毕业论文 遥感图像预处理的分析与应用研究.doc

本科学生毕业论文遥感图像预处理的分析与应用研究院系名称： * 专业班级： * 学生姓名： * 指导教师： * 职 称： * 二一二年六月The Graduation Thesis for Bachelor's DegreeAnalyse and Application of Pre-processing of Remote Sensing ImagesCandidate：*Specialty：*Class：*Supervisor：*2012-06·Harbin摘 要随着3S技术的发展，遥感技术现已逐步成为地理信息技术的主要信息数据来源，本课题研究的主要内容是遥感图像预处理方法与应用，通过ENVI软件的操作过程和处理结果，来分析遥感图像预处理的原理和处理过程。由于时间、太阳光强、大气状态和传感器稳定性的变化, 以及遥感器的精度差异，很容易导致遥感影像不能准确清晰地展示我们所需要的地理信息，这就严重影响了遥感解译以及其他遥感方面专业研究的质量。因此，图像在真正进行遥感处理之前需要进行图像预处理的步骤。它的目的是纠正原始图像中的几何与辐射变形，使其更清晰地显示那些对我们有用的地理信息。本文主要分析了遥感图像预处理的目的、意义以及处理方法，并通过对比分析研究了一些图像预处理中的基本原理。之后又通过ENVI软件的操作，完善了理论中所达不到的一些真实的操作结果。论文主要介绍了图像的几何纠正、影像融合、图像镶嵌以及裁剪的一些实验过程，为了更清晰的了解遥感图像预处理操作的原理，论文中还简单介绍了一些基本的模型和算法。论文在每个处理过程完成之后，都有相应的图像对比分析，明确了使用ENVI处理图像的目的，并达到了研究的分析目的。本次论文的研究，对以后继续学习遥感图像处理和解译的相关知识能够起到很大的帮助。关键词：遥感；ENVI；图像预处理；图像增强；几何校正；图像融合ABSTRACTWith the development of the 3S technologies, remote sensing technology is now becoming the primary source of geographic information. The main contents of this research project is the study of methods and applications .Our aim is to analyze the principle and processing of remote sensing image processing by ENVI software processes and results of the work.Due to time, strong sunlight, atmospheric changes in status and sensor stability and accuracy of remote sensing differences, could easily lead to remote sensing image does not accurately show clearly we need geographical information, which seriously affect the remote sensing interpretation and other remote sensing research in the area of professional quality. Therefore, images in true remote sensing image preprocessing step is required before processing. Its purpose is to correct the deformation of geometry and radiation in the original image, making it more clearly shows that geographical information that is useful to us.This article analyses the purpose, significance and method of remote sensing image processing and comparison of a number of image preprocessing in the basic principles of. Operation followed by ENVI software, perfect