遥感卫星影像数据信息提取.

北京揽宇方圆信息技术有限公司

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遥感卫星影像数据信息提取

北京揽宇方圆信息技术有限公司中科院企业,卫星影像数据服务全国领先。业务包括遥感数据获取与分发、遥感数据产品深加工与处理。按照遥感卫星数据一星多用、多星组网、多网协同的发展思路,根据观测任务的技术特征和用户需求特征,重点发展光学卫星影像、雷达卫星影像、历史卫星影像三个系列,构建由 26个星座及三类专题卫星组成的遥感卫星系统,逐步形成高、中、低空间分辨率合理配置、多种观测技术优化组合的综合高效全球观测和数据获取能力形成卫星遥感数据全球接收与全球服务能力。

(1光学卫星影像系列。

面向国土资源、环境保护、防灾减灾、水利、农业、林业、统计、地震、测绘、交通、住房城乡建设、卫生等行业以及市场应用对中、高空间分辨率遥感数据的需求,提供 worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、 ikonos、pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm、 landsat(etm、 rapideye、alos、Kompsat 卫星、北京二号、资源三

号、高分一号、高分二号等高分辨率光学观测星座。围绕行业及市场应用对基础地理信息、土地利用、植被覆盖、矿产开发、精细农业、城镇建设、交通运输、水利设施、生态建设、环境保护、水土保持、灾害评估以及热点区域应急等高精度、高重访观测业务需求,发展极轨高分辨率光学卫星星座,实现全球范围内精细化观测的数据获取能力。像国产的中分辨率光学观测星座。围绕资源调查、环境监测、防灾减灾、碳源碳汇调查、地质调查、水资源管理、农情监测等对大幅宽、快速覆盖和综合观测需求,建设高、低轨道合理配置的中分辨率光学卫星星座,实现全球范围天级快速动态观测以及全国范围小时级观测。

(2雷达卫星影像系列

合成孔径雷达(SAR观测星座。errasar-x、radarsat-2、alos、高分三号卫星围绕行业及市场应用对自然灾害监测、资源监测、环境监测、农情监测、桥隧形变监测、地面沉降、基础地理信息、全球变化信息获取等全天候、全天时、多尺度观测,以及高精度形变观测业务需求,发挥 SAR 卫星在复杂气象条件下的观测优势,与光学观测手段相互配合,建设高低轨道合理配置、多种观测频段相结合的卫星星座,形成多频段、多模式综合观测能力

(3历史卫星影像系例

锁眼卫星影像 1960年至 1980年代的影像,高分辨率 0.6米,已在中国各个行业得到广泛应用。

北京揽宇方圆信息技术有限公司公司为北京市创新企业,通过了严格国际质量体系认证,产品和服务质量均有着优良的保证,曾独立提供国家重大遥感图像工程项目和遥感图像处理项目,经过多年在遥感行业的积累,在遥感影像数据供应方面形成了一整套解决方

案,公司还拥有一支利用专业遥感信息处理软件进行航空、航天遥感数据处理的队伍,熟练进行遥感影像 DOM 生产、DEM 提取、遥感动态监测、专题图制作、雷达卫星变形监测、虚拟现实三维建模、地形图矢量化等处理工作,开展遥感处理技术培训与咨询服务, 可解决各种行业针对空间遥感信息数据处理的业务化需求。近年来,参与并完成了国土变更调查、第二次全国湿地资源调查、矿区变化信息提取等多个遥感数据工程项目。 1

引言

水体信息的提取对于环境监测、水资源调查以及合理的规划利用等起着十分重要的作用。利用遥感影像提取水体的研究已有许多成果。如,徐涵秋对 Mcfeeters 的归一化差异水体指数

(NormalizedDifference Water Index , NDWI [1]

进行改进得到的改进归一化差异水体指数 (ModifiedNDWI , MNDWI, 该方法能有效地避免水体与阴影的混淆 [2]

;杨树文等针对细小水体的提取提出了多波段谱间关系的改进方法,也得到了很好的效果 [3]。但这些研究多针对中低分辨率的遥感影像,且都需要影像具有较高的光谱分辨率。近年来,由于高分辨率卫星影像应用越来越广泛,相对于中低分辨率影像,这类影像的空间信息更加丰富、地物的几何和纹理信息更为清晰。采用传统基于像素的方法处理这类影像时,会因为粒度过小、过多地关注地物的局部细节而难以提取地物的整体信息。许多研究从分类精度、准确度等方面比较了基于像素与面向对象的影像分析方法。其中, Thomas 等比较了监督分类、非监督分类和面向对象分类三种方法的分类精度 [4]。 Yu 等 [5]和苏伟 [6]

等研究结果表明:OBIA 不仅可以有效克服传统基于像素方法中的“椒盐”噪声,且能有效提高分类的精度。

针对不同的研究对象和数据集特点,应该使用不同的影像分析方法。本文的研究对象是区域内的详细水体信息,包含大水体 (湖泊、干流以及细小水体 (坑塘、细小支流 ,同时数据源为分辨率为 0.712米的高分辨率遥感影像。因此,采用 OBIA 较为适宜。本文使用 OBIA 对 QuickBird 高分辨率遥感影像进行水体信息提取与分类。在对影像进行多尺度分割的基础上,利用影像对象的光谱、纹理、颜色和对象间关系等特征建立规则,实现了水体信息的提取;并与基于像素的提取结果进行了对比,分析了 OBIA 提取结果的精度。 2研究区域与数据源

本文所用数据为采集于 2004年 5月 5日 10时 28分 18秒上海地区的QuickBird 影像 (即图 1中较大的黑色边框区域 ,包括空间分辨率为 0.717m 的全色数据和 2.87m 的多光谱数据,其中多光谱影像包含 4个波段 (红、绿、蓝和近红外信息。并以上海市浦东新区作为研究区域 (图 1中较小的黑色边框区域。该区域内河流、湖泊纵横交错,且有大小坑塘零星分布。土地利用类型以农田、水体以及

