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多光譜影像和全色影像融合（多光譜影像和全色影像融合后立體相對(duì)）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-07 17:40:11 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 57

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于多光譜影像和全色影像融合的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、ms、fuse在遙感里代表什么
2、從google下載的影像是彩色合成影像嗎？他是不是就是多光譜和全色融合過(guò)后的影像呢？
3、高分辨率影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)建庫(kù)技術(shù)方法研究
4、目前在做圖像融合，請(qǐng)問(wèn)哪里可以下載同一場(chǎng)景的多光譜圖像和全色圖像？

多光譜影像和全色影像融合（多光譜影像和全色影像融合后立體相對(duì)）

一、ms、fuse在遙感里代表什么

pan是全色影像，ms是多光譜影像，fuse是多光譜影像與全色影像進(jìn)行融合后的影像。

二、從google下載的影像是彩色合成影像嗎？他是不是就是多光譜和全色融合過(guò)后的影像呢？

谷歌的影像有好多種數(shù)據(jù)，不過(guò)通常用的有快鳥(niǎo)的數(shù)據(jù)，是其多光譜與其全色影像融合后生成的圖片格式，其影像經(jīng)過(guò)了拉伸，不具有光譜的研究意義，僅僅只是一張圖片，但是紋理與形狀等的研究還是可以考慮的。

三、高分辨率影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)建庫(kù)技術(shù)方法研究

潘振祥

（河南省國(guó)土資源廳信息中心鄭州 450016）

摘要：本文通過(guò)開(kāi)展高分辨率衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)（SPOT5）處理及建庫(kù)技術(shù)方法研究和探索，制定了《高分辨率影像數(shù)據(jù)處理及基于遙感影像土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)技術(shù)要求》和《省級(jí)基于遙感影像 1∶1 萬(wàn)土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)》，制作了覆蓋河南全省的 1∶1 萬(wàn)數(shù)字正射影像圖，建立了河南省基于 SPOT 5 的 GPS 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)、高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)庫(kù)和基于影像信息土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)，為全國(guó)土地利用二次調(diào)查基礎(chǔ)底圖制作進(jìn)行了有益的探索。

關(guān)鍵詞：土地資源衛(wèi)星影像遙感數(shù)據(jù)庫(kù) 像控點(diǎn)

0 引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，衛(wèi)星遙感影像處理技術(shù)得到了突破性進(jìn)展，高分辨率衛(wèi)星影像在土地資源調(diào)查評(píng)價(jià)、土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)、土地執(zhí)法監(jiān)察、土地變更調(diào)查以及大中比例尺地形圖測(cè)繪等方面應(yīng)用已取得顯著成效。

針對(duì)河南省高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)項(xiàng)目任務(wù)，項(xiàng)目組提出了利用 GPS 外業(yè)靜態(tài)實(shí)測(cè)坐標(biāo)作為影像數(shù)據(jù)校正的控制資料，制定了《高分辨率影像數(shù)據(jù)處理及基于遙感影像土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)技術(shù)要求》和《省級(jí)基于遙感影像 1∶1 萬(wàn)土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)》等，并根據(jù)項(xiàng)目任務(wù)要求，制定了切合河南實(shí)際的基于遙感影像信息的土地利用分類(lèi)體系，同時(shí)，通過(guò)項(xiàng)目開(kāi)展，制作了覆蓋河南全省的 SPOT 5 數(shù)字正射影像圖（DOM），并建立了河南省基于 SPOT 5的 GPS 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，為土地利用二次調(diào)查基礎(chǔ)底圖制作進(jìn)行了有益的探索。

1 影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)技術(shù)路線(xiàn)

（1）多源遙感信息相結(jié)合。選取最佳波段組合的多光譜影像與高分辨率全色影像融合，生產(chǎn)具有高分辨率空間信息和豐富光譜信息的融合影像。

（2）GPS 像控點(diǎn)、基礎(chǔ)圖件（數(shù)據(jù)庫(kù)）和 DEM 相結(jié)合。根據(jù)實(shí)際情況，采用 GPS 像控點(diǎn)，同時(shí)利用 1∶5 萬(wàn) DEM 對(duì)遙感影像進(jìn)行正射校正。

（3）人機(jī)交互與計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取相結(jié)合。以人機(jī)交互解譯為主，進(jìn)行土地分類(lèi)信息提取。

