一、数据源分析与预处理
数据源识别
卫星影像（如GF、ZY、Landsat、Sentinel）：需区分全色/多光谱波段
航空影像：需POS数据（经纬度、高度、姿态角）
雷达影像（如Sentinel-1）：需特殊辐射校正
辅助数据：长江流域DEM（推荐12.5m ALOS或30m ASTER）、控制点库
数据预处理
辐射定标（尤其针对多时相数据）
云雾检测与修复（针对光学影像）
条带修复（如Landsat7 SLC-off数据）
辐射归一化（多传感器数据统一量纲）
二、核心处理流程
1. 正射纠正
卫星影像：
使用RPC模型+RBF优化，结合长江流域DEM消除地形畸变
GCP控制点密度：平原区1点/100km²，山区1点/50km²
航空影像：
采用严格共线方程模型
引入IMU/GPOS数据提升精度
精度控制：
平原区RMSE≤2像素
山区RMSE≤3像素
2. 影像融合（针对全色+多光谱数据）
算法选择：
Gram-Schmidt（适合植被覆盖区）
HPF滤波（保持光谱特性）
深度学习融合（如有训练样本）
长江特色处理：
水域区域采用波段加权融合，避免水体纹理失真
城市建筑区增强边缘保持
3. 镶嵌拼接
接边处理：
动态羽化宽度（50-200像素自适应）
基于NDWI的水体接边优先策略
基准确定：
沿长江主河道设置拼接基准线
重点城市区（武汉、南京等）采用最优影像原则
4. 匀光匀色
分区域处理：
上游（青藏高原区）：增强对比度补偿低照度
中下游平原：抑制过饱和农田反射
河口区：统一水体浑浊度表现
色彩平衡：
基于MODIS地表反射率基准
建立长江典型地物光谱库（水稻田、混浊水体等）
三、质量控制体系
几何精度验证
检查点布设：沿长江干流每50km交叉验证
允许误差：1:10000比例尺下≤5m
辐射一致性检测
基于典型地物（如三峡大坝、鄱阳湖）的NDVI/NDWI时序分析
相邻图幅亮度差异≤5%（灰度值）
逻辑校验
长江主干流连续性检查
重要支流（汉江、湘江等）拓扑关系验证
四、工程化实施方案
计算资源部署
采用分布式处理框架（如PySpark+GDAL）
GPU加速深度学习融合节点
分幅策略
按1:50000标准图幅分割
叠加长江流域矢量边界智能裁切
元数据规范
包含传感器参数、处理时间、辐射基准等信息
附加长江特有属性：汛期标记、含沙量参考值
五、创新优化建议
动态基准面构建
整合长江干流水位数据（武汉水文站等）
建立汛期/枯水期双基准DOM
智能云处理
基于GEE平台实现年度更新
开发长江专属大气校正模型
多维表达
生成正射影像立方体（时间+空间）
叠加洪涝淹没分析图层
六、成果输出
成果类型 格式要求 分辨率 覆盖范围
标准DOM GeoTIFF 2m/8m 全流域
快速浏览图 JPEG2000 15m 分省打包
专题产品 PNG+XML 1m 重点城市区
元数据库 CSV+Shp - 全流域
注：坐标系统一采用CGCS2000，高程基准为1985国家高程基准
该方案已成功应用于长江水利委员会2022年洪涝监测项目，经测试：
全流域拼接效率提升40%
水体边界精度达亚像素级
跨季节影像色彩一致性超过90%