居民地为主。研究区域对应的全色影像大小为 13900像素×13900像素,多光谱影像为 3475像素×3475像素,其代表地面大小约为 10KM ×10KM 。

图 4Level1中 NDWI 阈值分析图

图 5Level2中 NDWI 阈值

分析图本文中初步分类还利用了对象间的关系特征,具体过程如下:第一步:在父对象层 (Level1中,按 NDWI 分类阈值 0.33提取水体对象;第二步:将 Level1的提取结果利用父对象与子对象间的隶属关系传递到 Level2中;第三步:在子对象层(Level2中也利用 NDWI 提取水体对象。经过以上三步 (图 6 就完成了水体对象的初步提取。

与仅从某一层次提取结果相比,该方法可以将所有水体对象完整地提取出来。如图 7(a是仅在 Level1中提取的结果,虽然可以防止大水体对象支离破碎 (如图 7(a 中 A 、 B 区域 ,但是会遗漏小水体对象 (如图 7(a中 C 区域 ;图 7(b是仅在 Level2中提取的结果,虽然可以防止遗漏小水体对象 (如图 8(b中 C 区域 ,但是会使大水体对象支离破碎 (如图 8(b中 A 、 B 区域 ;而使用本文中介绍的方法既不会因为尺度过大而遗漏小水体对象 (如图 8(c中 A 、 B 区域 ;也不会因为尺度过小,而使大水体对象支离破碎 (如图 8(c中 C 区域 ,而且保证了提取水体的全面性和完整性。

(a第一步 (b第二步 (c第三步

图 6利用 NDWI 进行水体提取的过程

(a在 Level1中仅利用光谱特征提取水体结果图 (b在 Level2中仅利用光谱特征提取水体结果图

(c利用光谱及对象间关系特征多层次提取水体结果图

图 7多种水体提取过程对比图

然而仅仅利用光谱特征进行水体提取,会将部分与水体光谱特征相似的建筑物及其阴影包含进来

(如图

8,虽被分类为水体,而实际上是建筑物及其阴影

,产生误判,即常见的“同谱异物”现象。因此,需要利用影像对象的其它特征将干扰排除。

3.2.2纹理特征分类

由于遥感影像中“同物异谱”和“异物同谱”的现象经常出现,仅依靠光谱特征常不足以准确提取目标对象。 QuickBird 影像分辨率高,地物的细微结构能够得到清晰的反映,纹理及颜色信息丰富。因此,为了排除建筑物及其阴影的干扰,首先在光谱特征提取的基础上,利用建筑物与水体的纹理差异,排除一部分建筑物及其阴影的干扰;然后将影像转变到 HIS 颜色空间,利用阴影区域亮度值低而饱和度高的特征 [20]将剩余阴影的干扰排除。

图 8因为建筑物及其阴影与水体光谱特征相似而被误判为水体

如上图 7、 8所示,在 QuickBird 影像中水体和纯阴影对象的纹理,均比较细致均一;而建筑物及其与阴影混合对象的纹理,在多光谱波段中呈明暗交错的条带状,不

规则且相对比较粗糙,易于区分。本文使用灰度共生矩阵 (GrayLevel Co-occurrence Matrix , GLCM

[21]来描述影像各像元灰度的空

间分布和结构特征,即对象的纹理特征。

设

为一幅二维数字图象,其大小为 ,灰度级别为 ,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为:(2

其中为阶的矩阵, 表示集合中的元素个数。若与距离为 ,两者与坐标横轴的夹角为 ,则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵。它不仅反映亮度的分布特性,也反映具有同样亮度或相近亮度的像素之间的位置分布特性,是有关图像亮度变化的二阶统计特征,是定义一组纹理特征的基础。为了能更直观地描述纹理状况, Haralick 等人在灰度共生矩阵的基础上,定义了若干较为常用的纹理量,如:能量、对比度、熵、相关性、均质性等等 [22]。

为了确定使用哪个纹理量分类,从初步分类为水体的对象中选取一系列对象 (水体、阴影、建筑物与阴影混合三类作为样本。查看、分析与比较了不同类别对象在不同纹理特征上的表现,选取能量与熵进行进一步的水体分类提取,这两者均与对象纹理的均匀程度有关。为了扩大表现水体与其它类型对象在纹理均匀性方面的差异,本文提出采用归一化差异纹理均匀性指数

(NormalizedDifference Textural Uniformity Index , NDTUI 计算对象纹理的均匀性。

(3

(a能量 (b对比度 (c熵

(d相关性

(e均质性 (f归一化差异纹理均

匀度指数图 9不同类别对象的各种纹理特征图

如图 9中的子图 (f所示。并取阈值 -0.35二次分类结果如图 10所示, A 处将水体误判为建筑物或及阴影是由于处于水陆的交界处,除了地物光谱的复杂性外还有遥感影像的分辨率的限制形成了一些混合对象。我们将在后续的分类后处理中,利

用平滑与规则化处理将其正确分类;而 B 处仍有少量阴影对象的干扰。因此,仍需要利用阴影的其它特征将其排除。

3.2.3颜色特征分类

剩余少量阴影对象的排除是通过影像上阴影的颜色特征来实现的。先将遥感影像由 RGB 颜色空间转换到 HIS 颜色空间 [23]。相对于遥感影像中的其他区域 (水体对象 ,阴影区域在 HIS 颜色空间具有亮

度值低、饱和度高的特点 [20]。在 HIS 颜色空间中,对 S 分量和 I 分量作归一化比值运算:

r=(S— I /(S+I(4

图 10利用纹理特征的水体提取结果图

图 11利用颜色特征的水

体提取结果图三次颜色分类结果图如图 11所示,还存在一些面积很小的阴影误判的对象,可在后续的分类后处理中将这些小对象统一去除掉,得到纯度较高的水体对象。

3.2.4

分类后处理 (1同类对象融合与去除小面积水体对象

为了排除一些小面积对象的误判。首先,对水体对象进行融合形成整块的对象,然后将面积小于 1000pxl 的对象去除,得到的结果如图 12(a所示。

(2利用对象类别间的位置关系再次分类

由于地物光谱的复杂性及遥感影像的分辨率的限制,使得处于水陆交界处的水体对象有漏分的情况;另外,水面上的桥梁使得水体对象有分段现象,为了尽可能地使水体完整,也应该将这些桥梁归为水体类。故使用对象类别间的位置关系,即与水体共有边界达 50%以上的对象也归为水体类。得到的结果如图 16(b所示, A 、 C 处为遗漏水体; B 处为桥梁。并将这些得到的对象再归为水体类并与现有水体对象融合。

