1-遥感图像处理基础.

ENVI/IDL遥感图像处理基础[e-mail]13932086700刘海新ENVI/IDL遥感图像处理的一般流程数据源选择图像输入与浏览图像预处理（几何校正、融合、镶嵌、裁剪、大气校正等）图像信息提取（人工解译、自动分类、特征提取、动态检测、反演、高程提取）成果报告与应用（制图、GIS分析、共享）ENVI/IDL3.1数据源选择——考虑因素图像选择经济成本专题目的专题地域环境专题图比例尺空间分辨率时间分辨率波谱分辨率ENVI/IDL3.1数据源选择——常见商业高分辨率卫星传感器发射时间国家多光谱波段空间分辨率(米)重返周期IKONOS1999美国红、绿、蓝、近红外全色：1多光谱：41.5-2.9SPOT52001法国红、绿、近红外、中远红外全色：5或2.5（超模式）多光谱:1026QuickBird（快鸟）2001美国红、绿、蓝、近红外全色：0.61多光谱：2.441-3.5FORMOSATII2004中国台湾红、绿、蓝、近红外全色：2多光谱：41EROS-B2006以色列/全色：0.7（立体）5CartoSAT-1（P5）2005印度/全色：2.5（立体）ALOS2005日本红、绿、蓝、近红外全色：2.5（立体）多光谱：102北京一号小卫星2005中国红、绿、近红外全色：4多光谱：323-5KOMPSAT-22006韩国红、绿、蓝、近红外全色：1多光谱：43WorldView-1/22008美国红、绿、蓝、近红外红边、海岸、黄、近红外2全色：0.5多光谱：2.41.1-3.7资源应用卫星-2B星2008中国/全色：2.37多光谱：19.526GeoEye-12008美国红、绿、蓝、近红外全色：0.41（0.5）多光谱：1.652-3RapidEye2008德国蓝、绿、红、红边、近红外5每天ENVI/IDL3.1数据源选择——其他卫星传感器发射时间国家多光谱波段空间分辨率(米)Landsat1~772~99美国蓝、绿、红、近红外、短波红外、热红外15、30、60、80、120SPOT41999法国绿、红、近红外、中远红外全色：10多光谱:20中巴资源卫星1999中国蓝、绿、红、近红外多光谱：19.5Resourcesat（P6）2003印度绿、红、近红外、短波红外多光谱24米全色5.8米ALOS（已出故障）2005日本微波、立体像对、多光谱2.5米立体像对、10米多光谱、3米RadarTerraSAR-X2007德国微波1mRadar、3m、5mCOSMO-SkyMed2007意大利微波3米、15米RADARSATII2008加拿大微波3m超细化模式1m景观光线模式NOAA气象卫星/美国红、近红外、中红外和两个热红外1.1km风云系列卫星/中国可见光4个，近红外2个，中远红外2个，热红外2个。1.1kmMODIS/美国36个波段250m、500m和1000m减灾卫星A、B星2008中国多光谱近中红外(4波段)、高光谱(111波段)多光谱：30米高光谱：100米Hyperion/EO-1（已经停止运行）2000美国0.4－2.5μm共有220波段30米ENVI/IDL中国资源卫星应用中心卫星数据服务系统环境保护部卫星环境应用中心国家卫星气象中心——FY系列/NOAA系列/MODIS对地观测数据共享服务网——L5/L7/P6/ERS-2/ENVISAT国际科学数据服务平台—TM/MODIS/EO-1/SRTM/G-DEM免费获取存档图像数据图像输入与浏览——栅格数据储存顺序(一)•按波段顺序记录遥感影像数据的格式，每个波段的图像数据文件单独形成一个影像文件。每个影像中的数据文件按照其扫描成像时的次序以行为一个记录顺序存放，存放完第一波段，再存放第二波段，一直到所有波段数据存放完为止。BSQENVI/IDL3.2图像输入与浏览——栅格数据储存顺序(二)•按照波段顺序交叉排列的遥感数据格式，BIL格式存储的图像数据文件由一景中的N个（TM图像N=7）波段影像数据组成。每一个记录为一个波段的一条扫描线，扫描线的排列顺序是按波段顺序交叉排列的。BILENVI/IDL3.2图像输入与浏览——栅格数据储存顺序(三)•按照像元顺序记录图像数据，即在一行中按每个像元的波段顺序排列，各波段数据间交叉记录。BIPENVI/IDL3.2图像输入与浏览——图像格式•传感器文件格式-不同的卫星传感器研发或运行机构一般会给所分发的卫星数据设计一种分发格式，如Landsat系列的Fast格式、EOS系列卫星的HDF格式等。•商业软件文件格式-商业化的图像处理软件都会开发出软件本身的图像格式，如ENVI的Hdr&img格式，Erdas的IMG格式，PCI的pix格式等。•通用图像文件格式-很多图像格式成为国际通用，被大多数软件所支持。如TIFF、JPEG2000、BMP等。ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（一）•引起图像畸变因素-系统误差-有规律的、可预测的。比如扫描畸变-非系统误差-无规律的-如传感器平台的高度、经纬度、速度和姿态的不稳，地球曲率及空气折射，地形影响等•几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（二、几个概念）•图像配准（Registration）：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准，以使两幅图像中的同名像素配准。•图像纠正（Rectification）：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。又叫地理参照（Geo-referencing）•图像地理编码（Geo-coding）：特殊的图像纠正方式，把图像矫正到一种统一标准的坐标系。•图像正射校正（Ortho-rectification）：借助于地形高程模型（DEM），对图像中每个像元进行地形的校正，使图像符合正射投影的要求。ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（三、常见方法）•几何粗校正：校正系统误差，地面站完成•地理参照（Geo-referencing）：利用数据自带参数进行几何校正。