高分遙感衛(wèi)星影像的預(yù)處理技術(shù)

王晨巍+王曉君

隨著高分一號(hào)、二號(hào)衛(wèi)星的成功發(fā)射，我國(guó)高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用，而高分遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的預(yù)處理過(guò)程是高分應(yīng)用的前提與先決條件。詳細(xì)梳理和概括了高分?jǐn)?shù)據(jù)的預(yù)處理過(guò)程，首先介紹了遙感軟件的選取，然后重點(diǎn)闡述了包括影像的正射校正技術(shù)、配準(zhǔn)與融合技術(shù)、鑲嵌技術(shù)及大氣校正技術(shù)在內(nèi)的影像預(yù)處理技術(shù)，最后對(duì)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換加以說(shuō)明。

【關(guān)鍵詞】高分衛(wèi)星 遙感影像 預(yù)處理 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

隨著空間信息技術(shù)的發(fā)展，對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)也逐漸的從地面、低空發(fā)展到太空，并且對(duì)觀測(cè)的連續(xù)性、快速性、精確性等有了更為嚴(yán)格的要求。高分一號(hào)是我國(guó)觀測(cè)系統(tǒng)的首顆發(fā)射衛(wèi)星，其成功實(shí)現(xiàn)了寬覆蓋、高精度、穩(wěn)定度的控制技術(shù)，而對(duì)于高分二號(hào)而言，其成功突破了優(yōu)于1m的分辨率水平，并且能夠具有高定位、快速靈活、機(jī)動(dòng)的能力等特點(diǎn)，對(duì)于提升我國(guó)空間衛(wèi)星水平、數(shù)據(jù)的自給率等這些方面具有非常重要的意義。并且高分專(zhuān)項(xiàng)的成功實(shí)施加快了我國(guó)空間信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，有利的推動(dòng)了我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)與社會(huì)的進(jìn)步。

遙感影像的預(yù)處理即為影像數(shù)據(jù)的糾正與重建的過(guò)程，主要是糾正遙感成像過(guò)程中，由于傳感器外在原因：如姿態(tài)的變化、高度、速度等因素造成的遙感影像的幾何畸變與變形，并且遙感影像本身在空間、時(shí)間及光譜分辨率上的不足，在獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程中不能夠精確的進(jìn)行信息的記載，很大程度上會(huì)降低遙感數(shù)據(jù)的精度，因此，需要對(duì)遙感影像進(jìn)行遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理。本文是在高分遙感數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將原始高分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的過(guò)程，得到在幾何與輻射上真實(shí)的圖像。

1 高分遙感影像的軟件選取

本文中所涉及到的高分遙感預(yù)處理軟件采用的是ENVI與ERDAS相結(jié)合的技術(shù)方案。采用這兩種軟件相結(jié)合的方式，其優(yōu)勢(shì)在于：首先，ENVI能夠通過(guò)底層的IDL開(kāi)發(fā)語(yǔ)言進(jìn)行功能擴(kuò)展，開(kāi)發(fā)定制自己的遙感平臺(tái)。其次，ENVI提供了光譜分析工具，使得基于波段與文件的遙感技術(shù)完美結(jié)合，并且通過(guò)圖像的配準(zhǔn)，可以提供多個(gè)圖像窗口進(jìn)行分析，清晰明了、易于操作。再次，通過(guò)兩者相結(jié)合的方式可以將遙感影像與ArcGIS進(jìn)行一體化整合，對(duì)遙感平臺(tái)進(jìn)行全方位的應(yīng)用。最后，通過(guò)ERDAS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。本文首先是通過(guò)遙感處理軟件對(duì)高分遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后通過(guò)photoshop工具對(duì)影像進(jìn)行勻光勻色的調(diào)整，最終完成整個(gè)預(yù)處理過(guò)程。

2 高分遙感影像的預(yù)處理過(guò)程

2.1 預(yù)處理流程

文章以正定市高分一號(hào)遙感衛(wèi)星影像為例，演示了高分衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理的全過(guò)程。

首先是對(duì)高分一號(hào)2m全色影像與8m多光譜影像進(jìn)行正射糾正（Orthorectification），糾正影像的傾斜偏差及投影過(guò)程中產(chǎn)生的誤差，第二步是將正射糾正后的多光譜整景數(shù)據(jù)與全色整景數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，是將全色影像作為基準(zhǔn)對(duì)多光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)，第三步是對(duì)配準(zhǔn)后的影像進(jìn)行融合，對(duì)影像進(jìn)行接邊線的處理，使得融合后的影像在分辨率上能夠達(dá)到非常高的精度，第四步利用Photoshop工具，對(duì)影像進(jìn)行顏色平衡的調(diào)整，使其能夠在色彩上達(dá)到較好的效果。通過(guò)以上步聚就完成了整個(gè)圖像預(yù)處理的過(guò)程，并進(jìn)行結(jié)果的輸出。