（4）遙感解譯與地面調(diào)查相結(jié)合。對(duì)提取的地類(lèi)圖斑信息進(jìn)行外業(yè)驗(yàn)證，對(duì)在室內(nèi)不確定的地類(lèi)圖斑，進(jìn)行外業(yè)實(shí)地調(diào)查。

2 GPS 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)建立

為保證像控點(diǎn)選取精度，首先在 2.5 m 分辨率的全色影像上，按照像控點(diǎn)選取的技術(shù)要求，每景均勻選取了 25 個(gè)像控點(diǎn)，并對(duì)像控點(diǎn)進(jìn)行了全外業(yè) GPS 靜態(tài)測(cè)量，在 MapGIS 平臺(tái)下編輯像控點(diǎn)屬性結(jié)構(gòu)，建立 GPS 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，并將像控點(diǎn)外業(yè)測(cè)量成果表以圖片方式保存在屬性表中。如圖1所示。

圖1 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)示意圖

2.1 GPS 像控點(diǎn)選取

為保證像控點(diǎn)外業(yè)測(cè)量精度，像控點(diǎn)選取時(shí)，點(diǎn)位分布要相對(duì)均勻，特征明顯，交通便利，數(shù)量足夠，盡可能在全色影像上選取，盡量避開(kāi)高壓線(xiàn)、大面積水域等干擾因素。

為提高外業(yè)測(cè)量效率，將選取的待測(cè)像控點(diǎn)制作成“像控點(diǎn)外業(yè)測(cè)量成果表”，成果表包括像控點(diǎn)編號(hào)、點(diǎn)位及放大的示意圖、WGS84、1954 北京、1980 年西安三套坐標(biāo)和點(diǎn)位說(shuō)明等內(nèi)容。

2.2 GPS 像控點(diǎn)外業(yè)施測(cè)

像控點(diǎn)外業(yè)測(cè)量采用附合路線(xiàn)法，各像控點(diǎn)平均間距約 13 km，像控點(diǎn)與 C 級(jí) GPS 控制點(diǎn)組成 GPS 控制網(wǎng)。GPS 像控點(diǎn)外業(yè)測(cè)量利用河南省 C 級(jí) GPS 控制網(wǎng)成果的三套數(shù)據(jù)（分別為WGS 84、1954 北京和 1980 年西安坐標(biāo)）作為起算數(shù)據(jù)，依據(jù)《全球定位系統(tǒng)（GPS）測(cè)量規(guī)范》，采用靜態(tài)方式同步進(jìn)行觀測(cè)，三臺(tái)套 GPS 接收機(jī)為一組，觀測(cè)時(shí)段長(zhǎng)度不少于 45 分鐘，衛(wèi)星高度角≥ 15°，有效觀測(cè)衛(wèi)星總數(shù)≥ 4 個(gè)。測(cè)量數(shù)據(jù)采用南方測(cè)繪軟件進(jìn)行基線(xiàn)解算、平差處理并進(jìn)行高程擬合，最后解算出像控點(diǎn)基于三套坐標(biāo)系統(tǒng)的三套數(shù)據(jù)和擬合高程。

2.3 GPS 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

GPS 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)以河南省 1∶50 萬(wàn)地理底圖作為工作底圖，輸入像控點(diǎn)空間坐標(biāo)，并采集像控點(diǎn)屬性與圖形信息，建立數(shù)學(xué)基準(zhǔn)統(tǒng)一的像控點(diǎn)圖形圖像文件。像控點(diǎn)圖形圖像信息，除像控點(diǎn)所具有的地理坐標(biāo)信息之外，還包括與待糾正影像相關(guān)的特征地物的紋理信息、分辨率信息等。

3 影像數(shù)據(jù)處理

影像數(shù)據(jù)處理包括衛(wèi)星影像全色數(shù)據(jù)與多光譜數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)、融合和影像數(shù)據(jù)正射校正、鑲嵌及正射影像圖（DOM）的制作等。本項(xiàng)目所使用到的 SPOT 5 數(shù)據(jù)是由視寶公司提供的 1A 級(jí)數(shù)據(jù)，只經(jīng)過(guò)了探測(cè)器的均衡化處理，為了進(jìn)行多元數(shù)據(jù)的復(fù)合，制作正射影像圖，必須對(duì)圖像進(jìn)行正射校正，建立地理坐標(biāo)。影像數(shù)據(jù)處理技術(shù)流程如圖 2 所示。

