数据处理时适度值怎么选

⑴ 使用Excel来进行数据处理

数据处理就是把，杂乱无章的数据，经过科学的系统的整理之后，变成我们所需要的数据的一个过程叫数据处理。

1、数据清洗

有四种处理重复值的方法
1.函数法
COUNTIF(你需要检查的区域，你指定的条件)对区域中满足指定条件的单元格进行计数
条件可以为，数字，字符串或者文本，例如：32、‘23’，‘>32’,'apple'
2.高级筛选法
选择要筛选的区域--》数据选项卡--》排序和筛选--》高级--》高级筛选--》将筛选结果复制到其他位置，在勾选选择不重复的记录，点击确定
3.条件格式法
（excel2010以后才能使用） 开始--》条件格式--》突出显示单元格规则--》重复值（重复值被标为不同的颜色）
4.数据透视表法
插入选项卡，新建数据透视表--》选择区域--》选择重复数据--透视表存放位置--》现有工作表--》指定为重复数据
--》将你要查重的字段拖至标签--》在拖至区域汇总

找到重复数据之后，我们需要剔除重复数据，那么剔除重复数据，有哪几种方法呢？
1.通过菜单栏操作删除重复项
选择要检查的区域，数胡仔缺据--》删除重复项--》选择要删除的列--》确定

2.通过排序删除重复项
选择单元格--》排序和筛选--》降序--》前面是重复项，删除

3.通过筛选删除重复列 （有点复杂）
选择单元格--》排序和筛选--》筛选--》在列标签中单击下拉菜单，按照你的筛选条件--》确定

在这里说明一件事，如果缺失值过多，说明数据收集有问题，可以接受的缺失值是在10%以下
1.定位输入

这里使用定位输入对缺失值的处理有四种
1..使用样本统计量的值代替缺失裤辩值。最常见的是使用平均值来代替缺失值
2.使用统计模型的值代替缺失值（回归模型 判别模型，需要专业的数据软件）
3.删除有缺失值的记录，会导致样本数量减少
4.将有缺失值的记录保留，在分析时候记得排除

实际中，使用第一种是比较常见的，我们采用定位一次，替换全部的方法（使用enter+Ctrl）

2.查找和替换
当缺失值以错误的标识符出现时候，可以使用
开始--》编辑--》查找和替换
或者
Ctrl+G（定位）ctrl+f（查找） ctrl+h（替换）

逻辑错误一般有两种
1.输入不符合要求
2.信息录入错误
一般情况下IF函数+特定的逻辑条件可以解决大部分问题

EG ：IF（COUNTIF（B3:H3,'<>0'）>3,'错误'，‘正确’）
含义是：当B3:H3区域里，出现不等于0 的数，大于三个，显示正确，小于三个显示错误

利用条件格式标记戚首错误
开始--》条件格式--》突出显示条件规则--》其他规则--》设置显示规则--》设置显示颜色
EG = OR（B3=1,B3=0）=FALSE
含义是：当函数参数，任意一个为真是，返回true

AND（参数1，参数2.。。。）当所有参数都为真时，才返回true

2、数据转化

我们这里说另外一种，就是将多重录入转换为二分法，即省时，又省力

假设有这样的数据

这里数据的转换函数为：=IF（ISNUMBER（HLOOKUP（1，B5:D5,1,0））1,0）
HLOOKUP 含义：在B5：D5区域中寻找1，找到该数值，就返回该数值所在的第一行的信息，精确匹配，如果没找打。就返回#N/A
IDNUMBER含义：判断是否为数字，是就返回true，不是就返回false

3、数据提取
保留原数据中某些字段的部分信息，组合成一个新的字段，可以是字段的部分信息--字段分列，也可以是几个字段合并为一个新的字段---字段合并，还可以是将原数据表中没有但是其他数据表的信息匹配过来----字段匹配

1.字段分列
两种方法

2.字段合并
也是有两种方法

TEXT函数：使用连接运算符连接数字和文本时候。控制数字的显示方式
EG ：=A3&“迟到比例为”&TEXT（B3，“0%”）

3.字段匹配 （提取不同表格所需要的信息）
打开两个表--》找到你需要提取的信息，输入公式=VLOOKUP（B2[员工职位表.xlsx]Sheetxx$xx，3，0）,第二个参数不需要手动录取，直选选中区域即可

