实验二遥感图像的几何校正与镶嵌实验报告
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实验遥感影像的几何校正简介遥感技术是通过获取遥感影像和数据对地面资源进行探测、监测和评估的一种空间信息技术。
遥感影像是一种带有几何畸变的二维投影图像,其中可能出现伸缩、扭曲、歪斜等问题。
因此,为了更精确地进行信息提取和分析,需要进行几何校正以使影像像素遵循真实地物在地球表面的几何位置分布规律。
实验遥感影像的几何校正是遥感技术学习中重要的一环,本文将介绍实验遥感影像的几何校正的基本概念和方法。
几何校正的基本概念几何校正主要包括校正模型的建立和校正参数的计算。
在进行几何校正之前,需要先确定地面控制点(GCP)和栅格坐标,然后以GCP为基础建立校正模型,计算校正参数,最终将原始影像像素校正为符合真实地物在地球表面位置分布规律的栅格影像。
几何校正的具体流程如下:1.确定GCP:GCP是几何校正的基础,一般应该选取光线影响较小的地物进行标注,例如道路交叉口、建筑物边角等。
标注时需要保证正方向一致,以实现最佳标注效果。
2.建立校正模型:GCP标注完成后,需要以这些GCP为基础建立几何校正模型。
在建立校正模型时,可以使用任意至少3个GCP的组合,其中至少包含一个控制点。
常用的校正模型有仿射变换模型、投影变换模型和多项式变换模型等。
3.计算校正参数:建立校正模型后,需要基于该模型计算校正参数,一般来说,校正参数是指实际地物坐标和栅格影像像素坐标之间的转换参数。
根据不同的校正模型,计算校正参数的方法也不同。
4.生成新影像:计算出校正参数后,需要进行像素级别的校正,使原始影像符合真实地物在地球表面位置分布规律,从而生成新的栅格影像。
几何校正的常用方法实验遥感影像的几何校正方法包括:仿射变换模型在实验中,仿射变换模型适用于影像伸缩和旋转校正,可以通过3个或4个GCP实现,其变换公式为:Xa = a1X + a2Y + a3Ya = a4X + a5Y + a6其中,Xa和Ya为校正后的像素坐标,X和Y为未校正的像素坐标,a1、a2、a3、a4、a5、a6是校正参数。
第1篇一、实验目的1. 理解遥感影像镶嵌的概念和意义。
2. 掌握遥感影像镶嵌的基本原理和方法。
3. 学会使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作。
4. 分析影像镶嵌的效果,并探讨优化影像镶嵌的方法。
二、实验原理遥感影像镶嵌是将多幅遥感影像按照一定规则拼接成一幅大范围、连续的遥感影像,以展示更大范围的地理信息。
影像镶嵌的原理主要包括:1. 影像匹配:通过比较多幅影像之间的相似性,确定影像之间的对应关系。
2. 影像配准:根据影像匹配结果,对多幅影像进行几何校正,使其在空间上对齐。
3. 影像拼接:将配准后的影像按照一定规则拼接成一幅连续的遥感影像。
三、实验数据本实验使用的数据为我国某地区Landsat 8影像,包含全色波段和多个多光谱波段。
四、实验步骤1. 数据预处理(1)辐射定标:将原始影像的数字量转换为地物反射率或辐射亮度。
(2)大气校正:去除大气对影像的影响,提高影像质量。
(3)几何校正:纠正影像的几何畸变,使其符合实际地理坐标。
2. 影像匹配(1)选择匹配算法:本实验采用互信息匹配算法。
(2)设置匹配参数:根据影像特点,设置匹配窗口大小、匹配阈值等参数。
(3)进行匹配运算:将多幅影像进行匹配,得到匹配结果。
3. 影像配准(1)根据匹配结果,确定影像之间的对应关系。
(2)选择配准方法:本实验采用二次多项式配准方法。
(3)进行配准运算:将多幅影像进行配准,使其在空间上对齐。
4. 影像拼接(1)选择拼接方法:本实验采用线段拼接方法。
(2)设置拼接参数:根据影像特点,设置拼接线宽、重叠区域等参数。
(3)进行拼接运算:将配准后的影像进行拼接,得到一幅连续的遥感影像。
5. 结果分析(1)分析拼接效果:观察拼接后的影像,检查是否存在明显的拼接线、几何畸变等问题。
(2)优化拼接方法:根据分析结果,调整拼接参数,优化拼接效果。
五、实验结果与分析1. 拼接效果通过实验,成功将多幅Landsat 8影像拼接成一幅连续的遥感影像。
实验二遥感影像镶嵌一、实验目的将把多幅影像连接合并,以生成一幅单一的合成影像,并进行色彩均衡。
