检验一下你的遥感影像的地理定标准不准

在这里先期给大家介绍一下RSD的地理定标检验方法。

首先是RSD引入了一个叫做契合系数的指标,该指标是将基准图像与目标图像首先抽象化处理,然后计算重合像元与总像元数之比,称之为契合系数或者契合度系数,取值在0~1之间。实验表明该值大于0.5时表明目标图像与基准契合基本良好,小于0.2时就基本不靠谱了。可以用来检验正射校正、几何精校正等有关地理定标的实际效果。

图1 以Landsat8为基准对GF1 WFV进行几何校正的契合系数

图1中的RSD契合系数为0.74338,基准图像的抽象图为红色像元,目标图像的抽象图为蓝色像元。重合像元为合成的品红色。虽然重合像元只有74%,但是图面上基本见不到红蓝色,而几乎全部是品红色。人眼的综合能力将挨在一起的一个红像素和一个蓝像素综合成了品红色,所以看起来就海天一色了。好在指数没有说谎,就是74%。

RSD还有一个利用裸眼对动态物体判断能力进行检测的功能。交替显示两幅图片能够感知到单像元甚至亚像元的位置移动。据说青蛙看不见静止的目标,只有目标移动时才能被捕捉到,人眼是不是也有这样的功能呢? :)

图2 GF2 不同精度DEM正射校正比较

使用不同精度的DEM对遥感数据进行正射校正对位置精度有很大影响,图2是使用RSD的动态几何精度检测功能,观察使用不同DEM(2种)正射纠正的同一幅GF2 MSS数据,形成的两幅图像。 图像看起来一扭一扭的,说明位置差异还是挺大的。

RSD这个新增的几何精度检验功能近期会在新版中发布,届时欢迎大家试用。同学们也可以试一下你在业务或者研究中应用的不同时序的遥感影像的几何精度。加企鹅群136965427更新软件,也欢迎大家一起讨论有关遥感技术应用等问题。

