遥感图像几何校正(较易)

遥感数字图像处理——几何精校正1.实验原理、目的和内容1.1.实验原理遥感图像纠正是通过计算机对图像每个像素逐个地解析纠正处理完成的，所以能够较清晰地改正线性和非线性变形误差。

几何精纠正的基本原理是回避成像的空间几何过程，直接利用地面的控制点数据对遥感图像的几何畸变本身进行数学模拟，并且认为遥感图像的总体畸变可以看做是挤压、扭曲、缩放、偏移以及更高次的基本变形的综合作用的结果。

因此，校正前后的图像相应点的坐标关系可以用一个适当的数学模型来表示。

1.2.实验目的采用图像-地图纠正法，对TM遥感图像进行几何精纠正，即把不同传感器具有几何精度的图像和地图中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起，以满足集成的需要。

1.3.实验内容对南京市TM图像AA进行几何精纠正。

2.实验过程2.1.地图投影信息的获取进行精校正之前，应该获取标准图像的投影信息，利用ArcGIS或MapInfo软件即可查看投影类型为：GK Zone 20(Pulkovo 1942)2.2.显示需要校正的图像利用Envi导入图像，RGB合成，选择4，3，2波段即可2.3.选择控制点本实验中采用图像-地图纠正，在图像窗口中选择地面控制点（GCP），然后在地图窗口中找到同名地物点，记录点位的坐标信息（见图1）。

首先，进行图像-地图纠正，Map——Registration——Select GCPs：Image to Map。

再在Image to Map Registration窗口中，根据参照的矢量地图选择Gk Zone 20(Pulkova 1942)，确定后，弹出Ground Control Points Selection窗口。

在添加地面控制点：在图像窗口中移动光标，确定GCP的位置，然后在矢量地图窗口中确定同名地物点，并将其坐标拷贝到本窗口中的地图坐标文本框中。

确认合适后，单击Add Point产生一个同名地物点。

（见图2）依次进行下去，直到数量复合要求，一般需要6个以上，并且分布均衡（图3）选取控制点完毕后进行纠正，由于选取控制点数量较少，因此使用一阶多项式的方法，重采样方法为最临近采样。

实验三 ENVI影像的几何校正本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。

遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。

一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正，以及从影像到影像的纠正，后者也称为影像的配准。

遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。

几何纠正包括两个核心环节：一是像素坐标的变换，即将影像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。

本实验将针对不同的数据源和辅助数据，提供以下几种校正方法：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，控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。

地形图校正就采取这种方法。

Image to image几何校正：以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图，通过从两幅图像上选择同名点（GCP）来配准另一幅栅格影像，使相同地物出现在校正后的图像相同位置。

大多数几何校正都是利用此方法完成的。

Image to image自动图像配准：根据像元灰度值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准过程。

当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像，使得图上的相同地物不重叠时，可利用此方法进行调整1. 地形图的几何校正（1）打开并显示地形图从ENVI主菜单中，选择file →open image file，打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。

（2）定义坐标从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to map。

在image to Map Registration对话框中，点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。

