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1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
几何校正
几何校正=几何粗校正+几何精校正.
遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。
几何校正是遥感中的专业名词。
一般是指通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的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产生的变形。
几何纠正就是要校正成像过程中所造成的各种几何畸变.几何纠正分为两种:几何粗校正和几何精校正.几何粗校正是针对引起畸变的原因而进行的校正.进行校正时只需将传感器的标准数据、RS平台的位置以及卫星运行姿态等一系列测量数据代入理论校正公式即可.几何精校正是利用地面控制点GCP(Ground Control Point)进行的,即用一种数学模型来近似描述RS遥感影像的几何畸变过程,并利用畸变RS遥感影像与标准地图之间的一些对应点(即控制点数据对)求得这个几何畸变模型,然后利用此模型进行几何畸变的校正。
控制点数量
主要与纠正多项式的次数有关,但也与纠正范围和纠正精度有关.最少控制点数计算公式为(t+1)*(t+2)/2,式中t为多项式模型的次数,即2次方需要6个控制点,3次方需要10个控制点,依次类推.。
如何进行卫星遥感影像的几何校正与精度评定卫星遥感影像的几何校正与精度评定是遥感技术中非常重要的一项工作，它能够提高遥感影像的准确性和可信度。
本文将介绍卫星遥感影像几何校正和精度评定的基本原理和方法。
一、卫星遥感影像的几何校正卫星遥感影像的几何校正是指将原始影像转换为具有精确几何关系的图像的过程。
这是因为卫星遥感影像在获取过程中，由于各项误差的存在，常常呈现出几何畸变的情况。
几何校正的目的是消除这些误差，使得影像能够准确地反映地面实际情况。
几何校正的方法一般可以分为两种：地面控制点法和模型法。
地面控制点法是通过选择并测量地面上的控制点，并与影像中的对应点进行匹配，计算出转换参数，然后进行校正。
模型法是利用数学模型对影像进行几何校正，常用的模型有多项式模型和分层多项式模型。
这些方法都需要借助于地面控制点或其他辅助数据来进行几何校正。
除了几何校正，影像还需要进行辐射校正。
辐射校正是将原始影像转换为可以反映地物辐射特性的高光谱数据。
常见的辐射校正方法有大气校正和地表反射率校正。
大气校正是去除大气吸收和散射对影像造成的影响，地表反射率校正是消除影像中的地物纹理和细节。
二、卫星遥感影像的精度评定卫星遥感影像的精度评定是判断影像准确性和可靠性的一项工作。
它可以通过对比影像与已知真实数据进行对照，计算出各种误差指标来评价影像的精度。
影像的精度评定主要包括几何精度评定和辐射精度评定两个方面。
几何精度评定主要是通过计算影像的地面分辨率、地面形状和位置精度等指标来评估影像几何特征的精度。
辐射精度评定则是通过计算影像的辐射定标系数、重现性等指标来评估影像的辐射特性的精度。
在进行精度评定时，需要借助于地面控制点、高分辨率遥感影像或其他精确数据，进行对比和验证。
通过计算各个指标，并进行统计分析，可以得出影像的精度评定结果。
三、卫星遥感影像几何校正与精度评定的重要性卫星遥感影像的几何校正和精度评定对于遥感应用具有重要的意义。
实验一图像分幅剪裁和拼接处理∙实验目的可以根据我们研究图像范围，对图像分幅剪切和拼接处理，可以个好研究图像。
∙实验内容∙学会两种不同的方法进行图像分幅剪裁，规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪。
∙学会对卫星图像进行拼接和航空影像的拼接。
∙实验步骤(一)图像的分幅裁剪∙打开图片∙打开rasterSubset&ChipCreat Subset Image，出现Subset对话框，在subset对话框中设置参数如下∙在打开被裁剪图像的窗口设置查询框，然后在Subset对话框中选择From Inquire Box功能。
∙最后点击ok(二),影像的拼接（1）打开Raster选项卡>>Mosaic >> MosaicPro(2)选择>>masia1_mss.img >> masia2_mss.img >>masia3_tm.img(3) 选择>>点击OK(4)选择实验心得在练习中遇到一些问题，进过同学和老师的帮忙解决了。
