怎麼去除遙感影像的地理坐標

Ⅰ 關於遙感影像處理的菜鳥問題

影像上右鍵，edit header裡面有一個map info可以設置地理坐標
arcmap也可以，但影像應該帶地理坐標的吧？
地物分類是個很復雜的問題，首先你要比較熟悉這個地方，如果你不知道它是什麼怎麼分呢，一般我就去GOOGLE裡面對著看，再就是樣本要選擇比較純凈的地方，盡量不要選太混合的地方，分類方法SVM要比最大似然好些。

Ⅱ 怎麼給一副遙感影像圖配上地理坐標

首先這個需要藉助專業的軟體，遙感和GIS的都行，比如ArcGIS，MapGIS，或者Erdas、envi等都可以，都有圖像的校正和配准功能。
其次還要有坐標參考，一種是知道遙感圖上至少4個點的坐標（某些地物的准確坐標），或者已經配準的地形圖，或者已有坐標參考的影像圖。

Ⅲ 遙感數據預處理

遙感數據的預處理也稱圖像恢復處理，目的是為改正或補償成像過程中的輻射失真、幾何畸變、各種雜訊以及高頻信息的損失而進行的處理，它是作進一步增強或分類處理的基礎。任何實際獲取的圖像，都在不同程度上與實際地物的輻射能量分布有差異，即存在著退化，這在感測、記錄、傳輸、顯示等過程均會出現，例如輻射退化、幾何畸變、空間頻率的衰減、各種雜訊的加入等。造成這些退化的原因是多方面的，主要包括遙感成像系統的特性、環境背景因素等。因此在遙感專題信息提取中，必須認真研究分析遙感數據獲取過程中所產生的圖像退化的原因，採用合理的方法盡可能去除輻射畸變、幾何畸變等影響，為後續的圖像信息提取提供基礎。

( 一) 大氣校正

遙感成像過程中會產生輻射失真的現象，這主要是由於感測器在接收來自地物的電磁輻射能時，由於電磁波在大氣層中傳輸，以及感測器測量過程中受到的太陽位置和角度條件、大氣條件、地形條件影響和感測器本身的性能等引起的，這樣感測器接收到的電磁波能量與目標本身輻射的能量是不一致的，造成成像過程的各種失真。輻射失真對圖像的使用和理解會造成一定的影響，必須加以校正或消除。大氣校正是為了消除或減輕成像過程中由於大氣對陽光和來自目標的輻射所產生的吸收和散射而引起的輻射失真。在遙感數據預處理階段大氣校正主要是利用波段數據統計分析，通過對遙感數據各個波段統計特徵的分析而去除大氣影響的一種校正方法，無需過多的已知參數，可操作性較強，主要包括直方圖法和回歸分析法兩種方法。

1. 直方圖法

直方圖法的基本原理是假定圖像中水體、地形陰影等低輻照度區域的 DN 值理論上應為 0 ( 尤其是波長較長的波段更是如此) ，而當存在大氣影響時會造成低輻照度區域像元DN 值並非為 0，使直方圖產生漂移值 a ( 圖 4-5) 。波長越短，散射作用越強，a 值越大。這種差異即是由大氣影響 ( 程輻射) 而引起的，此時，圖像中的最小 DN 值 a 即為大氣影響值，圖像中各像元 DN 值均減去該大氣影響值即可。

圖 4-5 直方圖法校正大氣散射示意圖

2. 回歸分析法

回歸分析法的基本原理是假定波長較長波段圖像中低輻照度區域的大氣影響 ( 程輻射) 近似為 0，對待校正波段與波長較長波段的 DN 值散點數據進行線性回歸分析即可得大氣影響值，待校正波段圖像各像元 DN 值均減去大氣影響值即可。

圖 4-6 回歸分析法校正大氣散射示意圖

例如以紅外波段圖像如 TM4，5，7 等作為無散射影響的標准圖像，在待進行大氣散射校正的可見光波段圖像上，找出最黑的影像，如高山陰影或其他暗黑色地物目標，然後把對應的紅外波段圖像上的同一地物目標找出來，再把可見光與紅外圖像的灰度值數據取出進行比較分析。現以 TM2 和 TM4 為例，把 TM4 的灰度值作為 x 軸，TM2 的灰度值作為 y 軸進行點繪。點繪結果出現了許多離散的點，其 x，y 坐標值分別表示紅外( TM4) 和可見光 ( TM2) 圖像上對應像元的灰度值，基本呈線性結構形式 ( 圖 4-6) 。可由一組點擬合其回歸直線。即

y = a + bx

式中: x，y 分別是 TM4 和 TM2 的灰度值; a，b 是回歸直線的截距和斜率。再利用所獲得的地物目標數據，並由最小二乘法作直線擬合，可得出 a，b 為

遙感地質學

式中: n 為地物目標像元點數; 為 TM4 和 TM2 圖像上所選地物目標灰度的平均值。

求出 a，b 後，回歸方程即被確定，其中常數 a ( 截距) 就是所要進行校正的數值，即只需將 TM2 的灰度值減去 a 就得出了消去散射影響的校正圖像。同理，可求出其他可見光波段圖像的大氣散射校正值 a，進行校正。

