导航:首页 > 数据分析 > 什么是遥感数据预处理

什么是遥感数据预处理

发布时间:2023-06-15 16:40:53

㈠ 遥感数据预处理

本研究以 2008 年 3 月 16 日地震前 IKONOS 遥感影像和 2008 年 9 月 1 日地震后QuickBird 遥感影像为数据源,采用基于多源多时相变化检测技术开展遥感震害信息提取。

基于多源多时相变化检测技术的遥感震害信息提取数据的预处理不同于普通的遥感影像数据的预处理,其对两时相影像质量的要求较高 ( 不管在辐射校正、几何校正还是影像配准等环节中均要求比较高的精度) ,因为这直接关系到后续震害信息提取的准确性。为满足 “快速、高效、准确”的要求,本节提出了基于变化检测技术的多源多时相遥感震害信息提取影像预处理技术流程 ( 图 4 -2) ,通过实验证明取得了良好效果。

( 一) 无控制点共线方程几何校正法

共线方程建立在图像坐标与地面坐标严格的数学变换关系基础上,是对成像空间几何形态的直接描述。该方法的校正过程需要用到数字高程模型,可以在一定程度上修正因地形起伏而引起的投影差和几何变形。当今,所有的卫星遥感数据都附带了卫星传感器的精确位置、高度、速度、太阳高度角和姿态等参数,这些信息一般保存在遥感影像的头文件或 RPC 文件里,所以能够十分方便地在没有地面控制点的情况下使用共线方程几何校正法进行较高精度的几何纠正和定位。

高分辨率遥感影像由于幅宽窄、空间分辨率高,受地球切平面、地球曲率等影响相对较小,影像内部几何畸变较小,所以一般在使用了共线方程几何校正法对高分辨率遥感影像进行几何校正后,都能够达到比较好的效果。由于共线方程几何校正法只需要提供卫星传感器飞行的相关参数就能对影像进行纠正,省去了选取控制点的步骤,节省了时间,满足了 “快捷、准确”的要求,所以本研究选择无控制点共线方程几何校正法对影像进行第一次 “粗”校正。

在 ENVI 软件中,分别读取 IKONOS 和 QuickBird 数据的 RPC 文件 ( . txt 格式) ,然后在 Georeference 模块中分别对全色和多光谱波段进行无控制点共线方程的几何校正。

图 4 -2 遥感震害信息提取影像预处理技术流程图

( 二) 正射校正

遥感图像成图时,由于受到各种不确定因素的影响,例如传感器的成像方式、外方位元素的变化、地形起伏、地球曲率、大气折射等,图像本身的几何形状与其对应的地物形状往往会不一致,发生几何变形 ( 畸变) 。遥感图像的几何变形是指原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。为了消除这些因素带来的几何变形,为后续影像配准做好铺垫,还需要利用研究区域的DEM 对影像做数字正射校 正,分别生 成 震 前、震 后 两时相 的 数 字 正 射 影 像 图 ( Digital Orthophoto Map,简称 DOM) 。数字正射纠正的原理就是将中心投影的影像通过数字元纠正形成正射投影的过程 ( 陈文凯,2007) 。

本文的正射校正在 ENVI 软件的 Orthorectification 模块中完成。得到震前、震后两时相的 DOM 后,还应当检查其与 DEM 的匹配情况,与 DEM 同名地物点的点位中误差不能大于表 4 -1 的规定,如果超过规定,需要重新进行正射校正。

表 4 -1 DOM 与 DEM 地物点的点位中误差

( 三) 图像融合

对全色数据与多光谱数据的 DOM 进行融合,形成兼具高分辨率空间信息和多光谱彩色信息的融合影像。融合前须对多光谱数据进行色彩增强处理,拉大不同地类之间的色彩反差,突出其彩色信息; 同时对影像进行色调调整,提高全色数据的对比度和亮度,增强局部反差,突出纹理细节,降低噪声。融合后须检查影像是否出现重影、模糊等现象,检查影像纹理细节与色彩,判断融合前的处理是否正确,如果存在以上问题,需要返回重新融合。融合后影像如果亮度偏低、灰阶较窄,可采用线性拉伸、亮度对比度等方法进行色调调整,但是应注意尽量保留融合数据的光谱信息和空间信息。

