数据处理

为了能够使用卫星影像制作地图，大多数卫星系统都希望根据参考点推断传感器数据，包括地面上已知点之间的距离。这取决于所使用的传感器类型。例如，在普通照片中，图像中心的距离是准确的，距离中心越远，测量值的失真就会越大。另一个因素是，当使用照片测量地面距离时，压片的压板会导致严重错误。解决此问题的步骤称为地理配准并涉及图像中点的计算机辅助匹配（通常每张图像 30 个或更多点），使用已建立的基准进行外推，“扭曲”图像以产生准确的空间数据。

此外，图像可能需要进行辐射和大气校正。

• 辐射校正

  可以避免辐射误差和失真。由于太阳角度及环境条件等不同，地球表面物体的光照是不均匀的。在辐射失真校正方法中考虑了这个因素。[22]辐射校正为像素值提供了一个比例，例如，0 至 255 的灰度值将转换为实际的辐射值。

• 地形校正（也称为地形校正）

  在崎岖的山区，由于地形的原因，像素的有效照明变化很大。在遥感影像中，阴坡上的像素点受照度较弱，辐射度值较低，而阳坡上的像素点受照度强，辐射度值较高。对于同一物体，阴坡上的像素辐射值与阳坡上的像素辐射值会有所不同。此外，不同的物体可能具有相似的辐射值。这些现象严重影响了山区遥感影像信息提取的准确性。地形校正的目的是消除这类影响，恢复物体在实际情况下的真实反射率或辐射率。

• 大气校正

  通过重新调整每个波段来消除大气雾霾，使其最小值（通常在水体中实现）对应于像素值 0。数据的数字化还可以通过改变灰度值来操作数据。