in theory the outcome does not meet some real action. Paper mainly introduces the geometry of the image correction, image fusion, image inlay and cropping some of the experiments, in order to more clearly understand the principles of remote sensing image processing operations, paper also outlined some basic models and algorithms.Paper after each processing process is completed, have corresponding comparative analysis of image, clarified the purpose of using ENVI image processing, and analysis in the study of purpose. This paper studies, to continue the study of remote sensing image processing reconciliation later translation of relevant knowledge can greatly help.Key words: Remote sensing; ENVI; pre-processing of rs images; enhancement of images; geometric rectification;Image Fusion目 录摘要IAbstractII第1章 绪论11.1 研究背景11.2 研究意义11.3 研究内容和技术路线21.3.1 研究内容21.3.2 技术路线21.4 国内外研究现状31.4.1国内研究现状31.4.2国外研究现状4第2章 相关理论研究综述62.1 遥感技术简介62.1.1 遥感图像处理过程72.1.2 遥感影像处理软件简介72.2 遥感图像预处理技术82.2.1数据源的选择92.2.2图像几何校正102.2.3影像融合132.2.4影像镶嵌与裁剪142.2.5图像增强152.3 本章小结15第3章 遥感图像预处理的应用163.1 坐标系定义163.1.1 地图投影的基本原理163.1.2 北京54与西安80坐标系163.1.3 获取地理坐标参数173.1.4 ENVI自定义坐标173.2 几何校正193.2.1 传感器参数纠正193.2.2 几何精校正203.2.3 高分辨率影像的几何校正223.3 影像融合技术243.3.1 主成分分析253.3.2 HSV融合263.3.3 PanSharping融合273.4 影像镶嵌与裁剪293.4.1影像镶嵌293.4.2影像裁剪313.5 图像增强333.6本章小结35第4章 研究成果与展望364.1 研究成果364.2 展望364.2 本章小结36结论37参考文献38致谢40第1章 绪 论1.1 研究背景随着3S技术的发展，遥感技术现在已经逐步成为地理信息技术的主要信息数据来源，本研究课题的主要内容是遥感图像预处理,通过用ENVI软件进行相应数据的处理，掌握有关遥感图像预处理的相关原理和操作方法。对于遥感图像来说，由于时间、太阳光强及大气状态的变化，或者遥感器本身的不稳定性, 致使获取不同遥感图像上的对比度及亮度值存在差异，因而有必要对多景相邻图像进行遥感数据的预处理过程，这有助于后期所需相关指数的一致性提取与准确评价。遥感图像预处理的目的也就是纠正原始图像中的几何与辐射变形，即通过对图像获取过程中产生的变形、扭曲等的纠正，以得到一个尽可能在几何和辐射上真实的图像，从而达到更好更方便地对图像进行解译的目的。本文将主要使用ENVI软件，通过熟练运用软件来学习遥感图像预处理的操作和应用。1.2 研究意义在现代科技高速发展的时代，3S技术迅速崛起，其中作为获取相关地理信息数据的遥感技术与GPS技术正是科技发展的基础性技术环节，遥感学科发展至今，遥感图像已经成为GIS的主要信息源，并成为了GIS的核心组成部分，因此，遥感图像预处理的研究对3S技术的发展至关重要。本文通过使用ENVI软件对数据进行处理操作，来认识并掌握遥感图像预处理的相关知识，其具体意义主要有以下几点：1、 遥感图像预处理是提取遥感图像信息流程的基础步骤。只有经过几何校正、分类、增强等预处理，图像才能够更加真实明确的反映出地物本身的属性特征，并方便用所学知识进行解译识别。