研究为了使融合后的数据仍然保持多光谱特性 ( 四个波段: 红、绿、蓝、近红外) ,便于标准化植被指数 NDVI 的计算,在 ERDAS 软件下,采用 Subtractive resolution merge 模块( 此种融合方法能够使融合后的数据保持原有的多光谱特性) ,分别对 IKONOS 和 QuickBird数据的全色波段和多光谱波段进行融合,取得了良好的效果 ( 图4 -3、图4 -4) 。

图 4 -3 IKONOS 融合影像 ( 1m)

图 4 -4 QuickBird 融合影像 ( 0. 6m)

( 四) 图像配准

震前、震后 DOM 影像在经过无控制点共线方程几何校正和正射校正之后,已基本实现了叠置,大部分地物都能比较好地重叠在一起,不过也有个别目标存在偏差现象。图 4 -5 中左侧为震后 QuickBird 影像,右侧为 IKONOS 影像,中间黑色划线标注区域的池塘重叠效果存在着偏差,在这种情况下,需要进行影像之间的配准。图像配准也叫影像的精校正,是指消除图像中的几何变形,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像过程。

图 4 -5 震前、震后 DOM 影像叠置的效果( 黑色划线区域内存在偏差)

本节所指的图像配准是多图像的几何配准,多图像是指同一地区不同时刻的图像 ( 多时相图像) 或者不同传感器获取的多源图像,这里 IKONOS 和 QuickBird 影像就属于多源多时相遥感影像。多图像几何配准就是指将多图像的同名像点通过几何变换实现精确重叠,通常称为相对配准; 如果将相对配准后得到的多图像归入同一地图坐标系统当中,就叫做绝对配准。

本研究中震前与震后的融合 DOM 影像之间的配准工作在 ERDAS 软件的 Image Geometric Correction 模块中进行,以震后 QuickBird 影像 DOM 为参照,选择二次多项式校正模型配准震前 IKONOS 影像 DOM,手动选取了 6 个同名控制点建立了多项式模型之后,这时 ERDAS 软件会根据模型自动找出后面控制点在图像中对应的位置,这时只要在图像窗口中校正其位置即可,节省了时间。同名配准控制点的残差应当满足表 4 - 2 的要求。共选取 20 个地面控制点 ( GCP) ,这 20 个控制点总的均方根误差 ( RMSE) 为 ±1. 0773,各个地面控制点坐标值和 RMSE 见表4 -3。最后选择最近邻域法 ( Nearest Neighbor) 对影像进行重采样。

表 4 -2 配准控制点残差

表 4 -3 各个地面控制点的坐标和 RMSE

续表

DOM 影像几何配准之后,需要对质量进行检查控制。首先校正震前、震后 DOM 影像的同名地物点的点位中误差不能大于表 4 -4 的规定,另外检查两个时相的 DOM 影像与土地利用现状图 ( LUDRG) 的匹配情况,精度不能大于表 4 - 5 的规定。如果不满足要求,还需要利用土地利用现状图对两时相 DOM 影像进行第二次配准。

表 4 -4 多时相 DOM 同名地物点配准精度

表 4 -5 DOM 相对于土地利用现状图的精度

( 五) 影像辐射增强处理

由于震前、震后 DOM 影像获取的时间不同,地面接收到的太阳辐射度不同,加之高分辨率遥感影像本身像元间光谱的异质性较强,使得两个 DOM 影像在外观上肯定存在一些差异,对震害变化信息检测带来不利影响。为了消除这些不利影响,提高震害信息提取精度,需要事先对震前、震后两时相 DOM 影像做辐射增强处理,主要包括自适应性滤波处理和直方图匹配。

