《地理信息系统应用》教案如何实现不同图像之间的转换和融合.docx
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《地理信息系统应用》教案如何实现不同图像之间的转换和融合
教案
模块三空间数据处理
知识点不同图像之间的转换、融合和裁剪
在工作中经常要对图像进行预处理(图像之间的转换、融合与裁剪等),以提高工作效率以及满足软件对特定数据格式的要求。
一、图像格式的转换
图像之间的转换主要是指对图像进行不同格式的转换。
常见的图像格式有如下几种:
Tiff、Jpg、BMP、GRD、MSI等格式(如下图3.1)。
在MapGISK9软件中,遥感影像处理平台下“数据转换”提供了MapGIS专用的影像文件格式(*.msi)与常用的各种影像数据格式文件(如Tiff,GeoTiff,Raw,Bmp,Jpeg,Jpeg2000,hdf5等)的输入输出转换,以及其他格式类型影像文件如HDF4文件与MSI文件的转换;提供了将其它格式的矢量数据导入为MapGIS的矢量数据格式,也可以将MapGIS的矢量数据格式导出为其它格式的矢量数据;提供了将文件格式的影像导入数据库的功能,也可以将数据库中的影像数据导出为文件格式的影像数据;提供了将各种文件格式的高程数据导入数据库的功能,也可以将数据库中的高程数据导出为各种文件格式的高程数据;提供栅格转矢量和矢量转栅格的功能。
图3.1
二、图像融合
遥感技术的发展为人们提供了丰富的多源遥感数据。
这些来自不同传感器的数据具有不同的时间、空间和光谱分辨率以及不同的雷达极化方式。
单一传感器获取的图像信息量有限,往往难以满足应用需要,通过图像融合,可以从不同的遥感图像中获得更多的有用信息,补充单一传感器的不足。
图像融合是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程。
着重于把那些在空间和时间上冗余或互补的多源数据,按照一定的规则进行运算处理,获得比任何一种数据更精确、更丰富的信息,生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。
例如:
将多光谱遥感图像与全色遥感图像进行图像的融合处理,这样融合之后的新图像既结合了多光谱信息,又提高了遥感图像的分辨率。
遥感图像融合流程图如下3.2所示:
图3.2
融合方式的确定应根据目标空间分布、光谱反射特性及时相规律方面的特征选择不同的遥感图像数据,它们在空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率方面相互补充,以形成一个更有利的识别环境,来识别所要识别的目标或类型。
影像配准是数据融合处理中的关键步骤,其几何配准精度直接影响融合影像的质量。
通常情况下,不同类型的传感器影像之间融合时,由于它们成像方式的不同,则其系统误差类型也不同。
如SPOT与TM数据融合时,SPOT的传感器是以CCD推帚式扫描成像的,而TM则是通过光机扫描方式成像的,因而不同类型影像进行融合时必须经过严密的几何校正,分别在不同数据源的影像上选取控制点,用双线性内插或三次卷积内插运算对分辨率较低的图像进行重采样,改正其误差,将影像投影到同一的地面坐标系统上,为图像配准奠定基础。
在MapGISK9软件中,遥感影像处理平台“影像预处理”下“影像融合”,融合方法包括加权融合法、HIS彩色空间变换融合、基于小波的HIS变换融合、基于小波的特征融合、PCA变换融合。
加权融合权值:
进行加权融合时R,G,B各分量所占的比例。
该参数仅在选用加权融合法时有效。
