第四章 遥感图像的校正

第4讲遥感图像几何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，由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据，所以此过程包括了地理编码。

在开始介绍ENVI的几何校正操作之前，首先对ENVI的几何校正几个功能要点做一个说明。

1几何校正方法（1）利用卫星自带地理定位文件进行几何校正对于重返周期短、空间分辨率较低的卫星数据，如A VHRR、MODIS、SeaWiFS等，地面控制点的选择有相当的难度。

这时，可以利用卫星传感器自带的地理定位文件进行几何校正，校正精度主要受地理定位文件的影响。

（2） image to image几何校正通过从两幅图像上选择同名点（或控制点）来配准另外一幅栅格文件，使相同地物出现在校正后的图像相同位置（3）image to map几何校正通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程。

（4）image to image 自动图像配准根据像元灰度值或者地物特征自动寻找两幅图像上的同名点，根据同名点完成两幅图像的配置过程。

（5）image registration workflow流程化工具将具有不同坐标系、不同地理位置的图像配准到同一坐标系下，使图像中相同地理位置包含相同的地物。

2控制点选择方式ENVI提供以下选择方式：∙从栅格图像上选择如果拥有需要校正图像区域的经过校正的影像、地形图等栅格数据，可以从中选择控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image。

∙从矢量数据中选择如果拥有需要校正图像区域的经过校正的矢量数据，可以从中选择控制点，对应的模式为Image to Map。

∙从文本文件中导入事先已经通过GPS测量、摄影测量或者其他途径获得了控制点坐标数据，保存为以[Map (x,y), Image (x,y)]格式提供的文本文件可以直接导入作为控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image 和Image to Map。

遥感图像几何精校正实验名称：遥感图像的几何精校正。

实验目的：1.了解和熟悉envi软件的几何校正的原理2.熟悉和掌握envi软件的几何校正的功能和使用方法；3.对自己的图像先找到投影，再另存一幅图像，去掉投影，在其它软件中旋转一角度，用原先的图像作为参考对旋转后的图像进行几何校正，使得其比较精确。

实验原理：几何校正，主要方法是采用多项式法，机理是通过若干控制点，建立不同图像间的多项式控件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。

多项式几何校正激励实现的两大步：1. 图像坐标的空间变换：有几何畸变的遥感图像与没有几何畸变的遥感图像，其对应的像元的坐标是不一样的，如下图1右边为无几何畸变的图像像元分布图，像元是均匀且不等距的分布。

为了在有几何畸变的图像上获取无几何畸变的像元坐标，需要进行两图像坐标系统的空间装换。

图1：图像几何校正示意图在数学方法上,对于不同二维笛卡儿坐标系统间的空间转换,通常采用的是二元n次多项式,表达式如下:其中x, y为变换前图像坐标, u, v为变换后图像坐标, aij , bij为多项式系数, n = 1, 2,3, ⋯。

二元n次多项式将不同坐标系统下的对应点坐标联系起来, ( x, y )和( u, v )分别应不同坐标系统中的像元坐标。

这是一种多项式数字模拟坐标变换的方法,一旦有了该多项式,就可以从一个坐标系统推算出另一个坐标系统中的对应点坐标。

如何获取和建立二元n次多项式,即二元n次多项式系数中a和b的求解,是几何校正成败的关键。

数学上有一套完善的计算方法,核心是通过已知若干存在于不同图像上的同名点坐标,建立求解n次多项式系数的方程组,采用最小二乘法,得出二元n次多项式系数。

不同的二元n次多项式,反映了几何畸变的遥感图像与无几何畸变的遥感图像间的像元坐标的对应关系, 其中哪种多项式是最佳的空间变换模拟式,能达到图像间坐标的完全配准,是需要考虑和分析的。

何精校正。

几何粗校正是针对造成畸变的原因进行的校正，我们得到的卫星遥感数据一般都是经过几何粗校正处理的。

几何精校正是利用地面控制点进行的几何校正，它是用一种数学模型来接近描述遥感图像的几何畸变过程，并利用标准图像和畸变的遥感图像之间的一些对应点（地面控制点数据）确定几个几何畸变模型，然后利用此模型进行几何畸变的校正，这种校正不考虑畸变的具体形成原因，而只考虑如何让利用畸变模型来校正遥感图像由于几何校正后的影像可以用于提取精却的距离、多边形面积以及方向等信息，同时可以建立遥感提取的信息与地理信息系统（GIS）或空间决策支持系统（SDSS）中其他专题信息之间的联系，所以对遥感数据进行预处理，消除几何畸变是十分重要的。

二、研究方法遥感影像一般存在内部误差和外部误差，识别内外部误差源以及他们是系统误差还是随机误差非常重要。

一般来说，内部误差引起的畸变通常是系统性的、可预测的，外部误差引起的畸变通常是随机的。

系统误差通常比较容易改正，方法简单，而随机误差相对复杂，所以本文主要是讨论随机误差的几何校正。

1，内部误差的产生原因及消除方法内部误差引起的几何畸变主要包括：地球自转引起的偏差、扫描系统引起的标称地面分辨率变化、扫描系统一维高程投影差、扫描系统切向比例畸变。

对于地球自转引起的偏差，通常进行偏差校正，偏差校正就是将影像像幅中的像元向西做系统的位移调整，改正卫星传感器系统的角速度和地表线速度的相互作用。

扫描系统引起的标称地面分辨率变化主要是指亚轨道多光谱扫描系统，由于距星下点越远，地面分辨率就越低，所以大多数科学家主要使用横向扫描数据·幅中央70%的区域（星下点左右各35%）。

