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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）。
遥感科学与技术实验报告（二）项目名称：遥感图像几何精校正。
实验目的：参照一个图像，通过遥感软件ENVI对另一幅不准确的图像进行几何精校正。
实验原理：在参照图像与待校正图像里面，选取对应的点，运用遥感软件ENVI 的功能，对图像进行几何精校正。
数据来源：1.下载源：国际科学数据服务平台（卫星：LANDSAT5）2．波段数：73.4.实验过程：1.选取一张较为清晰的图像，将其旋转180°，作为待校正的图像。
2.分别在两个窗口里面打开基础图像和待校正图像，左边是参照图像，右边是旋转过后的待校正图像，如图所示：点击map>registration>Select GCPSs: Image to Image,然后确定基准和待校正图像。
如下所示：3.在两幅图里面选择位置相同的点，要求准确度高，例如河流交界处。
如下图所示：4.准确选取了4个点，然后用软件自带功能自动选择更多的点，如下图所示：5.对即将进行校正的图像设置保存路径，对修改后的图像进行保存。
以下是进行几何校正后的图像：实验结果与分析：通过ENVI，对待校正的图像进行了几何精校正，误差为0.139327，误差较小，说明实验成功。
心得、意见或建议：通过本次实验，基本掌握对遥感图像的几何精校正，虽然在学习过程中，遇到了不少困难，但是通过多次地观看学习ENVI视频，最终掌握了这个实验项目。
我觉得老师的这种方法很好，并没有手把手教我们，而是让我们自己想办法，同学之间相互交流学习，这不仅锻炼了我们的自学能力，学到的知识也更加牢固。
我非常享受这个一步一步自学的过程，并且最终取得了成功。
一、实验名称遥感图像几何精纠正二、实验目的理解几何校正的原因，几何校正的原理，掌握用ENVI对影像进行几何校正的方法；了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。
三、实验原理由各种内外因素造成的遥感图像几何位置上的变化称为几何畸变，消除或者减弱其影响的过程即几何校正的过程。
试验中主要是通过若干控制点,建立不同图像间（基准影像和待纠正影像）的多项式空间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。
几何校正又可分为影像到影像及影像到地图的配准。
四、数据来源本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM 第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。
五、实验过程1、打开并显示Landsat TM 影像文件1）打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。
2）新建主窗口，加载待校正影像（原图像偏转90度后所形成图像）。
《遥感数字图像处理》实验报告学号：姓名：邢晓辉（cuit）2、选取并处理地面控制点1）从ENVI 主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Image，打开Image to Image Registration 对话框。
2) 在Image to Image Registration 对话框中，点击并选择Display #1 （SPOT 影像），作为Base Image。
点击Display #2（TM 影像），作为Warp Image。
3）点击OK，启动配准程序。
通过将光标放置在两幅影像的相同地物点上，来添加单独的地面控制点，在每个缩放窗口所需位置上，点击鼠标左键，调整光标点所处的位置。
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。
遥感图像校正实验报告2011年3月30日项目名称：遥感图像几何精校正、辐射校正实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像几何精校正和辐射校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像处理意义。
实验原理：1、几何精校正：校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。
几何校正就是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、辐射校正：辐射校正（radiometric correction ）是指对由于外界因素，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，消除或改正因辐射误差而引起影像畸变的过程。
数据来源：数据来源：国际科学数据服务平台---数据检索---Landsat 卫星---四川省宜宾市屏山县，数据标识LT51290402005216BJC00，条带号129，行编号40，中心纬度28.87，中心经度104.12，日期20050804，平均云量5%，波段数3（第三个波段图像无法正常下载，总是会损坏）。
实验过程：几何精校正：1、打开EDRAS，点击Viewer新建两个窗口。
分别添加待正矫图像repingshan1.img和地理参考的校正过的SPOT图像pingshan1.img。
2、在显示有待校正的图像的窗口上的菜单栏上点击，在下拉菜单中选中，在弹出的对话框中选择多项式几何校正模型，单击OK。
弹出另一个对话框，在选项中定义多项式次方参数改为2，定义投影参数，单击Apply。
在接下来弹出的对话框中选择已存在的窗口，确定。
3、弹出一个对话框提示我们用鼠标选择参考图像，单击panatlanta.img所在的窗口。
在弹出的对话框直接默认点击OK。
4、此时，整个屏幕将自动变化，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态。
