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引言
衛星遙感技巧作為地球不雅察的重要手段，曾經廣泛利用於情況監測、災害評價、資本考察等範疇。但是，從衛星傳感器獲取的原始圖像數據每每含有大年夜量的噪聲跟畸變，須要經過一系列的圖像處理步調才幹獲得清楚、正確的信息。本文將深刻剖析衛星遙感圖像處理的流程，提醒怎樣將天空數據變得清楚易懂。
數據獲取
衛星數據範例
衛星遙感數據重要分為光學遙感數據跟微波遙感數據兩大年夜類。光學遙感數據包含可見光、近紅外、短波紅外等波段，實用於地表覆蓋、植被生長、都會變更等不雅察；微波遙感數據則存在較強的穿透才能，實用於地形測繪、水文監測、大年夜陸情況等利用。
數據獲取道路
- 當局機構：如美國NASA、歐洲ESA、中國遙感核心等，供給收費或付費的衛星遙感數據。
- 衛星廠商：如Maxar Technologies、 Airbus Defence and Space 等，供給貿易化的衛星遙感數據。
- 第三方平台：如Google Earth Engine、USGS EarthExplorer 等，供給數據檢索、下載跟處理等效勞。
預處理
輻射校訂
輻射校訂旨在打消大年夜氣、傳感器等要素對輻射旌旗燈號的干擾，復原地表的實在反射率。重要方法包含：
- 黑體校訂：將圖像中的像素值轉換為輻射強度。
- 白均衡校訂：打消傳感器在差別波段呼應不一致的成績。
- 大年夜氣校訂：打消大年夜氣對輻射旌旗燈號的影響。
多少何校訂
多少何校訂旨在打消圖像多少何畸變，將圖像投影到統一的地理坐標系中。重要方法包含：
- 正射校訂：利用空中把持點（GCPs）跟數字高程模型（DEM）對圖像停止正射投影。
- 地區網平差：對多個圖像停止團體多少何校訂。
圖像融合
圖像融合旨在將多源、多時相的遙感圖像停止組合，進步圖像的空間辨別率跟時光辨別率。重要方法包含：
- 全色加強：將多光譜圖像與全色圖像停止融合，進步圖像的空間辨別率。
- 時相融合：將差別時光獲取的圖像停止融合，進步圖像的時光辨別率。
後處理
圖像加強
圖像加強旨在進步圖像的視覺後果，凸起圖像中的感興趣目標。重要方法包含：
- 直方圖均衡化：進步圖像的對比度。
- 濾波：去除圖像噪聲，凸起圖像邊沿。
- 銳化：加強圖像的邊沿信息。
信息提取
信息提取旨在從遙感圖像中提取有效信息，如地物分類、變更檢測等。重要方法包含：
- 監督分類：根據已知的地物範例對圖像停止分類。
- 非監督分類：根據圖像的像素特徵對圖像停止分類。
- 變更檢測：比較差別時光獲取的圖像，檢測地表變更。
總結
衛星遙感圖像處理是一個複雜的過程，涉及多個步調跟算法。經由過程輻射校訂、多少何校訂、圖像融合、圖像加強、信息提取等步調，可能將天空數據變得清楚易懂，為各種利用供給正確、堅固的遙感信息。隨着遙感技巧的壹直開展，衛星遙感圖像處理技巧將愈加成熟，為人類認識地球、保護地球供給有力支撐。