为了控制高分辨率遥感数据中的随机噪声 ( 随机噪声往往影响地类之间的均匀性及边界的稳定性) 和像元间光谱的强异质性,需要对影像进行空间滤波处理。本研究采用 ENVI 软件中的 Frost 自适应性滤波对震前、震后 DOM 影像进行滤波处理,在降低像元光谱异质性,使影像平滑的同时,较好地保持了地类边缘和纹理的清晰。Frost 自适应性滤波是以权重为自适应调节参数的滤波器,对每一个像元都确定一个权重,然后逐个进行滤波。

本研究所说的直方图匹配是指对图像查找表进行数学变换,使一幅多光谱遥感图像所有波段的直方图与另一幅遥感图像所有对应波段相似,其经常用于相邻图像之间的拼接或者多时相遥感图像动态变化信息检测研究的预处理工作,经过直方图匹配可以消除部分由于太阳高度角或者大气辐射造成的多源遥感影像间光谱信息的差异性 ( 党安荣等,2003) 。

本研究在 ERDAS 软件中以震后 QuickBird 影像 DOM 为标准,对震前 IKONOS 影像DOM 的各个波段完成直方图匹配处理。从上节融合后的结果 ( 图 4 - 3、图 4 - 4) 中可以发现,QuickBird 融合影像在研究区域内存在一片厚厚的云层以及由云层引起的阴影,导致云层和阴影范围内的信息完全丢失,严重影响了数据质量。在这种情况下,使用去除薄云的处理方法无法解决问题,然而也不能使用去除厚云的替补方法,因为后续工作是震害变化信息的提取,如果用其他的影像数据进行替换 ( 例如灾前 IKONOS 数据) ,势必会影响到后面变化信息提取的精度。经过综合考虑,决定在不能修复厚云及其阴影区域的情况下,通过分类单独提出云层和阴影,然后建立掩膜图层,在 QuickBird 影像上剔除上述区域,不参与后续研究。同样在震前 IKONOS 影像上也剔除掉相同的区域。最终经过辐射增强处理以及剔除厚云和阴影部分的前、后两时相 DOM 影像效果见图 4 -6 和图 4 -7。

图 4 -6 IKONOS 最终 DOM 影像 ( 1m)

图 4 -7 QuickBird 最终 DOM 影像 ( 0. 6m)

㈡ 遥感数据类型及数据处理

开展遥感地质找矿工作的关键之一是精心选择和获取遥感数据。不同构造单元具有相异的地理地貌特征、不同成矿条件和各自的成矿地质背景。所以选择与研究区成矿特征相适应的遥感数据,是遥感地质找矿取得良好效果的保证。

一、TM与ETM+数据特征

陆地卫星TM和ETM+分别属于美国陆地资源卫星的第二代和第三代传感器系统,具有一定的继承性。两者之间的多光谱波段数相同,都为7个波段,ETM+增加了一个地面分辨率为15m的全色(PAN)波段,以及将TM6波段的空间分辨率提高到60m。多光谱数据空间分辨满足1∶20万的制图要求。对重点矿区(带)进行遥感地质解译,可以通过8波段与多光谱数据融合方法将影像空间分辨率提高到15m,能够达到1∶5万地图草测精度。因此该数据能够满足本次项目中对遥感地质信息提取的要求。

表5-1列出了TM、ETM+遥感数据的主要性能指标。可以看出,ETM(TM)1~4波段为可见光及近红外光,含铁矿物在此波段有明显的光谱吸收特征,对于探测干旱、半干旱环境中含褐铁矿的岩石、土壤有较好效果;ETM7对于出露地表的粘土与碳酸盐矿物敏感,将ETM7和ETM2~5组合分析,对于识别含铁粘土矿物非常有效,这类矿物通常是热液蚀变的标志;TM6可以探测地表的热辐射强度,对于识别与金矿化密切相关的石英脉本身及含石英较多的岩石是非常有用的。总之,能从TM图像中提取三种基本的光谱信息,即铁染强度、岩石土壤中的羟基和碳酸盐根矿物,是地质找矿的十分重要的资料。

