Landsat ETM与SPOT影像融合研究
Landsat ETM与SPOT影像融合研究
牛浚丞
摘要：文中在研究遥感影像像素级融合算法的基础上, 采用HSV、PCA、Brovey、及GS4种遥感影像像素级融合方法对Landsat ETM与SPOT影像融合研究, 并从融合影像的光谱质量、均值、标准差几个方面进行比较分析。结果表明, 4种融合方法都有效的提高了影像的空间分辨率, 但在一定程度上HSV、PCA、Brovey融合影像光谱信息较原始影像存在一定的失真。GS融合法在信息量和光谱保真性方面较好。
关键词: 数字图像处理；Landsat；HSV融合；PCA融合；Brovey融合；GS融合
1 研究背景
随着多种遥感卫星的发射成功，多传感器、多时相、多分辨率、多频段的遥感图像数据不断涌现，各自显示了目身的优势和局限性。为了弥补单一图像信息的不足，影像融合应运而生。融合的概念出现于20世纪70年代, 当时称之为多源相关、多传感器混合和数据融合。80年代以来, 信息融合技术得到迅速发展, 它的称谓亦渐趋统一。从80年代开始Daily M等[1]把雷达图像(SIR-A)和Landsat- MSS 的融合图像应用于地质解译; Laner DT 等[2]进行了Landsat-RBV 和MSS立体图像的融合, 并将数据用于土地覆盖制图。一些学者针对ETM+ , SPOT, IKONOS, QUICK BIRD等多分辨率传感器的全色与多光谱影像进行融合研究已经提出了十多种不同的像素级融合方法[3]。遥感影像融合是采用一种复合模型结构，将不同传感器遥感影像数据所提供的信息加以综合，以获得高质量的影像信息，同时消除多传感信息之间的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确定性，减少模糊度，以增强影像中信息的清晰度，改善解译的精度、可靠性以及使用率，以形成对目标相对完整一致的信息描述[4]。
文中以Landsat7 ETM数据为例, 采用4种不同的像素级融合算法Landsat7 ETM数据进行融合实验, 并从定性和定量两个方面对4种融合图像进行分析比较, 探讨适用于ETM影像的最佳融合方法, 以期充分利用Landsat 7 ETM的全色高分辨率和多光谱特性, 为挖掘Landsat7 ETM的数据应用潜力奠定基础, 进一步提高ETM在多个领域的广泛应用。
2 研究区自然概况
选取株洲市黄丰桥林场的水库为研究区, 区内的主要地物主要有水体、山体、农田和一些居民区。黄丰桥林场呈带状横跨于湖南省攸县东西部，以中低山貌为主，最高海拔1270米，最低海拔115米，坡度在20－35度之间。主要成土母岩为板页岩，土壤以板页岩发育而成的山地黄壤为主。
[5]
3 研究内容
3.1 研究材料
研究所用的遥感图像为法国卫星数据SPOT p123r040 , 数据接收日期为2001年9 月24 日, 分辨率10 m , 该卫星影像数据购自北京视宝卫星图像有限公司. 美国Landsat ETM + 的p123r041, 数据接收日期为2001 年12 月29 日,分辨率30m。
3.2像素级图像融合原理与方法
图像融合技术是以图像为研究对象的信息融合,它把对同一目标或场景用不同传感器获得的多种图像,或用同种传感器以不同成像方式或在不同成像时间获得的不同图像,融合为一幅图像,在这一幅融合图像中能反映多重原始图像的信息,以达到对目标和地物的综合描述。[6]一般而言,按照融合的水平及特点,遥感图像融合可以分为像素级、特征级和决策级三个层次。像素级融合[7]能够保持尽可能多的原始数据,提供其他融合层次不能提供的细微信息,具有最高的精度,广泛应用于图像增强、变化检测和图像分类等领域。应用于本文的像素级影像融合方法包括以下五种。
3.2.1 Brovey融合法
Brovey融合是由美国科学家R. L.Brovey建立模型并推广而得名,其算法是将多光谱影像空间分解为色度和亮度成分,并进行计算[8]。Brovey变换也称为彩色标准化,是将多光谱图像的像元空间分解为色彩和亮度成分并进行计算,对彩色图像和高分辨率图像进行数学合成,从而使图像得到增强,彩色图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与彩色波段综合的比值,函数自动地用最邻近等重采样方法将3个彩色波段重采样到高分辨率尺寸,提高图像的解译效果。[9]
Brovey变换公式为
式中, R、G、B 分别代表多光谱数据的红外波段、红波段、绿波段的波长值, Pan 代表高分辨率全色影像,Rb、Gb、Bb代表融合后的R、G、B值。
3.2.2 PCA 融合法
PCA (主成分分析)是在统计特征基础上进行的一种多维(多波段)正交线性变换, 数学上称为K - L变换。它将一组相关变量转化为一组原始变量的不相关线性组合的正交变换, 其目的是把多波段的影像信息压缩或综合在一幅图像上, 并且各波段的信息所作的贡献能最大限度地表现在新图像中[10]。PCA 融合的具体过程是将N个波段的低分辨率图像进行主分量变换(变换后成为互不相关的一组主分量影像的主要信息集中在前几个主分量中) , 将单波段的高分辨率图像经过灰度拉伸使其灰度的均值及方差与主成分分析的第一分量一致, 然后以拉伸过的高分辨率图像代替第一分量图像, 经过主成分逆变换还原到原始空间。其特点是融合后影像上目标的细部特征更加清晰、光谱
信息更加丰富, 信息量有所提高。[7]
3.2.3 Gram-Schmidt变换
Gram-Schmidt变换是线性代数和多元统计中常用的方法, 通过对矩阵或多维影像正交变换消除冗余信息。Gram-Schmidt变换融合的关键步骤是:
第一步, 使用低分辨率多光谱波段模拟出一个低分
辨率的全色波段;
第二步, 对模仿出的全色波段和多光谱波段进行Gram-Schmidt变换;
第三步, 使用高分辨率全色波段替换Gram-Schmidt变换后的第一波段,并对替换后的数据进行Gram-Schmidt变换反变换, 产生空间分辨率增强的多光谱影像。
Gram-Schmidt算法具体可参阅李存军等人[12]的论述。Gram-Schmidt变换能保持融合前后影像波谱信息的一致性, 是一种高保真的遥感影像融合方法。
它与PCA 变换的区别在于: PCA 变换的第一分量PC1包含信息最多, 而后面的分量信息依次减少。Gram-Schmidt变换产生的各个分量只是正交, 各分量信息量没有明显的多寡区别。另外, Gram-Schmidt变换后的第一个分量GS1 就是变换前的第一分量, 其数值没有变化。变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段; 最后, 应用反变换构成锐化后的波谱波段。[13]
