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遥感卫星图像处理方法

遥感卫星图像处理方法
遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司

遥感卫星图像处理方法

随着遥感技术的快速发展,获得了大量的遥感影像数据,如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要,另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台,GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据,以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程,用来辅助进行遥感图像分类,可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成,引进空间数据挖掘和知识发现(SDM&KDD)技术,支持遥感影像的分类,达到较好的结果,专家系统表明了该方法是高效的手段。

遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征,它是构成图像形状的基本要素,是图像性质的重要表现形式之一,是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环,也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善,从图像结构的观点来看,主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征;②要抑制不必要的细节和噪声;③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多,最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。

1)图像精校正

由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响,造成原始图像非线性变形,必须经过几何精校正,才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。

在校正时利用地面控制点(GCP),通过坐标转换函数,把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此,地面控制点的选择必须满足一定的条件,即:地面控制点应当均匀地分布在图像内;地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志,如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等,以保证空间配准的精度;地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后,再选择不同的校正算子和插值法进行计算,同时,还对地面控制点(GCPS)进行误差分析,使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比,考察校正效果。

2)波段组合及融合

对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段,从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合,使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性,又有丰富的光谱信息,从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。

3)图像镶嵌

如果工作区跨多景图像,还必须在计算机上进行图像镶嵌,才能获取整体图像。镶嵌时,除了对各景图像各自进行几何校正外,还需要在接边上进行局部的高精度几何配准处理,并且使用直方图匹配的方法对重叠区内的色调进行调整。当接边线选择好并完成了拼接后,还对接边线两侧作进一步的局部平滑处理。

4)匀色

相邻图像,由于成像日期、系统处理条件可能有差异,不仅存在几何畸变问题,而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相邻图像上的亮度值不一致。如不进行色调调整就把这种图像镶嵌起来,即使几何配准的精度很高,重叠区复合得很好,但镶嵌后两边的影像色调差异明显,接缝线十分突出,既不美观,也影响对地物影像与专业信息的分析与识别,降低应用效果。要求镶嵌完的数据色调基本无差异,美观。

5)反差调整

对合成好的图像根据人眼的观察特性进行图像增强处理,有效地突出有用信息、抑制其它干扰因素,改善图像的视觉效果,提高重现图像的逼真度,增强信息提取与识别能力。

6)地理配准

对经过增强处理的图像进行地理投影,叠加公里网和经纬度坐标,然后按工作区范围进行裁剪。遥感技术广泛应用于城市规划、市政管理、公共交通、环境保护、土地管理、水资源管理、资源调查、区域开发规划、灾害预测与防治、军事、公安、消防、勘界以及住宅小区综合管理等。

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常见国产卫星遥感影像数据的简介

北京揽宇方圆信息技术有限公司 常见国产卫星遥感影像数据的简介 本文介绍了常见国产卫星数据的简介、数据时间、传感器类型、分辨率等情况。 中国资源卫星应用中心产品级别说明 ◆1A级和1C级产品均为相对辐射校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 ◆2级,2A级和2C级产品均为系统几何校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 其中: ■GF-1卫星和ZY3卫星归档产品为1A级,ZY1-02C卫星数据归档产品级别为1C级,其他卫星归档级别为2级! ◆归档产品是指:该类产品已经存在于系统中,仅需要从存储系统中迁移出来.即可供用户下载的数据。 ◆生产产品是指:该类产品不是已经存在的产品,需要对原始数据产品进行生产,然后再提供给用户下载的数据。

■当用户需要的产品级别是上述归档的级别,直接选择相应的产品级别,然后查询即可! ■当用户需要的产品级别不是上述归档的级别,就需要进行生产.本系统提供GF-1卫星和ZY3卫星2A级的生产产品,ZY1-02C卫星2C级的生产产品,在选择需要的级别查询后,无论有没有数据,在查询结果页上方有一个“查询0级景”按钮,点击此按钮后,进行数据查询,如果有数据,选择需要的产品直接订购,即可选择需要的产品级别。 国产卫星 一、GF-3(高分3号) 1.简介 2016年8月10日6时55分,高分三号卫星在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭成功发射升空。 高分三号卫星是中国高分专项工程的一颗遥感卫星,为1米分辨率雷达遥感卫星,也是中国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达(SAR)成像卫星,由中国航天科技集团公司研制。 2.数据时间 2016年8月10日-现在 3.传感器 SAR:1米 二、ZY3-02(资源三号02星) 1.简介 资源三号02星(ZY3-02)于2016年5月30日11时17分,在我国在太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功将资源三号02星发射升空。这将是我国首次实现自主民用立体测绘双星组网运行,形成业务观测星座,

