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文档简介
《遥感原理与制图》遥感图像校正主讲人:王冬梅黄河水利职业技术学院目录CONTENTS遥感图像辐射校正对遥感图像辐射误差进行校正。遥感图像几何校正对遥感图像几何畸变进行校正。0102遥感图像辐射校正对遥感图像辐射误差进行校正。0101.遥感图像辐射校正(1)辐射校正的定义
利用传感器观测目标的反射或辐射能量时,由于太阳位置和角度条件、薄雾等大气条件所引起的失真,传感器得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的,为了正确评价目标的反射或辐射特性,消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程称为辐射校正。遥感图像校正01.遥感图像辐射校正(2)辐射误差产生的原因遥感图像校正大气对电磁波辐射的散射和吸收;太阳高度与传感器观察角的变化;地形起伏引起的辐射强度变化;传感器探测系统的性能差异,影像处理,如摄影处理等。01.遥感图像辐射校正(3)遥感图像辐射校正方法式传感器辐射校正。通常采用内部校准光源和校准,如陆地卫星多光谱扫描仪的辐射校正;影像辐射畸变校正。常采用物理或数学(校正曲线或各种算法)方法,如空间滤波、平滑化,校正各种灰度失真及疵点、灰点、条纹、信号缺失等分布在整个影像上的离散形式的辐射误差。其中大气影响的校正还可通过实测反射辐射通量和影像密度,并对数据进行回归分析来进行校正。遥感图像校正遥感图像几何校正对遥感图像几何畸变进行校正。0202.遥感图像几何校正(1)遥感图像的几何畸变
遥感信息来源于自然界,地球表面的任何事物,本身有着一定的空间分布特征,但经过遥感手段后,这些信息的空间分布被部分歪曲了。遥感图像的几何畸变又称几何变形,是指图像像元在图像中的坐标与其在地图坐标系等参考系统中的坐标之间的差异。遥感图像校正02.遥感图像几何校正(2)几何校正的定义遥感图像校正
图像的几何校正是指从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。也可以说是定量地确定图像上的像元坐标(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)。即把数据投影到平面上,使之符合投影系统的过程。02.遥感图像几何校正
(3)几何校正的基本思路
校正前的图像看起来是由行列整齐的等间距像元点组成的,但实际上,由于某种几何畸变,图像中像元点间所对应的地面距离并不相等。遥感图像校正a.校正前b.校正后02.遥感图像几何校正
(3)几何校正的基本思路遥感图像校正
校正后的图像是由等间距的格网点组成的,且以地面为标准,符合某种投影的均匀分布,图像中格网的交点可以看成像元的中心。a.校正前b.校正后最终目的:确定校正后图像的行列数值,然后找到新图像中每一像元的亮度值。02.遥感图像几何校正(4)几何校正的一般步骤遥感图像校正02.遥感图像几何校正(5)控制点的选取
几何校正的第一步便是位置计算,首先是对所选的二元多项式求系数。这时必须已知一组控制点坐标。1)数目确定
按未知系数的多少来确定的。一次多项式遥感图像校正
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。控制点个数通式:n为多项式的次数02.遥感图像几何校正(5)控制点的选取遥感图像校正
2)选取原则
控制点又称同名点,即在图像上与实地或其他图件相对应的点。原则上,地面控制点应该均匀分散在整个影像上,特别是影像边缘部分,如果许多控制点集中在影像的很小区域,那么我们得到的几何校正的信息就很有限,因此一方面要使控制点的覆盖范围足够分散,另一方面又要处理在有些范围中很难准确定位控制点的问题。02.遥感图像几何校正(5)控制点的选取
2)选取原则一般来说,控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点。如道路交叉口、河流弯曲或分叉处,海岸线弯曲处、湖泊边缘、飞机场、城郭边缘等。特征变化大的地区应多选些,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。遥感图像校正02.遥感图像几何校正(6)几何校正的重采样方法遥感图像校正常用方法:l)对输入图像的各个像元在变换后的输出图像坐标系上的相应位置进行计算,把各个像元的数据投影到该位置上。2)对输出图像的各个像元在输入图像坐标系的相应位置进行逆运算,求出该位置上的像元数据。02.遥感图像几何校正(7)几何校正的主要内插方法遥感图像校正l)最邻近内插法(NN:nearestneighbor):
以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
缺点:最大可产生1/2像元的位置误差。优点:不破坏原来的像元值,处理速度快。02.遥感图像几何校正(7)几何校正的主要内插方法遥感图像校正2)双线性内插法(BL:bi-linear):使用内插点周围的4个观测点的像元值,对所求的像元值进行线性内插。缺点:破坏了原来的数据。优点:具有平均化的滤波效果。02.遥感图像几何校正(7)几何校正的主要内插方法遥感图像校正3)3次卷积内插法(CC:cubicconvolution):
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