高分系列卫星（如GF-1、GF-2等）影像的流程化处理是构建高质量遥感影像数据库的核心环节，涉及多模态数据融合、辐射与几何校正、智能化处理等关键技术。以下针对影像去雾、色彩增强、自动融合、正射校正、图像配准、云识别、拼接等流程的开发及年度影像库建设进行系统性总结：一、高分影像处理全流程技术框架 plai
GF-2影像融合与镶嵌 影像融合与镶嵌 选择融合方法:根据影像的特点和融合目的,选择合适的影像融合方法,如加权平均法、基于小波变换的融合法等。加权平均法是根据影像重叠区域像元的权重进行平均计算,简单直观;小波变换法能在不同频率域对影像进行融合,更好地保留影像的细节信息。 进行影像融合:按照选定的融合方法,对重叠...
本文采用的GF-2数据源为2017年11月11日获取的PMS2、LEVEL1A级别影像,影像无云覆盖且成像质量良好。在ENVI 5.3软件中对GF-2影像进行预处理,主要包括辐射定标、FLAASH大气校正、正射校正及图像融合。其中图像融合采用NNDiffuse Pan Sharpening方式,该方式获取...
输入:GF-2全色+多光谱融合影像(Pansharpening至0.8米) 输出:建筑新增/拆除(精度≥90%)、道路改扩建(可识别3米宽支路) 案例: 2023年北京丰台站周边路网更新中,GF-2影像检测到4条新增匝道,辅助高德地图3日内完成数据同步。 2. 城市扩张量化分析 指标计算: 建成区蔓延指数(UBI)= (当期建筑像素数/基期建筑像素数...
超分辨率重建：全色（0.8m）与多光谱（3.2m）数据融合生成0.8m多光谱影像（PANSHARP算法推荐）。处理工具链：python 复制 # 示例：GDAL读取1级数据并进行辐射定标 import gdalds = gdal.Open('GF2_PAN1.tiff') radiance = ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray() * calibration_factor + offset 2. 2级产品的...
高分2号影像是中国自主研发的遥感卫星,由中国航天科技集团公司研制。它于2016年6月5日成功发射,是中国第一颗高分辨率商业遥感卫星,能够提供高精度影像数据,并广泛应用于城市规划、国土测绘、环境监测、农业、…
违建监测：0.8米全色影像可识别屋顶加建、非法占地（精度较米级卫星提升50%）。交通规划：结合多光谱数据提取道路裂缝、车流量分布，辅助智慧城市建设（如北京通州副中心路网优化）。农业精准管理 地块级作物分类：利用NDVI+红边波段（需融合其他数据）区分水稻、小麦，支持精细化补贴核查（河南粮食主产区应用案例）。...
5. 图像融合 为了提高融合速度,将多光谱图像的储存顺序由 BSQ 转成 BIP 。 在Toolbox 中,启动/Raster Management/Convert Interleave选择上一步中多光谱正射校正结果图像。 在Toolbox 中,启动/Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening,分别选择多光谱和全色图像。
北京0.8米分辨率GF-2融合影像 北京影像细节放大图 上海0.8米分辨率GF-2融合影像 上海影像细节放大图 营口0.8米分辨率GF-2融合影像 营口影像细节放大图 上面这几张高分二号融合影像成像色彩很漂亮,影像细节非常清晰,小至路上的行车都可以分辨出来!
GF-2卫星搭载的先进技术赋予它亚米级的空间分辨率，卓越的定位精度和快速姿态机动能力，使得它在国土资源监测、矿产勘探、城市精细化管理以及灾后重建等领域展现出了强大的应用潜力。尤其是其数据融合，GF2/L1A/Fusion数据集包含了单景正射融合的L1A级影像，经过精准配准、纠正和pan-sharpening融合处理，为...