遥感图像融合方法比较

1 绪论 1.1研究目的及意义 20世纪90年代中后期以后,搭载许多新型传感器的卫星相继升空,使得同一地区的遥感数据影像数目不断增多。如何有效地利用这些不同时相、不同传感器、不同分辨率的遥感数据便成为了遥感工作者研究的瓶颈问题,然而解决这一问题的关键技术就是遥感影像数据融合。 遥感数据融合就是对多个遥感器的图像数据和其他信息的处理过程,它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据,按一定法则(算法)进行处理,获得比单一数据更精确、更丰富的信息,生成一幅具有新的空间、波谱和时间特征的合成图像。 遥感是不同空间、时间、波谱、辐射分辨率提供电磁波谱不同谱段的数据。由于成像原理不同和技术条件的限制,任何一个单一遥感器的遥感数据都不能全面的反映目标对象的特征,也就是有一定的应用范围和局限性。各类非遥感数据也有它自身的特点和局限性。影像数据融合技术能够实现数据之间的优势互补,也能实现遥感数据与地理数据的有机结合。数据融合技术是一门新兴的技术,具有十分广阔的应用前景。所以,研究遥感影像数据融合方法是非常必要的。 1.2研究现状及发展的趋势 1.2.1研究现状 20世纪美国学者提出“多传感器信息融合”的概念认为在多源遥感影像数据中能够提取出比单一遥感影像更丰富、更有效、更可靠的信息。之后由于军事方面的要求,使得遥感影像数据融合技术得到了很大的发展,美、英,德等国家已经研制出了实用的遥感数据融合处理的系统和软件,同时进行了商业应用。 1)、融合结构 融合的结构可分为两类:集中式和分布式。集中式融合结构:各传感器的观测数据直接被送到中心,进行融合处理,用于关联、跟踪、识别等。分布式融合结构:每个传感器独立完成关联、识别、跟踪,然后由融合中心完成配准、多源关联的融合。 2)、融合的层次 图像融合可分为:像元级融合、特征级融合和决策级融合。 像元级融合是最低级的信息融合,可以在像素或分辨单位上进行,又叫做数据级融合。它是对空间配准的遥感影像数据直接融合,然后对融合的数据进行特征提取和属性说明。 特征级融合是由各个数据源中提取特征信息进行综合分析和处理的过程,是中间层次的融合。特征级融合分为目标状态信息融合和目标特征融合。 决策级融合是在信息表示的最高层次上进行融合处理。首先将不同传感器观测同一目标获得的数据进行预处理、特征提取、识别,以建立对所观测目标的初步理论,然后通过相关处理、决策级融合判别,最终获得联合推断结果,从而为决策提供依据。

遥感影像融合处理方法

遥感影像融合处理方法 摘要:本文介绍了遥感影像数据融合技术,并给出了融合的一些基本理论、融合处理一般步骤以及常用融合处理方法,最后简要描述了融合评价的方式方法等。 关键词:遥感影像融合融合评价 1、前言 将高分辨率的全色遥感影像和低分辨率的多光谱遥感影像进行融合,获得色彩信息丰富且分辨率高的遥感融合影像的过程,成为遥感影像融合。全色影像一般具有较高空间分辨率,多光谱影像光谱信息较丰富,为提高多光谱影像的空间分辨率,可以将全色影像融合进多光谱影像。通过影像融合既可以提高多光谱影像空间分辨率,又能保留其多光谱特性。 2、遥感影像融合一般步骤 遥感影像信息融合一般流程主要分为两个阶段:图像预处理,图像融合变换。 图像预处理主要包括:几何校正及影像配准。几何校正主要在于去除透视收缩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响;影像配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。 3 常用融合方式 3.1 IHS融合 IHS(亮度I、色度H、饱和度S)变换就是将影像从RGB彩色空间变换到IHS空间来实现影像融合的一种方法。由光学、热红外和雷达(微波)等方式得到的不同波段遥感数据,合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统,而IHS色度空间提取出物体的亮度、色度、饱和度,它们分别对应每个波段的平均辐射强度、数据向量和的方向及其等量数据的大小。RGB颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。IHS变换法只能用三个波段的多光谱影像融合和全色影像融合。 3.2 小波融合 小波变换,基于遥感影像的频域分析进行的,由于同一地区不同类型的影像,低频部分差别不大,而高频部分相差很大,通过小波变换对变换区实现分频,在分频基础上进行遥感影像的融合,常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。

