DD 2013-12 多光谱遥感数据处理技术规程.docx

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1、中国地质调查局地质调查技术标准DD201312多光谱遥感数据处理技术规程中国地质调查局2014年7月目次前言.III1范围.12规范性引用文件.13术语和定义.14总则.24.1目的.24.2任务.24.3工作程序.25数据处理前的准备.25.1遥感数据源选择.25.2辅助数据收集.36遥感数据处理.36.1辐射校正.36.2影像几何校正与数字镶嵌.46.3图像增强处理.56.4图像融合.86.5空间滤波.96.6遥感蚀变异常信息提取.97结果图像输出.128遥感数据处理结果质量检查.128.1质量检查内容及方法.138.2增强图像检查.138.3融合图像检查.138.4空间滤波图像检查.14

2、8.5遥感蚀变异常信息图像检查.149成果提交.149.1成果图像.149.2数据处理总结文档.144附录A（资料性附录）参考资料与一些技术方法模型.15附录B（资料性附录）不同光谱范围岩石反射波谱分类.19附录C（资料性附录）4002500nm范围主要光谱段的矿物蚀变信息的诊断谱.20附录D（资料性附录）不同干扰或蚀变异常在二维散点图中的形态与定位原则.21附录E（资料性附录）野外测试光谱数据分析示例.22附录F（资料性附录）成果图像输出文件存储及命名规则.23附录G（资料性附录）多光谱遥感数据处理技术报告编写提纲.24参考文献.25I前言本标准依据GB/T1.1-2009标准化工作导则第1

3、部分：标准的结构和编写给出的规则编写。本标准是在多年遥感地质调查工作中多光谱遥感数据处理技术应用的基础上，根据我国现阶段和今后一定时期内遥感地质应用中多光谱遥感数据处理所能达到的实际技术水平，以及有关专业部门对遥感地质多光谱遥感数据处理与使用的要求而制定的。本标准主要面向150000到1250000遥感地质调查中的多光谱遥感数据处理工作，其内容是多光谱遥感数据处理工作的普遍性、一般性技术要求。本标准由中国地质调查局提出和归口管理。本标准起草单位：有色金属矿产地质调查中心。本标准主要起草人：张远飞、朱谷昌、杨自安、李领军、吴德文、张云峰、石菲菲。本标准由中国地质调查局负责解释。II光谱分辨率一般

4、为10量级，波段数在20个以内的遥感数据。多光谱遥感数据处理技术规程1范围本标准规定了遥感地质应用中多光谱遥感数据处理的工作程序、工作内容、技术方法、成果表达和质量检查等的技术要求。本标准主要适用于1：50000到1：250000比例尺遥感地质应用中的多光谱遥感数据处理工作。其他比例尺的同类工作可参照执行。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。DZ/T0151区域地质调查中遥感技术规定（1：50000）DD2011-04区域地质调查中遥感技术规定（1：2500

5、00）DD2011-05矿产资源遥感调查技术要求（1：50000、1：250000）3术语和定义下列术语和定义适用于本标准。3.1多光谱数据multispectraldata从近紫外、可见光、近红外、短波红外到热红外波段，波长范围主要在35020000nm光谱区间,-13.2二维散点图two-dimensionalscatterplot指两幅图像联合概率密度分布的几何表达，反映了二维变量数据的空间结构。3.3聚类与点群clusteredpointanddiscretepoint在二维散点图上具有规则几何形态（大多为椭圆体）的点集称聚类；形态上呈不规则状且较离散的点集称点群。聚类和点群常是背景、

6、干扰与蚀变异常的点集基本形态。3.4波段序偶orderedcouplesofbands从统计意义而言，波段序偶是一组波段中两个低相关的波段；在地物光谱特征上，波段序偶是指由地物光谱的诊断性光谱的吸收与反射谱带所造成的反射峰与吸收峰所对应的两个波段。3.5干扰interference指遥感影像上影响专题信息获取的不利因素。干扰可分大干扰与小干扰，在一维直方图上能引起明显偏度或在二维散点图上构成自身聚类结构的称为大干扰；而在一维直方图上未能引起明显偏度或在二维散点图上仅为点群而无明显聚类结构的称为小干扰。13.6蚀变异常alterationanomaly指由蚀变矿物引起的遥感异常信息。一般具备以下

