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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）

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

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

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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)建庫技術(shù)方法研究
4、目前在做圖像融合，請問哪里可以下載同一場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）

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后的影像呢？

谷歌的影像有好多種數(shù)據(jù)，不過通常用的有快鳥的數(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)建庫技術(shù)方法研究

潘振祥

（河南省國土資源廳信息中心鄭州 450016）

摘要：本文通過開展高分辨率衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)（SPOT5）處理及建庫技術(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)庫建設(shè)技術(shù)要求》和《省級基于遙感影像 1∶1 萬土地利用數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)》，制作了覆蓋河南全省的 1∶1 萬數(shù)字正射影像圖，建立了河南省基于 SPOT 5 的 GPS 像控點圖形圖像數(shù)據(jù)庫、高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)庫和基于影像信息土地利用數(shù)據(jù)庫，為全國土地利用二次調(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)庫像控點

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)查評價、土地利用動態(tài)遙感監(jiān)測、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繪等方面應(yīng)用已取得顯著成效。

針對河南省高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)庫建設(shè)項目任務(wù)，項目組提出了利用 GPS 外業(yè)靜態(tài)實測坐標(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)庫建設(shè)技術(shù)要求》和《省級基于遙感影像 1∶1 萬土地利用數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)》等，并根據(jù)項目任務(wù)要求，制定了切合河南實際的基于遙感影像信息的土地利用分類體系，同時，通過項目開展，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 像控點圖形圖像數(shù)據(jù)庫，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)庫建設(shè)技術(shù)路線

（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、基礎(chǔ)圖件（數(shù)據(jù)庫）和 DEM 相結(jié)合。根據(jù)實際情況，采用 GPS 像控點，同時利用 1∶5 萬 DEM 對遙感影像進(jìn)行正射校正。

（3）人機交互與計算機自動提取相結(jié)合。以人機交互解譯為主，進(jìn)行土地分類信息提取。

（4）遙感解譯與地面調(diào)查相結(jié)合。對提取的地類圖斑信息進(jìn)行外業(yè)驗證，對在室內(nèi)不確定的地類圖斑，進(jìn)行外業(yè)實地調(diào)查。

2 GPS 像控點圖形圖像數(shù)據(jù)庫建立

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

圖1 像控點圖形圖像數(shù)據(jù)庫示意圖

2.1 GPS 像控點選取

為保證像控點外業(yè)測量精度，像控點選取時，點位分布要相對均勻，特征明顯，交通便利，數(shù)量足夠，盡可能在全色影像上選取，盡量避開高壓線、大面積水域等干擾因素。

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

2.2 GPS 像控點外業(yè)施測

像控點外業(yè)測量采用附合路線法，各像控點平均間距約 13 km，像控點與 C 級 GPS 控制點組成 GPS 控制網(wǎng)。GPS 像控點外業(yè)測量利用河南省 C 級 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）測量規(guī)范》，采用靜態(tài)方式同步進(jìn)行觀測，三臺套 GPS 接收機為一組，觀測時段長度不少于 45 分鐘，衛(wèi)星高度角≥ 15°，有效觀測衛(wèi)星總數(shù)≥ 4 個。測量數(shù)據(jù)采用南方測繪軟件進(jìn)行基線解算、平差處理并進(jìn)行高程擬合，最后解算出像控點基于三套坐標(biāo)系統(tǒng)的三套數(shù)據(jù)和擬合高程。

2.3 GPS 像控點圖形圖像數(shù)據(jù)庫的建立

GPS 像控點圖形圖像數(shù)據(jù)庫以河南省 1∶50 萬地理底圖作為工作底圖，輸入像控點空間坐標(biāo)，并采集像控點屬性與圖形信息，建立數(shù)學(xué)基準(zhǔn)統(tǒng)一的像控點圖形圖像文件。像控點圖形圖像信息，除像控點所具有的地理坐標(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。本項目所使用到的 SPOT 5 數(shù)據(jù)是由視寶公司提供的 1A 級數(shù)據(jù)，只經(jīng)過了探測器的均衡化處理，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性內(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，對接收側(cè)視角較大，地勢起伏對配準(zhǔn)影響較為嚴(yán)重的區(qū)域相應(yīng)增加控制點密度，將 SPOT 5 多光譜數(shù)據(jù)與之精確配準(zhǔn)，并隨機選擇配準(zhǔn)后全色與多光譜數(shù)據(jù)上的同名點進(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)整和反差增強等手段，以使整景影像色彩均勻、明暗程度適中、清晰，增強專題信息，特別是加強紋理信息。

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 個像控點均勻分布于整景影像，各相鄰景影像重疊區(qū)有 2 個以上共用點。正射校正以實測點和 1∶5 萬 DEM為校正基礎(chǔ)，以景為單元，對融合后的數(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，均采集了兩個以上共用點，大大提高了影像鑲嵌精度。為驗證鑲嵌精度，以縣（市、區(qū)）為單位，在其鑲嵌區(qū)隨機選擇 25 個以上檢查點進(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 萬標(biāo)準(zhǔn)分幅進(jìn)行裁切，覆蓋完整的縣級行政轄區(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)庫建設(shè)技術(shù)要求》，利用MapGIS 數(shù)據(jù)庫平臺，按照 1954 北京坐標(biāo)系、1985 年國家高程基準(zhǔn)的生成 1∶1 萬標(biāo)準(zhǔn)分幅圖幅整飾。

