遥感数据预处理

如题所述

一、遥感图像辐射校正

采用辐射校正消除误差,包括内部误差(因传感器灵敏度特性引起的辐射误差)和环境影响(因大气影响引起的辐射误差)。内部误差是系统的、可以预测的,通过卫星发射之前的辐射定标和运行过程中的星上辐射定标、替代(场地)辐射定标来确定。自然界环境影响是变化的、不确定的,是非系统误差。

本研究进行了LandsatETM+图像的辐射校正。

对LandsatETM+图像,通过内部误差辐射校正得到遥感影响的表观反射率,分两步骤完成:

(一)计算光谱辐射亮度L

随着时间的推移,LandsatETM+星载传感器的光电变换系统的灵敏度特性会发生偏差,通过地面定期测定,并根据测量值进行校正,光谱辐射亮度与图像DN值之间的关系为

岩溶石漠化治理的地学模式研究

式中增益值(Gain)与偏移值(Bias)在遥感数据获取的同时,得到并记录在遥感数据的头文件中,在购买遥感数据时获得了DN为传感器记录的像元灰度值。利用以上公式可消除传感器造成的辐射误差,将传感器记录的灰度值转换为像元目标星上的辐射值。

(二)计算表观反射率ρ

表观反射率ρ根据公式为

式中:L为根据图像DN值计算出来的光谱辐射亮度;D为日地之间距离(天文单位);ESUN为大气层顶的平均太阳光谱辐照度;θ是太阳天顶角。日地距离和太阳天顶角随时间的变化而变化,1999年12月27日D值为0.9839,128/42图像之θ为53.756°;128/43图像之θ为54.9°。

二、遥感图像几何纠正

(一)坐标系的选择及控制点采集

石漠化信息提取所需的影像坐标系采用1954北京坐标系,高斯-克吕格投影,6度分带。

影像图的几何纠正精度在很大程度上依赖于控制点的精度、分布和数量,为保证控制点的精度,所有控制点均在1∶5万地形图上选取。要求控制点均匀分布,即图幅的中心和四角均有控制点。

(二)几何纠正模型

采用多项式纠正法对遥感图像的坐标进行重新变换,变换公式表达为:

岩溶石漠化治理的地学模式研究

式中:x,y为代表图像原始坐标;X,Y为代表图像纠正后的坐标。

齐次多项式的项数(即系数个数)N与其阶数n有着固定的关系为

岩溶石漠化治理的地学模式研究

工作过程中,按最小二乘法原理求得N个多项式系数。为了保证多项式的稳定和减少控制点测量误差对纠正图像的影响,选取了多个控制点。

(三)重采样方法的使用

图像的几何纠正过程中必然要对图像进行重采样,也就是要重新计算新的坐标系下图像的亮度值。根据图像重建理论,理想的重采样函数为sinc函数,但是由于sinc函数是定义在无穷域上的,同时又包括三角函数计算,实际使用很不方便,因此采用近似函数来代替。

(四)影像图的控制精度

卫星影像图的精度主要取决于纠正过程中的控制点精度。为保证精度,所有控制点均在1∶5万地形图上选取,并保证图像控制点误差小于1个像元。

(五)遥感图像剪裁与格式转换

为了方便人—机交互解译与控制解译精度、解译成果的拼接等工作,对实验区生成标准的遥感影像平面图,作为后续工作的基础图件。

将生成的图像存储为*.tif格式,然后转换为MapGIS内部图像格式*.msi格式,以便于人—机交互解译修改自动分类的结果图。生成的影像与1∶5万地形图具有相同的地理投影,因此,解译的结果与地形图叠合比较好。

(六)遥感图像的增强处理

为了增强遥感图像上的石漠化信息,对其进行数字图像增强处理,以便于肉眼识别石漠化,并为后续的专题处理提供基础资料。经过增强处理的实验区G(b7)R(b4)B(b3)假彩色图像见图版5-3。

从图像上可以直观地看到,经过4年的治理,实验区植被覆盖增高,石漠化环境明显改善。

(七)石漠化信息增强

地表植被的覆盖状况能够较好地反映石漠化的分布情况,植被覆盖度程度的高低与石漠化的程度呈负相关关系,石漠化程度越高,植被覆盖度越低;石漠化程度越低,植被覆盖程度越高。因此利用植被指数图来确定石漠化的程度。

针对石漠化信息提取的特点,参照归一化植被指数(NDVI)与增强型植被指数(EVI)提取植被指数的原理,并对两者进行了改进,形成改进增强型植被指数(GEVI)。表示为:

岩溶石漠化治理的地学模式研究

该模型充分利用了植被、土壤、裸岩及水体等在蓝光波段、红光波段及近红外波段的光谱响应特性,增大了土壤、植被、裸岩及水体之间的反差,有利于植被信息的提取。

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