envi基本影像處理ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-03 22:16 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 綠 、 藍(lán) 、近 紅 外 全色： 2多光 譜 ： 4 1EROSB 2022 以色列 / 全色： （立體） 55CartoSAT 1（ P5） 2022 印度 / 全色： （立體）ALOS 2022 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 2022 中國 紅 、 綠 、近 紅 外 全色： 4多光 譜 ： 32 35KOMPSAT2 2022 韓 國 紅 、 綠 、 藍(lán) 、近 紅 外 全色： 1多光 譜 ： 4 3WorldView1/2 2022 美國 紅 、 綠 、 藍(lán) 、近 紅 外紅邊 、海岸、黃、近 紅 外 2 全色： 譜 ： 資 源 應(yīng) 用 衛(wèi) 星 2B星 2022 中國 /全色： 多光 譜 ： 26GeoEye1 2022 美國 紅 、 綠 、 藍(lán) 、近 紅 外 全色： （ ）多光 譜 ： 23RapidEye 2022 德國 藍(lán) 、 綠 、 紅 、 紅邊 、近 紅 外 5 每天其他衛(wèi)星傳 感器 發(fā) 射 時間國家 多光 譜 波段 空 間 分辨率 (米 )Landsat1~7 72~99 美國 藍(lán) 、 綠 、 紅 、近 紅 外、短波 紅 外、 熱紅外 1 60、 80、 120SPOT4 1999 法國 綠 、 紅 、近 紅 外、中 遠(yuǎn)紅 外 全色： 10 多光 譜 :20中巴 資 源 衛(wèi) 星 01/02 1999 中國 藍(lán) 、 綠 、 紅 、近 紅 外 多光 譜 ： Resourcesat（ P6） 2022 印度 綠 、 紅 、近 紅 外、短波 紅 外 多光 譜 24 米全色 ALOS 2022 日本 微波 、立體像 對 、多光 譜 對 、 10米多光譜 、 3米 RadarTerraSARX 2022 德國 微波 1 m Radar、 3m、 5mCOSMOSkyMed 2022 意大利 微波 3米、 15米RADARSAT II 2022 加拿大 微波 3m 超 細(xì) 化模式1m景 觀 光 線 模式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 遠(yuǎn)紅 外 2個，熱紅 外 2個。 MODIS / 美國 36個波段 250m、 500m和 1000m減災(zāi) 衛(wèi) 星 A、 B星 2022 中國 多光 譜 近中 紅 外 (4波段 ) 、高光 譜 (111波段 ) 多光 譜 ： 30米 高光 譜 ：100米Hyperion/EO1 2022 美國 － 220波段 30米 預(yù)處理中基礎(chǔ)知識 —— 數(shù)據(jù)源的選擇圖像選擇經(jīng)濟(jì)成本 專題目的 專題地域環(huán)境 專題圖比例尺空間分辨率 時間分辨率 波譜分辨率 預(yù)處理中基礎(chǔ)知識 —— 影像格式v傳感器文件格式167。 不同的衛(wèi)星傳感器研發(fā)或運行機(jī)構(gòu)一般會給所分發(fā)的衛(wèi)星數(shù)據(jù)設(shè)計一種分發(fā)格式，如 Landsat系列的 Fast格式、 EOS系列衛(wèi)星的 HDF格式等。v商業(yè)軟件文件格式167。 商業(yè)化的圖像處理軟件都會開發(fā)出軟件本身的圖像格式，如 ENVI的 Hdramp。img格式， Erdas的 IMG格式， PCI的pix格式等。v通用圖像文件格式167。 很多圖像格式成為國際通用，被大多數(shù)軟件所支持。如 TIFF、 JPEG202 BMP等。 —— 引起圖像畸變因素v系統(tǒng)誤差167。 有規(guī)律的、可預(yù)測的。比如掃描畸變v非系統(tǒng)誤差167。 無規(guī)律的167。 如傳感器平臺的高度、經(jīng)緯度、速度和姿態(tài)的不穩(wěn)，地球曲率及空氣折射，地形影響等 —— 幾何校正中的幾個概念v幾何校正 ：糾正系統(tǒng)和非系統(tǒng)因素引起的幾何畸變。v圖像配準(zhǔn)（ Registration） ：同一區(qū)域里一幅圖像（基準(zhǔn)圖像）對另一幅圖像校準(zhǔn)，以使兩幅圖像中的同名像素配準(zhǔn)。v圖像糾正（ Rectification） ：借助一組控制點，對一幅圖像進(jìn)行地理坐標(biāo)的校正。又叫地理參照（ Georeferencing）v圖像地理編碼（ Geocoding） ：特殊的圖像糾正方式，把圖像矯正到一種統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的坐標(biāo)系。v圖像正射校正（ Orthorectification） ：借助于地形高程模型（ DEM），對圖像中每個像元進(jìn)行地形的校正，使圖像符合正射投影的要求。 —— 實際中的概念v幾何粗校正 —— 校正系統(tǒng)誤差，地面站完成v幾何精校正 —— 包括圖像糾正、地理編碼和部分圖像配準(zhǔn)v圖像配準(zhǔn)v正射校正 —— 衛(wèi)星影像的校正v根據(jù)衛(wèi)星軌道參數(shù)，包括位置、姿態(tài)、軌道及掃描特征，校正影像 (有時加入 DEM)。v地面控制點校正 +校正模型v軌道參數(shù) +地面控制點 +DEM —— 多項式模型v多項式模型167。 x=a0+a1x+a2Y+a3x2+a4xy+a5y2+……167。 y=b0+b1x+b2Y+b3x2+b4xy+b5y2+……v最少控制點個數(shù)167。 N=（ n+1） *（ n+2） /2v誤差計算167。 RMSEerror=sqrt（（ x’x ） 2+（ y’y ） 2） —— 控制點獲得途徑v基礎(chǔ)數(shù)據(jù)167。 基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)167。 數(shù)字線畫圖（ DLG）167。 數(shù)字柵格圖（ DRG）v影像數(shù)據(jù)167。 正射影像（ DOM）v實地測量 —— 控制點質(zhì)量控制v圖像選點原則167。 選取圖像上易分辨且較精細(xì)的特征點：道路交叉點，河流彎曲或分叉處，海岸線彎曲處，飛機(jī)場，城廓邊緣等167。 特征變化大的地區(qū)需要多選167。 圖像邊緣部分一定要選取控制點167。 盡可能滿幅均勻選取v數(shù)量原則167。 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167。 保證一定數(shù)量的控制點，不是控制點越多越好。如一景 TM的控制點數(shù)量在 3050左右。 —— 重采樣方法（插值算法）v最近鄰法167。 取與所計算點（ x,y）周圍相鄰的 4個點，比較它們與被計算點的距離，哪個點距離最近，就取哪個亮度值作為（ x,y）點的亮度值167。
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