浅析遥感图像的几何校正原理及方法

遥感影像几何校正的方法与步骤遥感技术在现代科学和环境研究中扮演着重要的角色，它通过无人机、卫星等平台收集大量的遥感影像数据，这些数据可用于地表地貌的研究、城市规划、环境监测等多个领域。

然而，由于传感器的误差、地球表面的形变等因素的影响，遥感影像在采集过程中往往会发生几何畸变。

因此，几何校正成为了处理遥感影像的必要步骤之一。

一、几何校正的目的遥感影像的几何校正是指将采集的影像数据与真实地理坐标系统中的位置相对应，使影像能够准确地反映地球表面的特征。

几何校正的目的是消除影像中的几何变形，使其能够与其他地理数据进行叠加分析，从而得到更准确的结果。

二、几何校正的方法1. 传统校正方法传统的几何校正方法主要基于地面控制点（GCPs）的选择和提取。

首先，根据采集的影像和地理坐标系统中的地理特征，选择一组地面控制点。

然后，在影像中手动或自动提取这些地面控制点的位置，同时记录其在真实地理坐标系统中的位置。

最后，通过计算和调整，将影像中的像元位置校正到真实地理坐标系中。

2. 数字校正方法随着计算机和数字图像处理技术的发展，数字校正方法逐渐取代了传统的校正方法。

数字校正方法主要基于数学模型和算法来完成几何校正的过程。

常用的数字校正方法包括多项式模型、参数拟合模型和同步解调模型等。

这些模型可以将影像中的像素位置与地理坐标系中的位置互相转换，从而实现几何校正。

三、几何校正的步骤几何校正的具体步骤可以归纳为以下几个步骤：1. GCPs的选择和提取在进行几何校正之前，首先需要选择一组地面控制点。

这些地面控制点应该具有明显的地理特征，如建筑物的角点、道路的交汇处等。

然后，在影像中提取这些地面控制点的位置，并记录其真实地理坐标。

2. 模型的选择和拟合根据影像中地面控制点的位置和真实地理坐标，选择合适的数学模型和算法。

根据所选择的模型，在计算机中进行参数拟合，并得到校正过程所需要的参数。

3. 影像几何校正通过上面的步骤，我们已经获得了数学模型和参数。

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。

遥感影像的几何校正方法与技巧遥感影像是通过遥感技术获取到的地球表面的图像信息。

在遥感应用中，几何校正是一项非常重要的工作，它可以提高遥感影像的地理准确度和精度。

几何校正是指将影像与地理坐标系统进行一致性匹配，消除由于卫星平台姿态、扫描仪器误差等因素引起的像素位置偏差，使得影像能够准确地反映地球表面的真实位置。

一、几何校正的方法1. 基于控制点的校正方法这是最常用的几何校正方法，它通过选取一些地面上具有已知地理位置的标志物作为控制点，然后通过对其在影像上的位置进行测量，计算出转换参数，从而实现影像校正。

常见的控制点包括标志物、道路、河流等。

2. 基于全局栅格校正方法全局栅格校正方法是一种较为简单但精度相对较低的方法，它通过对整个影像进行平移、旋转和缩放等操作，以使校正后的影像与地理坐标系统的一致性较好。

3. 基于形变模型的校正方法除了平移、旋转和缩放等刚性变换外，影像在校正过程中往往还需要进行非刚性的形变操作，以适应地貌复杂、存在高程变化的地区。

基于形变模型的校正方法可以通过建立影像的形变模型，对不同区域进行适应性校正，从而提高几何校正的精度。

二、几何校正技巧1. 标志物选取的注意事项在进行几何校正时，选择合适的标志物对于提高校正精度至关重要。

应选择具有明显几何形状、易于在影像上检测和测量的标志物，例如明显的道路交叉口、建筑物的棱角等。

此外，这些标志物应分布在整个影像区域内，避免出现局部区域校正误差过大的情况。

2. 利用地形高程信息进行校正地形高程信息对于影像的几何校正具有重要作用。

在进行几何校正时，如果有数字高程模型（DEM）数据可用，可以将地形高程信息与影像的几何信息相结合，从而进一步提高几何校正的精度。

3. 考虑大气影响大气对于遥感影像的几何校正同样具有一定的影响。

在进行几何校正前，应先进行大气校正，消除大气造成的影响，提高校正精度。

4. 多尺度校正在进行几何校正时，可以考虑多尺度校正，即根据不同的应用需求，对不同尺度的影像进行校正处理。

本科生实验报告书院系名称专业班级姓名学号指导教师第二步：启动几何校正模块在主菜单上选择map->Registration->select GCPs：image to image 出现窗口Image to Image Registration，分别在两边选中DISPLAY 1（左）,和DISPLAY 2（右）。

BASE图像指参考图（bldr_sp.img）像而warp则指待校正影像（bldr_tm.img）。

选择OK!第三步：采集地面控制点进行选点：将两边的影像十字线焦点对准到自己认为是同一地物的地方，就可以选择ADD POINT添加点了。

剔除或调整误差较大的点。

第四步：选择校正参数输出接下来就是进行校正了：在ground control points.对话框中选择：options->warp file(as image to map),在出现的imput warp image中选中你要校正的影像tm，点ok进入registration parameters对话框：首先点change proj按钮，选择坐标系utm,然后更改象素的大小，输入为30m。