二、实验数据与原理Pixel-Based Mosaicking(基于像素的影像镶嵌)Ljs-dv06_2.img A VIRIS 02 景影像Ljs-dv06_2.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-dv06_3.img A VIRIS 03 景影像Ljs-dv06_3.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-dv06a.mos A VIRIS 拼接影像镶嵌模板文件Ljs-dv06b.mos 羽化后的A VIRIS 影像镶嵌模板文件Ljs-dv06_fea.img 羽化后的镶嵌影像Ljs-dv06_fea.hdr ENVI 相应的头文件Georeferenced Mosaicking(基于地理坐标的影像镶嵌)Ljs-lch_01w.img 直方图匹配校正后的影像Ljs-lch_01w.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-lch_01w.ann 切割线的注记文件Ljs-lch_02w.img 直方图匹配校正后的影像Ljs-lch_02w.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-lch_a.mos 带地理坐标的影像镶嵌模板文件Ljs-lch_mos1.img 带地理坐标的影像镶嵌结果Ljs-lch_mos1.hdr ENVI 相应的头文件mosaic1 equal.hdr ENVI 相应的头文件几何校正是从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。
其任务是定量地确定图像上的像元坐标与目标物的地理坐标的对应关系。
三、实验过程和结果基于像素的影像镶嵌例子1、在ENVI 主菜单中,选择Map →Mosaicking →Pixel Based,开始进行ENVI 基于像素的镶嵌操作。
Pixel Based Mosaic 对话框出现在屏幕上。
2、从Pixel Based Mosaic 对话框中,选择Import →Import Files。
目录遥感图像几何校正实习报告 21.实习内容 (2)1.1 实习目的 (2)1.2 流程设计 (2)1.3 实习原理 (5)2.实习过程与结果 (6)2.1 校区影像的几何校正 (6)2.2 遥感图像仿射变换 (8)3.试验结果分析 (10)遥感图像几何校正实习报告1. 实习内容1.1 实习目的1、理解并掌握遥感图像校正的原理和方法;2、掌握在ERDAS遥感图像处理系统中遥感图像校正的流程和操作;3、掌握检验校正结果的方法。
1.2 流程设计1、图像几何校正的一般流程如下:2、图像仿射变换的一般流程如下:3、在ERDAS IMAGINE系统中进行图像几何校正,通常有两种方式启动几何校正模块:数据预处理途径在ERDAS图标面板菜单条单击Main/Data Preparation/Image Geometric Correction命令,打开Set Geo Correction Input File 对话框。
或在ERDAS 图标面板工具条单击Data Prep图标/Image Geometric Correction,打开Set Geo Correction Input File 对话框。
在Set Geo Correction Input File 对话框中,需要确定校正图像,有两种选择情况:选择From V iewer单选按钮,然后单击Select V iewer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GCP Tool Reference Setup对话框。
●首先确定来自文件(From Image File),然后选择输入图像(Input Image File)。
一、实验名称遥感图像几何精纠正二、实验目的理解几何校正的原因,几何校正的原理,掌握用ENVI对影像进行几何校正的方法;了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。
三、实验原理由各种内外因素造成的遥感图像几何位置上的变化称为几何畸变,消除或者减弱其影响的过程即几何校正的过程。
试验中主要是通过若干控制点,建立不同图像间(基准影像和待纠正影像)的多项式空间变换和像元插值运算,实现遥感图像与实际地理图件间的配准 ,达到消减以及消除遥感图像的几何畸变。
