航天卫星遥感图像的处理和分析

地理国情监测

　　无论采用何种方法,都必须依靠多光谱卫星遥感数据来发现土地覆盖类型的变化。美国陆地卫星的TM多光谱图像,地面分辨率为30m,一幅图像可覆盖地面180×180km。根据中科院遥感卫星地面接收站对近几年来TM数据接受率的统计,TM图像的有用数据,大约每2年可覆盖全国一次。因此,TM图像是我国目前卫星遥感的主要数据源。
　　TM图像是一种多光谱数据,其波段划分和应用范围见表1。

　　由表1可见,TM的多光谱数据含有丰富的地面水、土壤和植被覆盖信息。对土地覆盖类型的变化检测,根据理论和经验应选用TM的3,4,5波段进行处理。图像处理包括预处理,不同质的融合或同质图像不同波段的合成,以及图像的判读分析。
　　1、图像增强
　　图像增强是根据图像后处理和分析应用的需要,通过不同算法扩大灰阶的层次和范围,提高数字分析的计算精度,通过运算和变换使图像在亮度、反差、层次等方面适应人眼视觉的生理。增强后的图像纹理、细部、反差都表现得更加精细和丰富。不同波段的图像合成和融合后,其色彩应尽可能地接近天然彩色,或者是宜于目视判读的“假彩色”。
　　在前明乡试验区进行的图像处理中,采用了DIPNET软件中的线性拉伸和统计量增强中的分块增强算法,目的是提高TM3,4,5波段合成后的图像目视判读性能。
　　2、多波段图像的融合和彩色合成
　　不同几何和不同质的图像通过某种数学和物理变换可以生成相同几何和另一种均质的新图像,这一过程称为图像的融合。由同一传感器获取的几何相同而谱段不同的图像,可以简单地叠加并生成各种目视效果不同的图像(通常是色彩不同的图像),这一过程称为彩色合成。由于计算机技术的发展,图像的融合和彩色合成不仅可以用光学方法实现,而且可以用数字方法实现。这种融合和合成的目的是为了从图像中提取更多的有用信息土地覆盖类型变化的判读和分析采用以下方法:
　　多光谱段彩色合成:选用纠正后的TM图像中的任意三个波段的影像,并分别赋于红、绿、兰三种颜色,都可以合成为伪彩色图像。前明乡地区选用了近红外的第4波段、红外的第5波段和可见光部分的第3波段进行彩色合成。这三个波段的相关性较差,所以合成的图像反差适中,彩色和层次丰富。
　　不同类图像的融合处理:首先对不同类型的图像进行绝对定位(相对于地面参考坐标系)和相对纠正,然后对多光谱数据进行色度空间变换:
　　I=FI(R,G,B)
　　H=FH(R,G,B)
　　S=FS(R,G,B)
　　将I代之以全色波段后进行色度空间的反变换。变换后的R,G,B波段图像,即可合成为几何和物理上均质的融合图像。
　　3、计算机辅助目视判读和数字分析
　　为了发现土地覆盖类型的变化,在对卫星遥感获取的多光谱数据进行了必要的前期处理后,即可进行计算机辅助的目视判读或数字分析。多光谱数据分类:常用的数字分析方法是多光谱数据分析。在TM图像的3,4,5波段数据经过预处理后,可以用监督分类方法并根据地面调查的典型土地覆盖类型的采样进行样本训练,然后采用最大似然法分类。将分类结果和基础数据库的“本底”数据叠加,即可发现土地覆盖类型的变化。计算机辅助目视判读:这种方法比较简单实用。首先将TM图像的三个波段进行彩色合成,得到一张“伪彩色”图像,然后在计算机系统的屏幕上,将基础数据库不同土地覆盖类型的地块(多边形)和伪彩色图像叠加。这时,用目视判读的方法可以有效地发现土地覆盖类型的变化。本文摘自《综合利用3S技术监测土地利用变化》更多相关文献尽在地理国情监测云平台。