遥感影像处理一般操作流程.pptx

遥感影像处理一般操作流程遥感影像处理是一个复杂的过程,包括图像获取、预处理、分类与解译等多个步骤。这一系列操作流程对于提取有价值的地理信息至关重要。通过遥感图像的处理和分析,可以获取土地利用、植被覆被、灾害监测等各种地理信息。qabyqaewfessdvgsd

数据获取遥感卫星通过遥感卫星收集影像数据,如光学、雷达等传感器获取的高分辨率空间数据。这些数据涵盖地表、大气和海洋等不同对象。航空摄影采用航空器搭载的高分辨率相机,从空中拍摄地表影像。可获取细致入微的高质量图像数据。现场采集以现场调研的方式,使用便携式设备直接采集实地数据,如植被、水资源、地质等各类地理信息。其他途径除遥感卫星和航空摄影外,还可从政府部门、企业等渠道获取相关的地理信息数据。

数据预处理数据载入和格式转换:将各类遥感影像数据导入系统,进行格式标准化,为后续处理做好准备。辐射值校正:对原始影像进行辐射校正,消除传感器输出和大气影响,确保影像有较高的信噪比。几何校正:结合地面控制点或参考影像,对原始影像进行几何变换,校正几何失真,对齐影像空间参考系。影像裁剪:根据研究区域范围和需求,对原始影像进行裁剪,去除不需要的部分,减小数据量。云掩膜:利用云检测算法识别并消除云和云影对有效信息的遮挡,提高影像的信息含量。

几何校正1数据预处理首先需要对原始遥感影像数据进行预处理,包括去噪、波段组合等操作,为后续的几何校正做好准备。2选择控制点根据影像内容和实地信息,选择一些地物特征明确的控制点,为几何校正提供依据。3选择校正模型根据影像的特点和处理目标,选择合适的几何校正模型,如多项式模型、透视投影模型等。4影像重采样采用最邻近、双线性或三次卷积等重采样方法,将原始影像重采样到目标坐标网格上。5质量评估通过测量地面控制点和校正影像之间的误差,评估几何校正的精度,确保达到要求。

辐射校正测量辐射水平使用专业设备测量影像各部分的辐射水平,为后续校正提供依据。选择校正算法根据影像特点和应用需求,选择合适的辐射校正算法,如曝光时间校正、暗光校正等。应用校正算法将选定的校正算法应用于影像数据,调整各像元的辐射值,消除辐射误差。

大气校正卫星在轨道上拍摄的遥感影像会受到大气的影响,需要进行大气校正处理。大气校正可以消除大气散射和吸收对影像质量的影响,改善影像的辐射定量特性,为后续分类、监测等应用提供可靠的输入数据。大气校正主要包括分子散射校正、气溶胶散射校正、水汽吸收校正等步骤,利用测量或模拟的大气参数信息,应用相应的算法进行计算校正。

影像增强影像增强是遥感影像处理的关键步骤之一,目的是通过各种数字影像处理技术,如对比度增强、边缘锐化、噪音抑制等,提高影像的可视性和信息含量,为后续的影像分析和解译工作奠定良好的基础。这一步骤可以有效地提高影像的整体质量,突出目标特征,提高识别的准确性。

分类处理影像分类通过机器学习算法对遥感影像进行像素级别或对象级别的分类,识别出不同目标类型。包括监督分类和无监督分类。精度评估对分类结果进行精度分析,包括整体精度、用户精度和生产者精度。识别分类结果的优缺点,为后续处理优化提供依据。优化分类根据精度分析结果,选择更合适的分类算法、参数设置或数据预处理方法,不断优化分类过程,提高分类精度。自动化分类建立全自动化的遥感影像分类流程,减少人工干预,提高分类效率和精度。实现影像输入到结果输出的端到端自动化处理。

精度评估1数据收集收集地面实测数据2精度分析比较遥感分析结果与实测数据3精度评估计算精度指标精度评估是遥感影像处理的关键步骤。首先需要收集地面实测数据作为参考。接着对遥感分析结果和实测数据进行比较,计算精度指标如准确度、召回率、F1值等。最后综合分析精度评估结果,确定遥感影像处理方法的适用性。

结果输出遥感影像处理的最终目标是产出可供应用的结果。这一步骤涉及将处理好的遥感影像转换成方便用户使用的格式,如可视化、数据提取、统计分析等。同时还包括结果的存储和发布,确保后续工作和数据共享的方便性。100G数据50产品20P共享—产出情况

数据存储安全可靠的存储采用专业的数据存储服务器和备份系统,确保数据安全可靠,避免数据丢失或泄露。云端备份存储同时将数据备份到云端存储平台,提高数据容灾能力,确保数据安全性和可靠性。智能数据管理使用先进的数据管理系统,实时监控存储状况,优化资源配置,提高存储效率。

数据管理1数据采集从各种遥感传感设备中获取原始影像数据2数据处理对原始数据进行预处理、校正、增强等操作3数据存储将处理后的数据保存在安全可靠的数据库中4数据管理建立完善的数据管理机制，实现数据的有效管理5数据共享通过数据共享平台提供数据服务，满足各方需求遥感影像数据管理是遥感信息处理的关键环节。从数据采集、预处理、存储、管理到共享利用,确保数据的全生命周期管理