2、 ENVI是优于许多其他遥感图像处理软件的图像处理系统。ENVI因其操作简单、功能丰富，受不同层次遥感使用者的青睐，更因其能提供二次开发接口和对IDL语言的全面兼容。使得它成为遥感平台定制开发的首先工具。3、 本研究能够具体形象的展示遥感图像预处理的具体内容。通过ENVI软件来处理数据，进而表现出遥感图像预处理的内容，能够更清晰的表现出遥感图像预处理的操作步骤及内容。1.3 研究内容和技术路线1.3.1 研究内容本文以遥感知识为基础，主要研究遥感图像预处理的原理以及处理过程。论文采用ENVI软件处理遥感影像的方式，结合不同的影像处理实例来进行相关分析并希望获得所期望的结果。通过搜集图书、杂志以及国内外相关文献，整理图像预处理的知识，综合把握现今遥感影像处理技术概况。在总结分析理论知识的同时应用具体数据进行软件操作，学习基于ENVI的遥感图像几何纠正、影像融合、影像镶嵌与裁剪以及遥感影像增强等处理。本研究的基本内容主要分为以下几点：1、整理图书资料，并阅读国内外文献，了解遥感图像预处理相关知识。经过查找遥感技术与应用的相关知识，熟知遥感影像处理流程，并熟悉遥感影像预处理的目的、方法以及处理后的结果获取。整理现今常用的遥感影像处理软件的优缺点，并对其进行比较分析。明确遥感图像预处理方法研究所需要的数据类型以及数据要求，并搜集相关影像数据。2、使用ENVI软件进行遥感图像预处理的相关操作。 整理遥感图像预处理的原理以及操作，综合ENVI软件操作的具体实例，通过获得图像预处理的影像结果，实现遥感图像的几何校正、图像融合、分类、增强等内容的实现，完成遥感图像预处理操作的过程。3、分析几种遥感影像预处理中几何校正以及影像融合等的具体方法。结合实例分析遥感图像预处理的知识，分析图像几何校正的几种内插方法以及影像融合、图像增强等影像的处理方式。结合现代应用，分析遥感图像预处理的发展前景。本课题所研究的是遥感图像预处理的原理与方法，预期达成的任务目标为：清晰了解遥感图像预处理的目的、意义、操作方法等；掌握ENVI软件的使用方法；对相应数据进行处理并最终得到图像处理结果，了解遥感的发展前景以及遥感图像预处理的未来发展趋势。1.3.2 技术路线首先，搜集论文分析所需要的遥感影像数据，由于没有影像特征明显的相关数据，论文数据决定在图像预处理的每部分都选用不同的影像数据，分开操作并对其进行理论分析。首先对分析遥感图像的几何畸变原因，采集控制点并对其进行几何纠正操作，其次通过对不同图像的具体分析来进行图像融合、影像镶嵌、影像裁剪以及图像增强(可选)等操作，最终获取适用于遥感解译的结果图像。本研究的具体技术路线操作见下图：误差检查控制点选取校正模型选择影像重采样影像参考源校正图像其它影像同名点选取（人工/自动）影像配准配准影像图像融合图像镶嵌图像裁剪影像不符合图1.1 技术路线图1.4 国内外研究现状遥感技术是一种新兴的综合地理学、物理学、计算机科学、地质学、天文学以及许多其它学科的综合性技术。其具有起步晚，发展易受到其它行业的发展状况影响的特点，但随着近几十年卫星技术、计算机以及软件技术的飞速发展，遥感也逐渐形成了一个完善的学科领域。在数据分析处理方面，强调大气订正、信息提取技术，要求发展新算法并完善已有的算法，向构成标准化应用处理软件包方向努力，特别是发展和完善那些针对高光谱海量数据和丰富光谱信息特点设计的算法和软件，以提高高光谱数据处理效率以及分析、研究和应用水平。1.4.1国内研究现状中国遥感技术起步于20世纪70年代末，20多年来，国家非常重视遥感技术的发展，连续四个五年计划都把遥感技术作为国民经济建设35项关键技术之一。到目前为止，我国已经成功发射了18颗返回式卫星，并成功回收17颗，为资源、环境研究和国民经济建设提供了宝贵的空间图像数据，在我国国防建设中起到了不可替代的作用。我国自行研制和发射了包括太阳和地球同步轨道在内的6颗气象卫星。我国还发射了第一颗海洋卫星，为我国海洋环境和海洋资源的研究提供了及时可靠的数据。2005年10月27日，北京一号小卫星在俄罗斯普列谢斯克卫星发射场成功发射，为国内外遥感应用用户提供了充足和丰富的多广谱和全色遥感影像产品。除了上述已发射的遥感卫星外，我国还先后成立了国家遥感中心、国家气象卫星中心、中国资源卫星应用中心、卫星海洋应用中心和中国遥感卫星地面接收站等国家级遥感应用机构。同时国务院各部委及省市地方建立了160多个省市级遥感应用机构。时下，我国卫星遥感应用领域不断拓展，已经在农业、林业、国土、水利、城乡建设、环境、测绘、交通、气象、海洋、地球科学研究等方面得到广泛应用。遥感技术在我国国土资源大调查、西气东输、南水北调、三峡工程、三河三湖治理、退耕还林、防沙治沙、交通规划与建设、海岸带监测及海岛测绘、300万平方公里海洋权益维护及区域经济调查管理等重大工程建设和重大任务中发挥了不可替代的作用。