论文数据预处理.doc

在面向对象变化检测过程中，遥感图像数据源的选取和数据处理是变化检测 的基础，合理的数据选取和图像预处理操作冇利于提取图像中的特征信息，能够 有效提高变化检湖U精度由于变化检测主要是根据不向时期同一地物的辐射值的变化來判定变化区 域和为变化区域，而在影像的获取过程中，奋很多因素都旮可能影响或改变地物 真实的輻射值，这些因素乜拈：大气条件、传感器噪声、太阳高度角、地形等等，因此在变化检测数据的准备过程中，对影像的预处理至关重耍遥感影像的预处 理一般包括：辐射校正、影像镶嵌、几何校正、影像裁剪等几个内容1.辐射校正：辐射校正是指在遥感数据获取过程中，对产生的一切与辐射奋关误差的校正 主要拈W部分的内容：輻射定标和大气校正1) 辐射定标辐射定标是指将原始影像中原始像元的DN值转化为地表反射率值(或称辐 射亮度值)，目的是消除传感器本身产生的误差2) 大气校正大气校正是指将輻射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，目的是消 除大气散射、吸收、反射引起的误差FLAASH主要采用M0DTRAN4+辐射传输模型，消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用來 消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射的影响，消除大气 分子和气溶胶散射的影响。

快速大气校正工具（简称QUAC）是指自动从图像上收集不同物质的波谱信 息，获取经验值完成高光谱和多光谱的快速大气校正它得到结果的精度近似 FLAASH或者其他基于辐射传输模型的+/-15%3）查看校正结果如图XX所示，打开图像上同~像素点的大气校正和辐射定标波谱曲线，通 过查看典型地物波谱曲线是否.11•:确来初步判定校.11•:结果是否.11•:确2. 影像镶嵌在我们的研究中，很多时候研究区域的范围都超出了单幅遥感图像所覆盖的 范围，这个吋候我们常常需要将两幅或多幅影像拼接起来，形成一幅或-•系列覆 盖全部研究区域的较大的影像3. 影像配准由于变化检测需耍对同一场景的多期影像进行，而影像获取过程中，同一场 景的影像并不是完全对准的，影像配准就是使多期影像在几何上相互匹配，即实 现多期影像间像素的坐标与实际的地理坐标能够•一一对应对于变化检测而言, 如果配准过程达不到足够的精度，那么多期影像中将会出现一部分错位的区域， 对最终的变化检测的结果会造成较大的影响，因此，一般配准精度不超过0.5 个像素，目的是降低几何配准误差对变化检测的影响[20] Xiaolong Dai, Siamak Klionam. The Effects of Image Misregistration on the Accuracy of Remotely Sensed Change Detection [J]. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 1998. 9, VOL. 36, NO. 5，4. 相对大气校正相对大气校正的过程主要有：（1）选取基准影像；（2）选取辐射地面控制点， 称为伪不变特征点（pseudo-invariant features, PIFs）：福射特性随时间变化 很小（如水体、裸露土壤、宽大的房顶等），在影像区域与其他地物具有相近的 高度，含植被少，相对平坦区域；（3）影像匹配：不同时相的影像分别与基准影 像一一匹配（回归分析）。

5. 影像裁剪由于变化检测是通过对多期遥感影像中同一区域地物的辐射值变化的识别 来提取变化信息，判定变化和米变化区域影像裁剪的□的就是将重叠之外不是 共同研究区域的部分去除2011年和2015年VW图像上分别选择两个区域图像，结合对成区域的变化检测 结果，进行XX方法的比较基于XXX软件平台，对面向对象和SGD算法进行了大量程序开发实验，验证了 XX模型算法的可行性1.研究区概况本文选取XX区X年X/] X曰和XX区X年x/lx日的Worldview （图X）用 于实验分析所选数据采集时相近，冇利于减小由时间或季节变化对实验结果精 度的影响图（）XX区XX年（左）、XX年（心）WV遥感影像 WV影像因为具有较高的空间分辨率，相对而言，光谱分辨率略显不足，所以， 不同地物问的同谱异物现象更为严重但是高分辨率影像上地物的纹理信息更加 丰富，因而纹理特征成为地物识别的一种有利方式，通过纹理信息的有效提取, 能够提高不同地物之间的区分能力通过对实验区的□视分析，区域内主要包括植被、水体、建筑设施其中建筑设 施中的民房和现代建筑在光谱上E别较大，因此，本实验中钮拈的类型有楨被、 水体、民房和现代建筑。

本文通过利用颜色和形状作为区域合并的判决准则，利用区域面积作为图像分割 尺度，从而分割出感兴趣区域2.1预处理2.2影响配准2.3变化信息提取目前学者们研究的而重点是变化信息提取，针对中、低分辨率的遥感影像提 出了许多算法，其共同目标是在研究时间内检测出研究区域内所发生的变化信息， 并能定性的分析和定量的描述变化的情况，算法同时需要再宥一定的鲁棒性，能 够抵抗外在因索对变化检测的影响，真实的反应地物变化的情况常用的变化检测方法有：差值法、主成分分析法、变化向量分析法、分类后 比较法等等，本章后面将具体介绍儿种经典的变化检测算法阈值采用均值和n倍方差纸盒的方法计算：Thn=mean+nXstd传统基于像元级与面向对象的区别(1) 传统基于像元级遥感影像分析的基本处理单元是像素，这种无意义的规则 地块；而面向对象遥感影像分析是以影像对象作为基木处理单元，其对应现实世 界中的地物实体，从而nj*以在分析中添加地物丰富的实体属性2) 基于像元的分析方法一般只利用像素的灰度值信息，其空间位置关系信息 很难用于分析；面向对象的方法中，对象在尺度上的层次依存关系可以反映各类 地物在空间位置上的联系，这极大的方便了对遥感阁像信息的深度挖掘。

基于ENVI平台和IDL语言编写了 XXX变化检测及精度评定的计算机程序，实现 了研究区域WV高分影像的XXXX变化检测研究结果表明：结合高分辨率遥感 影像的光谱和纹理信息后，XXXX精度得到提高，其中天精度达到XXX以上，且 Kappa系数超过XXX。