⑴ 遙感影像預處理及影像制圖
遙感影像在成像過程中受太陽高度角、大氣狀況、地球曲率、地形起伏、感測器自身的性能等因素影響，存在明顯的幾何和輻射畸形。在對遙感影像進行信息提取和定量分析之前，需要對其進行預處理，主要包括:幾何校正、輻射校正、遙感圖像處理和影像制圖。經過預處理的影像，需經過圖像處理及影像制圖，再用於遙感解譯。春改
原始遙感影像通常存在嚴重的幾何變形，這種幾何變形一般分為系統性和非系統性兩大類。系統性幾何變形是有規律和可以預測的，因此可以應用模擬遙感平台及遙感器內部變形的數學公式或模型來預測。非系統性幾何變形是不規律的，可以是遙感器平台高度、經緯度、速度和姿態等的不穩定，以及地球曲率和空氣折射的變化等，一般很難預測。
遙感影像幾何校正的目的主要是消除影像上的幾何變形，使影像能與實地在空間位置關繫上准確對應起來。一般校正的內容主要包括：系統幾何校正，投影變形校正和幾何精校正。其中，系統幾何校正和投影變形校正主要由地面接收站在向用戶提供資料之前，已經按照常規的處理方案結合影像同時接收到的有關運行姿態、感測器性能指標、大氣狀況、太陽高度角等數據對該幅影像的幾何畸變進行了幾何粗校正。而對於廣大影象用戶拿到的影像數據，所要真正做的幾何校正是幾何精校正，也就是在保證精度達到要求的條件下，利用一定的數學模型將影像轉換到所需要的投影下，這樣就能使影像和其他具有相同地理參數的同地區數據在空間位置上相匹配。
幾何精校正通常採用多項式法進行校正。該方法機理是通過若干控制點，建立不同影像間的多項式空間變換和像元插值運算，實現遙感影像與實際地理圖件間的配准，達到消減及消除遙感影像的幾何畸變的目的。
1.1.1 地面控制點的選取及多項式校正模型
1. 地面控制點的選取
選取控制點是為於建立影像上像素點與實際地物同名點或地圖上對應點之間的對應關系，要求對控制點的選取數量要足夠多，精度也要有一定的保證。控制點的精度和選取的難易度與影像質量地物特徵及影像空間解析度密切相關，這是幾何校正中最重要的一步。地面控制點選取的原則如下：地面控制點在影像上有明顯的、清晰的地別標志，如道路交叉點、河流岔口、建築物邊界、農田界線；地面控制點上的地物不隨時間而變化，以保證當兩幅不同時段的影像或地圖在進行幾何校正時，可以同時識來；在沒有做過地形校正的影像上選控制點時，應在同一地形高度上進行；地面控轉應當均勻地分布在整幅影像內，而且要有一定的數量保證。
2.多項式校正模型
控制點選擇好之後，要分別計算控制點在基準影像和待配准影像上的像元坐標或相應的地理坐標。然後選擇合適的坐標變換函數（即數學校正模型），建立基準影像和待配准影像之間的坐標對應關系式，通常又稱為多項式校正模型。對於一般的幾何校正，可以使用一次線性多項式校正模型，對於精度要求較高的可以使用二次或三次多項式校正模型。對影像進行多項式校正的目的是對待配准影像的像元坐標進行重新定位，使其與基準影像的坐標相對應。
1.1.2 影像重采樣
重新定位後的像元在原影像中的分布是不均勻的，即輸出影像像元點在輸人影像中的行列號不是或不全是整數關系。因此，需要根據輸出嫌森陪影像上的各像元在輸入影像中的位置，對原始影像按一定規則重新采樣，進行亮度值的插值計算，建立新的影像矩陣。
常用的內插方法包括：
①最鄰近法，是將最鄰近的像元值賦予新像元，如將原影像中某像元的亮度值賦給輸出影像中對應的帶陰影的像元。該方法的優點是輸出影像仍然保持原來的像元值，過程簡單，處理速度快。但是該方法也有局限性，即該方法最大可產生半個像元的位置偏移，可能造成輸出影像中某些地物的不連貫。
②雙線性內插法，是使用鄰近4個點的像元值，按照其距內插點的距離賦予不同的權重，進行線性內插。該方法具有平均化的濾波效果，邊緣受到平滑作用，從而產生一個比較連貫的芹蠢輸出影像。其缺點是破壞了原來的像元值，在之後的波譜識別分類分析中，會引起一些問題。
③三次卷積內插法，是使用內插點周圍的16個像元值，用三次卷積函數進行內插。這是三種重采樣方法中較為復雜的一種，它對影像特徵邊緣有所增強，並具有均衡化和清晰化的效果，但是它仍然破壞了原來的像元值，且計算量較大。
影像重采樣不僅是在幾何校正中重要的一步，而且在一些圖像處理中也是需要的，如在對不同時段、不同空間解析度影像之間，以及與GIS中其他數據進行配准和不同層之間復合。
國內外對大氣校正的研究有許多成果，主要是採用不同的校正模型來處理，主要包括如下方法：
①圖像特徵模型法：這是一種相對的大氣校正法，不需要測量實際的大氣環境情況及實際地面光譜，僅僅是利用遙感影像所包含的信息，如一些植被指數運算可以部分消除大氣影響，以及暗目標法等。一般只適用於小范圍，並且處理後的影像存在不同的雜訊，效果不是很好。
