遥感技术与应用-04遥感图像校正课件

遥感技术与应用,学年学期：2010-2011学年第二学期学院：测绘与地理科学学院班级：城规081-2班教师：李玉,2020/6/7,1,2020/6/7,2,第四章遥感图像校正,内容简介,遥感图像的辐射畸变(RadiometricDistortion)遥感图像的辐射校正(CorrectionofRadiometricDistortion)遥感图像的几何畸变(GeometricDistortion)遥感图像的几何校正(CorrectionofGeometricDistortion)遥感图像配准(ImageRegistration),2020/6/7,3,遥感图像的辐射畸变,辐射畸变：图像数据中各种辐射亮度的失真；引起辐射畸变的因素大气层对辐射的影响：进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散射和透射。其中对传感器接收影响较大的是吸收、折射和散射。另外，大气辐射、邻域辐射以及pathradiance也会影响传感器接收。,2020/6/7,4,2020/6/7,5,遥感图像的辐射畸变,传感器引起的畸变由光学系统的特性引起的畸变：在使用透镜的光学系统中，由于镜头光学特性的非均匀性，在其成像平面存在着边缘部分比中间部分暗的现象（减光现象）。,2020/6/7,6,光线以平行于主光轴的方向通过镜头到达像平面O点的光强度为Eo，以与主光轴成角的方向通过镜头到像平面P点的光强度为Ep，EpEocos4。,遥感图像的辐射畸变,2020/6/7,7,扫描成像系统中的辐射亮度不均匀：光线路径长短不同造成的，扫描角越大时，光线路径越长，大气衰减越严重。星（机）下点位置的地物辐射信息的光线路径最短，大气衰减所产生的影响也最小。因此辐射量失真最小。光电变换系统的特性引起的畸变：传感器的光谱响应特性和传感器的输出有直接的关系。在扫描方式的传感器中，传感器接收系统收集到的电磁波信号需经光电转换系统变成电信号记录下来，这一过程也会引起辐射量误差。由光照条件差异引起的辐射误差：太阳高度角、地面的倾斜所造成等,遥感图像的辐射畸变,辐射校正,辐射校正：消除图像数据中辐射畸变的过程；大气层引起的辐射畸变校正：公式计算法、波谱测试回归分析法、波段对照法公式计算法：公式计算法需知道具体天气条件下大气路径辐射率等参数。如果不通过特别的观测，一般很难得到这些数据。波谱测试回归分析法：需要到野外进行与陆地卫星同步的一致测试。,2020/6/7,8,波段对照法:直方图最小值去除法和回归分析法直方图最小值去除法直方图：以统计图的形式表示图像亮度值与像素数之间的关系。在二维坐标系中，横坐标代表图像中像素的亮度纵坐标代表每一亮度或亮度间隔的像素数占总像素数的百分比。,2020/6/7,9,辐射校正,原理：一幅图像中总可以找到某种或某几种地物，其辐射亮度或反射率接近零，例如，地形起伏地区山的阴影处，反射率极低的深海水体处等，这时在图像中对应位置的像元亮度值应为零。实测表明，这些位置上的像元亮度不为零。这个值就应该是大气散射导致的程辐射度值。方法：首先确定辐射亮度或反射亮度应为零的地区，则亮度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度（PathRadiance）增值。校正时，从直方图统计中，找到一幅图像中的最小亮度值；将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善，对比度增强，从而提高了图像质量。,2020/6/7,10,辐射校正,回归分析法回归分析法：是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。方法：在不受大气影响的长波段（La）和待校正的某一短波段（Lb）图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析。是波段a中的亮度为0处波段b中所具有的亮度。可以认为就是波段b的程辐射度。校正的方法是将波段b中每个像元的亮度值减去，来改善图像，去掉程辐射。,2020/6/7,11,辐射校正,2020/6/7,12,由传感器系统引起的辐射校正：一般来说，成像系统造成的误差由传感器研制单位根据传感器的相关参数、利用相关的传感器成像模型进行校正，不需要用户自己校正.,辐射校正,2020/6/7,13,由光照条件差异引起的辐射误差：太阳高度角、地面的倾斜所造成等。