同的影像處理實(shí)例來進(jìn)行相關(guān)分析并希望獲得所期望的結(jié)果。 本文通過使用 ENVI軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理操作，來認(rèn)識并掌握遙感圖像預(yù)處理的相關(guān)知識，其具體意義主要有以下幾點(diǎn)： 遙感圖像預(yù)處理是提取遙感 圖像信息流程的基礎(chǔ)步驟。 enhancement of images。 本文主要分析了遙感圖像預(yù)處理的目的、意義以及處理方法，并通過對比分析研究了一些圖像預(yù)處理中的基本原理。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。本人授權(quán) 大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部 分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。它的目的是糾正 原始圖像中的幾何與輻射變形，使其更清晰地顯示那些對我們有用的地理信息。 preprocessing of rs images。 研究意義 在現(xiàn)代科技高速發(fā)展的時代， 3S技術(shù)迅速崛起，其中作為獲取相關(guān)地理信息數(shù)據(jù)的遙感技術(shù)與 GPS技術(shù)正是科技發(fā)展的基礎(chǔ)性技術(shù)環(huán)節(jié)，遙感學(xué)科發(fā)展至今，遙感圖像已經(jīng)成為 GIS的主要信息源，并成為了 GIS的核心組成部分，因此，遙感圖像預(yù)處理的研究對 3S技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。 2 研究內(nèi)容和技術(shù)路線 研究內(nèi)容 本文以遙感知識為基礎(chǔ)，主要研究遙感圖像預(yù)處理的原理以及處理過程。 使用 ENVI 軟件進(jìn)行遙感圖像預(yù)處理的相關(guān)操作 。 本研究的具體技術(shù)路線操作見下圖： 圖 技術(shù)路線圖 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 遙感技術(shù)是一種新興的綜合地理學(xué)、物理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、地質(zhì)學(xué)、天 文學(xué)以及許多其它學(xué)科的綜合性技術(shù)。 除了上述已發(fā)射的遙感衛(wèi)星外，我國還先后成立了國家遙感中心、國家氣象衛(wèi)星中心、中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心、衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心和中國遙感衛(wèi)星地面接收站等國家級遙感應(yīng)用機(jī)構(gòu)。對于遙感圖像預(yù)處理分析的基本框架以及算法大多是國外學(xué)者研究 的成果。它提供了詳細(xì)的預(yù)處理方法，操作簡單，功 5 能豐富，能夠被不同層次的遙感使用者所接受。 遙感技術(shù)是近幾十年新興的一門科學(xué)技術(shù)，現(xiàn)代遙感技術(shù)的基本過程是： 在距目標(biāo)物幾米至幾千公里的距離以外，以汽車、飛機(jī)和衛(wèi)星等為觀測平臺，使用光學(xué)、電子學(xué)或電子光學(xué)等探測儀器，接收目標(biāo)反射、散射和發(fā)射來的電磁輻射能量，以圖像膠 片或數(shù)字磁帶形式進(jìn)行記錄； 然后把這些信息傳送到地面接收站，接收站把這些遙感數(shù)據(jù)和膠片進(jìn)一步加工成遙感資料產(chǎn)品； 最后結(jié)合己知物體的波譜特性，從中提取有用信息，識別確定目標(biāo)物之間的相互關(guān)系。最后，遙感信息可以制成相應(yīng)的專題地圖并對其進(jìn)行三維可視化分析，通過與 GIS 軟件的結(jié)合使用，來實(shí)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)的利用價值，形成形象易分析的數(shù)據(jù)形式并最終生成地理信息分析的成果報告。 