王登鹏
91208部队 山东青岛 266012
摘要：近年来，我国的各行各业建设的发展迅速，遥感影像是重要的地理信息资源，基于现有遥感影像数据资源管理与共享服务需求，设计遥感影像数据管理与共享平台的总体架构、功能构成，并提出平台开发实现方法。该平台可有效提升遥感影像管理共享服务能力，为遥感影像数据资源管理与共享服务提供借鉴。
关键词：遥感影像；信息度量；分析方法研究
引言
遥感影像变化检测指利用不同时期获取的覆盖同一地表区域的遥感影像，利用数字图像处理技术，通过对不同时相遥感影像中定量分析来确定变化信息，其实质为地表特征发生变化而引起的不同时期遥感影像像元光谱响应的变化。遥感变化检测是目前遥感领域研究的热点问题之一，在土地覆盖变化监测、环境变迁动态监测、自然灾害监测，国土资源调查等方面有着重要的商业及应用价值。传统遥感影像变化检测的方法主要分为两大类，即：基于像素的变化检测和基于特征的影像变化检测。其中，基于像素的影像变化检测，是在影像精确几何配准的基础上，对每个像素前后两个时相的灰度或色彩进行比较，判断每个像素是否发生变化，进而检测出变化区域。
1遥感影像管理与共享业务流程
1．1涉及数据内容
遥感影像数据管理和共享平台涉及的数据包括原始影像、正射纠正影像、调色影像、镶嵌影像和其他数据。1)原始影像:从各种不同的渠道接收到的原始卫星遥感影像数据，包含不同分辨率、不同时相的卫星遥感影像，主要有7颗高分系列民用卫星遥感影像、资源三号、资源一号02C、天绘一号、北京二号、高景一号等国产卫星遥感影像以及WorldView、Pleiades、GeoEye、QuickBird、SPOT系列等国外商业卫星遥感影像。2)正射纠正影像:经过辐射校正、使用地面控制点和数字高程模型几何校正后的影像产品，其中根据不同的作业方式和精度标准又分为自动化正射纠正影像和基础测绘正射纠正影像。3)调色影像:对正射纠正影像进行降位、色彩增强处理后的影像。4)镶嵌影像:根据实际需求，将调色影像进行镶嵌拼接后的影像。5)其他数据:控制点影像、数字高程影像以及影像结合图、基础行政区划、基础地图数据、其他专题图数据等相关的矢量数据。
1．2业务流程
正射纠正影像、调色影像和镶嵌影像产品属于涉密数据，因此，基于涉密局域网(简称“内网”)开展影像数据生产和管理，遥感影像管理系统相应部署于内网;而共享服务系统主要负责对外分发，部署于因特网(简称“外网”)。遥感影像数据管理和共享业务流程具体如下:首先通过内网的数据库管理系统对遥感影像数据及附属文件进行自动整理、质检和入库等工作;其次，通过数据接口将内网数据管理系统中的原始数据实体及范围信息、成果数据范围信息迁移至外网，以保证内外网数据信息同步;最后在外网的共享服务系统读取从内网迁移出来的数据库，进行在线发布，并提供数据查询、浏览、订购、原始数据的下载等功能，实现遥感影像数据在线查询和分发服务，形成集遥感影像数据入库与管理、服务发布及网络共享于一体的一站式遥感影像数据网络服务发布模式。用户按需求提交订单，根据用户在线或离线数据使用要求及数据涉密管理要求，采用线上线下相结合的方式，提供影像数据分发业务。存档影像订购，可根据查询结果，按需将影像数据添加到购物车内，确认后提交并生成订单。
2数据的预处理
2.1建立整体映射函数
可以根据地面控制点的数量及图像的几何畸变性质来进行校正模型的确定，这样才能对地图和图像的空间变换关系进行确认，其中可用的方法有很多，如多项式法、有理函数法等。摇杆影像的数字纠正是利用计算机技术，对图像中的各个像元进行纠正处理，处理的过程一般包含两个方面，即像元灰度值重新计算与采样以及像元坐标交换。
2.2辐射校正
辐射定标技术能够发现传感器的稳定情况，这是实现多源数据归一化的前提，是多源数据相互比较的前提，能够提高多源数据融合效率，提高遥感数据利用率。本次研究使用的是ENVI5.3对影像进行辐射定标。
2.3遥感图像数字纠正方法
在进行纠正的过程中，可采用的函数类型有很多中，如刚才提到过的多项式法、有理函数法等，一般采用最多的就是多项式方法，在此针对高分辨率卫星的纠正中，拥有较高精度的共线方程纠正方法进行讨论。在运用共线方程模型的过程中，要对卫星传感器参数以及星历参数等数据来对卫星飞行瞬间成像的地面与影像坐标关系进行分析，是一种精确的物理模型，而在正射校正中所运用的物理模型是保障各类卫星影像的严格物理模型，但物理模型会根据卫星数据的不同而产生差异。在影响测试角度较大或地区地势起伏较大的地区，都能在卫星严格轨道模型数据的基础上，参照卫星传感器参数以及轨道参数等进行较为严密的物理模型纠正。
2.4遥感影像增强处理
当获得的遥感影像目视效果不是很好，无法直接分辨出地物类型，或者无法将有用的信息突出表现时便可以对影像进行增强处理。在此使用一种最常用的用来突出地表植被信息的标准假彩色合成。
3平台的开发实现及应用
遥感影像数据管理系统基于C/S架构，采用Java语言开发，通过PostgreSQL数据库系统和PostGIS空间数据引擎，提供对栅格和矢量文件数据的支持，旨在实现对海量多源多时相遥感影像的存储和管理。该系统实现影像数据质检、自动入库、影像查询、统计和提取等功能。遥感影像共享服务系统采取B/S架构，基于网络实现卫星遥感数据需求征求、目录发布、影像资源展示、数据下载、在线服务调用等服务。系统通过统一的服务窗口将遥感影像基础数据和专题产品发布成各种标准的地图服务，为各层次用户提供在线、准在线和离线数据检索、订阅、推送等服务。遥感影像共享服务系统分为信息发布子系统、影像数据发布子系统、影像在线服务子系统、影像分发服务子系统、用户中心、运维中心等6大子系统。自平台建成以来，已累计向118家单位提供遥感影像数据282万km2，数据量达9TB，为城市动态监测、土地利用与管理、污染源监测、城市规划与建设、灾害评估和防范、公共卫生应急、海洋和气候气象观测、水利和林业资源监测等提供高精度、宽范围的空间信息服务，为政府的有关决策提供强有力的数据支撑和科学依据，提高政务管理效率、精细化管理程度与执政能力，全面提升影像服务能力，促进地理信息和卫星产业发展。
结语
本文利用高分辨率遥感卫星为数据源，对研究区域采用监督分类对该地区的影像进行分类研究。通过对比我们发现基于神经网络法的监督分类法分类效果最好，由此可见计算机技术和人工智能的发展对遥感影像分类的发展起到举足轻重的作用。但是对于其他的方法我们也不能将其丢弃，虽然在精度方面稍逊与神经网络法，但是它们也有自己独一无二的优点，在处理一些特殊地区或者中低分辨率图像时这些方法会有一些意想不到的优势。
参考文献
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