7、特征：在波谱曲线上具有蚀变矿物谱带特征；在二维散点图上点群所在的位置具有物理意义；在遥感图像空间上呈一定规则形态分布且具有地质意义。4总则4.1目的根据遥感地质应用的不同要求，通过多光谱遥感数据处理，从遥感图像上最大限度地增强与提取相关信息，为遥感地质应用提供满足需求的遥感图像和目标地物信息。4.2任务4.2.1通过对遥感数据的几何校正、数字镶嵌、图像一般性增强、图像融合等处理，提供地质应用所需的遥感基础图像。4.2.2通过图像特征信息增强技术方法，从遥感图像中最大限度地增强和提取与岩石、构造等有关的地质信息，提供遥感专题信息图像。4.2.3通过辐射校正、遥感蚀变信息提取等技术方法，获取与成矿

8、有关的矿化蚀变异常信息，提供遥感蚀变异常信息图像。4.3工作程序多光谱遥感数据处理技术的一般工作程序包括数据处理前的准备、数据处理、成果图像输出、数据处理结果质量检查及成果提交等。5数据处理前的准备5.1遥感数据源选择5.1.1遥感数据覆盖范围必需保证工作地区遥感图像数据的完整性，一般应略大于实际工作区。5.1.2依据相关的遥感地质技术规范要求(参见DZ/T0151、DD2011-04、DD2011-05的规定)与测区工作比例尺，确定选用相应空间分辨率的遥感数据。如1:250000比例尺矿产资源遥感调查应选用中等空间分辨率（15m）的遥感数据，1:50000比例尺应选用中高空间分辨率（2.5m

9、）的遥感数据；若无相关遥感地质技术标准可依，则可按工作比例尺参考附录A的A.1来选择相应空间分辨率的遥感数据。5.1.3在保证遥感数据空间分辨率的前提下，应选择具有更多波段的遥感数据，以满足遥感综合应用的需求。5.1.4用于制作遥感基础图像的遥感数据应选用02级数据产品。非特殊情况下不能选用34级数据产品(遥感数据产品分级参见附录A的A.2)。5.1.5用于提取遥感蚀变异常信息的遥感数据应选择01级数据产品，且为光谱覆盖可见光至短波红外波段的多光谱数据；数据的空间分辨率可根据数据源情况与应用要求予以适当放宽尺度。5.1.6所选用的遥感数据影像中，云、雪分布面积应小于工作区的5%，特殊情况下可放

10、宽到10%；或选用目标地物未被云、雪覆盖的遥感数据影像。影像的噪声、条带应尽可能少。5.1.7中国北方地区图像数据的时相宜选择植被不发育的春秋季节，南方无雪或少雪地区宜选择冬季；岩石裸露的高寒地区宜选择雪线最高的夏季。5.1.8用于遥感蚀变异常信息提取，还应选择植被等干扰尽可能少的遥感数据。25.2辅助数据收集5.1.1地形数据5.2.1.1收集具有测绘资质单位出版或制作符合精度要求的线划（或数字）地形图或具有地理参考信息的航天（航空）影像地图，以及数字高程模型（DEM）。5.2.1.2地形图的比例尺应比工作比例尺大一级次，至少为同一级次。5.1.2其他数据5.2.2.1收集与工作区相关的地质

11、、矿产等资料；根据需要收集地球化学与地球物理勘查等方面的资料。5.2.2.2收集工作地区的野外岩石（矿物）测试光谱数据或标准光谱库数据资料。6遥感数据处理6.1辐射校正6.1.1大气校正6.1.1.1应根据应用需求或处理方法的要求确定是否需要辐射校正。6.1.1.2根据实际情况采用如下几种方法之一进行辐射校正（具体方法模型参见附录A的A.3）。a)直方图调整法。任何地质地貌条件地区均可以采用该方法。为了确保校正精度，最好针对每个波段的全景影像数据进行直方图统计获取有关参数。b)回归方程调整法。在水体、植被覆盖小于15%的地区可采用此方法。c)平均场定标。在处理的遥感影像中存在分布均匀、面积较大

