1樓:匿名使用者
定義座標系是要根據你是用的影象相對應的橢球體的
遙感資料預處理
2樓:中地數媒
本研究以 2008 年 3 月 16 日**前 ikonos 遙感影像和 2008 年 9 月 1 日**後quickbird 遙感影像為資料來源,採用基於多源多時相變化檢測技術開展遙感震害資訊提取。
基於多源多時相變化檢測技術的遙感震害資訊提取資料的預處理不同於普通的遙感影像資料的預處理,其對兩時相影像質量的要求較高 ( 不管在輻射校正、幾何校正還是影像配準等環節中均要求比較高的精度) ,因為這直接關係到後續震害資訊提取的準確性。為滿足 「快速、高效、準確」的要求,本節提出了基於變化檢測技術的多源多時相遙感震害資訊提取影像預處理技術流程 ( 圖 4 -2) ,通過實驗證明取得了良好效果。
( 一) 無控制點共線方程幾何校正法
共線方程建立在影象座標與地面座標嚴格的數學變換關係基礎上,是對成像空間幾何形態的直接描述。該方法的校正過程需要用到數字高程模型,可以在一定程度上修正因地形起伏而引起的投影差和幾何變形。當今,所有的衛星遙感資料都附帶了衛星感測器的精確位置、高度、速度、太陽高度角和姿態等引數,這些資訊一般儲存在遙感影像的標頭檔案或 rpc 檔案裡,所以能夠十分方便地在沒有地面控制點的情況下使用共線方程幾何校正法進行較高精度的幾何糾正和定位。
高解析度遙感影像由於幅寬窄、空間解析度高,受地球切平面、地球曲率等影響相對較小,影像內部幾何畸變較小,所以一般在使用了共線方程幾何校正法對高解析度遙感影像進行幾何校正後,都能夠達到比較好的效果。由於共線方程幾何校正法只需要提供衛星感測器飛行的相關引數就能對影像進行糾正,省去了選取控制點的步驟,節省了時間,滿足了 「快捷、準確」的要求,所以本研究選擇無控制點共線方程幾何校正法對影像進行第一次 「粗」校正。
在 envi 軟體中,分別讀取 ikonos 和 quickbird 資料的 rpc 檔案 ( . txt 格式) ,然後在 georeference 模組中分別對全色和多光譜波段進行無控制點共線方程的幾何校正。
圖 4 -2 遙感震害資訊提取影像預處理技術流程圖
( 二) 正射校正
遙感影象成圖時,由於受到各種不確定因素的影響,例如感測器的成像方式、外方位元素的變化、地形起伏、地球曲率、大氣折射等,影象本身的幾何形狀與其對應的地物形狀往往會不一致,發生幾何變形 ( 畸變) 。遙感影象的幾何變形是指原始影象上各地物的幾何位置、形狀、尺寸、方位等特徵與在參照系統中的表達要求不一致時產生的變形。為了消除這些因素帶來的幾何變形,為後續影像配準做好鋪墊,還需要利用研究區域的dem 對影像做數字正射校 正,分別生 成 震 前、震 後 兩時相 的 數 字 正 射 影 像 圖 ( digital orthophoto map,簡稱 dom) 。
數字正射糾正的原理就是將中心投影的影像通過數字元糾正形成正射投影的過程 ( 陳文凱,2007) 。
本文的正射校正在 envi 軟體的 orthorectification 模組中完成。得到震前、震後兩時相的 dom 後,還應當檢查其與 dem 的匹配情況,與 dem 同名地物點的點位中誤差不能大於表 4 -1 的規定,如果超過規定,需要重新進行正射校正。
表 4 -1 dom 與 dem 地物點的點位中誤差
( 三) 影象融合
對全色資料與多光譜資料的 dom 進行融合,形成兼具高解析度空間資訊和多光譜彩色資訊的融合影像。融合前須對多光譜資料進行色彩增強處理,拉大不同地類之間的色彩反差,突出其彩色資訊; 同時對影像進行色調調整,提高全色資料的對比度和亮度,增強區域性反差,突出紋理細節,降低噪聲。融合後須檢查影像是否出現重影、模糊等現象,檢查影像紋理細節與色彩,判斷融合前的處理是否正確,如果存在以上問題,需要返回重新融合。
融合後影像如果亮度偏低、灰階較窄,可採用線性拉伸、亮度對比度等方法進行色調調整,但是應注意儘量保留融合資料的光譜資訊和空間資訊。
研究為了使融合後的資料仍然保持多光譜特性 ( 四個波段: 紅、綠、藍、近紅外) ,便於標準化植被指數 ndvi 的計算,在 erdas 軟體下,採用 subtractive resolution merge 模組( 此種融合方法能夠使融合後的資料保持原有的多光譜特性) ,分別對 ikonos 和 quickbird資料的全色波段和多光譜波段進行融合,取得了良好的效果 ( 圖4 -3、圖4 -4) 。
圖 4 -3 ikonos 融合影像 ( 1m)
圖 4 -4 quickbird 融合影像 ( 0. 6m)
( 四) 影象配準