高分辨率遥感卫星介绍

北京揽宇方圆信息技术有限公司 高分辨率遥感卫星有哪些 高分辨率遥感可以以米级甚至亚米级空间分辨率精细观测地球,所获取的高空间分辨率遥感影像可以清楚地表达地物目标的空间结构与表层纹理特征,分辨出地物内部更为精细的组成,地物边缘信息也更加清晰,为有效的地学解译分析提供了条件和基础。随着高分辨率遥感影像资源日益丰富,高分辨率遥感在测绘制图、城市规划、交通、水利、农业、林业、环境资源监测等领域得到了飞速发展。 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构,而且是整合全球的遥感卫星数据资源,分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像,包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务,各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据,是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构,提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务,最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。 一、卫星类型 (1)光学卫星:worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、北京二号、高景一号、资源三号、高分一号、高分二号、环境卫星。 (2)雷达卫星:terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星 (3)侦查卫星:美国锁眼卫星全系例(1960-1980) 二、卫星分辨率 (1)0.3米:worldview3、worldview4 (2)0.4米:worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A (3)0.5米:worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades

高分辨率遥感图像融合方法的比较正式

包头师范学院 本科学年论文 论文题目:高分辨率遥融图像融合方法比较院系:资源与环境学院 专业:地理信息系统 学号:0912430022 姓名:郭殿繁 指导教师:同丽嘎 撰写学年:2010 至2011 学年 二零一零年十二月

摘要:目前,遥感中高分辨率全色遥感影像和低空间分辨率的多光谱遥感影像融合是影像融合技术应用的主流。本文通过对遥感影像四种融合方法的研究,并且用呼和浩特市快鸟影像图像融合举例,加深对四种融合方法的理解和理论应用,最后通过截取呼和浩特市快鸟影像的原始多波段彩色影像和原始高分辨率全色波段影像的一部分进行四种融合方法来进行精度的比较,以ENVI4.7软件作为平台,最终得出,Gram-Schmidt变换效果最好,HSV变换融合效果最差。 关键词:图像融合;PCA变换;Gram-Schmidt变换;Brovey变换;HSV变换;精度比较 Abstract: At present, the remote sensing high resolution full-color remote sensing image and low spatial resolution multi-spectral remote sensing image fusion is image fusion technology application of mainstream. This article through to four kinds of remote sensing image fusion method with the principle and analysis, and in Hohhot, fast image image fusion for example, the bird to deepen the understanding of four fusion method and theory, and finally by intercepting the original image Hohhot fast bird multichannel color image and primitive high-resolution full-color band image on the part of four fusion method for precision compared to ENVI4.7 software as a platform to finally arrive, the best effect, Schmidt transform - the worst. Fusion result transformation HSV. Key words: image fusion, PCA transform; Schmidt transform; the - Brovey transform; HSV transform; Precision;

利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告

遥感图像处理实习报告 实验内容:影像融合与增强 班级:测绘1102班 学号:13 姓名: 指导老师:陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强

一、实习内容: 1.掌握ENVI中各种影像融合方法,并比较各方法的优缺点; 2.熟悉ENVI图像增强操作; 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的: 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点; 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较; 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作; 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤: 1.图像融合: 三波段融合: HSV和Color Normalized (Brovey)变换: 1)从ENVI主菜单中,选择File → Open Image File,分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中; 2)选择多光谱3,2,1波段(可以根据需要选择)对应R,G,B,点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1; 3)在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV; 4)在Select Input RGB Input Bands对话框中,选择Display #1,然后点击OK。 5)从High Resolution Input File对话框中选择全色影像,点击OK。 6)从HSV Sharpening Parameters对话框中,选择重采样方法,并输入输出路径和文件名,点击OK。即可完成HSV变换融合;

中国遥感卫星 分辨率

中国遥感卫星分辨率 2008年在酒泉使用“长征二号丁”运载火箭发射遥感四号”地面分辨率达0.5米 2009年人民网科技北京11月5日电,据中国科协消息,近日,“高分辨率卫星SAR技术与应用专题研讨会”在浙江省杭州市开 幕,这是全国性的高技术学术会议。 近几年来,随着SAR技术研究的进展和技术水平提高,航空和卫星SAR设备的性能得到了大幅度的提高。高分辨率 雷达卫星的地面分辨率达到了1米。同时,SAR卫星数据凭 借其全天时、全天候、侧视的对地观测特性和优势,互补了 高分辨率可见光数据相应的缺憾,业已成为定期动态监测和 应急反应的重要数据,以高分辨率雷达卫星广泛应用为标志 的SAR技术与应用将步入新纪元 海洋三号卫星将成为我国利用SAR获取空间分辨率最高的卫星;卫星具有多达10余种观测模式,工作模式灵活多样,分辨率为3~1000m,观测幅宽为5~650km, 海洋三号卫星将成为我国利用SAR获取空间分辨率最高的卫星;卫星具有多达10余种观测模式,工作模式灵活多样,分辨率为3~1000m,观测幅宽为5~650km, TG的中巴资源2B卫星。全色分辨率2.37米的卫星影像,比法国SPOT5的插值2.5米分辨率要好些, 民用遥感卫星对国家的社会经济发展有着非常有益的作用。所以遥感卫星的发展要同国家经济发展战略联系起来,只有这样才能最大限度地发挥遥感卫星的效力,同时也