在星下点曝光瞬间，垂直航摄相片仅有一个位于飞行器正下方的像主点，这种透视几何关系使得所有高于周围地面的目标地物会出现从像主点向外放射状分布的不同程度的平面维系。

这就产生了扫描系统一维高程投影差。

由于扫描镜匀速旋转，传感器扫描星下点的地理距离要比影像边缘区域的短，这就使垂直于轨道方向的一个轴发生了压缩。

第四章遥感图像处理名词解释假彩色遥感图像：利用卫星或飞机拍摄到的基础遥感图像,将感兴趣的部分(如森林,水体,沙漠,重力异常区等)用不真实且夸张的颜色表示出来，与自然色不一致。

边缘检测：用于判断图像地物的边缘。

数字影像：数字影像是以二维数组形式表示的影像。

该数组由对连续变化的影像作等间隔抽样所产生的采样点组成。

几何校正：几何校正是指将遥感图像参照地形图、已校正图像或GPS控制点进行重采样,消除传感器成像的几何变形,使其具有地理坐标并与地面实际对应。

K-L变换：主成分变换；是建立在统计特征基础上的多维正交线性变换，就是一种离散化的Karhunen －Loeve变换。

辐射校正：对由于外界因素，数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正直方图均衡：是用一定的算法使直方图大致平和。

问答题下图为一个3x3的图像窗口，试问经过中位数滤波(Median Filter)后，该窗口中心像元的值，并写出计算过程。

(10分)124 126 127120 150 125115 119 123什么是计算机图像处理，它包含那些内容，如何运用计算机图像处理方法来提高遥感图像的解译效果？答：是指利用计算机对图像进行一系列加工，以便获得人们所需要的效果。

常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等。

（1）图像数字化通过取样与量化过程将图像变换成便于计算机处理的数字形式。

通常，图像在计算机内用一个数字矩阵表示，矩阵中的每一个元素称为像素。

将图像数字化的设备有各种扫描仪与数字化仪。

（2）图像编码对图像信息进行编码，可以压缩图像的信息量，以便满足传输与存储的要求。

（3）图像增强使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。

图像增强并不要求真实地反映原始图像。

（4）图像复原消除或减少在获取图像过程中所产生的某些退化，尽量反映原始图像的真实面貌。

（5）图像分割将图像划分为一些互不重叠的区域。

第四章遥感图像处理目的与要求：熟悉光学遥感图像处理的原理；掌握数字图像处理的工作原理、工作流程；掌握几何校正、辐射校正的原理重点及难点：遥感图像的几何纠正、辐射校正。

教学法：讲授法、演示法教学过程：第一节遥感数字图像的校正一、数字图像及其直方图1 数字图像数字图像：遥感数据有光学图像和数字图像之分。

数字图像是能被计算机存储、处理和使用的用数字表示的图像。

数字化：将连续的图像变化，作等间距的抽样和量化。

通常是以像元的亮度值表示。

数字量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。

数字图像的表示：矩阵函数2 数字图像直方图数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。

直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。

直方图的曲线可以反映图像的质量差异。

正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。

偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。

二、辐射校正1、遥感图像的辐射误差主要有三个因素❖传感器的光电变换❖大气的影响❖光照条件2、大气散射校正2.1大气影响的定量分析2.2大气影响的粗略校正通过简单的方法去掉程辐射度（散射光直接进入传感器的那部分），从而改善图像质量。

直方图最小值去除法回归分析法三几何校正1、遥感图像的几何变形有两层含义卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。

图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。

2、卫星姿态引起的图像变形3、地形起伏的影响4、地球曲率5、大气折射6、地球自转的影响7、遥感图像几何校正方法几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。

几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。

遥感图像的几何校正原理遥感图像的几何校正是指通过对图像进行空间几何变换，将其投影到地球表面，使得图像中的每一点对应到地球表面上的一个准确位置。

这样做的目的是为了消除图像中由于遥感器在获取图像时的姿态、高度、地球自转等因素造成的图像畸变，并且使得图像能够与地理信息系统中的地图数据进行精确叠加，从而实现对地理空间信息的准确提取和分析。

在遥感图像处理中，几何校正是非常重要的一环，对于后续的遥感信息提取、地图制图和空间分析等应用具有重要的意义。

遥感图像的几何校正原理主要包括以下几个方面：1. 姿态校正：遥感器在获取图像时往往会受到外部因素的影响，导致姿态不稳定，从而引起图像中的位置畸变。

因此，需要对图像进行姿态校正，使得图像中的每一个像素能够按照准确的空间位置进行定位。

姿态校正的主要方法包括使用姿态角信息进行校正、使用GPS/惯导等辅助信息进行姿态测量以及使用地面控制点进行姿态精确校正。

2. 像元定位：在遥感图像中，像元是指图像中的一个最小单元，通常对应于地面上的一个小区域。

在进行几何校正时，需要将图像中的像元与地球表面上的实际位置进行对应，这就需要确定每个像元的准确位置，即像元的定位。

像元定位的主要方法包括使用地面控制点进行像元定位、通过建立像元坐标系系统进行像元定位以及通过地形起伏对像元进行补偿。

3. 系统误差校正：在遥感图像获取过程中，会受到一些系统误差的影响，例如大气、地形或者地面表面的变化等因素会导致图像中的位置畸变。

因此，需要进行系统误差校正，以消除这些系统误差对图像的影响，从而提高图像的精度和准确度。

系统误差校正的主要方法包括对图像进行大气校正、进行地形效应校正以及通过地面控制点进行系统误差校正。

4. 投影变换：在进行几何校正时，需要对图像进行投影变换，将其投影到地球表面上的准确位置。

投影变换的最常用方法是采用地图投影方法，将图像投影到地图数据的坐标系上，从而实现图像与地图数据的叠加和精确对应。