震前、震後 dom 影像在經過無控制點共線方程幾何校正和正射校正之後,已基本實現了疊置,大部分地物都能比較好地重疊在一起,不過也有個別目標存在偏差現象。圖 4 -5 中左側為震後 quickbird 影像,右側為 ikonos 影像,中間黑色劃線標註區域的池塘重疊效果存在著偏差,在這種情況下,需要進行影像之間的配準。影象配準也叫影像的精校正,是指消除影象中的幾何變形,產生一幅符合某種地圖投影或圖形表達要求的新影象過程。
圖 4 -5 震前、震後 dom 影像疊置的效果( 黑色劃線區域記憶體在偏差)
本節所指的影象配準是多影象的幾何配準,多影象是指同一地區不同時刻的影象 ( 多時相影象) 或者不同感測器獲取的多源影象,這裡 ikonos 和 quickbird 影像就屬於多源多時相遙感影像。多影象幾何配準就是指將多影象的同名像點通過幾何變換實現精確重疊,通常稱為相對配準; 如果將相對配準後得到的多影象歸入同一地圖座標系統當中,就叫做絕對配準。
本研究中震前與震後的融合 dom 影像之間的配準工作在 erdas 軟體的 image geometric correction 模組中進行,以震後 quickbird 影像 dom 為參照,選擇二次多項式校正模型配準震前 ikonos 影像 dom,手動選取了 6 個同名控制點建立了多項式模型之後,這時 erdas 軟體會根據模型自動找出後面控制點在影象中對應的位置,這時只要在影象視窗中校正其位置即可,節省了時間。同名配準控制點的殘差應當滿足表 4 - 2 的要求。共選取 20 個地面控制點 ( gcp) ,這 20 個控制點總的均方根誤差 ( rmse) 為 ±1.
0773,各個地面控制點座標值和 rmse 見表4 -3。最後選擇最近鄰域法 ( nearest neighbor) 對影像進行重取樣。
表 4 -2 配準控制點殘差
表 4 -3 各個地面控制點的座標和 rmse
續表dom 影像幾何配準之後,需要對質量進行檢查控制。首先校正震前、震後 dom 影像的同名地物點的點位中誤差不能大於表 4 -4 的規定,另外檢查兩個時相的 dom 影像與土地利用現狀圖 ( ludrg) 的匹配情況,精度不能大於表 4 - 5 的規定。如果不滿足要求,還需要利用土地利用現狀圖對兩時相 dom 影像進行第二次配準。
表 4 -4 多時相 dom 同名地物點配準精度
表 4 -5 dom 相對於土地利用現狀圖的精度
( 五) 影像輻射增強處理
由於震前、震後 dom 影像獲取的時間不同,地面接收到的太陽輻射度不同,加之高解析度遙感影像本身像元間光譜的異質性較強,使得兩個 dom 影像在外觀上肯定存在一些差異,對震害變化資訊檢測帶來不利影響。為了消除這些不利影響,提高震害資訊提取精度,需要事先對震前、震後兩時相 dom 影像做輻射增強處理,主要包括自適應性濾波處理和直方圖匹配。
為了控制高解析度遙感資料中的隨機噪聲 ( 隨機噪聲往往影響地類之間的均勻性及邊界的穩定性) 和像元間光譜的強異質性,需要對影像進行空間濾波處理。本研究採用 envi 軟體中的 frost 自適應性濾波對震前、震後 dom 影像進行濾波處理,在降低像元光譜異質性,使影像平滑的同時,較好地保持了地類邊緣和紋理的清晰。frost 自適應性濾波是以權重為自適應調節引數的濾波器,對每一個像元都確定一個權重,然後逐個進行濾波。
本研究所說的直方圖匹配是指對影象查詢表進行數學變換,使一幅多光譜遙感影象所有波段的直方圖與另一幅遙感影象所有對應波段相似,其經常用於相鄰影象之間的拼接或者多時相遙感影象動態變化資訊檢測研究的預處理工作,經過直方圖匹配可以消除部分由於太陽高度角或者大氣輻射造成的多源遙感影像間光譜資訊的差異性 ( 黨安榮等,2003) 。
本研究在 erdas 軟體中以震後 quickbird 影像 dom 為標準,對震前 ikonos 影像dom 的各個波段完成直方圖匹配處理。從上節融合後的結果 ( 圖 4 - 3、圖 4 - 4) 中可以發現,quickbird 融合影像在研究區域記憶體在一片厚厚的雲層以及由雲層引起的陰影,導致雲層和陰影範圍內的資訊完全丟失,嚴重影響了資料質量。在這種情況下,使用去除薄雲的處理方法無法解決問題,然而也不能使用去除厚雲的替補方法,因為後續工作是震害變化資訊的提取,如果用其他的影像資料進行替換 ( 例如災前 ikonos 資料) ,勢必會影響到後面變化資訊提取的精度。
經過綜合考慮,決定在不能修復厚雲及其陰影區域的情況下,通過分類單獨提出雲層和陰影,然後建立掩膜圖層,在 quickbird 影像上剔除上述區域,不參與後續研究。同樣在震前 ikonos 影像上也剔除掉相同的區域。最終經過輻射增強處理以及剔除厚雲和陰影部分的前、後兩時相 dom 影像效果見圖 4 -6 和圖 4 -7。
圖 4 -6 ikonos 最終 dom 影像 ( 1m)
圖 4 -7 quickbird 最終 dom 影像 ( 0. 6m)
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