3.2.4 HSV变换
在图像处理中经常应用的彩色坐标系统(彩色空间)有RGB, HSV, H IS, Y IQ 及USGSM unsell 空间等。计算机上显示的彩色图像一般用RGB颜色空间来表示和存储像素点的颜色信息, 虽然RGB 有利于图像显示, 但与人眼的感知差别很大, 不符合人们的视觉习惯, 不适合于图像分割和分析, 因为R, G, B 3 个分量是高度相关的, 只要亮度改变, 3 个分量都会相应改变。而HSV 空间中的3个分量H, S, V 具有相对独立性,可分别对它们进行控制, 并且能够准确定量描述颜色特征, 更加符合人眼的感知特性,同时,从RGB到HSV 的转换是一个简单、快速的非线性变换。因此,在遥感影像融合中,常常需要把RGB空间转换为HSV 空间,在HSV空间融合不同分辨率的影像。HSV变换先将多光谱影像进行彩色变换, 分离出色度(H)饱和度(S)、亮度(V)分量; 然后,将高分辨率全色影像与分离的亮度分量进行直方图匹配;最后,将分离的色度和饱和度分量与匹配后的高分辨率影像按照HSV反变换,进行彩色合成。由于直接采用全色影像替换多光谱影像的亮度分量, 从而使HSV 变换在增强多光谱影像空间细节表现能力的同时, 也带来了较大的光谱失真[14]。
3.3 研究结果
融合实验是基于ENVI 4.8 遥感图像处理软件平台,分别采用HSV、PCA、Brovey、和GS融合法。在融合前,首先应对欲融合的多波段图像和全色波段图像进行几何配准,使不同波段的遥感图像在几何上能完全匹配,像元分辨率归化一致。为与全色波段的图像一致,将多光谱图像裁剪, 选取适宜的图像大小,融合前的全色波段图像和多光谱图像以及各种融合方法结果如图1至图6所示。
4 融合质量评价
图像融合中最重要的一步就是对融合后的影像进行定性和定量评价。融合影像的质量评价主要看融合后的影像是否提高了分辨率、信息量、清晰度以及空间细节的能力。目前对融合图像进行的评价一般只涉及定性评价或者是对单因素评价指标的研究[15]。
4.1 定性评价
定性评价是从目视效果上来评价,就是通常意义上的主观评价试验中,上述几种融合方法都在不同程度上既提高了图像的空间分辨率又保持了多光谱信息的光谱特征。其中HSV 变换后图像的细节表现能力不错,地物纹理清晰,对林地、草地显示效果明显,只是在一定程度上存在光谱失真现象,例如河流颜色较浅,不利于提取河流的信息;PCA 变换中地物细节表现较强,
尤其是植被河流等信息 图1 全色图像
图2 多光谱图像
图
3 Brovey 融合图像
图4 PCA 融合图像
图5 HSV 融合图像
图6 GS 融合图像
尤为明显,易于提取;Brovey变换后图像提高了影像的分辨率,虽然存在一定的色彩扭曲,但是对于植被信息有着很好的表现;GS变换法整体效果不错,很好地保持多光谱的光谱特性,亮度特征较HSV 变换稍强,林地、山地等细节信息表现良好。
4.2 定量评价
定量分析评价则是依据图像的统计参数来评定的。主要的评价指标有反映亮度信息的均值、标准差,反映光谱信息的相关系数等。
4.2.1 均值
反映图像像素灰度的平均值, 表现为对人眼的平均亮度。其公式为
式中,M、N 为图像大小。
原始影像与融合影像亮度均值对比见表1 和图7。
4.2.2 标准差
反映灰度相对于灰度均值的离散程度。标准差越大, 则灰度分布越离散, 包含的信息量越大。其公式为
式中,M、N 为图像大小。
原始影像与融合影像亮度标准差对比见表1和图8。
表1 原始影像与融合影像各波段亮度均值和标准差
波段
Band 4 Band 5 Band 3
均值标准差均值标准差均值标准差
原始图像43.578312 17.45136 34.992964 17.510557 36.451579 11.654792 Brovey 27.65376 6.639531 21.594112 6.64418 23.890884 6.476702 PCA 45.537384 16.142489 36.775774 17.188102 38.074795 9.45966 GS 43.369581 18.933965 34.479855 20.82396 36.674494 10.736773 HSV 100.96872 57.74279 86.746219 56.095656 75.798611 56.28983
从定量分析来看, 其结果与主观评价相一致。从亮度的均值和标准差统计和对比图中可以看出:HSV变换和Brovey变换的亮度信息变换较大, PCA和GS变换较小, GS与原始影像光谱保持性最好。综上所述, 在上面4种融合方法中,GS变换不论是在亮度信息、纹理信息, 还是在清晰度方面, 都在一定程度上优于其他几种融合方法, 因此,GS变换是一种较好的图像融合方法。
5 结语
本文在ENVI 4.8遥感图像处理软件基础上对株洲市黄丰桥林场2001年Landsat 7 ETM多光谱影像和全色影像进行了融合试验, 包括HVS变换、PCA变换、Brovey变换、GS波谱锐化,获得了不错的试验效果。最后对试验的结果进行了质量评价, 结果表明在提高空间分辨率的同时会带来光谱信息的减弱。总体来讲, HSV变换有一定的光谱退化现象, 但整体效果较好;GS变换的方法比IHS变换效果明显, 不论在光谱信息的保持还是亮度信息方面都比HSV变换好; PCA变换虽然在光谱信息量方
面不如HSV变换和GS变换, 但在专题信息提取, 尤其是山地、河流信息提取中效果明显; Brovey变换在提取植被信息中具有较好的表现。但是也存在一些问题: 由于试验是从整体上提高图像的质量, 并没有专门针对单一的地类进行融合试验, 所以虽然在一些变换中突出了某类地物, 但并不表明
这种变换是提取该地物最好的方法。
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遥感卫星影像镶嵌的基本原则
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星影像镶嵌的基本原则 遥感卫星影像镶嵌是指对一幅或若干幅图像通过几何镶嵌、色调调整、去重叠等处理，镶嵌到一幅大的背景图像中的影像处理方法。 基本原则 镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准误差，镶嵌区应保证有10-15个像素的重叠带。影像镶嵌时除了要满足在镶嵌线上相邻影像几何特征一致性，还要求相邻影像的色调保持一致。镶嵌影像应保证色调均匀、反差适中，如果两幅或多幅相邻影像时相不同使得影像光谱特征反差较大时，应在保证影像上地物不失真的前提下进行匀色，尽量保证镶嵌区域相关影像色彩过渡自然平滑。 1、原则上，镶嵌只针对采样间隔相同影像。需在相邻数据重叠区域进行如下处理：首先，在相邻数据重叠区勾绘镶嵌线，镶嵌线勾绘尽量靠近采样间隔较小影像的外边缘，以保证其数据使用率最大化。然后对镶嵌线两侧影像进行裁切，裁掉重叠区域影像，为避免因坐标系转换导致接边处出现漏缝，对于采样间隔小的影像严格沿镶嵌线裁切，采样间隔大的影像应适当外扩一定范围，原则上不超过10个像素进行裁切。 2、镶嵌前进行重叠检查。景与景间重叠限差应符合要求。重叠误差超限时应立即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。采用