能为遥感卫星自身的生存发展创造良好的条件。印度、加拿大等国空间技术基础并不很好,起步也较晚,但他们抓住与其国民经济密切相关的遥感卫星,将有限资金集中于重点项目,使卫星系统有效地服务于经济和科研活动,因而取得很好的效益。 “北京一号”小卫星全重166公斤,在轨寿命为5年,卫星上装有4米全色和32米多光谱双传感器 “资源一号”CBERS-02B星于2007年9月19日成功发射,星上不仅搭载了19.5m的中分辨率多光谱CCD相机,还首次搭载了一台自主研制的高分辨率HR相机,其分辨率高达2.36米,是目前国内最高分辨率的民用卫星。 中国"遥感五号"的分辨率很可能达到0.1米。而12月1日发射的"遥感四号"的分辨率才0.5米,中国怎么可能在15天内把分辨率从0.5米提高到0.1米。 依靠国家需求的牵引和在光学仪器领域多年的技术积累,长春光机所成功争取到了天绘一号卫星有效载荷----立体测绘相机的研制任务。其中CCD相机地面像元分辨率5米,光谱范围0.51μm~0.69μm,相机交会角25°;多光谱相机地面像元分辨率10米,范围0.43μm~0.52μm,0.52μm~0.61μm,0.61μm~0.69μm,0.76μm~0.90μm。成像幅宽60公里,轨道高度500公里,相机几何精度、结构稳定性要求高,研制周期短,长春光机所将全力完成好项目研制工作。 1个城市8个站 1999年美国国家航空航天局的新一代地球观测系统TERRA卫星成功发射。卫星上装载的中分辨率成像光谱仪(MODIS)免费实时直接向地面广播地表信息。这些数据对于科学研究、教学、政府决策等是不可多得的国际数据资源,可以应用在科学家对大气温度、降水、辐射、臭氧等方面的研究上,可以支持关于宏观的土地覆盖变化、生物生长量变化、生态环境监测等方面的研究,包括植被指数、叶面积指数、生物量、粮食估产、沙漠化监测、冰雪分布、森林和草原火灾监测等。它是中国短缺的数据资源。目前还没有相应的数据资源可以替代。 要想获得这些宝贵的数据,首先必须建立地面接收点。据了解,目前的MODIS数据接收站如全套引进美国设备需要100万美元左右,即使是国产设备也要180万人民币左右。尽管很贵,仅两年多时间,全国就建立了14个民用接收站,仅北京就有不同单位建立了8个接收站,北京也因此成为全世界MODIS 站密度最大的城市。据有关专家介绍,在北京接收范围,一个站点就可以接收到几乎覆盖中国陆地的全部以及日本、朝鲜半岛、蒙古和俄罗斯远东部分地区的全部数据。

遥感图像的假彩色合成

北京化工大学 学士学位论文 遥感图像的假彩色合成 姓名:刘晓璐 班级:信息与计算科学0304班 学号:200362102

遥感图像的假彩色合成 摘要:遥感,作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段,在世界范围内及其我国的许多政府部门,科研单位和公司得到了广泛的应用。在遥感数据源向着更高光谱分辨率和更高空间分辨率发展的同时,处理技术也更加成熟;在应用上,结合了地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS),向着更系统化,更定量化方向发展,使遥感数据的应用更加广泛和深入。 假彩色增强是将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像,从而达到增强彩色对比,使某些图像达到更加醒目的目的。 本文的主要目的就是大遥感的多光谱图像用自然彩色显示。在遥感的多光谱图像中,有些是不可见光波段的图像,如近红外,红外,甚至是远红外波段。因为这些波段不仅具有夜视能力,而且通过与其他波段的配合,易于区分地物。 用假彩色技术处理多光谱图像,目的不在于使景物恢复自然的彩色,而是从中获得更多的信息。为了实现这样的目的,本文采用了MATLAB数学软件编程的方法以及运用Envi4.2 软件直接编辑图像这两种方法,并对其进行对比,得出最优的合成图像。 关键词:图像融合,假彩色合成,彩色增强,灰度级,RGB图像,

False color mapping for image fusion Abstract: A pixel-based color-mapping algorithm is presented that produces a fused false color rendering of two gray-level images representing different sensor modalities. The resulting images have a higher information content than each of the original images and retain sensor specific image information. The unique component of each image modality is enhanced in the resulting fused color image representation. First, the component of two original input images is determined. Second, the common component of each image. Third, the unique component of each image modality is subtracted from the image of the other modality. This step serves to enhance the representation of sensor-specific details in the final fused result. Finally, a fused color image is produced by displaying the images resulting from the last step through, respectively, the red and green channels of a color display. The method is applied to fuse thermal and visual images. The results show that the color mapping enhances the visibility of certain details and preserves the specificity of the sensor information. The fused images also have a fairly natural appearance. The fusion scheme involves only operations on corresponding pixels. The resolution of the input images. Before fusing, the contrast of the images can be enhanced and their noise can be reduced by standard image processing techniques. The color mapping algorithm is computationally simple. This implies that the investigated approaches can eventually be applied in real time and that the hardware needed is not too complicated or too voluminous(an important consideration when it has to fit in an airplane, for instance). Key words: image fusion, false color mapping, color enhances, gray-level, RGB images