12、的高亮度纯净地物的情况可采用此方法。d)内部平均相对反射率定标。在裸岩地区或植被稀少地区可采用此方法。6.1.1.3目视判别辐射校正后影像地物的识别效果以及影像反差与对比度是否有所增强；其次，可选几类典型地物对比辐射校正前后的光谱曲线变化，以检查辐射校正的效果。6.1.1.4若所选择的辐射校正方法不能明显改变影像的地物识别效果，建议改用其他方法重新校正；若采用多种方法辐射校正后的影像地质体识别效果均不如原始影像，则可考虑放弃辐射校正处理。6.1.2噪声去除6.1.2.1视噪声的影响程度与遥感地质应用的目的任务来决定是否去除噪声。6.1.2.2采用低通滤波消除噪声，一般选用平滑滤波、中值滤波、F

13、rost自适应滤波、Lee自适应滤波、GammaMap滤波等。6.1.2.3对噪声去除后的影像，一方面需要检查噪声是否已经去除到满足应用目的；另一方面要求检查滤波造成的影像平滑是否过度。最佳状态是适度滤波去除噪声后的影像质量能达到应用要求。6.1.3坏行（列）替换坏行（列）在影像上呈现为明显的黑线。通过对坏行（列）扫描进行灰度插值可以近似地替换坏行（列）。6.1.4去条带通过计算各个行（列）的平均值或者中值，找到发生畸变的行或者列，而后将这些行（或列）的直方图与正常行（或列）的直方图进行匹配，完成条带的去除。36.1.5坏行（列）替换与影像去条带处理后应保证影像上不再出现坏行（列）或条带，且修

14、复处的影像亮度变化自然。6.2影像几何校正与数字镶嵌6.2.1多项式校正6.2.1.1当选用未经地面控制点校正的遥感数据时，应进行影像几何校正。在地形起伏不大、地形高差引起的遥感影像投影差较小的地区，如平原、丘陵地区，可以使用多项式模型校正方法，消除原始影像的空间几何畸变，并将影像转换到地图投影系统。6.2.1.2选择大一个级次比例尺或同比例尺的线划地形图、数字地形图或航天（航空）影像地图，作为影像多项式校正的基础地形资料；选择经过卫星系统校正处理的遥感影像，作为多项式校正处理的基础遥感影像数据。6.2.1.3多项式拟合的次数一般选择二次或三次。为了避免高频振荡，不宜选择四次以上的多项式。6.

15、2.1.4以基础地形资料为基础，在基础遥感影像上找出与其地物相匹配的、能正确识别和准确定位的明显地物作为控制点；控制点的分布要求均匀，即影像的中心和8个象限上均有控制点，并在影像边缘区域应有一定数量的控制点。校正控制点的个数取决于多项式的次数，剔除粗差后至少应保留2个以上的多余控制点，以便于平差计算。当多项式为二次时，控制点应有912个；当多项式为三次时，控制点数应选1416个。要求控制点拟合平均误差在平地和丘陵地区不超过1个像元，在山区不超过2个像元。6.2.1.5影像重采样方法一般选择双线性内插或立方卷积方法。6.2.2正射校正6.2.2.1在地形高差较大的山区，1：50000以上比例尺的

16、遥感数据处理，应对遥感影像进行正射校正，消除原始影像的空间几何畸变，改正高差引起的影像投影差，形成正射影像。6.2.2.2选择预备正射标准产品遥感影像，作为正射处理的基础遥感影像数据；选择大一个级次比例尺或同比例尺的线划地形图、数字地形图或航天（空）影像地图，作为影像多项式校正的基础地形资料；选择大一个级次比例尺或同比例尺的数字高程模型（DEM），作为影像正射处理的基础数字高程资料。如果数字高程模型与基础地形资料的数学基础不同，应通过投影转换使其一致。6.2.2.3以基础地形资料为基础，在基础遥感影像上找出与其地物相匹配的、能正确识别和准确定位的明显地物作为控制点；控制点的分布要求均匀，并在影