2.2 正射糾正

正射糾正（Orthographical correction）是糾正了因傳感器、地形的起伏不均衡等因素引起的像點(diǎn)元素上的偏移，并利用地面控制點(diǎn)通過(guò)相應(yīng)的數(shù)學(xué)算法模型來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。正射校正后的影像無(wú)論在精度上、影像的特性上以及信息表達(dá)上都能達(dá)到很好的效果，而且其數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，并能夠改正因地勢(shì)較大產(chǎn)生的誤差。高分影像的正射糾正過(guò)程采用依靠高分影像自帶的RPC文件和數(shù)字高程模型（DEM）來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)定位的校正方式。RPC文件實(shí)質(zhì)上是通過(guò)將傳感器的軌道參數(shù)及其他各種物理參數(shù)相結(jié)合并通過(guò)地面的控制點(diǎn)元素解算出來(lái)的變換矩陣。

本設(shè)計(jì)中選擇二次多項(xiàng)式的方法進(jìn)行校正，在ENVI中選擇Geometric Correction→Orthorectification→RPC Orthorectification模塊進(jìn)行糾正，并且選擇30m的DEM進(jìn)行數(shù)字高程的校正。

2.3 配準(zhǔn)與融合技術(shù)

遙感影像的配準(zhǔn)（registration）是通過(guò)選擇地面清晰控制點(diǎn)并按照一定的變換函數(shù)及重采樣方法對(duì)同名像元點(diǎn)進(jìn)行配準(zhǔn)的過(guò)程。對(duì)配準(zhǔn)后的影像需要進(jìn)行重采樣處理以改正輸出影像的像元偏差，以此來(lái)建立新的圖像矩陣，常用的重采樣方法有雙線性法、三次卷積法、最鄰近法等，對(duì)于高分一號(hào)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采用雙線性?xún)?nèi)插方法，其主要處理是將同一區(qū)域的2m全色影像作為基準(zhǔn)對(duì)8m多光譜進(jìn)行校準(zhǔn)，該過(guò)程可以在很大程度上保留影像原有的幾何特征，能夠得到精度較高的配準(zhǔn)影像。

遙感影像配準(zhǔn)的過(guò)程是融合的先決條件，其融合過(guò)程是將不同傳感器、分辨率、波段的數(shù)據(jù)通過(guò)一定的分析算法綜合起來(lái)的技術(shù)。圖像的融合算法有：

（1）空間色彩變化法：HIS、PCA等；

（2）代數(shù)運(yùn)算方法：MLT、Brovey、加法運(yùn)算、比值法等；

（3）空間濾波融合算法：SFIM、HPF、Bretschneider小波變換法等；

（4）其他方法：PCI、光譜響應(yīng)融合算法等。

對(duì)于高分遙感數(shù)據(jù)，通常采用Pansharpen的融合方法，可以使得融合后的遙感影像既保持了較高的空間分辨率，又具有了多光譜特征的色彩信息，并且使融合后的影像在紋理色彩上信息豐富，空間細(xì)節(jié)特征上保持較好。

2.4 鑲嵌

影像的鑲嵌過(guò)程是將多于兩景的影像進(jìn)行無(wú)縫拼接，完成一幅完整的、大場(chǎng)景影像的過(guò)程。本文中利用ENVI軟件的Georeferenced Mosaicking功能來(lái)完成，主要過(guò)程：進(jìn)行顏色平衡的調(diào)整，將RGB的波段設(shè)為3，2，1；通過(guò)設(shè)置影像背景數(shù)值對(duì)影像的背景黑邊進(jìn)行忽略處理，即將背景值設(shè)為0；對(duì)兩景相鄰覆蓋影像的鑲嵌邊緣進(jìn)行處理，將羽化值設(shè)為10。

在鑲嵌過(guò)程中要注意：

（1）鑲嵌之前需選擇一張基準(zhǔn)影像（Fixde），作為鑲嵌過(guò)程中對(duì)比度匹配及出現(xiàn)跨帶問(wèn)題時(shí)鑲嵌后輸出影像的地理投影、數(shù)據(jù)類(lèi)型的基準(zhǔn)，并以此作為顏色平衡參考（Adjust）對(duì)其他影像進(jìn)行調(diào)整；