表5-1 TM和ETM+的主要性能参数及光谱识别标志

二、工作使用的数据

研究区分布较广,主要涉及研究区的图像有3景,数据景号与采集日期见表5-2。

表5-2 研究区内遥感数据景号与采集日期

三、多波段遥感数据最佳波段组合优选

由于人们对彩色敏感程度比对全色大得多,遥感图像应用研究中多采用RGB彩色合成图像及彩色空间变换图像来进行构造、地层岩性和岩体等解译。然而ETM+图像有7个波段,各波段物理性质不同,且各波段之间信息又有一定重叠和冗余。一般图像的方差越大,包含的信息越多;相关系数越小,波段间信息冗余度越小。所以要求图像方差要大而相关性要小这样两个条件。基于上述依据,目前最佳波段选择的主要方法有:熵与联合熵、OIF指数法、方差-协方差矩阵特征值法等。其中OIF指数法,该方法是美国查维茨提出,理论依据是:图像数据的标准差越大,所包含的信息量也越多,波段的相关系数越小,表明各波段的图像数据独立性也就越高,信息的冗余度也就越小。由于计算方法简单,易于操作,所以最常用。但这些波段选择方法只考虑到两个方面:信息量和相关性,而没有考虑到研究对象的光谱特征和卫星传感器的用途,即要使波段组合后研究地物的光谱特征差异最大。综合各方面因素,在本文中采用“最佳指数(OIF)+光谱特征分析”法。

四、遥感图像处理

遥感图像处理过程中始终以区域控矿地质理论为基础,结合工作区的自然地理地貌环境,在充分总结成矿规律的基础上,从遥感图像或数据中提取不同层次、不同内容的与成矿有关的控矿要素,圈定成矿远景区。

数据处理过程包括:

1)数据预处理:包括图像数据分析,校正,配准,子区裁剪等操作。

2)数据处理:包括图像增强、信息提取等。主要有两方面工作,即图像分类、解译和成矿信息提取。

3)生成专题图层:研究区构造格架、影像构造单元划分,蚀变遥感异常信息以及成矿位场等图层,为多元信息统计分析提供数据源。

遥感图像处理流程(图5-1)。

五、遥感蚀变异常提取

(一)遥感技术应用于斑岩铜矿勘查的理论基础

1.蚀变信息提取的物理学基础

近三十年来,中外学者进行了岩石和矿物波谱特性的大量研究工作,这些研究涉及晶体场理论、矿物学、固体物理学、量子力学、遥感岩石学等众多领域。在多年岩石和矿物波谱特征研究的基础上,特别是80年代发射的陆地卫星LandsatV增设了两个短波红外波段:TM5(1.55~1.75μm)和TM7(2.08~2.35μm),为找矿提供了可以提取具有找矿标志意义的热液蚀变遥感信息。美国国家宇航局(NASA)1998年发射的主力遥感卫星LandsatⅦ号进一步将全色波段的空间分辨率由LandsatV卫星的30m提高到15m。

图5-1 遥感图像处理流程

从HuntG.R(1978)和他领导的实验室的研究成果以及阎积惠等(1995)依据矿物反射波谱特征吸收谱带特点的定性分类研究中可以知道:主要造岩矿物在可见光—近红外光谱(0.35~2.5μm)并不产生具有鉴定意义的反射谱带,其光谱特征主要由岩石中为数不多的次要矿物决定:

一是含铁(Fe2+、Fe3+)基团产生,含铁矿物主要有角闪石、赤铁矿、褐铁矿、针铁矿、磁铁矿、黄钾铁矾等,他们在TM1—TM4波段有强的吸收带,若岩石中含多量的Fe3+,而含Fe2+很少,这类岩石的主要吸收谱带位于TM4和TM1波段,反射波长相当于TM3波段的电磁波。若含大量的Fe2+、含Fe3+很少,则主要吸收谱带位于1波段,对于波长相当于TM2波段的电磁波有某种程度的反射。