17、像边缘区域应有一定数量的控制点；同时要考虑控制点在不同高程范围分布；采用几何多项式模型时，控制点个数与多项式阶项（n）及地形情况相关，控制点个数最少应大于（n+1）(n+2)/2+2；当阶项n=2或更高时，一般要求每景控制点在20个以上；要求控制点拟合误差1.5个像元。6.2.2.4影像重采样一般选择立方卷积或双线性内插方法。6.2.3影像数字镶嵌6.2.3.1当工作区涉及多景遥感影像时，一般需在影像几何校正或影像正射处理之后进行影像数字镶嵌处理；若某些遥感图像处理分析需要保证不同分幅遥感影像数据的物理特征、统计参数的统一性与可比性，比如遥感图像矿化蚀变信息提取，可以考虑分幅（分区）对图像数据

18、进行相应的技术方法处理后再进行影像数字镶嵌工作。6.2.3.2待镶嵌的影像应选择时相相近或不同年份但季节相同的遥感影像，或者不同时相但相同波段的亮度值范围或直方图特征相近，色调比较统一的遥感影像。6.2.3.3采用几何校正后的影像直接进行数字镶嵌，重叠区域同名像元的位置差异能够满足误差要求时，仅需要完成镶嵌线的选择和色调匹配；若重叠区域同名像元的位置差异不能满足误差要求或者使4用未校正的影像进行数字镶嵌时，需要在重叠区域选择同名点进行几何配准，镶嵌完成后仍需再实施几何校正过程。6.2.3.4在几何校正的基础上对相邻影像重叠区若需进行更准确的几何配准处理，可采用以下两种方法之一进行几何准配。a)

19、在重叠区上选取若干控制点，以一幅标准影像或图件为基准图件，对被镶嵌的影像分别进行与基准图件的几何配准。b)在相邻待镶嵌影像上选取同名点，以一幅影像为基准，使另一幅影像从几何上与之配准，实现两幅影像重叠部位几何上更趋于一致。要求同名像元几何位置相对误差不大于1个像元。6.2.3.5当镶嵌影像之间存在显著色差时，应进行色调匹配处理。通过对影像的均值和方差进行调整，使影像间的灰度分布趋于一致从而达到消除影像色差的目的。（具体方法模型参见附录A的A.4.1）6.2.3.6镶嵌拼线应选择弯曲折线，以影像色彩变化较小处为镶嵌拼接线位置；为进一步提高影像镶嵌的质量，可以在镶嵌线两侧进行图像“羽化”处理。（具

20、体方法模型参见附录A的A.4.2）6.2.3.7要求镶嵌后的影像之间灰度过渡平缓、自然，接缝处灰度无突变痕迹，整幅影像灰度反差适中，有良好的视觉效果。6.3图像增强处理6.3.1图像反差增强6.3.1.1概述依据地质应用中的相关要求，在保持图像灰度值关系不能过于失真的前提下，可通过调整单波段整体图像灰度值范围的反差与对比度，提高图像上地物类别的目视判读效果。图像反射增强主要用于遥感影像地图、遥感影像底图等基础影像图件的前期增强处理，也可以用于其他目的的遥感信息增强。6.3.1.2单波段图像反差增强6.3.1.2.1基于直方图形态的反差增强可根据具体图像的灰度直方图与主要目标地质体的灰度值范围来

21、选择图像反差增强处理方法。图1给出了单波段图像反差增强处理的流程图。a)无论图像灰度直方图形态如何，在要求灰度反差适中的情况下，均可选用截频线性拉伸增强；对于灰度范围图像较窄的则可选用线性拉伸增强。b)直方图为高斯分布或准高斯分布图像，首选方法是均方根增强，其次是截频线性拉伸增强。c)超高斯分布图像。左偏超高斯分布，首选方法是对数增强；右偏超高斯分布，首选方法是指数增强。其次均可选择截频线性拉伸增强或直方图正态化。d)亚高斯分布图像，首选截频线性拉伸增强，其次是均方根增强。5图1基于直方图形态的反差增强处理流程图（标号、表示方法选择的顺序）6.3.1.2.2基于亮度反差要求的反差增强可根据下述

