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多波段遙感圖像的存儲格式

發布時間: 2022-04-13 03:57:27

Ⅰ 遙感數字圖像處理中BIK的圖像存儲格式是怎樣存儲的

Band Interleaved by Block,波段按塊存儲。(Erdas官方幫助的解釋)

Ⅱ 多波段遙感數字圖像的存貯與分發採用的格式有哪些

bsq,bil,bip
按波段順序,行交叉,像素交叉

Ⅲ 多波段數據有哪些存儲方式,各有什麼優缺點

BSQ(按波段順序存儲)BIP(按波段像元交叉存儲)BIL(按行交叉存儲),BSQ為最簡單的存儲方式,它提供了最佳的空間處理能力,適合讀取單個波段的數據,BIP提供了最佳的波譜處理能力,適合讀取光譜剖面數據,BIL是介於空間處理和光譜處理之間的一種折中的存儲格式

Ⅳ 遙感數據通常以什麼型數據結構形式存儲

按波段存,按像素存,按行存儲,
常用的是按波段存儲。

Ⅳ 數字圖像的存儲格式

遙感數據以磁帶、光碟等為存儲介質,由一個或多個文件組成,每個文件又以若干個記錄組成。記錄是作為一個單位來處理的一組相連的數據,分為物理記錄和邏輯記錄; 文件是由若干個邏輯記錄構成的在目的、形式和內容上彼此相似的信息項的集合。邏輯記錄的排列方式決定了文件的結構方式,加之不同的輔助說明信息而構成了不同的遙感數據格式。對於遙感數字圖像而言,它必須以一定的格式存儲,才能有效地進行分發和利用。

多波段圖像具有空間的位置和光譜的信息。多波段圖像的數據格式根據在二維空間的像元配置中如何存儲各種波段的信息可分為四類。

1. BSQ,BIL,BIP 格式

BSQ ( Band Sequential) 格式,又稱為波段序貫格式,在一個遙感數據文件內各像元DN 值相當於以 「波段」 為主要關鍵字、以 「行」 為次要關鍵字、以 「列」 ( 像元號) 為第三關鍵字對像元 DN 值進行排序存放。

BIL ( Band Interleaved by Line) 格式,又稱為波段行交叉格式,在一個遙感數據文件內各像元 DN 值相當於以 「行」為主要關鍵字、以 「波段」為次要關鍵字、以 「列」( 像元號) 為第三關鍵字對像元 DN 值進行排序存放。

BIP ( Band Interleaved by Pixels) 格式,又稱為波段像元交叉格式,在一個遙感數據文件內各像元 DN 值相當於以 「行」為主要關鍵字、以 「列」 ( 像元號) 為次要關鍵字、以 「波段」為第三關鍵字對像元 DN 值進行排序存放。

上述遙感數據基本格式具有不同的特點和適用范圍。BSQ 格式最適合於對單個波段的整個或部分圖像空間區域進行存儲和讀取等處理操作,如圖像對比度增強、平滑、銳化等; BIP 格式為圖像數據單個像元波譜特性的存儲與讀取提供最佳性能,如在最大似然比分類法、波段之間的加減乘除代數運算等亦宜採用該格式; BIL 方式具有以上兩種方式的中間特徵,提供了圖像空間和像元波譜處理之間的一種折中的方式,適用於以行 ( 圖像掃描行) 為單位的處理操作,如水平方向的線性影像特徵增強處理等。

2. Fast - L7A 格式

該格式是美國 EDC 在沿用了以往 Landsat 數據產品快速格式的基礎上而選用的記錄Landsat-7 / ETM + 數據的格式之一。Fast - L7A 格式的數據由 3 個頭文件及 8 個數據文件組成,3 個頭文件對應 Landsat-7 數據的三個波段組: 全色波段組、可見光及近紅外波段組、熱紅外波段組; 8 個數據文件對應 Landsat-7 數據的 8 個波段。

3 個頭文件中,每個頭文件包含 3 個 1536 位元組的記錄,分別是管理記錄、輻射記錄和幾何記錄,它們記錄了產品標識信息、圖像標識信息、輻射校正系數、地圖投影、地球模型、太陽高度角和方位角等圖像數據輔助信息。8 個數據文件中,每個文件僅含一個波段的數據而不含頭尾記錄,圖像數據按行順序排列,並以 8 bit 無符號整數表示。

