遥感图像解译：卫星姿态影响与几何校正

"卫星姿态引起的图像变形-第3讲-遥感图像解译之遥感定性解译" 本文主要探讨了卫星遥感图像在获取过程中由于卫星姿态变化导致的图像变形问题，以及如何通过几何校正来解决这些问题。卫星姿态的微小变化，如位移、高度、速度、偏航、俯仰和侧翻，都会直接影响遥感图像的几何精度，进而影响图像的解译和分析。这些变化会带来图像上的像素位移、形状扭曲等，因此需要进行几何校正以恢复真实地物的形状和位置。 遥感图像解译是遥感应用中的重要环节，它包括定性和定量两种方法。定性解译依赖于人的视觉感知，涉及到人类视觉的一些基本要素。人眼对光线的感知能力非常强，视网膜上的锥状体和杆状体负责我们对颜色和亮度的识别。锥状体主要集中在视网膜中央凹，对颜色敏感，适合在明亮环境下识别细节；而杆状体则分布在视网膜表面，对暗环境有较高的敏感度，但不区分颜色，主要用于夜间视觉。 在理解人类视觉系统的基础上，遥感图像的处理还包括亮度的适应和鉴别。人眼对光强度的适应范围非常宽广，从极暗到极亮，这归功于费克纳法则，即主观亮度与刺激强度呈对数关系。然而，人眼在不同亮度级别下的辨别能力并不一致，通常在特定适应级别下，人眼能辨别光强度的改变。例如，韦伯实验表明，当背景光保持不变时，人眼可以察觉到光强12到24级的变化。 在遥感图像处理中，除了考虑人类视觉特性，还需要对遥感数据进行校正。遥感数据校正包括几何校正，以消除由卫星姿态变化造成的图像变形，以及辐射校正，以补偿大气、传感器等因素对图像亮度的影响。通过这些校正，可以提高图像的质量，便于后续的目视解译和自动分析。 图像融合和彩色增强是遥感图像处理的常见技术，它们可以提升图像的视觉效果，突出关键信息，帮助识别地物特征。彩色模型与彩色变换则是将多光谱数据转化为人类易于识别的颜色，如RGB合成，以提高解译的效率和准确性。 遥感图像的解译不仅涉及到卫星姿态引起的几何变形校正，还涉及到对人类视觉特性的理解和利用，以及对图像的亮度适应、辨别能力和色彩处理的理解。这些知识对于理解和优化遥感图像的分析过程至关重要。