1.4.2国外研究现状经过几十年的发展，遥感现在已经形成了比较完整的理论体系及技术支持。自从航空航天技术发展以来，遥感技术就随着航空航天摄影技术以及空间运载技术开始了缓慢的发展。作为一种获取信息的手段，遥感技术结合了计算机、电子、通讯、航天等多种学科的知识，以得到一步步的提升。相比较而言，国外一些空间大国的遥感技术的相关研究比国内开展的要早，成果也更为显著。对于遥感图像预处理分析的基本框架以及算法大多是国外学者研究的成果。国外最早发射和使用遥感卫星的是美国和前苏联，并且很长一段时间国际商业遥感卫星图像数据市场是美国占据的主要市场。在1986年，法国也发射了SPOT-1遥感卫星，此后日本、印度、欧空局、加拿大等国家和国际集团也相继发射了各自的遥感卫星。进入二十一世纪以后，遥感事业伴随着卫星事业的发展，渐渐开始了各国家争相发展的新兴技术。就现在而言，国外的卫星获取影像技术比较先进，各国家都在努力完善自己的卫星及获取遥感图像的技术。其中Landsat TM、SPOT也是我国进行应用研究与生产所经常引用的图像资源，另外，以高分辨率著称的快鸟计划更是推进了遥感图像获取的发展。此外，随着计算机技术越来越先进，遥感影像处理软件也逐步向易操作化发展。美国RSI公司推出了一款，由专业遥感科学家基于交互数据语言IDL开发的，功能非常强大的一套遥感影像处理软件ENVI。它提供了详细的预处理方法，操作简单，功能丰富，能够被不同层次的遥感使用者所接受。由于其能够提供二次开发和对IDL语言的全面兼容，它更成为遥感平台定制开发的首先工具。但由于它不能提供WEB方式的开发，与目前流行的WEB方式开发趋势很不相符，许多开发型人员也会选择GIS软件。ERDAS IMAGING是美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统，它面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS集成功能，为遥感应用领域的用户提供了功能强大的图像处理工具，并代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。另外，还有PCI GEOMATICA、ER MAPPER、像素工厂等多种软件，都是各有自己特点的遥感图像处理系统，分别收到不同行业人群的青睐。第2章 相关理论研究综述2.1 遥感技术简介 遥感，即遥远的感知，其英文为“remote sensing”。遥感学科的科学含义一般理懈为：在不接触物体的情况下，感测目标的“信息”，并在该信息之中，提取我们所需要的物体物理状态、属性、发展趋势等内容，从而进一步应用。遥感信息技术是指以光或电磁波为载体，经介质传输由航空或航天遥感平台所收集到的反映地球表层系统现象的空间信息并加以利用的技术。遥感技术是近几十年新兴的一门科学技术，现代遥感技术的基本过程是：在距目标物几米至几千公里的距离以外，以汽车、飞机和卫星等为观测平台，使用光学、电子学或电子光学等探测仪器，接收目标反射、散射和发射来的电磁辐射能量，以图像胶片或数字磁带形式进行记录；然后把这些信息传送到地面接收站，接收站把这些遥感数据和胶片进一步加工成遥感资料产品；最后结合己知物体的波谱特性，从中提取有用信息，识别确定目标物之间的相互关系。因此说遥感是一个接收、传送、处理和分析遥感信息，并最后识别的复杂技术过程。具体过程如图1.1所示。地面站数据处理系统接收记录系统分析解译计算机解译人工目视解译发射辐射回波辐射目标物平台传感器人工辐射源人工辐射反射辐射图2.1 遥感过程与技术系统其中，遥感地面接收站的数据处理工作1、记录数据或光学信息在距目标物几米至几千公里的距离以外，以汽车、飞机和卫星等为观测平台，使用光学、电子学或电子光学等探测仪器，接收目标反射、散射和发射来的电磁辐射能量，以图像胶片或数字磁带形式进行记录；2、获得遥感数据把这些信息传送到地面接收站，接收站通过扫描或直接存储的方式把这些遥感数据和胶片进一步加工成遥感资料产品；3、遥感解译与应用结合己知物体的波谱特性，从中提取有用信息，识别目标和确定目标物之间的相互关系，并可以结合图像处理软件实现使其应用于学术或商业等不同领域。2.1.1 遥感图像处理过程遥感图像的处理过程主要是通过计算机以及人机互动来实现。首先，数据的输入主要以是以扫描以及直接传输来进行，对于光学相片来说，扫描是将数据输入计算机的主要方式，使数据在计算机显示器或者以其他形式来显示。其次，图像预处理技术就是通过现已开发出来的图像处理软件来实现，通过对图像进行去噪、几何纠正、融合镶嵌等处理，来使其尽量接近真实影像。再次，遥感图像的解译也十分重要，主要分为人工解译、自动分类、特征提取和动态检测等方式。