圖2 影像數(shù)據(jù)處理技術(shù)流程

3.1 影像配準(zhǔn)

本項(xiàng)目使用的單景多光譜數(shù)據(jù)與全色數(shù)據(jù)是同步接收到的，其圖形的幾何相關(guān)性較好，多光譜數(shù)據(jù)與全色配準(zhǔn)難度小、精度高，因此采用相對(duì)配準(zhǔn)的方法，SPOT 5 多光譜數(shù)據(jù)波段組合采用 XS2（紅）、XS3（綠）、XS1（藍(lán)）形式，影像重采樣間隔為 2.5 m，重采樣方法采用雙線(xiàn)性?xún)?nèi)插，以景為配準(zhǔn)單元，以 SPOT 5 全色數(shù)據(jù)為配準(zhǔn)基礎(chǔ)，均勻選取配準(zhǔn)控制點(diǎn)，對(duì)接收側(cè)視角較大，地勢(shì)起伏對(duì)配準(zhǔn)影響較為嚴(yán)重的區(qū)域相應(yīng)增加控制點(diǎn)密度，將 SPOT 5 多光譜數(shù)據(jù)與之精確配準(zhǔn)，并隨機(jī)選擇配準(zhǔn)后全色與多光譜數(shù)據(jù)上的同名點(diǎn)進(jìn)行檢查，以確保數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)精度。

3.2 影像融合

圖像融合處理采用最基本的乘積組合算法直接對(duì)兩種空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行合成，融合后圖像則采用直方圖調(diào)整、USM 銳化、彩色平衡、色度飽和度調(diào)整和反差增強(qiáng)等手段，以使整景影像色彩均勻、明暗程度適中、清晰，增強(qiáng)專(zhuān)題信息，特別是加強(qiáng)紋理信息。

3.3 影像正射校正

影像正射校正采用 ERDAS 的 LPS 正射模塊，利用 SPOT 5 物理模型，每景 25 個(gè)像控點(diǎn)均勻分布于整景影像，各相鄰景影像重疊區(qū)有 2 個(gè)以上共用點(diǎn)。正射校正以實(shí)測(cè)點(diǎn)和 1∶5 萬(wàn) DEM為校正基礎(chǔ)，以景為單元，對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行正射校正，采樣間隔為 2.5 m。

3.4 影像鑲嵌

影像鑲嵌采用 ERDAS 的 LPS 正射模塊中批量處理模塊，相鄰兩幅影像，均采集了兩個(gè)以上共用點(diǎn)，大大提高了影像鑲嵌精度。為驗(yàn)證鑲嵌精度，以縣（市、區(qū)）為單位，在其鑲嵌區(qū)隨機(jī)選擇 25 個(gè)以上檢查點(diǎn)進(jìn)行鑲嵌精度檢查。

3.5 數(shù)字正射影像圖制作

數(shù)字正射影像圖（DOM）制作采用 Image Info 工具，按照 1∶1 萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)分幅進(jìn)行裁切，覆蓋完整的縣級(jí)行政轄區(qū)。圖幅整飾依據(jù)《高分辨率影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)技術(shù)要求》，利用MapGIS 數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，按照 1954 北京坐標(biāo)系、1985 年國(guó)家高程基準(zhǔn)的生成 1∶1 萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)分幅圖幅整飾。

4 創(chuàng)新成果

項(xiàng)目組在圓滿(mǎn)完成項(xiàng)目任務(wù)的前提下，結(jié)合項(xiàng)目進(jìn)展和土地管理需要，創(chuàng)造性地開(kāi)展工作。總結(jié)項(xiàng)目進(jìn)展和取得的成果，創(chuàng)新成果主要體現(xiàn)在：

（1）影像校正控制點(diǎn) GPS 外業(yè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為影像校正控制資料，改變了以往利用地形圖、土地利用現(xiàn)狀圖（數(shù)據(jù)庫(kù)）作為控制資料的傳統(tǒng)方式，極大地提高了影像校正精度，節(jié)省了項(xiàng)目投入經(jīng)費(fèi)。