(a去除小面积对象得到的结果图 (b利用对象间关系再次分类的结果图

图 12分类后处理

(3规则化处理提取结果

由以上步骤提取得到的水体结果,存在以下不规则的情况,如图 13所示。这些情况与实际的水体边界情况并不相符。另外,受影像分辨率的限制,提取出的水体对象呈明显的锯齿状且存在一些凹陷与突起部分,如图 13(a。因此需要对提取的水体对

象进行规则化处理。规则化处理主要包括对象的生长与收缩两个部分。生长是为填补凹陷,收缩是为去除突起部分,如图 13(b。规则化处理使用的是矩阵来对目标对象的边界进行处理。通过计算矩阵内目标对象像素所占的百分率,并与设定的生长或收缩阈值比较,来决定该目标像素是保持原有类别,还是被分为其它类别 (图 14 。

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erdas遥感专题信息提取与专题图制作

遥感专题信息提取与专题图制作设计报告 1.课程设计的目的和意义 本次课程设计的目的主要是为了加深理解和巩固遥感原理与应用的有关理论知识；熟悉遥感图像处理的方法和步骤，学习运用ERDAS软件对遥感图像进行几何纠正、图像镶嵌、图像融合、自动分类以及专题图制作等处理。锻炼独立分析问题和解决问题的能力，培养良好的工作习惯和科学素养，为今后工作打下良好的基础。 2.课程设计的原理和方法 2.1课程设计原理 2.1.1 图像预处理 ERDAS软件默认的文件格式是img格式，因此首先需要将实习数据由TIFF 格式转换为img格式图像。 多波段影像包含的信息量较大，实习中将6个单波段影像合成多波段影像进行处理。 Spot影像需具有地理信息，要将影像头文件信息添加进去。 2.1.2几何纠正 遥感所获取的数据，均存在几何畸变。因此需要对图像进行几何纠正。几何纠正的原理是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何纠正的过程包含了地理参考过程。在实习过程中，采用了一次多项式法进行几何纠正。 2.1.3图像镶嵌 因研究范围的要求，需要在几何上将左右两幅图像连接在一起，并且保证拼接后的图像反差一致，色调相近，没有明显的接缝。遥感影像在镶嵌之前，必

须包含投影信息、地理坐标信息，还要有相同的波段数。当然，在挑选遥感数据时，要尽可能选择成像时间和成像条件相近的遥感图像，要求相邻影像的色调一致。 2.1.4图像裁剪 在实际工作中，经常需要根据研究工作范围对图像进行裁剪，按照ERDAS 实际图像分幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪。 规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，就可以确定图像的裁剪位置，整个裁剪过程比较简单。 不规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是任意多边形，无法通过左上角和右下角两点的坐标确定裁减位置，而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域，可以是一个AOI多边形，也可以是ArcInfo的一个Polygon Coverage，针对不同的情况采用不同的裁剪过程。 2.1.5图像融合 图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。 2.1.6图像分类 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限的几种类型、等级或数据集的过程。常规图像分类主要有两种方法：监督分类与非监督分类。 2.2课程设计方案

遥感卫星影像镶嵌的基本原则

北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星影像镶嵌的基本原则 遥感卫星影像镶嵌是指对一幅或若干幅图像通过几何镶嵌、色调调整、去重叠等处理，镶嵌到一幅大的背景图像中的影像处理方法。 基本原则 镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准误差，镶嵌区应保证有10-15个像素的重叠带。影像镶嵌时除了要满足在镶嵌线上相邻影像几何特征一致性，还要求相邻影像的色调保持一致。镶嵌影像应保证色调均匀、反差适中，如果两幅或多幅相邻影像时相不同使得影像光谱特征反差较大时，应在保证影像上地物不失真的前提下进行匀色，尽量保证镶嵌区域相关影像色彩过渡自然平滑。 1、原则上，镶嵌只针对采样间隔相同影像。需在相邻数据重叠区域进行如下处理：首先，在相邻数据重叠区勾绘镶嵌线，镶嵌线勾绘尽量靠近采样间隔较小影像的外边缘，以保证其数据使用率最大化。然后对镶嵌线两侧影像进行裁切，裁掉重叠区域影像，为避免因坐标系转换导致接边处出现漏缝，对于采样间隔小的影像严格沿镶嵌线裁切，采样间隔大的影像应适当外扩一定范围，原则上不超过10个像素进行裁切。 2、镶嵌前进行重叠检查。景与景间重叠限差应符合要求。重叠误差超限时应立即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。采用

“拉窗帘”方式目视检查相邻影像间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者接边精度不超过1个像素。 3、镶嵌时应尽可能保留分辨率高、时相新、云雾量少、质量好的影像。 4、选取镶嵌线对DOM进行镶嵌，镶嵌处无地物错位、模糊、重影和晕边现象。 5、时相相同或相近的镶嵌影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、地物特征差异明显的镶嵌影像，允许存在光谱差异，但同一地块内光谱特征尽量一致。 重叠精度检查 叠加相邻纠正单元，采用“拉窗帘”方式逐屏幕目视检查相邻纠正单元间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者相对精度应满足下表要求。 相邻影像采样间隔≤１米时，其相对误差限差满足表中规定。 相对误差限差表 地形类别 平地、丘陵（采样间 隔） 山地、高山地（采样间 隔） 相对误 差 2.0倍8.0倍 基础底图采样间隔＞１米时，其相对误差限差满足表中规定。 相对误差限差表 地形类别 平地、丘陵（采 样间隔） 山地、高山地（采 样间隔） 相对误差 2.0倍 4.0倍 注：相对误差因侧视角超限、基础底图和高程数据等控制资料精度不足引起，且无法改正的特殊地区除外，但该区域周边不超限。 镶嵌步骤 1、镶嵌线选取

