RS数据获取图像几何校正
第四章遥感图像校正
几何校正的过程
几何校正可分为：
几何粗校正——针对几何畸变的原因进 行的几何校正。
几何精校正——利用地面控制点进行的
几何校正。
从遥感卫星地面站得到的CCT图像一般
均是经过几何粗校正处理的图像。因此，下
面重点研究几何精校正。
1）几何精校正的原理与方法
A.原理：几何精校正是利用地面控制点 （Ground Control Point，简称GCP）进行的。 它通过GCP数据对原始卫星图像的几何畸变过 程进行数学模拟，建立原始的畸变图像空间与 地理制图用的标准空间（亦即校正空间）之间 的某种对应关系，然后利用这种对应关系把畸 变图像空间中的全部元素变换到校正图像空间 中去，从而实现几何精校正。校正空间在我国 为高斯——克里格投影空间。
是指从具有几何畸变的图像中消除畸变的
过程，即定量地确定图像上像元坐标（图
像坐标）与目标物的地理坐标（地图坐标 等）的对应关系（坐标变换式）。
未校正图像（输入图像） ①确定校正方法 ②确定校正式 ③ 检验校正方法 校正式的有效性 a 系统性校正 b非系统性校正
c复合校正
④重采样，内插
（2）双线性内插法 又称一级内插法，它使用内插点周围的4 个观测点的像元值，对所求的像元值进行线 性内插。 Q(u, v) (1 s)(1 t )P(i, j) (1 s)tP(i, j 1) s(1 t )P(i 1, j)
stP(i 1, j 1)
特点：具有图像均衡化 和清晰化的效果，可得 到较高的图像质量，但 破坏了原有数据，使高 频分量受损，图像轮廓 模糊。
（3）三次卷积法
利用多项式来逼近理论上的最佳插值函数函数。
基于RS和GIS的县域土地利用变化分析
基于RS和GIS的县域土地利用变化分析1. 引言1.1 研究背景县域土地利用变化是在县域范围内土地利用类型和空间格局发生变化的现象，受自然、经济、政策等多方面因素的影响。
随着城市化进程的加快和经济社会发展的不断推进，县域土地利用变化已成为当前研究领域的热点问题。
通过对县域土地利用变化进行深入分析，可以揭示土地资源的合理利用和保护，为地方政府制定土地管理政策提供科学依据。
县域土地利用变化还对生态环境、农业生产、城乡结构等方面产生深远影响，因此对其进行研究具有重要意义。
研究背景部分需要概述县域土地利用变化的研究现状和存在的问题，提出研究的重要性和必要性。
当前，基于遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术的县域土地利用变化分析方法日益成熟，已成为研究该领域的主流方法之一。
这些技术可以有效获取和处理大量的土地利用数据，提高分析的准确性和效率，为土地利用规划和管理提供强有力的支持。
通过运用RS和GIS技术对县域土地利用变化进行分析，不仅可以揭示土地利用变化的特征和趋势，还可以为制定可持续发展的土地管理政策提供科学参考。
1.2 研究意义县域土地利用变化是一个与经济社会发展息息相关的重要问题。
随着城市化进程的加快和农村土地利用方式的不断调整，县域土地利用也发生了很大的变化。
深入研究县域土地利用变化的意义重大。
县域土地资源是农业、工业和城市建设的重要基础，研究土地利用变化可以为农业发展、城市规划和工业布局提供科学依据。
随着全球气候变化和资源环境压力的加大，土地利用变化已经成为影响到可持续发展的重要因素，研究县域土地利用变化可以为生态环境保护和资源合理利用提供技术支撑。
县域土地利用变化还直接关系到农民的经济收入和生活质量，因此研究土地利用变化对于优化资源配置、促进农村经济发展具有重要意义。
对县域土地利用变化进行深入研究，不仅具有重要的理论意义，也具有重要的实践意义。
1.3 研究目的本研究旨在通过综合运用遥感和地理信息系统技术，深入分析县域土地利用变化的特点及规律，探讨其影响因素和未来发展趋势，为地方政府制定土地利用规划和可持续发展提供科学依据。
土地信息系统(七)
GPS技术
定位服务
GPS技术能够提供高精度的位置信息， 为土地信息系统提供准确的地理坐标 数据。
地理信息采集
GPS技术能够与GIS技术结合，实现 地理信息的快速采集和更新，提高数 据时效性和准确性。
土地调查与监测
GPS技术能够对土地利用状况进行调 查和监测，为土地资源管理和规划提 供基础数据。
导航服务
环境保护
通过土地信息系统的应用，可以更好地监测和保护环境，如土地退化、 土壤污染等问题的发现和治理。
02
土地信息系统的技术基础
GIS技术
地理数据获取与输入
空间数据管理
GIS技术能够通过地图数字化、遥感图像处 理等技术获取地理数据，并进行数据预处 理，为土地信息系统提供基础数据。
GIS技术可以对地理数据进行分类、编码、 组织和管理，实现空间数据的可视化表达 和查询检索。
GPS技术能够为用户提供准确的导航 服务，帮助用户快速找到目的地，提 高土地资源的利用效率。
数据库技术
数据存储与管理 数据安全与保护 数据转换与集成 数据分析与挖掘
数据库技术能够实现对海量地理数据的存储和管理，提供高效 的数据检索和查询功能。
数据库技术能够对数据进行加密和备份，确保数据的安全性和 完整性。
