第四章遥感数据预处理-影像校正

遥感几何校正
中心投影
定义：凡空间任意点A（物点）与一固定点S（投影中心）连 成的直线或延长线（即中心光线）被一个平面（像平面）所 截，则此直线与平面的交点a（像点）称为A点的中心投影。
从投影上而言，航空像片（正片）的位置，等于以 投影中心为圆心，以焦距f为半径，将P旋转至P’（下 图），P’即为正像的位置。
•不易随时间变化的目标
大比例尺的图像：道路交叉点、机场跑道、建筑物 小比例尺的图像：城区、一些线性地物交叉点（河流、道路）
分布：较均匀分布与图像范围内，保证足够数量
控制点的选择
1. 多项式纠正法的精度与地面控制点（GCP）的 精度、分布、数量及纠正范围有关； GCP的位置精度越高，则几何纠正的精度越高； GCP的个数不少于多项式的系数个数；适当增加 GCP的个数，可以提高几何纠正的精度。 20-30个GCP，一般可以满足需求
Rational polynomial functions
• usually, 3rd order polynomials are used
fr = a1+a2φ’+a3λ’+a4h’ +a5φ’λ’+a6λ’h’+a7φ’h’+a8λ’2+a9φ’2+ +a10h’2+a11φ’λ’ h’+a12λ’3+a13φ’2λ’+a14λ’h’2+a15φ’λ’2+ +a16φ’3+a17φ’ h’2+a18λ’2h’+a19φ’2λ’+a20h’3 gr = b1+b2φ’+b3λ’+b4h’ +b5φ’λ’+b6λ’h’+b7φ’h’+b8λ’2+b9φ’2+ +b10h’2+b11φ’λ’ h’+b12λ’3+b13φ’2λ’+b14λ’h’2+b15φ’λ’2+ +b16φ’3+b17φ’ h’2+b18λ’2h’+b19φ’2λ’+b20h’3 • similarly, RPC coefficients c1, …, c20, d1, …, d20 in functions fc and gc
数字图像几何纠正的主要处理过程
准 备 工 作
输入 原始 数字 影像
建立纠 正变换 函数
确定输 出影像 范围
像元 坐标 变换
像元 亮度 值重 采样
输出 纠正 后的 图像
准备工作：图像、地图、大地测量资料、平台轨道参
数、传感器参数、控制点的选择；（具体内容可选）
纠正变换函数建立：输入和输出图像间的坐标变换关
n
n i
ij
ui vi ui vi
b
ij
根据影像变形情况选取校正模型，不同模型需要控制点数目 不同，一阶多项式几何校正(理论最小值)：3个控制点； 二阶多项式几何校正(理论最小值)：6个控制点； 三阶多项式几何校正(理论最小值)：10个控制点； 四阶多项式几何校正(理论最小值)：15个控制点； 五阶多项式几何校正(理论最小值)：21个控制点；
LAi a Biblioteka Baidu bRi
常用大气辐射校正模型
辐射校正算例
辐射校正算例-续
辐射校正算例-续
相对辐射校正
适用范围： • 归一化单时相遥感影像不同波段间的强度 • 将多时相影像遥感数据各个波段的强度归一化到某一选定 的标准影像上
直方图校正方法
从图像像元亮度值中减去一个辐射偏置量（LP），辐射偏 置量等于图像直方图中最小的辐射亮度值。 前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值为0， 大气散射导致图像上这些物体的灰度值不为0（辐射偏置 量） 暗物体法（Dark-object method）
影像重采样
影像重采样
影像重采样
像素灰度内插法效果比较
原始影像灰度表面
最近邻内插法
双线性内插法
三次内插法
遥感配准及镶嵌
影像配准
(Matching) 是将同一地区的不同特性的相关影像(如
不同传感器，不同日期，不同波段或传感器在不同位置获取的同一地区 地物)在几何上互相匹配，即实现影像与影像间地理坐标及像元空间分辨 率上的统一。
行列缺失的判定和消除
• 在扫描图像中出现的与辐射信息无关的线条噪声，其表现 为图像上的部分扫描行或线段的亮度值不反映地物的辐射， 并与上下的亮度截然不同。
部分数据缺失
Landsat MSS传感器的衰减，所引起的条带噪声
参考文献
原始影像
影像条带消除之后的效果
Zhu XL, Liu DS, Chen J.A new geostatistical approach for filling gaps in Landsat ETM plus SLC-off images[J].Remote Sensing of Environment. 2012,124:49-60. Chen J, Zhu X, Vogelmann JE, Gao F, Jin S.A simple and effective method for filling gaps in Landsat ETM+ SLC-off images[J].Remote Sensing of Environment. 2011,115(4):1053-64.