主要是软件的认识和掌握要更加努力。
实验二几何纠正一、实验目的：几何纠正是取消或改正遥感影像几何误差的过程。
本次试验目的在与让我们熟悉几何校正，并能熟练的完成对一张遥感图片的几何校正。
二、实验步骤：1，启动几何纠正模块（1）打开要纠正文件tmAtlanta.img（2）点击Multispectral选项卡，在Transform标签组中点击Control Points图标在打开的选择纠正模型对话框中选择PolynomialD点击ok（3）在弹出的选项gcp来源对话框中选择Image Layer（New View）点击ok（4）在弹出的文件选择对话框中选择参考图像panAtlantaa.img，点击ok（5）弹出参考投影信息，查看即可，点击ok继续。
（6）在弹出的多项式模型属性对话框中，设置Polynomial Order为2次，点击Apply应用，点击Close。
图像处理几何校正的原理
图像处理几何校正的原理是基于图像的几何变换来对图像进行矫正，从而得到符合要求的图像。
几何校正通常包括以下步骤：
1. 边缘检测：首先，对图像进行边缘检测，提取出图像中的重要特征，如直线、角点等。
这些特征将被用于后续的几何校正。
2. 特征提取：根据边缘检测得到的特征，提取出一组重要的几何特征点，如图像的四个角点。
这些特征点将用于确定图像的几何变换关系。
3. 变换模型选择：根据实际情况和需要，选择适当的几何变换模型来描述图像的变换关系。
常用的几何变换模型包括平移、旋转、缩放、仿射变换等。
4. 变换参数估计：根据特征点的位置信息，通过数学方法估计出图像的几何变换参数，如平移向量、旋转角度、缩放比例等。
5. 变换映射计算：利用估计得到的变换参数，计算出每个像素点在变换后的图像中的位置，并进行灰度值的插值计算。
这样可以将原图像中的像素点映射到校正后的目标图像中。
6. 插值计算：为了得到平滑的图像效果，通常需要对变换后的图像做插值计算，以补充图像中缺失的像素值。
常用的插值方法包括最近邻插值、双线性插值、双
三次插值等。
7. 变换后处理：对变换后的图像进行必要的后处理操作，如去除畸变、调整亮度和对比度等，以达到最终的校正效果。
通过以上步骤，图像处理几何校正可以实现对图像的旋转、平移、缩放等几何操作，从而矫正图像中的畸变，达到特定需求的效果。
实习报告第10章图像几何校正学生姓名：学生学号：学生年级：学生专业：学生院系：任课教师：提交时间：图像几何校正1. 目的通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本原理和方法，理解遥感图像几何畸变的来源、几何校正的意义以及坐标系在几何校正中的作用。
2. 内容2.1 图像几何校正概述几何变形表现为影像上的像元相对于地面目标的实际位置发生的挤压、扭曲、拉伸和偏移等。
其来源主要有：引起图像的几何变形一般分为两类：系统性和非系统性。
系统性一般是由传感器本身引起的，有规律可循和课预测性，可以用传感器模型来校正，卫星地面接收站一般已完成这项校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定性，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等引起的。
我们常说的几何校正就是校正这些非系统的几何变形。
几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来校正非系统性因素引起的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合底图投影系统的过程；由于校正过程会将坐标系统赋予图像数据，所以此过程包括了地理编码。
2.2 图像几何校正方法在ENVI4.8软件中，针对不同的数据源和辅助数据，有以下几种方法(1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正对于重返周期短，空间分辨率低的卫星数据，如A VHRR、MODIS等，地面控制点选择比较困难。
这是就可以利用卫星传感器自带的定位文件进行几何校正，其校正的精度主要受定位文件的影响。
选择主菜单→Map→Georeference 传感器名称，启动这种校正方法。
(2)Image to Image 几何校正以一幅已经经过几何校正过的的遥感影像为基准影像，在需要校正的影像和基准影像上选取相同的地物点，使相同的地物出现在校正后的图像上相同的位置处。
