遥感影像预处理技术详解

"遥感数据预处理.pdf 是一份关于遥感影像预处理技术的文档，主要涵盖遥感影像预处理的重要性和常见流程，包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化等环节。文档特别强调了在不同行业应用中的差异，并详细介绍了几何精校正与影像配准的过程，包括地面控制点（GCP）的选取和建立几何校正模型等步骤。" 遥感数据预处理是遥感信息提取和分析的基础，对于确保数据的准确性和后续应用的可靠性至关重要。预处理流程因行业需求而异，但通常包括以下几个核心步骤： 1. 几何精校正：目的是消除由传感器、地球曲率、大气折射等因素引起的几何变形，使影像符合特定的坐标系统。这一过程涉及选择地面控制点（GCPs），它们是在地表具有稳定位置的明显特征点，例如道路交叉点。根据不同的校正模型，GCP的数量要求不同，最少可能需要9个，但通常需要30至50个，以确保校正精度。 2. 影像配准：确保不同影像间的对应位置正确，这在比较多时相或不同传感器获取的影像时尤其重要。配准通常依赖于已知的控制点，将目标影像对齐到基准影像。 3. 图像镶嵌与裁剪：将多个小块影像拼接成覆盖更大区域的单个大图，同时可能需要根据研究区域进行裁剪。 4. 去云及阴影处理：遥感影像常受到云层和阴影遮挡的影响，这部分处理旨在揭示被遮挡的地表信息。 5. 光谱归一化：调整影像的光谱特性，使得不同传感器或不同时间获取的影像可以进行对比分析。 在农业精细化管理中，由于需要进行反演计算，大气校正的要求较高，以减小大气条件对植被状况估计的影响。而在测绘领域，几何校正的精度要求极高，以确保测量结果的精确性。 几何校正模型的建立是通过选取的GCPs来实现的，通过读取它们在图像和参考地图上的坐标，然后利用坐标变换函数（如多项式模型或物理模型）计算均方根误差（RMS），以评估校正的准确性。 遥感数据预处理是一个复杂而关键的过程，涉及到多个技术和方法，其目的是优化原始数据的质量，使之更适合于特定的应用场景。随着技术的发展，预处理工具和算法也在不断进步，以满足日益增长的遥感数据处理需求。