“拉窗帘”方式目视检查相邻影像间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者接边精度不超过1个像素。 3、镶嵌时应尽可能保留分辨率高、时相新、云雾量少、质量好的影像。 4、选取镶嵌线对DOM进行镶嵌，镶嵌处无地物错位、模糊、重影和晕边现象。 5、时相相同或相近的镶嵌影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、地物特征差异明显的镶嵌影像，允许存在光谱差异，但同一地块内光谱特征尽量一致。 重叠精度检查 叠加相邻纠正单元，采用“拉窗帘”方式逐屏幕目视检查相邻纠正单元间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者相对精度应满足下表要求。 相邻影像采样间隔≤１米时，其相对误差限差满足表中规定。 相对误差限差表 地形类别 平地、丘陵（采样间 隔） 山地、高山地（采样间 隔） 相对误 差 2.0倍8.0倍 基础底图采样间隔＞１米时，其相对误差限差满足表中规定。 相对误差限差表 地形类别 平地、丘陵（采 样间隔） 山地、高山地（采 样间隔） 相对误差 2.0倍 4.0倍 注：相对误差因侧视角超限、基础底图和高程数据等控制资料精度不足引起，且无法改正的特殊地区除外，但该区域周边不超限。 镶嵌步骤 1、镶嵌线选取
遥感数据特征
常用遥感数据特征总结 按照遥感平台类型，遥感技术可以分为航宇遥感、航天遥感、航空遥感、地面遥感四类。其中航天遥感平台发展最快，应用最广。很据航天遥感平台的服务内容，可以将其分为气象卫星系列、陆地卫星系列和海洋卫星系列。不同的卫星系列所获得的遥感数据有着不同的特征，常常应用于不同的应用领域，在进行检测研究时，常常根据不同的卫星资料特点，选择不同的遥感数据。下文简单总结了几种常用的航天遥感数据特征。 1 气象卫星系列 气象卫星是最早发张起来的环境卫星。从1960年美国发射第一颗实验性气象卫星（TIROS）以来，已经有多种实验性或者业务性气象卫星进入不同轨道。气象卫星资料已经在气象预报、气象研究、资源调查海洋研究等方面显示出了强大的生命力。 气象卫星主要有以下几种系列：60年代——TIROS系列、ESSA系列、Nimus 系列；70年代——ITOS系列、NOAA系列、SMS系列、GOES系列、MeteopII、GMS、Meteosat；80年代后，主要以NOAA系列为代表。我国的气象卫星发展比较晚，FY-1是我国发射的第一颗1988年9月7日发射成功。气象卫星主要有以下特征。 （1）轨道。气象卫星轨道可以分为两种，低轨和高轨。低轨是近极低太阳同步轨道，简称极地轨道，轨道高度800~1600km，南北向绕地球运转。对东西宽约2800km的带状地域进行观测，由于与太阳同步，使卫星每天在固定的时间经过每个地方的上空，资料获得时具有相同的照明条件。高轨是指地球同步轨道，轨道高度36000km左右，相对于地球静止，能够观测地球1/4的面积，有3—4颗卫星形成观测网，对某一固定地区，每隔20~30min获取一次资料，由于它相对于地球静止，可以作为通讯中继站，用于传送各种天气资料。 （2）短周期重复观测。地球同步卫星观测周期为0.5小时一次，极轨卫星为约为0.5~1天/次，时间分辨率较高。有助于对地面快速变化的动态检测。 （3）成像面积大，有助于获得宏观同步信息，减少数据处理容量。 （4）资源来源连续、实时性强、成本低 NOAA系列。 NOAA-11卫星：发射日期1988年9月24日，正式运行日期1988年11月8日，轨道高度841公里，轨道倾角98.9度，轨道周期：101.8分。 NOAA-12卫星：发射日期1991年5月14日，正式运行日期1991年9月17日轨道高度804公里，轨道倾角98.6度，轨道周期101.1分。 NOAA-14卫星：发射日期1994年12月30日，正式运行日期1985年4月10日，轨道高度845公里，轨道倾角99.1度，轨道周期101.9分。 NOAA-15卫星：发射日期1998年5月13日，正式运行日期1998年12月15日轨道高度808公里，轨道倾角98.6度，轨道周期101.2分。 NOAA-16卫星：发射日期2000年9月12日，正式运行日期2001年3月20日，轨道高度850公里，轨道倾角98.9度，轨道周期102.1分。
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，
像素级图像融合讲解
山东大学（威海）毕业论文 毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名：李桂楠 学号：201100800668 学院：机电与信息工程学院 专业：自动化 年级2011级 指导教师：孙甲冰
目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)
第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞................................. 错误！未定义书签。
摘要 近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、
6-遥感图像特征和解译标志
上次课主要内容 4.4简单自然地物可识别性分析 4.5复杂地物识别概率(重点理解) ①要素t 的价值②要素总和（t 1，t 2，…，t m ）t 的价值 K -K E ∑ = ③复杂地物识别概率的计算理解p70~71例子
第五章遥感图像特征和解译标志 5.1 解译标志的定义和分类 5.2 遥感图像特征与解译标志的关系 5.3 遥感图像的时空特性 5.4 遥感图像中的独立变量 5.5 地物统计特征的构造
第五章遥感图像特征和解译标志 地物特征 电磁波特性 影像特征 遥感图像记录过程 n 图像解译就是建立在研究地物性质、电磁波性质 及影像特征三者的关系之上 n 图像要素或特征，分“色”和“形”两大类：?色：色调、颜色、阴影、反差； ?形：形状、大小、空间分布、纹理等。“形”只有依靠“色”来解译才有意义。
