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圖像預處理是遙感應用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技術也非常成熟，大多數的商業化軟件都具備這方面的功能。預處理的流程在各個行業、不同數據中有點差異，而且注重點也各有不同。
本小節包括以下內容：
1 數據預處理一般流程
數據預處理的過程包括幾何校正（地理定位、幾何精校正、圖像配準、正射校正等）、圖像融合、圖像鑲嵌、圖像裁剪、去云及陰影處理和大氣校正等幾個環節，如下圖是中等分辨率的全色和多光譜圖像預處理流程圖示。在幾何校正環境，使用從標準數據中選擇控制點方式進行對全色圖像幾何校正，以全色圖像作為基準圖像配準多光譜圖像，將多光譜和全色圖像進行融合處理，利用矢量邊界對融合結果進行裁剪，最后得到具有地理坐標、較高分辨率的多光譜圖像。
圖：數據預處理一般流程
各個行業應用會有所不同，比如在精細農業方面，需要進行大氣校正以去除大氣對圖像的圖像；在測繪方面，對幾何校正的精度要求會很高，而且處理的一般是高分辨率圖像，需要進行正射校正處理。
2 數據預處理的主要步驟介紹
（一）幾何精校正與圖像配準
引起圖像幾何變形一般分為兩大類：系統性和非系統性。系統性一般有傳感器本身引起的，有規律可循和可預測性，可以用傳感器模型來校正；非系統性幾何變形是不規律的，它可以是傳感器平臺本身的高度、姿態等不穩定，也可以是地球曲率及空氣折射的變化以及地形的變化等。
在做幾何校正前，先要知道幾個概念：
地理編碼：把圖像矯正到一種統一標準的坐標系。
地理參照：借助一組控制點，對一幅圖像進行地理坐標的校正。
圖像配準：同一區域里一幅圖像（基準圖像）對另一幅圖像校準
圖像幾何精校正包括了地理編碼和地理參照，以及部分圖像配準的范疇，一般步驟如下，
（1）GCP（地面控制點）的選取
這是幾何校正中最重要的一步。可以從地形圖（DRG）為參考進行控制選點，也可以野外GPS測量獲得，或者從校正好的圖像中獲取。選取得控制點有以下特征：
1、GCP在圖像上有明顯的、清晰的點位標志，如道路交叉點、河流交叉點等；
2、地面控制點上的地物不隨時間而變化。
GCP均勻分布在整幅圖像內，且要有一定的數量保證，不同糾正模型對控制點個數的需求不相同。衛星提供的輔助數據可建立嚴密的物理模型，該模型只需9個控制點即可；對于有理多項式模型，一般每景要求不少于30個控制點，困難地區適當增加點位；幾何多項式模型將根據地形情況確定，它要求控制點個數多于上述幾種模型，通常每景要求在30-50個左右，尤其對于山區應適當增加控制點。
（2）建立幾何校正模型
地面點控制點確定之后，利用圖像上的像元坐標（x，y）及其參考地理坐標（X，Y），選擇一個合理的坐標變換函數式（即校正模型），并推算出變換函數。 之后，推算的變換函數重新計算控制點得到（X’，Y’），利用（X，Y）和（X’，Y’）計算控制點的誤差，即RMS，如果RMS太大需要重新調整控制點。重復這個過程最后得到一個比較精確的變換函數式，并作用于整個圖像。
（3）圖像重采樣
重新定位后的像元在原圖像中分布是不均勻的,即輸出圖像像元點在輸入圖像中的行列號不是或不全是正數關系。因此需要根據輸出圖像上的各像元在輸入圖像中的位置，對原始圖像按一定規則重新采樣，進行亮度值的插值計算，建立新的圖像矩陣。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。該方法的優點是輸出圖像仍然保持原來的像元值，簡單，處理速度快。但這種方法最大可產生半個像元的位置偏移，可能造成輸出圖像中某些地物的不連貫。
圖：最鄰近法示意圖
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，而產生一個比較連貫的輸出圖像，其缺點是破壞了原來的像元值。
圖：雙線內插算法原理示意圖
3、三次卷積內插法較為復雜，它使用內插點周圍的16個像元值，用三次卷積函數進行內插。這種方法對邊緣有所增強，并具有均衡化和清晰化的效果，當它仍然破壞了原來的像元值，且計算量大。
圖：三次卷積內插法示意圖
一般認為最鄰近法有利于保持原始圖像中的灰級，但對圖像中的幾何結構損壞較大。后兩種方法雖然對像元值有所近似，但也在很大程度上保留圖像原有的幾何結構，如道路網、水系、地物邊界等。
（二）
圖像融合
將低分辨率的多光譜影像與高分辨率的單波段影像重采樣生成成一副高分辨率多光譜影像遙感的圖像處理技術，使得處理后的影像既有較高的空間分辨率，又具有多光譜特征。
（三）圖像鑲嵌與裁剪
當研究區超出單幅遙感圖像所覆蓋的范圍時，通常需要將兩幅或多幅圖像拼接起來形成一幅或一系列覆蓋全區的較大的圖像。
在進行圖像的鑲嵌時，需要確定一幅參考圖像，參考圖像將作為輸出鑲嵌圖像的基準，決定鑲嵌圖像的對比度匹配、以及輸出圖像的像元大小和數據類型等。鑲嵌得兩幅或多幅圖像選擇相同或相近的成像時間，使得圖像的色調保持一致。但接邊色調相差太大時，可以利用直方圖均衡、色彩平滑等使得接邊盡量一致，但用于變化信息提取時，相鄰圖像的色調不允許平滑，避免信息變異。
圖像裁剪的目的是將研究之外的區域去除，常用的是按照行政區劃邊界或自然區劃邊界進行圖像的分幅裁剪。
（三）大氣校正
遙感圖像在獲取過程中，受到如大氣吸收與散射、傳感器定標、地形等因素的影響，且它們會隨時間的不同而有所差異。因此，在多時相遙感圖像中，除了地物的變化會引起圖像中輻射值的變化外，不變的地物在不同時相圖像中的輻射值也會有差異。利用多時相遙感圖像的光譜信息來檢測地物變化狀況的動態監測，其重要前提是要消除不變地物的輻射值差異。
輻射校正是消除非地物變化所造成的圖像輻射值改變的有效方法，按照校正后的結果可以分為2種，絕對輻射校正方法和相對輻射校正方法。絕對輻射校正方法是將遙感圖像的DN(Digital Number)值轉換為真實地表反射率的方法，它需要獲取圖像過境時的地表測量數據，并考慮地形起伏等因素來校正大氣和傳感器的影響，因此這類方法一般都很復雜，目前大多數遙感圖像都無法滿足上述條件。相對輻射校正是將一圖像作為參考（或基準）圖像，調整另一圖像的DN值，使得兩時相圖像上同名的地物具有相同的DN值，這個過程也叫多時相遙感圖像的光譜歸一化。這樣我們就可以通過分析不同時相遙感圖像上的輻射值差異來實現變化監測。因此，相對輻射校正就是要使相對穩定的同名地物的輻射值在不同時相遙感圖像上一致，從而完成地物動態變化的遙感動態監測。
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