第四章 遥感图像的校正
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。
遥感图像几何精校正实验报告
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。
遥感导论-习题及参考答案第四章-遥感图像处理答案
第四章遥感图像处理名词解释假彩色遥感图像：利用卫星或飞机拍摄到的基础遥感图像,将感兴趣的部分(如森林,水体,沙漠,重力异常区等)用不真实且夸张的颜色表示出来，与自然色不一致。
边缘检测：用于判断图像地物的边缘。
数字影像：数字影像是以二维数组形式表示的影像。
该数组由对连续变化的影像作等间隔抽样所产生的采样点组成。
几何校正：几何校正是指将遥感图像参照地形图、已校正图像或GPS控制点进行重采样,消除传感器成像的几何变形,使其具有地理坐标并与地面实际对应。
K-L变换：主成分变换；是建立在统计特征基础上的多维正交线性变换，就是一种离散化的Karhunen －Loeve变换。
辐射校正：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直方图均衡：是用一定的算法使直方图大致平和。
问答题下图为一个3x3的图像窗口，试问经过中位数滤波(Median Filter)后，该窗口中心像元的值，并写出计算过程。
(10分)124 126 127120 150 125115 119 123什么是计算机图像处理，它包含那些内容，如何运用计算机图像处理方法来提高遥感图像的解译效果？答：是指利用计算机对图像进行一系列加工，以便获得人们所需要的效果。
常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等。
（1）图像数字化通过取样与量化过程将图像变换成便于计算机处理的数字形式。
通常，图像在计算机内用一个数字矩阵表示，矩阵中的每一个元素称为像素。
将图像数字化的设备有各种扫描仪与数字化仪。
（2）图像编码对图像信息进行编码，可以压缩图像的信息量，以便满足传输与存储的要求。
（3）图像增强使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。
图像增强并不要求真实地反映原始图像。
（4）图像复原消除或减少在获取图像过程中所产生的某些退化，尽量反映原始图像的真实面貌。
（5）图像分割将图像划分为一些互不重叠的区域。
辐射校正
（2）因大气影响引起的辐射误差
地物（目标物）的辐射（反射）经过大气层时，与大气层发生散射作用 和吸收作用，主要是由气溶胶引起的散射（可见光近红外区）及水蒸气引起 的吸收（热红外区）。由于大气的存在，辐射经过大气吸收和散射，通过率 小于1，从而减弱了原始信号的强度，同时大气的散射光也有一部分直接或 经过地物反射进入到遥感器，这两部分辐射又增强了信号，但却不是有用 的。
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大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程 。主 要指对天空散射光的校正。
大气校正的方法: 利用辐射传递方程进行大气校正； 利用地面实况数据进行大气校正 ； 利用辅助数据进行大气校正。
实际像场大气的校正： 野外现场波谱测试（回归分析法）； 大气参数测量； 波段对比分析（直方图法）。
辐射校正
由于传感器响应特性和大气的 吸收、散射以及其它随机因素影响 ，导致图像模糊失真，造成图像的 分辨率和对比度相对下降，这些都 需要通过辐射校正复原。
消除图像数据中依附在辐射亮 度中的各种失真的过程称为辐射量 校正（radiometric calibration）。
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遥感数字图像处理课程讲义
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2.辐射传输方程（radiative transfer equation） GIS开发应用研究中心
传感器的输出Eλ
{[ ] } Eλ = Kλ ρλ λ ⋅ E0 ( )e−T(Z1⋅Z2)secθ + ελ ⋅We (λ) e−T(0,H) + bλ
Kλ 为传感器的光谱响应系数
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4.1 概述
1．辐射畸变
成信工遥感原理与方法教案第4章 遥感图像处理
第四章遥感图像处理目的与要求：熟悉光学遥感图像处理的原理；掌握数字图像处理的工作原理、工作流程；掌握几何校正、辐射校正的原理重点及难点：遥感图像的几何纠正、辐射校正。
教学法：讲授法、演示法教学过程：第一节遥感数字图像的校正一、数字图像及其直方图1 数字图像数字图像：遥感数据有光学图像和数字图像之分。
数字图像是能被计算机存储、处理和使用的用数字表示的图像。
数字化：将连续的图像变化，作等间距的抽样和量化。
通常是以像元的亮度值表示。
数字量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。
