卫星影像几何校正步骤
几何校正操作步骤(精)
几何校正操作步骤实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。
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，称为地里参考（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。
1、图像几何校正的途径ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标，→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。
ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。
在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中，需要确定校正图像，有两种选择情况：其一：首先确定来自视窗（FromViewer），然后选择显示图像视窗。
其二：首先确定来自文件（From Image File），然后选择输入图像。
2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model）ERDAS提供的图像几何校正模型有7种，具体功能如下：3、图像校正的具体过程第一步：显示图像文件（Display Image Files）首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，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图表面板菜单条：Session→Title Viewers然后，在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：xiamen,img在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的（图象或）矢量图层：xmdis3.shp第二步：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（2-2）→选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK→同时打开Geo Correction Tools对话框（2-3）和Polynomial Model Properties对话框（4）。
遥感影像几何校正的方法与步骤
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。
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。
遥感影像的几何校正方法与技巧
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。
遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法a)辐射校正：进入传感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值（灰度值）。
辐射强度越大，亮度值（灰度值）越大。
该值主要受两个物理量影像：一是太阳辐射照射到地面的辐射强度，二是地物的光谱反射率。
当太阳辐射相同时，图像上像元亮度值差异直接反映了地物目标光谱反射率的差异。
但实际测量时，辐射强度值还受到其他因素的影响而发生改变。
这一改变就是需要校正的部分，故称为辐射畸变。
引起辐射畸变有两个原因：一是传感器本身的误差；二是大气对辐射的影响。
仪器引起的误差是由于多个检测器之间存在的差异，以及仪器系统工作产生的误差，这导致了接收的图像不均匀，产生条纹和“噪声”。
一般来说，这种畸变在数据生产过程中已经由生产单位根据传感器参数进行了校正，不需要用户自行校正。
b)几何校正：当遥感图像在几何位置上发生了变化，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时，即说明遥感影像发生了几何畸变。
遥感影像的总体变形（相对与地面真实形态而言）是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。
产生畸变的图像给定量分析及位置配准造成困难，因此遥感数据接收后，首先由接收部门进行校正，这种校正往往根据遥感平台、地球、传感器的各种参数进行处理。
而用户拿到这种产品后，由于使用目的的不同或者投影及比例尺的不同，仍然需要作进一步的几何校正。
几何校正一般包括精校正和正射校正。
精校正：利用地面控制点对由于各种因素引起的遥感图像的几何畸变进行校正。
简单理解：和地形图的校正，校正后有准确的经纬度信息。
精校正适合于在地面平坦，不需要考虑高程信息，或地面起伏较大而无高程信息的情况。
