0引言

在物探生產中，結合工區地表情況和施工要求，利用遙感技術后所得出的圖像必須加強對其的處理，才能更好地利用其為整個物探生產提供服務?；诖?，筆者結合自身工作實踐，就常見的幾種用于物探生產的遙感圖像處理方法作出探討。

1必要性分析

遙感技術是基于現代物理學、空間技術和計算機技術為前提的綜合性探測技術，在實際應用過程中，主要是基于其能大面積、同步實時觀測，且能提供經濟性和可比性的數據。主要是利用其獲取遙感圖像，常見的遙感圖像的存儲主要有SPOT、Quick Bird、Alos、EI.其中，SPOT和ALOS的衛星圖片空間分辨率為2.5m,而QuickBird衛星圖片空間分辨率為0.61m,且不同的圖像各自的優點和缺點也不相同。然而，隨著勘探工作任務的不斷加大，盡可能地將野外勘探的難度與測量次數減少。

同時，為了滿足高精度和多道數等勘探工作的需要，盡可能地將勘探工作難度降低，促進工作效率的提升，這就必須利用遙感圖像為整個勘探提供支持，但是這些圖像的選擇和處理又與確保物探工作高效開展關系極大，所以加強對遙感圖像的處理就顯得尤為必要[1].

2處理的方法

通過上述分析，加強物探生產所需的遙感圖像處理具有十分強烈的必要性，那么在實際處理中，我們應采取哪些方法加強對其的處理呢？筆者認為，在緊密結合實際物探需要的情況下，針對性地購買衛航片，并針對性地采取處理方法。

2.1遙感圖像處理中的波段組合技術

在分析和處理遙感圖像過程中，主要都是基于多波段圖像開展的一項工作。這就需要把多個單波段的圖像文件組成一個多波段的圖像文件，而對遙感圖像中的原始數據進行處理時，由于原始數據需要分波段提供，所以就應在組合波段的基礎上得到多光譜圖像。例如ALOS衛星圖片，其原始數據中包含了4個波段和工區的全色圖片，所以必須對其波段進行組合之后得到多光譜圖像。

2.2遙感圖像處理中的圖像數據融合技術

遙感圖像處理中加強圖像數據融合技術的應用，旨在促進圖像的空間分辨率的提升和圖像的幾何精度的改善，進而將特征顯示能力提升，促進分類精度改善的同時，促進變化檢測能力的提升，進而更好地對圖像中存在的缺陷進行修補和替代。

在實際應用過程中，主要是利用分辨率融合技術融合處理不同空間的分辨率遙感影像，從而確保遙感圖像在處理之后不僅能將其分辨率提升，還能具有多光譜的特點，而這就為地物的識別提供便利，最終實現增強圖像的目的。一般而言，利用圖像數據融合，加強對遙感圖像處理之后，不僅具有全色圖像的高分辨率，而多光譜的豐富圖像，能真實地將地物信息反映出來，為目視和判讀圖像帶來便利。

2.3遙感圖像處理中的幾何校正技術

在物探生產過程中，為了更好地利用圖像獲得精確度較高的坐標信息，就必須加強遙感圖像的集合校正。在實際校正過程中，主要是把圖像數據投影到平面之上，從而確保其與地圖投影系統工作的過程相符。常見的校正方式主要有幾何校正和圖像配準，幾何校正主要是通過地面控制點對遙感圖像進行校正，而圖像配準主要是結合已經校正的圖像對別的遙感圖像進行校正。在幾何校正過程中，其關鍵就在于如何選取控制點，只有合理地選取控制點，才能確保遙感圖像校正的精準度得到提升。所以其控制點必須在遙感圖像中分布均勻，且能將其正確地定位和識別。所以在遙感圖像中，主要選取可以精確定位的標的物，例如河流的拐彎處、地形地物的交叉點、公路橋梁以及交叉路口和水壩等作為控制點。在校正衛星影像時，通常應選取20到30個控制點，若已經具備該區域內較高精度的地形圖或遙感圖像，就直接利用其校正遙感圖像。

2.4遙感圖像處理中的分幅裁剪技術

在物探生產過程中，為了更好地滿足物探工作的需要，往往需要結合研究的范圍和工區的范圍對遙感圖像進行針對性的裁剪和處理。常見的分幅裁剪主要有規則和不規則之分，具體需要結合實際進行確定。所謂規則性的分幅裁剪，主要是把圖像的邊界裁剪成矩形，從而利用左上角與右下角的兩點左邊對圖像裁剪的位置進行確定，而對于不規則的分幅裁剪而言，就是圖像邊界范圍的裁剪的圖形為任意多邊形，且形成封閉、完整的多邊形區域，所以必須針對實際需要確定其裁剪的方式。

3結語

綜上所述，對用于物探生產的遙感圖像處理方法進行探討具有十分重要的意義。作為新時期背景下的物探工作者，必須充分意識到加強遙感圖像處理的重要性，并在實際處理中切實加強遙感圖像處理技術的應用，才能不斷地強化和提升遙感圖像的處理水平。

參考文獻：
[1]王文爭，劉金萍，張延同。用于物探生產的遙感圖像處理方法[J].石油儀器，2011（4）：44-46+9.