数字图像的表示：矩阵函数2 数字图像直方图数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。
直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。
直方图的曲线可以反映图像的质量差异。
正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。
偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。
二、辐射校正1、遥感图像的辐射误差主要有三个因素❖传感器的光电变换❖大气的影响❖光照条件2、大气散射校正2.1大气影响的定量分析2.2大气影响的粗略校正通过简单的方法去掉程辐射度（散射光直接进入传感器的那部分），从而改善图像质量。
直方图最小值去除法回归分析法三几何校正1、遥感图像的几何变形有两层含义卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。
图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。
2、卫星姿态引起的图像变形3、地形起伏的影响4、地球曲率5、大气折射6、地球自转的影响7、遥感图像几何校正方法几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。
几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。
第四章 遥感图像的辐射校正定稿
大气对电磁波传输的影响
1 大气成分(Atmospheric
composition)
2 大气结构
（structure of the atmosphere）
对流层Troposphere：大气的最低层， 自地面到 8—18km，平均12km。 特点——剧烈的垂直对流运动，气温 随高度的升高而降低（-0.6℃/100m）， 为什么？ 空气密度大，水汽含量不固定，1.23km云分布，尘烟多。 该层大气吸收、散射引起电磁衰减， 是电磁波传输的主要研究内容。
L0
R
E
R
E0 cos
R 是地物反射率； 是球面度（半球反射）
大气影响的定量分析
传感器接收信号时，
受仪器的影响还有一个系统增益因子S ， 这是进入传感器的亮度值为：
L
' 0
R
E0 S cos
大气影响的定量分析
由于大气的存在，
大气影响的定量分析
相当部分的散射光
向上通过大气直接进入传感器，这部分辐射称为程
辐射度，亮度为 L p 。
大气影响的定量分析
可见，由于大气影响的存在，实际到达传 感器的辐射亮度是前面所分析的三项之和， 即
L L1 L2 L p
L RT S ( E0T cos E D ) SL p
由遥感成像过程的复杂性可知，传感器接收到的电磁波 能量包含3部分：
a 太阳辐射经大气衰减后照射到地表，经地面反射后 又经大气第二衰减进入传感器的能量 b 地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量 c 大气散射、反射和辐射的能量
传感器输出的能量还与传感器的光谱响应系数有关。 所以辐射误差产生的原因有两种：传感器的响应特性和外界 环境。
遥感影像的几何校正
控制点选取标准：校正模型约定控制点数目、
控制点残差评价控制点选取好坏
ReM r roS x rxor2i gyyor2ig
4、重采样内插：为了使校正后的输出图像像元与输入 的未校正图像相对应,根据确定的校正公式，对输入图像的数 据重新排列。在重采样中，由于所计算的对应位置的坐标不 是整数值，必须通过对周围的像元值进行内插来求出新的像 元值。
像几何畸变进行纠正。几何粗校正的服务通常由卫 星接收系统提供, 因此下面重点讨论几何精校正。
❖ 一、几何精校正原理及方法： 从物理上看, 却在彼处。因此可用两种方法 实现畸变图像的校正:
1、把被错置的像素点搬运到该在的位置, 此方法 被称为直接变换法;
2、斜距投影变形 侧视雷达属于距投影，其成像变形规律如图
（二）、传感器外方位元素变化畸变
（三）、地球自转的影响
地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响， 对于扫描成像则造成图像的平移错动。
（四）、地球曲率的影响
（五）、地形起伏的影响 中心投影：地形起伏造成像点位移。 垂直投影：不存在像点位移。
图像的校正——几何校正
20092305028 09电信1班 曹远晶
主要内容
❖ 遥感影像几何畸变原因 ❖ 遥感影像几何校正方法
遥感影像几何畸变原因
❖ 一、几何畸变： 遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物
中目标物的相对位置的坐标关系图像中发生变化。
❖ 二、遥感图像几何畸变的来源： （一）、传感器成像几何形态的影响 传感器一般的成像几何形态有中心投影、距投影 以及平行投影等几种不同的类型。 1、全景投变形 红外机械扫描仪、CCD 线阵推帚式传感器
遥感图像的几何校正原理
