基于ERDASIMAGINE遥感影像的几何精细纠正

何变形， 才能进一步进行分析研究， 进一步开展图像 解译、 专题分类等分析研究。
1 研究区与数据准备
1.1 研究区概述 研究区位于甘肃省天水市麦积区麦积林场， 北 纬 34°19′30″～34 °31′05″ ， 东经 105°46′ 40″～106 °10′40″之间， 林区气候湿润， 年平均 气温 10. 9℃，最高气温 7 月份 28.3℃，最低气温 1
CHEN Chun-ye， WANG Cai-xia
(Gansu Forestry Technology College Gansu Tianshui 741020) ·
Abstract: In order to eliminate the remote sensing images of the terrain and topography of the distortion of information missing, the terrain higher ups and downs, or side of the satellite images of a larger perspective, it should be carried out with ERDAS IMAGINE to correct geometric this paper, with precision of elevation to meet the requirements of the DEM (digital elevation model) as a reference object, by Michael Forest plot to carry out remote sensing images to correct geometric, high- precision was available for quantitative analysis of digital images has greatly enhanced the work of the forest resources survey Efficiency. Remote sensing images, Geometry correct, ERDAS IMAGINE Key words：
遥感影像的几何精纠正的主要流程 和方法 2
以研究区域内的地形图及数字高层模型 (DEM) 为基础， 利用 Erdas Imagine 对影像进行纠正处理;通 过 DEM 数据根据栅格数据空间分析获得坡度 、 坡 向、 高程分带等信息,并生成矢量图层;再将所有的相 关图层叠加, 得到高精度的遥感影像，进行信息提 取， 区分勾画出的数据能够保证现势性的要求， 满足 麦积林区森林资源调查工作的需要。 2.1 遥感图像几何精纠正主要流程如图 1 所示：
用 ERDAS IMAGINE 进行几何精纠正。该文用满足高程精度要求的地形图和 DEM (数字高程模型)作为参考对象， 通过对麦积林区遥感影像进行几何精纠正， 获得高精度的可供定量分析的数字图像， 大大提高森林资源调查的工 作效率。 关键词:遥感影像； ERDAS IMAGINE 几何精细纠正；
Geometric Correct of Remote Sensing Images Based on ERDAS IMAGINE
偏扭、 弯曲以及更高次的基本变形的综合作用结果， 因而纠正前后图像相应点之间的坐标关系中可用一 个适应的多项式来表达。该法对各种类型传感器的 纠正都是普遍适用的，缺点是高阶多项式容易造成 图像产生不应有的变形。 多项式的校正变换公式可以表示为 x=a0+(a1X+a2Y)+(a3X2 +a4XY+a5Y2 ) y=b0+(blX+b2Y)+(b3X2 +b4XY+b5Y2 ) x， y 为像素原始图像坐标； X， Y 为同名像素 式中： 的地面(或地图)坐标。an,,bn 为多项式系数。 用这个多项式来描述纠正前后图像相应点之间 的坐标关系。
基于 ERDAS IMAGINE 几何精纠 正过程 3
3.1 显示遥感影像文件 在 ERDAS 图标面板中双击 Viewer 图标，打开 两个窗口 (viewer#1／viewer#2)， 并将两个窗口平铺 viewer#1 是麦积林区 1： 5000 的需要校正的遥 放置， viewer#2 是 1： 50000 作 为 地 理 参 考 的 感影像， DEM。
月份 - 7 ℃，极端最高气温 38.3 ℃，极端最低气温 - 18.2 ℃ ， 平 均 相 对 湿 度 69% ， 年 平 均 降 雨 量 507.6mm。 土壤为山地褐土和山地棕壤两种。 林场经 3 活立木总蓄积 430191 m3， 森林 营总面积 409906m ， 覆盖率 41%， 动植物资源十分丰富， 生态系统完整。 1.2 数据源选择 待校正影像是甘肃省天水市 2006 年 11 月 20 日接收的 SOPT 一 5 遥感影像图，空间分辨率 2m, 图形数据为区域内 1: 5 万的地形图 、 行政边界图和 数字高层模型(DEM)。
