1技术路线

原始数据 平面控制 高程数据 数据查询 正射校正 数据获取 辐射校正 辐射定标 数据预处理 配准融合 大气校正 质量检查 整体镶嵌 整理提交 范围裁切 DOM技术流程图

实地调查高分解译高景一号MUX影像高景一号Pan影像样本数据样本筛选辐射定标训练样本集验证样本集影像预处理大气校正影像融合灰度级量化...影像数据植被指数多样性选择NDVI/EVI/NDWI/...纹理特征多样性选择Mean/Entropy/ASM/...GLCM计算光谱特征影像集纹理特征影像集分类训练样本影像集随机森林分类研究区作物分类结果验证样本 精度评价

土地利用分类技术流程

水体粗提取遥感图像边界膨胀图像分割先验阈值区间ROI区域水陆二值图最小连通区去除直方图统计图像分割阈值水体掩膜图像 水体分布提取技术流程

数据获取 水面实测光谱数据水体固有光学量数据实测水质参数数据光学遥感数据数据处理光谱特征分析固有光学特性分析水体提取水体光学分类大气校正基于水面实测光谱的水质参数反演算法反演算法精度评价基于光学遥感数据的水质参数反演策略最优反演算法模块开发水质参数反演软件模块开发

水质参数反演技术路线图

建筑物提取提取技术路线图

2影像正射校正方案 2.1正射校正原理

遥感影像获取的过程中会受到各种不定因素的影响，如：传感器的成像方式、地形起伏、地球曲率、大气折射等，导致图像本身的几何位置、形状、尺寸等与其对应的地物不一致，发生变形。通过一定的数学模型来改正和消除遥感影像产生的变形的过程称为几何校正。

通常情况下，对影像进行粗略几何校正时，需要利用卫星等提供的一些轨道、姿态参数以及与地面系统相关的处理参数来进行校正。当精度要求较高时需对影像进行几何精校正，即利

用地面控制点及畸变模型对原始影像进行校正。

经过粗校正之后接收到的全色影像数据中的大部分地物已经实现了重叠，只有个别仍存在偏差。此时，需要利用DEM数据对全色影像做正射校正，生成全色影像的正射影像图。

正射校正是将中心投影的影像进行纠正形成正射投影影像的过程，先把影像化分为许多小区域，之后根据相关参数按照对应的中心投影构像方程或者特定的数学模型用控制点进行解算，得到解算模型后利用数字高程模型对原始遥感影像进行校正，最终获得数字正射影像。

2.2正射校正方法

1、正射校正的计算方法

a.计算地面点坐标。若正射影像上任意一点P的中心坐标为（X1,Y1），由其左下角图廓点的地面坐标（X0,Y0）与其比例尺分母M计算得到P点对应的坐标（X,Y）。

公式（1）

b.计算像点坐标。运用反解公式计算原始影像上对应像元点的坐标P（x,y），反解公式为：

X?X0??fa3?X?Xs??b3?Y?Ys??c3?Z?Zs?a1?X?Xs??b1?Y?Ys??c1?Z?Zs?

公式（2）

Y?Y0??fa2?X?Xs??b2?Y?Ys??c2?Z?Zs?a3?X?Xs??b3?Y?Ys??c3?Z?Zs?其中：Z是像元点P的高程，是数字高程模型DEM内插得到的，再将像元点坐标转换成数字化影像的坐标或扫描坐标（I,J）。

I?L1X?L2Y?L3Z?L4

L9X?L10Y?L11Z?1公式（3） J?L5X?L6Y?L7Z?L8

L9X?L10Y?L11Z?1c.灰度内插。灰度内插可以采用双线性内插（因为所得的像元坐标不一定落在像素中心），求像元点P的灰度值g（x,y）。

d.灰度赋值。将像元点P的灰度值赋给校正后的像元点P，即：

G(X,Y)?g(x,y) 公式（4）