遥感图像几何纠正

第三章遥感图像的几何纠正教学目标1、使学生了解引起遥感图像几何畸变的原因及其进行遥感图像几何纠正的必要性；2、使学生掌握理解进行遥感几何纠正的原理与方法；3、要求学生通过本章的学习可以熟练使用ENVI进行遥感数字图像的几何纠正；教学内容：1、几何纠正的概念2、引起几何畸变的原因3、遥感图像几何纠正的原理与方法4、在ENVI中进行影像到影像的配准实践一、遥感图像几何纠正的概念：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,以及地球曲率,空气折射等的影响,形成的图像常有畸变,几何纠正即消除遥感图像中所包含的几何畸变的过程。通常有两个叫法：1、图像配准(Registration)：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。2、图像校正(Rectification)：组地面控制点，的校正。对一幅图像进行地理坐标在应用之前，进行遥感图像几何纠正变形纠正后，才能信息进行各种分析，制作满足两侧和定位要求的各类地球资源及环境的遥感专题图；第二，当应方式、不同光谱范围以及不同成像时间的各种同一区域复合图像数据来进行计算机自动分类、地物特征的变化监测或其他应用处理时，必须进行图像间的几何配准，保证各不同图像间的几何一致性；第三，利用遥感图像进行地形图测图或更新对遥感图像的几何是很必要的。第一，对遥感原始图像进行几何对图像用不同遥感纠正提出了更严格的要求。几何纠正的类型：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二、引起遥感图像几何畸变的原因1、遥感平台位置和运动状态变化引起的畸变无论是飞机还是卫星，运动过程中都会由于种种原因产生飞行姿势的变化（如：航高、航速、仰俯、翻滚、偏航等）从而引起图像变形；2、地形起伏引起的几何畸变当地形存在起伏时，会产生局部像点的位移，使原本应是地面点的信号被同一位置上某一高点的信号所代替。由于高差的原因，实际像点距像幅中

心的距离相对于理想像点距像幅中心的距离移动了一点。3、地球表面曲率引起的几何畸变地球是椭球体，因此其表面是曲面，这一曲面的影响主要体现在两个方面，一是像点位置的移动，二是像点对应于地面宽度不等。当扫描角较大时，影响尤为突出，造成边缘景物在图像显示时被压缩。4、大气折射引起的几何畸变大气对电磁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。5、地球自转引起的几何畸变卫星前进过程中，传感器对地面扫描获取影像时，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。三、遥感图像几何纠正的原理与方法通常，遥感图像接收部门在收到图像时，会根据卫星轨道方程将卫星的位置、姿态、轨道、及扫描特征作为时间的函数加以计算，以获得传感器的位置和姿态，并在此基础上进行几何粗纠正。当用户拿到图像时，进行的几何纠正是精纠正，即根据已知地面控制点坐标和图像中的对正的地理参考之间的关系，并利用该关系式对整幅影像遥感图像几何纠正的过程：应像元坐标建立含有畸变影像和要纠进行几何纠正。输入原始数字图建立纠正变换函确定输出影像像输元几何位元的纠灰度重采样出准备工作正数像置变字影范围像数换像如上图示，在精纠正的时候最重要的重采样。一）像元几何位置变换找到一种数学关系，建立变换前图像坐标（x，y）与变换后图像坐标（u，v）的关系，通过每一个变换后图像像元的中心位置计算出变换前对应的像元坐标点，通常，整数uv的像元点在原图像坐标系中一般不在整数点上，即不在原图元的中心。得到变换关系后，对建立几何变换关系的方法：多项式法。通常，图像的几何变形可以看作是挤两个过程是：像元几何位置变换和灰度像像图像逐行逐点进行计算在原始图像中的位置。压、扭曲、缩放、偏移以及更高次基本变形的综合作用的结果。这些变形均可用多项式模型来概括。1）一次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*YbYw=b0+b1*Xb+b2*Yb2）二次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb^2+a3*Yb^2+a5*Xb*YbYw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb^2+b3*Yb^2+b5*Xb*Yb3）三次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb^2+a3*Yb^2+a5*Xb*Yb+a6*Xb^3+a7*Yb^3+a8*Xb^2*Yb+a9*Xb*Yb^2Yw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb^2+b3*Yb^2+b5*Xb*Yb+b6*Xb^3+b7*Yb^3+b8*Xb^2*Yb+b9*Xb*Yb^21）最近邻法：将最近像元的亮度值直接赋给计算后的像元。(k,l(x,y)2）双线性内插法：g(i,j)g(i,y)g(i,j+lg(x,y)g(i+1,j)g(i+1,g(i+1,j+l像元（x，y）的亮度g（x，y）可以跟据其周围的四个像元（i，j）(i,j+1),(i+1,j),(i+1,j+1)求出.3)三次卷积内插法：(i-1,j-1)(i-1,j+2)(x,j-1)(x,j+2)(x,y)(i+2,j+2)(i+2,j-1)像元（x，y）的灰度可以根据其周围9个像元的灰度求出。这三种方法中，最近临法不引入新的像元值，适合分类前使用，有利于区分植被类型，确定湖泊浑浊程度，温度等，而且计算简单，速度快，缺点是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；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，优点是图像平滑，无台阶现象；线状特征的块状化现象减少；空间位置精度更高，缺点是像元被平均，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，边缘被平滑，不利于边缘检测。三次卷内积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，优点是高频信息损失少，可将噪声平滑,对边缘有所增强,具有均衡化和清晰化的效果，缺点是破坏了原来的像元值,计算量大。三、在ENVI中进行影像到影像的配准实践1、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数量越多，校正的可靠性越高。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，我们所征,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.RMS（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个控制点几何纠正的精度.RMS误差。估算坐标和原坐标之间的差值大小代表了其每xi和yi是输入的原坐标；xr和y是逆变换后的坐标。r通过计算每个控制点的RMS,即可检查有较大误差的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误差参考像元与逆转换像元之间的距离是1个像元。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),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。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，最近邻采样纹理信息。因此，当纹理信息为分类主要信息时，不宜选用将严重改变原图像的最近邻采样。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中均是可以选择选择MAP>registration>selectGCPS:imagetoimage(因为两幅均为影像,如果一幅是图像另一幅是地图,则选择imagetomap)选好一个点后就用addpoint,当然不好的点还可以删掉,