（2）鑲嵌過(guò)程中，任一兩景影像間能夠有一定區(qū)域的重合面，以解決兩張影像間的鑲嵌線問(wèn)題，得到視覺(jué)上完整的影像。

經(jīng)過(guò)對(duì)遙感影像的正射糾正、配準(zhǔn)、融合、鑲嵌及色彩處理，得到預(yù)處理后的遙感影像，給出鑲嵌前后的遙感影。

2.4.1 裁剪

圖像裁剪的作用是保留所研究區(qū)域的影像，并且保證所裁剪部分信息豐富、易于表達(dá)等特點(diǎn)，主要分為兩部分進(jìn)行相應(yīng)的裁剪：掩膜計(jì)算及矢量數(shù)據(jù)的柵格化。掩膜計(jì)算裁剪方法是通過(guò)已有的圖像對(duì)被裁剪的影像進(jìn)行遮掩，裁剪所需大小的影像；矢量數(shù)據(jù)的柵格化是將矢量數(shù)據(jù)（即裁剪線）轉(zhuǎn)化為柵格文件，定義矢量數(shù)據(jù)投影，使其與柵格文件投影一致；在柵格數(shù)據(jù)中通過(guò)將所裁剪的區(qū)域設(shè)為1與被裁減的影像進(jìn)行交集處理，輸出即為裁剪的結(jié)果。

本文中用到的裁剪方式即為矢量數(shù)據(jù)的柵格化，其裁剪過(guò)程需要利用ArcGIS與ENVI協(xié)同完成，首先利用Polyline工具在ArcGIS中畫(huà)出裁剪線，保持裁剪線與影像投影一致；其次將矢量數(shù)據(jù)的裁剪線保存到ENVI中，利用ENVI的裁剪模塊對(duì)影像進(jìn)行裁剪，完成裁剪過(guò)程。

2.4.2 大氣校正

大氣校正是消除了大氣干擾、地形等因素的影響，從而獲得真實(shí)的反射率數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的過(guò)程，這是預(yù)處理中比較重要的環(huán)節(jié)。本設(shè)計(jì)中通過(guò)選擇ENVI Classic軟件下的BasicTools工具中的Preprocessing—General Purpose Utilities—Dark Subtract進(jìn)行大氣校正，首先選擇的是待校正的遙感影像，然后對(duì)影像的像素值進(jìn)行選擇，這里選擇波段的最小值（Band Minimum），最后選擇路徑對(duì)影像進(jìn)行的輸出。

2.5 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

投影變換（Projection Transformation），即為地圖投影之間相互轉(zhuǎn)換的方法及理論，根據(jù)遙感數(shù)據(jù)需求進(jìn)行自定義投影設(shè)置。而本文采用的遙感數(shù)據(jù)是高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，其影像本身自帶WGS84坐標(biāo)，通過(guò)正射糾正的過(guò)程，其地理坐標(biāo)變?yōu)閁TM投影坐標(biāo)，利用ArcGIS中的投影變換工具，根據(jù)應(yīng)用要求將其轉(zhuǎn)為需要的投影信息。

3 結(jié)語(yǔ)

隨著我國(guó)高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用的展開(kāi)，高分的應(yīng)用范圍已經(jīng)涉及到各行各業(yè)，極大的推進(jìn)了我國(guó)空間信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。而遙感衛(wèi)星影像的預(yù)處理過(guò)程是高分應(yīng)用在各行業(yè)展開(kāi)的前提與基礎(chǔ)，是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。

本文通過(guò)具體的實(shí)例，介紹了高分遙感衛(wèi)星影像的預(yù)處理全過(guò)程，其中正射糾正消除了因衛(wèi)星姿態(tài)及其地面起伏引起的幾何變形的問(wèn)題，為后期影像信息的提取提供了影像的準(zhǔn)確度；配準(zhǔn)及其融合技術(shù)使圖像能夠達(dá)到很高的精度，消除了影像的誤差，提高了影像的分辨率；而鑲嵌過(guò)程則能夠使影像更加完整和美觀。整個(gè)預(yù)處理過(guò)程相輔相成，為后期的應(yīng)用及分析過(guò)程打下了良好的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

[1]高分一號(hào).中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心[EB/OL].

[2]潘勇.遙感圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2010.

作者單位

1.石家莊市第一中學(xué)2014級(jí)18班 河北省石家莊市 050018

2.河北科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 河北省石家莊市 050018