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模型功能Affine 图像仿射变换（不做投影变换）Polynomial 多项式变换（同时作投影变换）Reproject 投影变换（转换调用多项式变换）Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换Camera 航空影像正射校正Landsat Landsat卫星图像正射校正Spot Spot卫星图像正射校正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。
重庆交通大学测量与空间信息处理实验报告实验课程：遥感原理及应用实验名称：遥感图像的几何纠正班级：学号：姓名：成绩批阅日期实验日期：2012 年10 月22 日实验3 遥感图像的几何纠正一、目的和要求1、目的使用多项式方法对TM遥感图像进行图像精纠正。
2、要求（1）能够熟练根据地图、GPS测点数据或具有投影的图像对遥感图像进行几何精纠正。
（2）能够正确地选择几何纠正中的各种参数。
（3）能够对纠正结果进行评价。
（4）掌握集合精纠正的基本方法和操作要点。
（5）能够自定义地图投影并进行图像的投影转换。
3、软件和数据说明ENVI软件。
TM图像数据。
合成后的图像数据文件AA。
地面参考数据：见目录“C4几何纠正\参照数据”。
二、实验内容（1）对TM图像进行几何精纠正。
（2）自定义地图投影。
（3）转换图像的投影。
三、实验操作步骤及截图图像的集合纠正有两种方式，分别为图像-地图和图像-图像。
图像-图像方式是其他图像进行参考进行纠正。
作为参考的图像可以具有投影坐标，也可以不具有投影，如果是后者往往被称为相对纠正。
例如，进行变化探测分析时，图像必须纠正道相同的坐标系，相互配准。
下面就通过ENVI软件对图像进行纠正。
1、显示图像打开合并后的南京市TM图像AA，使用（4,3,2,）进行假彩色合成显示#1窗口。
然后打开图像“C4几何纠正\参照数据\njlv-pz”，并在#2窗口上显示。
图2 打开对照图片的位置图3 对照数据的图片2、显示地面控制点（1）初始设置在ENVI软件中进行如下操作，Map——Registration——select GCPs：Image to image图4 打开image to image 对话框图5 image to image 对话框图6 图像-图像纠正的控制点选择。
上述对话框中，Base Image为参照图的，Warp Image 为需要纠正的图像。
Base Image选择#2，Warp Image选择#1。
遥感图像的几何校正姓名：学号：日期：2020.5.151．实验目的和内容目的：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。
内容：在ENVI软件中利用两种几何校正方法进行遥感图像的几何校正。
（1）Image to Image：用base.img作为基准影像，选择控制点来校正uncorrected.img。
（2）Image to Map：根据地形图上的信息选择控制点来校正地形图。
2．图像处理方法和流程Image to Image（用base.img作为基准影像，选择控制点来校正uncorrected.img）1、加载影像（1）点击主菜单>>File>>Open Image File。
（2）打开base.img和uncorrected.img。
（3）显示这两个图像：2、启动几何校正模块（1）点击主菜单的Map>>Registration>>Select GCPs:Image to Image。
（2）选择显示base.img文件的Display为基准影像（Base Image），显示uncorrected.img文件的Display为待校正影像（Warp Image），点击OK。
（3）点击OK后出现Ground Control Points Selection界面，点击Show List 可打开控制点列表窗口（Image to Image GCP List窗口）。
3、采集地面控制点（1）在两个Display中找到相同区域，在Zoom窗口中，将十字光标定位到两个图像的相同位置上。
（2）点击Ground Control Points Selection上的Add Point按钮，将当前找到的点加入控制点列表。
（3）添加好了第一个控制点。
（4）同上诉操作，可以添加好第二个、第三个控制点。
（5）在Base Image上面用十字光标定位一个点，点击Ground Control Points Selection上的Predict按钮，Warp Image上会自动预测相同位置。
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方法和步骤，深刻了解遥感图像几何校正的意义。
在实验过程中，主要理解和体会以下几个问题：（1）遥感图像几何校正的类型，几何校正的原因和目的；（2）遥感图像几何静校正的基本原理；（3）重采样的方法及每种方法的优缺点。
二、实验的基本原理遥感图像几何校正分为两种：①针对引起畸变原因而进行的几何粗校正；②利用控制点进行的几何精校正。
几何精校正实质上是用数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程，并且认为遥感图像的总体畸变可以看做是挤压、扭曲、缩放、偏移以及更高层次的基本变形的综合作用的结果，利用畸变的遥感图像与标准地图或图像之间的一些对应点（GCP）求得这个几何畸变模型，然后利用此模型进行几何畸变的校正，这种校正不考虑引起畸变的原因。
三、几何精校正的基本步骤1、确定地面控制点。
在原始畸变图像空间与标准空间寻找控制点对。
地面控制点应该在图像上有明显清晰的定位识别标志，地面控制点上的地物不随时间而变化，地面控制点应均匀分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证。
