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高分遥感卫星影像的预处理技术

2017-02-23王晨巍王晓君

电子技术与软件工程 2016年24期
关键词:遥感影像预处理

王晨巍+王晓君

随着高分一号、二号卫星的成功发射,我国高分辨率对地观测系统得到了广泛的应用,而高分遥感卫星数据的预处理过程是高分应用的前提与先决条件。详细梳理和概括了高分数据的预处理过程,首先介绍了遥感软件的选取,然后重点阐述了包括影像的正射校正技术、配准与融合技术、镶嵌技术及大气校正技术在内的影像预处理技术,最后对数据格式转换加以说明。

【关键词】高分卫星 遥感影像 预处理 数据格式转换

随着空间信息技术的发展,对地观测系统也逐渐的从地面、低空发展到太空,并且对观测的连续性、快速性、精确性等有了更为严格的要求。高分一号是我国观测系统的首颗发射卫星,其成功实现了宽覆盖、高精度、稳定度的控制技术,而对于高分二号而言,其成功突破了优于1m的分辨率水平,并且能够具有高定位、快速灵活、机动的能力等特点,对于提升我国空间卫星水平、数据的自给率等这些方面具有非常重要的意义。并且高分專项的成功实施加快了我国空间信息产业的发展,有利的推动了我国国民经济建设与社会的进步。

遥感影像的预处理即为影像数据的纠正与重建的过程,主要是纠正遥感成像过程中,由于传感器外在原因:如姿态的变化、高度、速度等因素造成的遥感影像的几何畸变与变形,并且遥感影像本身在空间、时间及光谱分辨率上的不足,在获取数据的过程中不能够精确的进行信息的记载,很大程度上会降低遥感数据的精度,因此,需要对遥感影像进行遥感数据的预处理。本文是在高分遥感数据的基础上,通过对高分一号卫星数据进行分析,将原始高分数据进行预处理的过程,得到在几何与辐射上真实的图像。

1 高分遥感影像的软件选取

本文中所涉及到的高分遥感预处理软件采用的是ENVI与ERDAS相结合的技术方案。采用这两种软件相结合的方式,其优势在于:首先,ENVI能够通过底层的IDL开发语言进行功能扩展,开发定制自己的遥感平台。其次,ENVI提供了光谱分析工具,使得基于波段与文件的遥感技术完美结合,并且通过图像的配准,可以提供多个图像窗口进行分析,清晰明了、易于操作。再次,通过两者相结合的方式可以将遥感影像与ArcGIS进行一体化整合,对遥感平台进行全方位的应用。最后,通过ERDAS软件进行数据格式的转换。本文首先是通过遥感处理软件对高分遥感数据进行预处理,然后通过photoshop工具对影像进行匀光匀色的调整,最终完成整个预处理过程。

2 高分遥感影像的预处理过程

2.1 预处理流程

文章以正定市高分一号遥感卫星影像为例,演示了高分卫星遥感数据预处理的全过程。

首先是对高分一号2m全色影像与8m多光谱影像进行正射纠正(Orthorectification),纠正影像的倾斜偏差及投影过程中产生的误差,第二步是将正射纠正后的多光谱整景数据与全色整景数据进行配准,是将全色影像作为基准对多光谱影像进行配准,第三步是对配准后的影像进行融合,对影像进行接边线的处理,使得融合后的影像在分辨率上能够达到非常高的精度,第四步利用Photoshop工具,对影像进行颜色平衡的调整,使其能够在色彩上达到较好的效果。通过以上步聚就完成了整个图像预处理的过程,并进行结果的输出。

2.2 正射纠正

正射纠正(Orthographical correction)是纠正了因传感器、地形的起伏不均衡等因素引起的像点元素上的偏移,并利用地面控制点通过相应的数学算法模型来进行实现的过程。正射校正后的影像无论在精度上、影像的特性上以及信息表达上都能达到很好的效果,而且其数据的结构相对简单,并能够改正因地势较大产生的误差。高分影像的正射纠正过程采用依靠高分影像自带的RPC文件和数字高程模型(DEM)来进行数据定位的校正方式。RPC文件实质上是通过将传感器的轨道参数及其他各种物理参数相结合并通过地面的控制点元素解算出来的变换矩阵。

本设计中选择二次多项式的方法进行校正,在ENVI中选择Geometric Correction→Orthorectification→RPC Orthorectification模块进行纠正,并且选择30m的DEM进行数字高程的校正。

2.3 配准与融合技术

遥感影像的配准(registration)是通过选择地面清晰控制点并按照一定的变换函数及重采样方法对同名像元点进行配准的过程。对配准后的影像需要进行重采样处理以改正输出影像的像元偏差,以此来建立新的图像矩阵,常用的重采样方法有双线性法、三次卷积法、最邻近法等,对于高分一号卫星遥感数据采用双线性内插方法,其主要处理是将同一区域的2m全色影像作为基准对8m多光谱进行校准,该过程可以在很大程度上保留影像原有的几何特征,能够得到精度较高的配准影像。

