中财网东方财富浪客怎么直播:中国通讯15期——SPOT多光谱数据模拟真彩色的三种方法
来源：百度文库 编辑：中财网 时间：2024/04/29 16:26:15
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SPOT多光谱数据模拟真彩色的三种方法
以往用户在用遥感数据合成真彩色影像时一般采用Landsat数据，这是因为Landsat的TM或ETM+传感器提供了R，G，B以及IR等共6个波段（1，2，3，4，5和7波段）的多光谱数据，不足之处是数据的空间分辨率稍低。法国SPOT数据不仅空间分辨率较高，而且具有立体测图能力，使用SPOT多光谱波段数据的用户也越来越多，但是SPOT数据产品没有蓝色波段的通道，所以用户在用SPOT多光谱数据合成真彩色影像时碰到了困难。我们针对用户的这一迫切需求，查阅了相关的技术资料，总结了三种实用的模拟真彩色方法。
波段
波段范围
说明
Band1（XS1）
0.50-0.59 μm
绿波段
Band2（XS2）
0.61-0.68 μm
红波段
Band3（XS3）
0.79-0.89 μm
近红外
Band4（SWIR）
1.58-1.75 μm
短波红外
表1 SPOT5多光谱波段的波长设置参数
目前SPOT多光谱数据来模拟真彩色影像的方法一般有如下三种方法：
一．SPOTIMAGE公司在其网站上提供的方法。
蓝色采用XS1波段代替；绿色用（XS1+ XS2+ XS3）/3波段算法来实现；红色用XS2表示。波段算法可以通过ERDASIMAGE的Model Maker实现。此方法合成的影像如下：
这种方法实际上是将原来的绿波段（0.50-0.59 μm）当作蓝波段（该波段靠近蓝波段的光谱范围），红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红波段、红外波段的算术平均值来代替。
二．专业遥感图像处理软件ERDASIMAGE专门为SPOT多光谱数据提供的方法。
蓝色采用XS1波段代替；绿色用（XS1×3＋XS3）/4波段算法来实现；红色用XS2来表示。用此方法合成的影像如下：
此法将原来的绿波段（0.50-0.59 μm）当作蓝波段，红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红外波段按3：1的加权算术平均值来代替。
三．不确定参数法。此法将全色波段（Panchromatic用P表示）也参与运算，2P×XS1/(XS1+XS2)波段算法为蓝波段；用2P×XS2/(XS1+XS2)波段算法为绿波段；红波段用(aP＋（1－a）XS3)来表示。为了防止出现过饱和现象，系数a根据遥感影像景观取值介于0.1到0.5之间。用此法合成的影像如下：
这种方法的最大特点是引入了全色波段，由于全色波段的空间分辨率更高，所以在作此算法前需要进行影像的配准处理。
通过以上三种对SPOT多光谱数据生成真彩色影像的处理方法，我们可以看出第一种方法和第二种方法由于其算法是比较相近的，所以生成影像的色彩效果区别不大，稳定性较高，工作效率也高；第三种方法由于参数要求用户自定，遥感影像的景观地物不同，所选参数也应做出相应调整。
ESRI中国（北京）王荣编译
Copyright©2005 ESRI China (Beijing) Ltd. Trademarks provided under license from ESRI
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以往用户在用遥感数据合成真彩色影像时一般采用Landsat数据，这是因为Landsat的TM或ETM+传感器提供了R，G，B以及IR等共6个波段（1，2，3，4，5和7波段）的多光谱数据，不足之处是数据的空间分辨率稍低。法国SPOT数据不仅空间分辨率较高，而且具有立体测图能力，使用SPOT多光谱波段数据的用户也越来越多，但是SPOT数据产品没有蓝色波段的通道，所以用户在用SPOT多光谱数据合成真彩色影像时碰到了困难。我们针对用户的这一迫切需求，查阅了相关的技术资料，总结了三种实用的模拟真彩色方法。
波段
波段范围
说明
Band1（XS1）
0.50-0.59 μm
绿波段
Band2（XS2）
0.61-0.68 μm
红波段
Band3（XS3）
0.79-0.89 μm
近红外
Band4（SWIR）
1.58-1.75 μm
短波红外
表1 SPOT5多光谱波段的波长设置参数
目前SPOT多光谱数据来模拟真彩色影像的方法一般有如下三种方法：
一．SPOTIMAGE公司在其网站上提供的方法。
蓝色采用XS1波段代替；绿色用（XS1+ XS2+ XS3）/3波段算法来实现；红色用XS2表示。波段算法可以通过ERDASIMAGE的Model Maker实现。此方法合成的影像如下：
这种方法实际上是将原来的绿波段（0.50-0.59 μm）当作蓝波段（该波段靠近蓝波段的光谱范围），红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红波段、红外波段的算术平均值来代替。
二．专业遥感图像处理软件ERDASIMAGE专门为SPOT多光谱数据提供的方法。
蓝色采用XS1波段代替；绿色用（XS1×3＋XS3）/4波段算法来实现；红色用XS2来表示。用此方法合成的影像如下：
此法将原来的绿波段（0.50-0.59 μm）当作蓝波段，红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红外波段按3：1的加权算术平均值来代替。
三．不确定参数法。此法将全色波段（Panchromatic用P表示）也参与运算，2P×XS1/(XS1+XS2)波段算法为蓝波段；用2P×XS2/(XS1+XS2)波段算法为绿波段；红波段用(aP＋（1－a）XS3)来表示。为了防止出现过饱和现象，系数a根据遥感影像景观取值介于0.1到0.5之间。用此法合成的影像如下：
这种方法的最大特点是引入了全色波段，由于全色波段的空间分辨率更高，所以在作此算法前需要进行影像的配准处理。
通过以上三种对SPOT多光谱数据生成真彩色影像的处理方法，我们可以看出第一种方法和第二种方法由于其算法是比较相近的，所以生成影像的色彩效果区别不大，稳定性较高，工作效率也高；第三种方法由于参数要求用户自定，遥感影像的景观地物不同，所选参数也应做出相应调整。
ESRI中国（北京）王荣编译
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