城市遥感影像处理基础

1．4　城市遥感影像处理基础

城市遥感影像处理，其本质是针对城市遥感影像的计算机图像处理。处理方法主要分为两大类:一类着重在空域中处理，即在影像空间中进行各种处理;另一类是把影像经过变换(如傅立叶变换)，变到频率域，在频率域中对影像进行各种处理，然后再反变换回空间域，得到处理后的影像。

与通用遥感影像处理比较，城市遥感中涉及的地物属性要更加复杂、地物种类更加多样，遮挡和阴影也比非城市地区严重，因此，针对城市遥感影像的处理，比普通遥感影像处理难度要大。

同时由于应用目的不同，需要使用的数据种类通常也更加多样，航空影像、卫星影像、雷达影像、高光谱影像、近景摄影数据等都有涉及，所选用的影像也有差别。针对不同的影像处理的方式也有差异，例如针对雷达影像、可见光高分辨率影像和高光谱影像等都有各自独特的处理方法和处理流程。在应用中，很可能单一种类的影像不能够满足实际的需求，例如全色影像空间分辨率一般比较高，但是其光谱分辨率确不尽如人意，对于多光谱或高光谱影像则正好相反，由此延伸出影像融合算法。故而在实际的应用中根据应用目的选择合适的处理方法是取得理想结果的关键。例如，针对不同情况下的遥感数据的大气校正，需要开展的预处理工作包括:

(1)基于地面同步测量的遥感数据大气校正。利用地面同步测量数据，采用回归分析方法，构建地面数据与遥感数据辐射传输模型。

(2)无地面测量数据的遥感数据大气校正。采用基于遥感影像统计特征的大气校正法，研究基于平面场定标模型、基于内部平均相对反射模型以及基于对数残差模型的大气校正。

(3)基于影像波段特征的遥感影像数据大气校正。通过分析各个波段的光谱特性，提取不受大气影响的波段图像，研究利用回归分析法和直方图法结合影像波段特征信息来完成遥感数据的大气校正。

(4)基于大气辐射传输的大气辐射校正模型。利用遥感数据的太阳高度角、天顶角等相关参数，根据大气辐射传输机理来建立大气辐射校正模型。

(5)大气程辐射的计算模型。针对各种遥感数据影像，研究大气程辐射过程，通过对大气分子散射和气溶胶散射作用的估计，建立大气程辐射的计算方法和模型。

但总体来看，城市遥感以应用为主，遥感影像处理与数字图像处理相关，只是遥感影像应用于城市某一特定的领域时，为获得理想的结果，其处理方法和流程中需要引入诸如人工神经网络、模糊数学、遗传进化理论、生态学、小波等其他学科的知识，遥感影像的处理有其共性的一面，图1-5为城市遥感影像处理的通用流程。

图1-5　城市遥感影像处理的一般流程