遥感图像的几何校正原理遥感图像的几何校正是指通过对图像进行空间几何变换，将其投影到地球表面，使得图像中的每一点对应到地球表面上的一个准确位置。
这样做的目的是为了消除图像中由于遥感器在获取图像时的姿态、高度、地球自转等因素造成的图像畸变，并且使得图像能够与地理信息系统中的地图数据进行精确叠加，从而实现对地理空间信息的准确提取和分析。
在遥感图像处理中，几何校正是非常重要的一环，对于后续的遥感信息提取、地图制图和空间分析等应用具有重要的意义。
遥感图像的几何校正原理主要包括以下几个方面：1. 姿态校正：遥感器在获取图像时往往会受到外部因素的影响，导致姿态不稳定，从而引起图像中的位置畸变。
因此，需要对图像进行姿态校正，使得图像中的每一个像素能够按照准确的空间位置进行定位。
姿态校正的主要方法包括使用姿态角信息进行校正、使用GPS/惯导等辅助信息进行姿态测量以及使用地面控制点进行姿态精确校正。
2. 像元定位：在遥感图像中，像元是指图像中的一个最小单元，通常对应于地面上的一个小区域。
在进行几何校正时，需要将图像中的像元与地球表面上的实际位置进行对应，这就需要确定每个像元的准确位置，即像元的定位。
像元定位的主要方法包括使用地面控制点进行像元定位、通过建立像元坐标系系统进行像元定位以及通过地形起伏对像元进行补偿。
3. 系统误差校正：在遥感图像获取过程中，会受到一些系统误差的影响，例如大气、地形或者地面表面的变化等因素会导致图像中的位置畸变。
因此，需要进行系统误差校正，以消除这些系统误差对图像的影响，从而提高图像的精度和准确度。
系统误差校正的主要方法包括对图像进行大气校正、进行地形效应校正以及通过地面控制点进行系统误差校正。
4. 投影变换：在进行几何校正时，需要对图像进行投影变换，将其投影到地球表面上的准确位置。
投影变换的最常用方法是采用地图投影方法，将图像投影到地图数据的坐标系上，从而实现图像与地图数据的叠加和精确对应。
遥感原理与应用_第4章_3 遥感影像处理-遥感影像辐射处理
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传 感 器 校 正
L d s2 E0 cos
L为地物在给定波ain
和bias分别为传感器的增益和偏移量，从图像头文件中可以读取； ρ为 反射率（即表观反射率）；ds是日地天文单位距离；E0大气顶层的太
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绝对定标要建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间
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传 感 器 校 正
的数量关系，该关系通常呈线性关系，建立该关系就是确定线性 关系中的系数及常数项，即定标系数。
K：传感器的增益；
Lmax：传感器达到饱和时所记录的辐射能量，即传感器记录 的最大能量；
Lmin：传感器探测并记录的最小能量；
Cmax：遥感图像中的最大值（如：对无符号8位类型数据，最 大值是255）。
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传 感 器 校 正
探测元件响应度差异造成的影像色调不一致性
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DN值(从遥感器 得到的数字测 量值) 遥感器校正
• 光学系统特征(如边缘减光) • 光电变换系统的灵敏度特 征的偏差 • 遥感器系统的增减及偏差 相关系数(如Landsat TM和 MSS)
专题4 遥感图像的辐射校正
专题4 遥感图像的辐射校正
1.直方图最小值去除法:
原理：在图像中可以找到某种或某几种地物，其辐射亮度或反射率接近0，例如，地形起伏地区山的阴影处，反射率极低的深海水体处等，这时在图像中对应位置的像元亮度值应为0。
实测表明，这些位置上的像元亮度不为零。
这个值就应该是大气散射导致的程辐射度值。
所以直方图最小值的基本原理就是测量出每个波段中的DN值的最小值，即把该值当做程辐射度值，通过波段运算进行修正。
操作方法：
1）首先查看图像的第7波段的DN值统计数据，看最小值是否为0，从而判断还图像有否辐射亮度或反射率接近0的底物。
2）逐个查看波段每个波段的DN值的最小值。
然后进行波段运算，将每个波段的DN值减掉这个DN值得最小值，即把图像修正成改正大气辐射后的图像。
3）得出的数据是每个波段处理后的每个波段的数据文件，然后按照波段顺序进行合成得到辐射校正后的数据。
注：如果图像的第七波段的DN值的最小值不为0，则说明该图像不存在实际反射率接近0的底物，则不能使用该方法进行辐射校正。
实验结果：
原图：（假彩色合成图像）
辐射校正后
图像在现实上差别不会很大，但是数据表示的含义是不相同的。
在图像上右击选择Z profile（spectrum），同一点的数据图对比如下：
Dn=肉（lamuda）*A+B。
第四章 遥感图像处理――几何校正PPT课件
三种内插方法比较
方法 1
优点 简单易用，计算量小
缺点
处理后的影像亮度具有不连 续性，影响精确度
精度明显提高，特别是对亮度 计算量增加，且对影像起到
2
