遥感图像的正射校正实验报告记录

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）。

遥感图像处理实验报告遥感图像处理实习报告姓名：学号：联系方式：日期：一、实习要求（一）掌握使用ENVI进行各种图像基本操作；（二）熟练运用ENVI中工具进行图像图像校正、裁剪拼接、融合及图像增强处理；二、实习操作过程与实现结果（一）辐射校正及大气校正1、辐射校正（1）选择File->open，选择Landset8武汉数据中的‘’文件。

（2）选择T oolbox->Radiometric Correction->Radiometric Calibration工具，选择要校正的‘LC8LGN00_MTL_MultiSpectral’多光谱数据，设置定标参数（存储格式：BIL；单位转换“Scale Factor”的设置，单击Apply FLAASH Settings得到相应的参数），得到辐射定标后的结果。

2、大气校正（1）选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction工具；打开工具后设置参数：在FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板中如图设置各项参数；点击apply运行大气校正。

（2）大气校正运行结果（二）图像裁剪与拼接1、15米全色波段图像裁剪拼接（1）选择File->open，选择‘县界.shp’‘LC8LGN00_MTL’及‘LC8LGN00_MTL’文件。

（2）选择Toolbox->Regions of Interest->Subset Date from ROIs 工具；双击打开后input file面板选择38区段15米分辨率文件，input ROIs面板选择‘县界’文件。

点击‘OK’，38区段文件裁剪后如图。

（3）重复（2）中工具选择步骤；双击打开后在input file 面板选择39区段15米分辨率文件，在input ROIs面板选择‘县界’文件。

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。

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。

遥感图像的辐射校正实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）复习巩固课堂上所学的对遥感图像的辐射校正，掌握这些校正方法的基本原理和方法，理解遥感图像辐射校正的意义;（2）实际学习对遥感图像进行绝对大气校正、相对大气校正的FLAASH和黑暗像元法;实验内容：（1）绝对大气校正将遥感图像的DN值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。

本次实验通过FLAASH法进行绝对大气纠正。

（2）相对大气校正校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。

本次实验通过黑暗像元法进行相对大气纠正。

2. 图像处理方法和流程A.绝对大气校正1、加载影像，打开ENVI，file>>open image file，打开L71120038_03820030128_MTL.txt2、辐射定标FLAASH模块需要输入的是经过辐射定标后的BIL/BIP文件，ENVI >> basic tools >>preprocessing > >calibration utilities >> Landsat calibration3、格式转换上述计算得到的存储方式为BSQ，FLAASH大气校正对于波段存储的要求为BIL/BIP格式，ENVI >> basic tools>> convert data (BSQ ,BIL ,BIP)4、FLAASH大气校正（1）ENVI>>basic tools>>preprocessing>>calibration utilities>> FLAASH，选择需要校正的数据。

选用第二种，设置Single scale factor：10。

（2）设置输入与输出文件①进入地理空间数据云，查询影像参数。

点击数据资源—LANDSAT系列数据—输入数据标识进行二次筛选—选择信息②查询图像的基本信息③设置Sensor类型为Landsat TM7，传感器参数被自动填写，影像和传感器参数查询数据相关信息后输入。

本科生实验报告第五组姓名袁银学号：191401094专业地理科学班级地理科学1902班实验课程名称遥感原理与应用指导教师及职称郑著彬老师实验名称：正射校正开课学期2020至2021 学年第 2 学期赣南师范大学地理与环境工程学院实验名称：正射校正第五组一、实验目的1.学习了ENVI提供的自定义RPC工具（Build RPCs），并利用定义的PRC信息进行正射校正2.学习了ENVI 5.x中的RPC正射校正流程化工具3.ENVI Classic中的正射校正工具二、实验准备数据传感器：SPOT4 全色波段 Quickbird 多光谱数据空间分辨率：10m 2.5m内容：自定义RPC文件完成正射校正正射校正工具使用ENVI的Build RPCs工具自定义RPC文件；使用正射校正流程化工具完成正射校正。

ENVI 5.1中的RPC正射校正流程化工具ENVI Classic中的正射校正工具三、实验步骤（一）图像正射校正（1）ENVI 5.x 正射校正：○1 打开数据：启动ENVI→ENVI 中选择菜单【File】→【Open As】→ 【Optical Sensors】→【DigitalGlobe】→【QuickBird】，在弹出的对话框中选择【C:\Users\银\Documents\大二，2\遥感\实验三—5&6\05.图像正射校正\数据\QuickBird\005606990010_01_P008_MUL】路径下的文件，点击【打开】；如图1,2和3.图 1图 2图 32 点击菜单【File】→打开【Data Manager】，可以看到ENVI 自动识别QB 数据的RPC 信息，或如下图4所示打开；图 4○3 在【Toolbox】中，打开【Geometric Correction】→【Orthorectification】→【RPCOrthorectification Workflow】；在弹出的【File Selection】对话框中，Input File 选择输入文件，DEM File 选择“DEM”数据，如下图5,6，7所示，点击【Next】进入下一步；切换到 Export 选项卡，设置输出文件路径，点击【Finish】即可：如图8所示。

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。

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原理和和方法，理解遥感图像几何校正的意义。

二、实验环境操作系统：Windows Vista软件：Erdas Imagine 8.4三、实验内容ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。

几何校正的必要性：由于遥感平台位置和运动状态的变化、地形起伏、地球表面曲率、大气折射、地球自转等因素的影响，遥感图像在几何位置上会发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等畸变，称为遥感图像的几何畸变。