遥感监测与评估 RS技术能够对土地利用变化、生 态环境状况等进行监测和评估， 为土地资源管理和决策提供科学 依据。
遥感数据处理 RS技术能够对获取的遥感数据进 行辐射校正、几何校正、图像增 强等处理，提高数据质量和精度。
遥感信息提取 RS技术能够提取出土地利用类型、 植被覆盖、地形地貌等信息，为 土地信息系统提供重要数据源。
土地资源调查与评价
土地资源调查
土地信息系统通过地理信息技术手段，对土地资源进行全面调查，包括土地类型、面积、分布、质量等要素。调 查结果可为土地资源的合理配置和可持续利用提供基础数据。
基于实时地形校正的InSAR图像匹配算法
归 化 而
— — 一
Ｄ
— ～
— ——
—
—
—
—
『 — — — ． ． ） — — ．． ． —
３ ３ 相 似 性 度 量 ．
常用 的 相 似性 度 量 有 欧式 距 离 、 一 化 互 相 关 、 信 息 、 归 互 去均值归一化互相关算法 （ ｅ ＿１ ｎＮ ｒ ｌｅ Ｚｒ ｎｅ ｏｍａｚｄ ｏ ａ ｉ
筑群等 区域存在较为严重的近距收缩 、 顶底 选掩 、 挡阴影 遮
等局部几何畸变 ， 导致通 常的 Ｓ ＡＲ图像 与可见光 图像 匹配 的匹配概率 和匹配 精度 在上 述 复杂 地形 区域 都变 得非 常 低， 严重限制了 Ｓ Ｒ图像匹配精确制导系统 的适用性 。 Ａ ＩＳ ｎ ＡＲ是 Ｓ ＡＲ的进一步发展 。与传统非 干涉 Ｓ Ｒ相 Ａ 比，ｎ ＡＲ可 以通过干涉测 量技术 获取照 射 区域 后 向散 射 ＩＳ
ｍ ａｃ ｎ ｌｏ ｉｈ ｂ ｓｄｏ ｅ ｌｔ ｅｃ ｌ ａ ｉｎｂ ｎ ｔｈｉｇ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｒａ—ｉ ａｉ ｔｏ ｙ ＩＳＡＲ ｅ ｒｉ．Ｔｈｓａｇ ｉｈｍ ｓｏ ｈｅｂ ｓｓｏ ｅ ｍ ｅｒｃｉ ａ ｉｇｍｏ ｅ ｆｓｄ ｑｏ ｋｎ ｍ ｂｒ ｔｒａｎ ｉ ｌｏｒｔ ｉ ｎｔ ａ ｉ ｆｇ ｏ ｔｉ ｇｎ ｄ ｌ ｉｅ ｏ ｉｇ ｍ ｏ ｒｄ ｒ ｎ ｔ ｉ ｔ ｄ ｔｆ ｓｌ ａｉｒ ｔ ｈｅｒａ—ｉ ＡＲ ｃｎｅｂ ｈｅｒ ａ—ｉ ｎ ａ ａ ．Ｉ ｈｓｍｅｈｏ ，ｉ ｉ ｔｙｃ ｌ ａ ｅｔ ｅ ｌｔｍｅＳ ｒ ｂ ｓ ｅ ｙ ｔ ｅ ｌｔｍｅＩ ＳＡＲ ｅ ｒｉ ａ ａ ｎ ｈｅ ｔｈ ｔ ｅｃ ｌ ａｅ ｅｌ ｔ ｒａｎ ｄ ｔ ，ａ ｄ ｔ ｎ ｍａ ｃ ｈ ａｉ ｔｄ ｒ ａ— ｂｒ ｔ ｅＳ ｉ ＡＲ ｃ ｎ ｎ ｅｅ ｅ ｅｏ ｔｃ ｌｍａ ｅｓ ｔ ｐ ｉ ｄ ａ ｃ ｃ ｏ ｄｎ ｏＺｅｏ ｍｅ ｎＮｏ ｍａｉｅ ｏ ｓＣｏ ｒ ｌｔｏ ｅ ｐａｅ Ｔｈｅｅ ｐ ｒｍｅ — ｍ ｓｅ ｅａ ｄｒ ｆｒｎｃ ｐ ｉａ ｇ ｅ ｎａ ｖ ｎ ｅａ ｃ ｒ ｉｇｔ ｒ — ａ ｒ ｌ ｄＣｒ ｓ－ ｒｅａｉｎｔｍ ｌｔ． ｉ ｕ ｚ ｘ ｅｉ ｎ ｔｌｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ｔｔ ｔｈｉｇｐ ｏ ａ ｉ ｔ ｎ ａｃ ｉ ｇａ ｃ ｒ ｃ ｎｔ ｅｃ ｍｐｅ ｅ ｒ ｉ ｒａｏ ｈｉ ｌｏ ｉｈ ｉ ａ ｕ ｅ ｉｒｔ ｈ ｒｄ— ａ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ｈａ ｈｅｍａｃ ｎ ｒ ｂ ｂｌ ｙａ ｄｍ ｔｈ ｎ ｃｕ ａ ｙ ｉ ｈ ｏ ｌｘ ｔｒａｎａ ｅ ｆｔ ｓａｇ ｒｔ ｍ ｓｆ ｒｓ ｐ ｒｏ ｏｔ ｅｔａ ｉ ｉ ｔｏ ｌａｇ ｒ ｈ ｗｉｈ ｕ ｎＳ ｉｎａ ｌ ｏｉ ｍ ｔ ｏ ｔＩ ＡＲ ｅｒ ｉ ａｉｒ ｔ ｎ．Ｉ ｓｓｇ ｉｉａ ｔｙｉ ｐ ｏ ｅ ｈ ｐ ｌｃｂ ｌｙ ｏ ｈ ＡＲ ｍａ ｅｍａｃ ｉｇ ｇ ｉ ｎ ｅｔ ｃ － ｔ ｔｒａｎ ｃ ｌ ａｉ ｂ ｏ ｔｈａ ｉｎｆｃ ｎ ｌ ｍ ｒ ｖ ｄ ｔｅ ａ ｐｉａ ｉｉ ｆｔ ｅＳ ｔ ｉ ｇ ｔ ｈｎ ｕｄａ ｃ ｅ ｈ
RS测量-011-12A答案
一、填空题（共10分，每空1分）得分||阅卷人|1、绝对黑体的B。
A反射率等于1B反射率等于0C发射率等于1D发射率等于02、遥感图象的彩色合成一般选择A图象数据A、BSQ格式B、BIL格式C、BIP格式D、BSP格式3、TM专题制图仪一般有C。
A4个波段B6个波段C7个波段D9个波段4、数字图像的B。
A空间坐标是离散的，灰度是连续的B灰度是离散的，空间坐标是连续的C两者都是连续的D两者都是离散的5、采样是对图像C。
A取地类的样本B空间坐标离散化C灰度离散化6、ERDAS图象处理中多项式纠正用一次项时至少必须有C。
A1个控制点B2个控制点C3个控制点D4个控制点7、图像灰度直方图反映一幅图像中灰度级与其出现概率之间的关系,如果一图像直方图靠近低灰度级区，该图像属于A。
A低反射率景物图像B高反射率景物图像C低反差景物图像D高反差景物的图像8、图像增强的目的是B。
A增加信息量B改善目视判读效果C使图像看起来更美观9、SPOT卫星较之陆地卫星，其最大优势是最高空间分辨率达到D。
A、5米B、20米C、10米、D、2.5米10、卫星重复周期是卫星B。