3. GeoTIFF 格式

GeoTIFF 是包含地理信息的一種 TIFF 格式的文件。GeoTIFF 格式的數據由 1 個頭文件及相應的數據文件組成。其頭文件與 Fast - L7A 頭文件相似,8 個數據文件分別對應於Landsat-7 數據的 8 個波段數據。

4. HDF 格式

HDF ( Hierarchical Data Format,層次數據格式) 是由美國伊利諾伊大學 ( the Univer-sity of Illinois) 的國家超級計算應用中心 ( The National Center for Supercomputing Applica-tions,NCSA) 於 1987 年研製開發的一種軟體和函數庫,它使用 C 語言和 Fortran 語言編寫,是一種超文本文件格式,能夠存儲不同種類的科學數據,包括圖像、多維數組、指針及文本數據。HDF 格式還提供命令方式,分析現存 HDF 文件的結構,並即時顯示圖像內容。科學家可以用這種標准數據格式快速熟悉文件結構,擺脫不同數據格式之間相互轉換的繁瑣,而將更多的時間和精力用於數據管理和分析。目前,在國外各種衛星感測器上,已經廣泛使用了這種標准數據格式,如 Landsat-7,EOS - TERRA,EOS - AQUA 等。

在物理存儲結構上,一個 HDF 文件包括一個文件頭 ( File Header) ,一個或多個描述塊 ( Data Descriptor Block) ,若干個數據對象 ( Data Object) 。文件頭位於 HDF 文件的頭四個位元組,其內容為四個控制字元的 ASCII 碼值,四個控制字元為 N,C,S,A,可用於判斷一個文件是否為 HDF 文件格式。數據對象是 HDF 文件最基本的存儲元素,包括一個描述符和一個對應的數據元素。描述符長度為 12 個位元組,主要用來描述這個數據元素的數據類型、位置偏移量、數據元素位元組數。在實際的 HDF 文件中,描述符並不是和它對應的數據元素連在一起,而是把相關的許多描述符放在一起而構成一個描述塊,在這個塊的後面順序存儲了各個描述符所對應的數據元素。數據元素是數據對象中的裸數據部分,也就是數據本身,可以是字元、整數、浮點數、數組等。

1993 年美國航空航天局 ( NASA) 把 HDF 格式作為存儲和發布 EOS ( Earth Observa-tion System,對地觀測系統) 數據的標准格式,此後又在 HDF 標準的基礎上共同開發了一種專門化的 HDF 格式———HDF - EOS,專門用於處理各種 EOS 產品。HDF - EOS 使用標準的 HDF 數據類型定義了點、條帶、網格這三種特殊數據類型,並且引入了元數據( Metadata) ,簡化了空間數據的訪問過程,提高了科學研究和用戶對 EOS 數據的訪問速度。

遙感技術被應用以來,遙感數據採用過很多格式,以 Landsat-7 衛星的數據產品為例,該數據產品由美國地球觀測系統數據中心 ( EDC) 提供,按照產品處理級別可分為 三類,即 Level 0R,Level 1R 和 Level 1G。三種產品的定義如下 :

Level 0R: 未經輻射校正和系統級幾何校正的數據產品。

Level 1R: 經過輻射校正但未經系統級幾何校正的數據產品。

Level 1G: 經過輻射校正和系統級幾何校正的數據產品。

EDC 的各類產品所採用的數據格式共有三種,分別是 HDF,Fast - L7A 和 GeoTIFF,產品類型和數據格式之間的對應關系見表 4-1。

表 4-1 Landsat-7 數據產品類型及數據格式

在遙感數據中,除圖像信息以外還附帶有各種注記信息。這是提供數據結構在進行數據分發時,對存儲方式用注記信息的形式來說明所提供的格式。以往曾使用多種格式,但從 1982 年起逐漸以世界標准格式的形式進行分發。因為這種格式是由 Landsat TechnicalWorking Group 確定的,所以也稱 LTWG 格式。世界標准格式具有超結構 ( Super Struc-ture) 的構造,在它的描述符、文件指針、文件說明符的三種記錄中記有數據的記錄方法。其圖像數據部分為 BSQ 方式或 BIL 方式。