大氣校正會增加圖像的對比度，消除霧霾感 ( 短波波段尤甚) ，在進行比值增強、彩色合成等處理時，事先校正更為必要。

( 二) 幾何校正

1. 幾何校正的原理

遙感圖像在獲取過程中，由於多種原因導致目標物相對位置的坐標關系在圖像中發生變化，這種變化稱為幾何畸變。引起幾何畸變的原因主要包括: 遙感平台的運行姿態( 如衛星的高度、速度，俯仰、翻滾、偏航) ; 遙感器的工作性能 ( 掃描速度不均、掃描行間錯動等) ; 地球自轉的影響; 地球表面曲率、地表起伏的影響; 全景畸變等。

校正各種原因引起的幾何畸變是幾何校正的基本內容，其目的就是要糾正系統性及非系統性因素引起的圖像幾何變形，從而實現被校正圖像與地形圖、標准圖像、地圖或其他圖件資料的空間配准。圖像的幾何校正需要根據圖像中幾何變形的性質、可用的校正數據以及應用目的來確定合適的校正方法，根據校正的級別、次序及實現方法，可採取不同的遙感圖像幾何校正處理方案。

遙感圖像幾何校正包括粗校正和精校正兩種，粗校正一般由地向站處理，也稱系統級的幾何校正，它僅作系統誤差改正，即利用衛星所提供的軌道和姿態等參數，以及地面系統中的有關處理參數對原始數據進行幾何校正。粗校正對感測器內部畸變的改正很有效，但處理後圖像仍有較大的殘差，因此必須對遙感圖像進行進一步的處理，即幾何精校正。幾何精校正是在粗校正的基礎上進行的，可以由地面站來完成，也可由用戶來完成。幾何精校正是利用地面控制點進行的幾何校正，它是用一種數學模型來近似描述遙感圖像的幾何畸變過程，並利用畸變的遙感圖像與標准地圖之間的一些對應點 ( 即控制點) 求得這個幾何畸變模型，然後利用此模型進行幾何畸變的校正，這種校正不考慮畸變的具體原因，而只考慮如何利用畸變模型來校正圖像。它是在幾何校正過程中利用地面控制點對系統幾何校正模型進行修正，使之更精確地描述衛星與地面位置之間的關系。這里說的幾何校正主要是指幾何精校正。

2. 幾何精校正的實現方法

幾何精校正的實現方法包括直接轉換法和重采樣法，二者的最大區別在於變形空間與標准空間的定義方式不同。

重采樣是一個圖像恢復的過程，即首先從離散的數字圖像盡可能重建代表目標景像的二維連續函數，這個函數可想像為由不同亮度值構成的曲面，然後再根據這個亮度值曲面按照新的像元間距和位置進行采樣。具體實現中，重采樣法幾何精校正包括兩個過程，即像元幾何位置的確定以及像元亮度值的確定。

( 1) 像元幾何位置的確定: 幾何精校正直接以地形圖 ( 地理坐標) 為參照，綜合校正所有因素造成的幾何畸變，能顯著改善數字圖像的幾何精度，不僅對後續的解譯制圖和幾何量算是非常必要的，而且它也是不同圖像的配准和多元信息復合的基礎。因此，提高校正處理本身的精度就顯得很重要了。關鍵是選准幾何控制點，要盡量挑選那些位置准確、與周圍差異顯著，且范圍窄小的影像，最好是孤立的像元。如河流的干、支流交匯點、拐流點、獨立的小水體、特徵明顯的地形點、坡折點等。由於水在近紅外反射極低，數字圖像上亮度幾乎為零，易於確定，所以應多利用近紅外波段的圖像 ( TM4/ ETM4，ETM5 / TM5，ETM7 / TM7 等) 來選控制點。控制點的數目要適中，在圖像上分布要均勻，位置精度一般應小於 0. 5 個像元。