A获取同一地区影像的时间间隔B经过地面同一地点上空的间隔时间C 卫星绕地球一周的时间二、填空题（共20分，每空1分）得分||阅卷人|1、.遥感按其使用的平台分为地面遥感、航空遥感、航天遥感。
2、大气对电磁波传播的主要影响是吸收和散射。
3、雷达图像的分辨率包括距离分辨和方位分辨率两种。
4、陆地卫星TM其图像覆盖范围约为185×185平方公里，一个像元对应实地面积为30×30平方米5、计算机图像的两种分类是监督分类、非监督分类、6、遥感图象滤波处理中，高通滤波是让高频信号通过，低通滤波是让低频信号通过。
7、光谱反射特性曲线的横坐标为波段纵坐标是反射率。
8、遥感传感器由收集系统、探测系统、信号处理系统、记录系统四个部分组成三、简答题（共25分，每题5分）得分||阅卷人|1、遥感影像变形的主要原因是什么？（每要点1分）答：a)遥感平台位置和运动状态变化的影响b)地形起伏的影响c)地球表面曲率的影响d)大气折射的影响e)地球自转的影响2、遥感影像地图的主要特点是什？答：丰富的信息量（1分）●直观性强（1分）●具有一定的数学基础（2分）●现实性强（1分）3、什么叫遥感大气窗口？常用的遥感大大气窗口有哪些？答：人们把受到大气衰减作用较轻、透射率较高的，能到达地面的波段形象地称为“大气窗口”（2分），这种“窗口”有三个：光学窗口、红外窗口、微波窗口（3分）。
ENVI图像处理专题之：图像几何校正
ENVI图像处理专题之：图像几何校正1.遥感图像产生几何畸变的原因地物目标发出的电磁波被卫星上所载传感器接收，这些电磁波上记录和传达了地物目标的信息，这是遥感图像成像的过程也是它的内在规律。
在这个过程中图像的几何畸变也随即产生了，其中原因很多，主要表现在以下几个方面:1. 1卫星位置和运动状态变化的影响卫星围绕地球按椭圆轨道运动，引起卫星航高和飞行速度的变化，导致图像对应产生偏离与在卫星前进方向上的位置错动。
另外，运动过程中卫星的偏航、翻滚和俯仰变化也能引起图像的畸变。
以上误差总的来说，都是因为传感器相对于地物的位置、姿态和运动速度变化产生的，属于外部误差。
此外，由于传感器本身原因产生的误差，即内部误差，这类误差一般很小，通常人们不作考虑。
1. 2地球自转的影响大多数卫星都是在轨道运行的降段接收图像，即当地球自西向东自转时，卫星自北向南运动。
这种相对运动的结果会使卫星的星下位置产生偏离，从而使所成图像产生畸变。
1. 3地球表面曲率的影响地球表面是不规则的曲面，这使卫星影像成像时像点发生移动，像元对应于地面的宽度不等。
特别是当传感器扫描角度较大时，影响更加突出。
1. 4地形起伏的影响当地形存在起伏时，使原来要反映的理想的地面点被垂直在其上的实际某高点所代替，引起图像上像点也产生相应的偏离。
1. 5大气折射的影响由于大气圈的密度是不均匀分布的，从下向上越来越小，使得整个大气圈的折射率不断变化，当地物发出的电磁波穿越大气圈时，经折射后的传播路径不再是直线而是一条曲线，从而导致传感器接收的像点发生位移。
2.进行几何校正并保证精度的必要性遥感图像几何校正的精确与否直接关系到应用遥感信息反应地表地物的地理位置和面积的精确度，关系到从图像上获取的信息准确与否，因此在选择控制点上要十分小心，尽可能提高其精度，并且要对校正结果进行反复的分析比较，必要时还要进行多次校正。
几何校正让图像上地物对应的像元出现在它应该在的地方，再通过辐射校正、影像增强等遥感图像处理技术，还图像以“本来面目”。
高中地理 第三章 地理信息技术应用 第二节 遥感(RS)技术及其应用教案 湘教版必修1
高中地理第三章地理信息技术应用第二节遥感（RS）技术及其应用教案湘教版必修1突破思路森林大火、特大洪灾的监测，如果单靠人工进行，不仅要花费大量的人力和财力，而且要经过很长的时间才能获得全面的资料；而用遥感技术，则能在很短的时间内获得全面的资料，以便于及时安排防灾、救灾工作。
实际上遥感技术的应用领域很广，例如：资源普查、灾害监测、环境监测、工程建设及规划、军事侦察、海上交通和海洋渔业等。
为便于学生理解本节内容，教材以1998年长江流域特大洪水淹没区估算为例，介绍遥感技术及其应用。
另外，我们可以组织学生搜集一些遥感图像，同学之间交流一下，并尝试判读、分析。
RS技术的应用遥感技术包括传感器技术，信息传输技术，信息处理、提取和应用技术，目标信息特征的分析与测量技术等。
遥感技术依其遥感仪器所选用的波谱性质可分为：电磁波遥感技术、声纳遥感技术、物理场（如重力和磁力场）遥感技术。
电磁波遥感技术是利用各种物体／物质反射或发射出不同特性的电磁波进行遥感的。
其可分为可见光、红外、微波等遥感技术。
按照感测目标的能源作用可分为：主动式遥感技术和被动式遥感技术。
按照记录信息的表现形式可分为：图像方式和非图像方式。
按照遥感器使用的平台可分为：航天遥感技术、航空遥感技术、地面遥感技术。
按照遥感的应用领域可分为：地球资源遥感技术、环境遥感技术、气象遥感技术、海洋遥感技术等。
