地理国情普查中卫星遥感影像数据的处理

张琛

摘要：近年来随着测绘地理信息行业的快速发展，遥感影像在种类增加的同时也得以广泛应用，特别是在地理国情普查项目中作用显著。本文重点对地理国情普查中卫星遥感影像数据的处理方法进行探讨。

关键词：地理国情普查；卫星遥感；影像数据

地理国情普查采用的数据源主要有多源航空航天遥感影像、基础地理信息数据、行业专题数据资料、其他参考资料等。最基本的也是最重要的数据源就是多源航空航天遥感影像。在地理国情普查中，地表覆盖数据是表达与自然资源环境相关的地形地貌、植被覆盖、水域、荒漠与裸露地表等地理要素的类别、位置、范围等特征，并掌握其空间分布状态。多源航空航天遥感影像数据作为地理国情普查的主要数据源，必须对大量的遥感图像进行处理和加工，以满足地理国情普查需要。

一、数据源准备

在处理遥感影像前，需要对原始数据进行整理准备，所有涉及的数据都必须符合地理国情普查数字正射影像生产技术的相关规定。包括数据内容、数据模式、适用范围、相关技术指标、影像数据源、生产作业方法和流程、质量要求、元数据和数据组织等方面。

二、卫星影像图的构型

卫星影像正射图的制作是一项极其复杂、涉及面广泛的工作，主要包括前期的卫星遥感影像数据资料的采集，数字与图像资料的纠错、多光谱影像的配准、影响的统一和融合以及影像制作后期对重叠区、色调以及图像的调整和嵌入等。图像的调整和嵌入需要将大量分辨率不同、形状不同、研究区和交界处不同的图像资料整合起来，再进行纠错、配准和最后图片的镶嵌。因此，制作一幅效果良好、比例均衡的数字影像镶嵌图要经历以下步骤。

（一）找准重叠区

卫星影像正射图的制作过程中面对大量的图片，可能会出现研究区域重叠、交接处重叠或者图形重复等情况，这些情况是非常常见的。但是如何将这些重叠区寻找出来并在图形资料中标记，有利于后期的图像镶嵌呢？这里就必须要注意到以下两个方面：其一，找准相邻图像的重叠区域；其二，确定重叠区域后要以不同的记号标注。

（二）调整色调

调整色调是正射影像图制作中一个重要环节，不同分辨率、不同成像条件或者图片之间存在许多差异的图像，由于要实现卫星影像正射图的完整效果，因此镶嵌的图像的差异性较大、辐射水平不同的话，会严重因想到图像形成的最后质量，图像的光感度、亮度的差异也就会千姿百态，不能够成为一幅比例均衡的卫星影像正射图。因此，这个环节中要注重图像色彩、色调的调节。因此，在调节色彩和色调时要寻找颜色相近、色调差异小的图像，而色彩差异较大的图像，要采用专门的技术对其进行调整，以实现整体效果。

（三）卫星影像数据的正射纠正

原始影像数据由全色波段和多光谱影像数据两部分组成，为了制作满足需要的数字正射影像图，必须分别对两部分数据进行正射纠正和配准，再进行分辨率融合，形成高分辨率空间信息和多光谱彩色信息的融合影像数据。

根据全景或局部区域的地形特点，在全色影像均匀选取若干微分或多项式纠正所需控制点，基于物理模型对全色波段影像数据进行正射纠正。以单景全色波段影像为纠正单元，导入传感器参数文件，导入DEM；一般地区在每景选取14个以上的控制点且点位均匀分布，景与景之间接边处控制点连线范围允许有重叠，但决不允许有控制漏洞。软件自动解求模型，通过同名控制点像元坐标对大地坐标进行逻辑配赋，计算控制点坐标值误差ΔX和ΔY、点位残差RMS及中误差RMS，作业中需列表输出以便用于精度评定。对某些地形较复杂地区进行正射纠正时，为满足精度要求，要适当增加控制点的个数，如有必要还需将单景影像裁切为若干小景，分区进行选点和纠正，并保证相邻分区有影像重叠带和公共控制点。