第五章遥感图像特征和解译标志 5.1 解译标志的定义和分类 n两个定义： ?解译标志定义：遥感图像光谱、辐射、空间和时间特征决定 图像的视觉效果、表现形式和计算特点，并导致物体在图像上 的差别。 l给出了区分遥感图像中物体或现象的可能性； l解译标志包括：色调与色彩、形状、尺寸、阴影、细部（图 案）、以及结构（纹理）等； l解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志； ?揭示标志定义：在目视观察时借以将物体彼此分开的被感知 对象的典型特征。 l揭示标志包括：形状、尺寸、细部、光谱辐射特性、物体的阴 影、位置、相互关系和人类活动的痕迹； l揭示标志的等级决定于物体的性质、他们的相对位置及与周围 环境的相互作用等；
第五章遥感图像特征和解译标志 5.1 解译标志的定义和分类 n解译标志和揭示标志的关系： ?解译标志是以遥感图像的形式传递的揭示标志； ?虽然我们是通过遥感图像识别地物目标的，但是大多数情况 下，基于遥感图像识别地物并作出决定时，似乎并不是利用解 译标志，而是利用揭示标志。 例如，很多解译人员刚看到图像就差不多在脑海中形成地物的形象， 然后仅仅分析这个形象就能作出一定的决定。实际上，有经验的解译人 员，在研究图像的解译标志并估计到传递信息的传感系统的影响以后， 思想中就建立起地物的揭示标志，并在这些标志的基础上识别被感知物 体。解译人员在实地或图像上都没见过的地物或现象是例外。 n解译标志和揭示标志可以按两种方式进行划分：?直接标志和间接标志； ?永久标志和临时标志；
长江中下游遥感影像数据库
长江中下游遥感影像数据库文档 1．引言 1.1数据库名 长江中下游遥感影像数据库 1.2 编写目的 为了便于本数据库的方便查询与高效使用，特编写了本文档。1.3 定义 TM影像是指美国陆地卫星4～5号专题制图仪（thematic mapper）所获取的多波段扫描影像。有7个波段，其波谱范围：TM-1为0.45～0.52微米，TM－2为0.52～0.60微米，TM－3为0.63～0.69微米，以上为可见光波段；TM-4为0.76～0.90微米，为近红外波段；TM-5为1.55～1.75微米，TM-7为2.08～2.35微米，为中红外波段；TM-6为10.40～12.50微米，为热红外波段。影像空间分辨率除热红外波段为120米外，其余均为30米，像幅185×185公里2。每波段像元数达61662个（TM-6为15422个）。一景TM影像总信息量为230兆字节），约相当于MSS影像的7倍。因TM影像具较高空间分辨率、波谱分辨率、极为丰富的信息量和较高定位精度，成为20世纪80年代中后期得到世界各国广泛应用的重要的地球资源与环境遥感数据源。能满足有关农、林、水、土、地质、地理、测绘、区域规划、环境监测等专题分析和编制1∶10万或更大比例尺专题图，修测中小比例尺地图的要求。 2．数据库内容说明 2.1数据库内容一般描述（限200字） 该数据集包括长江中下游地区TM和MSS影像，包括长江三角洲Landsat MSS合成JPG影像、江苏及长江三角洲MSS镶嵌影像（合成JPG）、长江三角洲LandsatTM、ETM数据以及江苏及长江三角洲TM影像（合成JPG）。该数据主要分三个时期，分别为1980年、1990年和2000年，数据格式为JPG格式，数据量为14.4G。 2.2字段（要素）名称解释
图像融合的研究背景和研究意义
图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次 像素级图像融合 特征级图像融合 决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述 随着现代信息技术的发展，图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器，相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性，具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，有可能更全面的反映目标特性，提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围，而且提高了分析精度、应用效果和使用价值，成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础，其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。 作为数据融合技术的一个重要分支，图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用，成为当前重要的信息处理技术，迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义：图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法，把
遥感影像判读
南京信息工程大学复习参考资料—— 遥感影像判读 第一章绪论 遥感影像判读既是一门学科，又是图像处理的一个过程： 1.作为一门学科，遥感影像判读的目的是为了从遥感图像上得到地物信息所进行的基础理 论和实践方法的研究 2.作为一个过程，它完成地物信息的传递并起到揭示遥感图像内容的作用，其目的是取得 地物各组成部分和存在于其他地物的内涵的信息 分为计算机辅助判读和人工目视判读 遥感影像判读的任务与实施 任务 根据应用范围：巨型、大型、中型和小型地物与现象的判读 实施（组织方法）： 野外判读、飞行器目视判读、室内判读、综合判读 遥感信息的利用方式（5个） 1.瞬时信息的定性分析：确定相关目标是否存在 2.空间信息的定位：空间分布规律 3.瞬时信息的定量分析：定量反演目标参数 4.时间信息的趋势分析：地表物质能量迁移规律 5.多源信息的综合分析 遥感信息的技术支撑（6个） 1.观察与测量仪器的改变 2.产品形式的改变 3.生产工艺的改变 4.新一代传感器的研制 5.地理信息系统的支持 6.遥感应用模型的深化 遥感影像判读的质量要求：分为用户精度（正确分类/所有分为该类制图精度 ）和制图者精度（正确分类/参考数据中的该类） 1.判读结果的完整性（详细性）：与给定任务的符合程度，用质量指标评价 2.判读的可靠性：与实际的符合程度，用质量和数量指标评价 3.判读的及时性：资料及时；指定限期完成 4.判读结果的明显性：便于理解和应用 第二章遥感影像判读的理论基础 地物的电磁辐射特性—— 地物的电磁辐射特性概念： 1.从近紫外到中红外（0.3-6μm）波段区间能量最集中而且相对来说较稳定 2.被动遥感主要利用可见光、红外等稳定辐射 3.对流层：地表到平均高度12km处，航空遥感活动区，侧重研究电磁波在该层内的传输 特性;