常用的传感器：航空摄影机（航摄仪）、全景摄影机、多光谱摄影机、多光谱扫描仪（Multi Spectral Scanner，MSS）、专题制图仪（Thematic Mapper，TM）、反束光导摄像管（RBV）、HRV（High Resolution Visible range instru—ments）扫描仪、合成孔径侧视雷达（Side—Looking Airborne Radar，SLAR）。
常用的遥感数据有：美国陆地卫星（Landsat）TM和MSS遥感数据、法国SPOT卫星遥感数据、加拿大Radarsat雷达遥感数据。
实验三 几何校正与正射校正
实验三几何校正与正射校正一、实验目的与要求1 掌握ENVI提供的两种几何校正方法：图像-图像配准、图像-地图配准2 掌握ENVI环境下利用有理多项式系数模型进行正射校正的方法。
二、实验材料与数据三、实验方法与步骤（一）几何校正查看参考图像信息1 打开和显示参考图像●从ENVI主菜单栏选择File →Open Image File。
●选择文件bldr_sp.img，单击Open，出现Available Bands List。
●从Available Bands List中，选择Georeferenced SPOT，单击Load Band。
2 在ENVI头文件中查看地图信息●从Available Bands List中，右键点击Map Info图标，选择Edit Map Information，出现Edit Map Information对话框，该对话框列出了图像的基本地图信息。
●点击切换按钮可以改变图像的投影（Change Project）或进行度分秒表示方式的切换。
●点击按钮，然后点击DDEG或DMS进行度分秒表示方式的切换。
●单击Cancel，退出Edit Map Information对话框。
3 显示光标位置和像素值●从ENVI主菜单或图像窗口主菜单选择Window → Cursor Location/Value，出现cursor location and value对话框。
在图像窗口中双击也可以打开该对话框。
●在图像窗口、滚动窗口或放大窗口中移动鼠标，在cursor location and value对话框中观察其中的数值随鼠标移动而产生的变化。
●不要关闭图像，继续下面的操作。
图像到图像的配准1 打开TM图像●从ENVI主菜单栏中选择Fi le →Open Image File。
●选择文件bldr_tm.img，单击Open，出现Available Bands List，TM图像自动以RGB合成图像显示。
基于GIS、RS的日喀则—吉隆高等级公路工程地质条件分析
第 ３４卷 第 ４期 ２０１９年 ８月
资源信息与工程
Ｖｏｌ．３４№４ Ａｕｇｕｓｔ２０１９
基 于 ＧＩＳ、ＲＳ 的 日 喀 则—吉 隆 高 等 级 公 路 工 程 地 质 条 件 分 析
何 进，赵国华
（核工业西南勘察设计研究院有限公司，四川 成都 ６１００６１）
摘 要：利用 ＲＳ、ＧＩＳ技术可以快速有效地获取遥感影像中的地形地貌、地质构造、岩石地层、地质灾害等工程地
作者简介：何 进（１９８４－），男，四川成都人，本科，工程师，主要从事岩土工程及水文地质勘察设计。
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第 ３４卷 第 ４期 ２０１９年 ８月
资源信息与工程
Ｖｏｌ．３４№４ Ａｕｇｕｓｔ２０１９
明显的环形轮廓，色调鲜明。
1 遥感图像处理--几何校正
北京54坐标系和西安80坐标系 采用的主要参数
坐标名称 北京54 西安80
投影类型 Transverse Mercator Transverse Mercator
椭球体 Krasovsky IAG-75
基准面 北京54 西安80
知识介绍—建立自定义坐标系
ENVI中坐标定义文件存放在安装目录下的 IDL??\products\envi??\map_proj文件夹下， 三个文件记录了坐标信息：
知识介绍—图像投影转换
投影转换 1）选择主菜单->Map->Convert Map Projection。 2）在Convert Map Projection对话框中，单击Change Proj按钮。 3）在Projection Selection对话框中，选择New按钮。 4）在Customized Map Projection Definition对话框中填写投影名
ENVI中的几何校正
重采样方法（ENVI提供的内插方法）
1）最近邻法
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，就取哪个亮 度值作为(x,y)点的亮度值。
2）双线性内插法
取(x,y)点周围的4个邻点，在y方向内插二次， 再在x方向上内插一次，得到(x,y)点的亮度值f(x,y)。
ellipse.txt 椭球体参数文件 datum.txt 基准面参数文件 map_proj.txt 坐标系参数文件
知识介绍—建立自定义坐标系
ENVI中自定义坐标系分三步：定义椭球体、基准面 和定义坐标参数。
第一步：添加椭球体
椭球体描述语法：<椭球体名称>, <长半轴>, <短半 轴>
三种图像融合方法实际操作与分析
摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。
进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。
关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE1. 引言由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。
因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。
为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。
[1]在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。
高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。
[2]此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。
2. 源文件1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。
2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。
3. 软件选择在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。
几何校正
图像几何校正几何校正(Geometric Correction)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；而将地图坐标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从于一定的地图坐标系统，所以几何校正包含了地理参考。
一、图像几何校正概述在正式开始介绍图像几何校正方法和过程之前，首先对ERDAS IMAGINE图像几何校正过程中的几个普遍性的问题进行简要说明，以便于随后的操作。
1．图像几何校正途径在ERDAS IMAGINE系统中进行图像几何校正，通常有两种途径启动几何校正模块。
数据预处理途径：在ERDAS图标面板菜单条单击Main |Data Preparation |lmage Geometric Correction命令，打开Set Geo Correction lnput File对话框。
或在ERDAS图标面板工具条单击Data Prep图标{Image Geometric Correction命令，打开Set Geo Correction lnput File对话框。
在Set Geo Correction lnput File对话框中，需要确定校正图像，有两种选择情况：选择FromViewer单选按钮，然后单击Select Viewer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GCPToolReferenceSetup对话框。
●首先确定来自文件(From lmage File)，然后选择输入图像(input lmage File)。
(1)打开SetGeometricModel对话框。
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）。
RS(4章几何处理)
应用只限于变形很小的图像如垂直下视 图像、图像覆盖范围小或者地形相对平 坦的地区图像。
3 基于有理函数的传感器模型
有理函数模型（Rational Function Model ， RFM）是Space Imaging 公司提供的一种广义的 新型传感器成像模型，能够获得与严格成像模型 近似一致精度的、形式简单的概括模型。
缝隙式摄影机
缝垂直于飞行方向 缝在S正上(下)方
缝
胶片面
s
飞行方向
地面
每条缝隙图像成像的像点坐标为（0，y，－f） 其构像方程为： X
Y Z P X 0 A y Y t Z St - f
1 基于三点共线的构像方程
1 ）中心投影构像方程
X Y Z X = Y Z + λAt
s
p
x y -f
共线方程
xf
a11 ( Xp Xs ) a 21 (Yp Ys ) a31 ( Zp Zs) a13 ( Xp Xs ) a 23 (Yp Ys ) a33 ( Zp Zs)
5） 点扫描式传感器(MSS 、 TM)的构像方程
----- 扫描式传感器获得的图像属于多中心投影，每个 像元都有自己的投影中心
----- 扫描瞬间点成像（x＝0，y＝0） ----- 成像面位于焦面上 (0,0,-f)
构像方程为：
X X 0 Y Y A R 0 t Z P Z st - f
其中x、y为地面点对应的像点坐标，
δx 、δy 为由地形起伏引起的在x、y方向上的像点位移
2) 推扫式成像情形时 由于x=0， δxh=xh/H=0 而在y上方有： δyh=yh/H 即投影差只发生在y方向（扫描方向）
遥感实验 数字图像几何校正.
