使用遥感影像进行地理数据提取的技巧.docxVIP

PAGE

1-

使用遥感影像进行地理数据提取的技巧

一、影像预处理

(1)影像预处理是遥感数据分析的基础步骤，其主要目的是提高影像质量，为后续的数据提取提供良好的数据基础。预处理包括影像的几何校正、辐射校正、大气校正和影像增强等。几何校正旨在消除影像中的几何畸变，确保影像几何位置的准确性；辐射校正则用于调整影像的亮度值，消除由于传感器、大气和地形等因素引起的辐射失真；大气校正则是通过消除大气对影像辐射的影响，提高影像的清晰度和信息量；影像增强则通过调整对比度、亮度等参数，使影像的细节更加突出，便于后续分析。

(2)在进行影像预处理时，需要根据具体任务和影像类型选择合适的预处理方法。例如，对于高分辨率遥感影像，通常需要进行精细的几何校正和辐射校正，以确保影像的几何精度和辐射质量；而对于中低分辨率影像，则可能更注重大气校正和影像增强。此外，预处理过程中还需注意影像的几何配准问题，确保不同影像之间的几何位置一致，为后续的融合和分析提供便利。

(3)影像预处理过程中，还需注意数据的质量控制。例如，在几何校正过程中，需检查校正后的影像是否存在明显的几何失真；在辐射校正过程中，需确保校正后的影像亮度值分布合理；在影像增强过程中，需避免过度增强导致的信息丢失。此外，预处理过程中还需关注影像数据的格式转换、压缩和解压等问题，以确保数据在处理过程中不会发生错误或损失。通过严格的预处理流程，可以有效地提高遥感影像数据的质量，为后续的地理数据提取提供有力保障。

二、特征提取方法

(1)特征提取是遥感影像分析的核心环节，它从影像中提取出具有代表性的信息，为后续的分类、识别和变化检测等任务提供依据。常见的特征提取方法包括光谱特征、纹理特征、形状特征和结构特征等。光谱特征主要基于影像的光谱信息，通过计算不同波段的光谱反射率或比值，提取出反映地表物质特性的指标；纹理特征则关注影像的空间结构，通过分析影像中像素的排列方式和组织规律，提取出反映地表表面粗糙度和组织结构的特征；形状特征则从影像的几何形态出发，提取出描述地表物体形状和尺寸的特征；结构特征则通过分析影像中物体的内部结构和相互关系，提取出反映地表物体复杂性的特征。

(2)在实际应用中，根据不同的遥感影像类型和任务需求，可以选择不同的特征提取方法。例如，对于土地利用分类任务，光谱特征和纹理特征通常被同时使用，以获得更全面的地表信息；对于城市建筑提取，形状特征和结构特征则更为重要，因为它们能够有效地描述建筑物的几何形态和空间关系。此外，特征提取方法的选择还受到影像分辨率、传感器类型和数据处理平台等因素的影响。例如，高分辨率影像更适合进行形状特征和纹理特征的提取，而低分辨率影像则更适合进行光谱特征的提取。

(3)特征提取方法的具体实现通常涉及以下步骤：首先，根据任务需求确定特征类型；其次，选择合适的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、最小角分类器（MAC）、支持向量机（SVM）等；然后，对影像进行预处理，如滤波、去噪等，以提高特征提取的准确性；接着，根据特征提取算法的要求，对影像进行特征计算；最后，对提取的特征进行筛选和优化，以去除冗余信息，提高特征的区分度和代表性。在实际操作中，可能需要多次迭代和调整，以找到最佳的特征组合和参数设置，从而实现高效的遥感影像特征提取。

三、几何校正与投影转换

(1)几何校正与投影转换是遥感影像处理中的重要环节，它们确保了影像在空间上的准确性和一致性。几何校正的目的是消除或减少遥感影像中的几何畸变，如辐射畸变、几何畸变和地形畸变等，从而提高影像的几何精度。这一过程通常涉及以下步骤：首先，确定校正所需的控制点，这些控制点可以是地面控制点或卫星轨道参数；其次，根据这些控制点，计算出影像的畸变模型参数；最后，应用这些参数对影像进行校正，使其几何位置与地面坐标系统相匹配。

(2)投影转换则是将校正后的影像从一种地理坐标系统转换到另一种地理坐标系统的过程。这一过程对于不同地区或不同用途的影像处理至关重要。投影转换通常基于地图投影理论，将地球表面的三维坐标转换为二维平面坐标。常见的地图投影包括墨卡托投影、高斯-克吕格投影和兰伯特圆锥投影等。选择合适的投影取决于应用的需求，例如，墨卡托投影适用于全球范围的地图制作，而高斯-克吕格投影则适用于中高纬度地区的地图制作。

(3)几何校正与投影转换的过程需要精确的数学计算和数据处理。在实际操作中，通常使用专业的遥感图像处理软件，如ENVI、ERDAS、ArcGIS等，这些软件提供了丰富的校正和转换工具。校正过程可能包括多项式拟合、仿射变换、双线性插值等不同的校正方法，而投影转换则涉及到复杂的数学模型和参数设置。在进行校正和转换时，还需要注意控制点的精度、影像分辨率和投影参数的选取等因素，以确保最终的影像具有良好的几何精度和空间