遥感影像配准的过程是融合的先决条件,其融合过程是将不同传感器、分辨率、波段的数据通过一定的分析算法综合起来的技术。图像的融合算法有:

(1)空间色彩变化法:HIS、PCA等;

(2)代数运算方法:MLT、Brovey、加法运算、比值法等;

(3)空间滤波融合算法:SFIM、HPF、Bretschneider小波变换法等;

(4)其他方法:PCI、光谱响应融合算法等。

对于高分遥感数据,通常采用Pansharpen的融合方法,可以使得融合后的遥感影像既保持了较高的空间分辨率,又具有了多光谱特征的色彩信息,并且使融合后的影像在纹理色彩上信息丰富,空间细节特征上保持较好。

2.4 镶嵌

影像的镶嵌过程是将多于两景的影像进行无缝拼接,完成一幅完整的、大场景影像的过程。本文中利用ENVI软件的Georeferenced Mosaicking功能来完成,主要过程:进行颜色平衡的调整,将RGB的波段设为3,2,1;通过设置影像背景数值对影像的背景黑边进行忽略处理,即将背景值设为0;对两景相邻覆盖影像的镶嵌边缘进行处理,将羽化值设为10。

在镶嵌过程中要注意:

(1)镶嵌之前需选择一张基准影像(Fixde),作为镶嵌过程中对比度匹配及出现跨带问题时镶嵌后输出影像的地理投影、数据类型的基准,并以此作为颜色平衡参考(Adjust)对其他影像进行调整;

(2)镶嵌过程中,任一两景影像间能够有一定区域的重合面,以解决两张影像间的镶嵌线问题,得到视觉上完整的影像。

经过对遥感影像的正射纠正、配准、融合、镶嵌及色彩处理,得到预处理后的遥感影像,给出镶嵌前后的遥感影。

2.4.1 裁剪

图像裁剪的作用是保留所研究区域的影像,并且保证所裁剪部分信息丰富、易于表达等特点,主要分为两部分进行相应的裁剪:掩膜计算及矢量数据的栅格化。掩膜计算裁剪方法是通过已有的图像对被裁剪的影像进行遮掩,裁剪所需大小的影像;矢量数据的栅格化是将矢量数据(即裁剪线)转化为栅格文件,定义矢量数据投影,使其与栅格文件投影一致;在栅格数据中通过将所裁剪的区域设为1与被裁减的影像进行交集处理,输出即为裁剪的结果。

本文中用到的裁剪方式即为矢量数据的栅格化,其裁剪过程需要利用ArcGIS与ENVI协同完成,首先利用Polyline工具在ArcGIS中画出裁剪线,保持裁剪线与影像投影一致;其次将矢量数据的裁剪线保存到ENVI中,利用ENVI的裁剪模块对影像进行裁剪,完成裁剪过程。

2.4.2 大气校正

大气校正是消除了大气干扰、地形等因素的影响,从而获得真实的反射率数据,并对其进行动态监测的过程,这是预处理中比较重要的环节。本设计中通过选择ENVI Classic软件下的BasicTools工具中的Preprocessing—General Purpose Utilities—Dark Subtract进行大气校正,首先选择的是待校正的遥感影像,然后对影像的像素值进行选择,这里选择波段的最小值(Band Minimum),最后选择路径对影像进行的输出。

2.5 数据格式转换

投影变换(Projection Transformation),即为地图投影之间相互转换的方法及理论,根据遥感数据需求进行自定义投影设置。而本文采用的遥感数据是高分一号卫星数据,其影像本身自带WGS84坐标,通过正射纠正的过程,其地理坐标变为UTM投影坐标,利用ArcGIS中的投影变换工具,根据应用要求将其转为需要的投影信息。

3 结语

随着我国高分辨率对地观测系统应用的展开,高分的应用范围已经涉及到各行各业,极大的推进了我国空间信息技术产业的发展。而遥感卫星影像的预处理过程是高分应用在各行业展开的前提与基础,是一个非常重要的环节。

本文通过具体的实例,介绍了高分遥感卫星影像的预处理全过程,其中正射纠正消除了因卫星姿态及其地面起伏引起的幾何变形的问题,为后期影像信息的提取提供了影像的准确度;配准及其融合技术使图像能够达到很高的精度,消除了影像的误差,提高了影像的分辨率;而镶嵌过程则能够使影像更加完整和美观。整个预处理过程相辅相成,为后期的应用及分析过程打下了良好的基础。

参考文献

[1]高分一号.中国资源卫星应用中心[EB/OL].

[2]潘勇.遥感图像数据预处理研究[J].数字技术与应用,2010.

作者单位

1.石家庄市第一中学2014级18班 河北省石家庄市 050018

2.河北科技大学信息科学与工程学院 河北省石家庄市 050018

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