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。

如何进行遥感图像的几何校正与分类处理遥感图像是通过人造卫星、航空器或遥感器获取的地球表面的图像信息。

在进行遥感图像的处理和分析时，几何校正和分类处理是其中重要的步骤。

本文将重点探讨如何进行遥感图像的几何校正和分类处理，并介绍相关的方法和技术。

一、遥感图像的几何校正遥感图像的几何校正是指将图像中的像素点与地球表面上真实位置进行对应，以消除因成像过程中的非完美性而引入的误差。

几何校正的目的是提高图像的空间分辨率和地理位置精度，从而能够更准确地用于地表特征的分析和监测。

1. 预处理在进行几何校正之前，需要先对遥感图像进行预处理，包括去除大气影响、辐射校正和减噪等。

这些预处理步骤有助于提高图像的质量和准确性。

2. 控制点的选择几何校正过程中需要选择一些已知地理位置的控制点，用于图像与地理坐标系统的对应。

这些控制点可以是地面标志物、地理信息系统（GIS）数据或其他已知位置的遥感图像。

控制点的选择应均匀分布在图像中，并要尽量选择在不同地貌和地物类型上的点，以提高校正的准确性。

3. 变换模型的选择几何校正过程中需要选择适合图像特性和误差来源的变换模型。

常用的变换模型包括线性变换模型、多项式模型和地面控制点法等。

选择合适的变换模型可以提高校正的准确性和效率。

4. 校正方法和工具进行几何校正时，可以使用遥感软件如ENVI、ERDAS等提供的功能和工具。

这些软件提供了多种校正方法和算法，如影像配准、几何校正、快速校正等。

根据具体需求和图像特性选择合适的校正方法和工具，并进行参数设置和调整。

二、遥感图像的分类处理遥感图像的分类处理是指将图像中的像素按照其所代表的地物类型进行分类和划分。

分类处理的目的是将图像中的信息有效地提取出来，并用于地表特征的研究、资源调查和环境监测等。

1. 数据预处理在进行分类处理之前，需要对遥感图像进行数据预处理，包括辐射校正、几何校正、噪声抑制等。

这些预处理步骤可以提高分类的准确性和可靠性。

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。

遥感图像的几何精校正
原理：
几何精校正的原理
∑∑=-=='n i i
n j j i ij y x a x 00
∑∑=-=='n i i n j j i ij y x b y 00
当n=1时，畸变关系为线性变换，
y a x a a x 011000++='
y b x b b y 011000++='
上述式子中包含a00、a10、a01 、b00、b10、b016个未知数，至少需要3个已知点来建立方程式，解求未知数。

当n=2时，畸变关系式为
20211220011000y a xy a x a y a x a a x +++++='
20211220011000y b xy b x b y b x b b y +++++='
包含12个未知数，至少需要6个已知点来建立关系式，解求未知数。

1、遥感影像与地形图的对比
思考地形图为什么发生了旋转？
矢量数据为什么无法和遥感影像叠加。

2、裁切遥感影像
建立一个AOI
用AOI裁切图像
3、几何校正
注：反复练习多选控制点。

4、用矢量边界裁切影像
为何现在的矢量数据可以和遥感影像叠加了？。

一、实验目的：1、几何校正的概念：将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。

而将地图投影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循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。

2、通过第一次实验了解ERDAS软件一些基础操作的基础上，结合指导书，学会遥感图像校正的一些基本操作，进一步熟悉并逐渐ERDAS的操作。

二、实验内容（图像校正）：1、显示图像文件（Display Image File）（1）在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，打开两个视窗（Viewer1/Viewer2），选中Session >> Title Viewers；（2）在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：spot5pan.img，在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：fusion1.img；2、启动集合校正模块（Geometric Correction Tool）（1）在Viewer1菜单条中选中Raster>>Geometric Correction，打开Set Geometric Model对话框，选择多项式几何校正模型：Polynomial>>OK；（2）打开Geo Correction Tools对话框和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）为2，定义投影参数（PROJECTION）后并保存，最后Apply>>Close；（3）打开GCP Tool Referense Setup 对话框，选择视窗采点模式，即ExistingViewe>>OK, 打开Viewer Selection Instructions指示器,在显示作为地理参考图像fusion1.img的Viewer2中点击左键；（4）打开reference Map Information 提示框点击OK，此时整个屏幕将自动变化为下图所示的状态，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态；3、启动控制点工具（Start GCP Tools）4、采集地面控制点（Ground Control Point）（1）在GCP工具对话框中，点击Select GCP图标，进入GCP选择状态并在GCP数据表中，将输入GCP的颜色设置为比较明显的黄色然后在Viewer1中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入GCP，在GCP工具对话框中，点击Create GCP图标，并在Viewer3中点击左键定点，GCP数据表将记录一个输入GCP，包括其编号、标识码、X坐标和Y坐标；（2）不断重复（1）的步骤并将参考GCP的颜色设置为比较明显的红色，采集25个控制点GCP，每采集一个InputGCP，系统就自动产生一个Ref. GCP，通过移动Ref. GCP可以优化校正模型；5、采集地面检查点（Ground Check Point）以上采集的GCP的类型均为控制点，用于控制计算，建立转换模型及多项式方程。

