1.数据预处理: 数据质量检查:对原始数据进行检查,确保数据的完整性和准确性,包括文件格式、数据量、影像覆盖范围等。 辐射定标:将传感器获取的原始数字值转换为实际的物理量,如反射率、亮度温度等,消除传感器响应不一致带来的误差。 大气校正:消除大气对影像辐射亮度的影响,使影像能真实反映地物的反射特性。 几何校正:...
由于GF-2数据原始影像可能存在地形引起的畸变,需要通过正射校正消除这些影响。在ENVI中,可以使用Orthorectification工具,结合合适的数字高程模型(DEM)数据进行处理。经过校正后,图像的几何精度将大大提升,能够满足亚米级的空间分辨率需求。 图像增强: 提高卫星影像的视觉效果和可识别性。常见的图像增强方法包括对比度增强、...
2、Frame Central Projection:适合于框幅式中心投影的航空影像数据。 3、Pushbroom Sensor:适合带有RPC文件的图像。 Advanced Matching Band in Base Image:基准影像配准波段 Matching Band in Warp Image:待配准影像配准波段 Requested Number of Tie Points:Tie点个数,不能小于9。 Search Window Size:搜索窗口大小,...
1.2 数据源及预处理 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 Sha...
而基于GF-2号影像的森林优势树种分类技术,可以实现对森林资源的精细化管理和监测,为森林资源的可持续发展和生态保护提供了有力的支撑。 1.图像预处理 首先对GF-2号影像进行预处理,包括辐射校正、大气校正、几何校正等,以提高影像的质量和精度,为后续的树种分类分析提供可靠的数据基础。 2.特征提取 利用遥感影像处理...
GF-2遥感影像以其高分辨率、多光谱的特点,为城市道路提取提供了丰富的信息。因此,基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究具有重要的理论和实践意义。三、研究方法本研究采用基于像素的分类方法和面向对象的分类方法相结合的方式进行城市道路提取。首先,对GF-2遥感影像进行预处理,包括辐射定标、大气校正等步骤。然后,利用...
利用GF-2遥感影像进行城市道路提取,可以快速、准确地获取城市道路信息,为城市规划、交通管理、环境保护等提供重要的数据支持。因此,基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究具有重要的理论和实践意义。 三、研究方法 本文采用基于像素分类和面向对象分类相结合的方法进行城市道路提取。首先,对GF-2遥感影像进行预处理,包括辐射...
利用GF-2号卫星影像数据实现森林优势树种分类主要分为以下几步: 1. 遥感数据预处理 对GF-2号卫星影像数据进行预处理,主要包括辐射校正、大气校正、几何校正和噪声去除等操作。遥感数据预处理的目的是提高数据质量和准确性,为后续的分类分析提供更好的数据基础。 2. 特征提取 在预处理完成后,需要对影像数据进行特征...
本研究采用基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法,主要包括以下步骤: (1)遥感影像预处理:对GF-2遥感影像进行辐射定标、大气校正等预处理,以提高影像的质量。 (2)道路特征提取:利用遥感影像的多光谱信息和空间信息,采用面向对象的方法进行道路特征提取。 (3)道路提取:根据提取的道路特征,采用阈值分割、形态学运算等方法...
本次使用3景GF-2卫星L1A数据, 获取时相分别为2015年12月29日、2016年3月12日和2017年2月10 日, 所获取的遥感数据虽为冬季影像, 但无云、雪覆盖或仅有少量覆盖, 能满足本次研究要求。 2.2 数据预处理 数据预处理流程为: ①正射校正, 使用有理多项式系数(rational polynomial coefficient, RPC)模型, 其中RPC...