有时根据遥感平台的各种参数已做过一次校正，但仍不能满足要求，就可以用该方法作遥感影像相对于地面坐标的配准校正，遥感影像相对于地图投影坐标系统的配准校正，以及不同类型或不同时相的遥感数据之间的几何配准和复合分析，以得到比较精确的结果。
遥感卫星影像图的几何校正
何精校正。
几何粗校正是针对造成畸变的原因进行的校正，我们得到的卫星遥感数据一般都是经过几何粗校正处理的。
几何精校正是利用地面控制点进行的几何校正，它是用一种数学模型来接近描述遥感图像的几何畸变过程，并利用标准图像和畸变的遥感图像之间的一些对应点（地面控制点数据）确定几个几何畸变模型，然后利用此模型进行几何畸变的校正，这种校正不考虑畸变的具体形成原因，而只考虑如何让利用畸变模型来校正遥感图像由于几何校正后的影像可以用于提取精却的距离、多边形面积以及方向等信息，同时可以建立遥感提取的信息与地理信息系统（GIS）或空间决策支持系统（SDSS）中其他专题信息之间的联系，所以对遥感数据进行预处理，消除几何畸变是十分重要的。
二、研究方法遥感影像一般存在内部误差和外部误差，识别内外部误差源以及他们是系统误差还是随机误差非常重要。
一般来说，内部误差引起的畸变通常是系统性的、可预测的，外部误差引起的畸变通常是随机的。
系统误差通常比较容易改正，方法简单，而随机误差相对复杂，所以本文主要是讨论随机误差的几何校正。
1，内部误差的产生原因及消除方法内部误差引起的几何畸变主要包括：地球自转引起的偏差、扫描系统引起的标称地面分辨率变化、扫描系统一维高程投影差、扫描系统切向比例畸变。
对于地球自转引起的偏差，通常进行偏差校正，偏差校正就是将影像像幅中的像元向西做系统的位移调整，改正卫星传感器系统的角速度和地表线速度的相互作用。
扫描系统引起的标称地面分辨率变化主要是指亚轨道多光谱扫描系统，由于距星下点越远，地面分辨率就越低，所以大多数科学家主要使用横向扫描数据·幅中央70%的区域（星下点左右各35%）。
在星下点曝光瞬间，垂直航摄相片仅有一个位于飞行器正下方的像主点，这种透视几何关系使得所有高于周围地面的目标地物会出现从像主点向外放射状分布的不同程度的平面维系。
这就产生了扫描系统一维高程投影差。
由于扫描镜匀速旋转，传感器扫描星下点的地理距离要比影像边缘区域的短，这就使垂直于轨道方向的一个轴发生了压缩。
实验三envi几何校正
整Output File Dimensions。* 图像左上角为原点(1.1 --- 列.行)。
共四十六页
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2．感兴趣区域裁剪
打开影像bldrtm_m后，在图像
的主影像窗口(chuāngkǒu)点击
像。当在某一功能中应用掩膜时，1值区域被处理，被屏蔽的0值区域不被包括在计算中
。它可以用于ENVI的多项功能，包括统计、分类、分离、匹配滤波、包络线去除和波
段特征(tèzhēng)拟合。
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1.规则裁剪
ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize Data Input File对话框（如下图）。
samples/lines（列/行）值；
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⑤若设置波段范围（Spectral Subset>>File Spectral Subset），选择波段；若要根据已选
择的感兴趣区域进行切割，可用ENVI：Basic Tools>>Subset Data via ROIs。若要使用与
上次输入的空间大小相同的文件(wénjiàn)的空间子集，点击 “Previous” 按钮。
?利用控制点纠正而用户拿到这种产品后由于使用目的的不同或投影及比例尺不同仍旧需要做进一步的几何校正这就需要对其进行几何精校正即利用地面控制点gcp?混合校正则是由一般地地面站提供的遥感cct已经完成了第一阶段的几何粗校正用户所要完成的仅仅是对图像做进一步的几何精校正
遥感 实验
(YÁOGǍN)
实验三
几何 纠正
如何进行卫星遥感影像的几何校正与精度评定
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。
ENVI下的几何校正步骤
I:\forestry\mentougou\original\ms
ENVI下的几何校正步骤
在通过某种途径得到了控制点的文件坐标和地图坐标后，通过ENVI进行几何校正的步骤如下：
控制点文件保存为.txt文件或.pts文件。
1.打开图像文件
2. 从波段列表中选择波段组合顺序，并加载图像。
对灰度图像，直接点击按钮即可。
对于多光谱或彩色图像，选择好波段顺序后，点击。
我们下面以小卫星
多光谱图像为例来进行说明。
3. 选择控制点文件，检查控制点文件是否能被正确读取。
Map→Registration→Select GCPs:Image to Map。
在弹出的对话框中选择投影（坐标系统）和分辨率。
我们统一选择bj_54。
对于全色图像，分辨率为4米，对于多光谱数据，分辨率一般为32米，但少量数据也可能为36米，需要根据具体图像来确定，分辨率可以从波段列表中的Map Info可以看出。