几何校正又可分为影像到影像及影像到地图的配准。
四、数据来源本次实验所用数据来自于国际数据服务平台;landsat4-5波段30米分辨率TM 第三波段影像,投影为WGS-84,影像主要为山西省大同市恒山地区,中心纬度:38.90407 中心经度:113.11840。
五、实验过程1、打开并显示Landsat TM 影像文件1)打开并显示TM影像文件,从ENVI 主菜单中,选择File →Open Image File选择影像,点击Load Band 在主窗口加载影像。
2)新建主窗口,加载待校正影像(原图像偏转90度后所形成图像)。
《遥感数字图像处理》实验报告学号:姓名:邢晓辉(cuit)2、选取并处理地面控制点1)从ENVI 主菜单栏中,选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Image,打开Image to Image Registration 对话框。
2) 在Image to Image Registration 对话框中,点击并选择Display #1 (SPOT 影像),作为Base Image。
点击Display #2(TM 影像),作为Warp Image。
3)点击OK,启动配准程序。
通过将光标放置在两幅影像的相同地物点上,来添加单独的地面控制点,在每个缩放窗口所需位置上,点击鼠标左键,调整光标点所处的位置。
遥感几何校正实验报告遥感几何校正实验报告一、引言遥感技术在地球科学和环境研究中起着至关重要的作用。
遥感图像的几何校正是确保图像的准确性和可用性的关键步骤之一。
本实验旨在通过对遥感图像进行几何校正,探索校正过程中的方法和技术。
二、实验目的1. 了解遥感图像的几何校正原理和意义;2. 掌握几何校正的基本步骤和技术;3. 分析几何校正对遥感图像质量的影响。
三、实验材料与方法1. 实验材料:- 遥感图像数据集;- 几何校正软件。
2. 实验方法:- 导入遥感图像数据集;- 对图像进行几何校正;- 分析校正前后图像的差异。
四、实验过程与结果1. 数据导入:在几何校正软件中导入遥感图像数据集,确保图像能够正确显示。
2. 几何校正:根据几何校正软件的操作指南,按照以下步骤进行几何校正:a) 选择合适的控制点:根据图像中的特征选择控制点,以确保校正的准确性;b) 校正图像:通过对控制点进行配准,对图像进行几何校正;c) 评估校正结果:查看校正后的图像,与原始图像进行对比,评估校正的效果。
3. 结果分析:a) 观察校正后的图像:比较校正前后图像的差异,注意观察图像的形状、位置和尺度是否发生变化;b) 分析校正效果:根据观察结果,评估几何校正的效果。
若图像形状、位置和尺度变化较小,说明校正效果较好;c) 讨论校正结果:讨论校正结果对后续遥感分析的影响,如地物提取、变化检测等。
五、讨论与总结几何校正是遥感图像处理的重要步骤,能够提高图像的准确性和可用性。
本实验通过对遥感图像进行几何校正,探索了校正过程中的方法和技术。
校正后的图像形状、位置和尺度变化较小,说明校正效果较好。
几何校正结果对后续遥感分析有重要影响,能够提高地物提取和变化检测的精度。
然而,几何校正过程中仍存在一些挑战和限制。
例如,控制点的选择和配准的准确性对校正结果至关重要。
此外,校正过程中可能出现图像畸变和信息丢失的情况,需要在校正结果的评估中进行综合考虑。
遥感实验报告几何校正1. 引言遥感技术在地球科学领域中起着至关重要的作用,可以提供大量的空间信息。
然而,由于地球曲率、地表高程、投影效果等原因,遥感图像中存在一定的几何失真。
为了解决这些问题,需要对遥感图像进行几何校正,以确保图像的精确度和准确性。
本实验旨在通过软件工具进行遥感图像的几何校正,以便更好地分析和解读遥感图像所提供的信息。
2. 实验目标本实验的主要目标是对给定的遥感图像进行几何校正,达到以下几个具体目标:1. 去除图像中的地理畸变,使图像上的物体形状和比例与现实世界相符合;2. 将图像从传感器坐标系转换到地理坐标系,使图像可以与其他地理数据进行叠加分析;3. 评估图像几何校正的效果,验证几何校正的有效性。
3. 实验步骤3.1 数据准备在实验开始前,我们需要准备一幅遥感图像和其对应的地理坐标信息。
安装并配置合适的遥感图像处理软件,以便进行后续的操作。
3.2 图像去畸变首先,需要对图像进行去畸变处理,以消除地理畸变对图像造成的影响。