太阳高度、地面的倾斜引起的畸变校正，用户可以从遥感卫星地面站生产的数据产品影像头文件中获取相关信息，比如地理经纬度和太阳高度角等，以及DEM数据，来进行该误差的校正。,辐射校正,几何畸变,几何畸变：遥感图像在几何位置上发生了变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则等变化；几何畸变的成因包括遥感平台位置和运动状态变化、地形起伏、地球表面曲率、大气折射、地球自转。,2020/6/7,14,遥感平台位置和运动状态变化航高：在遥感平台运动过程中，会产生相对于原标准航高的偏离。另一方面，卫星运行的轨道本身就是椭圆的，航高始终发生变化。而传感器的扫描视场角不变，从而导致图像扫描行对应的地面长度发生变化。航高越向高处偏离，图像对应的地面越宽。,2020/6/7,15,几何畸变,2020/6/7,16,航速：卫星的椭圆轨道本身就导致了卫星飞行速度的不均匀，其他因素也可导致遥感平台航速的变化。航速快时，扫描带超前，航速慢时，扫描带滞后，由此可导致图像在卫星前进方向上（图像上下方向）的位置错动。,几何畸变,俯仰：遥感平台的俯仰变化能引起图像上下方向的变化，即星下点俯时后移，仰时前移，发生行间位置错动。,2020/6/7,17,几何畸变,翻滚：遥感平台姿态翻滚是指以前进方向为轴旋转了一个角度。可导致星下点在扫描线方向偏移，使整个图像的行向翻滚角引起偏离的方向错动。,2020/6/7,18,几何畸变,偏航：指遥感平台在前进过程中，相对于原前进航向偏转了一个小角度，从而引起扫描行方向的变化，导致图像的倾斜畸变。,2020/6/7,19,几何畸变,地形起伏的影响:当地形存在起伏时，会产生局部像点的位移，使原来本应是地面点的信号被同一位置上某高点的信号代替。由于高差的原因，实际像点P距像幅中心的距离相对于理想像点P0距像幅中心的距离移动了r。,2020/6/7,20,几何畸变,地表曲率的影响:地球是球体，严格说是椭球体，因此地球表面是曲面。这一曲面的影响主要表现在两个方面。像点位置的移动，当选择的地图投影平面是地球的切平面时，使地面点P0相对于投影平面点P有一高差h。,2020/6/7,21,几何畸变,像元对应于地面宽度的不等。由于传感器通过扫描取得数据，在扫描过程中每一次取样间隔是星下视场角的等分间隔。如果地面无弯曲，在地面瞬时视场宽度不大的情况下，L1，L2，L3，的差别不大。但由于地球表面曲率的存在，对应于地面的P1，P2，P3的差别就大得多。距星下点越远畸变越大，对应地面长度越长。,2020/6/7,22,几何畸变,2020/6/7,23,大气折射的影响:大气对辐射的传播产生折射。由于大气的密度分布从下向上越来越小，折射率不断变化，因此折射后的辐射传播不再是直线而是一条曲线，从而导致传感器接收的像点发生位移。,几何畸变,2020/6/7,24,地球自转的影响:卫星前进过程中，传感器对地面扫描获得图像时，地球自转影响较大，会产生影像偏离。因为多数卫星在轨道运行的降段接收图像，即卫星自北向南运动，这时地球自西向东自转。相对运动的结果，使卫星的星下位置逐渐产生偏离。偏离方向如图所示，所以卫星图像经过校正后成为图C的形态。,几何畸变,2020/6/7,25,几何校正,几何校正：从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程，即定量地确定图像上像元坐标（图像坐标）与目标物的地理坐标（地图坐标等）的对应关系（坐标变换式）几何校正一般包括几何粗校正和几何精校正。粗校正及系统误差校正，一般由卫星地面站来完成。粗校正处理后图像仍有较大的残差，需要对图像进行进一步的处理，即几何精校正。,2020/6/7,26,几何精校正包括光学校正和数字纠正两种方法。数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠正处理完成的，其包括两方面：一是像元坐标变换；二是像元灰度值重新计算（重采样）。坐标变换:确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系。包括两种方案：直接法和间接法。,几何校正,2020/6/7,27,直接法：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像元分别计算其在输出（校正后）图像的坐标，坐标变换式为：式中，(x,y)为P点原始图像的行数和列数；(X,Y)为P在新图像中的坐标（即地面坐标系），并把P(x,y)的灰度值重新计算后送到P(X,Y)位置上去。