遥感图像预处理
遥感成像过程
真实影像-----畸变影像
遥感影像畸变
• 辐射畸变：指遥感传感器在接收来自地物的电磁 波辐射能时，电磁波在大气层中传输和传感器测 量中受到遥感传感器本身特性、地物光照条件 （地形影响和太阳高度角影响）以及大气作用等 影响，而导致的遥感传感器测量值与地物实际的 光谱辐射率的不一致。 • 几何畸变：当原始图像上各地物的几何位置、形 状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要 求不一致时，就产生几何畸变。
卫星遥感数据几何畸变
几何校正方法
图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型； 其次利用已知条件确定模型参数；最后根据模型对图像进 行几何校正。通常分两步： ①图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列 号）和物方（或参考图）对应点坐标间的映射关系， 解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图 像各个像素坐标进行校正； ②确定各像素的灰度值（灰度内插）。
遥感图像的大气校正
地物发射的电磁能量在经过大气层时，大气对电磁波的吸收和散 射对遥感图像造成影响，其中主要是大气散射，大气校正即消除 大气散射对辐射失真的影响。包括大气的消光（吸收和辐射）、 天空光照射、路径辐射。
绝对校正示意图
经验线法
与卫星扫描同步进行 野外波谱测试，将地 面测量结果与卫星影 像对应像元亮度值进 行回归分析，回归方 程为：
Y
N
Ys
D
Xs
X
共线方程
影像坐标、地面坐标以及外方位参数之间的关系：
a1( X A X s ) b1 (YA YS ) c1 ( Z A Z S ) xf a3 ( X A X S ) b3 (YA YS ) c3 ( Z A Z S )
a 2 ( X A X s ) b2 (YA YS ) c2 ( Z A Z S ) yf a3 ( X A X S ) b3 (YA YS ) c3 ( Z A Z S ) x,y:影像坐标；X,Y,Z:地面坐标；XsYsZs：摄影中心的 地面坐标。 f:像片主距。 a,b,c由三个角元素定义的3×3旋转矩阵的系数，目 的将影像坐标换成地面坐标系统。
遥感几何校正-控制点选取
控制点的选取
在影像上可以分辨并能在地图上精确定位的地表位置
控制点的选取来源
• 地形图 • 几何校正后的数字正射影像 • GPS野外测量获取GCP坐标
控制点的选择
地面控制点（GCP，Ground Control Point）: 一些特定的 像元，其地图坐标或其它输出坐标为已知 •人工地物 •线性地物交叉点
投影距离的影响
中心投影：投影距离不同或焦距不同则像片的比例尺也不同。
垂直投影：投影距离不同与像片比例尺无关。（不存在焦距）
投影倾斜面的影响
中心投影：投影面的倾斜造成同一个像片不同部位比例尺的差异。
垂直投影：不存在投影面的倾斜。
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。
相对配准
选择某一卫星数据作为参考图象，将其他卫星数据与之配准，简称图像对 图像的配准。
绝对配准
将所有的图像分别校正到地图坐标系下。
SPOT与TM影像的配准
配准后TM 精纠正后SPOT
DRG
已有高精度纠正结果时：在对已有纠正图像进一步检查的基 础上，以纠正好的、几何精度高的数据为底图，进行配 准纠正。
遥感影像辐射校正
遥感辐射畸变
辐射畸变的来源
辐射畸变的主要来源
传感器影响 依赖于太阳辐射波长 大气影响 地形影响
常见的遥感传感器系统误差
• 随机坏像元 • 行或列缺失 • 行或列条纹
随机坏像元的判定和消除
• 由传感器的噪声或磁带等部件的误码率造成的， 其特点是孤立和分散的，往往和周围的亮度值有 明显的差别，并且彼此不相关。斑点可以通过将 图像像元亮度值同它的邻近像无亮度值进行比较 来判定。
Y a b X
Y：待校正波段的图像亮度值
X：不受大气影响波段的图像亮度值
TMi ai bi TM 7
怎么求a,b？
辐射校正回顾
辐射定标：传感器探测值的标定过程，用以确定传感器入 口处的准确辐射值。
辐射校正：消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器 输出辐射能量中的各种噪声。 大气校正：指大气散射校正，即消除大气散射对辐射失真 的影响。包括大气的消光（吸收和辐射）、天空光照射、 路径辐射。
DLT模型
可以认为是共线方程的变化式
x=(a1+a2X+a3Y+a4Z)/(c1+c2X+c3Y+c4Z) y=(b1+b2X+b3Y+b4Z)/(c1+c2X+c3Y+c4Z)
Rational Polynomial Camera (RPC) model
r’ = fr(φ’,λ’,h’)/gr(φ’,λ’,h’) c’ = fc(φ’,λ’,h’)/gc(φ’,λ’,h’) x’ … normalised co-ordinates x’ = (x-x_offset)/x_scale
2 GCP分布应尽可能在整幅图像内均匀分布，否则 在GCP密集区精度较高，在GCP分布稀疏区出现较 大误差
配 准 点 的 选 取
控制点选取的标准
• 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
RMSerror x xorig y yorig
2
2
遥感几何校正-数据重采样
监测范围较小时：高几何分辨率全色SPOT 先几何校正到地
图坐标系，再将TM 配准到全色SPOT上。 监测范围较大时：先将高质量的某一时相TM数据进行几何纠 正，象元采样成10米的地面分辨率，作为标准影象地图；再
将其余卫星数据以景为单元与其进行相对配准。
配准精度检查 对配准后数据进行快速融合处理，目视检查融合图 是否有重影现象。
回归分析法
• 原理：假设图像中某像元反射率已知或固定，利用这些 像元反射率和各波段反射率之间的线性关系来对整幅图 像进行归一化 • 方法：在不受大气影响的波段（如TM5或7）和待校正的 某一波段图像中，选择一系列目标，将每个目标的两个 待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析，建立线性 回归方程。
传感器校正物理模型
• 航空影像--共线方程 • SPOT卫星影像 • IKONOS/QuickBird卫星影像
共线方程
X Y Z X A X S YA YS Z A Z S
Z
z S Z
ZA-Zs
y x
a 像点（X,Y,Z）
X
Y
Zs
A
XA-Xs YA-Ys
地面点 (XA-Xs, YA-Ys,ZA-Zs)
快速融合结果
局部放大
配准精度检查
配 准 不 合 格 ， 有 重 影 的 影 像
配准精度检查
利用图像处理软件的连接和分层交互显示功能目视 检查数据配准精度。
透 明 叠 加 检 查
系；如多项式法、共线方程法等。
遥感几何校正-校正模型
校正模型
• 通用校正模型 几何多项式 DLT模型(Direct Linear Transformation ) RPC模型(Rational Funtion) • 物理校正模型 共线方程
多项式模型
x y
a
i 0 n j 0 n i i 0 j 0