二是含羟基(OH-)、水(H20)或碳酸根基团产生,羟基的吸收谱带主要有二处:2.2μm,2.3μm,由于OH-在2.2~2.3μm附近存在强吸收谷(称为羟基谱带),使得TM7产生低值,TM5产生高值,含羟基矿物大多为次级蚀变矿物,如高岭土、叶蜡石、云母类矿物、绿泥石、绿帘石等,水在1.4μm和1.9μm处有特征吸收带。含碳酸根矿物主要有五个特征吸收谱带(1.9~2.55μm),较强的两个在2.35μm和2.55μm波长处(称为碳酸根谱带),相对较弱的在1.9μm、2.0μm、2.16μm三处。常见矿物包括方解石、白云石、石膏、菱镁矿等。

2.遥感应用的地质学基础

从控矿因素的分析得知,成矿规律的研究必须从分析控制和影响矿床形成的各种地质因素着手,通过对地层、岩体、断裂、蚀变等地质因素分析,确定控矿地质因素,分析其对成矿有利的程度。

围岩蚀变现象作为找矿标志已有数百年历史,发现的大型金属、非金属矿床更是不胜枚举:北美、俄罗斯的大部分斑岩铜矿、我国的铜官山铜矿、犹他州的大铝矿、西澳大利亚的大型金矿、墨西哥的大铂矿、美国许多白钨矿、世界大多数锡矿、哈萨克斯坦的刚玉矿等。有用元素的逐步富集是形成矿床的根本,而这种成矿物质通常由成矿热液进行迁移搬运和卸载沉淀。近矿围岩蚀变主要是不同类型的热液与周围岩石相互作用的产物,是成矿物质逐步富集成矿过程中留下的印迹。热液来源主要有:岩浆作用有关的热液、变质作用有关的热液以及地下水环流热液等。热液流体在运移过程中由于其温度、物理化学条件以及围岩组分差异,形成不同的蚀变矿物,按照围岩组分可以分为三类:中酸性岩的蚀变(云英岩化、绢云母化、钠长石化、钾长石化)、基性、超基性岩的蚀变(蛇纹石化、绿泥石化、青磐岩化、碳酸盐化)、石灰岩及其他碳酸盐类的蚀变(矽卡岩化、硅化、重晶石化、白云岩化)。并且不同类型的围岩蚀变指示矿床存在的意义不同,这是由于各种蚀变和矿石同样是成矿作用的产物,从而在时间空间上矿和有关的蚀变存在密切的联系,并且不同类型的蚀变及其组合专属一定的矿床(矿种或矿床类型),因而可以用蚀变来预测矿化矿产资源(Курекнн.1954)。近矿围岩蚀变的研究和热液蚀变岩石的发现,可以指示找矿的空间范围,增加找到矿床的机会。而斑岩铜矿的形成过程中蚀变特征尤其明显。

(二)蚀变遥感异常信息提取方法

本次工作中主要采用的是主分量分析法、比值法增强蚀变遥感异常信息,通过阈值处理(决策树技术)分级提取。工作过程为:预处理(去干扰)→信息提取→异常优化。

1.预处理

(1)高端切割去云及盐碱地的影响

根据图像采样统计结果,云的光谱特征在TM(ETM)1、2、3的灰度值相对较高,TM(ETM)5、7的灰度值相对较低;盐碱地一般表现为在TM(ETM)3的灰度值相对较高,其次为TM(ETM)5、7、2、1。本次工作采用ETM1高端切割来去除云的干扰,采用ETM3的高端切割来去除盐碱地的影响,效果较好。

(2)比值法消除植被影响

植被是蚀变异常提取过程中常见的干扰因素。工作区虽然植被覆盖较少,但为了能尽可能完全地提取致矿异常,还是做了此项处理。根据植物的光谱曲线特征绿色植被在TM(ETM)4(0.76~0.90μm)的反射率最高,可以认为,只有当有其他因素影响时,TM(ETM)5才可能大于TM(ETM)4,因此,可以选取ETM5/4≤1来消除植被干扰。

