基于高分辨率航片的土地覆盖分类

1、一、影像的配准及几何纠正陈声海 生地楼354 电E-Mail: csh801206配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像的校准，以使两幅图像中的同名像元配准；图像纠正：借助于一组地面控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正，也称为地理参照；目的 : (1) 在定性应用遥感时,例如我们想动态监测湖泊形状和面积的变化,必须通过配准才能使图像之间具有可比性,从而达到我们的研究目的.(2) 在遥感的定量研究中,例如要反演所感兴趣地方的参数,也需要通过配准才能确定具体的目标.实际上,配准就是一种几何纠正由于搭载传感器的平台(如飞机,卫星)的姿态,速度等的不稳定,以及地球曲

2、率,空气折射等的影响,形成的图像常有畸变,所以要进行几何纠正,我们常常通过配准实现(对于山区,可采用正射纠正)类型(1) 把畸变图像往地形图上配(2) 把畸变图像往底图上配(3) 把畸变图图像相互之间配原理(一) 多项式纠正模型:(1) 一次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*YbYw=b0+b1*Xb2*+bYb(2) 二次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb2+ a4*Yb2+a5*Xb*YbYw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb2+ b4*Yb2+b5*Xb*Yb(3) 三次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb2+ a4*Yb2+a5*Xb*Yb+

3、a6*Xb3+a7*Yb3+a8*Xb2*Yb+a9*Xb*Yb2Yw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb2+ b4*Yb2+b5*Xb*Yb+b6*Xb3+b7*Yb3+b8*Xb2*Yb+b9*Xb*Yb2求系数:通过寻找控制点（GCP）去求系数，有几个未知数就至少要几对控制点！一次至少要3对，二次至少要6对，三次至少要10对。有个经验式: GCPmin=(t+1)(t+2)/2其中t为多项式的次数,GCP单位为控制点的”对数”; 当然我们还可以找更多的控制点去求统计意义上的最优系数.(二) 此外在ENVI中还提供了另外两种方法(感兴趣的可以看ENVI手册) RST(旋转、缩放和平移

4、) 三角测量选取控制点:在几何校正中，GCP点的选择是最重要，也是工作量最大的，对于一个精确的校正必须使用精确的地面控制点，图像中所有其它点的校正坐标均由地面控制点外推所得。被定位的地面控制点必须散布在整幅图像上，GCP点分布越均匀，数量越多，校正的可靠性越高。 我们所选的点在图像上要容易辨认，地面上最好可以实测，具有较固定的特征,不会随时间的变化而变化(例如城市的十字路口).另外在没有经过地形纠正的图像上选取控制点时,应在同一地形高度上进行(即要先消除地形的影响,可以用正射纠正). 同时也可以有选择的去除一些效果不好的控制点，以达到最佳效果.控制点的精度和选取的难易程度是与图像的质量,地物的

5、特征及图像的空间分辨率密切相关的.控制点好坏的评价标准:RMSRMS（均方根）误差是在用转换矩阵对一个GCP作转换时，所期望输出的坐标与实际输出的坐标之间的偏差。估算坐标和原坐标之间的差值大小代表了其每个控制点几何纠正的精度.RMS误差用计算距离的方程求得：xi和yi是输入的原坐标；xr和yr是逆变换后的坐标。通过计算每个控制点的RMS,即可检查有较大误差的地面控制点,又可得到累积的总体均方根误差.。RMS误差以坐标系统的距离来表示。如果原坐标是数据文件坐标，那么RMS误差是用像元数的距离.例如，RMS误差是1意味着参考像元与逆转换像元之间的距离是1个像元。 通常我们会指定一个可以接受的最大总

6、RMS误差,如果实际的超过了这个,则需要删除具有最大RMS误差的地面控制点(但是在实际情况中, 如果图像的某一特殊区域只有一个GCP，那么剔除它可能导致更大的误差),必要时选取新的控制点或调整旧的控制点;改变坐标变换函数式重新计算多项式的系数;重新计算RMS误差。（1）最邻近像元法重采样 由于输出图像的像元点在输入图像中的行列号不是或不全是整数关系,所以需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置,对原始图像按一定规则重新采样,进行亮度值的插值运算,建立新的图像矩阵.常用的内插方法有:(1) 最邻近法: 将最邻近的像元值赋予新像元. 优点: a 不引入新的像元值 ，适合分类前使用； b 有利于