常见国产卫星遥感影像数据的简介

北京揽宇方圆信息技术有限公司 常见国产卫星遥感影像数据的简介 本文介绍了常见国产卫星数据的简介、数据时间、传感器类型、分辨率等情况。 中国资源卫星应用中心产品级别说明 ◆1A级和1C级产品均为相对辐射校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 ◆2级，2A级和2C级产品均为系统几何校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 其中: ■GF-1卫星和ZY3卫星归档产品为1A级，ZY1-02C卫星数据归档产品级别为1C级，其他卫星归档级别为2级! ◆归档产品是指:该类产品已经存在于系统中,仅需要从存储系统中迁移出来.即可供用户下载的数据。 ◆生产产品是指:该类产品不是已经存在的产品,需要对原始数据产品进行生产,然后再提供给用户下载的数据。

■当用户需要的产品级别是上述归档的级别,直接选择相应的产品级别，然后查询即可！ ■当用户需要的产品级别不是上述归档的级别,就需要进行生产.本系统提供GF-1卫星和ZY3卫星2A级的生产产品,ZY1-02C卫星2C级的生产产品,在选择需要的级别查询后,无论有没有数据,在查询结果页上方有一个“查询0级景”按钮,点击此按钮后,进行数据查询,如果有数据，选择需要的产品直接订购,即可选择需要的产品级别。 国产卫星 一、GF-3(高分3号) 1.简介 2016年8月10日6时55分，高分三号卫星在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭成功发射升空。 高分三号卫星是中国高分专项工程的一颗遥感卫星，为1米分辨率雷达遥感卫星，也是中国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达（SAR）成像卫星，由中国航天科技集团公司研制。 2.数据时间 2016年8月10日-现在 3.传感器 SAR：1米 二、ZY3-02（资源三号02星） 1.简介 资源三号02星（ZY3-02）于2016年5月30日11时17分，在我国在太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功将资源三号02星发射升空。这将是我国首次实现自主民用立体测绘双星组网运行，形成业务观测星座，

SPOT卫星遥感影像数据基本参数

SPOT5遥感卫星基本参数 北京揽宇方圆信息技术有限公司 前言： 遥感传感器是获取遥感数据的关键设备，由于设计和获取数据的特点不同，传感器的种类也就繁多，就其基本结构原理来看，目前遥感中使用的传感器大体上可分为如下一些类型：（1）摄影类型的传感器； （2）扫描成像类型的传感器； （3）雷达成像类型的传感器； （4）非图像类型的传感器。 无论哪种类型遥感传感器，它们都由如下图所示的基本部分组成： 1、收集器：收集地物辐射来的能量。具体的元件如透镜组、反射镜组、天线等。 2、探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能。具体的无器件如感光胶片、光电管、光敏和热敏探测元件、共振腔谐振器等。 3、处理器：对收集的信号进行处理。如显影、定影、信号放大、变换、校正和编码等。具体的处理器类型有摄影处理装置和电子处理装置。 4、输出器：输出获取的数据。输出器类型有扫描晒像仪、阴极射线管、电视显像管、磁带记录仪、XY彩色喷笔记录仪等等。 虽然不同卫星的基本组成部分是相同的，但是由于，各个组成部分的具体构造的精细度又是不同的，的，所以不同的卫星具有不同的分辨率。 一、法国SPOT卫星 法国SPOT-4卫星轨道参数： 轨道高度：832公里 轨道倾角：98.721o 轨道周期：101.469分/圈 重复周期：369圈/26天 降交点时间：上午10：30分 扫描带宽度：60 公里 两侧侧视：+/-27o 扫描带宽：950公里 波谱范围： 多光谱XI B1 0.50 – 0.59um 20米分辨率B2 0.61 – 0.68um B3 0.78 – 0.89um SWIR 1.58 – 1.75um

遥感信息智能化提取方法

遥感信息智能化提取方法 目前，大部分遥感信息的分类和提取，主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。这种方法不仅精度相对较低，效率不高，劳动强度大，而且依赖参与解译分析的人，在很大程度上不具备重复性。尤其对多时相、多传感器、多平台、多光谱波段遥感数据的复合处理，问题更为突出。在遥感影像相互校正方面，一些商业化的遥感图像处理软件，虽然提供了简单的影像相互校正和融合功能，但均是基于纯交互式的人工识别选取同名点，不仅效率非常低，而且精度也难于达到实用要求。因此,研究遥感信息的智能化提取方法对于提高遥感信息的提取精度和效率具有重要意义。 1．遥感图像分类 遥感图像分类是遥感图像处理系统的核心功能之一，它实现了基于遥感数据的地理信息提取，主要包括监督分类，非监督分类，以及分类后的处理功能。非监督分类包括等混合距离法分类（Isodata）等。监督分类包括最小距离（Minimum Distance）分类、最大似然（Maximum Likehood）分类、贝叶斯（Bayesian）分类、以及波谱角分类、二进制编码分类、AIRSAR散射机理分类等。 自动分类是计算机图像处理的初期便涉及的问题。但作为专题信息提取的一种方法，则有其完全不同的意义，是从应用的角度赋予其新的内容和方法。传统的遥感自动分类，主要依赖地物的光谱特性，采用数理统计的方法，基于单个像元进行，如监督分类和非监督分类方法，对于早期的MSS这样较低分辨率的遥感图像在分类中较为有效。后来人们在信息提取中引入了空间信息，直接从图像上提取各种空间特征，如纹理、形状特征等。其次是各种数学方法的引进，典型的有模糊聚类方法、神经网络方法及小波和分形。 近年来对于神经网络分类方法的研究相当活跃。它区别于传统的分类方法在于：在处理模式分类问题时，并不基于某个假定的概率分布，在无监督分类中，从特征空间到模式空间的映射是通过网络自组织完成的，在监督分类中，网络通过对训练样本的学习，获得权值，形成分类器，且具备容错性。人工神经网络 (ANN) 分类方法一般可获得更高精度的分类结果，因此 ANN方法在遥感分类中被广泛应用，特别是对于复杂类型的地物类型分类，ANN 方法显示了其优越性。如 Howald(1989)、McClellad(1989)、 Hepner(1990)、T.Yosh ida(1994)、K.S.Chen(1995)、J.D.Paola(1997) 等利用 ANN 分类方法对 TM 图像进行土地覆盖分类，在不同程度上提高了分类精度；Kanellopoulos(1992) 利用 ANN方法对 SPOT 影像进行了多达20类的分类，取得比统计方法更精确的结果；G.M.Foody(1996)用ANN对混合像元现象进行了分解；L.Bruzzone 等 (1997) 在 TM－5 遥感数据、空间结构信息数据、辅助数据（包括高程、坡度等）等空间数据基础下，用 ANN 方法对复杂土地利用进行了分类，比最大似然分类法提高了 9% 的精度。与统计分类方法相比较，ANN 方法具有更强的非线性映射能力，因此，能处理和分析复杂空间分布的遥感信息。2．基于知识发现的遥感信息提取