SPOT卫星遥感影像数据基本参数
SPOT5遥感卫星基本参数 北京揽宇方圆信息技术有限公司 前言： 遥感传感器是获取遥感数据的关键设备，由于设计和获取数据的特点不同，传感器的种类也就繁多，就其基本结构原理来看，目前遥感中使用的传感器大体上可分为如下一些类型：（1）摄影类型的传感器； （2）扫描成像类型的传感器； （3）雷达成像类型的传感器； （4）非图像类型的传感器。 无论哪种类型遥感传感器，它们都由如下图所示的基本部分组成： 1、收集器：收集地物辐射来的能量。具体的元件如透镜组、反射镜组、天线等。 2、探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能。具体的无器件如感光胶片、光电管、光敏和热敏探测元件、共振腔谐振器等。 3、处理器：对收集的信号进行处理。如显影、定影、信号放大、变换、校正和编码等。具体的处理器类型有摄影处理装置和电子处理装置。 4、输出器：输出获取的数据。输出器类型有扫描晒像仪、阴极射线管、电视显像管、磁带记录仪、XY彩色喷笔记录仪等等。 虽然不同卫星的基本组成部分是相同的，但是由于，各个组成部分的具体构造的精细度又是不同的，的，所以不同的卫星具有不同的分辨率。 一、法国SPOT卫星 法国SPOT-4卫星轨道参数： 轨道高度：832公里 轨道倾角：98.721o 轨道周期：101.469分/圈 重复周期：369圈/26天 降交点时间：上午10：30分 扫描带宽度：60 公里 两侧侧视：+/-27o 扫描带宽：950公里 波谱范围： 多光谱XI B1 0.50 – 0.59um 20米分辨率B2 0.61 – 0.68um B3 0.78 – 0.89um SWIR 1.58 – 1.75um
遥感卫星影像数据采购知识要素
北京揽宇方圆信息技术有限公司 (一）遥感卫星数据类型有哪些？ 北京揽宇方圆卫星公司可提供多种遥感数据类型供用户选择，目前来说是国内遥感数据最多的遥感数据中心，分辨率从0.3米到30米的光学卫星影像，还有各种极化方式的雷达卫星影像，高光谱卫星影像，还有解密的1960年至1980年的锁眼卫星影像，根据自己的情况来定，也可以把自己的卫星数据需求告诉我们，给您推荐合适的卫星数据类型。如果您想获取高程信息DEM、DLG等信息，需要购买的就是卫星影像立体像对数据，并不是所有卫星都有立体像对哦。 (二）遥感卫星数据影像有哪些级别？ 卫星公司北京揽宇方圆销售的都是1A级别原始卫星影像，光学卫星影像原始数据都是以全色+多光谱捆绑形式提供，卫星影像一般可以经过一定的处理，形成各级别的影像数据，不同的级别可以针对不同的用户需求，在订购时需特别注意。 *名词（全色就是黑白数据，多光谱是指红绿蓝近红外） （三）遥感卫星数据影有没有最小数量起订的说法？ 北京揽宇方圆提醒您在购买卫星影像时，都要确认购买面积大小或景数。对于高分辨率影像来说，一般是按面积大小来计算，单位为平方公里。但是往往有个最小购买面积，例如，WorldView影像的存档数据最低起购面积为25平方公里，且需要满足四边形两边相距大于等于5公里；而中低分辨率影像则往往按景数来计算，景是一幅卫星影像的通俗讲法，例如，一景高分一号卫星影像，范围大小为32.5×32.5公里。 （四）遥感卫星存档数据是指什么？ 北京揽宇方圆详解遥感卫星存档数据：是指先前卫星已经拍摄过的某区域的影像数据，已存档在数据库中，是现成品。该种影像的购买价格相对较低，订购时间较快。但是订购前需要对既定需求区域做出确认，即确认所需区域是否有卫星影像数据存档、卫星影像存档数据的拍摄时间、拍摄质量（包含了云量、拍摄倾角等因素）等。 （五）遥感卫星编程数据是什么意思? 北京揽宇方圆遥感公司对遥感卫星编程数据的解释是指地面编程控制卫星对需求区域拍摄最新的影像，可以让用户得到需求区域最新的影像。但是编程影像的拍摄周期通常较长，订购初期需要先向卫星运营公司申请拍摄区域的拍摄周期，然后由卫星公司反馈计划拍摄周期。在这个拍摄周期中，并不能够保证拍摄成功，这与所拍摄地的天气情况、拍摄数据的优先级权重以及需求数据范围有关。 （六）遥感卫星影像数据价格如何一般是多少？ 目前市面上的商业遥感卫星数量较多，北京揽宇方圆是国内遥感数据资源最多的公司，不同的行业根据自己的遥感项目业务要求，对各卫星影像的分辨率、波段数量、质量以及影像拍摄的时间要求各异，而卫星
遥感影像数据下载
1.MODIS L1B 1km: https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/data/d ... _Level_1/index.html 免费注册，免费下载，daily data 2.https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/pub/imswelcome/ 3. https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/ https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,ndsat etm+ and tm images for free https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/ortho/index.htm 5.EarthEtc ER MAPPER公司示范网站 https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/imagery.aspx该网站上可以欣赏世界各地的高清晰度卫星照片，以及覆盖全球的1990年版LANDSAT卫星拼图（NASA命名为Circa 1990)。该网站不提供文件下载，只能通过浏览器观看。 6.NASA已经将中国地区的卫星图像发表在其网站上，免费供公众下载。 https://https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/mrsid/mrsid.pl 7.ENVISAT ASAR数据 https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,或者https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html, ENVISAT卫星是欧空局迄今为止研制的最大的环境监测卫星，其高级合成孔径雷达（ASAR）在C波段具有多极化、可变观测角度、宽幅成像等特性。