4. 关闭控制点选择对话框。
选择刚才查看过的控制点文件
设置投影信息和分辨率
点击OK后，在弹出的对话框中选择要进行校正的影像。
点击OK后，在弹出的对话框中选择校正方法。
遥感数据影像正射纠正流程
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感数据影像正射纠正流程随着遥感技术的发展人们对于卫星遥感影像的需求也越来越高，同时对于卫星遥感影像的质量要求也越来越高，不同的工作对于遥感影像的需求也不同，因此需要对卫星遥感影像进行预处理，提高影像的质量，满足不同人群对于卫星遥感影像的需求，所以卫星遥感影像的处理就显得尤为重要。
卫星遥感影像处理常用的软件：ERDAS IMAGINE、PCI（PCI Geomatica）、ENVI等。
影像纠正遥感图像在成像时，由于成像的投影方式、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、地球旋转等因素的影响，使获得的遥感影像相对于地表目标存在一定的几何变形，图像上的几何图形与该地物所选定的地图投影中的几何图形产生差异，产生了几何形状或位置的失真。
主要表现为位移、旋转、缩放、仿射、弯曲和更高阶的歪曲。
消除这种差异的过程称为几何校正。
为了降低用户专业水平需求，扩大用户面，同时避免核心技术泄露，绝大部分卫星数据向用户提供一种与传感器无关的通用型成像几何模型——有理函数（RPC）模型，替代以共线条件为基础的严格几何模型。
影像融合现代遥感技术的显著特点是尽可能地搜集多种传感器、多级分辨率、多谱段和多时相技术于一身，使人们可以获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。
对于遥感影像解译来说，使用融合后的影像比单独使用可见光影像或者多光谱影像更为有效；而对于遥感影像分类来说，融合后的影像提供了更多的细节信息，可以显著提高分类结果的准确性。
遥感影像融合根据融合水平来划分，可以分为:像素级触合、特征级融合和决策级融合。
（1）像素级融合尽可能多的保留信息，具有最高的精度，是三级中研究最为成熟的一级。
（2）特征级融合是一种中等水平的融合。
首先将遥感数据进行特征提取，然而按照特征信息对多源数据进行分类、聚集和综合，产生特征向量，而后融合这些特征向量。
（3）决策级融合是最高水平的融合。
如何进行卫星影像的几何校正与拼接
如何进行卫星影像的几何校正与拼接卫星影像在现代社会中扮演着不可或缺的角色。
从农业、环境监测到城市规划和灾害管理，卫星影像为我们提供了大量的地理信息。
然而，由于卫星的运动和大气条件的影响，卫星影像在获取后通常需要进行几何校正和拼接，以确保其精确性和连续性。
本文将探讨如何进行卫星影像的几何校正与拼接。
首先，几何校正是卫星影像处理中的关键步骤之一。
由于卫星在拍摄过程中可能受到运动、地球曲率和大气透明度等因素的影响，卫星影像常常会出现位置偏差、造成失真。
为了解决这个问题，我们需要进行几何校正。
几何校正可以分为两个主要步骤：地位确定和图像纠正。
首先，地位确定是通过使用全球定位系统（GPS）和地面控制点来确定影像的真实位置。
通过收集高精度的GPS数据，可以确定卫星影像的位置信息，从而消除图像的位置偏差。
其次，图像纠正是通过对影像进行数学变换来消除失真。
常见的图像纠正方法包括投影转换和变换校正。
投影转换是将卫星影像投影到一个已知参考系统中，以消除地球曲率和投影畸变。
变换校正是通过对图像进行旋转、平移和缩放等操作，以匹配其他影像或地理坐标系统。
几何校正不仅可以提高卫星影像的精确性，还能使其与其他地理数据集集成，实现多源数据的无缝连接。
卫星影像的几何校正为地理信息系统（GIS）的应用提供了可靠的数据源，为决策制定和规划提供了重要的依据。
在卫星影像的几何校正之后，拼接是另一个重要的处理过程。
由于卫星的视场通常有限，对于较大区域的影像获取，会涉及到多个传感器和多个影像。
拼接可以将这些不同的影像拼接在一起，实现无缝连接。
拼接的挑战在于不同影像之间的色彩、亮度和光照条件的差异，以及地面特征的连续性。
为了解决这个问题，我们可以使用图像匹配和色彩校正算法。
图像匹配能够将不同影像中相似的特征点进行匹配，并计算它们之间的几何变换关系。
色彩校正则通过对不同影像的色彩和亮度进行调整，使它们在拼接后看起来连贯一致。
除了传统的拼接方法，现在还出现了一些新的技术和算法，如无缝拼接和多视差拼接。
遥感卫星影像数据预处理一般流程介绍
镶嵌
当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形 成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考图像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基 准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或 多幅图像选择相同或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大 时，可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致，但用于变化信息提取时，相邻 图像的色调不允许平滑，避免信息变异。
