预处理几何校正

1、l遥感影像的特征？空间分辨率：像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元光谱分辨率：传感器在接受目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。辐射分辨率：传感器接受波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。在遥感图像上表现为每一像元的辐射量化级。时间分辨率：对同一地点进行采样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重访周期。内容回顾l辐射误差产生原因？内部误差：由传感器响应特性引起的辐射误差内部误差：由传感器响应特性引起的辐射误差外部误差：大气、地面高程、坡度和坡向外部误差：大气、地面高程、坡度和坡向内容回顾l多光谱图像四则运算？加法运算主要用于对同一区域的多幅图像求平均，可以有效地

2、减少图像的加性随机噪声。减法运算提供不同波段或不同时相图像间的差异信息，应用于动态监测及目标识别等工作中。比值运算能压抑因地形坡度和方向引起的辐射量变化，消除地形起伏的影响,增强某些地物之间的反差。内容回顾l多光谱图像增强有哪些主要方法及每种方法的特点？主成分分析：通过函数变换，保留主要信息，降低数据量，增强或提取有用信息的目的变换后的矢量是原有矢量的信息的线性组合，较好地反映了事物的本质特征变换后的矢量的协方差矩阵是对角矩阵，矢量中各分量之间的信息是相互独立的特征值大小反映该方向上主分量所具有信息量的多少及每个分量的相对重要性内容回顾l多光谱图像增强有哪些主要方法及每种方法的特点？缨帽变换：

3、线性变换后坐标轴的方向与植被生长及土壤有密切关系；变换后的前三个分量分别对应亮度、绿度和湿度内容回顾l图像融合的主要方法？l 简单的波段替换方法；l 色彩空间变换图像融合；l 色彩标准化( color normalization) 融合法；l 基于主成分分析(pca) 的融合；l 高频信息逐像元累加融合方法。内容回顾第六章 遥感影像几何处理 引起遥感图像几何畸变的因素 l传感器的原因l遥感平台（卫星）原因l地球本身的原因遥感传感器的构像方程l构像方程是：地物点的图像坐标（x，y）和地面坐标（x，y，z）之间的关系l传感器坐标系统s-uvw 和地面坐标系统o-xyz （地心坐标系）l图像坐标系统

4、 o-xy和地图坐标系统om-xmym 共线条件xyzxyzaasxsyszsnyxzxa- xsya- ys(x,y,-f)(xa,ya,za)mztpytpxtp1sasasazzzyyyxxx共线条件方程sasasazzyyxxzyx1fyxcccbbbaaafyxzyx321321321r)()()()()()()()()()()()(333222333111sssssssssssszzcyybxxazzcyybxxafyzzcyybxxazzcyybxxafx引起遥感图像几何畸变的因素 l 传感器的原因l 遥感平台（卫星）原因l 地球本身的原因传感器l 传感器的位置l 姿态几何畸变：

5、平移缩放旋转偏扭弯曲l外方位元素传感器成像的位置和姿态角，当外方位元素偏离标准位置出现变动时，就会使图像发生变形。遥感影像变形的原因遥感影像变形的原因l 遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。l 地形起伏的影响：产生像点位移。l 地球表面曲率的影响：一是像点位置的移动；二是像元对应于地面宽度不等，距星下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。l 大气折射的影响：产生像点位移。l 地球自转的影响：产生影像偏离l扫描成像的传感器，如mss，产生几何畸变主要是由于扫描镜的非线性振动和其他偶然因素引起的。可能影响可达395米全景畸变和斜距变形几何校正方法l几何校正可分为两种：几何

6、粗校正和几何精校正 l 按照处理方式分为光学校正和数字校正几何粗校正l也称系统级校正l已知图像的构像方程传感器的校正数据 如外方位元素l带入构像公式进行校正几何粗校正l投影中心坐标的测定和解算卫星坐标解算l卫星星历表解算l全球定位系统测定l传感器姿态角测定l扫描角测定几何粗校正l传感器内部畸变l对外部畸变作用不大几何精校正原理l遥感数字影像几何校正是指：l通过计算机对离散的数字图像中的每一个像元逐个进行校正处理的方法。l这种方法能够精确地改正动态扫描图像所具备的各种误差。基本原理l利用图像坐标和地面坐标之间的数学关系。l也就是输入图像和输出图像间的坐标转换关系来实现。基本环节l像素的坐标变换原

7、始坐标(x,y) 纠正后图像坐标 (x,y)l像素亮度值的重采样最近邻法双线性内插双三次卷积内插几何校正的处理过程输入原始数字图像建立纠正变换函数确定输出图像范围逐个像素的几何位置变换像素亮度值重采样输出纠正后的影像多项式纠正l基本思想：图像的变化规律可以看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲等形变的合成。一般多项式纠正公式22012345322367892201234532236789()()()()()()xaa xa ya xa xya ya xa x ya xya yybb xb yb xb xyb yb xb x yb xyb y一次项纠正：改正图像因平移、旋转、比例尺变化和仿射变

8、形等引起的线性变形二次项纠正：在改进一次项的基础上，改正二次非线性变形三次项纠正：改正更高次的非线性变形。系数ai bi 求解：l用可预测的图像变形参数构成（mss）l利用已知控制点的坐标值按最小二乘方法求解。控制点的选择l经纬网点l三角点、水准点、方里网的交点l分布比较均匀，特别是在边界、四角都要有控制点l增加控制点数目和增加多项式次数可以提高精度 ln=1/2(n+1)(n+2)确定图像范围确定分辨率l目的是确定新图像宽度和高度l根据精度要求，在新图像的范围内，划分网格，每个网格点就是一个像元。l行数：m=（y2-y1）/y +1l列数：n=（x2-x1）/x +1 图像亮度或灰度值重采样变换后图像灰度值的确定：l如果输出像元在原始图像的投影坐标值为整数l若不为整数，就要进行重抽样重抽样方法l最近邻法l双线性内插l双三次卷积内插最近邻法l距离实际位置最近的像元的灰度值作为输出图像像元的灰度值双线性内插抽样点p周围4个已知像素的亮度值参加计算双三次卷积抽样点p周围16个已知像素的亮度值参加计算三种方法的优缺点l 最近邻法：算法简单