HIS彩色空间变换融合表示色调,亮度和饱和度,是人们认识颜色的3个特征.HIS彩色空间变换融合是指首先将图像分解成亮度I,色调H和饱和度S,然后用全色波段替换I,并进行反变换。
PCA变换融合是在统计特征基础上的多维(多波段)正交线性变换,它将一组相关变量转化为一组变量不相关的线性组合。
融合结果性能评价指标的选取一般根据融合的目的而定。
一般从下述四方面进行考虑:
1.提高分辨率
(1)均值:
为像素的灰度平均值,对人眼反映为平均亮度。
(2)标准差:
反映了灰度相对于灰度均值的离散情况,标准差越大,则灰度级分布越分散。
(3)偏差:
用来反映融合图像与原始图像在光谱信息上的匹配程度。
如果偏差指数较小,则说明融合后的图像在提高空间分辨率的同时,较好地保留了原始图像的光谱信息。
(4)均方差:
均方差越小说明融合图像与理想图像越接近。
(5)协方差:
描述同一目标的低分辨率图像的一个像素涵盖了高分辨率图像的多个像素的信息。
如何用低分辨率图像像素信息修正高分辨率图像像素信息,保持其高分辨率,降低其不确定性是不同分辨率图像融合的目的。
2.提高信息量
(1)信息量增加是图像融合最基本的要求,可以通过融合前后图像信息熵的变化反算出来
(2)图像信息熵的定义为图像的平均信息量,其表达式为:
其中为灰度值为的像素在图像中出现的频率,N是像元灰度的范围。
3.提高清晰度
清晰度是用来评价图像模糊程度的重要指标,它反映了图像中微小细节变化与纹理变化的反差特征。
在图像平面上,某一区域的灰度级变化率越大,其相应的梯度也越大,同时图像影像的清晰度也就越大。
4.目视分析
该评价方法受不同的观察者、图像的类型、应用场合和环境条件的影响较大,其只能在统计上有意义,但是它比较容易实现。
注意:
对进行融合处理的影像要求分辨率一致,因此对于不同分辨率的影像在进行融合处理前,需要采用影像处理中的影像重采样将它们重采样成同一分辨率的影像。
影像重采样处理是在保证影像的大地坐标范围不变的情况下改变影像的行列数,在一定程度上相当于改变影像的分辨率的操作。
三、图像裁剪
实际工作中,经常会得到一幅覆盖较大范围的图像,而我们需要的数据只覆盖其中的一小部分(如图3.3所示)。
为了节约磁盘存储空间、减少数据处理时间,常常需要对图像进行裁剪处理。
在MapGISK9软件中对图像的裁剪,可以选择分块裁剪、图幅裁剪等方法。
分块裁剪:
支持用户输入坐标、按分块大小、按分块数目、AOI区裁剪、矢量区裁剪、自定义多边形以及按图像范围裁剪,使用不同的裁剪模式能够达到不同的裁剪效果。
用户输入坐标是通过定义左上角和右下角的坐标,来确定一个矩形框,位于矩形框范围内的图像将被裁剪出来。
AOI(AreaOfInterest,感兴趣区域)区裁剪需要事先定义一个AOI区,将定义好的AOI区作为裁剪框对图像进行裁剪。
在MapGISK9软件中的图幅裁剪指的是标准图幅裁剪,标准图幅裁剪是将图像按照标准图幅号的大小进行裁剪。
技能点图像数据的处理
一、影像数据格式转换
具体操作如下:
1.选择遥感处理平台,单击“数据转换”菜单下的“影像数据转换”,弹出如图3.4对话框:
图3.4
2.选择输入输出文件的类型,点击“添加文件”按钮,添加要进行类型转换的文件。
如果是批量转换,点击“添加目录”按钮,添加要转换的文件目录。
设置结果文件的存放目录。
3.选择输入文件,点击“输入设置”按钮,设置输入文件参数。
如图3.5所示,
图3.5文件参数设置对话框
4.在“设置文件参数”对话框里,系统提供了两种坐标类型,即图像坐标和图形坐标两种,另外可以选择当前转换图像的处理范围,点击
,系统会弹出“选择影像范围”的设置如图3.6对话框:
图3.6
5.在该对话框里,可以通过选择“图像坐标”还是“图形坐标”的类型,通过