这是大多数几何校正所采用的方法。
选择主菜单→Map→Registration→Select GCPs：Image to Image，启动这种校正方法。
图幅数据几何校正的原理
图幅数据几何校正的原理是通过对图幅数据进行坐标转换和形状调整，使其在地理坐标系统中精确地定位和对齐。
以下是几何校正的基本原理：
1. 坐标转换：图幅数据通常以局部坐标或像素坐标表示，而几何校正需要将其转换为地理坐标系统中的经纬度或投影坐标。
这要求使用地理参考系统（如投影参考系统或地理坐标系统）来进行坐标转换。
2. 投影变换：如果图幅数据使用投影坐标系统，而几何校正所需的坐标系统不同，那么需要进行投影变换。
投影变换使用适当的投影算法，将图幅数据从一个投影坐标系统转换到另一个投影坐标系统。
3. 配准：在进行几何校正之前，需要将图幅数据与参考数据进行配准。
配准是指通过对比图幅数据和参考数据的共同特征，确定它们之间的几何变换参数，从而实现对齐和校正。
4. 形状调整：一旦图幅数据与参考数据配准，接下来需要对图幅数据进行形状调整，以确保其与参考数据相匹配。
形状调整可以包括缩放、旋转、平移等操作，以使图幅数据与参考数据在几何形状上一致。
5. 误差校正：几何校正过程中可能产生一些误差，例如由于图幅数据的采集精度、拼接问题或地理坐标系统的变换误差等原因。
在完成几何校正后，通常进行
误差校正，以进一步优化图幅数据的精度和质量。
总之，图幅数据几何校正的原理涉及坐标转换、投影变换、配准、形状调整和误差校正等步骤，通过这些步骤可以实现图幅数据在地理空间中的精确定位和对齐。
如何进行遥感影像的几何校正与配准遥感影像的几何校正与配准是遥感技术和地理信息系统（GIS）中一个重要的环节。
几何校正与配准能够纠正遥感影像中存在的地理位置偏差、形变等问题，使其符合真实的地理位置，从而提供准确的地理信息。
本文将介绍遥感影像的几何校正与配准的基本原理和方法。
一、几何校正的概念和原理遥感影像的几何校正是指将影像投影到地理坐标系下，使其能够与地理数据进行叠加分析。
几何校正的基本原理是通过对影像进行几何变换，使其与地理空间坐标系相匹配。
校正的过程通常包括平面校正、高程校正和形变校正等步骤。
平面校正是将影像从像素坐标系转换到地理坐标系。
通过获取空间控制点（GCPs），可以建立影像像素坐标系与地理坐标系之间的转换模型，从而实现像素坐标与地理坐标的一一对应。
高程校正是将影像的高程信息与地形数据进行配准，以得到准确的地理位置。
通过获取地面高程模型或数字高程模型（DEM），可以将影像的高程信息与DEM 数据进行比对，以实现高程校正。
形变校正是指纠正影像因大地形变、大地陷落等地表变化引起的形变偏差。
通过对影像进行形变模型建立和参数估计，可以将影像的形变偏差纠正到最小，提高影像的几何精度。
二、几何校正的方法1. 参数法：通过建立一个几何校正模型，将像素坐标与地理坐标之间的转换关系表示为一组参数，然后通过最小二乘法估计这组参数的值。
其中常用的模型有多项式变换模型、透视变换模型等。
2. 控制点法：选取一些具有确定地理位置的控制点，通过测量像素坐标和地理坐标之间的差异，建立像素坐标系和地理坐标系之间的转换关系。
通常需要选择足够多的控制点来保证几何校正的精度。
3. 特征点匹配法：通过提取影像和地理数据中的特征点，并利用特征点之间的匹配关系进行几何校正。
常用的特征点匹配算法有SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法等。
三、配准的概念和方法配准是指将不同时间、不同传感器或不同分辨率的遥感影像对齐，使其能够进行比较和分析。
图像几何校正几何校正(Geometric Correction)就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程；而将地图坐标系统赋予图像数据的过程，称为地理参考(Geo-referencing)。
由于所有地图投影系统都遵从于一定的地图坐标系统，所以几何校正包含了地理参考。
一、图像几何校正概述在正式开始介绍图像几何校正方法和过程之前，首先对ERDAS IMAGINE图像几何校正过程中的几个普遍性的问题进行简要说明，以便于随后的操作。
1．图像几何校正途径在ERDAS IMAGINE系统中进行图像几何校正，通常有两种途径启动几何校正模块。