<think>嗯,用户现在需要的是遥感图像预处理的详细教程。之前已经回答过利用遥感影像分析土壤情况的流程,其中提到了预处理的一些步骤,但用户可能觉得那部分不够详细,所以现在专门要求更深入的预处理教程。我需要先回顾之前的回答,确保不重复但更详细地展开。 首先,用户可能是遥感领域的学生或者研究人员,或者从事农业、环境监测相关工作。他们可能刚接触遥感处理,需要从基础开始一步步指导。因此,教程需要结构清晰,步骤分明,每个环节都解释清楚目的和方法。 预处理是遥感分析的基础,直接影响后续结果。用户可能遇到了数据质量问题,比如图像有云层干扰,或者几何配准不准,导致分析结果不准确。所以需要详细说明每个预处理步骤的重要性,以及如何操作。 接下来,我需要整理预处理的主要步骤。根据之前的回答,预处理包括辐射校正、大气校正几何校正、云掩膜、影像融合和裁剪等。现在需要详细展开每个步骤,可能还要加入更多细节,比如具体工具的使用方法,参数设置,注意事项。 比如,在辐射校正部分,要解释DN值转辐射亮度或反射率的公式,可能举Landsat或Sentinel的例子。大气校正部分,可能需要比较不同工具的区别,比如ENVI的FLAASH和6S模型。几何校正要讲控制点的选择,配准误差控制。 另外,用户可能需要实际操作的建议,比如推荐哪些软件或平台,如ENVI、QGIS,或者Google Earth Engine的代码示例。这样用户可以根据自己的资源选择合适的工具。 还要考虑用户可能遇到的常见问题,比如如何处理云层,特别是在光学影像中,可能需要使用QA波段或机器学习方法。在融合和裁剪时,如何保持数据的一致性,避免信息丢失。 另外,验证预处理效果的部分也很重要,用户需要知道如何检查每一步是否正确完成,比如直方图分析、与参考影像对比等。可能还要提到一些典型错误,比如大气校正不彻底导致反射率异常,几何校正偏差大等。 最后,注意事项部分需要强调数据备份、参数记录、分辨率匹配等,这些都是实际项目中容易忽略但关键的点。 总结下来,教程需要分步骤详细解释每个预处理环节,结合理论和实际操作,提供工具推荐和示例,帮助用户系统地掌握预处理流程,确保他们能够独立处理遥感数据,为后续分析打下坚实基础。</think>以下是遥感图像预处理的详细教程,涵盖数据准备、校正、去噪及优化等核心步骤,适用于光学与雷达影像: --- ### **一、预处理目标与流程概览** 1. **目标**:消除传感器误差、大气干扰、几何畸变,确保影像数据准确反映地表真实信息。 2. **核心步骤**: **辐射校正 → 大气校正几何校正 → 云/噪声去除 → 影像增强(可选) → 影像裁剪/融合** --- ### **二、详细预处理步骤与操作指南** #### **1. 辐射校正(Radiometric Correction)** - **目的**:将原始数字数值(DN值)转换为物理量(如辐射亮度或地表反射率)。 - **方法**: - **公式法**: - **Landsat 8/9**: ``` Lλ = ML × DN + AL (ML:辐射增益系数,AL:辐射偏移量,可从元数据中获取) ``` - **Sentinel-2**: 使用官方提供的公式或SNAP软件自动转换。 - **工具操作**: - ENVI:`Radiometric Calibration`工具,选择传感器类型(如Landsat OLI)。 - Google Earth Engine(GEE):调用`ee.Image.radiometricCalibrate()`函数。 --- #### **2. 大气校正(Atmospheric Correction)** - **目的**:消除大气散射、吸收对地表反射率的影响。 - **光学影像方法**: - **ENVI FLAASH**: 1. 输入辐射亮度影像,设置传感器参数(高度、成像时间)。 2. 选择大气模型(如中纬度夏季)和气溶胶模型(如乡村型)。 3. 输出地表反射率(范围0~1)。 - **6S模型**: 通过代码(Python/IDL)调用6S模型,需输入太阳天顶角、气溶胶光学厚度等参数。 - **GEE快速校正**: 使用`ee.Algorithms.Landsat.surfaceReflectance()`直接获取校正后的Landsat数据。 - **雷达影像(如Sentinel-1)**: 通常无需大气校正,但需进行热噪声去除和辐射定标(使用SNAP软件中的`Calibration`工具)。 --- #### **3. 几何校正(Geometric Correction)** - **目的**:消除地形起伏、传感器姿态引起的几何畸变,实现影像空间对齐。 - **步骤**: 1. **控制点选取**: - 使用高精度参考影像(如Google Earth)或实地GPS点。 - 均匀选取20~30个控制点(道路交叉口、建筑物角点)。 2. **校正模型选择**: - 多项式模型(适合平坦区域,常用2~3阶)。 - 有理函数模型(RPC,适合山地或高分辨率影像)。 3. **重采样方法**: - 最近邻(保留原始DN值,适合分类)。 - 双线性插值(平滑效果,适合可视化)。 4. **精度验证**: - 检查残差(RMSE < 0.5像元)。 - 使用GCPs验证点对比校正前后位置偏差。 --- #### **4. 云与阴影掩膜(Cloud/Shadow Masking)** - **光学影像方法**: - **手动阈值法**: 利用短波红外(SWIR)和可见光波段组合,例如: - 云检测:`Band2(Blue) > 0.2 且 Band4(Red) > 0.3`。 - 阴影检测:`NDVI < 0.1 且 Band5(NIR) < 0.1`。 - **自动工具**: - Landsat QA波段:通过`pixel_qa`波段提取云、阴影、雪掩膜。 - Sentinel-2:使用`sen2cor`插件生成云概率图。 - GEE:调用`ee.Algorithms.Sentinel2.CloudProbability()`。 - **雷达影像去噪**: 使用`Lee Sigma`或`Gamma Map`滤波器(SNAP或ENVI中操作),减少斑点噪声。 --- #### **5. 影像融合与增强(可选)** - **Pan-sharpening(全色锐化)**: - **适用场景**:融合高分辨率全色波段(Pan)与多光谱影像(如15m Pan + 30m MS)。 - **方法**: - Gram-Schmidt(ENVI内置工具)。 - Brovey变换(快速但可能失真)。 - **影像增强**: - **直方图均衡化**:增强对比度(ENVI: `Enhance > Histogram Equalization`)。 - **波段组合优化**:如假彩色合成(NIR-R-G组合突显植被)。 --- #### **6. 影像裁剪与重投影** - **裁剪**: - 按行政区划矢量边界裁剪(ENVI: `Subset Data via ROIs`)。 - GEE代码示例: ```javascript var roi = ee.FeatureCollection("users/your_shapefile"); var image_clipped = image.clip(roi); ``` - **重投影**: 统一转换为目标坐标系(如WGS84 UTM Zone 50N),避免后续分析误差。 --- ### **三、预处理效果验证** 1. **目视检查**: - 对比校正前后影像色彩是否自然(如植被应呈红色,水体呈深蓝色)。 - 检查几何校正后影像与参考底图是否对齐。 2. **统计验证**: - 计算地表反射率范围(正常值0~1,异常值可能因校正错误)。 - 检查云掩膜区域是否准确覆盖云层。 3. **交叉验证**: - 对比同一区域不同时间影像的反射率一致性。 --- ### **四、常用工具与代码示例** 1. **ENVI Classic**: - 辐射校正:`Basic Tools > Preprocessing > Calibration Utilities`。 - 大气校正:`Basic Tools > Preprocessing > FLAASH Atmospheric Correction`。 2. **GEE代码模板**: ```javascript // Landsat 8地表反射率预处理 var landsat = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2") .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .filterBounds(roi) .select(['SR_B.*'], ['B2','B3','B4','B5','B6','B7']); // 应用比例因子转换为反射率 var adjust = function(image) { return image.multiply(0.0000275).add(-0.2); }; var landsat_adj = landsat.map(adjust); ``` 3. **Python示例(辐射校正)**: ```python import rasterio # 读取Landsat 8元数据中的增益与偏置 ml = [0.00002, 0.00002, 0.00002, 0.00002, 0.0001, 0.0001, 0.0001] al = [-0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1] with rasterio.open('LC08_B2.TIF') as src: dn = src.read() radiance = ml[1] * dn + al[1] # 以Band 2为例 ``` --- ### **五、注意事项** 1. **数据备份**:预处理前保存原始数据副本。 2. **参数记录**:记录校正参数(如大气模型类型),确保结果可复现。 3. **时间一致性**:多时相分析需统一预处理流程,避免季节差异干扰。 4. **分辨率权衡**:融合或重采样可能损失信息,需根据应用需求选择方法。 --- 通过上述步骤,可完成高质量的遥感影像预处理,为后续分类、反演等分析提供可靠数据基础。
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