2、地面控制点确定后，要在原始畸变图像与标准图像上分别读出各个控制点在图像上的像元坐标(x,y)以及标准图像上的坐标(X,Y)。
3、选择合适的坐标变换函数（几何校正数学模型），建立图像坐标(x,y)与其参考坐标(X,Y)之间的关系式。
利用地面控制点对数据求出模型的未知参数，然后利用模型对原始图像进行几何精校正。
4、几何精校正的精度分析，利用几何校正数学模型计算校正之后的图像误差，检验每个控制点的均方根误差是否小于0.5。
5、确定每一点的亮度值。
根据输出图像上各像元在输入图像中的位置，对原始图像按一定的规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。
常采用的方法是最邻近法，三次卷积内插法，双线性内插法。
四、基本实验要求学会在ERDAS IMAGINE软件中进行图像的几何校正。
五、实验内容1、本实验主要是利用多项式拟合的方法进行的纠正，通常采用数据预处理途经启动几何校正模块。
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。
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。
成都信息工程学院资源环境学院《遥感数字图像处理》实验报告实验名称遥感图像几何精校正实验时间实验地点姓名学号班级一、实验名称遥感图像几何精校正二、实验目的1.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定角度，用原先的图像作为参考对旋转后的图像进行几何校正。
2.或者从GOOGLEARTH 上下载高分辨率图像，再利用对应的、已有投影信息的TM 资料进行几何校正，给GOOGLEEA TTH下载的图像加投影信息。
三、实验原理引起图像几何变形的一半分为两大类：系统性和非系统性误差。
几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来校正非系统因素产生的误差，同时也将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
四、数据来源（下载源、波段数、对应的波长、分辨率、投影、地区）《ENVI遥感图像处理方法》一书中光盘所带的用于几何校正的图像。
bldr_sp.img bldr_tm.img五、实验过程1、几何校正（Image To Image几何校正）（1）主菜中File—Open Image File将基准图像（bldr_sp.img）和待校正图像（bldr_tm.img）打开并将它们分别显示在Display 中。
选择主菜单M ap—Registration—Select Gcps:Image to image点击OK，进入采集地面控制点。
（4）采集地面控制点1）在两个Display中移动方框位置，寻找明显的相同地物特征使两个Zoom中的地物相同。
2）在Ground control Points selection上，单击Add point 将当前的点收集。
3）用同样的办法继续寻找点，至少四个点。
（5）在Ground Control Points Selection上，点击Show list 按钮可以看到选择的所有控制点。
（6）选择校正参数输出结果1）在Ground Control Points Selection上选择Opintion—Ware File 选择校正文件2）在校正参数对话框中校正方法选择多项式，重采样选择Bilinear，背景值（Back ground）为0，选择输出途径和文件名3）输出结果：进行校正前后的链接对比六、实验结果与分析通过校正后我们很明显地看到，两幅图像已经可以连接上了，但还是有一点小误差，这是因为选点时不够精细。
遥感图像的几何校正实验报告1．实验目的和内容实验目的：学习如何使用ENVY中Image to Image和Image to Map两种方法对遥感图像进行几何校正，了解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。
实验内容：（1）Image to Image以一副已经经过几何校正的栅格文件作为基准图，通过从二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。
（2）Image to Map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，从矢量文件中获取或者从栅格文件中获取。
2．图像处理方法和流程A. Image to Image1、加载影像，打开ENVI，file>>open image file，加载待校正影像与已校正影像。
2、启动几何校正模块Map>>Registration>>Select GCPs:Image to Image，打开几何校正模块。
选择显示base.img文件的Display为基准影像（Base Image），显示uncorrected.img文件的Display为待校正影像（Warp Image）点击OK3、采集地面控制点（1）在两个Display中找到相同区域，在Zoom窗口中，将十字光标定位到相同点上，点击Ground Control Points Selection上的Add Point按钮，将当前找到的点加入控制点列表。
（2）当选择一定数量的控制点之后（至少3个），利用自动找点功能。
Ground Control Points Selection窗口>>Options>>Automatically Generate Tie Points，选择一个匹配波段点击OK。
（3）Image to Image GCP List窗口>>Options>Order Points by Error，按照RMS值有高到底排序。
遥感图像的几何校正一、实验目的：通过实习操作，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、实验原理：遥感图像的几何校正是指消除原始图像中的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像的过程，分为几何粗校正和精校正两种。
