遥感影像处理一般操作流程

遥感影像处理的一般流程：

主要运用的遥感软件为ENVI和ERDAS，同时结合ArcMap和PhotoShop，对原始遥感影像图进行融合、纠正、镶嵌、匀色等工作，并结合工程需求，做出符合工程要求的遥感数据。 下面就介绍一下每一步的具体操作步骤：1.影像融合多源遥感数据的融合〔Fusion〕是将多源遥感数据在统一的地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合成图像的过程。不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、波谱分辨率和时间分辨率，如果将它们各自的优势综合起来，可以弥补单一图像上信息的缺乏。这样不仅扩大了各自信息的应用范围，而且大大提高了遥感影像分析的精度。1.影像融合简单来说，遥感影像融合就是将一张低分辨率的多光谱影像和一张高分辨率的全色影像结合在一起，生成一张高分辨率的多光谱影像，融合后的影像既保存了原始多光谱影像的颜色信息，又保存了原始全色影像的分辨率信息。影像融合主要在ENVI软件环境下通过HSV变换方法进行。1.影像融合HIS变换的关键是根据输入图像的光谱情况来进行正变换和逆变换，而光谱情况与合成彩色的组合有关，同时与地面的覆盖情况是密切相关的，可根据应用目的选择变换式。HIS变换的实质是：用另一影像替代HIS三个分量中的某一分量，其中强度分量被替代最为常见。即，当高分辨率全色影像与多光谱影像融合时，首先将多光谱影像根据输入图像的RGB值利用正变换式从RGB系统变换至HIS彩色空间，得到强度I、色度H及饱和度S的三个分量。然后，将高分辨率全色影像与强度分量进行直方图匹配，并用预处理准备好的高分辨率全色影像代替强度分量I，与H、S分量一起利用相应的逆变换式变换至RGB系统，得到融合后的影像。1.影像融合-HIS变换〔即HSV变换〕HIS变换的优点：运算简单、实现容易，较好地保存了高分辨率影像的纹理细节和多光谱影像的彩色关系。HIS变换的缺点：限于三个波段参加，融合后同色系层次较少，影响地物类型的判读。1.影像融合-HIS变换〔即HSV变换〕波段组合的目标是使组合后的图像更接近自然色。SPOT5的多光谱有4个波段，分别为绿、红、近红、短波红外。对于SPOT数据，我们多采用213的波段组合方式。一般在1波段参加3波段的计算，将颜色组合尽量接近自然色。QB的多光谱也有4个波段，依次为红、绿、蓝、近红外。多采用321的组合方式，一般在2波段参加4波段的计算。ETM的多光谱有7个波段，最接近自然色的组合为321组合，但321组合融合后绿色消失，所以可以采用两种处理方式。一是运用小波变换融合；二是用743波段组合，然后进行融合。1.影像融合-HIS变换〔即HSV变换〕根据多光谱图像生成三波段图像融合前影像配准选点操作变换生成HSV图像生成V波段图像反变换生成RGB图像〔即融合图像〕1.影像融合-HIS变换〔即HSV变换〕2.影像纠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，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，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(GeometricCorrection)。卫星数据校正的目的是改正原始数据的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。我们拿到的遥感影像一般都由于平移、缩放、旋转、弯曲或其他原因而产生总体变形，所以在两幅影像拼接前需要进行几何校正处理。影像纠正可以在ArcMap或ERDAS中进行。纠正工作的实质是在两幅影像中寻找同名点。2.1ArcMap纠正：2.2Erdas纠正：2.影像纠正3.影像镶嵌4.影像匀色影像匀色主要在PhotoShop中进行。影像的匀色意识要贯穿于整个影像制作的全过程中。在融合局部，如有可能，那么应尽量将两幅需要镶嵌的影像的颜色调