第04章 遥感图像校正

遥感数字图像处理第四章遥感图像校正4,

20091.1为什么要校正？原因?4,

20094,

2009大气影响太阳辐射的衰减过程：30%被云层反射回；17%被大气吸收；22%被大气散射；31%到达地面。大气的透射率公式：透射率与路程、大气的吸收、散射有关。4,

20091.2哪些校正？辐射校正由于遥感检测系统、大气散射和吸收等原因引起的图像模糊失真、分辩率和对比度下降等辐射失真；几何校正是由于搭载传感器的遥感平台飞行资态变化、地球自传、地球曲率等原因引起的图像几何益畸变。4,

2009图像畸变的分类辐射畸变：指遥感传感器在接收来自地物的电磁波辐射能时，电磁波在大气层中传输和传感器测量中受到遥感传感器本身特性、地物光照条件（地形影响和太阳高度角影响）以及大气作用等影响，而导致的遥感传感器测量值与地物实际的光谱辐射率的不一致。

几何畸变：当原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时，就产生几何畸变。

4,

20091.3如何校正？理想遥感图像：如实而毫不歪曲地反映地物的辐射能量分布和几何特征的图像图像畸变：实际得到的图像都在不同程度上与地物的辐射能量或亮度分布有差异，即存在着畸变和降质，即图像畸变图像恢复：对一个退化的图像进行处理，使它恢复到原始目标的状态4,

20092.辐射校正什么是辐射校正？引起辐射畸变的因素？如何进行辐射校正？辐射校正的基本步骤。4,

2009辐射校正基本概念辐射定标：传感器探测值的标定过程，用以确定传感器入口处的准确辐射值。辐射校正：消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出辐射能量中的各种噪声。大气校正：指大气散射校正，即消除大气散射对辐射失真的影响。包括大气的消光（吸收和辐射）、天空光照射、路径辐射。4,

2009辐射畸变的主要原因传感器本身的性能引起的辐射误差地形影响和光照条件变化引起的辐射误差大气散射和吸收引起的辐射误差反射、散射、吸收4,

2009AbsorptionofEMenergybytheatmosphere4,

2009ScatteringofEMenergybytheatmosphere4,

2009RelationshipbetweenpathlengthofEMradiationandthelevelofatmosphericscatter4,

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2009三种散射作用瑞利散射：当微粒的直径比辐射波长小得多时，此时的散射称为瑞利散射。散射率与波长的四次方成反比，因此，瑞利散射的强度随着波长变短而迅速增大。紫外线是红光散射的30倍，0.4微米的蓝光是4微米红外线散射的1万倍。瑞利散射对可见光的影响较大，对红外辐射的影响很小，对微波的影响可以不计。多波段中不使用蓝紫光的原因：4,

2009颜色红橙黄黄绿青兰紫紫外线波长0.70.620.570.530.470.40.3散射率11.62.23.34.95.430.0无云的晴天，天空为什么呈现蓝色？朝霞和夕阳为什么都偏橘红色？4,

2009米氏散射：当微粒的直径与辐射波长差不多时的大气散射。云、雾的粒子大小与红外线的波长接近，所以云雾对对红外线的米氏散射不可忽视。无选择性散射：当微粒的直径比辐射波长大得多时所发生的散射。符合无选择性散射条件的波段中，任何波段的散射强度相同。水滴、雾、尘埃、烟等气溶胶常常产生非选择性散射。云雾为什么通常呈现白色？4,

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2009遥感图像的大气校正地物发射的电磁能量波在经过大气层时，大气对电磁波的吸收和散射对遥感图像的影响，其中主要的影响因素是大气散射大气校正是指大气散射校正，即消除大气散射对辐射失真的影响。包括大气的消光（吸收和辐射）、天空光照射、路径辐射。4,

2009遥感图像大气散射校正

大气散射校正方法：辐射传递方程式计算法、野外波谱测度回归分析法及多波段图像的对比分析法。多波段分析法：回归分析法和直方图法4,

2009传感器辐射校正辐射校正的方法：1）分析辐射失真的过程，建立辐射失真模型，利用逆过程校正；2）利用实地测量传感器辐射校正的三个步骤：第一步进行回归运算；第二步为逐次滤波处理；第三步进行传感器辐射校正。4,

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2009与卫星扫描同步进行野外波谱测试，将地面测量结果与卫星影像对应像元亮度值进行回归分析，回归方程为：式中，LAi为卫星观测值； Ri为地面反射率；

a和b为回归系数；一、公式法4,

2009系数a为大气散射引起对辐射的干扰部分a=SiLBi

式中，Si为系统增益因素；Lbi为大气路径辐射率；b表示辐射率Lai随地面反射率Ri递增而增长的程度大小；Ti为大气透射率；Hi为太阳辐照度；θ为太阳天顶角；由于这个公式计算方法是对于各个波段分别进行的，所以以上各参数都带有i，代表各波段的序号。将上式代入可得：4,