其数据可以广泛应用于自然灾害监测、资源环境调查、雷达遥感教学与科研等领域。 8.美国航天飞机SRTM 高程数据 SRTM高程数据由NASA航天飞机上的雷达在2000年2月搜集，覆盖南纬56度到北纬60度之间的陆地区域。该数据分辨率为30米，但NASA出于“安全性”考虑将美国以外的地区缩减为90米分辨率。数据格式为HGT格式，采用ZIP压缩，文件名以经纬度网格的左上角点命名。该系列数据是“未完成”数据，里面有很多地方有数据空洞存在。 ftp://https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/srtm/Eurasia/ https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,gs,gov/data/obtainingdata.html(“unfinished”Grade) https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,gs,gov/products/elevation.html(“finished”Grade) Easy Download Site—GLCF ftp://https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/gl ... 0/SRTM_u03_n040e116 上述数据覆盖范围1*1度n040—北纬40度e116—东经116度 9.国家基础地理信息系统全国1:400万数据库
常用的遥感卫星影像数据有哪些
北京揽宇方圆信息技术有限公司 常用的遥感卫星影像数据有哪些 公司拥有WorldView、QuickBird、IKONOS、GeoEye、SPOT、高分一号、资源三号等卫星的代理权，与国内多家遥感影像一级代理商长期合作，能够为客户提供全天候、全覆盖、多分辨率、多尺度的影像产品 WorldView，分辨率0.5米 WorldView卫星系统由两颗(WorldView-I和WorldView-II)卫星组成。WorldView-I全色成像系统每天能够拍摄多达50万平方公里的0.5米分辨率图像，并具备现代化的地理定位精度能力和极佳的响应能力，能够快速瞄准要拍摄的目标和有效地进行同轨立体成像。WorldView-II多光谱遥感器具有8个波段，平均重访周期为一天，每天采集能力达到97.5万平方公里。
QuickBird，分辨率0.61米 QuickBird具有较高的地理定位精度,每年能采集7500万平方公里的卫星影像数据，在中国境内每天至少有2至3个过境轨道，有存档数据约500万平方公里，重访周期为1-6天，每天采集能力达到21万平方公里。 IKONOS，分辨率0.8米 IKONOS卫星是世界上第一颗高分辨率卫星，开启了商业高分辨率卫星的新时代，同时也创立了全新的商业化卫星影像标准。全色影像分辨率达到了0.8米，多光谱影像分辨率4米，平均重访周期3天。
Geoeye，分辨率0.41米 GeoEye-1卫星具有分辨率最高、测图能力极强、重返周期极短的特点。全色影像分辨率达到了0.41米，多光谱影像分辨率1.65米，定位精度达到3米，重访周期2-3天，每天采集能力70万平方公里。
卫星影像数据库遥感卫星影像数据库
卫星影像－－－北京揽宇方圆信息技术有限公司高分遥感影你5折起． 北京揽宇方圆信息技术有限公司立足于国际，代理了国际主流高分卫星 1.美国Digital Globe公司的quickbird卫星worldview123卫星geoeye卫星ikonos卫星,worldview3全球最高高分辨率卫星数据0.3米的遥感数据产品，其中quickbird worldview geoeye是全球高分辨率卫星数据0.5米的遥感数据产品，IKONOS 1米高分辨率卫星数据。公司的销售服务网络向国内客户提供更及时、保障度更高的高分辨率遥感数据。 2.法国SPOT公司，SOPT1-SPOT6全系例遥感卫星影像数据，其中SOPT1-SOPT5,分辨率2.5到20米，时间是1986年至今，SPOT6卫星是1.5米分辨率卫星数据,2012年SPOT 公司又发射了pleiades卫星,这颗卫星是0.5米分辨率. 3.德国Rapideye卫星星座数据产品：由5颗相同的对地观测卫星组成的RapidEye卫星星座，空间分辨率5米，为全球首个能够提供“红边”波段的商业卫星，可通过5个光谱波段获取影像，这种获取方式可以监测植被变化情况，为植被分类以及植被生长状态监测提供有效信息。 4.美国军方解密锁眼卫星数据系例：锁眼（keyHole）卫星系列，即KH—1至KH—12型照相侦察卫星，锁眼卫星在世界先进的侦察卫星中可谓是大名鼎鼎，它们曾在在“海湾战争”和“科索沃战争”中立下汗马功劳。美国国家侦察局解密锁眼（keyHole）卫星系列遥感数据，目前解密年代的数据为1980年以前的历史数据。全色分辨率0.6米－10米。 5.日本的ALOS卫星数据，分辨率全色2.5米－多光谱10米，这颗卫星2011年4月停止运行了。 6.国内的高分卫星：资源3号和高分一号 7.智能化的遥感影像数据处理：－，融合匀色拼接等，二，地物地貌处理，三，生成正射影像，四，遥感解译等遥感技术应用服务。
像素级多传感器图像融合新方法研究
像素级多传感器图像融合新方法研究 像素级图像融合是将同类或异类传感器采集到的关于同一场景或目标的图 像经过一定的处理,综合成一幅图像,从而获得对同一场景或目标更为准确、全面、可靠的图像描述,是图像处理与计算机视觉领域中多传感器图像信息综合利用的重要手段。随着图像传感技术的发展,像素级图像信息融合已经成为军事、遥感、医学、工业、交通等领域信息综合处理的重要技术。 由于图像传感器种类繁多,应用环境各不相同,所以图像融合算法也是各种 各样。相对于国外的研究,国内研究起步较晚,其理论以及技术水平亟待提高。 本文在深入分析了现有图像融合理论的基础上,结合目前图像处理发展的最新理论,构建了两种新型图像融合框架,提出了稀疏表示域图像融合新方法。在这三种新型图像融合框架下,结合不同图像融合任务的特点,提出了一系列新型像 素级图像融算法。 另外针对高速公路智能交通系统的需求,本文还提出了多时相图像融合技术和基于特征融合的车牌检测技术,解决了高速公路智能交通系统中监控和信息获取两个重要环节的关键问题。本文主要研究成果如下:1.混合多分辨率分析图像融合传统像素级图像融合算法往往只考虑一种图像多分辨率分析方法,融合算法性能很难获得较大的突破。 这是因为任何一种图像多分辨率变换基函数的构造都有严格的限制,使其在表达图像特征时存在一定程度的局限,例如小波变换不能表达图像边缘信 息,Curvelet变换不能很好地表达图像细节。由于无法全面表达图像信息,仅通 过改变系数融合规则很难进一步提高图像融合算法性能。 实际上,不同多尺度几何分析方法之间存在互补特性。例如小波变换适合表
