全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
全国夜间灯光指数数据服务 全国GDP公里格网数据服务 全国建筑物总面积公里格网数据服务 全国人口密度数据服务 全国县级医院分布数据服务 人口调查空间分布数据服务 收入统计空间分布数据服务 矿山面积统计及分布数据服务 载畜量及空间分布数据服务 农作物种植面积统计数据服务 农田分类面积统计数据服务 农作物长势遥感监测数据服务 医疗资源统计数据服务 教育资源统计数据服务 行政辖区信息数据服务
Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
(一)几何精校正与图像配准
引起图像几何变形一般分为两大类:系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的,有规律可循和可预测性,可以用传感器模型来校正;非系统性几何变形是不规律的,它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定,也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。
在做几何校正前,先要知道几个概念:
地理编码:把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
地理参照:借助一组控制点,对一幅图像进行地理坐标的校正。
图像配准:同一区域里一幅图像(基准图像)对另一幅图像校准
图像几何精校正包括了地理编码和地理参照,以及部分图像配准的范畴,一般步骤如下,
(1)GCP(地面控制点)的选取:这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图(DRG)为参考进行控制选点,也可以野外GPS测量获得,或者从校正好的图像中获取。选取得控制点有以下特征:
1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志,如道路交叉点、河流交叉点等;2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP均匀分布在整幅图像内,且要有一定的数量保证,不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型,该模型只需9个控制点即可;对于有理多项式模型,一般每景要求不少于30个控制点,困难地区适当增加点位;几何多项式模型将根据地形情况确定,它要求控制点个数多于上述几种模型,通常每景要求在30-50个左右,尤其对于山区应适当增加控制点。
(2)建立几何校正模型:地面点控制点确定之后,利用图像上的像元坐标(x,y)及其参考地理坐标(X,Y),选择一个合理的坐标变换函数式(即校正模型),并推算出变换函数。之后,推算的变换函数重新计算控制点得到(X’,Y’),利用(X,Y)和(X’,Y’)计算控制点的误差,即RMS,如果RMS太大需要重新调整控制点。重复这个过程最后得到一个比较精确的变换函数式,并作用于整个图像。
(3)图像重采样:重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置,对原始图像按一定规则重新采样,进行亮度值的插值计算,建立新的图像矩阵。常用的内插方法包括:1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值,简单,处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移,可能造成输出图像中某些地物的不连贯。2、双线性内插法是使用邻近4个点的像元值,按照其距内插点的距离赋予不同的权重,进行线性内插。该方法具有平均化的滤波效果,边缘受到平滑作用,而产生一个比较连贯的输出图像,其缺点是破坏了原来的像元值。3、三次卷积内插法较为复杂,它使用内插点周围的16个像元值,用三次卷积函数进行内插。这种方法对边缘有所增强,并具有均衡化和清晰化的效果,当它仍然破坏了原来的像元值,且计算量大。
一般认为最邻近法有利于保持原始图像中的灰级,但对图像中的几何结构损坏较大。后两种方法虽然对像元值有所近似,但也在很大程度上保留图像原有的几何结构,如道路网、水系、地物边界等。
(二) 图像融合
将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术,使得处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。
(三)图像镶嵌与裁剪
(1)镶嵌
当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时,通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。在进行图像的镶嵌时,需要确定一幅参考图像,参考图像将作为输出镶嵌图像的基准,决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时间,使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大时,可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致,但用于变化信息提取时,相邻图像的色调不允许平滑,避免信息变异。
(2)裁剪
图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除,常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。