第4.3遥感数据的校正

遥感概论

主讲：施新程信阳师范学院城市与环境科学系464000

教材：《遥感导论》梅安新等高等教育出版社电子教案§4.3

遥感数据的校正

§1

辐射校正§2

几何校正§3

镶嵌处理本章提要（…)本章主要分析遥感数据获取过程中产生的辐射畸变、几何畸变的原因和校正的方法，多幅遥感数据的拼接处理方法。这些都是遥感数据的预处理。

§4.3.1辐射校正一、遥感图像的辐射误差主要有三个因素传感器的光电变换（…)大气的影响(…)光照条件(…)传感器在光电变换的过程中，对各波段的灵敏度是有差异的，也就是说，传感器对各波段的光谱响应是不同的，由此造成辐射畸变。另外，传感器的光学镜头的非均匀性，会引起边缘减光，也会造成图像辐射的畸变。

地物（目标物）的辐射（反射）经过大气层时，与大气层发生散射作用和吸收作用。吸收作用直接降低地物的辐射能量，引起辐射畸变。散射作用除降低地物的辐射能量外，大气散射的部分辐射还会进入传感器，直接叠加在目标地物的辐射能量之中，成为目标地物的噪声，降低了图像的质量。光照条件的不同也会引起辐射畸变，如太阳高度角、地面坡度等，都会引起辐射的畸变。

二、镜头辐射畸变的校正

在使用透镜的光学系统中，由于透镜光学特性，其镜头中心和边缘的透射光强度不一致，使同类地物在图像上不同位置有不同的灰度值，一般是边缘部分比中间部分暗。在这类光学系统中，一幅图像上各像点光的强度分布符合以下规律：

Ep=E0cos4θ

镜头的辐射畸变图示§4.3.1辐射校正三、光电变换的辐射误差校正光电变换的扫描仪，辐射误差主要有两类：(1)光电转换误差；(2)探测器增益变化引起的误差。

对于该两项误差，卫星接收站地面处理系统通常采用楔校准模型和增益校准模型，对卫星图像进行处理，消除传感器的光电转变辐射误差和增益变化的误差。§4.3.1辐射校正以陆地卫星（Landsat）可见光波段为例，校准模型为：

式中：Vr为未校正的输入亮度值；Vc为校准后的输出亮度值；为回归分析所决定的系数，反映了传感器传输特性的增益；K为太阳角校正系数。§4.3.1辐射校正对于Landsat卫星的MSS图像和TM图像按下式进行增益变化校正：

式中：V——已校正过的数据；

Dmax

——校正系数，对于MSS为127，对TM为255；

Rmax——探测器能够输出的最大辐射亮度；

Rmin——探测器能够输出的最小辐射亮度；

R——传感器输出的未校正辐射亮度。

MSS和TM图像的增益系数§4.3.1辐射校正MSS的Rmax

和Rmin波段Rmax

和Rmin

Landsat-2Landsat-3Landsat-4Landsat-540.08/2.630.04/2.500.04/2.380.04/2.3850.06/1.760.03/2.000.04/1.640.04/1.6460.06/1.520.03/1.650.05/1.420.05/1.4270.11/3.910.03/4.500.12/3.490.12/3.49TM的Rmax

和Rmin

波段Rmax

和Rmin

1-0.0099/1.0042-0.0227/2.4043-0.0083/1.4104-0.0194/2.6605-0.00799/0.58736-0.00375/0.359570.1534/1.896四、辐射值校准流程图CCT回归计算滤波处理校准处理CCTCiDi

ViVi

αn

bn

αs(n)

bs(n)辐射值校准流程图CCT

回归计算

滤波处理校准处理CCT§4.3.1辐射校正五、大气散射校正大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程。大气校正的方法:利用辐射传递方程进行大气校正；利用地面实况数据进行大气校正；利用辅助数据进行大气校正。实际像场大气的校正：波段对比分析（直方图法）；大气参数测量；野外现场波谱测试（回归分析法）。§4.3.1辐射校正直方图法

如果在某一像场中存在亮度值为零的目标地物，地物是平静清洁的水面或地形阴影区，则任一波段亮度值都应为零。所以只要对选择区域内波段的图像进行灰度统计给出其直方图，则直方图上频率最小的灰度值就是大气改正值。大气校正就是移动直方图的最小值至零值位置。调整前直方图

亮度值

亮度值调整后直方图像元数百分比/%像元数百分比/%回归分析法回归分析校正法六、太阳高度角的辐射误差校正太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。太阳的高度角θ可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定，即：

sinθ=sin·sinδ±cos·cosδ·cost

太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来实现的。多光谱图像上的阴影可以通过图像之间的比值予以消除。比值图像是用同步获取的相同地区的任意两个波段图像相除而得到的新图像。§4.3.1辐射校正七、地形坡度辐射误差校正太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐射亮度和地面倾斜度有关。若处在坡度为α的倾斜面上的地物影像为g（x，y），则校正后的图像f（x，y）为：

由上式看出，地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的DEM数据，校正较为麻烦，一般情况下对地形坡度引起的误差不做校正。§4.3.1辐射校正§4.3.2几何校正

一、遥感图像的几何变形有两层含义一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。(1)遥感器本身引起的畸变遥感器本身引起的几何畸变与遥感器的结构、特性和工作方式不同而异。这些因素主要包括： 1）