数据预处理途径：在ERDAS图标面板菜单条单击Main |Data Preparation |lmage Geometric Correction命令，打开Set Geo Correction lnput File对话框。
或在ERDAS图标面板工具条单击Data Prep图标{Image Geometric Correction命令，打开Set Geo Correction lnput File对话框。
在Set Geo Correction lnput File对话框中，需要确定校正图像，有两种选择情况：选择FromViewer单选按钮，然后单击Select Viewer按钮选择显示图像窗口。
(1)打开Set Geometric Model对话框。
(2)选择几何校正计算模型(Select Geometric Model)。
(3)单击OK按钮。
(4)打开校正模型参数与投影参数设置对话框。
(5)定义校正模型参数与投影参数。
(6)单击Apply按钮应用或单击Close按钮关闭。
(7)打开GCPToolReferenceSetup对话框。
●首先确定来自文件(From lmage File)，然后选择输入图像(input lmage File)。
(1)打开SetGeometricModel对话框。
几何校正实验报告
《几何校正实验报告》
摘要：本实验旨在通过对几何校正的实验研究，探索其在图像处理中的应用。
实验结果表明，几何校正能够有效地改善图像质量，提高图像处理的准确性和稳定性。
引言：几何校正是图像处理中的重要技术之一，它能够对图像进行形状和尺寸的调整，从而改善图像的质量和准确性。
本实验旨在通过对几何校正的实验研究，探索其在图像处理中的应用，并验证其有效性。
实验方法：本实验选取了一组图像样本，包括不同形状和尺寸的图像。
首先，利用图像处理软件对这些图像进行几何校正，调整其形状和尺寸。
然后，对校正前后的图像进行对比分析，评估几何校正的效果和影响。
实验结果：实验结果表明，几何校正能够有效地改善图像质量，提高图像处理的准确性和稳定性。
经过几何校正后，图像的形状和尺寸得到了有效调整，使得图像更加清晰和准确。
同时，几何校正还能够减少图像处理过程中的误差和偏差，提高图像处理的精度和稳定性。
结论：几何校正是图像处理中一项重要的技术，能够有效地改善图像质量，提高图像处理的准确性和稳定性。
本实验的结果表明，几何校正在图像处理中具有重要的应用价值，对于提高图像处理的效率和准确性具有重要意义。
因此，几何校正技术的研究和应用具有重要的理论和实际意义。
几何校正的具体步骤哎呀，说起几何校正，这可是个挺有意思的事儿！咱先来说说为啥要进行几何校正呢？就好比你拍了一张漂亮的风景照，结果发现建筑物歪了，线条不直，这多影响美观呀！在很多领域，比如地图绘制、遥感图像分析、医学成像等等，都需要让图像或者数据变得规整准确，这时候几何校正就派上用场啦。
那几何校正具体咋操作呢？一般来说，有下面这几个步骤。
第一步，准备工作得做好。
就像你要出门旅行，得先把行李收拾好一样。
首先要明确你校正的对象是什么，是一幅图像还是一组数据。
然后，得搞清楚这些图像或者数据的来源、格式、精度等信息。
比如说，你拿到一张卫星拍摄的地图，那你得知道这张地图的拍摄角度、分辨率啥的。
第二步，选择合适的校正模型。
这就好比你要去参加一个聚会，得选一套合适的衣服。
常见的校正模型有多项式模型、仿射变换模型等等。
不同的模型适用于不同的情况。
比如说，如果图像只是简单的平移、旋转和缩放，那仿射变换模型可能就够用了；要是图像变形比较复杂，可能就得用多项式模型。
第三步，采集控制点。
这可是个关键步骤！就像你搭积木，得先把基础打牢。
控制点就是那些在原始图像和标准图像中位置都能准确确定的点。
采集控制点的时候得仔细，要选那些特征明显、容易识别的点，比如道路的交叉点、建筑物的角点等等。
而且控制点的数量和分布也有讲究，一般来说，数量越多、分布越均匀，校正的效果就越好。
第四步，进行校正计算。
这一步就像是解数学题，根据你选的校正模型和采集的控制点，通过一系列的计算，得出校正参数。
这可是个技术活，得依靠专业的软件或者算法来完成。
第五步，验证校正结果。
这就好比你做完作业要检查一样，看看校正后的图像或者数据是不是达到了你的要求。
如果不满意，还得重新调整控制点或者校正模型，重新计算。
我给你讲个我自己经历的事儿吧。
有一次，我们学校组织了一个地理实践活动，要绘制校园的地图。
我们用无人机拍了好多照片，结果发现照片里的教学楼都有点歪歪斜斜的。
这可不行呀，于是我们就开始进行几何校正。