最后，遥感信息可以制成相应的专题地图并对其进行三维可视化分析，通过与GIS软件的结合使用，来实现遥感数据的利用价值，形成形象易分析的数据形式并最终生成地理信息分析的成果报告。遥感图像处理的一般流程为：数据的输入和输出图像显示与输出图像预处理（几何纠正、融合、镶嵌等）影像信息提取（人工解译、自动分类、特征提取、动态检测等）专题制图/三维可视化分析（集成GIS现有数据）成果报告（GIS分析共享）图2.2遥感图像处理流程图2.1.2 遥感影像处理软件简介现今随着遥感影像的应用范围越来越广，现存的遥感软件已经出现很多，但对于它们的应用优势，归纳概括起来有三种情况。一是以模块化处理已经获得的遥感影像数据为优势；二是在处理遥感图像的基础上，利用它的平台进一步提供良好的二次开发环境；三是能够提供WEB形式的开发，适应现今计算机科技的发展潮流。本论文使用ENVI软件来进行遥感影像处理的研究分析，下面简要介绍一些ENVI的特点：1、ENVI(The Environment for Visualing Images)遥感影像处理软件是由美国RSl公司推出的一套功能齐全的遥感影像处理系统。它是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据以及雷达数据的高级影像处理工具，并获得了2000年美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。ENVI软件是由专业的科学家基于交互式数据语言IDL开发出的一个影像处理系统，它可以轻松读取、显示、分析各种类型的遥感数据，并且提供了从遥感影像预处理、影像信息提取，到与地理信息系统整合的过程中所需要的各种工具。因其易操作、功能强大，备受不同层次的遥感使用者所喜爱。不仅如此，它还提供二次开发接口，并对IDL语言全面兼容，因此成为遥感平台定制开发的首先工具。2、ENVI的主要优势有：先进、可靠的影像分析工具，全套的影像信息智能化提取工具，全面提升影像价值；专业的光谱分析，其中的高光谱分析一直处于世界领先地位；可以随心所欲的拓展新功能；底层的IDL语言可以帮助用户轻松地添加、扩展ENVI的功能，甚至开发定制自己的专业遥感平台；流程化图像处理工具将众多主流的图像处理过程集成到流程化Workflow图像处理工具中，进一步提高了图像处理的效率；RSI公司与ESRI公司加强了合作，ENVI软件于2007年与ArcGIS的整合，更为遥感与GIS的一体化集成提供了典型案例。大气校正模块空间特征提取模块立体像对高程提取模块正射校正模块雷达高程处理模块NITF数据支持模块ENVI IDL 数据与统计拓展工具包数据连接工具包图2.3 遥感图像处理流程图3、 ENVI支持若干种图像文件格式，并能够快捷地集成矢量和山歌数据。ENVI文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一个简单的二进制文件（a simle flat binary）和一个相关的ASCII（文本）的头文件。该文件允许ENVI使用几乎所有的影像文件，包括那些包含自身嵌入式头信息的影像文件。精度评定：ENVI中图像校正精度显示分为一阶、二阶、三阶，它决定了重采样的精度。一般的，选择的控制点越多就阶数越高，从而精度也就越高。ENVI软件的缺点是不提供WEB方式开发，与目前流行的软件WEB开发趋势很不相符。但是，现今许多遥感学者已经研究出通过ENVI软件进行WEB开发的方法，并取得了一定的成果。2.2 遥感图像预处理技术由于空间、时间、波谱以及辐射分辨率的限制 (即遥感信息获取过程中会受到卫星影响、地形起伏变化、天气变化、大气吸收与散射等随机条件的影响)，遥感系统很难精确地记录复杂的地表信息，因此不可避免会在数据获取的过程中存在误差，所以，遥感图像在进行解译应用之前一定要经过消除或减小这些误差的预处理操作，才能保证地理信息获取的准确性。图像的预处理又被称作图像纠正和重建，它的主要目的是纠正原始图像中的噪声以及几何与辐射变形，使研究人员需要的有用数据内容更清晰的展示出来。2.2.1数据源的选择选择遥感数据源要考虑分辨率、时相、价格、覆盖范围等因素。根据本实验研究的目的：首先需要不同数据进行比较研究，因此获取数据需具有广泛性和差异性；其次，就数据量来考虑，为了快速准确的完成实验研究，我们选择一些数据量较小的数据。近年来，大量的环境与资源遥感卫星为民用提供数据。目前常用的遥感数据源如表2.1、表2.2所示、这些数据源的空间分辨率为0.5 m 至1000 m 不等, 波谱范围基本覆盖从可见光到热红外，而且不仅一些影像数据含有全色波段而且具有多光谱波段。这些遥感数据不仅在环境与资源调查中还是商务方面都发挥了非常大的作用。