22、需要选择增强：a)若需要得到很大反差的图像，可选择直方图均衡化增强处理。b)需要增强图像低端亮度反差，可选用对数增强或均方根增强。c)需要增强图像高端亮度反差，可选用指数增强。d)灰度值动态分布很宽的亚高斯分布图像可选用分段线性拉伸增强。6.3.1.2.3分段线性拉伸需要更好地调节图像的对比度，或者要求增强某一灰度范围内的地质体信息，可以采用分段线性变换的方法。在图像的亮度值范围内取几个间断点，每相邻的两间断点之间采用线性变换，每段的直线方程不同，可以拉伸，也可以压缩。断点的位置可由用户根据处理的需要确定。一般通过图像分析所需增强的某类地质体与背景的灰度值范围或统计参数来确定拉伸的间断点。6.

23、3.1.3多波段合成图像反差增强6.3.1.3.1HIS色度空间变换HIS色度空间变换处理可以降低多光谱波段之间的相关性，有助于增强遥感图像的岩性信息。a)多波段彩色合成图像的饱和度和色调增强。为降低裸露区遥感图像波段数据的高相关性，由三个波段的RGB空间变换成HIS空间后，把S图像和H图像分别进行反差扩展，而后与I图像一起做假彩色合成显示，可得到良好的效果。6b)特定波段比值的HIS变换增强。为增强含某些特殊矿物的岩石，可参照附录C的表C.1与附录E的表E.1选择合适的三组波段数据做比值运算，再作HIS变换，增强这些蚀变矿物可能出现的岩石区信息。6.3.1.3.2去相关拉伸去相关拉伸能够消除

24、遥感多波段数据中的高度相关性，生成一幅色彩亮丽的彩色合成图像，达到影像彩色均衡的目的。当工作区岩性比较接近、岩石光谱差别较小时，去相关拉伸可以增强相关信息。6.3.2图像彩色增强6.3.2.1概述彩色图像比灰度图像包含更多的信息，无论是对人们的视觉感受，还是后续的图像理解与分析，彩色图像都具有灰度图像无可比拟的优越性。6.3.2.2彩色图像合成6.3.2.2.1彩色图像合成三个波段组合选择的通用性原则：a)各个波段的标准方差要尽可能的大；b)波段间的相关系数要尽可能的小；c)各波段的均值大小不要相差太悬殊；d)三个波段最好分别来自可见光、近红外和短波红外等不同波谱范围，具体波段的选择可参考最佳

25、指数OIF（见附录A的公式A.7）；e)选用含有目标地质体特征谱带的波段(参考附录B的表B.1和附录C的表C.1)。6.3.2.2.2彩色图像合成三个波段组合选择的经验方法：a)R2.20（或R1.65）、R0.83与R0.46：这三个波段相关系数相对小，合成出的图像总体而言色彩丰富，地质解译效果好。适用于制作遥感地形地貌影像地图。b)R2.20、R1.65与R0.83：这三个波段中R2.20和R1.65标准方差相对比较大，信息量丰富；且R2.20和R0.83波段包含了蚀变矿物的光谱吸收特征。它们合成出来的彩色图像，大部分岩性差别明显，构造形迹清晰，蚀变带和蚀变岩显示效果佳，是可解度很高的图像

26、。缺点是R2.20与R1.65这两个波段相关性太高，使图像出现偏色，减少了颜色层次。c)R2.20、R1.65与R0.66（或R0.46）：这三个波段标准方差比较大，且相关系数比较小，突出遥感蚀变异常信息效果比较好。6.3.2.2.3由上述原则或经验选用三个合适的波段分别赋予红（R）、绿（G）、蓝（B）三种基本色合成彩色图像。6.3.2.3伪彩色图像分割选用含有目标地质体特征谱带的波段(参考附录B的表B.1和附录C的表C.1)采用自动线性(或人工)彩色分割。对感兴趣的目标谱带区可以赋予易于目视识别的色彩。一般根据波段直方图形态分布、均值与标准方差等来确定分割的段数和分割的间断点。6.3.3遥感