( 2) 像元亮度值的確定: 標准空間中像元坐標 ( x，y) 所對應的變形空間中共軛點像元的坐標 ( u，v) 一般不是整數，故標准空間 ( 輸出圖像) 的坐標為 ( x，y) 的像元DN 值須由其在變形空間中的內插點 ( u，v) 附近的若干個像元的 DN 值進行內插而確定。內插方法包括最鄰近法、雙線性內插法和三次褶積法。其中，最鄰近法是將變形空間中距離內插點 ( u，v) 最近的像元 DN 值作為標准空間中坐標 ( x，y) 的像元 DN 值; 雙線性內插法是對變形空間中內插點 ( u，v) 周圍近鄰的 4 個像元點 DN 值進行雙線性內插; 三次褶積法是對變形空間中內插點 ( u，v) 周圍近鄰的 16 個像元點 DN 值採用無限卷積函數的替代多項式進行內插。上述三種內插法各具優缺點，最鄰近法圖像光譜信息基本不變，但幾何精度略差; 雙線性內插法幾何精度較高，但易損失一定的高頻信息; 三次褶積法幾何精度較高，光譜信息基本不變，但運算量較大。在實際操作過程中，用戶須結合實際需要來選擇適宜的內插方法。

( 三) 投影變換及圖像鑲嵌、圖像分幅

1. 投影變換

投影變換是指將圖像從一種地圖投影方式變換到另一種投影方式，其目的主要在於以人為規定的投影方式進行制圖。所謂地圖投影，就是把地球參考橢球體曲面按一定的規律投影轉化為地圖平面。根據地圖投影學的知識，在地球參考橢球的形狀、體積和各種參數已經通過天文、大地和重力測量得以確定之後，只要依據地面點的經緯度 ( L，B) 就可以轉換為任何一種地圖投影下的地圖坐標 ( X，Y) 。目前，遙感平台所攜帶的定位系統使得所獲取的遙感數據已經帶有空間坐標信息，其所採用的投影方式多為 UTM 投影 ( Uni-versal Transverse Mercatol Projection，通用橫軸墨卡托投影) ，而我國的基本比例尺地形圖是基於克拉索夫斯基參考橢球體的高斯-克呂格投影，所以，用戶一般所需要做的工作是對所獲取的數據進行投影變換，以滿足工作區制圖的需要。

2. 圖像鑲嵌

圖像鑲嵌是指將數個單景圖像拼接為一個整幅的新圖像，其目的是為了滿足大范圍遙感解譯與制圖的需要，另外有時我們感興趣的地方恰是兩景圖像的交接處，這就要將單景圖像拼接為一個新圖像。理想的鑲嵌應使相鄰圖像重疊 ( 接邊) 部位在幾何和輻射特徵方面完全一致，因此，鑲嵌的效果主要取決於相鄰圖像在幾何和輻射特性方面的差異，其中單景圖像數據的時相是較為關鍵的影響因素，實際的鑲嵌工作中應盡可能收集時相相同或季節相近的數據來進行鑲嵌。

3. 圖像分幅

圖像分幅是指根據工作區的空間范圍對遙感圖像進行裁剪處理，多用於遙感影像制圖。圖像分幅主要包括經緯線分幅和矩形分幅兩種方式。經緯線分幅是目前地形圖以及小比例尺地圖所採用的主要分幅方式，操作時要藉助其他 GIS 軟體生成分幅圖廓 ( 如利用MapGIS 軟體生成標准圖框) ，而後利用分幅圖廓進行圖像的裁剪處理。經緯線分幅的各個圖幅具有明確的地理位置參考，便於檢索，適用於大范圍、批量的專題制圖。矩形分幅是實際工作中較常涉及的圖像預處理過程之一，多用於某個工作區的單幅遙感影像制圖及解譯工作。