表2.1 常见商业高分辨率卫星传感器发射时间国家多光谱波段空间分辨率（米）重反周期IKONOS1999美国红、绿、蓝、近红外全色：1；多光谱：41.5-2.9SPOT52001法国红、绿、近红外、中远红外全色：5或2.5（超模式）；多光谱：1026Quick Bird2001美国红、绿、蓝、近红外全色：0.61；多光谱：2.441-3.5FORMASATII2004中国台湾红、绿、蓝、近红外全色：2；多光谱：41EROS-B2006以色列全色：0.7（立体）55CartoSAT-I(P5)2005印度全色：2.5（立体）ALOS2005日本红、绿、蓝、近红外全色：2.5（立体）；多光谱：102北京一号小卫星2005中国红、绿、近红外全色：4；多光谱：323-5KOMPSAT-22006韩国红、绿、蓝、近红外全色：1；多光谱：43WorldView1/22008美国红、绿、蓝、近红外红边、海岸、黄、近红外2全色：0.5；多光谱：2.41.1-3.7资源应用卫星2B星2008中国全色：2.37；多光谱：19.526GeoEye12008美国红、绿、蓝、近红外全色：0.41（0.5）；多光谱：1.652-3RapidEye2008德国蓝、绿、红、红边、近红外5每天表2.2 其他卫星传感器时间国家多光谱波段空间分辨率中巴资源卫星-01/021999中国蓝、绿、红、近红外多光谱：19.5mNOAA气象卫星美国红、近红外、中红外和两个热红外1.1km风云系列卫星中国可见光4个，近红外2个，中红外2个，热红外2个1.1kmMODIS美国36个波段250m、500m和1000m2.2.2图像几何校正遥感图像的几何处理，是遥感信息处理过程中的一个基本环节。它的重要性主要体现在三个方面：首先为了满足各类专题图的量测和定位要求，原始图像必须进行相应的几何校正；其次当应用不同的传感方式，不同光谱范围以及不同成像时间的各种同一地域复合图像数据来进行计算机自动分类、地物特征的变化监测或其它应用处理时，就需要进行图像的几何配准，以便满足复合原理上的正确性；最后星遥感的快速发展和应用对遥感图像的几何纠正提出了更严格的要求。遥感图像的几何畸变产生原因有很多，其大致可以分为四类：遥感器的内部畸变，即由遥感器结构引起的畸变；遥感器外部的畸变，即由影像投影方式的几何学引起的畸变；影像投影面的选取法引起的畸变；是由地图投影法的几何学引起的畸变。针对原理不同，在校正过程中分析人员就需要采取不同的处理方式，下面介绍遥感图像处理的具体内容：遥感图像的几何处理包括两个层次：遥感图像的粗加工处理和几何精校正。1、粗加工处理遥感图像的粗加工处理，也称粗纠正，它仅做系统误差的改正，操作比较容易。主要内容是系统的辐射校正与系统的几何校正。遥感图像系统处理，一般在遥感卫星地面站完成比较方便有利，可以说这也是建立地面站的主要目的与任务。遥感卫星地面接收站通过天线跟踪卫星，接收到卫星传送下来的遥感信号，经接收处理，记录在高密度存储介质上，成为原始数据，并送处理站进行系统处理。系统处理不考虑具体的应用目的与对象，只从成像机理出发，依据遥感图像的几何构像方程与辐射传输方程，消除成像过程中的系统性误差以及生成总体质量较好的遥感图像产品。2、 几何精校正它是利用地面控制点(ground control point，GCP)对由各种因素引起的遥感影像的几何畸变的校正，几何精校正几何精校正的原理是回避成像的空间几何过程，而直接利用地面控制点数据对遥感影像的几何畸变本身进行数学模拟。精校正中又包括了像素坐标的变化处理和坐标变化后的像素亮度值重采样。由于一般由提供卫星数据的地面接收站完成，所以用户在应用影像数据前的几何校正只是进行几何精校正。几何校正的具体步骤如下：建立纠正变换函数准备工作输入原始遥感图像逐个像素的几何位置变换像素亮度值重采样输出纠正后的图像图2.4 图像的几何校正流程1、选取地面控制点(GCP)所选控制点特征：在图像上具有明显的、清晰的定位识别标志，如道路交叉点、河流岔口、建筑边界、农田界线等；地面控制点上的地物不随时间而变化，以保证当两幅不同时段的图像或地图几何校正时，可以同时识别出来；在没有作过地形校正的图像上选控制点时，应在同一地形高度上进行。地面控制点应当均匀地分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证。地面控制点的数量、分布和精度直接影响几何校正的效果。控制点的精度和选取的难易程度与图像的质量、地物的特征及图像的空间分辨率密切相关。2、控制点质量控制选点原则：选取图像上易分辨且较精细的特征点（道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等）；特征变化大的地区需要多选；图像边缘部分一定要选取控制点；尽可能满幅均匀选取。