几种典型高分辨率商业遥感卫星系统

几种典型高分辨率商业遥感卫星系统 1.2.1 IKONOS卫星系统 1.基本情况 IKONOS是空间成像公司(Space Imaging)为满足高解析度和高精度空间信息获取而设计制造,是全球首颗高分辨率商业遥感卫星。IKONOS-1于1999年4月27日发射失败,同年9月24日,IKONOS-2发射成功,紧接着于10月12日成功接收到第一幅影像。 IKONOS卫星由洛克希德—马丁公司(Lockheed Martin)制造,重1600lb,由Athena II 火箭于加利福尼亚州的范登堡空军基地发射成功,卫星设计寿命为7年。它采用太阳同步轨道,轨道倾角98.1o,平均飞行高度681km,轨道周期98.3min,通过赤道的当地时间为上午10:30,在地面上空平均飞行速度为6.79km/s,卫星平台自身高1.8m,直径1.6m。 IKONOS卫星的传感器系统由美国伊斯曼—柯达公司(Eastman Kodak)研制,包括一个1m分辨率的全色传感器和一个4m分辨率的多光谱传感器,其中的全色传感器由13816个CCD单元以线阵列排成,CCD单元的物理尺寸为12μm x 12μm,多光谱传感器分四个波段,每个波段由3454个CCD单元组成。传感器光学系统的等效焦距为10m,视场角(FOV)为0.931o,因此当卫星在681km的高度飞行时,其星下点的地面分辨率在全色波段最高可达0.82m,多光谱可达3.28m,扫描宽度约为11km。传感器可倾斜至26o立体成像,平均地面分辨率1m左右,此时扫描宽度约为13km。IKONOS的多光谱波段与Landsat TM的1—4波段大体相同,并且全部波段都具有11位的动态范围,从而使其影像包含更加丰富的信息。 IKONOS卫星载有高性能的GPS接收机、恒星跟踪仪和激光陀螺。GPS数据经过后处理可提供较精确的星历信息;恒星跟踪仪用以高精度确定卫星的姿态,其采样频率低;激光陀螺则可高频地测量成像期间卫星的姿态变化,短期内有很高的精度。恒星跟踪数据与激光陀螺数据通过卡尔曼滤波能提供成像期间卫星较精确的姿态信息。GPS接收机、恒星跟踪仪和激光陀螺提供的较高精度的轨道星历和姿态信息,保证了在没有地面控制的情况下,IKONOS卫星影像也能达到较高的地理定位精度。 2.成像原理 与Landsat和SPOT-4卫星相比,IKONOS卫星的成像方式更加灵活,其传感器系统采用独特的机械设计,可以十分灵活地以任意方位角成像,偏离正底点的摆动角甚至可达到60o。IKONOS卫星360o的照准能力使其既可侧摆成像以获取异轨立体或缩短重访周期,也可通过沿轨道方向的前后摆动同轨立体成像,具有推扫、横扫成像能力。 IKONOS卫星能获取同轨立体影像。当卫星接近目标时,传感器光学系统先沿着轨道向前倾斜,照准目标区域并采集第一幅影像,接着控制系统操纵传感器向后摆动,大约100s 后再次照准目标区并采集第二幅影像,如图1.1所示。由于IKONOS卫星利用单线阵CCD 传感器,通过光学系统的前后摆动实现同轨立体成像。因此,相应的立体覆盖是不连续的。

IKONOS卫星遥感影像解译数据分辨率是多少

IKONOS卫星遥感影像解译数据分辨率是多少? IKONOS卫星简介 IKONOS为美国DigitalGlobe公司的高分辨率遥感卫星,于1999年09月24日发射,其影像分辨率达0.82米,为全球首颗提供1米以下分辨率的商用光学卫星,揭开了高分辨率卫星影像的时代。--广西善图科技。 IKONOS卫星基本参数

IKONOS卫星影像样片 IKONOS卫星影像 IKONOS卫星影像 卫星遥感数据分类: 一、卫星分辨率 1.0.3米:worldview3、worldview4 2.0.4米:worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A 3.0.5米:worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号 4.0.6米:quickbird、锁眼卫星 5.1米:ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号 6.1.5米:spot6、spot7、锁眼卫星 7.2.5米:spot5、alos、资源三号、高分一号(4颗)、高分六号、锁眼卫星 8.5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米