27、图像特征信息增强6.3.3.1概述依据地质应用中的一些特殊要求，为了突出某一类目标地质体而有意地压抑其他一些背景地物应根据专题所提取的主要目标地质体的灰度值范围或特征信息，需结合遥感图像数据的直方图、二维散7点图与数据统计参数来选择图像增强方法。不同岩石、矿物的光谱特征可分别参照附录B的表B.1与附录C的表C.1。6.3.3.2主成分分析（PCA）6.3.3.2.1提取较大方差的几个主成分生成合成彩色图像，可增强较大目标地质体的岩性或构造信息；根据附录B的表B.1各类岩石的光谱特征，参考特征向量矩阵的分量值，选择相关的主成分，可提取相应类别的岩石信息。6.3.3.2.2波段组合选择：a)若遥感

28、图像数据波段数不多（指10个波段以下）的情况，可考虑选择所有波段参与运算；b)采用相关矩阵来选择组合波段，结合遥感地质分析，考虑各主要光谱谱带区间都有波段参与的前提下，选择一组相关系数比较低的波段；c)参考附录B的表B.1，选择含有对目标岩石具有很好可分性的波段为波段组合；d)若遥感图像数据波段数多于10个波段，可参考附录A的A.5选择最佳波段组合。6.3.3.1.3主成分信息内涵：a)第一主成分反映了地质地貌背景信息，通常是包含几个统计方差比较大的波段数据信息；b)第二主成分代表了主要干扰地物（如植被、云团、积雪等），或者与背景光谱特征差异较大的大类目标地质体；c)从第三主成分开始，其包含的

29、信息需要根据特征向量分量值的大小与正负号来做出正确的解释。包含一些矿化蚀变信息的都是排序在后面的较小方差主成分（贡献率一般小于1%）。6.3.3.3最小噪声分离变换（MNF）最小噪声分离变换（MNF）类似PCA方法，在分离图像数据噪声方面比PCA更优越，并且对岩性与蚀变矿物信息增强具有良好的效果。MNF变换的波段选择及特征向量值解释也与PCA类同，可以参考6.3.3.2条款。6.3.3.4比值运算6.3.3.4.1比值运算需要在分析工作区岩石（矿物）基本光谱特征的基础上，用于突出遥感图像某类或某些地质体。6.3.3.4.2根据附录B的表B.1岩石的光谱特征选择合适的两个波段比值增强某些目标岩石

30、信息。6.3.3.4.3采用主成分分析的特征向量指导比值波段选择。在主成分分析特征矩阵的行向量中，分别找到分量值为正号的最大值（或极大值）与负号的最大值（或极大值），它们可组成不同的波段序偶。采用波段序偶，以其正号分量波段为分子，负号分量波段为分母进行运算得到比值图像。参考附录B的表B.1判读不同波段序偶比值图像所包含的地质岩性信息。6.3.3.4.4波段序偶若来自特征值大（贡献率一般大于1%）的特征向量，其比值图像所增强的主要是“大类”的目标地质信息；反之，选择来自特征值小的波段序偶则，其比值图像增强的主要是“小类”的目标地质信息。6.3.3.4.5比值图像的彩色增强。可把单比值图像生成伪彩

31、色分割图像；三个通道比值图像生成彩色合成图像；还可通过对比值图像反差增强后再进行彩色增强处理。6.3.4图像增强方法的综合应用6.3.4.1在不同岩性的接触带、矿化蚀变带、火山岩区、高级变质区等地质情况复杂区段，或其他图像增强方法效果不佳情况下，可选择综合方法增强岩石、构造等地质信息。6.3.4.2增强岩性信息第一步，在原始图像选取目标岩性地物，采用光谱匹配法计算得到岩性地物的相似度图像，并将其作为岩性信息波段加入到原始图像数据中去；8第二步，进行波段归一化处理；第三步，进行最小噪声分离变换（MNF）；第四步，对选择的波段进行彩色合成增强。方法在突出目标岩性的同时压制了非目标地物，可统一同一地

32、物的色调、区分出更多岩石类型。6.3.4.3增强构造信息第一步，对原始图像数据分别进行主成分分析和最小噪声分离变换（MNF）；第二步，对变换结果与原始图像数据进行归一化处理，以减少波段数据的量纲或数量级的影响；第三步，对归一化处理后的数据进行波段选择；第四步，对选择的波段进行彩色合成增强。方法可丰富图像的彩色，拉大不岩性间的色彩差异、增强构造信息。6.4图像融合6.4.1图像融合通常是将高空间分辨率全色图像与低空间分辨率多光谱图像进行合成，可以使结果图像既具有细腻的空间分辨率又具有丰富的色彩效果，有利于各类地质体的解译。6.4.2图像融合处理过程中多光谱图像的空间分辨率应满足工作区比例尺要求，

