(1)大氣校正
遙感成像過程中會產生輻射畸變，主要是由於傳感器接收地面物體電磁輻射能量時電磁波在大氣中的傳播，以及傳感器測量時太陽位置和角度條件、大氣條件和地形條件以及傳感器本身性能的影響，使傳感器接收的電磁波能量與目標本身輻射的能量不壹致，導致成像過程中出現各種畸變。輻射畸變會對圖像的使用和理解產生壹定的影響，必須加以糾正或消除。大氣校正是為了消除或減小成像過程中目標對太陽光和輻射的吸收和散射所造成的輻射畸變。在遙感數據的預處理階段，大氣校正主要是通過分析遙感數據各波段的統計特性，利用波段數據的統計分析來去除大氣影響的壹種校正方法。它不需要太多的已知參數，可操作性強，主要包括直方圖法和回歸分析法。
1.直方圖方法
直方圖法的基本原理是假設圖像中的水體、地形陰影等低輻照度區域的DN值理論上應該為0(尤其是在較長的波段)，但當有大氣影響時，低輻照度區域的像素的DN值不會為0，這會導致直方圖產生漂移值A(圖4-5)。波長越短，散射效應越強，A值越大。這種差異是由大氣影響(距離輻射)造成的。此時圖像中最小的DN值A就是大氣影響值，可以從圖像中每個像素的DN值中減去。
圖4-5直方圖法大氣散射校正示意圖
2.回歸分析方法
回歸分析的基本原理是假設長波段圖像中低輻照度區域的大氣影響(距離輻射)近似為零，通過對待校正波段和長波段圖像的DN散射數據進行線性回歸分析得到大氣影響值，從待校正波段中每個像素的DN值中減去大氣影響值。
圖4-6回歸分析校正大氣散射示意圖
例如，諸如TM4、TM5和TM7的紅外波段圖像被作為沒有散射影響的標準圖像。在待校正大氣散射的可見光波段圖像上，找出最暗的圖像，如山影或其他暗黑色地物，然後在相應的紅外波段圖像上找出相同的地物，再取出可見光和紅外圖像的灰度值數據進行對比分析。現在以TM2和TM4為例，TM4的灰度值作為X軸，TM2的灰度值作為Y軸進行點畫。點畫結果中有很多離散點，它們的x、y坐標值分別代表紅外(TM4)和可見光(TM2)圖像中對應像素的灰度值，基本上是線性結構的形式(圖4-6)。回歸線可以用壹組點來擬合。也就是
y = a + bx
其中:X和Y分別是TM4和TM2的灰度值；a和b是回歸線的截距和斜率。然後利用獲得的地物數據，用最小二乘法進行直線擬合，可以得出A和B為
遙感地質學
其中:n是地面物體目標的像素數；它是TM4和TM2影像上所選地物灰度的平均值。
找到a和b後，確定回歸方程，其中常數a(截距)為待校正值，即TM2灰度值減去a得到校正圖像。類似地，可以獲得並校正其他可見光波段圖像的大氣散射校正值a。
大氣校正會增加圖像的對比度，消除霧霾(特別是在短波波段)，所以在進行比值增強、色彩合成等處理時，更需要提前進行校正。
(2)幾何校正
1.幾何校正的原理
在遙感圖像獲取過程中，由於多種原因，目標相對位置的坐標關系在圖像中發生變化，這種變化稱為幾何畸變。幾何畸變的原因主要包括:遙感平臺的工作姿態(如衛星的高度和速度、俯仰、滾轉和偏航)；遙感器的工作性能(掃描速度不均勻，掃描線交錯等。);地球自轉的影響；地球表面曲率和地表起伏的影響；全景失真等等。
糾正各種原因引起的幾何畸變是幾何糾正的基本內容，其目的是糾正系統和非系統因素引起的影像幾何畸變，以實現糾正後的影像與地形圖、標準影像、地圖或其他地圖資料的空間配準。圖像的幾何校正需要根據圖像中幾何變形的性質、可用的校正數據和應用目的來確定合適的校正方法。根據校正的級別、順序和實施方法，可以采用不同的遙感圖像幾何校正處理方案。
遙感圖像的幾何校正包括粗校正和精校正。粗校正壹般由地面站處理，也叫系統級幾何校正。它只是進行系統誤差修正，即利用衛星提供的軌道和姿態參數，以及地面系統中的相關處理參數，對原始數據進行幾何修正。粗校正對校正傳感器內部畸變非常有效，但處理後的圖像仍有較大殘差，需要對遙感圖像進行進壹步處理，即幾何精校正。幾何精校正是在粗校正的基礎上進行的，可以由地面站完成，也可以由用戶完成。幾何精校正是利用地面控制點進行的幾何校正。它利用壹個數學模型來近似描述遙感影像的幾何畸變過程，利用畸變的遙感影像與標準地圖之間的壹些對應點(控制點)來獲得這個幾何畸變模型，然後利用這個模型進行幾何畸變校正。這種校正不考慮畸變的具體原因，只考慮如何利用畸變模型校正圖像。在幾何校正過程中，利用地面控制點來修正系統的幾何校正模型，使其能夠更準確地描述衛星與地面位置的關系。這裏所說的幾何校正主要是指幾何精校正。