9.10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星 10.15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米 二、卫星类型 1.光学卫星:spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、高分一号、高分二号、高分六号、北京二号、高景一号、资源三号、环境卫星。 2.雷达卫星:terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星 3.侦查卫星:美国锁眼卫星全系例(1960-1980) 4.高光谱类卫星:高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星 三、卫星国籍 1.美国:worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星 2.法国:pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6 3.中国:高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号、资源三号等 4.德国:terrasar-x、rapideye 5.加拿大:radarsat-2 四、卫星发射年份 1.1960-1980年:锁眼卫星(0.6米分辨率至10米) 2.1980-1990年:landsat5(tm)、spot1 3.1990-2000年:spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos 4.2000-2010年:quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos 5.2010-至今:高分一号、高分二号、高分三、高分四、高分五、高分六号、高分七、spot6、spot7、资源三号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星

三种图像融合方法实际操作与分析

摘要:介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验,对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理,生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像,简要分析比较三种图像融合方式的各自特点,择出本次实验的最佳融合方式。 关键字:遥感影像;图像融合;主成分变换;乘积变换;比值变换;ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同,任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征,而不能反应出全部特征。因此,与单源遥感影像数据相比,多源遥感影像数据既具有重要的互补性,也存在冗余性。为了能更准确地识别目标,必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来,利用融合技术,针对性地去除无用信息,消除冗余,大幅度减少数据处理量,提高数据处理效率;同时,必须将海量多源数据中的有用信息集中起来,融合在一起,从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息,进行各种信息特征的互补,发挥各自的优势,充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中,针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果,即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像,融合方法的选择取决于融合影像的应用,但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的,这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式(主成分变换融合,乘积变换融合,比值变换融合),对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多

光谱信息的SPOT图像进行融合处理,生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ,SPOT图像,分辨率10米,有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ,SPOT图像,分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中,PCI适合用于影像制图,ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大,ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好,而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术,友好、灵活的用户界面和操作方式,面向广阔应用领域的产品模块,服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS(遥感图像处理和地理信息系统)集成功能,为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日,鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE,所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本,新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品,就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清

高分辨率卫星影像卫星参数表

北京揽宇方圆信息技术有限公司 表1:商业光学高分辨率卫星参数一览表

北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构,而且是整合全球的遥感卫星数据资源,分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像,包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务,各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据,是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构,提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务,最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。

优势: 1:北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司,经营时间久,行业口碑相传,1800个行业用户选择的实力见证。 2:北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务,数据查询网址是卫星公司网。 3:北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件,遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验,并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权,最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。 4:北京揽宇方圆国家高新技术企业,通过ISO900认证的国际质量管理操作体系,无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量,都能得到保障。 5:影像数据官方渠道:所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据,全球公众数据查询网址公开查询,影像数据质量一目了然,数据反应客观公正实事求是,数据处理技术团队国标规范操作,提供的是行业优质的专业化服务。 6:签定正规合同:影像数据服务付款前,买卖双方须签订服务合同,提供合同相应的正规发票,发票国家税网可以详细查询,有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7:对公帐号转款:合同约定的对公帐号,与合同主体名发票上面的帐号名称一致,是由工商行政管理部门核准的公司银行账户,所有交易记录均能查询,保障资金安全。 8:售后服务:完善的售后服务体制,全国热线,登陆官网客服服务同步。 技术能力说明 北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件,遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验,并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权,最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。

我国的几大遥感卫星资料 中国的遥感卫星

我国的几大遥感卫星资料中国的遥感卫星我国的几大遥感卫星 目前我国常用的商业用途的遥感卫星主要是高分系列、资源系列 和环境系列。高分系列:高分一号、高分二号 资源系列:资源三号、资源一号02C 环境系列:环境一号A、B 高分一号 高分一号卫星是中国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星,于xx 年4月26日12时13分04秒由长征二号丁运载火箭发射。GF-1卫 星搭载了两台2m分辨率全色/8m分辨率多光谱相机,四台16m分辨 率多光谱相机。高分一号卫星的宽幅多光谱相机幅宽达到了800公里。目前高分一号影像数据已上线遥感集市。 卫星参数 高分二号

高分二号卫星是我国自主研制的首颗分辨优于1米的民用光学遥 感卫星,于xx年8月19日用长征四号乙运载火箭成功发射,标志着我国遥感卫星进入了亚米级“高分时代”。 GF-2卫星搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机,具有 亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点,有效地提升了卫星综合观测效能,达到了国际先进水平。 卫星参数 资源三号 资源三号卫星是我国首颗民用高分辨率光学传输型立体测图卫星,于xx年1月由“长征四号乙”运载火箭成功发射升空,填补了我国 立体测图领域的空白,具有里程碑意义。 ZY-3卫星搭载了四台光学相机,包括一台地面分辨率2.1m的正 视全色TDI CCD相机、两台地面分辨率3.6m的前视和后视全色TDI CCD 相机、一台地面分辨率5.8m的正视多光谱相机。 资源一号02C