不连续现象或线状特征的块状 平滑作用，从而使对比度明
化现象有明显的改善。
显的分界线变得模糊。
3
更好的影像质量，细节表现更 为清楚。
工作量很大。
23
18
像元灰度值重采样
校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引 起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。
x X
P(X,Y) Y
纠正后影像
p(x,y) y
纠正前影像
19
最近邻法
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
影像中两相邻点的距离为1，即 行间距△x＝1，列间距△y=1，取与 所计算点(x,y)周围相邻的4个点，比 较它们与被计算点的距离，哪个点距 离最近，就取哪个的亮度值作为 （x,y）点的亮度值f（x，y）。设该 最近邻点的坐标为（k,l）,则
一是指平台在运行过程中，由于姿态、地球曲 率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传 感器自身性能所引起的几何位置偏差。
二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相 应坐标之间的差异。
3
引起遥感图像几何变形的因素
一、遥感平台位置和运动状态变化的影响
旁向位移的影响 速度变化即航向位移的影响
高度变化的影响—地面分辨率不均匀 俯仰变化的影响
21
三次卷积内插法
取与计算点（x，y）周 围 相 邻 的 16 个 点 ， 与 双 向 线 性内插类似，可先在某一方 向上内插，每4个值依次内插 4次，求出f（x，j-1），f(x， j ） ， f(x,j+1) ， f(x,j+2) ， 再根据这四个计算结果在另 一 方 向 上 内 插 ， 得 到 f(x ， y）。
第四章(4)_遥感影像辐射校正
• 相当部分的散射
没有到达地面，向上通过大气直接进入传感 器，这部分辐射称为程辐射度，辐亮度为 L p。
大气影响的定量分析
可见，由于大气影响的存在，实际到达传 感器的辐射亮度是前面所分析的三项之和 ，即
L L1 L2 L p
L RT S ( E0T cos E D ) SL p
• Reflectance (field spectrum) = gain x radiance (input data) + offset • ENVI's empirical line calibration requires at least one field, laboratory, or other reference spectrum; these can come from spectral profiles or plots, spectral libraries, ROIs, statistics or from ASCII files. Input spectra will automatically be resampled to match the selected data wavelengths. • If more than one spectrum is used, then the regression for each band will be calculated by fitting the regression line through all of the spectra. • If only one spectrum is used, then the regression line will be assumed to pass through the origin (zero reflectance equals zero DN). The calibration can also be performed on a dataset using existing factors.
ENVI遥感图像的几何校正
遥感图像的几何校正（配准）1.实验目的与任务：（1）理解几何校正的原理；（2）学习使用 ENVI 软件进行几何校正；2.实验设备与数据：设备：遥感图像解决系统 ENVI数据：TM 数据3几何校正的过程：注意：几何校正一种是影像对影像，一种是影像对地图，下面介绍的是影像对影像的配准或几何校正。
1.打开参考影像（base）和待校正影像：分别打开，即在display#1,display#2 中打开；2.在主菜单上选择map->Registration->select GCPs：image to image3 .出现窗口Image to Image Registration，分别在两边选中DISPLAY 1（左）,和DISPLAY 2（右）。
BASE 图像指参考图像而warp 则指待校正影像。
选择OK!4.现在就能够加点了：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，就能够选择ADD POINT 添加点了。
（PS：看不清出别忘记放大）如果要放弃该点选择右下脚的delete last point，或者点show point 弹出image to image gcp list 窗口，从中选择你要删除的点，也能够进行其它诸多操作，自己慢慢研究，呵呵。