•几何精校正（常简称为几何校正）：基于地面控制点，利用几何校正模型，构建图像与地面坐标/与图像之间的几何关系完成几何校正，当控制点选择源是图像（有地理坐标）时候，又属于图像配准范畴。•图像配准：基于两幅图像之间的同名点，利用几何校正模型，构建图像与图像之间的几何关系完成几何校正，基准图像不一定有地理坐标。•正射校正：结合传感器的姿态参数、地面控制点以及高精度的DEM数据进行的几何校正，ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（四、常见几个形式）•几种常见几何校正形式：-卫星轨道参数（全自动）-地面控制点（同名点）+校正模型（人机交互）-RPC文件+地面控制点+DEM（人机交互）ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（五、多项式模型）•多项式模型-x=a0+a1x+a2Y+a3x2+a4xy+a5y2+……-y=b0+b1x+b2Y+b3x2+b4xy+b5y2+……•最少控制点个数-N=（n+1）*（n+2）/2•误差计算-RMSEerror=sqrt（（x’-x）2+（y’-y）2）ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（六、控制点获取）•地面控制点获取途径-基础数据-基础测绘数据-数字线画图（DLG）-数字栅格图（DRG）-影像数据-正射影像（DOM）-实地测量（GPS）•地面控制点实质：找到待校正图像上的点对应真实的坐标值ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（七、控制点质量控制）•图像选点原则（正射纠正不适用）-选取图像上易分辨且较精细的特征点：道路交叉点，河流弯曲或分叉处，海岸线弯曲处，飞机场，城廓边缘等-特征变化大的地区需要多选-图像边缘部分一定要选取控制点-尽可能满幅均匀选取•数量原则-在图像边缘处，在地面特征变化大的地区，需要增加控制点-保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。如一景TM的控制点数量在30-50左右；正射纠正控制点数量在10个左右。ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（八、重采样方法）•最近邻法-取与所计算点（x,y）周围相邻的4个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离最近，就取哪个亮度值作为（x,y）点的亮度值-简单易用，计算量小，图像的亮度具有不连续性，精度差ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（八、重采样方法）•双线性内插法-取（x,y）点周围的4邻点，在y方向内插二次，再在x方向内插一次，得到（x,y)点的亮度值f（x,y)-双线性内插法比最近邻发虽然计算量有所增加，但精度明显提高，特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状化现象有明显的改善。-内插法会对图像起到平滑作用，从而使对比度明显的分界线变得模糊。ΔyΔx双线内插算法原理示意图原始图像ENVI/IDL3.3图像预处理——几何校正（八、重采样方法）•三次卷积内插法-进一步提高内插精度的一种方法，通过增加邻点来获得最佳插值函数-取与计算点周围相邻的16个点，先在某一方向内插，再根据计算结果在另一个方向上内插，得到一个连续内插函数-计算量大，精度高，细节表现更为清楚，对控制点要求较高ΔxΔy12345ENVI/IDL3.3图像预处理——图像融合•将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术。•影像的融合方法按影像的表征层一般分为像素级、特征级和决策级融合三类。在遥感图像处理中常用的、成熟的是像素级的图像融合。ENVI/IDL3.3图像预处理——图像镶嵌和裁剪•镶嵌-当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。•裁剪-图像裁剪的目的是将工程之外的区域去除，常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。ENVI/IDL3.3图像预处理——辐射校正（一、基本概念）•卫星光学传感器是接受地表反射太阳的能量而成像的，遥感图像在获取过程中，受到如大气吸收与散射、传感器定标、地形等因素的影响，且它们会随时间的不同而有所差异，这些因素都会引起图像造成影像的系统辐射失真和非系统辐射失真，辐射校正实际上是影像恢复的一个内容。•校正方式有两类：-①传感器辐射校正。通常采用内部校准光源和校准楔，如陆地卫星多光谱扫描仪的辐射校正；-②大气校正。-前者主要纠正系统误差，直接表现是图像得到增强而清晰；后者纠正非系统误差，得到地表真实辐射量。•在遥感图像处理中，图像辐射校正常常做的是大气校正。ENVI/IDL3.3图像预处理——辐射校正（二、大气校正）•大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。•目前，遥感图像的大气校正方法很多。这些校正方法按照校正后的结果可以分为2种：-绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(DigitalNumber)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。-相对大气校正方法：校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。ENVI/IDL3.4图像信息提取——概念•遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，