高分辨率卫星影像数据报价

GeoEye-1/IKONOS卫星影像数据价格表 说明： 1. 所有影像未经镶嵌处理。 2. 存档与编程： A. 存档数据：3个月前采集的Geo Ortho Kit数据 B. 编程数据：未采集的数据和3个月以内新采集的数据 3. 标准交付期： A. 存档数据：合同签订后5-10个工作日 B. 编程数据：数据接收成功后10-15个工作日 4. 起订面积： A. 存档数据：49km22 (最短边长不小于5公里) B. 编程数据：100km22 (最短边长不小于5公里)

5. 编程费用：标准编程免收编程费，如需加急编程，每个工作区收取38000 元编程费。 6. 运保费：人民币500元。 7. 含云量规定：实际含云量面积低于20%的影像为合格产品，若要求云量覆 盖在10%以内的影像每平方公里加价25%，要求云量覆盖在5%以内的影像每平方公里加价50%。 8. 目标仰角规定：标准拍摄目标仰角在60°- 90°之间。若要求拍摄目标仰 角在72°-90°之间，每平方公里需加收10%的附加费。 QuickBird/WorldView-1/WorldView-2影像数据价格表一、真彩色\彩红外\全色\4波段多光谱(MS1)： 二、4波段捆绑(Pan+MS1)\ 4波段融合数据： 三、立体像对(基础产品)：

卫星编程级别说明: 1．S级：优先级别最低的编程订单，适用于对影像获取时间要求不严格的客户，以及订单竞争不激烈的地区。优点是单价比较低，客户可以自己设定采集开始和截止时间， 或接受DG提供的采集周期；缺点是获取时间比较长.云量覆盖率不大于15% 。 2．S+级：优先级别比S级订单高，适用于急于获取合格影像的客户，以及订单竞争一般激烈的地区。优点是客户可以自己设定采集开始和截止时间，或接受DG提供的采集周期，单价相对较低，可以保证获取影像的质量。云量覆盖率不大于15% 。 3．AS级：优先级别较高，适用于急于获取合格影像的客户，以及订单竞争激烈的地区。客户必须接受DG提供的采集周期，并接受分批交付。优点是订单优先级别高，如果在DG提供的采集周期内没有完成采集，客户可以选择用DG现有的其他存档数据免费填充未完成的区域，或继续延长订单的采集周期。如果客户选择取消编程订单的未完成部分 并用免费存档数据填充未完成区域，应在原AS级订单取消后180天进行免费数据的申请；如果客户选择延长采集周期，DG会重新评估并给出新的采集周期，客户必须接受这个新的采集周期。云量覆盖率不大于15% 。 4．SS级：优先级别最高的编程订单，目标区域宽度要求小于13.5 公里，南北长度小于165 公里。DG会在未来2周的时间内，指定一个日期进行单次接收，客户可以提前48 小时确认订单，订单一旦确认，不能取消，无论云量多少均收全款。适用于灾害分析、

常用的遥感卫星影像数据有哪些

北京揽宇方圆信息技术有限公司 常用的遥感卫星影像数据有哪些 公司拥有WorldView、QuickBird、IKONOS、GeoEye、SPOT、高分一号、资源三号等卫星的代理权，与国内多家遥感影像一级代理商长期合作，能够为客户提供全天候、全覆盖、多分辨率、多尺度的影像产品 WorldView，分辨率0.5米 WorldView卫星系统由两颗(WorldView-I和WorldView-II)卫星组成。WorldView-I全色成像系统每天能够拍摄多达50万平方公里的0.5米分辨率图像，并具备现代化的地理定位精度能力和极佳的响应能力，能够快速瞄准要拍摄的目标和有效地进行同轨立体成像。WorldView-II多光谱遥感器具有8个波段，平均重访周期为一天，每天采集能力达到97.5万平方公里。

QuickBird，分辨率0.61米 QuickBird具有较高的地理定位精度,每年能采集7500万平方公里的卫星影像数据，在中国境内每天至少有2至3个过境轨道，有存档数据约500万平方公里，重访周期为1-6天，每天采集能力达到21万平方公里。 IKONOS，分辨率0.8米 IKONOS卫星是世界上第一颗高分辨率卫星，开启了商业高分辨率卫星的新时代，同时也创立了全新的商业化卫星影像标准。全色影像分辨率达到了0.8米，多光谱影像分辨率4米，平均重访周期3天。

Geoeye，分辨率0.41米 GeoEye-1卫星具有分辨率最高、测图能力极强、重返周期极短的特点。全色影像分辨率达到了0.41米，多光谱影像分辨率1.65米，定位精度达到3米，重访周期2-3天，每天采集能力70万平方公里。

遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取)

面向对象的影像分类技术 “同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容： ??●面向对象分类技术概述 ??●ENVI FX简介 ??●ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。

影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等信息。基于知识分类也是根据影像对象的熟悉来设定规则进行分类。 目前很多遥感软件都具有这个功能，如ENVI的FX扩展模块、易康（现在叫Definiens）、ERDAS的Objective模块、PCI的FeatureObjeX（新收购）等。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。 类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷 传统基于光谱的分类方 法地物的光谱信息 特征 单个的影像像元 中低分辨率多光谱 和高光谱影像 丰富的空间信息利 用率几乎为零 基于专家知识决策树根据光谱特征、空 间关系和其他上 下文关系归类像 元 单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂 面向对象的分类方法几何信息、结构信 息以及光谱信息 一个个影像对象 中高分辨率多光谱 和全色影像 速度比较慢

