基于IDL/ENVI的气象卫星数据预处理模块设计与开发

 2022-01-17 11:01

论文总字数:18259字

目 录

1 引言 1

2 相关理论基础 2

2.1 几何校正 2

2.2 辐射校正 3

2.2.1 辐射定标校正 3

2.2.2 太阳高度角校正 4

2.2.3 卫星天顶角校正 5

2.3 IDL/ENVI二次开发技术 5

3数据格式介绍 6

3.1 FY-3扫描辐射计数据 6

3.2 FY-2全圆盘标称图像扫描辐射计数据 6

3.3 MODIS 1B数据 7

4 模块设计与实现 8

4.1 模块概述 8

4.2 模块结构设计 9

4.3 模块实现 10

4.3.1 数据打开 10

4.3.2 数据读取 11

4.3.3 构建控制点列表 12

4.3.4 投影转换 13

4.3.5 辐射校正 13

4.3.6 波段合成 14

4.3.7 几何校正及数据输出 15

4.4 模块处理结果演示 15

5 结语 18

参考文献 20

致 谢 21

基于IDL/ENVI的气象卫星数据预处理模块设计与开发

倪元超

, China

Abstract: Meteorological satellite images will cause degradation, deformation, etc. in the imaging process. Therefore, it must be pre-processed before application, such as geometric correction and radiation correction, in order to make the image more accurately reflect the ground information. This paper mainly studies the basic principles and methods of data format, geometric correction and radiation correction of three types of meteorological satellite data of FY-2, FY-3 series and MODIS 1B, and combines the secondary development language IDL of remote sensing for the data characteristics of meteorological satellites. A pre-processing module for FY-2, FY-3 series satellite data and MODIS 1B data was designed. This module realizes the geometric correction, radio calibration correction, solar elevation angle correction, and satellite zenith angle correction. It can also batch process.

Key Words: the meteorological satellite; geometric correction ; radiation correction; IDL

1 引言

遥感是应用探测仪器,不直接接触探测目标,从远处把目标的电磁波特性记录下来,通过分析,揭示出物体的变化及特征性质的一项综合性探测技术[1]。其大面积同步观测和时效性、经济效益和社会效益高等优点受到各国和各领域科研人员的重视并被广泛应用于气象、军事、林业、农业、渔业等领域。遥感数据在气象领域应用方面我国发展起步较晚,1960年美国发射了世界上第一颗气象卫星,但我国在20世纪80年代才开始接收并处理静止和极轨气象卫星云图而且于1988年发射了第一颗极轨气象卫星――风云1号A星[2]

截止目前我国已相继发射了十几颗风云系列气象卫星,卫星遥感技术也在不断的发展与进步,遥感图像的分辨率也在不断地提高[5]。但在实际过程中,我们所能得到的图像都会在成像、传输、感测或显示过程中造成图像的降质,导致遥感影像不能准确清晰地展示我们所需要的信息,这会严重影响卫星数据在各自领域的进一步应用。遥感图像的降质主要份为几何

畸变和辐射失真两大类,因此在卫星数据投入应用前都要对它进行预处理,这样才能使图像更加准确的反映地物信息[3]

国外在遥感数据处理方面起步比较早,其商业化运作已有一定的规模。在遥感数据处理软件的研究和开发上,国外软件的功能比较齐全,图像处理精度较高,主要的代表有ERDAS IMAGINE软件和ENVI软件[4]。另外,国外许多学者致力于研究数据接收和处理算法如澳大利亚的Arcot Sowmya(1999)[17],德国的H J Lotz-Iwen(1999)[18]等。

ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。它具有先进的图像处理技术,灵活、友好的操作方式和用户界面以及应用领域广阔的产品模块,服务于不同用户层次的模型开发工具以及高度的GIS/RS集成功能[4]。ERDAS IMAGINE软件为遥感及相关应用领域的用户提供了功能强大且内容丰富的图像处理工具。

ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品。它是基于交互式数据语言IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它能快速、便捷、准确地从影像中提取所需信息并且广泛应用于科研、环境保护、气象、农业、林业、医学、国防安全、地球科学等领域。ENVI主要包括文件处理、掩膜、数据输入/输出、预处理等常规图像处理功能,具有几何校正、辐射定标、多/高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS连接、正射影像图生成、三维图像生成、二次开发、制图等专业遥感处理与分析功能,是一个功能非常全面的遥感图像处理软件系统[4]。目前ERDAS IMAGINE和ENVI等主流遥感数据处理软件无法直接打开并预处理风云系列卫星数据。另外在科研与业务工作中,经常需要对此类数据进行大批量处理,开发自动化批量处理程序将大大提高工作效率。

基于上述背景,本文通过研究风云静止、极轨系列卫星数据和MODIS 1B卫星数据的数据格式,基于IDL语言并结合几何校正与辐射校正的基本原理及方法,实现了对FY-3号卫星扫描辐射计数据、FY-2号卫星全圆盘标称图像扫描辐射计数据和MODIS 1B数据的预处理及批量预处理操作。

2 相关理论基础

2.1 几何校正

由于地球曲率、地球自转、卫星速度变化或地面高程等方面原因,造成了在遥感卫星成像时引起不可避免的几何畸变。这些几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变[3]。系统性畸变由遥感系统造成通常具有规律性,其大小是能够预测的。随机性畸变不具有规律性且其大小是不能被预测的[3]。因此几何校正就需要校正成像过程中各种原因造成的几何畸变,其又包括几何粗校正和几何精校正。

对于遥感图像在来说,几何粗校正主要是对遥感系统造成的畸变进行校正,校正时只需要将传感器的校准数据、卫星运行时的姿态参数等一系列参数带入理论校正公式即可。由于一般提供给用户的遥感数据都是经过粗校正的,所以用户在使用数据前只需要对数据进行几何精校正[6]

几何精校正目的是定量的确定实际地物地理坐标与遥感图像的像元坐标的对应关系,其中主要包含两个方面内容:一是图像像元的位置转换,二是图像像元位置转换后各图像像元值的计算。因此,几何校正分为两个步骤:一是对像元位置的校正,二是计算位置校正后的像元值。其中几何校正的方法分为两种:直接成图法和重采样成图法。本文采用重采样成图法对图像进行几何精校正。图2-1给出了重采样成图法进行几何精校正的步骤。

构建控制点列表

影像重采样

输入原始遥感影像

确定空间范围

投影选择

像元坐标与地理坐标匹配

输出校正后影像

图2-1 重采样成图法几何精校正流程图

2.2 辐射校正

卫星上搭载的传感器在接收目标物发射或反射能量的过程中,由于地形、太阳高度角、大气作用或传感器性能等因素的影响,造成传感器测量值与目标物实际反射率或辐亮度值之间存在差异[7]。辐射校正的目的是尽可能地消除这些差异,尽可能的还原图像的原本信息。辐射校正后的数据可以是反射率数据也可以是辐射亮度数据。

对于气象卫星数据而言,传感器接收的电磁波谱有紫外、可见光、红外和微波,而本文研究对MODIS 1B和风云卫星系列数据的辐射校正其探测波段主要是可见光和红外波段,因此辐射校正的内容主要是传感器的辐射校正,即辐射定标校正。若卫星扫描范围广,受太阳高度角和卫星天顶角影响较大,则对可见光近红外波段要进行太阳高度角校正,热红外波段要进行卫星天顶角的校正。图2-2给出了气象卫星数据辐射校正的步骤。

太阳高度角校正顶角数据

卫星天顶角校正顶角数据

辐射定标后数据顶角数据

辐射定标校正顶角数据

卫星天顶角数据顶角数据

太阳高度角数据顶角数据

定标系数顶角数据

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