ENVI 的主要優(yōu)勢有：先進(jìn)、可靠的影像分析工具，全套的影像信息智能化提取工具，全面提升影像價值；專業(yè)的光譜分析，其中的高光譜分析一直處于世界領(lǐng)先地位；可以隨心所欲的拓展新功能；底層的 IDL 語言可以幫助用戶輕松地添加、擴(kuò)展ENVI 的功能，甚至開發(fā)定制自己的專業(yè)遙感平臺；流程化圖像處理工具 — 將眾多主流的圖像處理過程集成到流程化 Workflow 圖像處理工具中，進(jìn)一步提高了圖像處理的效率； RSI 公司與 ESRI 公司加強(qiáng)了合作， ENVI 軟件于 2020 年與 ArcGIS 的整合，更為遙感與 GIS 的一體化集成提供了典型案例。 遙感圖像預(yù)處理技術(shù) 由于空間、時間、波譜以及輻射分辨率的限制 (即遙感信息獲取過程中會受到衛(wèi)大氣校正 模塊 空間特征 提取模塊 立體像對高程 提取模塊 正射校正 模塊 雷達(dá)高程 處理模塊 NITF 數(shù)據(jù) 支持模塊 ENVI IDL 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計拓展工具包 數(shù)據(jù)連接工具包 9 星影響、地形起伏變化、天氣變化、大氣吸收與散射等隨機(jī)條件的影響 )，遙感系統(tǒng)很難精確地記錄復(fù)雜的地表信息，因此不可避免會在數(shù)據(jù)獲取的過程中存在誤差，所以，遙感圖像在進(jìn)行解譯應(yīng)用之前一定要經(jīng)過消除或 減小這些誤差的預(yù)處理操作，才能保證地理信息獲取的準(zhǔn)確性。它的重要性主要體現(xiàn)在三個方面： 首先為了滿足各類專題圖的量 測和定位要求，原始圖像必須進(jìn)行相應(yīng)的幾何校正；其次當(dāng)應(yīng)用不同的傳感方式，不同光譜范圍以及不同成像時間的各種同一地域復(fù)合圖像數(shù)據(jù)來進(jìn)行計算機(jī)自動分類、地物特征的變化監(jiān)測或其它應(yīng)用處理時，就需要進(jìn)行圖像的幾何配準(zhǔn)，以便滿足復(fù)合原理上的正確性；最后星遙感的快速發(fā)展和應(yīng)用對遙感圖像的幾何糾正提出了更嚴(yán)格的要求。 幾何精校正 它是利用地面控制點(diǎn) (ground control point， GCP)對由各種因素引起的遙感影像的幾何畸變的校正，幾何精校正幾何精校正的 原理 是回避成像的空間幾何過程，而直接 11 利用地面控制點(diǎn)數(shù)據(jù)對遙感影像的幾何畸變本身進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬。 數(shù)量原則：在圖像邊緣處，在地面特征變化大的地區(qū)，需要增加控制點(diǎn)；保證一定數(shù)量的控制點(diǎn)，不是控制點(diǎn)越多越好。對于多數(shù)具有中等幾何變形的小區(qū)域的衛(wèi)星圖像，一次線性多項(xiàng)式就可以校正 6 種幾何變形，包括 (X， Y)方向的平移， (X， Y)方向的比例尺變形、傾斜和旋轉(zhuǎn)，從而取得足夠的校正精度。重采樣的方法有：最鄰近法、雙線性內(nèi)插法和三次卷積法。該方法具有平均化的濾波效果，邊緣受到平 滑作用，而產(chǎn)生一個比較連貫的輸出圖像，其缺點(diǎn) 是破壞了原來的像元值，在后來的光譜識別分類中， 會引起一些問題。它一般使用高空間分辨率的全色波段或單一波段的雷達(dá)影像來增強(qiáng)多光譜影像的空間分辨率 [7]。本實(shí)驗(yàn)是按照 ENVI 的方式進(jìn)行圖像裁剪，可以分為規(guī)則裁剪和不規(guī)則裁剪。由于地球表面的不規(guī)則形，它不能用數(shù)學(xué)公式來表達(dá)，也就無法實(shí)現(xiàn)直接運(yùn)算，因此必須以形狀和大小都很接近地球的橢球體來代替地球，這個橢球體就被稱作地球橢球體 [9]。 1： 至 1： 50 萬比例尺地形圖采用經(jīng)差 61