【科普】为什么卫星遥感图像不用原图，而要先处理？常用处理技术有哪些？

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卫星遥感技术是从地面到空间各种对地球、天体观测的综合性技术系统的总称。可从遥感技术平台获取卫星数据、由遥感仪器以及信息接受、处理与分析。遥感技术是正在飞速发展的高新技术，它已经形成的信息网络，正时时刻刻、源源不断地向人们提供大量的科学数据和动态信息。

为什么卫星遥感数据要进行处理？

1、消除各种辐射畸变和几何畸变，使经过处理后的图像能更真实地表现原景物真实面貌。

2、利用增强技术突出景物的某些光谱和空间特征，使之易于与其它地物的K分和判释。

3、进一步理解、分析和判别经过处理后的图像，提取所需要的专题信息。遥感信息处理分为模拟处理和数字处理两类（见数据釆集和处理）。

常规卫星遥感数据处理技术都有啥？

卫星遥感数据常规的处理内容有纠正校准、拼接镶嵌、色彩调整、匹配融合、影像叠加、数据分幅、矢量纠正、坐标转换、分类提取、正射校正、矢量化、三维建模、后期制图等。

纠正校准

相邻影像由于成像日期、飞行器的姿态、高度、速度等因素的影响，造成同名地物发生偏移、拉伸和扭曲等，针对这些几何畸变进行的纠正校准，解决道路位移、建筑断层等问题。

▲纠正校准前后对比

拼接/镶嵌

卫星所拍摄的数据均为条带状，如遇需求区域横跨多个条带则需要对卫星公司交付的数据进行拼接及校正处理。以确保最后得到的成果数据浑然一体，完全看不出来是多幅数据拼接得到的；不合格的成果数据则会明显看出有道路位移、建筑断层等。

▲拼接镶嵌前：可看出道路位移，农田断层

▲拼接镶嵌后：道路不再位移，农田接缝平整

↑ 最终的无缝拼接的成果数据

▲镶嵌前

▲镶嵌后

色彩调整

遥感影像由于成像日期、系统处理条件可能有差异，所以存在辐射水平差异导致同名地物在相邻影像上的亮度值不一致。如不进行色彩调整就把这种图像镶嵌起来，即使几何配准的精度很高，重叠区符合得很好，但镶嵌后两边的影像色调差异明显，接缝线十分突出，既不美观，也影响对地物影像与专业信息的分析与识别，降低应用效果（如下图）。

▲镶嵌后两边的影像色调差异明显

对有波段的数据进行参数调整，镶嵌后的数据色调基本无差异，美观。但因时相、天气条件差异巨大会导致部分偏色，可酌情根据实际需求来调整，最后得到色彩效果较好的影像数据。

▲最后得到色彩效果较好的影像数据

匹配融合

我们可以通过对不同卫星的全色数据、多光谱数据进行匹配融合，融合后将得到高分辨率的真彩色卫星地图影像数据产品。

▲ALOS卫星影像数据融合样例

▲WorldView-2卫星影像数据融合样例

卫星遥感技术的发展为人们提供了丰富的多源遥感数据。这些来自不同传感器的数据具有不同的时间、空间和光谱分辨率以及不同的极化方式。单一传感器获取的图像信息量有限，往往难以满足应用需要，通过图像融合可以从不同的遥感图像中获得更多的有用信息，补充单一传感器的不足。

图像融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。全色图像一般具有较高空间分辨率（如ALOS全色图像分辨率为2.5m），多光谱图像光谱信息较丰富如ALOS有三个波段）。为提高 ALOS多光谱图像 的空间分辨率，可以将全色图像融合进多光谱图 像，通过融合既提高多光谱图像空间分辨率 2.5m），又保留其多光谱特性。

从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。

云雾去除

在实际的卫星遥感成像过程中，积雨云，高山云和区域性大雾经常存在，它们使获得的图像模糊不清，降低了图像的理解度和分辨率。通过后期技术处理可以去除云雾，以达到最佳的图像效果。

▲云雾去除前

▲云雾去除后

立体像对提取DEM

数字高程模型(Digital+Elevation+Model)，简称+DEM，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。DEM+除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。

▲2.5米的立体相对原始数据

▲生产得到DEM成果数据

开运联合卫星遥感数据处理平台

系统采用数字摄影测量技术、多任务调度技术、高性能计算技术,集数据生产、任务管理调度、成果质检为一体,通过合理调配计算资源与数据资源,实现规模化、快速、智能化的遥感数据处理流程系统能够接收和处理中髙分辨率遥感影像,快速生成多种数据处理产品及遥感解译产品。

●系统生产全时空覆盖（海量）、多星协同处理（混杂）、持续更新（快速）的 遥感大数据产品。

●支持多种并行计算、提供高效的影像处理算法

●系统支持多源、多载荷（光学、雷达、高光谱）的遥感图像处理

●支持 GF1\2\3\4\5\6、BJ1\2、ZY3、SV、TH、02C、WV、QB、IKNOS 等多源卫星影像。

来源：开运联合/智能卫星研究院

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