、
、
来设置图像的处理范围,还可以通过上、下、左、右和中来设置需要转换的图像的位置。
6.在“处理波段”选项里,点击
,系统会弹出选择波段的如图3.7对话框:
图3.7波段选择对话框
7.在该对话框里选择所处理的波段,既可以选择单波段,也可以选择多波段。
8.点击“输出文件设置”按钮,设置输出文件的存放路径。
9.点击“转换”按钮,要查看是否转换成功,可以直接查看当前对话框里的“状态”,如果转换成功,状态栏里显示为“Success”,否则为“Fail”,同时还可以点击“查看日志”按钮进行查看。
如图3.8所示:
图3.8数据转换日志
二、影像融合
影像融合是一种将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据空间配准后采用一定算法将各影像的优点有机结合从而产生新影像的技术。
融合后的影像较融合前单一影像在光谱特征和分辨率等方面均有所增强,在土地动态监测,影像判读等方面都有着广泛的实际应用。
影像融合流程:
数据准各——>查看影像分辨率——>影像重采样修改多光谱影像分辨率(如果两幅影像分辨率不同)——>镶嵌融合
1.数据准备
(1)高分辨率全色影像:
此影像分辨率高但只有一个波段,分类不明显,如图3.9所示。
图3.9高分辨全色影像
(2)高分辨率全色局部放大影像,如图3.10所示。
图3.10高分辨全色影像局部放大
(3)低分辨率多光谱影像局部放大影像,如图3.11所示。
图3.11低分辨多光谱影像
(4)低分辨率多光谱图像:
此影像分辨率低,但色彩明显。
最终结果:
得到一幅即为高分辨率又是多光谱新影像图(同时具各这两幅影像的优点)。
处理方案:
通过“影像融合”来实现。
影像融合流程,如图3.12所示。
图3.12影像融合流程图
2.查看影像分辨率
查看影像分辨率操作步骤如下:
第一步:
点击开始—程序—MapGISK9—遥感处理平台,通过“添加图层”的方式把“全色”影像和“多光谱”影像添加上来。
第二步:
单击“影像信息”
分别查看两幅影像的分辨率是否相同(若不同要对多光谱的影像数据进行重采样,是两个影像的分辨率相同)。
高分辨率全色影像信息,分辨率为0.6,如图3.13所示。
图3.13全色影像信息
低分辨率多光谱影像信息,分辨率为2.4,如图3.14所示。
图3.14多光谱影像信息图3.15影像重采样
第三步:
两幅影像的分辨率不同(全色影像分辨率为0.6,多光谱为2.4),对多光谱影像进行重采样,修改分辨率为0.6。
在“影像预处理”中选择“影像重采样”,如图3.15所示。
设置重采样的分辨率,如图3.16所示。
第四步:
影像融合。
在“影像预处理”菜单中选择“影像融合”,如图3.17所示。
图3.16影像重采样参数设置图3.17影像融合
第五步:
多源影像融合设置。
分别选择参与融合的“全色影像”、“多光谱影像”和“融合方法”(常用加权融合法),对“融合结果”选择路径保存,如图3.18所示。
在选择多光谱影像的时候需要设置参与融合的R、G、B波段,这个数据是4个波段的,我们只需要选中“选取所有波段参与融合”选项就可以
不用去分别设置每个波段,如图3.19所示。
图3.18多光谱影像信息图3.19影像重采样
单击“融合”,对两个影像进行融合处理,处理完成后通过“添加图层”的方式把融合后的影像打开,如图3.20所示。
图3.20融合后影像
由于融合后的影像波段组合与原始的多光谱影像波段组合不同(融合后影像R、G、B对应的分别是1、2、3,原始多光谱影像R、G、B分别对应3、4、D,导致显示的和原始多光谱影像颜色不一样,可以通过修改波段组合来修改显示颜色。
单击“色彩设置”