遥感实验 3 数字图像几何校正一、实验目的学会几何纠正几种常用方法二、实验材料与方法某区域的遥感图像、ERDAS 软件。
三、实验内容及主要步骤纠正地形图用地形图纠正影像用影像纠正影像四、实验结果1986年 TM 数据和 2000年 ETM+数据。
附:实验指导书1、纠正地形图开始几何纠正:在 viewer 中打开待纠正的地形图、点击菜单 raster/geometric correction、在出现的界面中选择 polynomial 、 OK ;定义投影参数 :在出现的 polynomial model properties 中点击 projection 下add/change projection 、选择合适的投影参数、 apply 、 close ;选择坐标输入方式:在出现的界面中选择键盘输入; OK ;输入控制点及坐标:在图像中找到合适的坐标点 (方里网交叉点 , 用加入控制点工具在图中加入控制点、读出坐标并在 xref 和 yref 处输入正确坐标;至少输入 4个控制点;可在 GCP tool中点击 point#栏或配合 shift 键以选择一个或多个控制点并点击菜单 edit/set point type设置这些点的类型 (控制点或检查点 ; 输入足够数量控制点且精度满足要求后, 点击开始执行纠正;计算并保存校正好的地形图:在出现的界面中选择文件夹、输入纠正后文件名、选择重采样方法和像元大小, OK 。
2、由地形图校正影像在两个 viewer 中分别打开已纠正好的地形图和待纠正的影像,用前面的方法开始纠正影像、选择从地形图获取坐标;在有坐标的 viewer (地形图中点单左键;读到的投影和坐标信息用在图像中取点、在地形图中取坐标;输入足够数量控制点且精度满足要求后,点击开始执行纠正(过程同前。
3、由影像纠正影像方法同用地形图纠正图像,但找点要容易得多。
使用 2000年的 landsat pan波段数据。
第五章RS图像处理与判读
1.1
传感器外方位元素变化畸变
传感器外方位元素变化 引起多光谱扫描图像畸变的表现形式
1.2 地球自转的影响
L 扫描方向 地球自转方向
1.3 地球曲率影响
卫星运行方向
地球自转产生的 扫描图像错动影响
地球曲率的变形示意图
1.4 大气折射
大气折光差示意图
2 几何校正原理与方法
主要针对数字图像，利用计算机对每个像元 逐个地进行解析纠正处理，能够较精确地改正线 性和非线性变形误差。 校正过程包括①像元坐标变换(变换模型有: RST—重采样、缩放比例、平移， 多项式， 三角网 三角测量） ②像元灰度值重采样：最近邻法、 双线性、立方卷积
f (1,1) f (1,2) f (1, n) f (2,1) f (2,2) f (2, n) f ( x, y ) f (m,1) f (m,2) f (m, n)
式中：X、y分别代表像元所在行、列， f（x，y）代表像元的灰度（亮度）值，其值 是离散的，取决于电磁辐射的强弱。 行 号 m
像元/%
调整前直方图 T5 T1
a
像元/%
灰度值
调整后直方图 T5 T1
灰度值
直方图辐射校正示意图
三、几何校正
1、遥感图像几何畸变的来源
几何畸变发生的原因有内部因素和外 部因素。内部因素是传感器自身的性能、结 构等因素；外部因素是传感器以外的各种因 素，如卫星姿态、地球曲率、地形起伏、地 球旋转、大气折射。
Ai i
b
S iTi H i cos
LAi Si LBi
SiTi H i cos
式中：i为波段序号—分波段计算 Ti为大气透射率 Hi为太阳辐照度 θ为天顶角
rsip04遥感图像的精校正处理.ppt
2020/4/8
8
3 像元值的内插——重采样
➢ 经空间变换后输出的新图像像元，一般会落在原始图像阵列 的几个像元之间（共轭位置），因此输出图像的像元灰度值， 必须通过适当的方法把该点四周邻近的若干个整数据点上的 像元灰度值对该点的灰度值贡献累积起来，这个过程称为数 字图像的重采样。
➢ 最邻近点内插法。此法就是取与内插点P距离最近的相邻像 元的灰度值作为P的灰度值。即：
Du, j1 (u i)Di1, j1 (1 u i)Di, j1
Duv
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U
(i,j)
(i+1,j)
V
(u,v)
(i,j+1) 双线性内插示意图
(i+1,j+1)
11
✓ 然后在（u，j）和（u，j+1）之间再进行内插，则
Du,v (1 v j)Du, j (v j)Du, j1
D11
D’1
D14
Δx
Δy P
D41
D44
立方卷积算法
DP [(1 x)
Di1, j 1