资源一号02C卫星曾经是我国民用遥感卫星多光谱相机分辨率最高的卫星,于xx年12月22日成功发射,当时填补中国国内高分辨率遥感数据的空白。 ZY-1 02C卫星搭载两台HR相机,空间分辨率为2.36米,两台拼接的幅宽达到54km; 搭载的全色及多光谱相机分辨率分别为5米和10米,幅宽为60km从而使数据覆盖能力大幅增加,使重访周期大大缩短。 环境一号 环境一号卫星是用于环境与灾害监测预报的对地观测系统,由两颗xx年9月发射的光学卫星(HJ-1A卫星和HJ-1B卫星)和一颗xx年11月发射的雷达卫星(HJ-1C卫星)组成。 HJ-1A光学有效载荷为2台宽覆盖多光谱可见光相机和1台超光谱成像仪,HJ-1B光学有效载荷为2台宽覆盖多光谱可见光相机和1台红外相机,HJ-1C有效载荷为合成孔径雷达,其中HJ-1A还承担亚太多边合作任务,搭载泰国研制的Ka通信试验转发器。HJ-1A和HJ-1B 双星在同一轨道面内组网飞行,可形成对国土两天的快速重访能力。

国外遥感卫星影像发展现状

国外遥感卫星影像发展现状 1.1法国SPOT卫星系统 法国SPOT卫星系统历经3代发展,目前在轨为SPOT-4和SPOT-5。 SPOT4于1998年3月发射,它增加了一个短波红外波段(1.58-1.75um);把原0.61-0.68um的红波段改为0.49-0.73um包含“红”的波段,并替代原全色波段,可以产生分辨率10m的黑白图像和分辨率20m的多光谱数据;增加了一个多角度遥感仪器,即宽视域植被探测仪Vegetation(VGT),用于全球和区域两个层次上,对自然植被和农作物进行连续监测,对大范围的环境变化、气象、海洋等应用研究很有意义。VGT被设计为垂直方向的空间分辨率1.15km,扫描宽度2250km,可见光一短波红外波段0.43-1.75um 共5个波段。它们为蓝波段0.43-0.47um、绿波段0.50-0.59um、红波段0.61-0.68um,近红外波段0.79-0.89um、短波红外波段1.58-1.75um。SPOT4中的VGT和HRVs将使同一区域有可能同时获得较大范围的粗分辨率数据和小范围的细分辨率数据。

SPOT5于2002年5月4日发射,星上载有2台高分辨率几何成像装置(HRG)、1台高分辨率立体成像装置(HRS)、1台宽视域植被探测仪(VGT)等,空间分辨率最高可达2.5m,前后模式实时获得立体像对,运营性能有很大改善,在数据压缩、存储和传输等方面也均有显著提高。 表3-1SPOT系列卫星参数对比 目前法国正在研制部署SPOT系列卫星后续任务,保持数据连续性,巩固光学卫星在欧洲的领先地位,第4代SPOT卫星SPOT-6和SPOT-7卫星,分别计划于2012年和2014年发射,寿命预期为十年。 SPOT6和SPOT7结构类似于Pleiades卫星,轨道高度也为694公里,两星位于同一轨道面,相位差为180度,降交点地方时为10:00,具备±30°侧摆能力。卫星全色影像分辨率1.5m,多光谱影像分辨率6m,成像幅宽60km。 1.1法国Pleiades卫星系统 “昴宿星”卫星(Pleiades)是法国在SPOT之后研制部署的又一型号高分辨率卫星。“昴宿星”(Pleiades)星群由Pleiades-1和Pleiades-2组成,Pleiades-1卫星已于2011年12月发射,业已投入运营。 Pleiades是一种便捷、灵巧的高分辨率光学遥感卫星。为了适应对地观测的发展的需要,Pleiades对卫星进行全新的设计,对传感器也进行了较大的调整,一方面继续保持了SPOT系列卫星在波段设置、立体成像、星座运行等方面的特点,另一方面在空间分辨率、观测灵活性以及数据获取模式等方面进行重新设计,使Pleiades卫星成为未来5年内具有较高技术水准和较强竞争力的对地观测遥感卫星。 在卫星的下行数据通道设置方面,Pleiades卫星有3个X波段的下行数据通道,每个通道的传输率为150Mbps,总传输速率为450Mbps。同时,扩大了星上记录仪的容量,达到750Gb,是SP0T-5卫星星上存储容量的8倍,能够保存约250景图像数据。