33、而高空间分辨率全色图像与多光谱图像的空间分辨率比例一般不应低于1:4。6.4.3图像融合一般采用色度空间变换（HIS）、主成分变换(PCA)、最小噪声分离变换（MNF）、小波变换和Brovey变换等方法，不同工作区可根据效果采用不同的处理方法。6.4.4融合处理时，应先对参与融合的两种图像进行图像配准。以高空间分辨率图像为参考图像，通过选取同名地物点，将多光谱图像投影到高空间分辨率图像上，使这两种遥感图像在地理位置上精确对准。图像控制点应分布均匀，图像的边缘部分要有控制点。配准误差在平原和丘陵地区不超过1个像元，在山区适当放宽到1.5个像元。配准过程图像重采样应用立方卷积或双线性内插方法。6.

34、4.5采用PCA、MNF与HIS三种方法融合，若这两个图像的直方图形状差异较大，则需要参考原始主成分图像的直方图对替代成分图像的直方图进行参考拉伸，以补偿提高它们之间的差异性。6.4.6图像融合后应检查图像是否出现重影、错位等现象，检查影像纹理细节与色彩，判断融合前的图像处理是否合适。6.5空间滤波6.5.1通过去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等来改善图像质量。空间滤波主要包括方向滤波与平滑滤波。6.5.2方向滤波：包含全方向滤波与定向滤波。拉普拉斯模板实现全方向滤波，而用方向差分算子实现0、45、90、135等不同方向的定向滤波。a)全方向滤波（拉普拉斯模板）：用以增强

35、岩性的纹理特征，以便更多地判读与区分不同的地质岩性。拉普拉斯模板一般是33。b)定向滤波（方向差分算子）：用以增强不同方向的遥感线性构造。不同尺度的目标信息可选用不同尺度的模板窗口进行滤波。大目标信息可选用1111、1313与1515栅格数的窗口；小目标信息则选用33、55与77栅格数的窗口。c)梯度滤波：用于检测地质体或其他地物的物理分界，属于边缘检测。常用的滤波器有Roberts、Sobel与Prewitt梯度滤波器。6.5.3平滑滤波：用以抑制细节信息和噪声，降低局部像元间的对比度。在遥感数据处理上应用最多的是对蚀变异常信息图像的平滑处理。平滑处理一般有两种方法：平均值法和中值法。前者其

36、平滑的效果比后者更显著些。窗口大小一般取33与55栅格数，少数可取到77至1111栅格数的范围。6.6遥感蚀变异常信息提取96.6.1数据要求与处理步骤6.6.1.1用于遥感蚀变异常信息提取的遥感数据应包含可见光至短波红外光谱范围6个以上波段，一般应作辐射校正处理；视情况可考虑先进行遥感蚀变异常信息提取处理，后进行图像几何校正与数字镶嵌处理。6.6.1.2遥感蚀变异常信息提取一般包括干扰信息剔除、提取蚀变异常信息和蚀变异常信息图像后处理等三个步骤。6.6.2干扰信息剔除6.6.2.1大干扰地物的确定与剔除6.6.2.1.1采用遥感图像所有波段数据进行主成分分析计算，输出特征值及主成分贡献率和累计贡献率，同时输出特征向量矩阵。6.6.2.1.2背景信息在第一主成分，若有大干扰地物信息，一般会集中在第二、三主成分，如植被、水体、云团或积雪等。6.6.2.1.3在特征向量矩阵中，根据第二、三主成分对应的特征分量值的大小与正负号，选择出一组或多组波段序偶（具体做法参考6.3.3.3.3），以正号分量值波段为纵轴，负号分量值波段为横轴生成二维散点图。6.6.2.1.4对二维散点图进行光谱数据空间结构分析，若某组二维散点图表现为明显的双