2.信息提取

一般常见的图像处理方法有:主分量分析、光谱角法、比值法等。下面简要介绍这几种方法的基本原理:

(1)主分量分析(PCA:PrinCipal Component Analysis)又称主成分分析,在计算机处理中称K—L变换。TM数据在图像处理系统中经K-L变换将TM图像转变为一组互不相关的表征函数序列,目的在于压缩TM的波谱维数、突出地物类别、提取与矿化有关的蚀变信息。K-L变换在数学含义上,它是一种基于图像统计特征的多维正交线性变换。经过这种变换后生成一组新的组分图像(数目等于或小于原波段数),是输入的若干图像的线性组合,即:

新疆北部主要斑岩铜矿带

其中,X是原多波段图像的数据矩阵,矩阵元素为P个波段的像元值向量;Y是输出的主组分矩阵,即q个组分的像元值向量,一般q≤p;T为变换核矩,通常为由变换波段之间的协方差矩阵所产生的特征向量矩阵。

新疆北部主要斑岩铜矿带

y1=t11x1+t12x2+…+t1pxp 第一组分

yq=tq1x1+tq2x2+…+tqpxp 第q组分

y1,y2…yq按协方差矩阵的特征值大小依次排序。

K—L变换后,第一组分(y1)取得最大信息量(可达90%左右),其余依次减少,一、二、三组分基本是已集中了绝大部分信息,后面组分包含的信息量往往已非常小。

(2)光谱角法

把每一个多维空间点以其空间特征向量来表征,并以空间向量角的相似性作为判据。它是一种监督分类,要求每一类别有一个已知参考谱。此参考谱可以是地面实测入库光谱,也可以是已知条件的图面单元的统计入库结果(又称图像采样)。为了直观,设三维空间点P在彩色坐标系中的特征向量为OP,以此向量为轴作小角锥(图5-2),凡位于此小角锥内的空间点都视为相似的。

图5-2 光谱角法原理

根据线性代数理论,向量α、β间夹角θ为

新疆北部主要斑岩铜矿带

式中,(d,β)为n维向量d,β的内积,|α|、|β|分别为向量d,β的长度,当存在已知矿点或矿床时,可以利用光谱角法圈定与其有相似谱特征的成矿远景区,以减少主分量分析所获异常中的非矿异常;当存在两种以上已知矿点时,可以用光谱角法对主分量分析异常进行类别区分。这两点是光谱角法在异常信息提取中对主分量分析法可以起的辅助作用。

(3)比值法

大量的研究成果表明,蚀变矿物在不同TM波段之间存在光谱反差,其中含羟基的粘土矿物和碳酸盐矿物,在TM7波段具有强吸收,在TM5波段为强反射,而褐铁矿在TM3表现为高反射,在TM1、TM2和TM4则具不同程度的吸收特征,故TM5/TM7、TM3/TM1、TM5/TM4和TM4/TM3通常可用于增强提取上述特定的热液蚀变信息。

阅读全文

与什么是遥感数据预处理相关的资料

热点内容
文件夹999找不到 浏览:145
win1014393最新版本号 浏览:100
java基本类型大小 浏览:516
word2007不能插入页码 浏览:968
vb读取文件并判断 浏览:6
php图片和程序分离 浏览:412
安卓面试非计算机专业 浏览:228
u盘的光盘文件怎么驱动 浏览:34
如何锁定c盘不下文件 浏览:359
浙江推广网站建设怎么做 浏览:478
word文件只有10页怎么增加 浏览:921
itunes下载的系统在哪个文件夹 浏览:605
个性化linux全名要求 浏览:40
数据表格制图小红点如何去掉 浏览:244
查询iphone版本信息失败怎么办 浏览:978
电脑版微信下载的文件保存在哪里 浏览:367
linuxsocket转发 浏览:32
迷你兔数据恢复软件可免费恢复多少 浏览:139
编程器怎么烧录两个不同的程序 浏览:214
如何加密打包压缩文件 浏览:328

友情链接