选好4 个点后就能够预测：把十字叉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，而后再进行合适的调节并选点。
5.选点结束后，首先把点保存了：ground control points->file->save gcp as ASCII..固然你没有选完点也能够保存，下次就直接启用就能够：ground control points->file->restore gcps from ASCII...6.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，点ok 进入registration parameters对话框：首先点change proj 按钮，选择坐标系然后更改象素的大小，如果本身就是你所需要大小则不用改了最后选择重采样办法（resampling）,普通都是选择双线性的（bilinear），最后的最后选择保存途径就OK 了遥感图像的监督分类1 实验的目的和任务1）理解遥感图像计算机分类的原理和办法；2）掌握监督分类的环节和办法。
遥感图像的几何校正实验
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。
遥感概述考试4第四章
第四章遥感光谱基础和图像校正与增强1. 熟悉颜色立体和色度图，说明什么是光谱色(从红到紫是可见光谱上存在的颜色，每种颜色对应一个波长值，是光谱色)，什么是非光谱色。
2. 光的合成怎么推算新颜色，用色度图说明。
(P89)（上课时候说过，玻璃滤片，最后得到。
）3. 加色法和减色法原理有何不同，举例说明什么时候用这两种原理。
（基本概念要了解）(加色法与减色法都是针对色光而言，加色法指的是色光相加，减色法指的是色光被减弱。
加色法与减色法又是迥然不同的两种呈色方法。
加色法是色光混合呈色的方法。
色光混合后，不仅色彩与参加混合的各色光不同，同时亮度也增加了；减色法是色料混合呈色的方法。
色料混合后，不仅形成新的颜色，同时亮度也降低了。
加色法是两种以上的色光同时刺激人的视神经而引起的色效应；而减色法是指从白光或其它复色光中减某些色光而得到另一种色光刺激的色效应。
从互补关系来看，有三对互补色：R-C；G-M；B-Y。
在色光加色法中，互补色相加得到白色；在色料减色法中，互补色相加得到黑色。
色光三原色是红（R）、绿（G）、蓝（B），色料三原色是青（C）、品红（M）、黄（Y）。
人眼看到的永远是色光，色料三原色的确定与三原色光有着必然的联系。
)4. 在遥感影像生成过程中，真彩色片(真彩色是指在组成一幅彩色图像的每个像素值中，有R，G，B三个基色分量，每个基色分量直接决定显示设备的基色强度，这样产生的彩色称为真彩色)、伪彩色片(伪彩色图像的含义是，每个像素的颜色不是由每个基色分量的数值直接决定，而是把像素值当作彩色查找表(color look-up table，CLUT)的表项入口地址，去查找一个显示图像时使用的R，G，B强度值，用查找出的R，G，B强度值产生的彩色称为伪彩色)、假彩色(遥感影像采用截止滤光技术、假彩色胶片摄影或经彩色合成后形成颜色，它并非该物体的天然颜色。
如绿色植物变成了红色)片有什么不同？5. 熟悉摄影正片和负片的生成原理，熟悉彩色、红外影像的生成原理，并与摄影片生成过程比较异同。
浅谈遥感图像的几何校正
浅谈遥感图像的几何校正摘要遥感是在不直接接触的情况下，对目标物或自然现象远距离感知的一门探测技术。
ERDAS IMAGINE是一款遥感图像处理系统软件。
遥感图像的几何处理是遥感信息处理过程中的一个重要环节，必须先用ERDAS IMAGINE进行几何精纠正,只有消除了几何变形,才能进一步分析研究,进一步开展图像解译、专题分类等分析研究工作。
关键词：遥感，erdas imagine，几何纠正1.前言遥感是在不直接接触的情况下，对目标物或自然现象远距离感知的一门探测技术。
具体地讲，是指在高空和外层空间的各种平台上，运用各种传感器获取反应地表特征的各种数据，通过传输，变换和处理，提取有用的信息，实现研究地物空间形状，位置，性质，变化及其与环境的相互关系的一门现代应用技术科学。
遥感图像处理硬件系统也从光学处理设备全面转向数字处理系统，内外存容量的迅速扩大，处理速度急速增加，使处理海量遥感数据成为现实，网络的出现将使数据实时传输和实时处理成为现实。
遥感图像处理软件系统更是不断翻新，从开始的人机对话操作方式发展到视窗方式，未来将向智能化方向发展。
ERDAS IMAGINE是一款遥感图像处理系统软件。
ERDAS IMAGINE是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。
它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。
遥感图像作为空间数据，具有空间地理位置的概念，在应用遥感图像之前，必须将其投影到需要的地理坐标系中。
因此，遥感图像的几何处理是遥感信息处理过程中的一个重要环节。