,在“显示设置”对话框中修改R、G、B波段的组合与“多光谱影像”的的色彩设置一样。
融合后影像的波段组合,如图3.21所示。
高分辨率多光谱影像波段组合,如图3.22所示。
图3.21融合后影像的波段组合图3.22原始多光谱影像波段组合
修改“色彩设置”后得到融合后的影像,是具备高分辨率和多光谱的影像。
三、影像裁剪
影像裁剪是对所输入的一幅影像中从中裁剪出一块,结果会生成一个单一的结果文件。
MapGISK9遥感处理平台可以实现将影像裁剪分成规则分幅裁剪、不规则分幅裁剪以及标准图幅裁减。
(一)规则分幅裁剪
具体的操作过程如下:
1)点击“辅助工具”菜单下的“影像裁剪”命令,系统弹出如图所示的对话框:
图3.23影像裁剪与裁剪模式
2)在所弹出的“影像裁剪与取子集”对话框里进行设置:
【输入】:
输入裁剪的影像文件并且选择进行裁剪处理的波段范围,输入影像后会在“显示”窗口中显示出影像。
【输出】:
设定裁剪后所得结果影像的存储路径。
【设定裁剪区域】:
系统提供了多种裁剪模式,对于规则裁剪,系统按照“用户输入坐标”模式进行裁剪。
【裁剪模式】:
用户输入坐标。
【坐标类型】:
栅格范围和地理范围。
【左上、右下】:
如果选择栅格范围,则输入左上角和右下角的行列信息;如果选择地理范围,则输入左上角和右下角的坐标值。
点击“确定”按钮,系统执行裁剪命令,裁剪后系统将关闭此对话框;如果点击“应用”按钮,系统会按照裁剪设置执行裁剪命令,执行完之后系统不关闭此对话框,用户可根据实际需要重新设置对影像进行裁剪。
注意:
“用户输入坐标”模式裁剪是通过设置左上角和右下角的范围对影像进行规则裁剪,除了这种模式之外,若用户不需要指定特定的裁剪范围,可通过“整景”、“正方形”和“对开”的方式选取一个裁剪范围,然后通过“上”、“下”、“左”、“右”和“中”移动裁剪框的位置。
如下图3.24所示:
图3.24影像裁剪选取范围
对话框参数说明:
【整景】:
选取影像的全部范围。
【正方形】:
以当前影像行列值较小的值为正方形的标准边长取一个正方形范围,或者是取当前裁剪框行列值较小的值正方形的标准边长取正方形范围。
【对开】:
以当前裁剪框大小为标准,分别取长边和短边?
囊话胛新裁剪框范围。
【上、下、左、右、中】:
以影像的中间位置为标准,可将裁剪范围进行上移、下移、左移和右移或者直接居中。
【另外】:
如“显示”窗口中的裁剪框,可通过鼠标右击选中“裁剪框”,选中不放然后拖动鼠标,可拉大或者缩小裁剪框的范围。
(二)不规则分幅裁剪
不规则裁剪是指裁剪影像的边界范围是个任意的多边形,无法通过左上角和右下角的坐标确定影像的裁剪位置,而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域,可以是一个AOI区多边形,也可以是MapGIS的一个矢量区,针对不同的情况采用不同的裁剪方式。
A、AOI区多边形裁剪
1)AOI区多边形裁剪,首先要在AOI编辑工具绘制裁剪AOI多边形,并将结果保存在文件中(*.aoi)。
图3.25AOI区编辑
2)点击“辅助工具”菜单下的“影像裁剪”命令,系统弹出如图3.26所示的对话框:
图3.26AOI裁剪效果
3)选择“裁剪模式”为“AOI区裁剪”,这时“导入AOI区”会由灰度变为高亮显示,这时点击“导入AOI区”,导入之前在“AOI区编辑”中所编辑保存的AOI区文件,这时在影像的“显示”窗口会预览显示出裁剪结果。
4)点击“确定”按钮,系统执行裁剪命令,裁剪后系统将关闭此对话框;如果点击“应用”按钮,系统会按照裁剪设置执行裁剪命令,执行完之后系统不关闭此对话框,用户可根据实际需要重新设置对影像进行裁剪。
注意:
在编辑“AOI区多边形”时,一定要确定所编辑的AOI区类型为“裁剪AOI区”。
