遥感图像预处理步骤与几何校正

"遥感图像预处理流程包括标准数据制作、高分辨率影像的正射纠正、影像配准与融合，以及基于影像自带地理定位文件的几何校正。此外，还涉及自定义坐标系，特别是地理坐标系的应用。" 遥感图像预处理是遥感数据分析的重要步骤，它旨在提高图像的质量，确保后续分析的准确性和可靠性。在这个过程中，有以下几个关键环节： 1. 制作标准数据作为控制点参考源：通常选用精度高、处理便捷的地形图作为参考，以确保预处理的准确性。 2. 高分辨率影像的正射纠正：通过这一过程，可以消除由于卫星角度、地形起伏等因素造成的图像倾斜，将全色影像转换为正射影像，例如使用10米的SPOTPAN数据进行正射纠正。 3. 影像配准与融合：以正射纠正后的高分辨率影像为基准，对其他多光谱影像进行配准，然后将它们融合，形成包含多种光谱信息的复合影像。例如，将TM影像与SPOTPAN影像进行配准和融合，得到10米分辨率的多光谱影像。 4. 基于影像自带地理定位文件的几何校正：适用于空间分辨率较低且重返周期短的卫星数据，如AVHRR、MODIS、ENVISAT等。通过这些数据自带的地理定位文件，生成地理位置查找表（GLT），用于校正影像的几何变形。GLT文件包含了行和列信息，以及每个像素对应的地理位置坐标，有助于实现更精确的校正。 5. 自定义坐标系：遥感图像预处理还需要考虑坐标系的转换，常用的是地理坐标系，它以经纬度表示地球表面的位置。在处理过程中，可能需要将不同坐标系的影像转换到统一的地理坐标系，以便于比较和分析。 通过这些预处理步骤，遥感图像可以达到更好的几何一致性，便于后续的分类、变化检测、目标识别等应用。同时，掌握遥感图像预处理的各种方法，如ENVI中的自动校正工具，对于处理各种卫星数据至关重要，如ENVISAT的ASAR数据和风云三号卫星数据的几何校正。 学习遥感图像预处理，不仅可以提升遥感数据的利用率，还能进一步推动地理信息系统（GIS）和其他地球科学领域的研究和应用。