根据实际情况选择适合的去畸变算法,对图像进行处理,并保存处理后的图像。
3.3 坐标系转换将处理后的图像从传感器坐标系转换到地理坐标系。
选择合适的坐标转换方法和参数,进行坐标系转换,并保存转换后的图像。
3.4 评估几何校正效果通过对比几何校正前后的图像,评估几何校正的效果。
可以采用多种指标进行评估,如虚拟控制点对比、图像配准精度等。
4. 实验结果经过上述实验步骤,我们成功实现了对遥感图像的几何校正。
通过图像去畸变和坐标系转换,我们得到了一幅与现实世界相符合的几何校正后的遥感图像。
评估几何校正效果时,通过与虚拟控制点对比和图像配准精度的测量,我们发现几何校正的效果符合预期,并且达到了较好的精度要求。
5. 结论与展望本实验通过对遥感图像进行几何校正,成功消除了图像中的地理畸变,实现了图像的空间精确定位。
几何校正的结果具有较高的精度和准确性,可以为后续的遥感图像分析和解读提供可靠的基础。
实验二遥感数字图像的几何校正实验目的:掌握遥感图像校正的主要方法实验内容:主要学习图像几何校正的处理方法操作方法,并了解图像镶嵌(拼接)、图像裁剪等图像预处理的方法实验数据:待校正数据Landsat TM图像tmAtlanta.img,已有地理参考SPOT 图像panAtlanta.img。
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)。
第一步:显示待校正影像和参考影像在ERDAS图标面板中点击Viewer图标两次,打开两个视窗(Viewer #1和Viewer #2),并将两个视窗平铺放置,操作过程如下:ERDAS图标面板菜单条:Session→Tile Viewers然后,在Viewer #1中打开需要校正的影像,Viewer #2中打开参考的影像第二步:启动几何校正模块Viewer #1菜单条:Raster→Geometric Correction→打开Set Geometric Model 对话框(图1)图1 Set Geometric Model对话框→选择多项式几何校正模型:Polynomial →OK→同时打开Geo Correction Tools 对话框(图2)和Polynomial Model Properties 对话框(图3)图2 Geo Correction Tools 对话框 图3 Polynomial Model Properties 对话框在Polynomial Model Properties 对话框中,定义多项式模型参数以及投影参数:定义多项式次方(Polynomial Order ):2定义投影参数:不需要定义→Apply →Close→自动弹出GCP Tool Reference Setup 对话框(图4),不弹出的话就点击,则打开GCP Tool Reference Setup 对话框图4 GCP Tool Reference Setup 对话框 图5 Viewer Selection Instructions 指示器第三步:启动控制点工具首先,在GCP Tool Reference Setup对话框(图4)中选择采点模式:→选择视窗采点模式:Existing Viewer→OK→打开Viewer Selection Instructions指示器(图5)→在显示作为参考图像的Viewer #2中点击左键→打开Reference Map Information 提示框(图6),→OK→此时,整个屏幕将自动变化为如图7所示的状态,表明控制点工具被启动,进入控制点采点状态。
遥感图像的几何校正一、实验目的通过实习操作,掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤,深刻了解遥感图像几何校正的意义。
在实验过程中,主要理解和体会以下几个问题:(1)遥感图像几何校正的类型,几何校正的原因和目的;(2)遥感图像几何静校正的基本原理;(3)重采样的方法及每种方法的优缺点。
二、实验的基本原理遥感图像几何校正分为两种:①针对引起畸变原因而进行的几何粗校正;②利用控制点进行的几何精校正。
几何精校正实质上是用数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程,并且认为遥感图像的总体畸变可以看做是挤压、扭曲、缩放、偏移以及更高层次的基本变形的综合作用的结果,利用畸变的遥感图像与标准地图或图像之间的一些对应点(GCP)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,这种校正不考虑引起畸变的原因。