VLOOKUP函数 ：查找与匹配，在表格首列查找指定的数据，并返回指定的数据所在的行中的指定的列所处的单元
VLOOKUP匹配函数的使用 ：（要在表格第一列查找的值，包含数据的单元格区域，可以使用绝对区域或区域名称的引用，希望返回匹配值的序列号，1，返回第二个参数第一列的值，依次类推，近似匹配1，还是相似匹配0，一般为0）
出现错误标识#N/A
1.函数第二个参数的第一列的值可能不是要查找的值
2.数据存在空格（可以使用TRIM函数批量删除）3.
数据类型或格式不一致，转为一致即可

4、数据计算
1.简单计算
加、减、乘、除
有时候数据表中的字段不能直接提取，但是可以通过计算的来
可以通过字段的 + - * / 的来
=B2+D3
如果求D2：D7之间的所有和
编辑选项卡--》自动求和--》求和--》Enter（还可以求平均数，最大值，最小值，计数等功能）

2.函数计算

5.数据分组
主要使用VLOOKUP函数实现
准备数据，确定分组的范围和标准（阈值是分组范围中的最低值）--》输入函数VLOOKUP（A2, 2: 12,2）,并复制公式到你需要的地方
因为VLOOKUP最后一次参数省略，默认是近似匹配

6.数据抽样
问卷调查两种方式，普查和抽样（一般使用抽样）
RAND函数（），返回0～1随机值，但是保持函数编辑状态不变，按下F9，生成的随机数永远保存，且不反回新的值
如果要返回大于1的整数，写法就 类似Java里的random函数
取整数＝INT（RAND（＊10＋60））整数的60～70随机数
随机完记得去重，如果样本不够，继续随机就好，直到满足要求

⑵ SPSS中怎样处理“数值越小越好”的数据

SPSS对于资料的选取，提供了多种不同的选择。例如可以用“如果满足设定条件”、“观察值的随机样本”、“选定特定范围的资料”等等。本篇经验小编将介绍如何过滤、删除和抽取随机样本。

方法/步骤

• SPSS在进行观察值选择时，最重要的功能是利用条件化指令（if）来提出特殊的选择条件，命令SPSS选出特定条件的观察值。具体作法是利用“如果满足特定条件”，搭配“过滤”与“删除”，来挑选资料 使用条件化选择功能时，必须输入特定的选择条件，使用者需利用“若”视窗，来设定条件。例如如果只需要分析SEX=1的人，那么在视窗中输入此一条件，即可将其他性别的观察值过滤或删除。

• 过滤

  过滤是将被淘汰的资料暂时冷冻，使用者可以在资料编辑视窗中看到受试者的编号被划一斜线，即代表冷冻，而且视窗最后会产生一个新的过滤变量（filter_$），保留的记为1，冷冻的为0.此时资料并未被档案移除，要恢复数据，只需要勾选“使用全部观察值”即可。

• 假设要选取性别（sex）为1的男性，具体操作为数据——选择个案，然后弹出下图1所示界面，选择第二个‘如果条件满足’，点击下面的‘如果’出现下图2所示界面，对着其操作，输入‘sex=1’，点击继续，然后确定就可以了。这个时候sex为2 的女性就会打上斜杠被冷冻。

• 删除

  表示被删除的资料就永远自资料档案中移除，无法复原，使用者在勾选此选项时需谨慎对待。 具体操作前面跟过滤一样先点击‘数据——选择个案’进入界面，这是选择的是删除。

• 观察值的随机样本抽取

  观察值的随机样本就是取样（sample）指令，也就是要求SPSS进行随机取样。使用者只需要输入一个小数点分数，就可要求按照该比例从档案中挑选一定比率的观察值。比如输入.30，即要求随机选择资料中的30%观察值，其他的被过滤或删除。具体如下图所示操作。