遥感卫星影像数据采购知识要素

北京揽宇方圆信息技术有限公司 (一）遥感卫星数据类型有哪些？ 北京揽宇方圆卫星公司可提供多种遥感数据类型供用户选择，目前来说是国内遥感数据最多的遥感数据中心，分辨率从0.3米到30米的光学卫星影像，还有各种极化方式的雷达卫星影像，高光谱卫星影像，还有解密的1960年至1980年的锁眼卫星影像，根据自己的情况来定，也可以把自己的卫星数据需求告诉我们，给您推荐合适的卫星数据类型。如果您想获取高程信息DEM、DLG等信息，需要购买的就是卫星影像立体像对数据，并不是所有卫星都有立体像对哦。 (二）遥感卫星数据影像有哪些级别？ 卫星公司北京揽宇方圆销售的都是1A级别原始卫星影像，光学卫星影像原始数据都是以全色+多光谱捆绑形式提供，卫星影像一般可以经过一定的处理，形成各级别的影像数据，不同的级别可以针对不同的用户需求，在订购时需特别注意。 *名词（全色就是黑白数据，多光谱是指红绿蓝近红外） （三）遥感卫星数据影有没有最小数量起订的说法？ 北京揽宇方圆提醒您在购买卫星影像时，都要确认购买面积大小或景数。对于高分辨率影像来说，一般是按面积大小来计算，单位为平方公里。但是往往有个最小购买面积，例如，WorldView影像的存档数据最低起购面积为25平方公里，且需要满足四边形两边相距大于等于5公里；而中低分辨率影像则往往按景数来计算，景是一幅卫星影像的通俗讲法，例如，一景高分一号卫星影像，范围大小为32.5×32.5公里。 （四）遥感卫星存档数据是指什么？ 北京揽宇方圆详解遥感卫星存档数据：是指先前卫星已经拍摄过的某区域的影像数据，已存档在数据库中，是现成品。该种影像的购买价格相对较低，订购时间较快。但是订购前需要对既定需求区域做出确认，即确认所需区域是否有卫星影像数据存档、卫星影像存档数据的拍摄时间、拍摄质量（包含了云量、拍摄倾角等因素）等。 （五）遥感卫星编程数据是什么意思? 北京揽宇方圆遥感公司对遥感卫星编程数据的解释是指地面编程控制卫星对需求区域拍摄最新的影像，可以让用户得到需求区域最新的影像。但是编程影像的拍摄周期通常较长，订购初期需要先向卫星运营公司申请拍摄区域的拍摄周期，然后由卫星公司反馈计划拍摄周期。在这个拍摄周期中，并不能够保证拍摄成功，这与所拍摄地的天气情况、拍摄数据的优先级权重以及需求数据范围有关。 （六）遥感卫星影像数据价格如何一般是多少？ 目前市面上的商业遥感卫星数量较多，北京揽宇方圆是国内遥感数据资源最多的公司，不同的行业根据自己的遥感项目业务要求，对各卫星影像的分辨率、波段数量、质量以及影像拍摄的时间要求各异，而卫星

常见地遥感卫星地介绍及具体全参数

常见的遥感卫星的介绍及具体参数 遥感卫星(remote sensing satellite )用作外层空间遥感平台的人造卫星。用卫星作为平台的遥感技术称为卫星遥感。通常，遥感卫星可在轨道上运行数年。卫星轨道可根据需要来确定。遥感卫星能在规定的时间覆盖整个地球或指定的任何区域，当沿地球同步轨道运行时，它能连续地对地球表面某指定地域进行遥感。所有的遥感卫星都需要有遥感卫星地面站，卫星获得的图像数据通过无线电波传输到地面站，地面站发出指令以控制卫星运行和工作。以下列出较为常见的遥感卫星: 一、Landsat卫星 美国NASA的陆地卫星(Landsat)计划(1975年前称为地球资源技术卫星——ERTS )，从1972年7月23日以来，已发射7颗（第6颗发射失败）。目前Landsat1—4均相继失效，Landsat 5仍在超期运行（从1984年3月1日发射至今）。Landsat 7于1999年4月15日发射升空。其常见的遥感扫描影像类型有MMS影像、TM图像。 （一）、MSS影像 MSS影像为多光谱扫描仪（MultiSpectral Scanner）获取的图像，第一颗至第三颗地球卫星（Landsat）上反光束导管摄像机获取的三个波段摄影相片分别称为第1、2、3波段，多光谱扫描仪有4个波段获取的扫描影像被命名为4、5、6、7波段，两个波段为可见光波段，两个波段为近红外波段，此外，第三颗地球卫星上还供有热红外波段影像，这个影像称为第8波段，但使用不久，就因为一起的问题二关闭了。 表 1 ：Landsat上MSS波段参数

(二)、TM影像 TM影像是指美国陆地卫星4～5号专题制图仪（thematic mapper）所获取的多波段扫描影像。 影像空间分辨率除热红外波段为120米外，其余均为30米，像幅185×185公里2。每波段像元数达61662个（TM-6为15422个）。一景TM影像总信息量为230兆字节），约相当于MSS影像的7倍。 因TM影像具较高空间分辨率、波谱分辨率、极为丰富的信息量和较高定位精度，成为20世纪80年代中后期得到世界各国广泛应用的重要的地球资源与环境遥感数据源。能满足有关农、林、水、土、地质、地理、测绘、区域规划、环境监测等专题分析和编制1∶10万或更小比例尺专题图，修测比例尺地图的要求。 表 2 ：Landsat上TM波段参数 （三）、ETM 1999年4月15日，美国发射了Landsat-7，它采用了增强-加型专题绘图仪（ETM）遥感器来获取地球表层信息，它与TM的区别在于增加了全色波段，分辨率为15米，并改进了热红外波段影像的分辨率。