4 創(chuàng)新成果

項目組在圓滿完成項目任務(wù)的前提下，結(jié)合項目進(jìn)展和土地管理需要，創(chuàng)造性地開展工作?？偨Y(jié)項目進(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 GPS 外業(yè)實測數(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）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)省了項目投入經(jīng)費。

覆蓋河南全省 1∶1 萬標(biāo)準(zhǔn)分幅地形圖共計 6565 幅，而實有地形圖僅 5600 余幅，項目組在征求部課題組同意的前提下，提出采用 GPS 外業(yè)實測控制點作為影像校正控制資料的思路。基于這一思路，項目組進(jìn)行了一系列研究和論證，制定了 GPS 外業(yè)測量技術(shù)要求，并對覆蓋全省的每景 SPOT 5 衛(wèi)星影像相對均勻地選取了 25 個控制點，相鄰景影像不少于 2 個共用控制點的原則，全省共選取影像校正控制點 1421 個，GPS 大地控制 C 級點 94 個。根據(jù)影像數(shù)據(jù)接收時間和項目進(jìn)度，共分 13 個測區(qū)，對所有控制點采用附和路線法進(jìn)行了靜態(tài)測量，分別計算出各控制點和檢查點的 WGS84、1954 北京和 1980 年西安三套坐標(biāo)。

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

為使外業(yè)測量成果長期保存和今后使用，項目組在項目任務(wù)之外，在 MapGIS 平臺上，基于河南省 1∶50 萬地理底圖，建立了 GPS 像控點圖形圖像數(shù)據(jù)庫。GPS 像控點圖形圖像數(shù)據(jù)庫的建立，不僅滿足 SPOT 5_2.5 m 高分辨率衛(wèi)星影像的校正精度要求，同時為今后河南全省土地利用遙感監(jiān)測、衛(wèi)片執(zhí)法檢查、礦山環(huán)境監(jiān)測等奠定了基礎(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。

由于本次試點項目涉及的范圍廣、影像處理工作量大，因此，項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。

鑒于本次試點項目所使用的影像數(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，控制點均勻分布于整景影像，每景控制點個數(shù)為 25 個，各相鄰影像重疊區(qū)有 2 個以上共用點。正射糾正以 GPS外業(yè)實測控制點和預(yù)處理的河南省 1∶5 萬 DEM 為糾正基礎(chǔ) , 對 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以上的共用點，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標(biāo)準(zhǔn)體系的制定，為國家和省級快速掌握和提取土地利用變化信息進(jìn)行了有益的探索。

項目組根據(jù)部課題組要求及國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，制定了切合河南實際、滿足“高分辨率影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)庫建設(shè)”試點項目需要的基于遙感影像信息的土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)中將土地利用類型分為農(nóng)用地、建設(shè)用地和未利用地等 3 個大類，耕地、園林地、其他農(nóng)用地、城市用地、建制鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點用地、鐵路用地、公路用地、其他建設(shè)用地、未利用地等 10 個二級類，此外，根據(jù)個別地類特點，又分別從農(nóng)用地、建設(shè)用地和未利用地中單獨劃分出公路林帶、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 個三級類，分類標(biāo)準(zhǔn)與現(xiàn)有的土地利用分類體系協(xié)調(diào)、一致，符合國土資源土地分類標(biāo)準(zhǔn)體系。

（5）基于遙感影像土地利用數(shù)據(jù)庫建設(shè)，為國家和省土地宏觀管理提供了現(xiàn)勢性較強的土地利用電子數(shù)據(jù)，為國內(nèi)同類工作的開展提供了技術(shù)依據(jù)。

考慮到國家和省級土地宏觀管理的需要，根據(jù)項目制定的“基于遙感影像土地利用分類體系”，結(jié)合中地公司 MapGIS 土地利用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)，項目組在 MapGIS 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)平臺的基礎(chǔ)上，分別制定了《高分辨率影像數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)庫建設(shè)技術(shù)要求》和《基于遙感影像 1∶1 萬土地利用數(shù)據(jù)庫標(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、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)庫建設(shè)質(zhì)量，為國家和省提供了翔實的土地利用現(xiàn)勢數(shù)據(jù)。

5 結(jié) 語

隨著遙感技術(shù)和計算機技術(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)用越來越普遍，同時，遙感影像數(shù)據(jù)處理的技術(shù)手段也越來越科學(xué)、越來越先進(jìn)，尤其是全國第二次土地調(diào)查工作的全面開展，將遙感影像在土地管理方面的應(yīng)用推到一個前所未有的水平，因此，如何在影像數(shù)據(jù)處理過程中盡可能減少人力和財力投入已顯得尤為重要。本項目針對上述問題，在科研與生產(chǎn)過程中，提出的采用 GPS 外業(yè)實測控制點作為影像校正控制資料、GPS 像控點圖形圖像數(shù)據(jù)建庫及基于國家和省級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)庫標(biāo)準(zhǔn)等，進(jìn)行了較好的詮釋，為今后同類工作的開展進(jìn)行了有益的探索。

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張繼賢，等.2000.圖形圖像控制點庫及應(yīng)用［J］.測繪通報（1）

（原載《測繪通報》2008 年第 10 期）

四、目前在做圖像融合，請問哪里可以下載同一場景的多光譜圖像和全色圖像？

這個一般只有廠家才會有，用作圖像顯示的驗證。建議樓主可以問下ATER，他們是專門做圖像融合的廠家。

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