对全色波段影像数据进行正射纠正后，对其进行重采样。重采样过程就是以全色波段本身的地面分辨率为间隔，对原未纠正图像经控制点逻辑配赋的像元值计算生成一幅纠正图像的过程，即对影像进行物理正射纠正。

（四）影像图的无缝镶嵌

在遥感图像的应用中，当研究区处于几幅图像的交接处或研究区较大需多幅图像才能覆盖时，需要把覆盖研究区的那些图像配准，进而把这些图像镶嵌起来，便于更好的统一处理、解译、分析和研究。所谓影像图镶嵌就是对若干幅互为邻接的遥感数字图像通过彼此间的几何镶嵌、色调调整、去重叠等数的自动过渡处理，生成无缝镶嵌的影像。虽然ImagcXuite在匀光时对绝大多数影像都能够处理得很好，而且在绝大多数情况下能够生成效果比较好的无缝镶嵌影像，但也不排除一些特殊情况。如ImagcXuite本身的调色功能并不强，当用于匀光的所有影像都存在偏色时，仅仅通过ImagcXuite的处理并不能得到完全令人满意的结果。这时就需要借助其他专业的影像处理软件如photoshop把其中的一幅影像调整到比较好的效果，然后将调整后的影像作为主影像，再对其他影像进行匀光处理，就能得到比较好的效果。

三、卫星遥感影像融合处理

遥感影像数据融合是为了提高遥感影像数据的空间分辨率和光谱分辨率，增强遥感影像判读的准确性，提高数据的使用效率。它的实质是在统一地理坐标系中将对同一目标检测的多幅遥感图像数据采用一定的算法，生成一幅新的、更能有效表示该目标信息的图像。目前，应用较多的融合方法有IHS变换、Brovey变换、PC融合算法等，对于不同的卫星数据源，它们的融合效果往往差别很大。

遥感影像融合一般可分为：像素级、特征级和决策级融合。像素级融合是指将配准后的影像对像素点直接进行融合。优点是保留了尽可能多的信息，具有较高精度。缺点是处理信息量大、费时、实时性差。由于像素级融合是基于最原始的图像数据，能更多地保留图像原有的真实感，提供其它融合层次所不能提供的细微信息，因而应用广泛，推荐使用Pansharping融合算法，它能最大限度地保留多光譜影像的颜色信息和全色影像的空间信息，融合后的图像更加接近实际。

对于缺失蓝波段的卫星遥感影像来说，一般可用近红外波段来替代蓝波段，同时对绿波段进行处理。通过RGB={B2，（B1+B2+B3）/3，B3}的方式进行假彩色合成，可合成接近自然的颜色。

对于四波段并具有RGB的影像，由于秋冬季节、制图需要或植被识别等需对绿色进行增强，而简单的通过RGB颜色不能满足需求的时候，因近红外对绿色等植被反应灵敏，可在绿波段加入近红外波段，RGB={B3，（B2*x+B4*y），B1；x（0～1），y（0～1），X，Y则根据影像成像时间或需要进行调节}，从而达到增强绿色的目的。

对遥感影像融合质量检查的内容主要有：一是融合影像是否有重影、模糊等现象；二是融合影像是否色调均匀、反差适中；三是融合影像纹理是否清楚；四是波段组合后图像色彩是否接近自然真彩色或所需要的色彩。

结束语

随着地理国情普查的持续推进与卫星遥感影像数据处理技术能力的提高，对卫星遥感影像数据的处理与应用必将成为热点。本文对地理国情普查中卫星遥感影像数据的处理做了初步的研究和探讨，并针对主要数据源准备、卫星影像图的构型与融合方法进行了介绍。要想更好的做好卫星遥感影像数据处理工作，有些关键技术还有待改进，很多工作需要进一步研究。

参考文献

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