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    数据级别:Level 1T 标准地形校正
    分辨率:30 m
2.3    数据预处理
2.3.1    几何校正
目前,许多商用遥感数据都已经消除了大多数系统误差。除非另加处理,否则遥感影像依然存在非系统性随机误差,使影像未平面化(即,像元没有位于其正确的平面地图位置)。通常有以下两种常用的几何校正方法:
1)    从影像到地图的校正;
从影像到地图的校正指的是对遥感影像进行几何平面化处理的过程。无论何时想精确量测面积、方向和距离,都必须进行从影像到地图的几何校正。但是,这种几何校正并不能完全消除地形投影差引起的畸变。从影像到地图的校正过程通常包括:选取地面控制点的像元坐标(行和列)以及相应的地图坐标(如:在UTM投影中的东向和北向坐标)。在美国,至少有四种方法可以用来获取影像-地图校正的精确地面控制点地图坐标信息:
    采用简单的直尺或坐标数字化仪,从硬拷贝平面图中提取GCP坐标;
    直接从屏幕上提取数字平面地图(如:USGS的7.5′数字地形图系列)中的GCP坐标;
    从几何校正后的数字正射影像(如:美国地质调查局的15′数字正射影像-DOQQ)中提取GCP坐标;
    GPS野外测量获取GCP坐标。如果对GPS数据进行差分处理,精度可达±20cm以内。
对于缺少地图的地区或快速变化使地图很快过时的区域,用GPS获取地图坐标进行影像校正尤为有效。
2)    从图像到图像的配准。
就是以其中的一幅影像为基准,对另一幅影像进行校正。例如,如果想要查看不同时相的数据是否有变化,在ENVI中可以通过光标进行比较。虽然可以将两景影像校正到标准的地图并进行评估,但是,仅仅为了检测两景影像之间的变化可以不必这么处理。
2.3.2    影像配准
通常在实际应用中,我们需要将不同传感器、不同时相的数据综合起来一起研究。这就要求不同来源的影像互相配准,即要求同一地物的影像在不同影像中的位置相互重叠。配准是产生一个空间校准的影像集合或校准某一景物影像的过程。这里涉及到两种类型:一是对不同传感器的影像进行配准;二是针对指定地理制图空间,将来自不同传感器的影像与之进行绝对配准。从本质上讲,配准和上面介绍的几何校正是一样的。
2.3.3    辐射校正
由于电磁波传播的特殊性,因此遥感成像的过程相对比较复杂,由于传感器本身性能、太阳高度角、大气状况等因素的影响,导致传感器所能观测到的地表辐射量与地面近距离的观测结果有所差异。遥感图像的辐射校正用于校正遥感图像的辐射差异(观测值与地面真值间的差异),恢复遥感影像中地物在地面的真实反射光谱信息。遥感图像的辐射校正主要包括传感器辐射误差校正、大气校正和太阳校正三部分内容。
2.3.4    影像增强
如果遥感影像的目视效果相对较差,或者所需特征信息不够明显时,此时就需要进行图像增强处理。其目的主要就是为了突出专题信息,扩大不同特征信息之间的差别,从而提高解译效果,达到更好地应用效果。本文通过对比度增强的方法来突出特征信息。

3    遥感变化检测综述
在使用遥感和现场技术对地表目标进行观测时,有些数据不随时间变化,比较稳定;但是通常情况下,很多数据是不断变化的。所以,能够准确地检测出这些变化是非常重要的,只有这样我们才可以充分理解地表目标变化过程。土地利用/地面覆盖变化是地表环境变化的重要组成部分。因此,大力开发研究遥感变化检测方法具有重要现实意义。
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