透镜的辐射方向畸变像差； 2）透镜的切线方向畸变像差； 3）

透镜的焦距误差； 4）

透镜的光轴与投影面不正交； 5）

图像的投影面非平面； 6）

探测元件排列不整齐； 7）

采样速率的变化； 8）

采样时刻的偏差; 9)扫描镜的扫描速度变化。MSS举例例如扫描形式成像的MSS，产生的几何畸变主要是由于扫描镜的非线性振动和其它一些偶然因素引起的。在地面上影响可达395米。

全景畸变：遥感图像坐标系统影响图像变形的外部因素包括:(A)卫星姿态引起的图像变形 (B)动态扫描图像的变形 (C)地球曲率 (D)大气折射

(E)地形起伏

(F)地球自传(2)外部因素引起的误差1)遥感器坐标系统S-UVWU轴:遥感器飞行方向V轴:垂直于U轴W轴:垂直于UV平面2)地面坐标系统O-XYZZ轴:原点处天顶方向XY平面垂至于Z轴3)图象坐标系统o-xyfxyf分别平行于UVW轴遥感图象坐标系统(A)卫星姿态引起的图像变形位移变化高度变化速度变化偏航变化俯仰变化侧翻变化(dα)

(dω

)

(dκ

)

(B)动态扫描图像的变形

地球曲率引起的像点位移类似于地形起伏引起的像点位移。Δh看作是一种系统的地形起伏，就可以利用像点位移公式来估计地球曲率所引起的像点位移。地球曲率的变形(图示)(C)地球曲率地球曲率的变形图示

整个大气层不是一个均匀的介质，因此电磁波在大气层中传播时的折射率也随高度的变化而变化，使电磁波传播的路径不是一条直线而变成了曲线，从而引起像点的位移，这种像点移位就是大气折光差（参见下一页示图）。对侧视雷达图像的影响（…)。

侧视雷达是按斜距投影原理成像的。雷达电磁波在大气中传播时，一方面会因大气折射率的变化而产生路径弯曲，使传播路径变长；另一方面使电磁波传播速度减慢，传播时间增加。

(D)大气折射大气折光差示图(E)地形起伏引起的误差(F)地球自传引起的误差(3)处理过程中引起的畸变遥感图像再处理过程中产生的误差，主要是由于处理设备产生的噪声引起的。传输、复制、光学数字

遥感图像的几何粗处理和精处理。遥感图像的几何纠正按照处理方式分为光学纠正和数字纠正。光学纠正主要用于早期的遥感图像的处理中，现在的应用已经不多。除了对框幅式的航空照片（中心投影）可以进行比较严密的纠正以外，对于大多数动态获得的遥感影像只能进行近似的纠正。主要介绍数字图像的几何纠正。二、几何变形的校正几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。

几何粗校正是针对卫星运行和成像过程中引起的几何畸变进行的校正，即卫星姿态不稳、地球自转、地球曲率、地形起伏、大气折射等因素引起的变形。几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。二、几何变形的校正系统几何校正（…)。数字图像几何校正也称图像纠正，其目的是改正原始影像的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。基本环节有两个：一是像素坐标变换；二是像素亮度重采样。按图像引起几何畸变的原因，推导出畸变校正公式，这类校正公式一般与传感器的有关参数、传感器的位置、姿势等数据有关，将这些数据代入公式对原始图像进行几何校正，叫做系统性校正。

（一）几何校正方法（一）坐标关系

数字图象几何纠正：通过计算机对离散结构的数字图像中的每一个像元逐个进行纠正处理的方法。这种方法能够精确地改正动态扫描图像的误差。

基本原理：利用图像坐标和地面坐标（另一图像坐标、地图坐标等）之间的数学关系，即输入图像和输出图像间的坐标转换关系实现。

几何校正方法数字图像纠正的处理过程框图准备工作

输入原始数字图像

建立纠正变换函数

影像范围确定输出

逐个像素的几何位置变换像素亮度值重采样

输出纠正后的图像

效果评价

直接纠正方法:从原始图像，依次对每个像元根据变换函数F（），求得它在新图像中的位置。并将灰度值付给新图像的对应位置上。间接纠正法:是反解变换方法。从新图像中依次每个像元，根据变换函数f()找到它在原始图像中的位置，并将图像的灰度值赋予新图像的像元。直接法和间接法纠正方案直接间接纠正方案示意图（二）灰度重采样

纠正后的新图像的每一个像元，根据变换函数，可以得到它在原始图像上的位置。如果求得的位置为整数，则该位置处的像元灰度就是新图像的灰度值。如果位置不为整数，则有几种方法： 1)最近邻法 2)双线性内插法

3)三次卷积法

几何校正方法1)

最近邻法：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。

(二)灰度重采样2）双线性法：以实际位置临近的4个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为：

(二)灰度重采样3）三次卷积法以实际位置临近的16个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为：

(二)灰度重采样

PSF三次样条函数

sinc函数几种采样方法的优缺点： 1)最近邻法：计算简单，一般情况下可接受，灰度级细微变化，保留原始数据。 2)双线性插值：计算，效果，细节丧失；斜率

(二)灰度重采样表征空间位置的可靠性，道路交叉点，标志物，水域的边界，山顶，小岛中心，机场等。同名控制点要在图像上均匀分布；特征变化大的