遥感卫星影像处理与应用

遥感卫星影像处理与应用

郑卫锋

蓝凌（辽宁）空间信息科技有限公司

摘要：遥感影像是指将不同功能的传感器搭载到保持运动或静止的物体上，对地面物体进行电磁辐射或者其他具有反射性质的介质进行探测，最终得到的记录各种地物电磁波大小的照片。遥感影像按照遥感方式可以分为光学遥感影像、微波遥感影像和激光遥感影像。其中常用的遥感影像主要是光学、微波遥感影像。近几年热门的影像就属于光学遥感影像。遥感影像的应用范围涉及多个领域，应用较多的则是农业、建筑、水质检测等。在影像处理方面，早期采用的是小波变换方法，后来随着相关计算机技术的发展，将面向对象、随机森林等算法应用到遥感影像处理，现在，在该领域，更为热门的是将各种神经网络模型应用到遥感影像处理上。

关键词：遥感卫星；影像处理；应用；

引言

当前,卫星遥感影像数据量呈爆发式增长,人工智能算法虽然有了一定的技术突破,但遥感应用的工程化亟待加强。

1遥感影像

随着社会经济水平的提高和科学技术的进步，遥感影像技术水平得以提升，可利用计算机处理数字化影像。而且，通过摄影的形式，可获取模拟影像，并利用扫描的方式得到相关的信息，并将其转存在数据计算器中。而后，利用图像处理系统进行处理。

2卫星遥感领域的现状

1）传统遥感解译方法不适应海量数据信息的深度挖掘。随着高分辨率卫星的快速发展和国产卫星数量的增多,国产卫星实现了高、中、低分辨率影像的全覆盖,影像数据呈现高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率的“三高”现象,从海量的遥感影像数据中获取有效信息特征是当前的迫切需求。卫星遥感数据量的激增、数据分析的急迫和传统技术瓶颈之间的沟壑需要一种全新高效的技术手段来解决。伴随着大数据、云计算、人工智能技术近年来的蓬勃发展和广泛应用,遥感技术对新型解译能力的需求迫切,越来越多的科研院所和高科技公司着手尝试利用深度学习方法解决海量遥感影像的解译问题,在目标识别、变化检测、地表信息提取、土地利用等算法、算例方面取得了一些阶段性进展和成果,将遥感技术与人工智能技术相结合,人工智能赋能遥感技术,探索出一条贯穿海量多源影像数据从处理、分析到应用的全链路,大幅缩短遥感图像解译周期,提高解译精准度,促进遥感技术应用的变革,催生新遥感应用领域的生成。

2）人工智能遥感技术的发展依赖于其他领域的技术理论创新。人工智能遥感技术发展的综合性,不仅仅依赖遥感与人工智能自身的技术迭代和发展,也依赖计算机技术、人工神经网络科学、大数据科学、物联网技术等与之相关联各个领域的技术与理论革新,这些技术的发展在一定程度上影响着人工智能+遥感技术应用的速度,因而,人工智能+遥感技术在产生广泛的经济效益前,存在着漫长的研发周期和一定的风险成本。

3遥感影像的应用

3.1土地变更调查与监测

由于单幅遥感影像覆盖区域比较大，要想更好地采集坐标数据并实现控制，采用航测外的作业方式往往难以实现，最好应用内业图解的方式。受相关数据量的影像影响，不便直接使用DLG失量。与具有地理影像历史的区域对比，可运用已经校正的影像更新土地利用现状，并根据遥感影像的匹配方式对原始影像进行校正.除了能检测监测区域土地利用的变化分布状况外，还能检测出具体的位置，但难以更好地呈现出相对变化的边界位置。因此，应进行第三阶段，并在这一阶段中提取变化区域，同时明确变化区域的实际范围。此时，主要通过阀值法提取变化区域。阀值法就是在阀值中提取图像中产生的变化区域。通常，该方式往往只能提取大概的图斑范围，边缘粗糙，难以确保较高的准确率。

3.2影像预处理

当研究区域分布在多个遥感图像上时，就需要将多个不同的遥感图像拼接在一起。图像镶嵌是根据一定的数学原理，把几个相邻的遥感图像拼接成大范围图像的过程.图像裁剪经过配准的图像具有了坐标等地理属性，为了制作出某城市的影像地图还需要用配准好的具有地理坐标的图像作为模板对镶嵌好的图像进行裁剪，裁剪出固定区域的图像。遥感影像裁剪有规则裁剪、不规则裁剪、分块裁剪３种类型，规则裁剪的边界范围是矩形，矩形则根据自己的需要设定。

3.3外业调查与后处理

1.外业调查。外业调查的目是除了要核实各类用地变化状况外，还要核实补充作业遗漏的图斑。而且，为评估遥感检测精度，应利用全站仪测量，对照解译的图斑面积和特征地物点坐标，并做好相应的评估。2.内业处理。做好外业调查后，对于解译提取的土地利用变化图斑，应严格按照调查结果，将伪变化信息剔除，并做出相应的修改。与此同时，除了要合理地制动态监测图外，还应统计、汇总土地利用变化，合理评定监测结果。

3.4像控点布设

在对遥感测量技术进行应用时，针对像控点所进行的布置是非常关键的一项工作，主要就是网点布设与像片控制点测量，在对网点进行布设时，能够结合航空拍摄线路跨度来把区域肉点划分成4条基线。在布设不规则区域网点的过程当中，需要对不均匀凹凸位置实施平高点的补充布设。在针对像片控制点进行测量时，选择GPS控制节点，同时测量起算点与检测点，通过接收设备和控制手簿，把它纳入整体网络RTK控制系统，结合RTK运行特点实施像控点测量。在实际应用中能够提前把整体区域当中的像控点设置成平高点，在统一的CORS网络之内，对RTK流动站进行设置，从而确保数据控制终端和无人机航拍数据的正常传输。在RTK测量流动站运行观测效果和标准要求相符的前提之下，需要结合相应区域地理坐标，针对测量手簿流动站点运行参数实施平面、高程收敛精度和参数设置，从而确保参数占点数据的通讯出现问题。在布设像控点时，需要针对无人机和数码摄像设备实施初始化设置，在得到和数码摄像设备固定节以后，需要于各站点设定三次观测频率。

3.5测量数据的立体采编

在利用遥感测量得到有关数据以后，能够通过业内立体信息来对测量区域内的地形数据信息实施采编和管理。倘若要确保所测数据的立体采编是准确且可靠的，就要利用手动的方式来对等高线的重要信息进行采编，而普通信息则通过计算机立体采编。必须要重视的是，在此过程中需要对物体线节点和地形结构数据等进行严格控制，同时还需要对航空摄影获取的数据进行确定，保证所有数据都是精确的，以免对立体采编准确性造成不利影响。倘若是针对房屋结构进行的信息测绘，就需要先对房屋外部的边缘轮廓进行处理，同时还要矫正房檐边或轮廓等，保证所测得的数据是准确的。倘若有不能够测量的区域就要及时标记，防止对地形测量的准确性造成影响。

结束语

在工程测量中应用遥感技术，实现了测绘数据的安全高效采集和处理，能在大范围、复杂恶劣的环境下测量，弥补了传统测绘的不足，降低了测绘成本，保障了数据精准度随着人工智能时代的到来和数据技术的进步，多源卫星影像的处理技术也不断进步。影像测量遥感智能处理技术在多源卫星影像的处理方面发挥了巨大作用，有助于提高影像处理的自动化、精准化、全面化、智能化水平。

参考文献

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