1、GCP 在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP 均匀分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的 需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需 9 个控制点即可； 对于有理多项式模型，一般每景要求不少于 30 个控制点，困难地区适当增加点位；几何 多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在 30-50 个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
的辐射值在不同时相遥感图像上一致，从而完成地物动态变化的遥感动态监测。
北京揽宇方圆信息技术有限公司
（3）图像重采样 重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行 列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对 原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插 方法包括： 1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原 来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成 输出图像中某些地物的不连贯。
遥感影像精确几何校正及精度评价方法 转
遥感影像精确几何校正及精度评价方法转一般地，卫星影像数据采集加工至用户手中，仅是张单纯的图片，并没有用户需要的坐标和投影。
通常需要先将其进行数据融合，以获得视觉上最佳的自然彩色影像和需要的空间几何精度，然后再以融合后的数据作为校正单元来进行几何精校正。
可用于校正的软件平台和方法很多，如：加拿大阿波罗公司的PCI，法国SPOT公司的GeoImage等。
我们以美国资源环境研究所(ESRI)的ERDAS Imagine评测版软件为遥感影像的处理平台，用多项式数学方法进行几何校正实验，并采用解析分析的数学方法来进行校正的精度评价。
图1.遥感影像校正流程图1.确定校正单元与参照影像本实验以融合后的卫星遥感数据为校正单元，以正射航空相片为坐标参照系，在分辩率为0.2米的航空正射影像上选取校正控制点，实现卫星影像的几何精校正。
2.选择并启动ERDAS IMAGINE几何校正模块校正前要在ERDAS IMAGINE几何校正模块中设置好多项式模型参数及投影参数。
在本次实验中，我们先舍弃DEM数据，对多景位于平坦地区的卫星影像选取二次多项式进行校正，个别处于起伏地区如山地和河流的卫星影像，则选取三次或四次多项式，处于更为复杂地形的卫星影像，则选择Rubber Sheeting线性、非线性变换算法来进行相应的几何校正，以检验在无DEM数据可资使用的情况下的几何精确纠正方法。
必要时，还是要引入DEM数据来辅助几何校正。
3.控制点采集的要领3.1.控制点的布设控制点的布设的原则一般要把握两点：一是要尽可能地均匀，一般规则遥感影像的前4~9个控制点要将整个影像控制在一个规则的坐标范围内，概括地把校正控制点范围确定好，以方便后续控制点的采集。
这样，控制点的点位中误差往往会控制到最小，每个控制点的几何残差也容易校正，我们称这种控制点布设方法为"边廓点"，即四边形点位布设。
方法如图2：图2.左屏为卫星影像，右屏为航空影像当影像不是一个很规则的几何图形时，要尽可能地将它用控制点分成几个规则的几何图形，然后分块进行控制点的采集。
卫星遥感影像几何校正方法
卫星遥感影像几何校正方法
系统几何校正数据是指经过辐射校正和系统级几何校正处理的数据，即从卫星的下行数据中提取星历数据、卫星轨道和姿态数据、传感器参数以及地球模型和地图投影变换，模拟成像时卫星的状态，产生系统校正模型，对影像数据进行处理的过程。
来进行几何校正处理，其地理定位精度将大大提高。
经过几何校正的数据的格式可以是image格式或geotiff格式等。
在遥感成像过程中，由于飞行器的姿态、高度、速度和地球自转等因素的影响，图像相对于地面目标发生几何畸变。
这种畸变表现为像素相对于地面目标实际位置的挤压、扭曲、拉伸和偏移等。
对几何失真的误差校正称为几何校正。
多光谱多时相图像配准和遥感图像制图必须经过上述几何校正。
由于人们习惯使用正射投影图，遥感影像的几何校正大多是基于正射投影的。
在大比例尺遥感影像的一些专题制图中，可以使用不同的地图投影作为几何校正基准，主要解决投影变换的问题，有些畸变不能完全消除。
遥感图像的几何校正可以通过光学、电子学或计算机数字处理技术来实现。
常用的方法有:基于多项式的遥感影像校正、基于共线方程的遥感影像校正、基于有理函数的遥感影像校正、基于自动配准的小面板差分校正等。
