干货「卫星遥感数据处理」

卫星遥感数据处理流程是一个系统性的过程，旨在将原始卫星采集的数据转化为可用于科学研究、资源调查、环境监测、灾害评估等各种应用领域的有效信息，主要包括数据获取、预处理、图像处理、图形信息提取及分析等。以下是详细的处理步骤：

根据个人需求，确定所需的遥感数据类型，如光学遥感或微波遥感，并考虑数据的分辨率（空间、时间、光谱和辐射分辨率），前往卫星数据提供商、政府机构、卫星厂商下载/购买获取卫星遥感数据。

为了消除大气、地表反射率等因素对数据采集的影响，进行大气校正和辐射校正，确保数据的准确性和一致性。

1、  大气校正：修正大气对电磁波传播过程中的影响，如大气气体吸收、大气散射等，以还原地表实际的辐射亮度；

2、  辐射校正：消除由于大气散射、吸收以及传感器本身的响应特性等因素对辐射强度的影响，使图像数据能够反映地物的真实反射率或发射率。

校正因卫星姿态变化、地形起伏等原因造成的图像几何畸变，将卫星影像转换成统一投影坐标系下的正射影像，确保图像上每个像素都能准确反映地面上的位置。

1、  几何畸变校正：矫正由卫星姿态、地形起伏、地球曲率等因素导致的图像几何失真

2、  正射校正：利用地面控制点(GCPs)、卫星轨道参数及数字高程模型(DEM)，将图像投影至平面坐标系上，生成正射影像(DOM, Digital Orthophoto Map)

对于具有多光谱和全色(panchromatic)图像的情况，通过融合技术将多光谱图像的空间分辨率提高至全色图像级别，保留更多细节特征的同时保持多光谱信息。

当需要覆盖大范围区域时，将多幅卫星图像按照地理位置无缝拼接在一起，形成连续的地理信息数据集，形成连续的覆盖区域，以便生成完整的遥感场景。

对于来自不同传感器或不同时间拍摄的图像，进行色彩平衡和色调一致性调整，以便在视觉上达到一致的效果。

通过对比度拉伸、直方图均衡化、伪彩色合成等手段改善图像质量，突出显示特定地物信息。

应用机器学习、统计分析、专家系统或其他图像处理技术，从校正后的图像中提取土地覆盖类型、植被指数、水域分布等信息，并进行分类处理。

将处理好的遥感数据结合GIS系统进行叠加分析、空间分析和时间序列分析，制作专题地图，用于城市规划、环境保护、农业估产、灾害监测等多种实际应用。