遥感图像处理：预处理与几何纠正技术

"卫星图像处理流程 (2).docx 是一篇关于遥感图像处理技术的文档，主要涉及图像预处理、薄云处理、图像配准和几何纠正等关键步骤。" 在遥感图像处理中，预处理是至关重要的一步，其目的是提升图像质量并为后续分析做好准备。文档首先提到了降噪处理，这是由于传感器捕获图像时可能出现的周期性噪声。这些噪声可能表现为干涉图形，具有不同幅度、频率和相位。为了消除这些干扰，通常采用带通或槽形滤波器，而对与扫描方向不平行的尖峰噪声，则可以利用傅立叶变换进行滤波处理。文档中展示了消除噪声前后的对比图像，以直观地说明了处理效果。 接下来，文档讨论了除坏线和条带的去除。遥感图像中常常存在与扫描方向平行的条带噪声，这被称为坏线。通过傅里叶变换和低通滤波，可以有效地减少或消除这些条带噪声，如图3和图4所示，去条纹处理前后对比明显。 在图像预处理中，薄云处理也是一个常见任务。当图像受到太阳高度角影响产生山体阴影时，可以采用比值法进行消除。然而，文档并未详细阐述这一方法的具体实施步骤。 几何纠正对于确保遥感图像的定位准确性至关重要。在使用遥感图像前，通常需要进行几何精纠正，特别是在地形起伏大的区域进行正射纠正。图像配准分为影像对栅格图像的配准和影像对矢量图形的配准，确保不同数据源能够在相同的地理坐标系中叠加显示和进行数学运算。配准前后的图像对比，如图7和图8，展示了配准处理的效果。 最后，文档提到了几何粗纠正和几何精纠正。地面接收站已经对原始图像进行了一定程度的几何畸变校正，但为了达到更高的定位精度，还需要进行几何精纠正。这一过程可以使用已有准确地理坐标和投影信息的参考图像或地图来进行，如图9至图11所示，展示了纠正前后图像的变化。 这份文档详细介绍了卫星图像处理的主要流程，涵盖了从噪声消除、条带去除、薄云处理到图像配准和几何纠正等多个关键环节，为遥感图像分析提供了基础的处理方法和技术。