Ⅵ 遙感圖像的數據格式有那些

如果是原始的衛星影像,有可能是磁帶存儲的二進制格式,即*.bin。
如果是從地面站買到的數據,多半是Geo-Tiff的格式,即帶有坐標的Tiff圖。
如果是已經格式調整完成,等待分類、分析的影像,一般為*.img格式

Ⅶ 實驗十六 多波段遙感圖像融合處理

一、實驗目的

了解多波段低空間解析度遙感影像數據與高空間解析度單波段遙感影像數據融合處理的目的和技術實現條件,直觀感受融合處理影像具有的「揚長避短」增強效果,掌握Transform功能的四種主要融合處理操作,加深對融合增強處理原理和作用的理解。

二、實驗內容

(1)用ENVI的Transform功能對甘肅省白銀市IKONOS高解析度遙感影像分別作:①HSV變換融合;②Brovey融合;③PCA融合;④Gram-Schmidt融合處理。

(2)對四種不同的融合圖像比較分析。

三、實驗要求

①根據實驗課時容許情況選擇融合處理方案數量,但HSV 變換融合必須完成;②如果進行了兩種以上融合,要求對不同融合方法結果進行比較分析;③如果只進行了一種融合,要求將融合圖像與RGB合成圖像進行比較分析。

四、技術條件

①微型計算機;②甘肅省白銀市IKONOS影像;③ENV I軟體;④Photoshop軟體(ver.6.0以上)和ACDSee軟體(ver.4.0以上)。

五、實驗步驟

遙感影像融合是指將多源遙感圖像按照一定的演算法,在規定的地理坐標系中生成新的圖像的過程。圖像通過融合既可以提高多光譜圖像空間解析度,又保留其多光譜特性。本次實驗選擇的四種融合演算法為:HSV變換、Brovey彩色變換、PCA融合、Gram -Schmidt變換。具體操作步驟如下:

在ENVI主菜單欄中選擇「File>Open Image File」,出現文件目錄窗口,將甘肅省白銀市IKONOS的4個多光譜波段和Pan波段數據調入「Available Bands List」窗口。

(1)HSV融合。

1)在ENVI主菜單欄中選擇「Transform >Image Shraepning>HSV」,如圖16-1所示出現「Select Input RGB」對話框,ENVI提供兩種波段選擇方法:從一幅打開的彩色圖像或者從可用波段列表中選擇3個波段進行變換,任選一種方法後點擊【OK】按鈕。

2)出現「High Resolution Input File」對話框時(圖16-2),選擇高空間解析度全色輸入波段,點擊【OK】按鈕到下一步。

3)當出現「HSV Sharpening Parameters」對話框時(圖16-3),從「Resampling」下拉菜單選擇重采樣方法。選擇輸出到「File」或「Memory」,點擊【OK】按鈕開始處理,結果將出現在可用波段列表中。

圖16-1 選擇輸入RGB對話框

圖16-2 高解析度輸入文件對話框

(2) Brovey融合(色彩標准化融合)。

1)在 ENVI主菜單欄中選擇「Transform > Image Sharpening > Color Normalized(Brovey)」,如圖16-1所示,出現「Select Input RGB」對話框,ENVI提供兩種波段選擇方法:從一幅打開的彩色圖像或者從可用波段列表中選擇3個波段進行變換。任選一種方法後點擊【OK】按鈕。

2)出現「High Resolution Input File」對話框時(圖16-2),選擇高空間解析度全色輸入波段,點擊【OK】按鈕到下一步。

3)當出現「Color Normalized Sharpening Parameters」對話框時(圖16-4),從「Resmaplnig」下拉菜單選擇重采樣方法。選擇輸出到「File」或「Memory」,點擊【OK】按鈕開始處理,結果將出現在可用波段列表中。

(3) PCA融合。

1)在ENV 主菜單欄中選擇「Transform>Image Sharpening>PC Spectral Sharpening」。如圖16-5所示,出現「Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File」對話框時,從「Select Input File」中選擇低解析度的多光譜輸入文件,如需要,可用選擇任意空間子集,選擇完畢後點擊【OK】按鈕。