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、地球旋转等因素的影响,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。
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1-2 遥感图像的辐射校正
直方图最小值去除法
一般来说由于程辐 射度主要来自米氏散射， 其散射强度随波长的增 大而减小，到红外波段 也有可能接近于零。
1-2 遥感图像的辐射校正
直方图最小值去除法
具体校正方法十分简单，首先确定条件满 足，即该图像上确有辐射亮度或反射亮度应为 零的地区，则亮度最小值必定是这一地区大气 影响的程辐射度增值。校正时，将每一波段中 每个像元的亮度值都减去本波段的最小值。使 图像亮度动态范围得到改善，对比度增强，从 而提高了图像质量。
由大气的散射和吸收引起的辐射校正 公式计算法需知道具体天气条件下大
气路径辐射率等参数 野外波谱测试回归分析法需要到野外
进行与陆地卫星同步的一致测试 这些与波段对照法相比，都相对困难，
因此，我们一般采用波段对照法。
1-2 遥感图像的辐射校正
由大气的散射和吸收引起的辐射校正 波段对照法大气粗略校正的一般方法： 1）直方图最小值去除法 2）回归分析法
1-3 遥感图像的几何畸变
遥感影像几何变形的原因
➢遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸变。 ➢遥感平台位置和运动状态变化的影响 ➢地形起伏的影响 ➢地球表面曲率的影响 ➢大气折射的影响 ➢地球自转的影响
1-3 遥感图像的几何畸变
遥感影像几何变形的原因
➢ 遥感平台位置和运动状态变化的影响 无论是卫星还是飞机，运动过程中都会
1-2 遥感图像的辐射校正
利用遥感器观测目标物辐射或反射的电磁能 量时，从遥感器得到的测量值与目标物的光谱反 射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的。为了 正确评价目标物的反射特性及辐射特性，必须消 除这些失真——辐射校正。
1、辐射校正的概念：
辐射校正(Radiometric Correction) 是指消除图像数据中依附在辐射亮度中的各
1-2 遥感图像的辐射校正
由大气的散射和吸收引起的辐射校正 大气粗略校正一般有三种方法： 1）公式计算法（Formula) 2）野外波谱测试回归分析法 (Spectrum Test Regression Analysis ) 3）波段对照法 (Waveband Comparison)
1-2 遥感图像的辐射校正
是清除卫星遥感图象在大气传输中所引 起的退化因素的一种图像处理方法。
1-2 遥感图像的辐射校正
由大气的散射和吸收引起的辐射校正
精确的大气校正公式需要找出每个 波段像元亮度值与地物反射率的关系。 为此需得到卫星飞行时的大气参数。如 果不通过特别的观测，一般很难得到这 些数据，所以，常常采用一些简化的处 理方法——粗略校正，只去掉主要的大 气影响，使图像质量满足基本要求。
第二节 遥感图像的校正
这些畸变和失真影响了遥感图像的分析与应用，因此， 必须进行消除——图像恢复。
图像恢复（Image Restoration）——— 又叫图像复原， 是指改正或补偿在成像过程中造成的辐射失真、系统噪声 和随机噪声、几何畸变以及高频信息的损失。
图像恢复主要包括： 辐射校正（Radiometric Correction） 几何校正（Geometric Correction） 几何配准（Geometric Registration）
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸 收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的
感觉。 物体反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。
（3）饱和度：是色彩纯洁的 程度，即光谱中
波长段是否窄，频率是否单一的表示。3、颜色立体（1）颜色立：中间垂直轴代表明度 ；中间水平
面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
二、加色法与减色法
1. 颜色相加原理
① 三原色：若三种颜色，其中的任一种 都不能由其余二种颜色混合相加产生， 这三种颜色按一定比例混合，可以形 成各种色调的颜色，则称之为三原色。 红、绿、蓝。
1-2 遥感图像的辐射校正
回归分析法
假定某红外波段，不存在程辐射为主的 大气影响，且亮度增值最小，接近于零，设 为波段a。现需要找到其他波段相应的最小 值，这个值一定比a波段的最小值大一些， 设为波段b，分别以a，b波段的像元亮度值 为坐标，作二维光谱空间，两个波段中对应 像元在坐标系内用一个点表示。由于波段之 间的相关性，通过回归分析在众多点中一定 能找到一条直线与波段b的亮度Lb轴相交， 且
1-4 遥感图像的几何校正 Geometric Correction of RS Image
1-5 遥感图像的配准 Geometric Registration of RS Image
1-1 数字图像及其直方图