基于多项式的遥感图像快速几何校正
遥感图像在获取过程中，有可能因为影像传感器、平台运动等原因导致影像存在几何畸变。

为了消除影像的几何畸变，需要进行高精度的几何校正处理。

基于多项式的遥感图像快速几何校正是一种常用的几何校正方法，下面将它的主要思路进行简要说明。

1. 选择标志物。

在进行几何校正之前，首先需要在影像中找到几个能够标志影像坐标系的地貌对象。

比如对于航拍影像，可以选择建筑物、道路交叉口等；对于卫星遥感影像，可以选择大陆岸线、河流等特征，通过这些标志物确定影像几何畸变。

2. 拟合影像多项式模型。

根据标志物的坐标，可以建立影像坐标与空间坐标之间的变换关系，并将变换关系用多项式模型进行拟合，常用的多项式模型包括线性模型、二次模型和三次模型等。

3. 校正图像畸变。

在确定了多项式模型后，将其应用于整个影像中，对影像进行快速几何校正，消除影像畸变。

在应用多项式模型时，可以根据不同地区使用不同的多项式模型，以提高生成的校正图像的准确性。

4. 评估几何校正精度。

根据已知的标志物坐标和校正后影像中的变换关系，可计算出影像几何校正后的精度，并对校正效果进行评估。

总之，基于多项式的遥感图像快速几何校正是一种常用的遥感图像校正方法，它能够快速消除影像几何畸变，实现遥感影像的快速处理和分析，是遥感图像处理中的一种重要方法。

实验二遥感图像的几何校正一、目的和要求：通过实验，理解遥感图像几何校正的基本原理和意义，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，熟悉ERDAS软件中图像几何校正的操作流程。

二、实验内容在ERDAS软件中，采用二元二次多项式校正模型对遥感图像进行几何精校正。

三、原理和方法1.选取地面控制点地面控制点应在图像上有明显的、清晰的定位识别标志，如道路交叉点、农田边界等；应不随时间而变化；地面控制点应当均匀分布在整幅图像，且有一定的数量保证，至少应超过多项式系数的个数。

2.建立多项式校正模型一般次数越高，校正精度越高，但要求控制点的数量也多，而且计算量较大，因此常用的校正模型为二次多项式，具体可根据实际情况确定。

3.灰度值重采样4.验证校正精度检查校正后的精度，要求误差控制在0.5个像元以内，当误差较大时，调整校正式或控制点。

四、实验步骤1.显示图像文件（Display Image Files）首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图标两次，打开两个视窗（Viewer1/Viewer2），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→Title Viewers然后，在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：tmAtlanta,img在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：panAtlanta,img 2.启动几何校正模块（Geometric Correction Tool）Viewer1菜单条：Raster→ Geometric Correction→打开Set Geometric Model对话框（图1-1）→选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK→同时打开Geo Correction Tools对话框（图1-2）和Polynomial Model Properties对话框（图1-3）。

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）:→定义投影参数：（Projection）:→Apply→Close→打开GCP Tool Referense Setup 对话框（图1-4）图1-1 Set Geometric Model对话框图1-2 Geo Correction Tools对话框图1-3 Polynomial Properties对话框图1-4 GCP Tool Referense Setup 对话框3.启动控制点工具（Start GCP Tools）图1-5 Viewer Selection Instructions首先，在GCP Tool Referense Setup对话框（图1-4）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1-5）→在显示作为地理参考图像的Viewer2中点击左键→打开Reference Map Information 提示框（图1-6）；→OK→此时，整个屏幕进入控制点采点状态（图1-7）。