,几何校正,2020/6/7,28,间接法：从空白图像阵列出发，依次计算每个像元P(X，Y)在原始图像中的位置P(x,y)。坐标变换式为：,几何校正,2020/6/7,29,坐标变换式经常采用一阶、二阶、三阶高次多项式。坐标变换式的系数可从控制点的图像坐标值和地图坐标值中根据最小二乘法求出。控制点的选取:几何校正的第一步便是位置计算，首先是对所选取的二元多项式求系数。这时必须已知一组控制点坐标。控制点的选择要以配准对象为依据。以地面坐标为匹配标准的，叫做地面控制点（记作GCP）。有时也用地图作地面控制点标准，或用遥感图像（如用航空像片）作为控制点标准。,几何校正,2020/6/7,30,坐标变换式经常采用一阶、二阶、三阶高次多项式。坐标变换式的系数可从控制点的图像坐标值和地图坐标值中根据最小二乘法求出。一阶多项式法可以纠正线性误差:6未知数，至少需要3个GCPX=aX1+bY1+cY=dX1+eY1+f二阶多项式法可以纠正非线性误差:12个未知数，至少需要6个GCPX=aX22+bY22+cX2Y2+dX2+eY2+fY=gX22+hY22+iX2Y2+jX2+kY2+m,几何校正,2020/6/7,31,三阶多项式法可以纠正非线性误差:20个未知数，至少需要10GCPX=aX33+bY33+cX32Y3+dX3Y32+eX32+fY32+gX3Y3+hX3+iY3+jY=kX33+mY33+nX32Y3+pX3Y32+qX32+rY32+sX3Y3+tX3+uY3+v,几何校正,2020/6/7,32,地面控制点（GroundControlPoint-GCP）选取的原则地面控制点就是在影像上可以精确测量地理坐标的已知点。一般来说，控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点，这很容易通过目视方法辨别，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、湖泊边缘、飞机场、城廓边缘等。特征变化大的地区应多选些。图像边缘部分一定要选取控制点，以避免外推。此外，尽可能满幅均匀选取，特征实在不明显的大面积区域（如沙漠），可用求延长线交点的办法来弥补，但应尽可能避免这样做，以避免造成人为的误差。,几何校正,2020/6/7,33,控制点数目的确定其最低限是按未知系数的多少来确定的。一次多项式有6个系数，就需要有6个方程来求解，需3个控制点的3对坐标值，即6个坐标数。2次多项式有12个系数，需要12个方程（6个控制点）。依次类推，n次多项式，控制点的最少数目为(n+1)(n+2)/2。实际工作表明，选取最少数目的控制点来校正图像，效果往往不好。在图像边缘处，在地面特征变化大的地区，如河流拐弯处等，由于没有控制点，而靠计算推出对应点，会使图像变形。因此，在条件允许的情况下，控制点数的选取都要大于最低数很多。,几何校正,2020/6/7,34,灰度值的重采样：利用未校正图像的亮度值计算校正图像的亮度值。P点的灰度值一般有P点以其邻域点的灰度值决定。常用的亮度值内插方法：最近邻法、双向线性内插法、三次卷积内插法。,几何校正,2020/6/7,35,最近邻域法：用距离投影点最近像元灰度值代替输出像元灰度值。最邻近内插法以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。该方法的优点是不破坏原来的像元值，处理速度快。,几何校正,2020/6/7,36,双线性内插法:投影点周围4个相邻像元灰度值，并根据各自权重计算输出像元灰度值，公式简述为：,几何校正,2020/6/7,37,双三次卷积法：获取与投影点邻近的16个像元灰度值计算输出像元灰度值，公式为：,几何校正,2020/6/7,38,三种方法比较,几何校正,2020/6/7,39,遥感图像的配准,多图像：对地面同一景物的一组遥感图像。多时相图像：由一个传感器在不同时间对地面同一景物进行构像；多传感器图像：由不同传感器在同一时间对地面同一景物进行构像；多波段图像：由同一时间、同一传感器的不同波段对地面同一景物进行构像。,2020/6/7,40,图像配准:将两组或更多组图像进行几何对准，使得同一地区的各个像元可以在数字上或视觉上被叠加起来。被配准的数据可以是多图像的任意一种。图像配准的必要性在许多遥感图像处理应用中，需要对多图象数据进行比较和分析，例如：图像的统计模式识别、变化检测等，这就要求多图像之间在几何上是相互匹配的，即是说多图象上的