中国突破高分辨率遥感卫星测绘关键技术

中国突破高分辨率遥感卫星测绘关键技术 卫星测图是一个国家对地观测水平的重要标志。长期以来,中国卫星影像精度不高,一直依靠航空影像和国外卫星影像进行测图。 在10日举行的国家科技奖励大会上,“国产民用高分辨率立体测图卫星测绘和应用关键技术”项目获得国家科技进步一等奖。这一项目结束了中国遥感卫星难以测图的历史,打破了国外的技术封锁和数据垄断,使中国成为国际上少数几个掌握成套卫星测绘技术的国家。 2012年1月9日,中国首颗民用高分辨率立体测图卫星资源三号发射成功,随后不到一个月时间内,资源三号卫星应用系统的第一幅地形图就产生了,并且平面与高程精度都优于3米,测绘精度超过了国外同类卫星。 “此前,中国1:5万卫星测绘数据源基本依赖国外卫星。”资源三号卫星工程应用系统总设计师、国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心副主任唐新明介绍说,这个项目实现了国产遥感卫星从“有”到“好用”、从示范应用到业务化运行的根本性转变。项目实现了五项第一,将无地面控制卫星测图的精度提高了近百倍。 唐新明说,这一项目突破了困扰中国高分辨率遥感数据长期依赖进口的瓶颈。资源三号成功应用不久,国外同类卫星数据的价格就大幅下降,从每平方公里40元降至6元。更重要的是,这一技术跨越对维护国家安全具有重大意义。 目前资源三号应用系统基本实现规模化、业务化生产,能实现当

天接收数据、当天完成处理,业务化生产水平也已完全与国际接轨。为测绘、国土、地矿、水利等众多行业提供了5000万平方公里的影像,为全国1:5万基础地理信息数据库更新工程、全国首次地理国情普查等国家重大项目提供了1500万平方公里的影像,同时还向美国、澳大利亚等30多个国家、地区提供了450万平方公里的影像数据。 在资源三号之后,中国计划用10年至15年时间建立测绘遥感卫星体系。目前3颗资源三号后续测绘卫星已纳入国家相关规划,2014年力争发射资源三号02星,实现两颗资源三号测绘卫星组网运行。

遥感图像融合质量评价方法

遥感图像融合质量评价方法 武坚李崇伟王积武李相全 (68011部队甘肃兰州 730020) 摘要:图像融合可为摄影测量与遥感提供高质量的遥感融合图像。遥感融合图像质量如何是图像使用者关心的一个重要问题。本文运用主观评价、客观评价、几何质量等三种评价方法对融合后的遥感图像的质量展开讨论。实践表明这些评价方法能够保证融合后图像高质量地应用于摄影测量与遥感生产。 关键词:主观评价客观评价几何质量质量评价 1.前言 摄影测量与遥感[1]是以数字影像为基础,来确定被摄物体的形状、大小、空间位置及其性质。遥感图像是摄影测量与遥感最原始、最基本的资料。高质量的遥感图像是完成摄影测量与遥感的基础。遥感影像融合[2]是将多传感器、多时相、多光谱和多分辨率影像的各自局部优势信息整合处理,以提供高分辨率、多光谱的单一图像,解决遥感影像解译过程中信息不足的问题。由此看出,图像融合可以为摄影测量与遥感提供高质量的遥感影像。 2.图像融合的评价方法 当前对融合后图像的质量评价主要是主观目视与统计相关信息参数相结合的办法,即:利用目视效果和信息熵、清晰度、平均梯度、偏差指数、均方根误差等参数统计分析,而对融合后图像的几何量测性则关注较少。对于摄影测量与遥感应用,几何精度是一个很重要的因素。本文结合摄影测量与遥感应用角度,来对分析融合后图像的质量做出评价。 站在通用图像处理角度,目前大多数对影像质量评价分为主观评价和客观评价,并结合起来使用。主观评价是通过目视观察进行分析,客观评价是利用图像的统计参数进行判定。严格意义上讲,融合图像的主客观评价应该是一致的,即图像的统计参数特征应该符合人眼的目视感觉。但由于遥感图像融合具有特殊性,它不仅仅要求提高融合图像的空间分辨率,而且要尽可能制约[2]。因此,对遥感融合图像的质量评价,应综合考虑空间细节的增强和光谱保持原始图像的光谱特征。此外,这两个要求在很大程度上是不太相容,相互信息的保持两个方面,利用图像的统计参数结合目视观察来分析与评价。 对于摄影测量与遥感而言,影像的几何质量(影像的可量测性)是很重要的一个因素,它将决定融合图像能否达到数字地形图生产的精度限差[4]。因此,从主观、客观、几何质量等三个方面对做出质量评价可以保证融合后图像高质量地应用于摄影测量与遥感生产。

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