7、区分植被类型，确定湖泊浑浊程度，温度等； c 计算简单，速度快 缺点:最大可产生半个像元的位置偏移,改变了像元值的几何连续性，原图中某些线状特征会被扭曲或变粗成块状 .(2) 双线性内插法 : 使用邻近4个点的像元值,按照其据内插点的距离赋予不同的权重,进行线性内插.优点:a 图像平滑，无台阶现象。线状特征的块状化现象减少；b 空间位置精度更高缺点:a 像元被平均，有低频卷积滤波效果,破坏了原来的像元值,在波谱识别分类分析中,会引起一些问题。b边缘被平滑，不利于边缘检测。(3) 三次卷积内插法 : 使用内插点周围的16个像元值,用三次卷积函数进行内插.优点: 高频信息损失少，可将噪声平滑,对边

8、缘有所增强,具有均衡化和清晰化的效果缺点: 破坏了原来的像元值,计算量大. 内插方法的选择除了考虑图像的显示要求及计算量外，在做分类时还要考虑内插结果对分类的影响,特别是当纹理信息为分类的主要信息时。研究表明，最近邻采样将严重改变原图像的纹理信息。因此，当纹理信息为分类主要信息时，不宜选用最近邻采样。双线性内插及三次卷积内插将减少图像异质性，增加图像同质性，其中，双线性内插方法使这种变化更为明显。 这几种方法在ENVI中均是可以选择的.通过具体的例子说明一下ENVI中配准的实现过程: 先打开两幅图选择MAP>registration>select GCPS:image to ima

9、ge(因为两幅均为影像,如果一幅是图像另一幅是地图,则选择image to map)点击OK就可以在两幅图上进行选点了控制点的颜色可以在窗口的file>preferences中修改选好一个点后就用add point,当然不好的点还可以删掉,用hide list ,可以打开所选点的列表从此表中,我们可以看到各点的X轴和Y轴误差,以及RMS误差,而在中,我们可以看到总的RMS选好点后,做保存想要看看配准的结果是否好,可以使用影像窗口中的tools>link>link displays进行纠正: 选择MAP>registration>warp from GCPS:ima

10、ge to image输入待纠正的图像和基准的图像在warp method中可以选择多项式,三角测量,RST重采样中可以选择上面介绍的三种方法二、影像的裁剪配准后，两影像具有相同的空间分辨率。由于两影像所覆盖的范围不一致（.tif格式影像范围大），我们应对影像进行裁剪。裁剪的方式：1、 直接在影像上进行窗口移动切割；2、 输入行列号进行切割；3、 利用一副影像对另一幅影像进行切割；本实验以利用影像对影像的切割为例：利用ENVI打开待切割的影像及用来切割的子影像，打开Basic ToolsResize Date，在如下对话框中选择待切割的影像（范围大的影像），并选择“Spatial Subset

11、”按钮，如图所示： 再弹出来的对话框中选择“file” 接着在弹出来的对话框中选择，用以切割其它影像的子影像，并选择“OK” 在接下来的对话框中连续选择“OK”，就可以选择路径进行保存。 把配准后的航片以及切割后的快鸟影像保存为JPEG格式，为了进一步在MAPINFO中进行目视解译。 三、利用MAPINFO进行地物的数字化屏幕数字化，实际上是对象之间的操作，应用到了对象之间操作的精华。 1) 打开已经配准好的底图 由于目标影像没有经纬度信息，所以在打开的时候选择non-earth投影，并以“米”为单位，如下图所示： 2) 新建一个图层（只需要选择“Add to Current Mapper”

12、） 3) 创建一个字段：边界（Character , 10），并保存为“边界” 4) 点击右键，使新建图层“边界”可编辑。 5）在新建的图层中进行数字化：利用Drawing工具条，首先可以先进行点、线、面、文本的显示风格设置，然后进行数字化。数字化边界时，点击Drawing工具条上的进行设置，然后点击 ，沿着图上的边界（注：数字化公共边界时，以2004年航片的大概范围为准；同一组公共边界只数字化一次），单击鼠标依次绘制，完成后进行保存。如下图所示，是绘制完毕的一公共边界： 重复上面的2）到5）步，建立一“分类”图层；1) 创建两个字段：name（Character , 10）、type（int

13、eger） 4) 保存，新建图层自动加到当前地图窗口中。 5) 使新建图层可编辑。 6) 在新建的图层中进行数字化：利用Drawing工具条，首先可以先进行点、线、面、文本的显示风格设置，然后进行数字化。先绘制面图层，点击Drawing工具条上的 ，沿着图上的边界，单击鼠标依次绘制。如下图所示，是绘制完毕的一建筑： 7) 输入属性信息：使用“Main”工具条中的 按钮点击以上建筑，弹出属性信息对话框，输入完数据后完成录入操作。 8) 保存：切记在数字化完一个对象后，一定要进行保存操作。“File”“Save Table”或快捷键“CtrlS”，出现如下对话框：点击“Save” 空间对象的操作注