• 这是出来的数据是被随机抽样的，未抽中的样本就会被画上斜杠背冷动起来，如果被过滤的sex为2 的女性一样的意思。

• 用观察值过滤、删除、抽取随机样本的经验就分享到这里，希望对大家啊有所帮助~

⑶ 数据处理

4.3.1 数据源情况

4.3.1.1 卫星影像数据情况

本项目数据源是由国土资源部信息中心提供的 2005～2007 年 SPOT 5_2.5 m 分辨率影像数据。覆盖工作区的 SPOT 5 卫星影像数据共计 79 景（图 4-2），所接收影像均有 4% 以上的重叠区域；影像信息丰富，无明显噪声、斑点和坏线；云、雪覆盖量均小于 10%，且未覆盖城乡结合部等重点地区；东部平原地区大部分影像覆盖有程度不同的雾或霾，但整体地类信息能够区分；影像数据接收侧视角一般小于 15°，平原地区不超过 25°，山区不超过 20°，基本满足技术规范对影像接收的要求。

图 4-2 河南省 SPOT 5 影像数据分布示意图

图 4-3 影像接收时间分布

由于本次 SPOT 5 卫星影像接收时间跨度大，时相接收差异大，79 景影像多集中于春季和秋季（图 4-3），但部分影像由于接收时间不是河南地区最佳季节，存在着这样或那样的问题，见表 4-1：

表 4-1 影像数据接收信息及数据质量评述表

续表

4.3.1.2 DEM 数据情况

覆盖河南全省的 1∶5 万数字高程模型（DEM）共计 464 幅。

首先，对 DEM 是否齐全及 DEM 的现势性等进行了全面检查；其次，对相邻分幅 DEM 是否有重叠区域以及重叠区域的高程是否一致、接边后是否出现裂隙现象等信息进行了检查；第三，项目组对每幅 DEM 是否有完整的元数据以及对数据的地理基础、精度、格网尺寸等信息是否齐全等进行了全面检查。

由于 1∶5 万 DEM 原始数据是 GRID 标准格式，数学基础为 1980 年西安坐标系，1985 年国家高程基准，6°分带。鉴于以上数据格式和项目实施方案要求，项目组对涉及工作区的 464 幅DEM，分别按照 19°带和 20°带进行镶嵌及坐标系转换，之后再进行拼接、换带及投影转换处理，得到覆盖河南全省的、满足对项目区影像进行正射校正需求的、中央经线为 114°、1954 北京坐标系、1985 年国家高程基准的河南省 1∶5 万 DE（M图 4-4）。

图 4-4 河南省 1∶5 万 DEM

经过对拼接好的 DEM 进行全面检查，本项目使用的 DEM 数据覆盖河南全省，不存在缺失、黑边等现象，基本满足本项目影像数据正射校正的需要。

4.3.2 数据配准

目前影像配准技术大致分为两大类，基于灰度的方法和基于特征的方法。大多数基于灰度的方法采用互相关技术或傅立叶变换技术来实现。影像配准采用的是 ERDAS 9.1 中的自动配准模块（AutoSync）。在自动检测结束后，将其在参考图像上寻找出来同样需要很大的工作量。在不能完全自动实现匹配的情况下，如果能够大致计算出需要寻找和精确调整标注的区域，同样能够减少很大工作量。通过使用多项式粗略计算出两张影像的对应关系就可以解决这一问题。

根据 ERDAS 系统要求，我们最少需要 3 个点就可以在两张卫星影像间建立一个粗略的对应关系。使用至少 3 个点建立起正算多项式模型后，便可以将自动检测出来的控制点迅速对应到参考影像上，只需要在很小的范围内调整就可以精确标注出其在参考影像上的位置。图 4-5 左侧为原始影像上自动检测点，右侧为参考影像上粗定位点，需要进行调整。

