第二章 遥感数据的处理与分析
内容
2.1 遥感图像几何纠正 2.2 遥感图像辐射定标与纠正 2.3 遥感图像的大气校正 2.4 遥感图像增强 2.5 图像数据融合 2.6 遥感图像解译
2.1 图像几何纠正
遥感图像的几何变形
系统性变形
遥感平台和遥感器等仪器本身引起的变形 有规律，可用数学公式或模型来预测
双线性内插法 ▪ 使用邻近四个点的像元值（右图 中有a,b标志的像元），按照其距 内插点的距离赋予不同的权重， 进行线性内插 ▪ 优点：具有平均化的滤波效果， 边缘得到平滑，产生的图像比较 连贯 ▪ 缺点：破坏了原来的像元值
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
重采样、内插
三次卷积内插法 ▪ 使用内差点周围16个点的像元值 （右图中有a,b,c标志的像元）， 用三次卷积函数内插 ▪ 优点：对边缘有所增强，具有均 衡化和清晰化的效果 ▪ 缺点：破坏了原来的像元值，计 算量较大
卫星发射前在地面上对仪器进行反复定标
机（星）上定标（on-board）
在仪器扫描过程中根据参考的标准灯光和阳光光源进行定标
地面目标物定标
获取卫星数据过程中，在典型地区（地物单一，具有朗伯体 性质，如沙漠、清洁湖面等）进行同步光谱测量，然后用地 面光谱数据对卫星遥感数据进行定标
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
非系统性变形
其他人为因素引起的变形，如遥感器平台的不稳定 无规律性，很难预测
2.1 图像几何纠正
几何纠正的分类
图像配准（Registration）
同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像的校准， 使两幅图像中的同名像元配准
图像纠正（Rectification）
借助于一组地面控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正 又称为地理参照（Geo-referencing）
辐射定标
指将接收的遥感数据，通常是灰度（DN）值，转换成实 际的物理量（如辐射亮度、反射率等）。
通常，遥感器接收到来自目标物的辐射信息后，将其转 为灰度值进行存储，是为了节省空间
Landsat TM: 0-255 NOAA AVHRR: 0-1023 但是，当我们开展定量分析的时候，就必须重新将其转 换回实际物理量。
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 最邻近法 ▪ 将最邻近的像元值赋予新像元 ▪ 如右图，将原图中a像元的亮度值 赋给输出图像中带阴影的像元 ▪ 优点：输出像元值不变，处理速 度快 ▪ 缺点：最大产生半个像元误差
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
重采样、内插
控制点应均匀分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
选择纠正模型
即选择合适的坐标变换函数式，建立图像坐标与其参考坐 标之间的关系式
主要是用多项式方程来表达二者的关系 对于中等几何变形的小区域图像，一次线性多项式即可纠正6
种变形：x,y方向的平移及比例尺变形、倾斜和旋转 对于变性比较严重的或精度要求较高的图像，可用二次或三次
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
地面控制点（GCP: Ground Control Points）的选 取
应选取在图像上有明显的、清晰的定位识别标志，如道路 交叉点、建筑边界、农田界线
控制点上的地物应不随时间而变化，以保证当两幅不同时 段的图像或地图几何纠正时，可以同时识别出来
在没有做过地形纠正的图像上选控制点时，应在同一地形 高度上进行
辐射定标
TM图像辐射定标
一般采取发射前定标，定标系数在卫星发射前测定好， 在头文件中可以读取，定标公式为：
L = a*DN + b
a (gain)、b (offset) 通常可以从遥感数据头文件读出 L为辐亮度
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
辐射纠正 — 反射率的计算
辐射纠正：将目标物的辐亮度L转化为反射率R 反射率的求算
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
选择纠正模型
根据可以接受的最大总均方根误差，来调整控制点
若超过可接受的误差，则需要删除具有最大均方根误差的地 面控制点
必要时，需要选取新的控制点，改选坐标变换函数式 重复以上步骤，直到达到所要求的精度
2.1 图像几何纠正
ห้องสมุดไป่ตู้何纠正的步骤 重采样、内插
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
辐射定标
定标过程一般采取线形公式进行转换： L = a*DN + b （或：DN = a*L + b）
a(gain)、b(offset)通常可以从遥感数据头文件读出 L
线形区域
DN
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
辐射定标
辐射定标的种类
发射前定标（prelaunch）
假设地面是朗伯面反射且天空辐照度各向同性，卫
星观测到的行星反射率 R为
R
L
E D
⑴
由于行星反射率是分波段的，因此要添加波段宽度 D
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
辐射纠正 — 反射率的计算
反射率的求算
2.1 图像几何纠正
几何纠正的分类
图像地理编码（Geo-coding）
把图像纠正到一种统一标准的坐标系，以使地理信息系统 中来自不同遥感器的图像和地图能方便的进行不同层之间 的操作运算和分析
图像正射投影校正（Ortho-rectification）
借助于数字高程模型（DEM），对图像中每个像元进行地形 变形的校正，使图像符合正射投影的要求
多项式
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
选择纠正模型
根据总均方根误差来调整控制点
确定多项式方程后，计算每个地面控制点的均方根误差RMSerror
RMSerror (x x)2 ( y y)2
x,y：地面控制点在原图像中的坐标 x’,y’：对应于相应的多项式计算的控制点坐标
均方根误差代表了每个控制点几何纠正的精度
2.1 图像几何纠正
几何纠正的缺点
对图像亮度值的重新采样，改变了原图像数据，对 遥感图像的信息分析及定量研究有影响
多项式纠正模型无法纠正地形引起的位移 高精度的几何纠正需要大量的地面控制点，需要较
多的人工时间来选取控制点 低空间分辨率的图像控制点选取较困难
2.2 遥感图像辐射定标与纠正