2009上式说明决定Lai的因素比较复杂，用这一公式计算Lai时需要获得当时具体气象参数。由前面的公式可得：式中，L’Ai即为校正后图像灰度值；a为大气附加辐射部分。4,

2009用长波数据来校正短波数。作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正的某一波段图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析。例如：式中，为TM5波段的亮度均值；为TM1亮度均值；二、回归分析法4,

2009a1,b1计算如下：T1、T5表示TM1与TM5波段灰度值，为TM1波段校正后的灰度值。4,

2009辐射回归分析图：4,

2009通过灰度直方图对比找出校正量。三、直方图校正法4,

2009直方图最小值去除法4,

20093.几何校正几何畸变：遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物中目标物相对位置的坐标关系图像中发生变化。4,

2009一、遥感图像几何畸变来源（一）传感器成像几何形态影响传感器一般的成像几何形态有中心投影、全影投影、斜距投影以及平行投影等几种不同类型。1、全景投变形红外机械扫描仪、CCD线阵推帚式传感器。3.1几何校正的原理与方法4,

20092、斜距投影变形侧视雷达属斜距投影，其成像变形规律如图4,

2009（二）传感器外方位元素变化畸变4,

2009（三）地球自转的影响地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对于扫描成像则造成图像平行错动。为图像错动量；扫描整景图像时间；该纬度的地球自转线速度；图幅地面长度；地球平均半径6378KM；卫星运行平均角速度；4,

2009（四）地球曲率影响1、在星下点视场角较小，曲率影响可忽略。2、产生的误差原理与航空像片像点位移相同。4,

2009几何校正的步骤①选择控制点：在遥感图像和地形图上分别选择同名控制点，以建立图像与地图之间的投影关系，这些控制点应该选在能明显定位的地方，如河流交叉点等。

②建立整体映射函数：根据图像的几何畸变性质及地面控制点的多少来确定校正数学模型，建立起图像与地图之间的空间变换关系，如多项式方法、仿射变换方法等。

③重采样内插：为了使校正后的输出图像像元与输入的未校正图像相对应,根据确定的校正公式，对输入图像的数据重新排列。在重采样中，由于所计算的对应位置的坐标不是整数值，必须通过对周围的像元值进行内插来求出新的像元值。4,

2009二、遥感图像几何校正原理遥感图像几何校正包括光学校正和数字纠正两种方法。

数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠正处理完成的，其包括两方面：一是像元坐标变换；二是像元灰度值重新计算（重采样）。（一）坐标变换的两种方案首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系。对其包括：

直接法：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像元分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标，即：4,

2009式中，x,y为P点原始图像的行数和列数；X，Y为P在新图像中的坐标（即地面坐标系），并把P（x,y)的灰度值重新计算后送到P（X，Y）位置上去。间接法：从空白图像阵列出发，依次计算每个像元P（X，Y）在原始图像中的位置P（x,y），然后把该点的灰度值计算后返送给P(X,Y)。其纠正公式为：4,

2009(二）输出图像的边界大小输出图像边界的地面坐标值是由包括纠正后图像在内的最小长方形范围来确定的。4,

20091、把原始图像的4个角点按公式：投影到输出坐标系中来。2、获取各自的最大和最小值（Xb、Yb和Xa、Ya）；3、令地面上坐标（Yb、Xa）和(Ya、Yb)的点（图像左上角点）为输出图像的第一行第一列像元，以dx和dy划分网格，每个网格代表输出图像的一个像元，在它输出图像阵列中的位置为：式中，X，Y为地面某网格中心的坐标值；I，J为该网格位于输出图像阵列中的行列序号；dx,dy为输出图像阵列像元的地面尺寸；4,

2009（三）数字图像灰度值的重采样校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。

重采样：P’的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，这就是灰度值重采样4,

20091、最近邻法用距离投影点最近像元灰度值代替输出像元灰度值。2、双线性内插法投影点周围4个相邻像元灰度值，并根据各自权重计算输出像元灰度值，公式简述为：4,

20093、双三次卷积法获取与投影点邻近的16个像元灰度值计算输出像元灰度值，公式为：4,

2009三、数字图像几何校正方法数字图像几何校正方法有多项式纠正法和共线方程纠正法。前者常用。多项式纠正法的基本思想：回避成像的空间几何过程，而真接对图像变形的本身进行数学模拟。常用的二元齐次多项式纠正变换方程为：式中，x,y为某像元的原始图像坐标；X,Y为纠正后同名点的地面（或地图）坐示；ai,bi为多项式系（i=0,1,2…4,

2009实际工作中，多项式系数求出后，根据上述公式可以求解原始图像任一像元的坐标，并对图像灰度进行内插，获取某种投影的纠正图像。一般选择最小控制点的数量为:(n+1)(n+2)/