图 4-5 配准

虽然计算机的引入可以大量节约劳动，但是因为技术所限，并不能解决矫正和配准所有环节的全部问题，从而将测绘工作者彻底解放出来。

本次项目生产过程中，针对 SPOT 5_10 m 多光谱数据重采样成间隔为 2.5 m，重采样方法采用双线性内插法。以景为配准单元，以 SPOT 5_2.5 m 全色数据为配准基础，将 SPOT 5 多光谱数据与之配准。随机选择配准后全色与多光谱数据上的同名点，要求配准误差平原和丘陵地区不超过 0.5 个像元，山区适当放宽至 1 个像元。配准控制点文件命名使用“景号 + MULTI 和 PAN”，如“287267MULTI”。配准文件命名使用“景号 + MATCH”，如“287267MATCH”。

影像配准采用的是 ERDAS 9.1 中的自动配准模块（AutoSync）。首先，在单景影像的四角部位手动选取四个配准控制同名点，然后由软件生成自动配准控制点，剔除其中误差较大的控制点后，进行自动配准（图 4-6）。配准完成后，采用软件提供的“拉窗帘”的方式对整景影像自上而下、自左至右进行配准精度检查（图 4-7）。

总结配准的工作，可以看到基本上分为如下几步：①标注至少 3 个粗匹配控制点；②设置检测参数；③进行自动检测；④人工调整和保存控制点；⑤进行配准。其中第 4 步仍然需要人工参与，主要的问题在于两点：一是精度是否真正是人感官上的特征点方面存在问题；二是参考图像上的控制点仅仅是粗略对应标注，人工无法手动调整至精确对应位置，因此，暂时的配准工作仅仅部分减轻了人工工作量，但不可能完全由计算机完成配准工作。

图 4-6 影像配准

图 4-7 影像配准精度“拉窗帘”检查

4.3.3 数据融合

4.3.3.1 融合前数据的预处理

获取完整项目区的卫星影像数据时，由于接收时间跨度较大，数据时相差别较大，加上空中云、雾或霾的干扰以及地面光照不均匀等因素，造成景与景之间的影像光谱和纹理特征差别较大。为使影像纹理清晰，细节突出，提高目视解译精度等，在数据融合前必须对数据进行预处理。

SPOT 5 全色波段数据处理的目的是增强局部灰度反差、突出纹理、加强纹理能量和通过滤波来提高纹理细节。

（1）线性变换。经过线性拉伸处理的影像数据，既增强局部灰度反差又保持原始灰度间的相对关系。

图 4-8 线性变换

设A₁、A₂为输入影像的嵌位控制值，B₁、B₂为变换后影像最低、最高亮度值（图4-8），输入影像的亮度值A₁～A₂被拉伸为B₁～B₂范围，其中输入亮度0～A₁及A₂～255分别被变换为B₁、B₂，如果赋值B₁＝0、B₂=255，则拉大了输入影像的动态范围，从而反差得到增强，保持了输入影像灰度间的线性关系。通过线性拉伸将位移A₁变换为0，而将A₂变为255；这样既没有改变A₁到A₂之间灰度值的相对关系，又扩展了直方图的动态范围，从而增强影像结构的细微突变信息。

（2）纹理增强。纹理能量增强目前主要靠高通滤波来实现，在空域增强中滤波器选择是关键。不同影像地貌、地物选择的滤波核各异。一般地，在地形高起伏地区，地理单元比较宏观，采用的滤波器一般较大，能够反映地理单元的宏观特点，选择较小的滤波核会破坏整体的地貌外形。在地理单元分布细碎，地貌细腻，选择滤波器相对应较小，否则无法表现细碎的纹理结构。在纹理能量增强时应该避免增强过剩，否则影像细节会过于饱和，使纹理丧失，达不到增强细节的目的。以下滤波核是本次用到的边缘增强滤波算子，应用效果比较好。如图4-9所示。

图 4-9 滤波增强

（3）多光谱数据处理。在融合影像中，多光谱数据的贡献是其光谱信息。融合前主要以色彩增强为主，调整亮度、色度、饱和度，拉开不同地类之间的色彩反差，对局部的纹理要求不高，有时为了保证光谱色彩，还允许削弱部分纹理信息。

