在 Global Mapper 中处理卫星影像数据

当太阳照射时,它向地球提供电磁辐射,我们将其中的一部分探测为光。不同的材料、表面和特征以不同的方式反射这种能量。最常见的电磁辐射范围是可见光——我们的眼睛检测到并用来感知我们周围可见世界的光——它的波长介于 380 到 720 纳米之间。电磁辐射的全光谱跨越许多波长,这种能量的特定范围会产生某些影响或用于特定目的。例如,导致晒伤的紫外线的波长为 300 至 380 纳米,而 X 射线使用的能量更短,波长为 0.03 至 300 纳米。在光谱的另一端,微波辐射的波长约为 1 毫米至 30 厘米。

卫星数据是通过记录特定波长范围内反射和发射的电磁辐射来创建的。当地球轨道卫星经过一个区域时,先进的传感器会记录从地球表面发射和反射回太空的能量。该数据最终以光栅格式提供,每个像素代表不同的辐射反射率值。

卫星收集的数据将反射能量范围按波长划分为同一景图像的的不同层。这些层中的每一个都被称为一个波段,每个波段都可以是一个单独的栅格层,每个像素都有一个值。卫星数据的一个常见数据源是 Landsat 8/9 (OLI),它使用以下波段名称来区分不同波长的电磁辐射的反射率。

波段波长应用
Band 1 – coastal aerosol0.43-0.45沿海和气溶胶研究
Band 2 – blue0.45-0.51水深测量,区分土壤和植被以及针叶植被落叶
Band 3 – green0.53-0.59强调植被反射高峰,这对于评估植物活力很有用
Band 4 – red0.64-0.67区分植被坡度
Band 5 – Near Infrared (NIR)0.85-0.88强调生物量含量和海岸线
Band 6 – Short-wave Infrared (SWIR) 11.57-1.65区分土壤和植被的水分含量;穿透薄云
Band 7 – Short-wave Infrared (SWIR) 22.11-2.29改善的土壤和植被的水分含量;穿透薄云
Band 8 – Panchromatic0.50-0.6815米分辨率,更清晰的图像清晰度
Band 9 – Cirrus1.36-1.38改进了卷云污染的检测
Band 10 – TIRS 110.60-11.19100 米分辨率、热成像和估计的土壤湿度
Band 11 – TIRS 211.50-12.51100 米分辨率、改进的热成像和估计的土壤湿度
来源:What Are the Best Landsat Spectral Bands for Use in My Research?(USGS)

Landsat 8 和其他卫星收集的数据可以从美国地质调查局托管的数据下载门户 EarthExplorer 下载。 Global Mapper 中的在线数据源对话框包含指向 Imagery 文件夹中 EarthExplorer 的直接链接。连接到此源将在 Web 浏览器中启动 USGS EarthExplorer 下载站点,并使用 Global Mapper 的当前屏幕边界作为数据下载的感兴趣区域,从而轻松查找和下载项目区域的卫星数据。

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在Global Mapper中连接landsat8影像数据源后,浏览器将自动打开下载网站,并按Global Mapper地图窗口的范围作为感兴趣区域进行搜索,加快了下载过程

创建多光谱图像

将不同波段的单波段数据组合到一个单一的多光谱图像可以显示一个区域的更多细节。在 Global Mapper V24之前的版本,多光谱图像是通过加载多个单独的波段并将它们导出为多波段图像来创建的。在Global Mapper V24.0版本中,我们可以直接使用图层菜单下的从单波段创建多波段图像的命令来实现,大大简化了操作流程。

要从单独的波段获得自然彩色图像,在合成过程中选择红色、绿色和蓝色波段并按R、G、B顺序合成。这种自然色图像比较接近我们在肉眼从高空看到的地表色彩。

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来自 Landsat 8 数据的红色、绿色和蓝色波段(波段 4、3、2)组合生成的自然颜色的卫星图像

叠加近红外、红色和绿色波段会创建一个特定的假彩色图像,通常称为彩色红外图像。由于已知在健康植被中发现的叶绿素会反射近红外光,因此该波段组合可用于识别健康植被。

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 Landsat 8 数据中合成波段 5、4、3 以生成近红外图像。在这个结果中,红色区域表示健康的植被。