遥感图像解译中的几何纠正方法随着遥感技术的不断发展，遥感图像的获取和应用越来越普遍。

然而，由于拍摄角度、地面形态等因素的影响，遥感图像存在几何形变的问题。

为了解决这个问题，人们提出了许多几何纠正方法。

本文将介绍几种常见的遥感图像几何纠正方法，并探讨它们的优劣势。

一、多项式拟合法多项式拟合法是一种常用的几何纠正方法。

它通过将原始图像中的像素位置与现实世界中的地理位置进行对应，建立像素坐标与地理坐标之间的映射关系。

随后，利用多项式拟合的方法，根据已知的像素位置和地理位置对应关系，推导出一个几何变换模型，从而对图像进行几何纠正。

多项式拟合法的优点是简单易行，适用于各种图像，并且能够有效地减小几何变形。

然而，它也存在一定的局限性，例如对于大范围的图像，多项式拟合法在极端情况下可能会引入较大的误差。

二、控制点法控制点法是一种基于已知控制点坐标的几何纠正方法。

首先，需要在原始图像和现实世界中选取一些已知位置的控制点。

然后，根据这些已知控制点的像素坐标和地理坐标，建立起坐标之间的对应关系。

最后，通过将图像中的像素位置与地理位置对应起来，根据已知控制点的坐标对图像进行几何纠正。

控制点法的优点是准确性高，适用于各种尺度的图像。

然而，它的缺点是需要大量的已知控制点，并且对于图像中没有控制点的区域，无法进行几何纠正。

三、地形校正法地形校正法是一种考虑地面形态的几何纠正方法。

遥感图像的获取往往会受到地面形态的影响，导致图像中的距离和角度存在失真。

地形校正法通过获取地面高程数据，并将其与遥感图像相结合，对图像进行几何纠正。

地形校正法的优点是能够考虑地面形态，提高几何纠正的精度。

然而，它的缺点是需要获取地面高程数据，成本较高且工作量较大。

同时，在平坦地区或缺乏高程数据的地区，地形校正法可能不能有效实施。

综上所述，遥感图像解译中的几何纠正方法有多种选择。

每种方法都有其独特的优劣势，适用于不同的情况。

在实际应用中，可以根据需求和条件选取合适的几何纠正方法，以提高图像的几何精度和应用效果。

遥感图像几何校正(较易)遥感图像几何校正是将采集的遥感图像与地球参考系统（如地理坐标系统或投影坐标系统）进行对齐，以保证图像上的地物位置与实际地理位置一致。

下面是一个较易的遥感图像几何校正步骤示例：1. 获取控制点：首先选择一些在图像上可见且在地面上已知坐标的控制点。

这些控制点可以是人工设置的地物特征，如标志物、房屋角点等，也可以是已知坐标的地理要素，如GPS测点、地面地物等。

2. 图像配准：通过图像配准软件，在原始图像上标记出控制点的位置，并将其与其在地面上的真实坐标相匹配。

配准软件会根据这些控制点来计算出图像的几何变换参数，如旋转、平移和缩放等。

13. 几何变换：根据图像的几何变换参数，对整个图像进行几何校正。

几何变换方法可以是线性的或非线性的，其中包括了常用的平移、旋转、缩放和仿射变换等。

4. 像素重采样：在完成几何校正后，由于图像上的像素点分辨率可能与原始图像不同，因此需要对图像进行重采样，以保证图像的细节精度和质量。

重采样方法有最邻近插值、双线性插值和双三次插值等，根据实际情况选择合适的方法。

5. 边缘裁剪：在完成像素重采样后，由于几何校正和重采样的处理可能会导致图像边缘的变形，需要对图像进行边缘裁剪，以去除边缘的不确定区域。

6. 输出校正后的图像：完成校正后的图像即可输出，用于后续的遥感分析和应用。

2需要注意的是，以上是一个较为简单的遥感图像几何校正流程，具体步骤和方法会因不同的图像类型、几何变换需求和软件工具的选择而有所不同。

在实际应用中，还需要考虑更多因素，如地面控制点的选择和精度要求、辅助数据的使用等。

3。

遥感图像影像几何校正方法与精度评价遥感技术是一种通过航空器或卫星获取地球表面信息的技术手段。

为了获得准确的地理空间信息，遥感图像需要经过几何校正。

本文将介绍几种常用的遥感图像影像几何校正方法，并探讨它们的精度评价。

一、几何校正方法1. 多点校正法多点校正法是一种常用的几何校正方法。

它通过在图像中选择多个控制点，然后根据这些控制点在现实地面上的坐标，使用几何变换公式进行图像的几何校正。

这种方法简单易行，适用于中等分辨率的图像。

2. 数字高程模型校正法数字高程模型校正法是一种基于数字高程模型的几何校正方法。

首先，通过获取地面的数字高程模型，然后将图像与数字高程模型进行配准，最后进行几何校正。

这种方法的优点是精度较高，适用于高分辨率的图像。

3. 惯导校正法惯导校正法是一种利用航空器或卫星的惯性导航系统进行几何校正的方法。

惯性导航系统可以测量航空器或卫星的姿态和位置信息，根据这些信息对图像进行几何校正。

这种方法的精度较高，适用于航空器或卫星上配备有惯性导航系统的情况。

二、精度评价几何校正的精度评价是衡量几何校正过程中误差大小的方法。

常用的评价指标有均方根误差（RMSE）和控制点定位精度。

1. 均方根误差（RMSE）均方根误差是通过对校正前后的像素位置误差进行统计分析得到的一个指标。

它是校正后图像中所有像素位置误差的平方和的开方。

均方根误差越小，表示几何校正的精度越高。

2. 控制点定位精度控制点定位精度是通过选取一组已知坐标的控制点，然后对校正后图像中的相应像素进行位置测量，计算其与控制点的位置误差。

控制点定位精度越小，表示几何校正的精度越高。

三、案例分析以一幅航拍图像为例，使用多点校正法、数字高程模型校正法和惯导校正法进行几何校正，并对校正后的图像进行精度评价。

多点校正法得到的校正图像的RMSE为0.5个像素，控制点定位精度为2米。

数字高程模型校正法得到的校正图像的RMSE为0.2个像素，控制点定位精度为0.5米。