三、几何精校正的基本步骤1、确定地面控制点。
在原始畸变图像空间与标准空间寻找控制点对。
地面控制点应该在图像上有明显清晰的定位识别标志,地面控制点上的地物不随时间而变化,地面控制点应均匀分布在整幅图像内,且要有一定的数量保证。
2、地面控制点确定后,要在原始畸变图像与标准图像上分别读出各个控制点在图像上的像元坐标(x,y)以及标准图像上的坐标(X,Y)。
3、选择合适的坐标变换函数(几何校正数学模型),建立图像坐标(x,y)与其参考坐标(X,Y)之间的关系式。
利用地面控制点对数据求出模型的未知参数,然后利用模型对原始图像进行几何精校正。
4、几何精校正的精度分析,利用几何校正数学模型计算校正之后的图像误差,检验每个控制点的均方根误差是否小于0.5。
5、确定每一点的亮度值。
根据输出图像上各像元在输入图像中的位置,对原始图像按一定的规则重新采样,进行亮度值的插值计算,建立新的图像矩阵。
常采用的方法是最邻近法,三次卷积内插法,双线性内插法。
四、基本实验要求学会在ERDAS IMAGINE软件中进行图像的几何校正。
五、实验内容1、本实验主要是利用多项式拟合的方法进行的纠正,通常采用数据预处理途经启动几何校正模块。
实验二遥感图像的几何校正与镶嵌实验报告
实验目的:
通过本实验熟练操作遥感图像处理的专业软件进行基础图像处理,包括图像几何校正、镶嵌等。
实验容:
1、熟悉图像几何校正、镶嵌的基本原理;
2、学习图像几何校正具体操作;
3、学习图像镶嵌正具体操作。
本实验的图像几何校正是通过“像图配准”的方式获取地面控制点的方里网坐标的,并对传统的从纸质地形图上量算坐标的方法进行改进,利用Auto CAD或Photoshop等软件从扫描后的电子地形图上直接量算坐标。
实验步骤:
第一步、熟悉图像几何校正、镶嵌的基本原理
第二步、图像几何校正
运行PCI,选择GCPWorks模块,在Source of GCPs选择User Entered Coordinates(用户输入投影坐标系统),点击Accept后,弹出校正模块:
选择第一项加载需要校正的图像(由实验一方法导出的125-42.pix)->点击
Default->Load & Close->得到下图:
选择第二项,选择Other确定投影系统:
注意输入6度带的中央经度与向东平移500公里(500000米):
点击Earth Model确定地球模型:
点击Accept:
选择第三项采集地面控制点。
在采集地面控制点之前,利用Photoshop软件打开扫描后的电子地形图。
分别在遥感图像和地形图中找到一个同名点,如下图(可以用放大遥感图)。
然后在地形图中量算出该点的大地坐标,精确到米,X坐标为6位(要去掉2位6度带的带号),Y坐标7位(运用测出)。
再将坐标输入到GCP编辑窗口中,并点击Accept as GCP接受为一个控制点。
用同样的方法采集更多的地面控制点。
注意:前三个点不显示误差,从第四个点开始才出现误差。
一般要求选择15个以上控制点,并且各点的误差<1个像元,将误差过大的点删除,直到误差<1个像元为止。
最后,关闭GCP编辑窗口,选择第五项(如果对整个图像进行几何校正,则第四项可以省略),执行几何校正。
先在弹出的窗口中点击New Output File,输入校正后的图像名,并选择图像格
式PCIDSK(*.pix),在弹出窗口中输入生产图像的通道数(Channels:3),Geo-ReferencingInformation选择Use bands and resolution,改变X、Y像元大小(Pixel Size:30),并点击Create与Yes生产校正后的空图像。
弹出Disk to Disk Registration 对话框->channel mapping 选择Default-> 点击performing registration 执行校正。
校正前图像
校正前图像
校正后图像
第三步、图像镶嵌
本次图像镶嵌底图为125-42.pix,所镶嵌的图像为125-41.pix。
选择ImageWorks模块,打开校正后的图像
点击File,选择Utility,点击Tools,选择Reproject,弹出下面窗口:
重新计算Upper Left 和Lower Right(如下图)。
点击Reproject.
