卫星影像挂图的制作

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1、卫星影像挂图的制作：卫星影像图是一种具有一定数学基础，由多幅卫星遥感影像按其地理坐标镶嵌拼接而成的影像图。本文重点介绍了卫星影像图制作过程中的卫星影像几何纠正、光谱融合、影像拼接、制图输出的处理方法。　　关键词：卫星影像、几何纠正；光谱融合；影像拼接；制图输出　　　　引言　　卫星影像图的应用非常广泛，可以用于资源调查、环境保护、救灾抢险、应急指挥。本文重点介绍卫星影像图的制作流程和方法，即卫星影像的几何纠正、光谱融合、影像拼接、制图输出的处理方法。　　1几何纠正　　几何纠正就是针对卫星影像等栅格数据的坐标配准，可以采用多种纠正方法：

2、一次多项式(仿射变换)变换法、二次多项式变换法、三次多项式变换法、坐标调整变换法和样条函数变换法，这些方法都能满足卫星影像的坐标配准要求。通常采用坐标调整法，既能保证整体的最佳拟合配准精度，又能保证已知点附近，局部的配准精度和可靠性。需要注意的是已知点要分布均匀，边缘要有足够的点，点位要准确可靠。纠正的步骤、方法及要求如下：①装入卫星影像和已知点成果数据。②对影像的直方图进行拉伸，使影像反差适中，便于目视解译。③将已知点成果缩放到视图中合适位置，选择添加纠正点，首先选择影像所在的位置，然后选择已知成果所在的位置或直接输入已知成果。④

3、选择纠正模型，查看纠正点的精度，对纠正点进行调整使精度满足要求。⑤添加了足够的纠正点，并且精度满足要求后，进行纠正重采样并输出成果。⑥我们知道卫星影像除了成像方式、地球曲率、大气折光引起的图像变形外，还有地形起伏引起的像点位移，如果测区的地形起伏较大，这种影响还是不小的，为了削弱这种像点位移的图像变形，可以采用DEM进行正射校正。　　2图像融合　　图像融合是将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。可以利用多光谱的影像合成彩色影像(光谱增强)，也可以将高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像融合，生成高分

4、辨率的彩色影像(空间增强)。　　可以采用基于影像局部光谱特性的遥感影像融合方法，其特征在于结合遥感影像的局部相关矩和局部方差进行融合，具体包括如下步骤：①对多光谱影像进行IHS彩色空间变换，得到多光谱图像的强度分量I、色度分量H、饱和度分量S，保留H、S分量不变。②对IHS变换后得到的I分量和高光谱影像进行直方图匹配：先分别计算多光谱影像I分量和高光谱影像的直方图，以多光谱影像I分量的直方图为参考，进行直方图匹配。③对匹配后的I分量和高光谱影像分别进行小波变换，得到多光谱影像I分量和高光谱影像的低频分量和高频分量。④对小波分解后的低

5、频分量采取基于局部归一化相关矩融合准则进行融合：采用3*3窗口，分别计算多光谱影像I分量和高光谱影像低频分量的局部归一化相关矩，融合规则为：如一幅图像小波系数图像中某一点周围窗口内的局部归一化相关矩大于等于另一幅图像小波系数图像中对应点周围窗口内的局部归一化相关矩，则该级融合的小波系数图像在该点值就为这幅图像的小波系数，反之为另一幅图像的小波系数。⑤对小波分解后的高频分量采取基于方差融合准则进行融合：采用3*3窗口，分别计算多光谱影像I分量和高光谱影像高频分量的局部方差，融合过程中采取基于方差的融合准则：如一幅图像小波系数图像中某一

6、点周围窗口内的方差大于等于另一幅图像小波系数图像中对应点周围窗口内的方差，则该级融合的小波系数图像在该点值为这幅图像的小波系数，反之为另一幅图像的小波系数。⑥对融合后的低频分量和高频分量进行重建，得到新的I分量。⑦用新的I分量和步骤1得到的H、S分量进行IHS反变换，得到融合结果。　　图像融合需要注意的是参与融合的影像必须经过几何纠正，空间套合精度小于2个像素，否则融合后的影像将会发虚，达不到理想的效果。　　3影像拼接　　影像拼接是对若干幅互为邻接的影像通过几何镶嵌、色调调整、去重叠等处理，拼接为统一的影像的处理过程。通过多光谱合成

7、和全色空间增强，会得到多幅相互部分重叠的彩色卫星影像，为了制作卫星影像图，须将这些多幅影像拼接成一幅影像。如果文件较少，可以采用Photoshop软件进行手工拼接；如果文件较多，手工拼接就难以完成了，也保证不了精度。这时可以借助VirtuoZo、Erdas、ArcGIS等软件来完成，通过设定镶嵌线，由软件自动进行拼接。　　4制图输出　　制作卫星影像图，除了底图卫星影像之外，还须进行地名标注，叠加境界信息，进行版面设计和图廓整饰，为了突出公路、铁路和标志物的信息，还须叠加道路X和标志建筑物信息。可以采用Illustrator软件进行图

8、形处理，文字标注、符号化和图廓整饰，并存储为ai文件，最后在Photoshop中进行合成。这样能够保证较好的输出效果，也能便于今后的修订，对于栅格部分在Photoshop中可以直接进行修改，对于ai部分的内容Photoshop会自动转