ENVI5.3 에서 GF2 데이터 전처리를 예로 들어 융합 과정을 설명합니다.
이미지 융합을 진행하기 전에, 보정 후 다중 스펙트럼 및 전체 색상 데이터를 탐색하여 둘 다 완전히 등록되어 있는지 확인하고, 완전히 등록되지 않은 경우 등록해야 합니다. 여기서는 ENVI 의 자동 등록 프로세스 도구를 사용하여 전체 색상 데이터를 기준으로 다중 스펙트럼 데이터를 등록하는 것이 좋습니다. 이 도구의 위치는 Geometric Corric 입니다. 등록 gt; Image Registration Workflow
이번 작업에서 정사 보정 후의 다중 스펙트럼과 전색 데이터를 비교한 결과, 두 가지 등록이 비교적 좋은 것으로 나타났습니다. (현재 대부분의 고해상도 데이터 정사 보정 후 다중 스펙트럼과 전색 데이터 등록이 모두 비교적 좋습니다.) 그래서 우리는 여기서 이미지 등록을 하지 않고 직접 이미지 융합을 진행하고 있습니다. 이미지 융합 방법 ENVI 버전 5.2 부터 새로 추가된 NNDiffuse Pan Sharpening 방법을 사용하거나 Gram-Schmidt Pan Sharpening 과 같은 다른 방법을 사용하여 융합할 수 있습니다.
융합을 진행하기 전에, 테스트를 거쳐 서로 다른 데이터 저장 형식이 융합 속도에 영향을 줄 수 있으며, 다중 스펙트럼 데이터의 저장 형식이 BIL 또는 BIP 인 경우 혼합 속도가 BSQ 형식보다 3 배 정도 빨라진다는 점을 설명해야 합니다. 따라서 융합하기 전에 데이터 저장소 형식을 검토하고 BSQ 인 경우 BIL 또는 BIP (변환에 필요한 도구: 래스터 관리 GT) 로 변환하는 것이 좋습니다. Convert Interleave) 를 통해 통합 효율성을 높일 수 있습니다.
Toolbox 에서 Extensions gt；; 를 선택합니다 NNDiffuse Pan Sharpening (BIL), NNDiffuse Pan Sharpening 패널을 팝업합니다. Input Low Resolution Raster 이전 직교 보정 이후 다중 스펙트럼 데이터 선택
Input High Resolution Raster 는 이전 직교 보정 후의 panchromatic 데이터를 선택하며 다른 매개변수는 기본값으로 유지됩니다. 여기서 설명해야 할 것은 NNDiffuse Pan Sharpening 도구에서 입력해야 하는 다중 스펙트럼 및 전체 색상 데이터의 공간 해상도가 정수의 배수라는 것입니다 (예: 이 경우 양수 보정 시 다중 스펙트럼의 전체 색상 해상도를 4 미터와 1 미터로 리샘플링하지 마십시오. 이 도구의 사용을 용이하게 하기 위해서입니다). 둘 다 정수 배수가 아닌 경우 이 도구를 사용할 때 정수 배로 다시 샘플링해야 합니다. 이 도구에는 입력 파일에 대한 몇 가지 요구 사항이 있습니다. 일반적으로 사용하는 데이터도 기본적으로 이러한 요구 사항을 충족합니다. 사용 중 오류를 보고하면 도움말 문서를 보고 입력 데이터가 해당 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있습니다.
이에 따라 GF2 데이터 이미지 융합 처리가 완료되었으며, 융합 결과 부분 스크린 샷은 다음과 같습니다.
보충 아래:
전체 GF2 (높은 점수 2 호) 데이터 사전 처리 작업 프로세스는 /thread-2000.html
입니다