遥感图像预处理：ENVI/IDL实现几何校正与融合

"这篇资料主要介绍了遥感图像的预处理技术，包括ENVI/IDL环境下的几何校正、裁剪、图像融合等步骤。通过具体的案例展示了预处理流程，使用了DRG数据、SPOTPANL1数据、DEM数据、TM影像等。预处理过程分为三步：首先制作控制点参考源，如地形图；其次对高分辨率全色影像进行正射纠正；最后是多光谱与全色影像的配准融合。此外，还提到了基于影像自带地理定位文件（如GLT）的几何校正方法，适用于AVHRR、Modis、SeaWiFS等卫星数据的校正。GLT几何校正法生成地理位置查找表文件，用于确定像素的准确地理位置。" 遥感图像预处理是遥感数据分析中的关键步骤，确保图像的质量和后续分析的准确性。在这个过程中，几何校正是首要任务，用于修正由于传感器位置、地球曲率等因素导致的图像变形。在描述中提到的DRG数据（数字化栅格图形）常被用来作为几何校正的标准参考，提供精确的地表坐标。 几何精校正通常涉及外边框裁切和图像镶嵌，前者去除图像边缘无用部分，后者将多幅图像拼接成一个连续的覆盖区域。正射纠正则是利用DEM（数字高程模型）数据，将倾斜的航片转换为正射影像，使得每个像素对应地表上的一个固定点。 图像融合是将不同分辨率或类型的图像结合在一起，以提高最终产品的细节和信息丰富度。在示例中，全色影像（如SPOTPAN）的高分辨率与多光谱影像（如TM）的丰富信息进行融合，生成具有高分辨率的多光谱影像，这对于工程区的分析非常有价值。 对于那些地理定位文件不精确或者不易获取地面控制点的卫星数据，如AVHRR、Modis、SeaWiFS等，可以采用GLT几何校正法。这种方法依赖于卫星传感器自带的地理定位信息，生成GLT文件，记录每个像素在输出图像中的实际位置，从而实现校正。 总结来说，遥感图像预处理涉及多种技术，包括但不限于几何校正、裁剪、图像融合以及基于GLT的几何校正。这些技术旨在提高图像质量和一致性，为后续的分析和应用提供可靠的图像数据。