1. 预处理：消除干扰，统一基准
预处理是后续分析的基础，目的是消除影像中的辐射和几何误差，确保数据的准确性和一致性。
辐射校正
消除因传感器性能（如噪声、暗电流）、大气影响（如散射、吸收）、太阳高度角等导致的辐射误差，使影像亮度值真实反映地物反射率。传感器校正：去除暗电流、坏点等仪器噪声；
大气校正：通过模型（如 FLAASH、6S）或地面同步数据，消除大气散射和吸收对光谱的影响（例如雾霾导致的影像模糊）；
地形辐射校正：对山区影像，根据坡度和坡向调整辐射值，避免阴影导致的亮度偏差。
几何校正
消除因卫星姿态（如侧摆）、轨道误差、地形起伏等导致的几何变形，使影像地物位置与实际地理坐标一致。 几何粗校正：利用卫星轨道参数和传感器模型，初步纠正系统误差； 几何精校正：通过地面控制点（GCP）或数字高程模型（DEM），进一步消除残余误差（山区需结合 DEM 进行正射校正，消除地形投影差）；展开剩余75%影像配准：将不同波段、不同时相或不同卫星的影像对齐，确保同名点坐标一致。
波段融合（可选）
若多光谱影像与全色影像（高空间分辨率，如 15 米）配套，可通过融合算法（如 PANSHARP、HSV 变换）将多光谱的光谱信息与全色的空间细节结合，生成高分辨率多光谱影像（例如将 30 米多光谱与 15 米全色融合为 15 米多光谱）。2. 增强处理：突出有用信息
增强处理通过数学或物理方法，突出影像中感兴趣的地物特征（如植被、水体、建筑物），抑制无关信息，提升视觉效果和分析效率。
对比度增强
调整影像亮度和对比度，使地物细节更清晰。 线性拉伸：通过线性变换扩展灰度范围（如将原始 0-100 灰度拉伸至 0-255）； 非线性拉伸：对高亮度或低亮度区域单独增强（如对数拉伸、直方图均衡化，适用于明暗差异大的影像）。波段组合与彩色合成
选择 3 个波段分别赋予红、绿、蓝（RGB）通道，生成彩色影像，突出特定地物。 真彩色合成：使用可见光波段（如蓝、绿、红），影像颜色接近人眼观察（如 Landsat 8 的波段 2-3-4）； 假彩色合成：使用非可见光波段，突出特定地物（如 Landsat 8 的波段 5-4-3：近红外 - 红 - 绿，植被呈红色，水体呈深色，常用于植被监测）。滤波处理
去除影像噪声或增强边缘、纹理等特征。 平滑滤波：通过均值滤波、高斯滤波消除椒盐噪声，使影像更平滑； 锐化滤波：通过 sobel 算子、拉普拉斯算子增强地物边缘（如道路、建筑物边界）。光谱增强
突出地物的光谱差异，便于区分相似地物。 主成分分析（PCA）：将多波段信息压缩为少数几个主成分，减少数据冗余，同时突出主要光谱特征； 波段运算：通过波段间的加减乘除生成新指数（如植被指数 NDVI = (NIR-R)/(NIR+R)，水体指数 NDWI = (G-NIR)/(G+NIR)）。3. 信息提取：提取专题特征
从处理后的影像中提取特定地物或现象的信息（如土地利用类型、植被覆盖度、灾害范围等），是多光谱图像处理的最终目标。
图像分类
根据地物光谱特征，将影像像素划分为不同类别（如耕地、林地、建筑用地）。 非监督分类：无需训练样本，通过聚类算法（如 K-Means）自动将光谱相似的像素归为一类； 监督分类：基于已知地物样本（训练区），通过算法（如最大似然法、支持向量机 SVM）建立分类模型，再推广到全图。变化检测
对比同一区域不同时相的影像，识别地表变化（如城市扩张、森林砍伐、灾害破坏）。 方法：差异影像法（如两期影像相减）、分类后比较法、波段指数变化法（如 NDVI 差值反映植被变化）。专题指数计算
通过特定波段组合生成量化指标，反映地物属性： 植被指数（NDVI）：衡量植被覆盖度和生长状况（值越高，植被越茂盛）； 水体指数（NDWI）：识别水体范围（值越高，水体可能性越大）； 建筑指数（NDBI）：提取建筑物和裸地（值越高，人工建筑占比越高）。发布于：广西壮族自治区众和配资-股票配资规则-炒股配资安全-杭州在线配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