圖16-3 HSV融合參數對話框

圖16-4「Color Normalized Sharpeni Parameters」融合參數對話框

圖16-5 選擇低空間解析度多光譜輸入文件對話框

2)出現「High Resolution Input File」對話框時,選擇高空間解析度全色輸入波段,並可用標准ENVI文件選擇方法建立空間子集,點擊【OK】按鈕到下一步。

3)當出現「PC Spectral Sharpening Parameters」對話框時,從「Resampling」下拉菜單選擇低解析度多光譜影像的重采樣方法。如圖16 -6 所示,選擇輸出到「File」或「Memory」,點擊【OK】按鈕開始處理,結果將出現在可用波段列表中。

圖16-6 PC光譜融合參數對話框

(4) Gram-Schmidt變換融合。

1)在ENVI主菜單欄中選擇「Transform>Image Sharpening>Gram -Schmidt Spectral Sharpening」。如圖16-5所示,出現「Select Low Spatial Resolution Multi BandInput File」對話框時,從「Select Input File」中選擇低解析度的多光譜輸入文件,如需要,可用選擇任意空間子集,選擇完畢後點擊【OK】按鈕。

2)出現「High Resolution Input File」對話框時,選擇高空間解析度全色輸入波段,並可用標准ENVI文件選擇方法建立空間子集,點擊【OK】按鈕到下一步。

3)當出現「Gram - Schmidt Spectral Sharpening Parameters」對話框時(圖16-7),從「Select Method for Low Resolution Pan」選項中選擇一種構造低解析度全色波段影像的方法,構造低解析度全色波段影像的方法有:①在步驟2)操作中選擇的低解析度多光譜輸入文件的基礎上,以平均值構造出低解析度全色波段影像;②另外輸入一個低解析度多光譜的全色波段影像;③通過感測器類型,創造一個新的低解析度多光譜全色波段影像,選擇這個方法,融合圖像是經過輻射定標的數據;④使用用戶自定義的濾波函數。

從「Resampling」下拉菜單選擇低解析度多光譜影像重采樣方法。如圖16-7 所示,選擇輸出到「File」或「Memory」,點擊【OK】按鈕,結果將出現在可用波段列表中。

圖16-7 Gram-Schmidt光譜融合參數對話框

(5)用上述四種方法對甘肅省白銀市IKONOS衛星遙感數據進行圖像融合處理,保存每種融合方法的處理結果,用JPEG圖像格式保存每種融合方法的處理結果,存入自己的工作文件夾。

六、實驗報告

(1)簡述實驗過程。

(2)回答問題:①全色波段數據和多波段數據各在圖像融合處理中分別起何作用?②用框圖給出HSV融合的操作步驟。③用Photoshop軟體平鋪顯示HSV變換融合、Brovey融合、PCA融合和Gram-Schmidt融合四種融合圖像,分析其圖像增強特徵及效果。

實驗報告格式見附錄一。

Ⅷ BSPBILBIP如何進行多波段遙感影像的存儲

多波段數據的存儲方式主要有3種。
分別是:逐波段存儲BSQ、逐行存儲BIL、逐像元存儲BIP。
逐波段存儲就是將一個波段的數據存儲在一起,這樣的話對於要一次性讀取一個波段的操作較好,可是要是每次操作都涉及到幾個波段的數據,這樣的存儲方法就對內存的佔用比較大。也就是說逐波段存儲對處理空間信息有利。逐像元存儲將一個像元的數據先存儲起來,然後再存儲其他像元的數據,也就是說同一個像元的光譜信息被存在了一個連續的地址,這樣對於操作像元光譜信息頻繁的操作來說十分方便快捷。逐行存儲是一種介於逐波段存儲和逐像元存儲的方法,它將各通道的每一行存儲在一起,具體來說,就是存好了1通道的第1行,接著2通道的第1行,然後3通道的第1行,等等,當第1行都存儲完畢就去存儲第2行的數據。

Ⅸ 遙感圖像文件格式有那幾種

如果是原始的衛星影像,有可能是磁帶存儲的二進制格式,即*.bin。
如果是從地面站買到的數據,多半是Geo-Tiff的格式,即帶有坐標的Tiff圖。
如果是已經格式調整完成,等待分類、分析的影像,一般為*.img格