Di, j 1
Di 1, Di 2,
j 1 j 1
Di 1, j Di, j Di1, j Di 2, j
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(x) (1 x) (2 x)]
Di1, j 1 Di, j 1 Di 1, j 1 Di 2, j 1
➢ 一阶多项式（仿射变换）：
X Y
a0 a1x a2 y b0 b1x b2 y
这里可以包括平移、旋转、偏斜及长宽比例差异等常见
的变形。
➢ 二阶多项式：常用两种形式。
✓ 一种是双线性变换：
u a0 a1x a2 y a3xy v b0 b1x b2 y b3xy
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将太阳倾斜照射图像校正到等效垂直照射时图像
校正要求：将图像的每个像元灰度值，标准化到太阳位 于假设的天顶位置时的像元灰度值
设：太阳高度角为θ
倾斜照射时像元灰度值为g（x，y） 垂直照射时像元灰度值为 f（x，y）
则：
f (x, y) = g(x, y)
sin θ
20
10
20
20
10
20
20
10
20
20
10 10
立体
2.5 or 5
5 or 10
60+60 至 80 60+60 至 80 60+60 至 80 600×120
8．5．3 IKONOS和Quick Bird
IKONOS和Quick Bird（快鸟）： 高清晰度和高空间分辨率 推帚扫描、多光谱几何成像 同轨立体像对
3
108 112 113 116 113
～011.65 1μ2m0 122 125 120
114 121 127 131 124 106 112 122 121 115
122 125 125 126 122
～012.79 1μ3m5 136 139 131
128 136 143 146 136 117 123 136 132 122
分辨率/m
波段/μm
分辨率/m
波段/μm
分辨率/m
1 0.5～0.6 79×79 0.45～0.52 30×30 0.450～0.515 30×30
2 0.6～0.7 79×79 0.52～0.60 30×30 0.525～0.605 30×30
3 0.7～0.8 79×79 0.63～0.69 30×30 0.630～0.690 30×30
2）HRG倾斜扫描
异轨扫描组成一个或多个立体像对
卫星轨迹
卫星轨迹
80 km
900km
km
80 km
60 km
117
3 km
SPOT 2.5m 分 辨 率
3） HRS立体扫描
T+0 s
T+90 s
T+180 s
A C
B D
前视、后视两个推帚扫描器 180秒、同轨获取ABDC区域立体像对
卫星轨道
SPOT 5： HRS同 轨接收立体像对
1990.1.22 运行
1993.9.26 1996.11.14
1998.3.23 运行
传感器
HRV
HRV
HRV
HRVIR
SPOT-5 2002.5.4
运行
HRG HRS
Spot 5外形结构
HRS：高分辨率立体成像装置 HRG：高分辨率几何成像装置
⑵ SPOT卫星的成像方式
1）HRG垂直扫描
星下高分辨率几何影像
ERDAS IMAGINE系列软件---美国ERDAS公司 PCI Geomatica系列软件---加拿大PCI公司 ImageXuite RS---适普公司，武汉大学技术支撑 IRSA软件---中国科学院遥感应用研究所 其他---ENVI/IDL、ERmapper 、Idrisi等（国外）
具有遥感图像处理功能的软件（GIS中包含功能）
以实测数据为基准，建立实测数据与遥感图像对应像元之间 的回归方程，求出回归系数
对遥感图像数据进行改正-----仅适合有实测数据的区域
回归方程：
设：Lk ′ ：受大气影响时第k个（k=1,2…m）像元的观测值
Rk---实地实测地物反射率
回归方程：
L
′ k
=a+b
Rk
a，b为回归方程的常数与系数
求像元改正后灰度值：
生成：文本、图例、格网线、标尺点、图廓、符号
（4）-1 遥感图像分析
地形分析、GIS分析、三维飞行的视域分析 空间分析等
（4）-2 遥感图像应用
包括图像解译 监督分类、非监督分类、专家分类 分类后的类别合并 类别统计、面积统计、边沿跟踪等
ERDAS Imagine 中的遥感数据
第一列
第一行
最后一行
⑵ Landsat卫星成像方式
卫星运行方向
卫星运行方向
回扫方向 不成像
扫描方向 成像
扫描方向 成像
扫描方向与卫星运行方向不垂直
整体影像锯齿状
扫描改正器，回扫成像 扫描方向⊥卫星运行方向