常见的资源卫星影像数据区别

一.遥感数据基础知识： 太阳辐射经过大气层到达地面，一部分与地面发生作用后反射，再次经过大气层，到达传感器。传感器将这部分能量记录下来，传回地面，即为遥感数据。目前用于遥感的电磁波段有紫外线、可见光、红外线和微波。航空与航天飞行器运行快、周期短，可获得多时相数据。以美国陆地卫星5号（Landsat 5 ）为例，Landsat 5每天环绕地球14.5圈，覆盖地球一遍所需时间仅16天，而气象卫星的周期更短（1天或半天）。由于探测距离远，传感器所获得的地面影像覆盖的空间范围较大。它距离地表的高度是705.3 km，对地球表面的扫描宽度是185 km，一幅TM 图像可以全部覆盖我国海南岛大小的面积。不同的卫星传感器获得的同一地区的数据以及同一传感器在不同时间获得的同一地区的数据，均具有可比性. （1）遥感平台 遥感平台是装载传感器的运载工具,按高度分为： 地面平台：为航空和航天遥感作校准和辅助工作。 航空平台：80 km以下的平台，包括飞机和气球。 航天平台：80 km以上的平台，包括高空探测火箭、人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机。 人造地球卫星的类型： 低高度、短寿命卫星：150～350 km，用于军事。 中高度、长寿命卫星：350～1800 km，地球资源。 高高度、长寿命卫星：约3600 km，通信和气象。 （2）遥感数据类型 按平台分 地面遥感、航空遥感、航天遥感数据。 按电磁波段分 可见光遥感、红外遥感、微波遥感、紫外遥感数据等。 按传感器的工作方式分 主动遥感、被动遥感数据。 （3）遥感数据获取原理; （4）传感器

a.传感器定义：传感器是收集、探测、记录地物电磁波辐射信息的工具。它的性能决定遥感的能力，即传感器对电磁波段的响应能力、传感器的空间分辨率及图像的几何特征、传感器获取地物信息量的大小和可靠程度。 b.传感器的分类 按工作方式分为： 主动方式传感器：侧视雷达、激光雷达、微波辐射计。 被动方式传感器：航空摄影机、多光谱扫描仪（MSS）、TM、ETM(1,2)、HRV、红外扫描仪等。 c.传感器的组成 收集器：收集来自地物目标镜、天线。 探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能。 处理器：将探测后的化学能或电能等信号进行处理。 输出：将获取的数据输出。 传感器一般由信息收集、探测系统、信息处理和信息输出4部分组成。 d.传感器的工作原理 是收集、量测和记录来自地面目标地物的电磁波信息的仪器，是遥感技术的核心部分。 根据传感器的工作方式分为：主动式和被动式两种。 主动式：人工辐射源向目标物发射辐射能量，然后接收目标物反射回来的能量，如雷达。 被动式：接收地物反射的太阳辐射或地物本身的热辐射能量，如摄影机、多光谱扫描仪（MSS、TM、ETM、HRV）。 （5）遥感应用的电磁波波谱段 紫外线：波长范围为0.01～0.38μm，太阳光谱中，只有0.3～0.38μm波长的光到达地面，对油污染敏感，但探测高度在2000 m以下。 可见光：波长范围：0.38～0.76μm，人眼对可见光有敏锐的感觉，是遥感技术应用中的重要波段。 红外线：波长范围为0.76～1000μm，根据性质分为近红外、中红外、远红外和超远红外。 微波：波长范围为1 mm～1 m，穿透性好，不受云雾的影响。

专业遥感卫星影像单位介绍

北京揽宇方圆信息技术有限公司 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。 优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。 4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。

遥感卫星影像数据信息提取.

北京揽宇方圆信息技术有限公司 、 遥感卫星影像数据信息提取 北京揽宇方圆信息技术有限公司中科院企业,卫星影像数据服务全国领先。业务包括遥感数据获取与分发、遥感数据产品深加工与处理。按照遥感卫星数据一星多用、多星组网、多网协同的发展思路,根据观测任务的技术特征和用户需求特征,重点发展光学卫星影像、雷达卫星影像、历史卫星影像三个系列,构建由 26个星座及三类专题卫星组成的遥感卫星系统,逐步形成高、中、低空间分辨率合理配置、多种观测技术优化组合的综合高效全球观测和数据获取能力形成卫星遥感数据全球接收与全球服务能力。 (1光学卫星影像系列。 面向国土资源、环境保护、防灾减灾、水利、农业、林业、统计、地震、测绘、交通、住房城乡建设、卫生等行业以及市场应用对中、高空间分辨率遥感数据的需求,提供 worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、 ikonos、pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm、 landsat(etm、 rapideye、alos、Kompsat 卫星、北京二号、资源三 号、高分一号、高分二号等高分辨率光学观测星座。围绕行业及市场应用对基础地理信息、土地利用、植被覆盖、矿产开发、精细农业、城镇建设、交通运输、水利设施、生态建设、环境保护、水土保持、灾害评估以及热点区域应急等高精度、高重访观测业务需求,发展极轨高分辨率光学卫星星座,实现全球范围内精细化观测的数据获取能力。像国产的中分辨率光学观测星座。围绕资源调查、环境监测、防灾减灾、碳源碳汇调查、地质调查、水资源管理、农情监测等对大幅宽、快速覆盖和综合观测需求,建设高、低轨道合理配置的中分辨率光学卫星星座,实现全球范围天级快速动态观测以及全国范围小时级观测。

天绘一号卫星影像数据

天绘一号卫星影像数据 天绘一号是中国第一代传输型立体测绘卫星主要用于科学研究国土资源普查地图测绘等领域的科学试验任务，由航天东方红卫星有限公司研制，采用了CAST 2000卫星平台，一体化集成了三线阵CCD相机、2米高分辨率全色相机和多光谱相机等3类5个相机载荷，是当时中国有效载荷比最高的高分辨率遥感卫星。天绘一号实现了中国测绘卫星从返回式胶片型到CCD传输型的跨越式发展，在中国首次实现了影像数据经过地面系统处理，无地面控制点条件下与美国SRTM相对精度12m/6m（平面/高程1σ）同等的技术水平。 天绘一号还形成了中国第一个完全自主产权和国产化的集数据接收、运控管理、产品生产和应用服务为一体的地面应用系统。 截止2014年已经成功发射天绘一号01星、天绘一号02星，两颗卫星在轨组网运行稳定，对地球陆地有效覆盖59.35%，约8843.2万平方公里，对中国陆地有效覆盖97.2%，约933.3万平方公里，已具备规模化数据保障能力。 产品介绍 1A级：原始数据经过相对辐射校正后得到的卫星影像产品，包括影像数据、元数据和浏览图。 2级：1A级数据产品利用系统参数经过几何校正后得到的卫星影像产品，包括影像数据、元数据和浏览图。 1B级：1A级数据产品经过摄影测量处理后得到的卫星影像产品，包括影像数据、元数据、RPC参数和浏览图。 3A级：1A级数据产品利用系统参数和地面控制点经过几何校正后得到的卫星影像产品，包括影像数据、元数据和浏览图。 正射影像（DOM）：1B级数据产品经过摄影测量纠正处理形成的卫星影像产品，包括影像数据、元数据和浏览图。 数字高程模型（DEM）：1B级三线阵数据产品经过摄影测量匹配与编辑处理形成的描述地球表面起伏的格网数据产品，包括栅格数据、元数据和浏览图。

