地理國情普查中衛星遙感影像數據的處理

張琛

摘要：近年來隨著測繪地理信息行業的快速發展，遙感影像在種類增加的同時也得以廣泛應用，特別是在地理國情普查項目中作用顯著。本文重點對地理國情普查中衛星遙感影像數據的處理方法進行探討。

關鍵詞：地理國情普查；衛星遙感；影像數據

地理國情普查采用的數據源主要有多源航空航天遙感影像、基礎地理信息數據、行業專題數據資料、其他參考資料等。最基本的也是最重要的數據源就是多源航空航天遙感影像。在地理國情普查中，地表覆蓋數據是表達與自然資源環境相關的地形地貌、植被覆蓋、水域、荒漠與裸露地表等地理要素的類別、位置、范圍等特征，并掌握其空間分布狀態。多源航空航天遙感影像數據作為地理國情普查的主要數據源，必須對大量的遙感圖像進行處理和加工，以滿足地理國情普查需要。

一、數據源準備

在處理遙感影像前，需要對原始數據進行整理準備，所有涉及的數據都必須符合地理國情普查數字正射影像生產技術的相關規定。包括數據內容、數據模式、適用范圍、相關技術指標、影像數據源、生產作業方法和流程、質量要求、元數據和數據組織等方面。

二、衛星影像圖的構型

衛星影像正射圖的制作是一項極其復雜、涉及面廣泛的工作，主要包括前期的衛星遙感影像數據資料的采集，數字與圖像資料的糾錯、多光譜影像的配準、影響的統一和融合以及影像制作后期對重疊區、色調以及圖像的調整和嵌入等。圖像的調整和嵌入需要將大量分辨率不同、形狀不同、研究區和交界處不同的圖像資料整合起來，再進行糾錯、配準和最后圖片的鑲嵌。因此，制作一幅效果良好、比例均衡的數字影像鑲嵌圖要經歷以下步驟。

（一）找準重疊區

衛星影像正射圖的制作過程中面對大量的圖片，可能會出現研究區域重疊、交接處重疊或者圖形重復等情況，這些情況是非常常見的。但是如何將這些重疊區尋找出來并在圖形資料中標記，有利于后期的圖像鑲嵌呢？這里就必須要注意到以下兩個方面：其一，找準相鄰圖像的重疊區域；其二，確定重疊區域后要以不同的記號標注。

（二）調整色調

調整色調是正射影像圖制作中一個重要環節，不同分辨率、不同成像條件或者圖片之間存在許多差異的圖像，由于要實現衛星影像正射圖的完整效果，因此鑲嵌的圖像的差異性較大、輻射水平不同的話，會嚴重因想到圖像形成的最后質量，圖像的光感度、亮度的差異也就會千姿百態，不能夠成為一幅比例均衡的衛星影像正射圖。因此，這個環節中要注重圖像色彩、色調的調節。因此，在調節色彩和色調時要尋找顏色相近、色調差異小的圖像，而色彩差異較大的圖像，要采用專門的技術對其進行調整，以實現整體效果。

（三）衛星影像數據的正射糾正

原始影像數據由全色波段和多光譜影像數據兩部分組成，為了制作滿足需要的數字正射影像圖，必須分別對兩部分數據進行正射糾正和配準，再進行分辨率融合，形成高分辨率空間信息和多光譜彩色信息的融合影像數據。

根據全景或局部區域的地形特點，在全色影像均勻選取若干微分或多項式糾正所需控制點，基于物理模型對全色波段影像數據進行正射糾正。以單景全色波段影像為糾正單元，導入傳感器參數文件，導入DEM；一般地區在每景選取14個以上的控制點且點位均勻分布，景與景之間接邊處控制點連線范圍允許有重疊，但決不允許有控制漏洞。軟件自動解求模型，通過同名控制點像元坐標對大地坐標進行邏輯配賦，計算控制點坐標值誤差ΔX和ΔY、點位殘差RMS及中誤差RMS，作業中需列表輸出以便用于精度評定。對某些地形較復雜地區進行正射糾正時，為滿足精度要求，要適當增加控制點的個數，如有必要還需將單景影像裁切為若干小景，分區進行選點和糾正，并保證相鄰分區有影像重疊帶和公共控制點。