4.3.3.2 影像融合

目前用于多源遥感数据融合的方法很多，从技术层次来分，可以包括像元级融合、特征级融合和决策级融合三个层次。像元级融合有HIS变换、主分量变换、假彩色合成、小波变换、加权融合等方法；特征级融合有Bayes、决策法、神经网络法、比值运算、聚类分析等方法；决策级融合有基于知识的融合、神经网络、滤波融合等方法。从融合算法上分，可分为对图像直接进行代数运算的方法，如加权融合法、乘积融合法、Brovey变换融合法等；第二种是基于各种空间变换的方法，如HIS变换融合法、PCA变换融合法、Lab变换融合法等；第三种是基于金字塔式分解和重建的融合方法，如拉普拉斯金字塔融合法、小波变换融合法。

本项目所使用数据为SPOT5数据，缺少蓝波段多光谱，对数据采用了自然色模拟方法，在土地利用资源调查中，多光谱信息可以突出地反映土地利用类型的要素信息，提高影像的可判读性，便于从图形、纹理特征及光谱特征进行综合判别分析。一般遥感卫星多光谱传感器波谱范围覆盖整个可见光部分，即蓝、绿、红波段。而SPOT系列遥感卫星其多光谱覆盖范围在可见光部分仅从绿到红波段，缺少蓝波段。在利用遥感卫星影像进行土地利用资源调查时，多光谱信息要求必须以人眼可见的自然色表达，而不允许用伪彩色和红外彩色模拟，以便于非遥感测绘人员的判读与实地调查。对于通常的SPOT系列遥感卫星的自然色模拟方法，往往仅靠不同波段组合，以人眼目视判别、感知来调整色调。作业人员的先验知识作色调调整，作业人员经验欠缺时，色调调校失真较大；二是标准难以定量统一，不同调校时间、人员，不同景影像的拼接，由于感知的差异都难以达到同一或近似的标准。通过分析全省SPOT5数据特征，本次影像融合处理主要采用了乘积变换融合和Andorre融合。

Andorre融合采用的是视宝公司提供的Andorre融合方法，具体步骤为：

步骤1 对全色影像先做正态化处理。等价于Wallis滤波及增强局部（纹理增强）与全局对比度。

步骤2 按下面公式融合（P是正态化处理后的全色影像，B₁是绿波段，B₂是红波段，B₃是近红外波段）。

ERDAS 中模块计算公式：

§ 公式一（蓝通道）：

§ 公式二（绿通道）：

§ 公式三（红通道）：

步骤 3 按下面公式完成伪自然色转换：

ERDAS 中模块计算公式：

§ 公式一（红通道）：

§ 公式二（绿通道）：

§ 公式三（蓝通道）：

步骤 4 对步骤 3 生成的各个通道执行直方图拉伸处理。通常，线性直方图拉伸可以满足这种彩色影像的调整，需要根据影像目视效果定义阈值。阈值的选择应该避免在平衡其他颜色造成的像素过饱和。或在 Photoshop 中调整影像色调、亮度及对比度等直至满足要求。

通过 ERDAS 中 Model 实现其算法（图 4-10）。

4.3.3.3 融合影像后处理

后处理主要采用以下 5 种方法：

（1）直方图调整。对反差较低、亮度偏暗的融合影像，调整输入输出范围，改变反差系数进行线性拉伸，使其各色直方图达到接近正态分布。输出范围一般都定为 0～255，而在输入范围的选择中，对低亮度端的截去应慎重，可以消除部分噪声。

（2）USM 锐化。通过变化阈值、半径、锐化程度增强地物边缘特征。注意阈值和半径的设定值不宜过大，锐化程度可根据不同地区影像特点适当选取。通过软件的预览功能可以判断参数选择得是否合适。城乡结合部、居民点、道路和耕地边界是需要重点突出的地物，必须保证清晰可辨，进一步改善总体效果。

（3）彩色平衡。经过融合运算后，影像或多或少会带有一定程度的偏色，需要通过调整彩色平衡加以改正。

（4）色度饱和度调整。由于 SPOT 5 影像融合后存在大量的洋红色，与实地颜色不一致的，可以通过改变色度、饱和度、明度等将其转变为土黄色，使其更接近于真实颜色。