②統計模型法：即利用遙感影像上選定的地物的灰度值和相應成像時間實地所測的地物反射光譜值，建立統計模型，計算校正量來對整幅影像進行校正。該方法需要成像時的實測光譜數據，對於以往沒有實測數據的歷史影像和實地條件困難無法進行實測的影像數據，不能用此方法來校正。
③理論模型法：主要利用大氣輻射傳輸理論建立方程，建立大氣改正模型來校正大氣干擾。該方法基於嚴密的物理模型，是一種絕對大氣校正方法。
1.3.1 遙感圖像融合和增強
1.遙感圖像融合
圖像融合是通過一種特定的演算法將兩幅或多幅圖像合成一幅新圖像。多源遙感影像數據所含有的信息具有合作性、互補性，以及影像數據的冗餘性。為了更加合理、有效地利用數據的信息，遙感圖像融合能使分別具有一定空間解析度、波譜解析度和時間解析度的一組圖像數據全部納入統一的時空內，構成一組新的空間信息，融合成一幅新的圖像，彌補了單一信息的不足，達到了多種信息資源的相互補充，改善了目標識別的視覺效果，提高了綜合分析的精度。
2.遙感圖像增強
遙感圖像增強的目的是突出相關的主題信息，提高圖像的視覺效果。常用的圖像增強方法包括：圖像反差調整、圖像平滑、圖像銳化、多光譜圖像四則預算等。
1.3.2 圖像鑲嵌和影像制圖
1.圖像鑲嵌
當工作區域涉及不同景數據時，影像制圖過程中必須進行鑲嵌處理，鑲嵌處理過程實質是一個在數據重疊范圍內的配准和色調調整的過程。應根據圖幅分布情況，選出處於工作區中心部位的一幅圖像作為鑲嵌的基準像幅，其他圖像以此為基準依次准近到遠進行鑲嵌。
（1）圖像幾何配准
對要鑲嵌的圖像進行精確配准，使它們處於同樣的空間坐標系統之下。一般採用在圖像之間利用控制點進行配准，另外再使用同名點進行配准，即依據兩景數據上的同名量數據配准到另外一景數據的過程中，使兩幅圖像重疊部位幾何上更趨於一致。
（2）相鄰圖像顏色匹配
針對一定方法對相鄰圖像進行顏色匹配，使不同時相的圖像在顏色上相互協調致。為了使建立的顏色匹配方程更准確，所選的用於相鄰兩圖像色調匹配、調整的共同區域要盡可能大，選擇有代表性的區域用於色調匹配。在遙感圖像上有時會有雲及各種雜訊，在選擇匹配區域時要避開這些區域，否則會對匹配方程產生影響，從而降低色調匹配的精度。採用不規則的多邊形（而不是簡單的矩形）來界定用於建立色調匹配方程的圖像區域。這樣既可避開雲、雜訊，又可獲得盡可能大的、有代表性的圖像色調匹配區域，以便均衡化鑲嵌後輸出圖像的亮度值和對比度。相鄰圖像顏色匹配處理過程中要滿足「先整體後局部，逐步對地物細節調整」的原則。
（3）重采樣
重采樣是從高解析度遙感影像中提取低解析度影像的過程。重采樣可以提高圖像處理效率，常見的重采樣方法有最鄰近像元法、雙線性內插法及雙三次卷積法等。在正射糾正過程中要准確地應用重采樣方法，同時應確保影像糾正的像素大小和重采樣方式滿足項目成圖和項目本身要求。
4）單景影像處理
a.去雲霧
衛星影像雲霧的存在會對影像的判讀產生影響，可選擇合適的演算法或者用不同時相的影像替換的方法進行去雲霧處理。
b.去陰影
陰影區域可以通過人眼確認其范圍，在陰影區范圍內進行亮度和對比度的局部調整可以去除陰影。處理後的陰影區域和非陰影區域的色調和亮度值會有一定程度的差異，因此需要對整張影像進行適當的亮度及對比度的調整來過渡，以達到良好的視覺效果。
c.偏色處理
一般要處理的影像是選取多光譜中的R（紅）、G（綠）、B（藍）通道進行合成從而生成的彩色影像。在RGB色彩系統中，每個通道都有0到255共256種亮度值，而三個通道的值混合後（256×256×256）就能夠產生大約1677萬種顏色，應通過對不同通道的亮度值進行調整達到地物的真實色彩。
d.多景影像一致性調整
當一景影像的顏色調到了最真實的色調後就可以將其他影像的色調向其靠攏，這一過程較為復雜，需要反復嘗試積累經驗。
e.鑲嵌接邊
（1）設定合適的羽化值。走鑲嵌線時應選擇合適的羽化值，一般同軌影像間差異較小，其羽化值也應比異軌影像選擇的羽化值小。
（2）走鑲嵌線。多幅影像的拼接時應使質量好的影像壓蓋質量差的影像，新影像壓蓋舊影像，其拼接後幾何接邊常常會產生很明顯的硬接邊，走鑲嵌線可以消除影像拼接後接邊線明顯的問題，但應注意鑲嵌線要盡量避開道路、河流等地物，如果不能避免則應增大羽化值。
2. 影像制圖原則
（1）影像必須層次豐富、顏色均勻、反差適中、清晰、不變色。
（2）影像圖上隨機抽取地物點的平面位置中誤差不大於+0.5mm，特殊情況下不大於+0.75mm。
（3）圖廓線的實際尺寸和理論尺寸的絕對值不應該超限，展點圖邊長0.15mm，對角線0.20mm，影像原圖邊長0.20mm，對角線0.30mm。
（4）製作彩色影像圖應選擇3個或以上的多光譜波段影像，波段之間配准誤差不大於0.2mm，圖像套合誤差不大於0.3mm，製作彩色遙感影像圖要求選擇全色波段或根據需要選擇一個波段的影像。