14、意：进行空间操作之前，应该使包含空间对象的图层可编辑 。 注意：进行空间对象操作的时候，至少在两个对象之间进行，都要首先把需要空间操作的对象设置成靶子（set target ），然后，才能进行空间操作 。 注意：合并对象的时候，可以不用设置靶子，但必须选中两个或者两个以上的对象 。 1) 使图层可编辑（下面以空间对象的擦除为例） 2) 任意画两个图形（不规则矩形等），并使它们相互交叉 3）选中其中一个对象，设置为“靶子”：“Objects ”“Set Target ”，注意，快捷键为“Ctrl T ”。 4）选中另一个对象。 5）点选“Objects ”“Erase ”，擦除两者之间的部分，即

15、把设成靶子的对象的交集部分擦除。出现选项： 6） “OK ”之后，结果如下： 注释： 1) Split ：用一个对象去把设置成“靶子”的对象分成两部分：交集部 分和剩余部分 2) Erase Outside ：把“靶子”对象在外部的部分擦除，剩下交集部分 。 3) Combine ：把两个对象合并。 4) Buffer ：对选中的对象进行“缓冲区”操作。 在数字化的过程中我们应注意以下一些问题：在数字化时，为了避免数字化过程中由于一个点或一处出错又得重新开始而浪费时间的情况的发生，即使是在面状地物的时候我们也可以先采用“线”化的方法（因为用线进行数字化即使出错了也可以借助于“ESC”键进行返回

16、或对其进行编辑），等该面状地物的边界数字化完之后再对该地物的边界进行编辑转化为面对象；在数字化面状区域时，由于面之间存在公共边，而公共边都需要数字化两遍，这样会很容易出现细碎多边形或悬挂线之类的错误。为了尽量减少这种错误，提高数字化的质量，我们使用空间对象操作中的擦除来进行公共边的处理：假设多边形A和B有公共边，且A已数字化，则在数字化B遇到公共边时，不再按照公共边进行数字化，而是向A的面状区域内延伸，使数字化后的面B与面A在公共线附近相交，然后利用擦除，将B设为目标，再选中A，点击对象擦除,即可把B中与A的交集部分擦除。这样，面B与面A的公共边就完全重合了；为了使我们数字化的四幅图的边界线完

17、全重合，采用的方法与处理面状区域的公共边时相似：在数字化图中的面状区域过程中，遇到边界线时，并不在边界线上进行数字化，而是向边界线以外延伸一部分。数字化全部完成后，采用对象擦除的方法,利用已经数字化好的公共边界线将有关面状区域中与边界线交集以外的部分擦除，只剩下其与边界线的交集部分。这样处理后的四幅图的边界线就完全与公共边界线相一致；当碰到面状对象A内部含有另一面状对象B而要把对象B挖空时，也可以采用对象擦除的办法。选中A设置为目标然后借助于CTRL键选中B，点击对象擦除；当数字化到公共交点附近时可以按住“S”键进行扑捉，以避免公共交点的不重合。四、拓朴关系的建立利用Mapinfo把目标研究区

18、内的所有地物数字化完之后，对图像进行拓朴关系的建议。由于Mapinfo软件不能建拓朴，所以我们必需把“.tab”格式转为coverage的格式以使得能被Arcgis所接受，从而进行拓朴关系的建立。整个过程可以概况为以下几个方面： 数据格式的转换： 线状、面状图层“clean”:在进行完格式转换后就可以对线状、面状的图层进行“clean”以建立拓朴关系具体流程如下：Arctoolbox-Data Management ToolsTopologyclean/build 图层进行“build”:线状、面状图层在经过“clean”后还得进行“build”，而点层数据只能直接进行“build”。 图层检查：进行完拓朴关系之后的图层其属性表格会进行某些些调整，在“clean”的过程中如果设置了容差则软件会自动合并容差之内的点和线，并清除一些细碎多边形。打开建拓朴之后的属性表格与相应图层建拓朴前的属性表格进行对比以检查数字化的精度。然而在对一些图层拓朴前后的属性表格进行比较，我们发现建拓朴后的属性表中出现了若干AERA为0或极小值而且相关字段中没有属性的记录，且对象的总数发生了变化。选中这些AERA