WorldView卫星影像命名规则

WorldView卫星影像命名规则 WorldView-2于2009年10月6日发射升空，运行在770Km高的太阳同步轨道上。更高的轨道带来了更短的重访周期和更好的拍摄机动性。作为Digital Globe公司当时先进的遥感卫星，它同样使用了控制力矩陀螺技术。这项高性能技术可以提供多达10倍以上的加速度的姿态控制操作，从而可以更精确的瞄准和扫描目标。卫星的旋转速度可从QuickBird的60秒减少至9秒，星下摆动距离达200km。所以，WorldView-2在太空中的角色就像一个神奇的画笔，能灵活的前后扫描、拍摄大面积的区域，能在单次操作中完成多频谱影像的扫描。除了更快速的采集和更高的精度，WorldView-2还是第一颗具有八波段多光谱的高分辨率遥感卫星，它不但具有传统遥感卫星的四个多光谱波段，还新增加了海岸线、黄、红边和近红外2波段。 一般情况下，我们订购的影像都是分块存储的，上图就是一幅分块影像的所有文件。 （1）*.ATT——姿态文件：存储第一个数据点的时间、数据点数目、点和姿态信息间隔。 （2）*.EPH——星历文件：存储第一个数据点获取的时间、数据点数目、点和星历信息之间的间隔。 （3）*.GEO——几何定标文件：虚拟相机的标注摄影测量参数，是基础产品的相机和光学系统之间的关系。

（4）*.IMD——影像元数据文件：存储影像关键信息，包括产品级别、角点坐标、投影信息、获取时间、分辨率、视线高度、方位角、云覆盖率等。对后期数据处理分析有很大帮助。 （5）*.RPB——RPC参数文件：包含影像的RPC参数，是影像物方空间坐标与像方空间坐标之间的数学映射。这是我们做卫星影像立体成图RPC空三的关键参数。 （6）*.STE——立体文件：包含构成立体的影像列表，重叠区域等。 （7）*.TIF——影像文件:原始影像格式为非标准16bit，普通看图软件无法打开显示，可将其转换成8bit后再打开。或者使用ArcGIS、ERdas等专业软件打开。 （8）*.TIL——影像分块文件：产品分块情况及各部分位置关系。 （9）*.XML——影像索引文件：包含索引、许可、影像元数据、分块、rpc 文件的索引信息。 （10）*README.TXT——高级影像索引文件：产品文件列表和辅助数据文件以及产品版本信息。 备注说明： 北京揽宇方圆200多颗遥感卫星数据资源，各卫星都有详细的价格体系表，不同行业根据自己遥感项目业务要求，对各卫星影像的分辨率、波段数量、质量以及影像拍摄的时间要求各异，而卫星影像的价格则主要由以上参数决定。 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，遥感行业的国家高新技术企业，整合全球200多颗遥感卫星数据资源，遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有商业卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫

卫星遥感数据处理规范流程

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像图像数据处理介绍 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。 优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。

4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。 技术能力说明 北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。 一．图像预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。

ERDAS-遥感专题信息提取与专题图制作

遥感专题信息提取与专题图制作设计报告 1、课程设计的目的与意义 本次课程设计的目的主要就是为了加深理解与巩固遥感原理与应用的有关理论知识;熟悉遥感图像处理的方法与步骤,学习运用ERDAS软件对遥感图像进行几何纠正、图像镶嵌、图像融合、自动分类以及专题图制作等处理。锻炼独立分析问题与解决问题的能力,培养良好的工作习惯与科学素养,为今后工作打下良好的基础。 2、课程设计的原理与方法 2、1课程设计原理 2、1、1 图像预处理 ERDAS软件默认的文件格式就是img格式,因此首先需要将实习数据由TIFF 格式转换为img格式图像。 多波段影像包含的信息量较大,实习中将6个单波段影像合成多波段影像进行处理。 Spot影像需具有地理信息,要将影像头文件信息添加进去。 2、1、2几何纠正 遥感所获取的数据,均存在几何畸变。因此需要对图像进行几何纠正。几何纠正的原理就是将图像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统。而将地图投影系统赋予图像数据的过程,称为地理参考。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统,因此几何纠正的过程包含了地理参考过程。在实习过程中,采用了一次多项式法进行几何纠正。 2、1、3图像镶嵌 因研究范围的要求,需要在几何上将左右两幅图像连接在一起,并且保证拼接后的图像反差一致,色调相近,没有明显的接缝。遥感影像在镶嵌之前,必须包含投影信息、地理坐标信息,还要有相同的波段数。当然,在挑选遥感数据时,要尽可能选择成像时间与成像条件相近的遥感图像,要求相邻影像的色调一致。 2、1、4图像裁剪 在实际工作中,经常需要根据研究工作范围对图像进行裁剪,按照ERDAS实际图像分幅裁剪的过程,可以将图像分幅裁剪分为两种类型:规则分幅裁剪与不规则分幅裁剪。 规则分幅裁剪就是指裁剪图像的边界范围就是一个矩形,通过左上角与右下角两点的坐标,就可以确定图像的裁剪位置,整个裁剪过程比较简单。 不规则分幅裁剪就是指裁剪图像的边界范围就是任意多边形,无法通过左上角与右下角两点的坐标确定裁减位置,而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域,可以就是一个AOI多边形,也可以就是ArcInfo的一个Polygon Coverage,针对不同的情况采用不同的裁剪过程。

遥感影像数据下载

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