B、MapGIS矢量区裁剪
如果是按照行政区边界或自然区划边界进行影像的分幅裁剪时,往往是首先利用MapGIS或者遥感处理平台里的Vector模块绘制精确的边界多边形,然后以MapGIS的多边形为边界条件进行裁剪。
1)首先是在MapGIS或者遥感处理平台里的Vector模块绘制边界多边形。
2)选择“辅助工具”菜单下的“影像裁剪命令。
3)选择“裁剪模式”为“矢量区裁剪”,这时“导入矢量区”会由灰度变为高亮显示,这时点击“导入矢量区”,MapGIS或者遥感处理平台里的Vector模块绘制精确的边界多边形文件,这时在影像的“显示”窗口会预览显示出裁剪结果。
4)点击“确定”按钮,系统执行裁剪命令,裁剪后系统将关闭此对话框;如果点击“应用”按钮,系统会按照裁剪设置执行裁剪命令,执行完之后系统不关闭此对话框,用户可根据实际需要重新设置对影像进行裁剪。
(三)图幅裁剪
图幅裁剪的具体操作为,具体操作为:
1.点击“影像预处理”菜单下的“分幅裁切”命令,系统弹出如图3.27所示对话框:
图3.27
2.在“分幅数据裁剪”对话框里进行参数设置:
【原始影像】:
输入需要进行图幅裁切的影像文件,要求进行分幅数据裁剪的投影类型为高斯克吕格投影。
【结果影像】:
进行分幅裁剪后结果影像文件名和保存路径。
可以保存为影像目录,也可以在GDB里保存为栅格数据集。
目录:
点击“目录”按钮,可以选择目录进行保存结果影像。
GDB:
选择GDB库,保存为在GDB里存放的栅格数据集。
【结果类型】:
输出的结果影像的文件类型,可以保存为多种格式,包括MSI、GeoTiff、ErdasIMG、PCI和ENVI。
【图幅比例】:
图幅比例即为结果影像的输出比例尺,系统提供了1:
5千、1:
1万、1:
2.5万、1:
5万、1:
10万、1:
25万、1:
50万和1:
100万八种图幅比例尺。
【图框类型】:
输出影像的图框类型,可以为标准梯形图框,也可以为公里网矩形图框。
【要素类型】:
保存图框的要素类型,可以为要素类,也可以为简单要素类。
【裁剪操作】:
进行图幅裁剪的可选择性操作。
保存生产图框:
按照图幅比例保存影像所对应的图框。
模板参数定制:
模板参数定制是对图框的模板进行修改,勾选“模板参数定制”,系统会弹出如图3.28所示对话框:
图3.28选择图框模板
3.在“选择图框模板”里,用户可根据需要修改参数模板。
【框外内容设置】:
框外内容主要是图幅框外所对应的内容,包括图幅标题、接头表、图幅号、注记图幅号等信息。
勾选“框外内容设置”,系统会弹出如下3.29对话框:
图3.29图框外内容设置
在“框外内容设置”对话框里,用户可根据需要修改框外的内容。
【图幅关联地名】:
这个是根据影像的实际位置,关联具体的地名,关联的地名文件格式为*.xls.
【保存出图工程】:
将图幅裁剪操作认定为一个工程文件,若保存工程文件,则可以在一个工程文件夹下保存多幅裁剪出来的影像数据和对应的矢量图框。
【去除影像黑边】:
若影像有黑边,可勾选“去除影像黑边”,将影像的黑边去除。
4.点击“标幅裁剪”则执行标准图幅裁剪的操作,点击“取消”则取消当前操作。
思考题
一、简答题
1.图像数据转换、融合、裁剪的意义是什么?
2.如何使用MapGISK9进行图像数据的处理?
- 配套讲稿:
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- 地理信息系统应用 地理信息系统 应用 教案 如何 实现 不同 图像 之间 转换 融合
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