数量原则：在图像边缘处，在地面特征变化大的地区，需要增加控制点；保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。例如，一景185×185的TM的控制点数量在30-50左右；Quick bird 16.5米的影像一般选取9-12个点。另外，选点的过程中尽量保持点的分布均匀，这样能减小数据误差。3、多项式校正模型地面控制点确定后，要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上的像元坐标(x，y)及参考图像或地图上的坐标(X，Y)。其参考图上的坐标可以是经纬度，也可以是统一的平面投影坐标(如高斯一克吕格投影)；图像上的像元坐标一般是其行、列号，也可以是变形的地理坐标。下一步是选择合适的坐标变换函数式(即数学校正模型)，建立图像坐标(x，y)与其参考坐标(X，Y)之间的关系式，通常又称为多项式校正模型。其数学表达式中：a0 、a1、a2、a3 、b0 、b1、b2、b3 为多项式系数，是多项式的次数。的选取，取决于图像变形的程度、地面控制点的数量和地形位移的大小。对于多数具有中等几何变形的小区域的卫星图像，一次线性多项式就可以校正6种几何变形，包括(X，Y)方向的平移，(X，Y)方向的比例尺变形、倾斜和旋转，从而取得足够的校正精度。对变形比较严重的图像或当精度要求较高时，可用二次或三次多项式。x = a0 + a1x + a2Y + a3x2 + a4xy + a5Y2 + （2.1）y = b0 + blx + b2Y + b3X2 + b4xy + b5Y2 + （2.2）解出 a0 、a1、a2、a3等点，代入多项式中去，再解出其他的点的过程。最少控制点个数：N=( n + 1 ) * ( n + 2) / 2 （2.3）N代表几次多项式，如，两次多项式需要6个点；3次多项式需要9个点。但这只是最少控制点，一般选择的时候所选控制点个数要多于这个数。误差计算：RMSEerror = sqrt ( ( x - x)2 + (y - y)2 ) （2.4）误差计算主要是指计算出对所研究数据的精度要求，数据处理的结果数据误差一定要小于所规定的精度值。4、遥感图像的精加工处理包括两个方面的内容：一是图像像素空间位置变换；二是像素灰度值的内插。因此，几何校正的过程也就分为两步：第一步是先进行空间变换，即在几何位置上进行校正；第二步是取得变换后各像元的亮度值，重新确定新像素的灰度值。重采样的方法有：最邻近法、双线性内插法和三次卷积法。重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的，即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是整数关系，因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。下面着重介绍一下三种内插方法：(1) 最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。方法：取与所计算点(x, y)周围相邻的4个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离最近，就取哪个亮度值作为(x, y)点的亮度值。特点：简单易用，计算量小，图像的亮度具 图2.5 最邻近法原理图xy不连续性，精度差。(2)双线性内插法是使用邻近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的光谱识别分类中，会引起一些问题。特点：精度较高，处理速度较慢。 图2.6 双线性内插法原理图xy (3)三次卷积内插法较为复杂，它是使用内插点周围的16个像元值，用三次卷积函数进行内插。这种方法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果。但是它仍然破坏了原来的像元值，且计算量较大。值得指出的是，重采样方法是几何校正的重要一步，文中需要遥感图像的光谱值来分解混合像元，所以遥感图像的像元值不能被破坏，所以选用最近邻法重采样。 图2.7 三次卷积内插法原理图特点：相对比较精度最高，处理速度最慢。2.2.3影像融合 1、遥感数据融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较高的空间分辨率（高空间分辨率数据），同时又具有多光谱特征（较低分辨率数据），从而达到图像增强的目的。它一般使用高空间分辨率的全色波段或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率