产生畸变的图像给定量分析及位置配准造成困难，因此在遥感数据接收后需要对图像进行几何校正以使其能够反映出接近真实的地理状况。

几何校正的原理：遥感影像相对于地图投影坐标系统进行配准校正，即要找到遥感影像与地图投影坐标系统之间的数学函数关系，通过这种函数关系可计算出原遥感影像中每个像元在地图投影坐标系统上的位置从而得到校正后的图像。

Erdas软件中提供了7中几何校正的模型，具体如下：表 1 几何校正计算机模型与功能在本次实验中采用的是Polynomial(多项式变换)的模型，通过在遥感影像和参考图像上分别选取相应的控制点，求出二元二次多项式函数：25243210'25243210'yb x b xy b y b x b b y y a x a xy a y a x a a x +++++=+++++=，得到变换后的图像坐标（x ′,y ′）与参考图像坐标的关系，从而对图像进行几何校正。

四、实验步骤运行Erdas Imagine 软件第一步：显示图像文件1) 在Erdas 图标面板中单击Viewer 图标两次，打开两个视窗：Viewer 1和 Viewer 2； 2) 在Viewer 1视窗下打开需要校正的遥感影像wucesourse.img ，在Viewer 2 视窗下打开参考图像wucepoint.img ；第二步：启动几何校正模块（Set Geometric Model ）单击Viewer 1视窗菜单栏中的Raster →Geometric Correction →打开Set Geometric Model 对话框(见图1) →选择多项式几何校正模型 Polynomial →OK→打开Geometric Correction Tools 对话框（见图2）和Polynomial Model Properties 对话框（见图3）→在Polynomial Model Properties 对话框中定义多项式次方（Polynomial Order ）为2（见图3）→单击Apply →单击Close→打开GCP Tool Reference Setup 对话框（见图4）图1 Set Geometric Model 对话框 图2 Geometric Correction Tools 对话框图 3 Polynomial Model Properties对话框图4 GCP Tool Reference Setup 对话框第三步：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Existing Viewer→OK→打开Viewer Selection Instructions指示器（见图5）→在参考图像Viewer2中单击左键→打开Reference Map Information 提示框（见图6）→OK→弹出Approximate Statistics 提示框（见图7）→OK→此时，整个屏幕将自动变化为如图8所示的状态，表明控制点工具已启动，进入控制点采点状态图5 Viewer Selection Instructions 指示器图6 Reference Map Information 提示框图7 Approximate Statistics 提示框图8 控制点采点第四步：采集地面控制点1)在Viewer1中移动关联方框的位置，寻找明显的地物特征点，单击Geometric CorrectionTools对话框中的图标，进入控制点选取状态，点击所选择的地物特征点；然后在Viewer2中移动关联方框的位置，寻找对应的地物特征点，同样点击，再单击相应的地物特征点；2)重复以上步骤6次直至6个控制点选择完毕（二次多项式需要6个点来确定）；3)单击下方GCP Tool对话框中的图标，在Viewer1中选择第7个点，从而得到RMSError（见图9），从中判断上一步所选控制点的准确性（一般要求RMS Error要小于0.5，若没有达到要求应重新选点或者对所选点进行调整）图9 RMS Error 图10 多项式第五步：计算转换模型在控制点采集过程中，随着控制点采集的完成，转换模型就自动生成，单击Geometric Correction Tools对话框中的图标→Transformation可以查阅多项式参数（见图10）第六步：图像重采样重采样过程是指依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程在Geometric Correction Tools对话框中选择图标→在弹出的Resample对话框（见图11）中输入重采样后的图像文件名guangzhou123.img →OK图11→在Viewer中打开guangzhou123.img即可看到几何校正后的图像实验完毕五、实验结果与讨论校正前遥感影像校正后遥感影像参考图像通过以上三幅图像的对比，可以发现校正后的图像相对于校正前的图像房屋、道路等图像信息发生了变化，像元的坐标发生了变化，而其变化后的地物特征更加接近参考图像的地物特征。

第1篇一、实验背景与目的随着遥感技术的不断发展，遥感影像已成为获取地球表面信息的重要手段。

遥感影像处理是对遥感影像进行一系列技术操作，以提高影像质量、提取有用信息的过程。

本实验旨在通过实践操作，让学生掌握遥感影像处理的基本原理和常用方法，提高学生对遥感影像数据的应用能力。

二、实验内容与步骤本次实验主要包括以下内容：1. 数据准备：获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。

2. 影像预处理：对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理。

3. 影像分割：对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。

4. 影像分类：对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。

5. 结果分析：对分类结果进行分析，评估分类精度。

三、实验步骤1. 数据准备- 获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。

- 确保影像数据具有较好的质量和分辨率。

2. 影像预处理- 辐射校正：对原始遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射强度的影响。

- 几何校正：对原始遥感影像进行几何校正，消除地形起伏、地球曲率等因素对影像几何形状的影响。

- 图像增强：对预处理后的影像进行图像增强，提高影像对比度、清晰度等。

3. 影像分割- 选择合适的分割方法，如基于阈值分割、基于区域生长分割、基于边缘检测分割等。

- 对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。

4. 影像分类- 选择合适的分类方法，如监督分类、非监督分类等。

- 对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。

5. 结果分析- 对分类结果进行分析，评估分类精度。

- 分析分类结果中存在的问题，并提出改进措施。

四、实验结果与分析1. 影像预处理结果- 经过辐射校正、几何校正和图像增强处理后，遥感影像的质量得到显著提高，对比度、清晰度等指标明显改善。

2. 影像分割结果- 根据实验所采用的分割方法，成功提取了感兴趣的目标区域，分割效果较好。

3. 影像分类结果- 通过选择合适的分类方法，对分割后的影像进行分类，成功识别了不同的地物类型。