这种方法的基本过程是利用有限个地面控制点的已知坐标，按最小二乘法求解多项式的系数，然后将各像元的坐标带入多项式进行计算，从而求得纠正后的坐标。
二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样，常用的灰度值重采样方法有最邻近像元法、双线性内插法、双三次卷积法三种。
三、主要仪器：ERDAS软件，计算机四、实验过程和步骤：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,img2.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。
在二元n次多项式数字模拟中,从提高几何校正精度的角度考虑,需要兼顾的因素
主要有引起几何畸变的原因和产生数学运算误差因素。
归纳起来有三个方面的考
虑因素:
（1）是多项式中n值的选择, n值与几何畸变的复杂程度密切相关。
当n = 1,上
述的坐标空间变换成为二元一次多项式,可以进行线性的坐标变换,解决比例尺、
中心移动、歪斜等方面的几何畸变, 实用于第2级别以上的遥感数据。
n值的不
同选择,可以得到不同的空间变换式,当n≥2,上述的坐标空间变换成为二元非线
性多项式,解决遥感器偏航、俯仰、滚动等因素引起的几何畸变。
从理论上讲, n
值越大,越能校正复杂的几何畸变,但计算量也相对要大。
实际应用中n值通常取
小于等于3。
（2）是控制点GCP (用于空间坐标变换的同名坐标点)的选择, GCP的几何精度直
接影响着多项式系数的求解误差大小。
成熟的作法是:通过目视,选择熟悉的、易
分辩且精细较高的特征点(如小水塘边缘、线状地物的交叉点、海岸线弯曲处等) ,
且GCP分布在全图中要尽量均匀,特征变化性大的地区选择多些,图像边缘部分选
些控制点,使系数的求解尽可能准确。
控制点精度的衡量尺度为RMS(RootMean
Square)参数,意为均方根,以图像像素大小为单位,表达式为:
x, y为无几何畸变的图像控制点坐标, x′, y′为变换后图像控制点坐标。
在
ERMAPPER7. 0或ENV I等遥感软件中,对于一次线性变换,当采集到4个控制点以
上时,软件系统就会自动推算控制点的变换值和RMS,可以很好地辅助控制点的编
辑。
在实际应用中需要引起注意的是:随着控制点数目的增减,多项式系数值也在
变化,每个控制点的RMS也在变化。
当RMS值都小于等于1时,控制点的精度控
制在一个像素大小上,几何校正效果较好。
（3）最后是控制点GCP数目的确定,从数学运算上来说,一次多项式变换,存在6
个系数要计算,需要GCP的最少数目是3。
二次多项式变换,有12个系数需要计算,
GCP最少数目是6。
n次多项式, GCP的最小数目为( n + 1) ( n + 2) /2。
但在实际应
用中,采用最小GCP数目,几何校正效果往往不好。
所以在条件允许的条件下, GCP
数目要远远大于最小数目,可以是其的6倍。
2. 图像像元灰度值重采样
经过上述图像像元坐标的空间变换,得到对应于实际地面或无几何畸变的图像坐
标,图像上每个像元都有了无几何畸变的坐标值。
随后需要做的是给每个像元赋
亮度值。
因为已知的图像数据是有几何畸变的像元亮度值,并没有校正后的无几
何畸变的像元亮度值。
所以需要通过数学上的重采样方法如最近邻法、双向线性
内插法和三次卷积内插法等计算出校正后像元位置的亮度值,形成无几何畸变的
遥感数据。
在重采样方法中,三次卷积内插法计算量虽最大,但图像质量要好,细节
表现要清晰,是许多遥感软件的首选方法。
数据来源：国际科学数据服务平台，landsat数据，TM。
实验过程：
1. 打开参考影像（base）和待校正影像：分别设为display#1,display#2，
如下图所示（左边是参考图像，右边是待校正图像）：
2. 在主菜单上选择map，然后选择Registration，然后选择select GCPs：image to image，出现窗口Image to Image Registration如图所示：
3. 分别在两边选中DISPLAY #1（左）,和DISPLAY# 2（右）。
BASE图像指参考图像而warp则指待校正影像，然后选择OK。
，出现如下图的窗口：
然后就可以选择点了：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。
上图也是添加了四个点以后的图。
然后点击show list就可以看到选择所有的控制点，如下图：
选好4个点后就可以预测：把十字架放在参考影像某个地物，点选predict则待校正影像就会自动跳转到与参考影像相对应的位置，而后再进行适当的调整并选点。
4.选点结束后，首先把点保存了：选择ground control points窗口上的file，然后选择save gcp as ASCII..，出现下图：
填上保存路径就可以了。
5.进行校正：在ground control points.对话框中选择options warp file(as image to map)，出
现如下图所示窗口：
在出现的imput warp image中选中你要校正的影像（第一个图片），出现图片的信息：
点ok进入registration parameters对话框（如下图所示）：
上图中重采样选择Bilinear，背景值（Back ground）为0，选择输出途径和文件名例如下图：
然后选择ok就行了。
实验结果与分析：结果如下图时校正前后的对比图：
分析：通过校正后我们很明显地看到，两幅图像基本已经相似了，但还是有一点小误差，这是因为选点时不够精细。
实验心得：通过这次的校正实验，初步了解了如何用envi对图像进行几何校正了，虽然结果不是很理想，这个主要是在各点的选取上不太准确，引起的偏差太大。
建议：对于几何校正的过程还应该加强练习，尽量做到很熟练地程度。