整体影像整齐
扫描方向 成像
扫描方向 成像
ETM+ 成像过程 0.5
4个 探 测 器
扫描5组像元
分光器
0.6
0.8
55 52 46 44 41
～160.1 5μ8m 53 51 46
57 58 58 57 49
个波段 49 50 54 48 40
⑶ Landsat卫星主要传感器的技术指标
传感器
MSS
TM
ETM+
卫星
Landsat-1～ Landsat-4
Landsat-4、5
Landsat-7
波段号 波段/μm
像元值i的个数占总像元个数M的百分比：
灰度直方图：
Pi= mi/ M
灰度值 i 为横坐标轴
像元密度 Pi 为纵坐标轴 形成统计图灰度直方图
直方图实例
简化实例：8行8列64个像元，像元取值为0～15的16个整
型数字（0代表黑，15代表白）其他值代表介于黑白之间 不同级别的灰度值
2 3 4 5 3 7 9 10 1 0 3 6 8 8 11 9 4 2 4 8 9 10 10 12 5 6 1 4 8 7 11 11 6 5 5 8 10 12 11 13 6 7 6 7 12 9 13 14
可部分代替航空遥感，目前广泛用于城市、土地、环境、灾害调查和 军事目标等动态监测。
IKONOS：
美国，1999.9.24发射，世界第一颗高分辨率商用卫星 空间分辨率最高可达1米
Quick Bird：
美国，2001.10.18发射 空间分辨率可达0.61米
IKONOS和Quick Bird的主要技术指标
4 0.8～1.1 79×79 0.76～0.90 30×30 0.775～0.900 30×30
5 10.4～12.6 240×240 1.55～1.75 30×30 1.550～1.750 30×30
6
10.4～12.5 120×120 10.40～12.50 60×60
7
2.08～2.35 30×30 2.090～2.350 30×30
8．5 主要陆地遥感卫星系列
1 Landsat系列 2 SPOT系列 3 IKONOS和Quick Bird
8．5．1 Landsat系列
⑴ Landsat卫星
卫星名称 Landsat-1 Landsat-2 Landsat-3 Landsat-4 Landsat-5 Landsat-6 Landsat-7
（2）图像处理
图像处理：对遥感图像与实际地物影像之间的几何变 形、辐射与物理特性差异进行校正与处理
图像辐射校正、图像几何校正、图像增强处理 多波段图像融合， 图像裁剪、编辑、拼接、匹配和镶嵌等
（3）图像成果制作
生成：正射影像图、DEM 建立：GIS 制作：各类专题图与地图
单个与多个栅格图 不同比例尺、不同用途的地图和地形图
遥感 存储 数据 像元灰度值
最后一列
实地 同一 区域 ，不 同波 段具 有不 同灰 度值 。
真彩色与假彩色
近
假
真
彩
彩
色
色
9．2 遥感图像辐射校正
识别地物特性==>像元灰度值 像元灰度值 <==>太阳辐射量（反射率）&地物辐射量（发射率）
理想条件：
太阳垂直辐射 无大气吸收、散射 地面水平、垂直反射 无传感器系统误差
实际条件：
太阳倾斜辐射 有大气吸收、散射 地面倾斜、倾斜反射 有传感器系统误差
9．2．1 太阳高度角校正
太阳与地物的相对位置：太阳高度角θ 表示
地物到太阳的方向与地平面之间的夹角
同一区域，不同季节的太阳高度角不同
地球 赤道
地平面
天顶 太阳高度角
遥感卫星
太阳
夏季 春秋季 冬季
不同季节图像拼接、镶嵌成一幅图像
8
0.520～0.900 15×15
8．5．2 SPOT系列
⑴ SPOT卫星
HRV：高分辨率可见光成像系统
High ReBiblioteka olution Visible imaging system
HRVIR：高分辨率可见光与红外成像系统
High Resolution Visible and infrared imaging system
0.78 - 0.89
B4：短波红外 1.58 - 1.75
单色
0.61 - 0.68
全色
0.50 - 0.73
全色
0.48 - 0.71
全色
0.49 - 0.69
影像视场范围 km
SPOT-1～3 SPOT-4
SPOT-5
HRV
HRVIR
HRG
HRS
分辨率/m 分辨率/m 分辨率/m 分辨率/m
20
卫星
波段光谱
全波段 蓝
多绿 光 谱红
近红外 重访周期
/天
IKONOS
波谱范围 /µm
0.45 – 0.90
分辨率 /m 1
0.45 – 0.52
0.52 – 0.60 4
0.60 – 0.79
0.76 – 0.90
Quick Bird
波谱范围 /µm