遥感技术与应用-04遥感图像校正

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。

遥感图像的几何校正原理遥感图像的几何校正原理是指通过对遥感图像进行几何变换，将图像投影到地球表面上的正确位置，以确保图像的几何特征和空间位置的精确性。

遥感图像的几何校正原理是遥感技术中极为重要的一个环节，它涉及到传感器投影模型的建立以及图像的几何校正方法和参数计算等多个方面。

遥感图像的几何校正原理主要包括以下几个方面：1. 传感器的几何投影模型：遥感图像是通过传感器获取到的，而传感器的几何投影模型是校正的基础。

传感器的几何投影模型是描述传感器观测到的像元在地面坐标系中的位置的数学模型，通常包括摄影几何模型和几何投影模型。

摄影几何模型主要用于航片和卫星图像的几何定位，几何投影模型主要用于平面影像和正射影像的几何定位。

根据传感器的类型和几何特性，选择合适的几何投影模型进行校正。

2. 地面控制点的选择：地面控制点是指已知准确地理坐标的地物特征点，通过对图像与地面控制点的匹配，可以确定图像与地面坐标系之间的几何关系。

地面控制点的选择应具有代表性和充分的空间分布，以保证校正的几何精度。

常用的地面控制点包括地面标志物、地物边界等。

3. 图像配准和校正：图像配准是指将图像与地面控制点进行匹配，确定图像在地面坐标系中的位置。

图像校正是通过几何变换将图像投影到正确位置，保证图像的几何特征和空间位置的准确性。

常用的图像校正方法包括多项式变换、分段线性变换和二次变换等。

多项式变换是基于一阶、二阶或高阶多项式函数进行校正的方法，它可以实现图像的平移、旋转、缩放和错切等变换。

分段线性变换是将图像分成若干个区域，然后在每个区域内进行线性变换。

二次变换是将图像分成若干个二次曲面，然后在每个二次曲面内进行变换。

4. 校正参数的计算：校正参数是指用于实现图像校正的参数，一般包括平移、旋转、缩放和错切等参数。

校正参数的计算是校正过程中的关键一步，一般通过最小二乘法、迭代法和控制点测量法等方法来求解。

最小二乘法是一种常用的数学优化方法，通过最小化图像与控制点之间的误差，求解校正参数。

遥感图像校正实验报告1. 引言遥感图像是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像信息，具有广泛的应用价值。

然而，由于地球表面的复杂性和遥感平台的特点，遥感图像中可能存在各种影响因素，如大气、地形、光照等。

为了准确地利用遥感图像进行地物分类、资源监测等应用，需要对遥感图像进行校正。

本实验旨在探索并应用遥感图像校正方法，提高遥感图像的质量和准确度。

2. 实验目标本实验的主要目标是：- 理解遥感图像校正的原理和流程；- 掌握遥感图像校正的常用方法；- 运用所学的遥感图像校正方法，对实验数据进行校正，并评估校正效果。

3. 实验步骤3.1 数据准备本实验使用的遥感图像数据是卫星传感器获得的多光谱图像，包含了红、绿和蓝三个波段的数据。

数据提供了RAW格式的图像文件，需要进行预处理和格式转换，以便进行后续的遥感图像校正实验。

3.2 大气校正大气是遥感图像中主要的影响因素之一，大气校正是遥感图像校正中的重要步骤。

本实验采用了大气校正模型，通过计算大气透射率和反射率，对图像进行校正。

3.3 辐射校正辐射校正是遥感图像校正的另一个重要步骤，其目的是消除图像中的辐射差异，使得不同波段的图像能够进行有效的比较和分析。

本实验使用了辐射校正模型，通过计算辐射矫正系数，将原始图像转换为辐射校正后的图像。

3.4 几何校正几何校正是遥感图像校正的最后一步，其目标是消除图像中的几何形变，使得图像中的特征能够准确地对应地面的实际位置。

本实验使用了几何校正模型，通过对图像进行平移、旋转和缩放等操作，实现图像的几何校正。

4. 实验结果和讨论经过上述的步骤，我们成功地对实验数据进行了遥感图像校正。

校正后的图像显示出更好的质量和准确度，可以更好地用于地物分类和资源监测等应用。

然而，值得注意的是，遥感图像校正是一个复杂的过程，涉及到多个影响因素和数学模型。

在实际应用中，应根据具体需求和数据特点，选择合适的校正方法和参数，以达到最佳的校正效果。

遥感图像几何校正第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。

如何进行遥感图像的几何校正与纠正遥感图像是通过无人机、卫星等远距离设备获取的地球表面的影像数据。

这些图像在应用于地理信息系统(GIS)、自然资源管理、城市规划等领域时，需要进行几何校正与纠正。

本文将介绍什么是遥感图像的几何校正与纠正，以及如何进行这一过程。

一、什么是遥感图像的几何校正与纠正遥感图像的几何校正与纠正是指将采集到的图像数据与真实地理空间进行对应，消除由于图像采集时摄像设备、地球曲率等因素引起的形变、偏移等问题，使图像具备准确的地理位置信息。

这项工作是遥感技术应用的重要环节，对于后续的数据分析和信息提取至关重要。

二、遥感图像的几何校正与纠正方法1. 外方位元素法外方位元素法是利用航片或图像外方位元素（像空间坐标与地面坐标之间的变换参数）进行几何校正与纠正的方法。

在这种方法中，需要准确确定图像的摄影中心、摄影距离以及摄影方位角等相关参数，通过计算来修正图像的几何形变。

外方位元素法准确性较高，适用于相对高精度的项目。

2. 控制点法控制点法是通过在图像上选择一系列已知地理位置的控制点，在地面实地测量其坐标，然后通过像点与地理坐标的对应关系，进行几何校正与纠正的方法。

该方法的关键在于控制点的选择与测量精度，控制点越多、分布更均匀，纠正效果越好。

3. 数字高程模型（DEM）法数字高程模型法是通过使用数字高程模型数据，将遥感图像与地面实际高程进行对照校正的方法。

通过图像与DEM之间的高差计算，对图像进行几何校正与纠正。

这种方法适用于大范围的地形起伏、高程变化较大的区域。

三、遥感图像的几何校正与纠正注意事项1. 数据预处理在进行几何校正与纠正之前，需要对采集到的遥感图像进行预处理。

预处理包括影像增强、去噪、边缘检测等步骤，以提高图像质量和准确性。

2. 参考数据选择在进行校正与纠正时，需要选择适当的参考数据，以确保纠正结果的准确性。

参考数据可以包括航片、已经准确校正的图像、已知地理坐标点等。

3. 校正模型选择校正模型选择是几何校正与纠正的关键步骤之一。