虽然只有三个波段的数据将用于显示图像,但 Global Mapper 可以导出包含特定区域所有波段的多波段数据文件。将七个常用波段导出到单个多波段文件,可以在“多波段图层设置”对话框中更改和配置波段顺序。

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在合成的多波段图像图层选项对话框中更改合成的RGB波段顺序,波段设置选项卡为常见的卫星数据源提供了许多预定义的波段组合。假彩色组合 6、5、4 可用于农业分析,因为它可以清楚地显示绿色的植被区域和粉红色和洋红色的贫瘠区域。

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图像融合(Pan Sharpening)

与航空影像相比,卫星数据的采集分辨率通常较低一些。上面显示的 Landsat 8 数据的空间分辨率为 30 米,这意味着每个像素代表 30 米 x 30 米的地表部分。 Landsat 卫星还以 15 米的分辨率收集全色波段数据,该波段采集的波长范围更长,所以空间分辨率更高一些。

在Pan sharpening融合过程中,更高分辨率的全色波段与的多光谱彩色图像一起使用,以增强多光谱图像的细节。这个融合可以通过分析菜单下的pan sharpen imagry命令很方便的完成,此过程软件也提供了多种的融合算法。

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多光谱图像与全色波段融合前后的对比效果

直方图匹配

直方图匹配是Global Mapper V24.0中栅格图层选项中新增的一项设置,它使用来自一层影像的彩色波段直方图来调整所选图层的显示。这样,相邻和重叠的图像层更加无缝地融合在一起。当用户希望对使用不同设备或在不同日期收集的图像图层进行拼接时,这尤其有用,这在全球卫星图像或多次飞行的无人机摄影测量中很常见。

Histogram-Match-Before.png
调整前
Histogram-Match-After.png
调整后

栅格计算(波段运算)

除了上述将单波段图像合成不同类型的彩色图像进行显示之外,各个波段还可以在 Global Mapper 的栅格计算器中进行运算以提取更多信息。由于不同的地表和地物具有不同的光谱特性,因此科研人员可以利用这种特性对不同的波段进行组合运算也达到提取特定信息的目的。比较常见的有NDVI(植被归一化指数),用多光谱图像的近红外波段和红波段利用如下公式计算得出:NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。归一化植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。

栅格计算器为常见计算提供了许多预定义的公式,还允许输入自定义公式和数学表达式来创建新的栅格图层。

另外一种比较常见的指数是NDWI—归一化差异水指数,用遥感影像的特定波段进行归一化差值处理,以凸显影像中的水体信息。在以下示例中,利用Landsat 8 数据的绿色和近红外波段用于计算某个区域的归一化差异水指数 (NDWI)。

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在 Global Mapper 栅格计算器中选择 Landsat 8 NDWI 公式,并将公式 B3 和 B5 中设置对应的波段。
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NDWI 使用从 -1 到 +1 的等级来指示环境中是否存在水。以蓝色显示的正值表示该场景中的水体

了解不同地物的波谱特性,可以借助USGS提供的光谱特征查看器,该交互式工具可用于可视化不同卫星传感器的波段或通道如何测量多种波长(颜色)的强度(这也称为相对光谱响应Relative Spectral Response-RSR)。光谱特征查看器允许用户确定哪些卫星波段最适合其研究应用。

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        如果您想在Global Mapper中进行卫星数据处理和分析,欢迎下载免费试用,如有任何问题,请联系我们

Global Mapper®是Blue Marble Geographics®开发的一款先进的GIS软件,它为新手和经验丰富的地理空间专业人员提供了一系列全面的空间数据处理工具,支持访问300多种数据格式。这个简单易学的软件包括一整套矢量和栅格编辑工具、广泛的分析功能、强大的3D数据可视化,以及一个用于外业使用的移动应用程序。

Global Mapper Pro®是一个全面且易于使用的GIS应用程序,它提供了广泛的工具集合,用于数据创建、编辑、高级2D和3D分析、工作流自动化的脚本方法以及扩展的文件格式支持。它还提供先进的点云处理工具,包括Pixels to Points®,用于根据重叠的无人机捕获图像创建摄影测量点云、自动和手动点云分类和特征提取、水体置平等。

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