1. 数字图像：遥感数据有光学图像和数据图像
之分。数字图像是能被计算机存储、处理和使用 的用数字表示的图像。
2. 数字化：将连续的图像变化，作等间距的抽
样和量化。通常是以像元的亮度值表示。 数字量 和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。
3. 数字图像的表示：矩阵函数
4. 数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中
各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。
5. 直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、
种失真的过程。
1-2 遥感图像的辐射校正
一、遥感图像的辐射误差主要有三个因素
传感器的光电变换 （…) 大气的传影感响器(在…光) 电变换的过程中，对各波段的灵 光敏照度地条是物件有（(差目…异标) 的物，）也的就辐是射说（，反传射感）器经对过各大波气段层的时， 光传与接度角大 降谱感光、气 低器响地照层 地的应面条光 发 物是坡件生 的学不度的散 辐镜等同不，射射头的同都也的作能，会会用量非由引引和，均此起起吸引匀造辐辐性收起射成射的作辐，辐畸畸用射会射变变。畸引畸，。如起 吸 变变太收 。边。阳作 散缘另高用 射减外光 直 作，， 也用除会降造低成地图物像的辐辐射射的能畸量变外。，大气散射的部分辐 射还会进入传感器，直接叠加在目标地物的辐射 能量之中，成为目标地物的噪声，降低了图像的 质量。
遥感影像几何变形的原因
➢ 遥感平台位置和运动状态变化的影响
－航速：卫星的椭圆轨道本身就导致 了卫星飞行速度的不均匀，其他因素 也可导致遥感平台航速的变化。航速 快时，扫描带超前，航速慢时，扫描 带滞后，由此可导致图像在卫星前进 方向上（图像上下方向）的位置错动。
由于种种原因产生飞行姿势的变化从而引起影 像变形。
－航高：当平台运动过程中受到力学因 素影响，产生相对于原标准航高的偏离， 或者说卫星运行的轨道本身就是椭圆的。 航高始终发生变化，而传感器的扫描视 场角不变，从而导致图像扫描行对应的 地面长度发生变化。航高越向高处偏离， 图像对应的地面越宽。
1-3 遥感图像的几何畸变
1-2 遥感图像的辐射校正
由大气的散射和吸收引起的辐射校正 由传感器、太阳高度或地形等因素引起
的误差，一般在数据生产过程中由生产单位 根据传感器参数进行校正，而不需要用户进 行自行处理。
用户一般应该考虑的是大气引起的辐射 畸变。
1-2 遥感图像的辐射校正
由大气的散射和吸收引起的辐射校正
进入大气 的太阳辐射会 发生反射、折 射、吸收、散 射和透射。其 中对传感器接 收影响较大的 是吸收和散射。
Lb La
1-2 遥感图像的辐射校正 回归分析法
Lb La
1-2 遥感图像的辐射校正
回归分析法
是斜率：
_
_
( La La )( Lb Lb )
_
( La La ) 2
和 分别为a、b波段亮度的平均值。
_
_
La 是L波b 段a中的亮度为0处波段b中所具有的亮度。可以认
为就是波段b的程辐射度。校正的方法是将波段b中每
② 互补色：若两种颜色混合产生白色或 灰色，这两种颜色就称为互补色。黄 和蓝、红和青、绿和品红。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
2、颜色相减原理
减色过程:白色光线先后通过两块滤光片的过程. 颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合
时,入射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后 通过的光是经过多次减法的结果.
1-2 遥感图像的辐射校正 直方图最小值去除法
数字图像
直方图
1-2 遥感图像的辐射校正 直方图最小值去除法
基本思想在于一幅图像中总可以找到某 种或某几种地物，其辐射亮度或反射率接近0， 例如，地形起伏地区山的阴影处，反射率极低 的深海水体处等，这时在图像中对应位置的像 元亮度值应为0。实测表明，这些位置上的像 元亮度不为零。这个值就应该是大气散射导致 的程辐射度值。
个像元的亮度值减去 ，来改善图像，去掉程辐射。
同理依次完成其他波段的校正。
辐射校正的例子
1-3 遥感图像的几何畸变
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（相对于地面真实形态 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，由于使用目的不同或投影 及比例尺的不同，仍旧需要作进一步的几何校正。
峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的 曲线可以反映图像的质量差异。
✓ 正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图
像质量高。
✓ 偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。