2.幾何精校正的實現方法。
幾何精校正的實現方法有直接轉換法和重采樣法。兩者最大的區別在於變形空間和標準空間的定義不同。
重采樣是壹個圖像復原的過程，即首先從離散的數字圖像中盡可能地重構出壹個代表目標場景的二維連續函數，可以把它想象成壹個由不同亮度值組成的面，然後根據這個亮度值面按照新的像素間距和位置進行采樣。在具體實現中，重采樣方法的幾何精校正包括兩個過程，即像素幾何位置的確定和像素亮度值的確定。
(1)像元幾何位置的確定:幾何精校正直接參照地形圖(地理坐標)，綜合校正各種因素引起的幾何畸變，可顯著提高數字影像的幾何精度，不僅是後續解譯制圖所必需的，也是不同影像配準和多信息復合的基礎。因此，提高校正處理本身的精度是非常重要的。關鍵是正確選擇幾何控制點，盡量選擇那些位置準確、與周圍區域差異顯著、範圍較窄的圖像，最好是孤立像素。比如河流的幹支流交匯處、轉彎處、獨立的小水體、特征明顯的地形點、坡折點等等。因為水在近紅外的反射極低，在數字圖像上亮度幾乎為零，很容易確定，所以我們要用近紅外波段的圖像(TM4/ ETM4，ETM5/TM5，ETM7/TM7等。)來選擇控制點。控制點的數量要適中，在圖像上均勻分布，位置精度壹般應小於0。5像素。
(2)像素亮度值的確定:標準空間中像素坐標(x，y)對應的變形空間中軛點處像素的坐標(u，v)壹般不是整數，所以標準空間(輸出圖像)中坐標為(x，y)的像素的DN值必須由變形空間中插值點(u，v)附近的幾個像素來確定。插值方法包括最近鄰法、雙線性插值法和三次卷積插值法。其中，最近鄰法以變形空間中最接近插值點(u，v)的像素DN值作為標準空間中坐標(x，y)的像素DN值；雙線性插值法是在變形空間中對插值點(u，v)周圍的四個像素點的DN值進行雙線性插值。三次卷積法是利用無限卷積函數的代換多項式，在變形空間中對插值點(u，v)周圍的16個像素點的DN值進行插值。以上三種插值方法各有優缺點。最近鄰圖像的光譜信息基本不變，但幾何精度稍差。雙線性插值法幾何精度高，但容易丟失壹些高頻信息。三次卷積法幾何精度高，光譜信息基本不變，但計算量大。在實際操作過程中，用戶必須根據實際需要選擇合適的插補方法。
(3)投影變換、圖像拼接和圖像分幅
1.投影變換
投影變換是指將壹幅圖像從壹種地圖投影方式變換到另壹種地圖投影方式，其主要目的是以人為指定的投影方式進行繪圖。所謂地圖投影，就是將地球參考橢球面按照壹定的規律變換成地圖平面。根據地圖投影的知識，在經過天文、大地、重力測量確定了地球參考橢球的形狀、體積和各種參數後，可以根據地面點的經緯度(l，b)換算成任意地圖投影下的地圖坐標(x，y)。目前遙感平臺搭載的定位系統使得獲取的遙感數據具有空間坐標信息，投影方式多為UTM投影(通用橫軸墨卡托投影)，而我國的基本比例尺地形圖是基於克拉索夫斯基參考橢球的高斯-克魯格投影，因此用戶壹般需要做的就是對獲取的數據進行投影變換，以滿足繪制工作空間的需要。
2.圖像拼接
圖像拼接是指將幾幅單場景圖像拼接成壹幅全新的圖像。其目的是滿足大範圍遙感解譯和制圖的需要。此外，有時我們對兩幅圖像的接合處感興趣，這意味著將單場景圖像拼接成壹幅新圖像。理想的拼接應該使相鄰圖像的重疊部分在幾何和輻射特性上完全壹致。因此，拼接的效果主要取決於相鄰圖像之間在幾何和輻射特性上的差異，其中單景圖像數據的相位是壹個關鍵因素。在實際的鑲嵌工作中，我們要盡可能的收集同相或者相近季節的數據進行鑲嵌。
3.圖像取景
影像分幅是指根據工作空間的空間範圍對遙感影像進行裁剪，多用於遙感影像制圖。圖像取景主要包括經緯取景和矩形取景。目前，經緯度分幅是地形圖和小比例尺地圖中使用的主要分幅方法。在操作上，需要借助其他GIS軟件生成分幅剖面圖(例如使用MapGIS軟件生成標準框架)，然後使用分幅剖面圖切割圖像。每幅按經緯度劃分的圖幅都有明確的地理參考，便於檢索，適合大比例尺、批量專題制圖。矩形框是實際工作中經常涉及的圖像預處理過程之壹，常用於某壹工作區域的單幅遙感圖像的制圖與解譯。