對全色波段影像數據進行正射糾正后，對其進行重采樣。重采樣過程就是以全色波段本身的地面分辨率為間隔，對原未糾正圖像經控制點邏輯配賦的像元值計算生成一幅糾正圖像的過程，即對影像進行物理正射糾正。

（四）影像圖的無縫鑲嵌

在遙感圖像的應用中，當研究區處于幾幅圖像的交接處或研究區較大需多幅圖像才能覆蓋時，需要把覆蓋研究區的那些圖像配準，進而把這些圖像鑲嵌起來，便于更好的統一處理、解譯、分析和研究。所謂影像圖鑲嵌就是對若干幅互為鄰接的遙感數字圖像通過彼此間的幾何鑲嵌、色調調整、去重疊等數的自動過渡處理，生成無縫鑲嵌的影像。雖然ImagcXuite在勻光時對絕大多數影像都能夠處理得很好，而且在絕大多數情況下能夠生成效果比較好的無縫鑲嵌影像，但也不排除一些特殊情況。如ImagcXuite本身的調色功能并不強，當用于勻光的所有影像都存在偏色時，僅僅通過ImagcXuite的處理并不能得到完全令人滿意的結果。這時就需要借助其他專業的影像處理軟件如photoshop把其中的一幅影像調整到比較好的效果，然后將調整后的影像作為主影像，再對其他影像進行勻光處理，就能得到比較好的效果。

三、衛星遙感影像融合處理

遙感影像數據融合是為了提高遙感影像數據的空間分辨率和光譜分辨率，增強遙感影像判讀的準確性，提高數據的使用效率。它的實質是在統一地理坐標系中將對同一目標檢測的多幅遙感圖像數據采用一定的算法，生成一幅新的、更能有效表示該目標信息的圖像。目前，應用較多的融合方法有IHS變換、Brovey變換、PC融合算法等，對于不同的衛星數據源，它們的融合效果往往差別很大。

遙感影像融合一般可分為：像素級、特征級和決策級融合。像素級融合是指將配準后的影像對像素點直接進行融合。優點是保留了盡可能多的信息，具有較高精度。缺點是處理信息量大、費時、實時性差。由于像素級融合是基于最原始的圖像數據，能更多地保留圖像原有的真實感，提供其它融合層次所不能提供的細微信息，因而應用廣泛，推薦使用Pansharping融合算法，它能最大限度地保留多光譜影像的顏色信息和全色影像的空間信息，融合后的圖像更加接近實際。

對于缺失藍波段的衛星遙感影像來說，一般可用近紅外波段來替代藍波段，同時對綠波段進行處理。通過RGB={B2，（B1+B2+B3）/3，B3}的方式進行假彩色合成，可合成接近自然的顏色。

對于四波段并具有RGB的影像，由于秋冬季節、制圖需要或植被識別等需對綠色進行增強，而簡單的通過RGB顏色不能滿足需求的時候，因近紅外對綠色等植被反應靈敏，可在綠波段加入近紅外波段，RGB={B3，（B2*x+B4*y），B1；x（0～1），y（0～1），X，Y則根據影像成像時間或需要進行調節}，從而達到增強綠色的目的。

對遙感影像融合質量檢查的內容主要有：一是融合影像是否有重影、模糊等現象；二是融合影像是否色調均勻、反差適中；三是融合影像紋理是否清楚；四是波段組合后圖像色彩是否接近自然真彩色或所需要的色彩。

結束語

隨著地理國情普查的持續推進與衛星遙感影像數據處理技術能力的提高，對衛星遙感影像數據的處理與應用必將成為熱點。本文對地理國情普查中衛星遙感影像數據的處理做了初步的研究和探討，并針對主要數據源準備、衛星影像圖的構型與融合方法進行了介紹。要想更好的做好衛星遙感影像數據處理工作，有些關鍵技術還有待改進，很多工作需要進一步研究。

參考文獻

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