Ⅹ 實驗六 遙感圖像二維灰度散點圖

一、實驗目的

(1)通過對遙感圖像二維灰度散點圖的製作和分析,了解在相同成像模式下,同一像場成像的兩個不同波段遙感影像的亮度值之間存在的統計相關特徵和規律,為涉及圖像相關性的圖像處理學習奠定基礎。

(2)掌握ENVI 2D灰度散點圖製作操作。

二、實驗內容

①多波段遙感圖像ENVI 2D灰度散點圖製作;②遙感圖像2D灰度散點圖輸出;③遙感圖像2D灰度散點圖分析。

三、實驗要求

預習本實驗,認真觀摩老師演示。了解遙感影像2D散點圖的意義;學會基於ENVI的2D散點圖製作操作;根據遙感圖像2D灰度散點圖的形態特徵,對波段相關性做出分析。測量結果存檔。編寫實驗報告。

四、技術條件

①微型計算機;②桂林市TM 衛星影像數據;③ENVI軟體;④Photoshop軟體(ver 6.0以上)和ACDSee軟體(ver.4.0以上)。

五、實驗步驟

(1)輸入需要製作2D散點圖的多波段遙感影像。

本次試驗採用的遙感影像是桂林的TM1~5和TM7共6個波段的影像數據。按照外部圖像輸入方式,將其從所在的文件夾中調入到ENVI的「Available Bands List」(可獲得波段列表)工作窗口中,打開其中的任意一個波段,例如,用滑鼠選取其中的Bandl(即TM1波段),並選【Load Band】按鈕,打開其中的TM1波段影像。

(2)打開2D散點圖功能菜單。

在主窗口菜單中,打開滑鼠選取工具(Tools),出現下拉菜單,將滑鼠箭頭移至下拉菜單的「2D Scatter Plots…」選項處,打開2D 散點圖功能菜單,如圖6-1所示。

圖6-1 打開製作2D散點圖的下拉菜單

(3)顯示2D散點圖波段選擇窗口。

點擊「2D Scauer Plots…」,顯示「ScatterPlot Band Choice」(散點圖波段選擇窗口)。共有兩個窗口,左邊是作為X 坐標的波段圖像變數,右邊是作為Y坐標的波段圖像變數,如圖6-2所示。

圖6-2 顯示2D散點圖波段選擇窗口

(4)選擇需要製作2D散點圖的波段配對。分別從左、右窗口中,用滑鼠點擊選擇的配對波段文件名,如左邊點擊TM7,右邊點擊TM1,在此之後,點擊【OK】按鈕,顯示出TM7對TM1的灰度散點圖,如圖6-3所示。

(5)對散點圖作密度分割,並用彩色增強顯示。在圖6-4的窗口上方菜單中,滑鼠選擇「Options」,在下拉菜單中,選擇「Density Slice」。

圖6-3 顯示2D散點圖

圖6-4 對2D散點圖作密度分割操作

(6)執行步驟(5)後,顯示密度分割的彩色2D散點圖,如圖6-5所示。

圖6-5 顯示密度分割的彩色2D散點圖

(7)輸出彩色2D散點圖。在散點圖顯示窗口打開「File」的下拉菜單,選擇「Save Plot As/Image File…」,如圖6-6所示。

圖6-6 輸出彩色2D散點圖

(8)存儲彩色2D散點圖到硬碟上。將存儲的圖像文件選擇為JPEG格式,設置儲存文件名稱和路徑後,按【OK】按鈕,完成對本次製作的TM7-TM1彩色2D散點圖存儲。

(9)對TM1-TM2、TM1-TM3、TM1-TM4和TM1-TM5組合,分別重復步驟(2)至步驟(8)的操作,總共得到5幅散點圖。將它們用Photoshop軟體以水平排列方式同時顯示,比較分析這5幅散點圖特徵之間的異同,用W ORD 文檔記錄,取名為《散點圖異同分析》,存入自己的工作文件夾。

六、實驗報告

(1)簡述實驗過程。

(2)回答問題:①實驗中看到有幾種形態特徵的2D散點圖?②寬闊面狀分布、狹窄帶狀分布和近似線狀分布的遙感圖像2D散點圖分別反映了什麼問題?③製作遙感圖像2D散點圖有何意義?

實驗報告格式見附錄一。