（5）反差增强。通过亮度和对比度调整，可以增强地物间的反差，使不同地类更易区分。

通过融合影像后处理，进一步改善影像的视觉效果，使整景影像色彩真实均匀、明暗程度适中、清晰，增强专题信息，特别是加强纹理信息。

图 4-10 融合处理算法

4.3.4 正射校正模型选择与处理

4.3.4.1 正射纠正的基本模型

一般对推扫式遥感卫星影像的正射纠正有严密纠正模型和变换关系纠正模型两大类。严密纠正模型根据卫星轨道参数、传感器摄影特征以及成像特点，由传感器在获取影像瞬间的位置、方位等因素，建立起像点与地面之间的共线关系，并由此共线方程解求像点或地面点的纠正。而变换关系纠正模型是一种传统的几何纠正方式，不考虑成像的特性，它通过地面控制点与影像同名点计算出不同变换式的变换系数，从而将变形的原始影像拟合到地面坐标中。

严密纠正模型有基于多项式的共线方程、基于卫星轨道参数的纠正方法、基于光束法的区域网平差等方法；变换关系纠正模型有多项式纠正、有理函数多项式、有理函数多项式区域网平差等方法。其中，区域网平差是用较少的控制点以多景影像组成区域网进行平差的纠正方法。

（1）基于多项式的共线方程纠正方法。改正原始影像的几何变形，采用像素坐标变换，使影像坐标符合某种地图投影和图形表达方式和像素亮度值重采样。在摄影瞬间，传感器、影像、地面三者之间，以共线方程反映了成像时地面点和像点之间一一对应的关系。

由于推扫式成像是当前大多数遥感卫星采用的主流成像方式，那么整景影像为多中心投影，每条扫描线是中心投影。用共线方程表达为

推扫式成像的每一扫描线外方位元素均不同，且y值恒为0。正射纠正时必须求解每一行的外方位元素，利用共线方程得到与地面点相对应的像点坐标，加入DEM后对影像进行纠正。

一般可以认为，在一定时间内，遥感卫星在轨道运行时，空间姿态变化是稳定的，那么6个外方位元素的变化是时间的函数。由于推扫式影像y坐标和时间之间有固定的对应关系，即每行扫描时间相同，所以可将第i行外方位元素表示为初始外方位元素（φ_i，w_i，k_i）和行数y的函数，而这个函数可以用二次多项式函数来表示，即

该方法需获得初始外方位元素可从星历文件中得到，如SPOTS影像星历，在DIM，CAP格式文件中。

（2）多项式纠正方法。多项式纠正方法是一种传统的变换关系纠正方法。多项式用二维的地面控制点计算出与像点的变换关系，设定任意像元在原始影像中坐标和对应地面点坐标分别为（x，y）和（X，Y），以x=F_x（x，y），y=F_y（x，y）数学表达式表达，如果该数学表达式采用多项式函数来表达，则像点坐标（x，y）与地面点坐标（X，Y）建立的多项式函数为

式中（：a₀，a₁，a₂，a₃，……，a_n）（，b₀，b₁，b₂，b₃，……，b_n）——变换系数。

一般多项式阶数是1阶到5阶的，式中表达的为3阶。所需控制点数N与多项式阶数n的关系为：N（=n+1）（n+2）/2，即1阶需3个控制点，2阶需6个控制点，3阶需10个控制点。

多项式纠正考虑二维平面间的关系差，因此，对于地形起伏高差较大的区域，并不能改正由地形起伏引起的投影误差，纠正后的精度就不高。另外考虑入射角的影响，多项式纠正对于地形起伏较大地区并不适宜。

（3）有理函数纠正方法。有理函数纠正方法是一种变换关系的几何纠正模型，以有理函数系数（Rational Function Coefficient）将地面点P（L_a，L_b，H_c）与影像上的点（pI_i，S_a）联系起来。对于地面点P，其影像坐标（pI_i，S_a）的计算始于经纬度的正则化，即