最后选择多项式校正方法.重采样方法（resampling）,一般都是选择双线性的（bilinear），最后的最后选择保存路径。

memory点OK三、实验总结：这次实验课学习到了很多新得东西，每个人都有各自的工作。

测量时标尺稍稍的偏移就会导致结果有误由于之前做过这个实验，所以实验中没有遇到什么问题。

实验开始前我们正常开始，并且我们每一步操作都跟往常理论学的一样，并且在等待其他组的过程当中我们组人员开始讨论问题出现在哪，这样大大避免了实验结果以及我们数据的操作错误，减少了人工以及时间的步骤，大大增加了我们对软件的使用，并且相信以后会更加熟练。

教师评语。

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。

遥感图像处理—⼏何校正 本节将从原理和代码两个⽅⾯讲解遥感图像的⼏何校正。

原理 ⾸先介绍⼏何校正的概念：在遥感成像过程中，传感器⽣成的图像像元相对于地⾯⽬标物的实际位置发⽣了挤压、扭曲、拉伸和偏移等问题，这⼀现象叫做⼏何畸变。

⼏何畸变会给遥感图像的定量分析、变化检测、图像融合、地图测量或更新等处理带来的很⼤误差，所以需要针对图像的⼏何畸变进⾏校正，即⼏何校正。

⼏何校正分为⼏何粗校正和⼏何精校正。

粗校正是利⽤空间位置变化关系，采⽤计算公式和辅助参数进⾏的校正，叫做系统⼏何校正；精校正是在此基础上，使图像的⼏何位置符合某种地理坐标系统，与地图配准，调整亮度值，即利⽤地⾯控制点（GCP）做的⼏何精校正。

⼏何校正步骤：1.空间位置的变换（像元坐标）2.像元灰度值的重新计算，即重采样。

1. 坐标变换 坐标变换分为直接法和间接法。

1）直接法：从原始图像阵列出发，依次计算每个像元在输出图像中的坐标。

直接法输出的像元值⼤⼩不会发⽣变化，但输出图像中的像元分布不均匀。

2）间接法：从输出图像阵列出发，依次计算每个像元在原始图像中的位置，然后计算原始图像在该位置的像元值，再将计算的像元值赋予输出图像像元。

此⽅法保证校正后的图像的像元在空间上均匀分布，但需要进⾏灰度重采样。

该⽅法是最常⽤的⼏何校正⽅法。

由上图可见，直接法直接以原始图像的坐标为基准点，坐标偏移到校正后的图像，坐标的位置有很多出现在了像元的中间位置，所以直接输出像元值⼤⼩导致像元分布不均匀。

⽽对于间接法。

以输出图像的坐标为基准点，已经定义在了格点的位置上，此时反算出该点在原始图像上对应的图像坐标，坐标多数落在像元的中间位置。

这⾥采⽤最邻近法、双线性内插和三次卷积法来计算该点的灰度值，达成重采样的⽬的。

2. 重采样 图像数据经过坐标变换之后，像元中⼼的位置发⽣改变，其在原始图像的位置不⼀定是整数⾏\列，需要根据输出图像各像元在原始图像中对应的位置，对原始图像重采样，建⽴新的栅格矩阵。

遥感影像的几何校正和特征提取方法遥感影像是通过遥感技术获取的地球表面信息的图像或图像组。

由于数据获取过程中存在各种误差，如地球自转、大气扰动、平台运动等，遥感影像在获取后需要进行几何校正以提高图像的质量和精度。

此外，为了进一步分析遥感影像中的信息，特征提取是必需的，可以帮助科学家从图像中提取有关地理特征的信息。

一、遥感影像的几何校正方法1. 大地控制点法：这是一种常用的几何校正方法，通过确定遥感影像上一系列具有已知地理坐标的地物进行配准。

通过收集大量的地面控制点，利用全球定位系统（GPS）等技术获取精确的地理坐标，然后将遥感影像转化为地理坐标系统，实现几何校正。

2. 特征点匹配法：该方法利用遥感影像与参考图像之间的特征点进行匹配。

通过提取遥感影像和参考图像的特征点，并使用特征匹配算法对两幅图像进行配准，从而实现几何校正。

3. 数字高程模型法：该方法利用数字高程模型（DEM）来进行几何校正。

DEM是一种用来表示地表地形高程信息的数学模型。

通过提取遥感影像上的地物高程信息，并结合DEM数据，可以实现对遥感影像的几何校正。

二、遥感影像的特征提取方法1. 阈值分割：该方法基于像素间的灰度差异来实现特征提取。

通过设置适当的阈值，将像素灰度值划分为不同的区域，从而提取出感兴趣的特征。

例如，可以利用阈值分割方法提取出水体、植被等特征。

2. 目标识别和分类：该方法通过使用机器学习算法来实现对遥感影像中的目标进行识别和分类。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。

通过对已标记的训练样本进行训练，然后对遥感影像进行分类，可以实现对特定目标的提取和分类。

3. 特征融合：该方法通过将多个特征进行融合，提高特征提取的准确性和稳定性。

常用的特征融合方法包括主成分分析（PCA）、小波变换、人工神经网络等。

通过将多个特征进行组合和处理，可以提取出更具辨识度的特征。

4. 目标检测：该方法通过一系列图像处理和模式识别技术来实现对目标的检测。