遥感影像处理详解：大气校正、裁剪与几何校正

本篇笔记详细记录了遥感影像处理的基本步骤和技术要点，主要分为以下几个部分： 1. 大气校正：大气校正是遥感影像处理中的关键步骤，目的是消除大气对影像的影响。老师介绍的方法包括使用直方图分析，通过ROI提取数据后导入Excel进行线性回归，找出波段与大气影响的补偿参数（b），然后对所有波段进行校正。多光谱和高光谱影像各有侧重点：多光谱着重几何校正，使用DN值表示灰度值，而高光谱则可能涉及更复杂的传感器模型。校正工具如MODTRAN4+，以及快速FLAASH用于单位转换。直方图和Enhance等工具也被用于处理暗部像元。 2. 裁剪：根据是否有坐标信息，遥感影像裁剪分为规则和无规则两种情况。规则裁剪有五种方法，无规则则使用ROI矢量图或掩模进行裁剪。例如，通过BuildMask和ApplyMask功能操作。 3. 几何校正：这是将不同分辨率或投影的影像对齐的过程。需要导入标准图像和待校正图像，通过添加对应点并进行wrapping操作来实现。选择相同类型图像（如TM）进行校准，并检查GeographicLink以确保正确性。 4. 图像增强：通过对遥感影像进行调整，提高对比度和细节，以便更好地展示地表特征。这可能涉及到色彩空间变换（如HSV）、Brovey标准化或各种光谱增强方法。 5. 融合：融合是将低分辨率多波段和高分辨率单波段影像结合，以获得高分辨率和多波段优势。ENVI等软件提供多种融合方法，如HSV、ColorNormalized、Gram-Schmidt Spectral Sharpening等。其中，Gram-Schmidt Spectral Sharpening被认为是最优方案，因为它既能保持全色影像的高分辨率，又能保留多波段的光谱特性。 遥感影像处理是一系列复杂的技术流程，涵盖了从大气校正到图像增强和融合的各个环节，每个步骤都对最终结果的质量有着重要影响。掌握这些技术对于GIS基础学习者来说至关重要，尤其在实际项目中，合理运用这些方法能显著提升数据分析和应用的效率和精度。