正则化的影像坐标（x，y）为

求得的影像坐标为

有理函数纠正不仅以较高的精度进行物方和像方的空间变换，相对于多项式纠正方法考虑了地面高程，相对于基于共线方程模型使复杂的实际传感器模型得以简化，便于实现。

（4）区域网平差纠正方法。区域网平差，首先将三维空间模型经过相似变换缩小到影像空间，再将其以平行光投影至过原始影像中心的一个水平面上，最后将其变换至原始倾斜影像，从而进行以仿射变换建立误差方程，包括每景影像的参数和地面影像坐标的改正，组成法方程，进行平差计算改正。基于模型的区域网平差，是通过影像之间的约束关系补偿有理函数模型的系统误差。区域网平差要合理布设控制点，在景间需有一定数量的连接点，所需控制点数量较少。

4.3.4.2 正射纠正

本次遥感影像正射纠正采用专业遥感影像处理软件ERDAS提供的LPS正射模块进行的，纠正过程如图4-11所示。

图 4-11 正射纠正流程

为了与以往的县级土地利用数据库相衔接，平面坐标系统仍然采用 1954 北京坐标系，高程系统采用 1985 国家高程基准，投影方式采用高斯－克吕格投影，分带方式为 3°分带。

本项目涉及 79 景连片且同源影像数据，因此采用整体区域纠正，以工作区为纠正单元，利用具有区域网纠正功能的 ERDAS 中 LPS 模块进行区域网平差，根据影像分布情况建立一个区域网文件，快速生成无缝正射镶嵌精确的正射影像，如图 4-12 所示。因本工作区涉及 37°、38°、39°三个 3°分带，考虑到全省数据镶嵌等问题，整个工程采用 38°带，其中央经线为 114°。

本次纠正中采用 SPOT 5 物理模型，控制点均匀分布于整景影像，控制点个数 25 个，相邻景影像重叠区有 2 个以上共用控制点。

工作区控制点分布如图 4-13 所示。

影像正射纠正以实测控制点和 1∶5 万 DEM 为纠正基础，以工作区为纠正单元，采样间隔为 2.5 m。

对控制点和连接点超过限差的要进行检查、剔除，发现误差超限的点位，应先通过设置其为检查点方式重新解算，如解算通过，则通过平差解算；如果纠正精度超限，查找超限原因，则应考虑在误差较大的点位附近换点或增补点加以解决，并进行必要的返工，直至满足要求为止。控制点采集如图 4-14 所示。

对整景利用 DEM 数据在 LPS 中选取 SPOT 5 Orbital Pushbroom 传感器模型，投影选取 Gauss Kruger，椭球体采用 Krasovsky，进行正射纠正，纠正精度满足 SPOT 5_2.5 m 数字正射影像图纠正精度要求，纠正后的图面点位中误差见表 4-2。

图 4-12 整体区域纠正控制点选取示意图

图 4-13 区域网平差纠正工程图

图 4-14 控制点采集

表 4-2 正射纠正控制点中误差

续表

4.3.5 镶嵌

以项目区为单位，对相邻景正射影像的接边精度进行检查。经检查接边精度合格后，以项目区为单位，对正射影像进行镶嵌。

由于项目区采用的是 ERDAS 提供的 LPS 正射模块区域网平差纠正，相邻两幅影像，均采集了两个以上的共用控制点，相应提高了影像镶嵌精度。

在项目区相邻景影像的重叠区域中，平原、丘陵与山区分别随机选取了 30 对均匀分布的检查点，检查影像的接边精度。根据检查点的点位坐标，计算检查点点位中误差。见表 4-3。

表 4-3 影像镶嵌误差

本项目影像镶嵌以工作区为单元，在景与景之间镶嵌线尽量选取线状地物或地块边界等明显分界处，以便使镶嵌影像中的拼接缝尽可能地消除，尽量避开云、雾及其他质量相对较差的区域，使镶嵌处无裂缝、模糊和重影现象，使镶嵌处影像色彩过渡自然，使不同时相影像镶嵌时保证同一地块内纹理特征一致，方便地类判读和界线勾绘。影像镶嵌图如图 4-15 所示。

⑷ 当数据波动很大时怎么选取合理的数值

可以考虑 (求和-最大-最小)/(数据数-2) 去掉一个最高分，去掉一个最低分，求平均