常用物探生产的遥感图像处理方法

　　0引言

　　在物探生产中，结合工区地表情况和施工要求，利用遥感技术后所得出的图像必须加强对其的处理，才能更好地利用其为整个物探生产提供服务。基于此，笔者结合自身工作实践，就常见的几种用于物探生产的遥感图像处理方法作出探讨。

　　1必要性分析

　　遥感技术是基于现代物理学、空间技术和计算机技术为前提的综合性探测技术，在实际应用过程中，主要是基于其能大面积、同步实时观测，且能提供经济性和可比性的数据。主要是利用其获取遥感图像，常见的遥感图像的存储主要有SPOT、Quick Bird、Alos、EI.其中，SPOT和ALOS的卫星图片空间分辨率为2.5m,而QuickBird卫星图片空间分辨率为0.61m,且不同的图像各自的优点和缺点也不相同。然而，随着勘探工作任务的不断加大，尽可能地将野外勘探的难度与测量次数减少。

　　同时，为了满足高精度和多道数等勘探工作的需要，尽可能地将勘探工作难度降低，促进工作效率的提升，这就必须利用遥感图像为整个勘探提供支持，但是这些图像的选择和处理又与确保物探工作高效开展关系极大，所以加强对遥感图像的处理就显得尤为必要[1].

　　2处理的方法

　　通过上述分析，加强物探生产所需的遥感图像处理具有十分强烈的必要性，那么在实际处理中，我们应采取哪些方法加强对其的处理呢？笔者认为，在紧密结合实际物探需要的情况下，针对性地购买卫航片，并针对性地采取处理方法。

　　2.1遥感图像处理中的波段组合技术

　　在分析和处理遥感图像过程中，主要都是基于多波段图像开展的一项工作。这就需要把多个单波段的图像文件组成一个多波段的图像文件，而对遥感图像中的原始数据进行处理时，由于原始数据需要分波段提供，所以就应在组合波段的基础上得到多光谱图像。例如ALOS卫星图片，其原始数据中包含了4个波段和工区的全色图片，所以必须对其波段进行组合之后得到多光谱图像。

　　2.2遥感图像处理中的图像数据融合技术

　　遥感图像处理中加强图像数据融合技术的应用，旨在促进图像的空间分辨率的提升和图像的几何精度的改善，进而将特征显示能力提升，促进分类精度改善的同时，促进变化检测能力的提升，进而更好地对图像中存在的缺陷进行修补和替代。

　　在实际应用过程中，主要是利用分辨率融合技术融合处理不同空间的分辨率遥感影像，从而确保遥感图像在处理之后不仅能将其分辨率提升，还能具有多光谱的特点，而这就为地物的识别提供便利，最终实现增强图像的目的。一般而言，利用图像数据融合，加强对遥感图像处理之后，不仅具有全色图像的高分辨率，而多光谱的丰富图像，能真实地将地物信息反映出来，为目视和判读图像带来便利。

　　2.3遥感图像处理中的几何校正技术

　　在物探生产过程中，为了更好地利用图像获得精确度较高的坐标信息，就必须加强遥感图像的集合校正。在实际校正过程中，主要是把图像数据投影到平面之上，从而确保其与地图投影系统工作的过程相符。常见的校正方式主要有几何校正和图像配准，几何校正主要是通过地面控制点对遥感图像进行校正，而图像配准主要是结合已经校正的图像对别的遥感图像进行校正。在几何校正过程中，其关键就在于如何选取控制点，只有合理地选取控制点，才能确保遥感图像校正的精准度得到提升。所以其控制点必须在遥感图像中分布均匀，且能将其正确地定位和识别。所以在遥感图像中，主要选取可以精确定位的标的物，例如河流的拐弯处、地形地物的交叉点、公路桥梁以及交叉路口和水坝等作为控制点。在校正卫星影像时，通常应选取20到30个控制点，若已经具备该区域内较高精度的地形图或遥感图像，就直接利用其校正遥感图像。

　　2.4遥感图像处理中的分幅裁剪技术

　　在物探生产过程中，为了更好地满足物探工作的需要，往往需要结合研究的范围和工区的范围对遥感图像进行针对性的裁剪和处理。常见的分幅裁剪主要有规则和不规则之分，具体需要结合实际进行确定。所谓规则性的分幅裁剪，主要是把图像的边界裁剪成矩形，从而利用左上角与右下角的两点左边对图像裁剪的位置进行确定，而对于不规则的分幅裁剪而言，就是图像边界范围的裁剪的图形为任意多边形，且形成封闭、完整的多边形区域，所以必须针对实际需要确定其裁剪的方式。

　　3结语

　　综上所述，对用于物探生产的遥感图像处理方法进行探讨具有十分重要的意义。作为新时期背景下的物探工作者，必须充分意识到加强遥感图像处理的重要性，并在实际处理中切实加强遥感图像处理技术的应用，才能不断地强化和提升遥感图像的处理水平。

　　参考文献：
　　[1]王文争，刘金萍，张延同。用于物探生产的遥感图像处理方法[J].石油仪器，2011（4）：44-46+9.