示源图像中的纹理、角点等细小特征,而Curvelet和Contourlet变换适合表示源图像的边缘和线信息。 基于此本文在通过大量的对比实验以及理论分析的基础上,提出了图像的混合多分辨率分析理论,将具有互补特性的不同图像变换方法以串联的形式结合,获得图像的混合多分辨率分解,并进一步构建了混合多分辨率分析图像融合框架,在混合多分辨率分解域内对分解系数进行融合,最后通过逆变换得到融合图像。在该框架指导下,我们结合小波变换与Curvelet变换的互补特性以及静态小波变换与非下采样Contourlet变换的互补特性,实现了两种基于混合多分辨率分析的图像融合方法。 仿真实验显示这两种方法都能很好地保留源图像的细节信息,融合图像质量比单纯使用小波、Curvelet或Contourlet得到的融合图像质量有明显改进。特别地,混合静态小波与非下采样Contourlet变换的多分辨率分析方法还能很好地保持图像变换的移不变特性,使得待融合源图像存在误配准时仍能取得高质量融合图像。 2.多聚焦图像区域级融合多聚焦图像融合能够突破光学镜头景深的物理限制,获得场景中所有目标聚焦清晰的合成图像,是许多机器视觉处理任务,如边缘检测、图像分割、目标识别等的关键技术。在传统多聚焦图像融合框架下,融合规则只考虑了源图像单个像素特征或其变换域系数的局部邻域特征,通常是在损失部分清晰特征的情况下达到场景内所有目标的相对清晰,融合图像很难达到最优。 且对于没有或不能严格配准的源图像,根本无法得到满意的融合结果。针对这一国内外同行公认的难题,本文通过模拟手工获得理想多聚焦融合图像的剪与
遥感影像数据预处理
北京揽宇方圆信息技术有限公司热线：4006019091 遥感影像数据预处理 影像融合不同传感器的数据具有不同的时间、空间和光谱分辨率以及不同的极 化方式。单一传感器获取的影像信息量有限，往往难以满足应用需要， 通过影像融合可以从不同的遥感影像中获得更多的有用信息，补充单一 传感器的不足。全色图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 多光谱图像，通过融合既提高多光谱影像空间分辨率，又保留其多光谱 特性。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。 影像匀色相邻的遥感图像，由于成像日期、季节、天气、环境等因素可能有差异， 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 邻图像上的色彩亮度值不一致。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。遥感影像匀色后保证影像整体色彩一致性。 影像镶嵌将不同的图像文件合在一起形成一幅完整的包含感兴趣区域的图像，通 过镶嵌处理，可以获得更大范围的地面图像。参与镶嵌的图像可以是不 同时间同一传感器获取的，也可以是不同时间不同传感器获取的图像， 但同时要求镶嵌的图像之间要有一定的重叠度。 影像去云雾影像数据常常有云雾覆盖，针对有云雾覆盖的影像，可以通过后期技术 处理去除薄云雾，达到影像最佳效果。 影像纠正依据控制点，利用相应软件模块对数据进行几何精校正，这一步骤包括 利用地面控制点（GCPs）找出实际地形，计算配准中控制点的误差，利 用DEM消除地形起伏引起的位移，然后对图像进行重采样等。形成符合 某种地图投影或图形表达要求的新影像。 即插即用无使用门槛，可与各类GIS软件系统无缝衔接 第1页
图像融合算法概述
图像融合算法概述 摘要：详细介绍了像素级图像融合的原理,着重分析总结了目前常用的像素级图像融合的方法和质量评价标准,指出了像素级图像融合技术的最新进展,探讨了像素级图像融合技术的发展趋势。 关键词：图像融合; 多尺度变换; 评价标准 Abstract:This paper introduced the principles based on image fusion at pixel level in detail, analysed synthetically and summed up the present routine algorithm of image fusion at pixel level and evaluation criteria of its quality. It pointed out the recent development of image fusion at pixel level, and discussed the development tendency of technique of image fusion at pixel level. Key words:image fusion; multi-scale transform; evaluation criteria 1.引言： 图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程, 从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来, 提高对图像信息分析和提取的能力[ 1] 。近年来, 图像融合技术广泛地应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理来提高图像的可靠性; 通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度。根据融合处理所处的阶段不同,图像融合通常可以划分为像素级、特征级和决策级。融合的层次不同, 所采用的算法、适用的范围也不相同。在融合的三个级别中, 像素级作为各级图像融合的基础, 尽可能多地保留了场景的原始信息, 提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息, 有利于图像的进一步分析、处理与理解, 进而提供最优的决策和识别性能. 2.图像融合算法概述 2.1 图像融合算法基本理论
WorldView卫星影像命名规则