Ⅳ 遙感圖像處理的處理流程

1．降噪處理由於感測器的因素，一些獲取的遙感圖像中，會出現周期性的雜訊，我們必須對其進行消除或減弱方可使用。 （1）除周期性雜訊和尖銳性雜訊周期性雜訊一般重疊在原圖像上，成為周期性的干涉圖形，具有不同的幅度、頻率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空間頻率位置最為突出。一般可以用帶通或者槽形濾波的方法來消除。消除尖峰雜訊，特別是與掃描方向不平行的，一般用傅立葉變換進行濾波處理的方法比較方便。
（2）除壞線和條帶去除遙感圖像中的壞線。遙感圖像中通常會出現與掃描方向平行的條帶，還有一些與輻射信號無關的條帶雜訊，一般稱為壞線。一般採用傅里葉變換和低通濾波進行消除或減弱。
2．薄雲處理由於天氣原因，對於有些遙感圖形中出現的薄雲可以進行減弱處理。3．陰影處理由於太陽高度角的原因，有些圖像會出現山體陰影，可以採用比值法對其進行消除。 通常我們獲取的遙感影像一般都是Level2級產品，為使其定位準確，我們在使用遙感圖像前，必須對其進行幾何精糾正，在地形起伏較大地區，還必須對其進行正射糾正。特殊情況下還須對遙感圖像進行大氣糾正，此處不做闡述。1．圖像配准為同一地區的兩種數據源能在同一個地理坐標系中進行疊加顯示和數學運算，必須先將其中一種數據源的地理坐標配准到另一種數據源的地理坐標上,這個過程叫做配准。（1）影像對柵格圖像的配准將一幅遙感影像配准到相同地區另一幅影像或柵格地圖中，使其在空間位置能重合疊加顯示。（2）影像對矢量圖形的配准
將一幅遙感影像配准到相同地區一幅矢量圖形中，使其在空間位置上能進行重合疊加顯示。2．幾何粗糾正這種校正是針對引起幾何畸變的原因進行的，地面接收站在提供給用戶資料前，已按常規處理方案與圖像同時接收到的有關運行姿態、感測器性能指標、大氣狀態、太陽高度角對該幅圖像幾何畸變進行了校正.3．幾何精糾正為准確對遙感數據進行地理定位，需要將遙感數據准確定位到特定的地理坐標系的，這個過程稱為幾何精糾正。（1）圖像對圖像的糾正利用已有準確地理坐標和投影信息的遙感影像，對原始遙感影像進行糾正，使其具有準確的地理坐標和投影信息。（2）圖像對地圖（柵格或矢量）利用已有準確地理坐標和投影信息的掃描地形圖或矢量地形圖，對原始遙感影像進行糾正，使其具有準確的地理坐標和投影信息。 為使遙感圖像所包含的地物信息可讀性更強，感興趣目標更突出，需要對遙感圖像進行增強處理。1．彩色合成為了充分利用色彩在遙感圖像判讀和信息提取中的優勢，常常利用彩色合成的方法對多光譜圖像進行處理，以得到彩色圖像。彩色圖像可以分為真彩色圖像和假彩色圖像。|2．直方圖變換
統計每幅圖像的各亮度的像元數而得到的隨機分布圖，即為該幅圖像的直方圖。一般來說，包含大量像元的圖像，像元的亮度隨機分布應是正態分布。直方圖為非正態分布，說明圖像的亮度分布偏亮、偏暗或亮度過於集中，圖像的對比度小，需要調整該直方圖到正態分布，以改善圖像的質量。
3．密度分割將灰度圖像按照像元的灰度值進行分級，再分級賦以不同的顏色，使原有灰度圖像變成偽彩色圖像，達到圖像增強的目的。
4．灰度顛倒灰度顛倒是將圖像的灰度范圍先拉伸到顯示設備的動態范圍(如0～255)到飽和狀態，然後再進行顛倒，使正像和負像互換。 1．圖像鑲嵌也叫圖像拼接，是將兩幅或多幅數字影像(它們有可能是在不同的攝影條件下獲取的)拼在一起，構成一幅整體圖像的技術過程。通常是先對每幅圖像進行幾何校正，將它們規劃到統一的坐標系中，然後對它們進行裁剪，去掉重疊的部分，再將裁剪後的多幅影像裝配起來形成一幅大幅面的影像。
2．影像勻色在實際應用中，我們用來進行圖像鑲嵌的遙感影像，經常來源於不同感測器、不同時相的遙感數據，在做圖象鑲嵌時經常會出現色調不一致，這時就需要結合實際情況和整體協調性對參與鑲嵌的影像進行勻色。 遙感圖像中目標地物的特徵是地物電磁波的輻射差異在遙感影像上的反映。依據遙感圖像上的地物特徵，識別地物類型、性質、空間位置、形狀、大小等屬性的過程即為遙感信息提取。

Ⅳ 我在做遙感影像處理，主要是利用1：5萬的地形圖，想用ERDAS來做，有MAPGIS和ACRGIS，進行遙感影像裁剪。

首先裁剪圖框坐標要與影像一致，影像是糾正好的，你是利用1:5萬的地形圖，最好把影像就到地形圖的坐標上，如果所涉及的影像跨帶，最好先配到一個中間參考上，或者用你自己的方式處理。
標准分幅網格可以用arcmap生成，參考系與影像一致。