选择GCPWorks模块,使用默认参数,点击Accept.
选择,选择为进行几何校正的125-41.pix。
点击,点击。
点击,选择重投影的125-42exp.pix。
选择,在弹出的编辑窗口中点击,然后在需镶嵌的
图像窗口中将需要镶嵌的图像区域圈出来,点击闭合。
注意在确定重叠
区域的边界时,要尽可能走弯线,沿山脊或河流,尽量避免垂直穿过山脊或河流。
完成后关闭该窗口
选择,分别在两景图像的重叠区拖拉出一个红色矩形框,并点击Match进行颜色匹配,关闭该窗口。
选择进行效果预览与检查,选择Cubic重采样,
BlendWidth(过渡宽度)设置为10左右,点击RegistrationOverview,将镶嵌窗口镶嵌线附近的重叠区放大显示,检查两侧颜色是否基本一致,如果不一致,则关闭该窗口,退回上一步重新进行颜色匹配,直到满意为止。
最后,选择进行镶嵌,建立镶嵌图像之间的对应关
系,设置如下图,点击PerformRegistration执行图像镶嵌,实验完成
得到镶嵌图像如下:
总结和体会:
几何校正是遥感图像处理的一个重要环节,是削弱遥感图像与地面真实形态差异的重要手段。
在遥感理论上,将遥感平台位置和运动状态,地形起伏,地球表面曲率,大气折射等遥感系统外因素影响造成的遥感图像几何位置上的变化统称为几何畸变,也就是遥感图像在几何位置上与实际地面位置有差异。
几何畸变和几何校正是遥感理论的一对派生词,几何校正是因几何畸变而产生,是解决几何畸变的方法体系。
本实验的图像几何校正是通过“像图配准”的方式获取地面控制点的方里网坐标的,并对传统的从纸质地形图上量算坐标的方法进行改进,利用Auto CAD或Photoshop等软件从扫描后的电子地形图上直接量算坐标。
在遥感图像处理中,为了获得更大围的地面图像,通常需要将多幅遥感图像拼成一幅图像。
图像镶嵌的主要步骤之一是将多幅图像从几何上拼接起来,这一步通常是先对每幅图像进行几何校正,将它们规划到统一的坐标系中,然后对它们进行裁剪,去掉重叠的部分,再将裁剪后的多幅图像装配在一起,形成一幅大幅面的图像。
图像镶嵌的主要步骤之二是消除几何拼接以后的图像上因灰度差异而出现的拼接缝。
一般地,在拼接缝附近,两幅图像灰度上的细微差别都会导致明显的拼接缝,而在实际的成像过程中,被拼接的图像在拼接边界附近灰度的细微差别几乎是不可避免的。
地面环境的微小变化、成像角度的不同等因素都可能造成这种灰度上的差异。
因此,在图像镶嵌过程中,需要一种技术能够修正镶嵌图像在拼接缝附近的灰度,使之在拼接缝处的灰度有一个光滑的过渡,不产生突变效应。