覆蓋河南全省 1∶1 萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)分幅地形圖共計(jì) 6565 幅，而實(shí)有地形圖僅 5600 余幅，項(xiàng)目組在征求部課題組同意的前提下，提出采用 GPS 外業(yè)實(shí)測(cè)控制點(diǎn)作為影像校正控制資料的思路?；谶@一思路，項(xiàng)目組進(jìn)行了一系列研究和論證，制定了 GPS 外業(yè)測(cè)量技術(shù)要求，并對(duì)覆蓋全省的每景 SPOT 5 衛(wèi)星影像相對(duì)均勻地選取了 25 個(gè)控制點(diǎn)，相鄰景影像不少于 2 個(gè)共用控制點(diǎn)的原則，全省共選取影像校正控制點(diǎn) 1421 個(gè)，GPS 大地控制 C 級(jí)點(diǎn) 94 個(gè)。根據(jù)影像數(shù)據(jù)接收時(shí)間和項(xiàng)目進(jìn)度，共分 13 個(gè)測(cè)區(qū)，對(duì)所有控制點(diǎn)采用附和路線(xiàn)法進(jìn)行了靜態(tài)測(cè)量，分別計(jì)算出各控制點(diǎn)和檢查點(diǎn)的 WGS84、1954 北京和 1980 年西安三套坐標(biāo)。

（2）河南省像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，為今后河南全省土地利用遙感監(jiān)測(cè)、衛(wèi)片執(zhí)法監(jiān)察等提供了技術(shù)保障。

為使外業(yè)測(cè)量成果長(zhǎng)期保存和今后使用，項(xiàng)目組在項(xiàng)目任務(wù)之外，在 MapGIS 平臺(tái)上，基于河南省 1∶50 萬(wàn)地理底圖，建立了 GPS 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。GPS 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，不僅滿(mǎn)足 SPOT 5_2.5 m 高分辨率衛(wèi)星影像的校正精度要求，同時(shí)為今后河南全省土地利用遙感監(jiān)測(cè)、衛(wèi)片執(zhí)法檢查、礦山環(huán)境監(jiān)測(cè)等奠定了基礎(chǔ)。

（3）高分辨率影像數(shù)據(jù)大區(qū)域整體正射校正和鑲嵌處理技術(shù)的探索，為影像數(shù)據(jù)批處理技術(shù)的推廣進(jìn)行了有益的探索。

由于本次試點(diǎn)項(xiàng)目涉及的范圍廣、影像處理工作量大，因此，項(xiàng)目組在保證影像糾正精度的前提下，為提高工作效率，探索和使用了遙感影像專(zhuān)業(yè)處理軟件 ERDAS 的 LPS 模塊提供的大區(qū)域整體正射糾正和影像鑲嵌處理功能，達(dá)到了較好的應(yīng)用效果。

鑒于本次試點(diǎn)項(xiàng)目所使用的影像數(shù)據(jù)均為同步接收的 SPOT 5 多光譜與全色數(shù)據(jù)，其圖形的幾何相關(guān)性較好，多光譜數(shù)據(jù)與全色配準(zhǔn)難度小、精度高，因此，影像數(shù)據(jù)處理采用先單景融合、后大區(qū)域整體正射校正、最后進(jìn)行大區(qū)域鑲嵌配準(zhǔn)的技術(shù)流程進(jìn)行影像處理。

正射糾正采用 ERDAS 的 LPS 批量正射模塊。糾正采用 SPOT 5 物理模型，控制點(diǎn)均勻分布于整景影像，每景控制點(diǎn)個(gè)數(shù)為 25 個(gè)，各相鄰影像重疊區(qū)有 2 個(gè)以上共用點(diǎn)。正射糾正以 GPS外業(yè)實(shí)測(cè)控制點(diǎn)和預(yù)處理的河南省 1∶5 萬(wàn) DEM 為糾正基礎(chǔ) , 對(duì) SPOT 5 融合數(shù)據(jù)進(jìn)行批量糾正，采樣間隔為 2.5 m。影像鑲嵌采用的是 ERDAS 的 LPS 批處理模塊，由于各相鄰景影像均采集了兩個(gè)以上的共用點(diǎn)，大大提高了影像鑲嵌精度。

（4）基于遙感影像信息土地利用分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)體系的制定，為國(guó)家和省級(jí)快速掌握和提取土地利用變化信息進(jìn)行了有益的探索。