遥感卫星影像预处理的方法步骤
1技术路线DOM 技术流程图数据查询数据获取数据预处理质量检查整理提交 原始数据正射校正平面控制高程数据辐射校正辐射定标大气校正配准融合整体镶嵌范围裁切高景一号MUX 影像大气校正植被指数多样性选择NDVI/EVI/NDWI/...光谱特征影像集随机森林分类研究区作物分类结果精度评价训练样本验证样本影像预处理辐射定标影像融合纹理特征多样性选择Mean/Entropy/ASM/...GLCM 计算高景一号Pan 影像灰度级量化...纹理特征影像集影像集验证样本集训练样本集实地调查高分解译样本筛选样本数据影像数据分类土地利用分类技术流程遥感图像水体粗提取先验阈值区间ROI 区域图像分割阈值水陆二值图边界膨胀直方图统计图像分割最小连通区去除水体掩膜图像水体分布提取技术流程模块开发数据处理数据获取水面实测光谱数据光学遥感数据实测水质参数数据水体固有光学量数据光谱特征分析固有光学特性分析基于水面实测光谱的水质参数反演算法基于光学遥感数据的水质参数反演策略最优反演算法精度评价水质参数反演软件模块开发反演算法水体光学分类大气校正水体提取水质参数反演技术路线图建筑物提取提取技术路线图2影像正射校正方案2.1正射校正原理遥感影像获取的过程中会受到各种不定因素的影响，如：传感器的成像方式、地形起伏、地球曲率、大气折射等，导致图像本身的几何位置、形状、尺寸等与其对应的地物不一致，发生变形。
通过一定的数学模型来改正和消除遥感影像产生的变形的过程称为几何校正。
通常情况下，对影像进行粗略几何校正时，需要利用卫星等提供的一些轨道、姿态参数以及与地面系统相关的处理参数来进行校正。
当精度要求较高时需对影像进行几何精校正，即利用地面控制点及畸变模型对原始影像进行校正。
经过粗校正之后接收到的全色影像数据中的大部分地物已经实现了重叠，只有个别仍存在偏差。
此时，需要利用DEM 数据对全色影像做正射校正，生成全色影像的正射影像图。
正射校正是将中心投影的影像进行纠正形成正射投影影像的过程，先把影像化分为许多小区域，之后根据相关参数按照对应的中心投影构像方程或者特定的数学模型用控制点进行解算，得到解算模型后利用数字高程模型对原始遥感影像进行校正，最终获得数字正射影像。
遥感图像影像几何校正方法与精度评价
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。
如何进行卫星影像的几何校正
如何进行卫星影像的几何校正卫星影像是现代遥感技术中的重要组成部分，可以为地理信息系统（GIS）提供大量的空间信息。
然而，卫星影像由于各种因素的影响，如大气干扰、地球表面的曲率和旋转等，会导致影像中出现几何畸变。
为了提高卫星影像的几何精度和准确性，需要进行几何校正。
本文将介绍如何进行卫星影像的几何校正的方法和步骤。
一、几何校正的目的和意义卫星影像的几何校正是通过对影像数据进行处理，消除因空间分辨率、光学系统、传感器运动等原因引起的几何畸变，让影像数据的地理位置和真实度量之间的关系得以恢复。
几何校正的目的是提高影像的空间精度和位置精度，以便用于精确的地理空间分析、遥感监测和地图制作等工作。
二、几何校正方法1.地面控制点法地面控制点法是一种常用且有效的几何校正方法。
它基于地物特征点在卫星影像中的位置，并通过与现实世界真实地理位置的对应关系来进行几何校正。
该方法需要在影像中选择一些具有明显标志的地物特征点，比如道路交叉口、建筑物的角点等，然后通过与地面测量数据的对比，计算并调整影像的位置和形状，达到几何校正的目的。
2.地理模型法地理模型法是一种比较先进的几何校正方法。
它通过建立地理模型来分析并校正影像中的几何畸变。
具体而言，地理模型法利用卫星影像中的地理控制点和其他地物特征点的位置信息，与数字高程模型（DEM）相结合，建立影像的地理模型。
然后，通过调整影像的几何变换参数，如旋转、缩放和平移等，来消除几何畸变。
三、几何校正步骤1. 数据预处理首先，需要对卫星影像进行数据预处理。
这包括去除大气干扰、进行辐射校正和几何校正预处理等工作。
这些预处理操作有助于提高影像的质量和准确度，为后续的几何校正提供可靠的数据基础。
2. 选择地面控制点其次，需要选择地面控制点。
这些地面控制点应该分布在整个影像区域，并具有明显的特征，以便在影像中进行定位和匹配。
3. 影像匹配和几何校正在选择了地面控制点后，需要进行影像匹配和几何校正。
几何校正操作步骤(精)
几何校正操作步骤实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。
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，称为地里参考（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。
1、图像几何校正的途径ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标，→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。
ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。
在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中，需要确定校正图像，有两种选择情况：其一：首先确定来自视窗（FromViewer），然后选择显示图像视窗。
其二：首先确定来自文件（From Image File），然后选择输入图像。
2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model）ERDAS提供的图像几何校正模型有7种，具体功能如下：3、图像校正的具体过程第一步：显示图像文件（Display Image Files）首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，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图表面板菜单条：Session→Title Viewers然后，在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：xiamen,img在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的（图象或）矢量图层：xmdis3.shp第二步：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（2-2）→选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK→同时打开Geo Correction Tools对话框（2-3）和Polynomial Model Properties对话框（4）。
ENVI进行影像到影像的几何校正
卫星影像的几何校正以具有地理参考的SPOT 4 10m全色波段为基础，进行Landsat 5 TM 30m影像的几何校正过程，其流程如图1所示。
图1 几何精校正流程目的：1、掌握利用地面控制点（GCP）进行影像到影像几何校正的方法2、影像上GCP的选取方法数据准备：bldr_tm.img 没有地理坐标的tm影像bldr_sp.img 带地理坐标的SPOT影像利用GCP进行几何校正的具体操作第一步打开并显示影像文件（1）在#1窗口中打开作为待校正图像，在#2窗口中打开作为参考图像（图2）。
图2 参考图像（左）与待校正图像（右）第二步启动几何校正模块（1）一旦两幅图像都已经显示，选择主菜单Map→Registration→Select GCPs: Image to Image，打开几何校正模块。
（2）在Image to Image Registration对话框中，选择显示SPOT影像的Display作为基准图像（Base Image），显示TM影像的Display为待校正图像（Warp Image）（图3）。
点击OK，进入采集地面控制点。
图3 指定参考图像与待校正图像第三步采集地面控制点（1）控制点工具对话框说明：图4 地面控制点工具对话框菜单命令功能Filesave GCPs to ASCII save Coefficients to ASCII restore GCPs from ASCII 保存GCP到ASCII文件保存多项式系数到ASCII文件从ASCII文件中打开GCPOptionWarp Displayed BandWarp FileWarp Displayed Band(as Image to Map) Warp File(as Image to Map)Reverse Base/Warp1st Degree(RST Only)Auto PredictLabel PointsOrder Point by Error 配准当前显示的波段①配准整个文件①校正当前显示的波段②校正整个文件②颠倒基准图像和被校正图像角色选择使用RST模型来计算误差打开/关闭自动预测点功能打开/关闭GCP标签打开/关闭根据误差从大到小对GCPs排序①当基准图像没有地理投影时选择这种配准命令；如果基准图像具有地理投影时选择此命令，得到的结果诸如投影参数、像元大小将与基准图像相同。
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几何校正步骤
1.在View窗口里打开待校正的影像，在另外一个窗口打开参考矢量。
2.在待校正的影像窗口里，点击Raster，出现如下窗口，在窗口里点击Geometric Correction(校正模块)。
3.点击Geometric Correction(校正模块)后出现如下窗口，选择Polynomial（几何校正）
4.选择Polynomial（几何校正）后，出现如下窗口，点击Close。
5.点击Close后出现如下窗口，直接点击OK。
6.点击OK后，出现窗口，将鼠标在参考矢量窗口里点击一下，将进入如下窗口，点击OK。
7.点击OK后，进入控制点选取界面，如下图所示。
8.控制点选取完成后，在控制面板里点击
，进入校正后成果输出界面，设置好输出影像名字、分辨率、重采样方式，然后输出既可。