WorldView卫星影像命名规则 WorldView-2于2009年10月6日发射升空，运行在770Km高的太阳同步轨道上。更高的轨道带来了更短的重访周期和更好的拍摄机动性。作为Digital Globe公司当时先进的遥感卫星，它同样使用了控制力矩陀螺技术。这项高性能技术可以提供多达10倍以上的加速度的姿态控制操作，从而可以更精确的瞄准和扫描目标。卫星的旋转速度可从QuickBird的60秒减少至9秒，星下摆动距离达200km。所以，WorldView-2在太空中的角色就像一个神奇的画笔，能灵活的前后扫描、拍摄大面积的区域，能在单次操作中完成多频谱影像的扫描。除了更快速的采集和更高的精度，WorldView-2还是第一颗具有八波段多光谱的高分辨率遥感卫星，它不但具有传统遥感卫星的四个多光谱波段，还新增加了海岸线、黄、红边和近红外2波段。 一般情况下，我们订购的影像都是分块存储的，上图就是一幅分块影像的所有文件。 （1）*.ATT——姿态文件：存储第一个数据点的时间、数据点数目、点和姿态信息间隔。 （2）*.EPH——星历文件：存储第一个数据点获取的时间、数据点数目、点和星历信息之间的间隔。 （3）*.GEO——几何定标文件：虚拟相机的标注摄影测量参数，是基础产品的相机和光学系统之间的关系。
（4）*.IMD——影像元数据文件：存储影像关键信息，包括产品级别、角点坐标、投影信息、获取时间、分辨率、视线高度、方位角、云覆盖率等。对后期数据处理分析有很大帮助。 （5）*.RPB——RPC参数文件：包含影像的RPC参数，是影像物方空间坐标与像方空间坐标之间的数学映射。这是我们做卫星影像立体成图RPC空三的关键参数。 （6）*.STE——立体文件：包含构成立体的影像列表，重叠区域等。 （7）*.TIF——影像文件:原始影像格式为非标准16bit，普通看图软件无法打开显示，可将其转换成8bit后再打开。或者使用ArcGIS、ERdas等专业软件打开。 （8）*.TIL——影像分块文件：产品分块情况及各部分位置关系。 （9）*.XML——影像索引文件：包含索引、许可、影像元数据、分块、rpc 文件的索引信息。 （10）*README.TXT——高级影像索引文件：产品文件列表和辅助数据文件以及产品版本信息。 备注说明： 北京揽宇方圆200多颗遥感卫星数据资源，各卫星都有详细的价格体系表，不同行业根据自己遥感项目业务要求，对各卫星影像的分辨率、波段数量、质量以及影像拍摄的时间要求各异，而卫星影像的价格则主要由以上参数决定。 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，遥感行业的国家高新技术企业，整合全球200多颗遥感卫星数据资源，遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有商业卫星影像数据，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
下载遥感影像和DEM的网址大全
下载遥感影像和DEM的网址大全 1.modis L1B 1km: https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/data/dataset/MODIS/01_Level_1/index.htm l 2. https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/pub/imswelcome/ 3. https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/ https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,ndsat etm+ and tm images for free https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/ortho/index.htm 5.NOAA https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/nsaa/products/welcome;jsessionid=F3E23E 8EE35EB2585A2A3950668E84A0 最“牛”免费下载遥感影像和DEM的网址大全 1.https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,:8080/esdi/search.jsp 2.https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/ 3.https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/data/datapool/ 4.https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/products/elevation/gtopo30/hydro/index.html 5.https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/catalog/index.html 6.http://edcsns1 https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/EarthExplorer/ 7.https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/index.php/27/Sample+Imagery+Gallery 8.https://www.wendangku.net/doc/4414904483.html,/data/
像素级图像融合
毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名：李桂楠 学号： 2 学院：机电与信息工程学院 专业：自动化 年级2011级 指导教师：孙甲冰
目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)
第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞.................................. 错误!未定义书签。
摘要 近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、
卫星遥感数据处理规范流程
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