項(xiàng)目組根據(jù)部課題組要求及國(guó)家和省土地管理工作需要，結(jié)合 SPOT 5 衛(wèi)星影像光譜特征和紋理信息，經(jīng)充分研究和論證，制定了切合河南實(shí)際、滿(mǎn)足“高分辨率影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)”試點(diǎn)項(xiàng)目需要的基于遙感影像信息的土地利用分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)中將土地利用類(lèi)型分為農(nóng)用地、建設(shè)用地和未利用地等 3 個(gè)大類(lèi)，耕地、園林地、其他農(nóng)用地、城市用地、建制鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地、鐵路用地、公路用地、其他建設(shè)用地、未利用地等 10 個(gè)二級(jí)類(lèi)，此外，根據(jù)個(gè)別地類(lèi)特點(diǎn)，又分別從農(nóng)用地、建設(shè)用地和未利用地中單獨(dú)劃分出公路林帶、農(nóng)業(yè)水利用地、水利設(shè)施用地、未利用水面和黃河灘地等 5 個(gè)三級(jí)類(lèi)，分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)與現(xiàn)有的土地利用分類(lèi)體系協(xié)調(diào)、一致，符合國(guó)土資源土地分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)體系。

（5）基于遙感影像土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，為國(guó)家和省土地宏觀管理提供了現(xiàn)勢(shì)性較強(qiáng)的土地利用電子數(shù)據(jù)，為國(guó)內(nèi)同類(lèi)工作的開(kāi)展提供了技術(shù)依據(jù)。

考慮到國(guó)家和省級(jí)土地宏觀管理的需要，根據(jù)項(xiàng)目制定的“基于遙感影像土地利用分類(lèi)體系”，結(jié)合中地公司 MapGIS 土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)，項(xiàng)目組在 MapGIS 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，分別制定了《高分辨率影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)技術(shù)要求》和《基于遙感影像 1∶1 萬(wàn)土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)》等，并在標(biāo)準(zhǔn)中明確了基于遙感影像的土地分類(lèi)、文件命名規(guī)則、數(shù)據(jù)分層格式及要求等，保證了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)格式的一致性及數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)質(zhì)量，為國(guó)家和省提供了翔實(shí)的土地利用現(xiàn)勢(shì)數(shù)據(jù)。

5 結(jié) 語(yǔ)

隨著遙感技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)在土地管理工作中的應(yīng)用越來(lái)越普遍，同時(shí)，遙感影像數(shù)據(jù)處理的技術(shù)手段也越來(lái)越科學(xué)、越來(lái)越先進(jìn)，尤其是全國(guó)第二次土地調(diào)查工作的全面開(kāi)展，將遙感影像在土地管理方面的應(yīng)用推到一個(gè)前所未有的水平，因此，如何在影像數(shù)據(jù)處理過(guò)程中盡可能減少人力和財(cái)力投入已顯得尤為重要。本項(xiàng)目針對(duì)上述問(wèn)題，在科研與生產(chǎn)過(guò)程中，提出的采用 GPS 外業(yè)實(shí)測(cè)控制點(diǎn)作為影像校正控制資料、GPS 像控點(diǎn)圖形圖像數(shù)據(jù)建庫(kù)及基于國(guó)家和省級(jí)土地管理需要而提出的基于遙感影像信息土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)等，進(jìn)行了較好的詮釋?zhuān)瑸榻窈笸?lèi)工作的開(kāi)展進(jìn)行了有益的探索。

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尤淑撐，劉順喜.2002.GPS 在土地變更調(diào)查中的應(yīng)用研究［J］.測(cè)繪通報(bào)（5）：1～3

張繼賢，等.2000.圖形圖像控制點(diǎn)庫(kù)及應(yīng)用［J］.測(cè)繪通報(bào)（1）

（原載《測(cè)繪通報(bào)》2008 年第 10 期）

四、目前在做圖像融合，請(qǐng)問(wèn)哪里可以下載同一場(chǎng)景的多光譜圖像和全色圖像？

這個(gè)一般只有廠(chǎng)家才會(huì)有，用作圖像顯示的驗(yàn)證。建議樓主可以問(wèn)下ATER，他們是專(zhuān)門(mén)做圖像融合的廠(chǎng)家。

以上就是關(guān)于多光譜影像和全色影像融合相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。