地物点、 线状地物的交叉点； 若 GCP 分布不均匀， 则 在 GCP 分布密集区域影像几何纠正精度高，而在 GCP 分布稀疏的区域，将会出现较大的拟合误差， 图像容易产生变形。 3.3.3 控制点数量 控制点数量主要与纠正多项式的次数有关， 但 也与纠正范围和纠正精度有关 ．GCP 的个数 n 与 n>(t+1)(t+2)／2， 多项式次数 t 的关系为： 即 2 次方 3 次方需要 10 个控制点，依次类 需要 6 个控制点， 推． 个别 GCP 的位置误差不会对整个影像的校正 的质量造成太大的影响， 而当 GCP 的个数严格按照 n=(t+1)(t+2)／2 的关系时， 其拟合曲面将严格通过所 有的 GCP， 如果某一个 GCP 的误差较大， 则对整幅 影像的校正精度影响就会比较大。 适当增加 GCP 的 不 数量会增加校正精度，但是过多增加 GCP 个数， 仅不会显著提高校正精度， 而且会增加选择 GCP 的 工作量。 所以， 麦积林区控制点数量， 一个沟需要 10 个控制点， 多项式次数 3。 3.4 保存控制点计算转换模型 在控制点采集过程中一般设置为自动转换计算 模式， 所以随着控制点采集过程的完成， 转换模型就 自动生成， 得出麦积林区某一沟误差、 残差及控制点 x、 Y 坐值误差(表 1)。
图 l 几何精纠正的流程 Fig ．1 The proces s ing of remote s ens ing images
图 2 校正图像 Fig．2 The image before calibration
2.2 处理方法 几何精纠正通常的方法有多项式纠正法 、 共线 方程纠正法等。而多项式纠正法利是用地面控制点 来建立遥感影像与地图之间相应点的变换关系， 是 实践中常用的一种方法， 因为它的原理比较直观， 并 且计算较为简单， 具有足够好的纠正精度 。麦积林 区研究的基本思想是回避成像的空间几何过程， 而 直接对图像变形的本身进行数字模拟， 它认为遥感 图像的整体变形可以看作是平移、 缩放、 旋转、 仿射、
34保存控制点计算转换模型在控制点采集过程中一般设置为自动转换计算模式所以随着控制点采集过程的完成转换模型就自动生成得出麦积林区某一沟误差残差及控制点35遥感影像重采样重采样resample过程就是依据未校正遥感影像象元值计算生成一幅校正遥感影像的过程原遥感影像中的所有栅格值都将进行重采样各像素坐控制点坐标tablegcpcoordinates72结束语erdas软件几何精纠正在遥感影像处理过程中处于重要地位其校正精度直接影响其他遥感影像预处理的质量同时对影像进行校正有利于后期影像的解译分类及提取专题信息
遥感图像在成像时， 由于成像投影方式、 传感器 外方位元素变化、 传感介质的不均匀 、 地球曲率 、 地 形起伏、 地球旋转等因素地影响， 获得的遥感图像相 对于地表目标存在一定的几何变形， 使得图像上的 几何图形与该物体在所选定的地图投影中的几何图 形产生差异， 造成形状或位置的失真， 这主要表现为 位移、 旋转、 缩放、 仿射、 弯曲和更高阶的歪曲， 且其 精度直接影响到后续处理工作的质量。要在这样的 麦积林区遥感图像上进行森林资源调查， 必须先用 ERDAS IMAGINE 进行几何精纠正，只有消除了几
表 1 控制点坐标 Table 1 The GCP coordinates
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图 3 参考图像 Fig．3 The reference image
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2008 年 12 月 3.2 启动几何纠正模块
甘肃林业高职教育 Gansu Forestry Technology Education
No.12 · Dec 2008
在 viewer#1 菜单条中，单击 Raster I Geometric Correction 命令， 打开 Set Geometric Model 对话框， 选 择多项式几何纠正模型， 这里选择多项式几何纠正 模型为 Polynomial，单击 OK 进入 Polynomial Model Properties 窗口， 在该窗口中定义多项式次方为 3， 单 击 apply。 3.3 采集控制点 启动控制点工具， 在 GCP Tools Reference Setup 对话框中选择采点模式， 在此选择 ExistingViewer 单选 按钮， 单击 OK．打开 Viewer Selection Instructions 指 示器，然后在显示作为地理参考 DEM 的 Viewer#2 中单击，打开 Reference Map Information 提示框， 单 击 OK 进入采集控制点窗口， 进行控制点采集。 3.3.1 确定 GCP 5000 遥感图像空间与 1： 50000DEM 上寻 即在 1： 找控制点对(即同名地物点)。由于几何精校正是基 于地面控制点 (GCP)进行的， 所以 GCP 的选择是几 何精校正非常重要的问题．控制点应选择图像上容 易分辨的特征点， 如地形地物交叉点、 河流弯曲或分 叉处、 海岸线弯曲处、 湖泊边缘、 城廓边缘、 水坝和交 叉路口等能准确定位的特征点， 而且在特征变化大 的地区应该多选取， 图像边缘部分也一定要选择控
作者简介： (1976- )， 陈春叶， 女， 汉族， 甘肃省礼县人。甘肃林业职业技术学院森管系讲师， 主要从事林业的教学和研究。
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2008 年 12 月
No.12 Dec · 2008
总第 12 期
2008 年 12 月
甘肃林业高职教育 Gansu Forestry Technology EducatioGINE 遥感 影像的几何精细纠正
陈春叶,王彩霞
(甘肃林业职业技术学院 摘 甘肃 · 天水 741020)
要： 为了消除遥感影像中地形的畸变与地形信息的丢失， 对于地形起伏较大， 或卫星侧视角较大的影像， 应该