遥感图像的几何纠正
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。
如何进行遥感图像的几何校正与分类处理
如何进行遥感图像的几何校正与分类处理遥感图像是通过人造卫星、航空器或遥感器获取的地球表面的图像信息。
在进行遥感图像的处理和分析时，几何校正和分类处理是其中重要的步骤。
本文将重点探讨如何进行遥感图像的几何校正和分类处理，并介绍相关的方法和技术。
一、遥感图像的几何校正遥感图像的几何校正是指将图像中的像素点与地球表面上真实位置进行对应，以消除因成像过程中的非完美性而引入的误差。
几何校正的目的是提高图像的空间分辨率和地理位置精度，从而能够更准确地用于地表特征的分析和监测。
1. 预处理在进行几何校正之前，需要先对遥感图像进行预处理，包括去除大气影响、辐射校正和减噪等。
这些预处理步骤有助于提高图像的质量和准确性。
2. 控制点的选择几何校正过程中需要选择一些已知地理位置的控制点，用于图像与地理坐标系统的对应。
这些控制点可以是地面标志物、地理信息系统（GIS）数据或其他已知位置的遥感图像。
控制点的选择应均匀分布在图像中，并要尽量选择在不同地貌和地物类型上的点，以提高校正的准确性。
3. 变换模型的选择几何校正过程中需要选择适合图像特性和误差来源的变换模型。
常用的变换模型包括线性变换模型、多项式模型和地面控制点法等。
选择合适的变换模型可以提高校正的准确性和效率。
4. 校正方法和工具进行几何校正时，可以使用遥感软件如ENVI、ERDAS等提供的功能和工具。
这些软件提供了多种校正方法和算法，如影像配准、几何校正、快速校正等。
根据具体需求和图像特性选择合适的校正方法和工具，并进行参数设置和调整。
二、遥感图像的分类处理遥感图像的分类处理是指将图像中的像素按照其所代表的地物类型进行分类和划分。
分类处理的目的是将图像中的信息有效地提取出来，并用于地表特征的研究、资源调查和环境监测等。
1. 数据预处理在进行分类处理之前，需要对遥感图像进行数据预处理，包括辐射校正、几何校正、噪声抑制等。
这些预处理步骤可以提高分类的准确性和可靠性。
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。
遥感影像纠正的方法与技巧
遥感影像纠正的方法与技巧随着科技的不断发展，遥感技术在各个领域得到了广泛的应用。
遥感影像是通过卫星、飞机等远距离获取地面信息的一种重要手段。
然而，在获取遥感影像后，由于各种原因导致的图像扭曲、色差等问题是不可避免的。
因此，进行遥感影像纠正是必要的。
本文将介绍遥感影像纠正的常用方法与技巧。
一、几何校正方法几何校正是对遥感影像进行坐标、尺度和旋转方位的校正。
常见的几何校正方法有影像配准、地标匹配、插值等。
1. 影像配准影像配准是将待纠正影像与参考影像进行对比，通过匹配相同地物或地点的像素点，从而进行坐标转换。
常用的影像配准方法有基于特征点匹配和基于相位相关匹配两种。
基于特征点匹配的方法是通过提取影像中的特征点，并将其与参考影像中的特征点进行匹配，从而获得坐标转换模型。
OpenCV是一种常用的用于特征点匹配的开源库。
基于相位相关匹配的方法是通过计算两幅影像之间的相关性，确定它们之间的几何转换关系。
这种方法通常用于具有相位重建能力的传感器。
2. 地标匹配地标匹配是通过识别影像中的已知地标（如道路交叉口、建筑物等）并与参考影像中的地标进行匹配来进行校正的一种方法。
这种方法适用于城市建筑等具有明显特征的区域。
3. 插值插值是指通过对图像中间的像素值进行估算，从而使整个图像变得平滑过渡的过程。
常用的插值方法有双线性插值、双三次插值等。
这些方法可以使得图像在进行几何校正后仍保持较好的视觉效果。
二、辐射校正方法辐射校正是指对遥感影像中的亮度进行校正，以保证影像反映地物的真实辐射亮度。
常用的辐射校正方法有直方图匹配、大气校正、辐射转换等。
1. 直方图匹配直方图匹配是指通过将原始图像的灰度值映射到目标图像的灰度值范围来进行校正的方法。
这可以使得影像在亮度上看起来更加准确，同时保证地物的色彩还原度。
2. 大气校正大气校正是指通过估计大气光照对地面目标反射率的影响，将地表反射率从观测影像中恢复出来的一种方法。
这种方法适用于去除由大气散射引起的云、雾等干扰。
遥感图像的几何纠正答案
6.2.6 最小二乘法
最小二乘法最早称为回归分析法。由著名的英 国生物学家、统计学家道尔顿（F.Gallton） 所创。 探索变量之间关系最重要的方法，用以找出变 量之间关系的具体表现形式。 后来，回归分析法从其方法的数学原理——误 差平方和最小（二乘是平方的意思）出发，改 称为最小二乘法。
6 遥感图像的几何畸变 和几何纠正方法
6.1遥感图像几何畸变
1. 遥感器本身引起的畸变 2. 外部因素引起的畸变 3. 处理过程中引起的畸变
辐射 畸变
6.1.1遥感器本身引起的畸变
遥感器本身引起的几何畸变与遥感器的结构、特性和 工作方式不同而异。这些因素主要包括： 1 透镜的辐射方向畸变像差； 2 透镜的切线方向畸变像差； 3 透镜的焦距误差； 4 透镜的光轴与投影面不正交； 5 图像的投影面非平面； 6 探测元件排列不整齐； 7 采样速率的变化； 8 采样时刻的偏差; 9) 扫描镜的扫描速度变化。
6.2.1 坐标关系
数字图象几何纠正：通过计算机对离散结构 的数字图像中的每一个像元逐个进行纠正处理的 方法。
这种方法能够精确地改正动态扫描图像所具 备地各种误差。
基本原理：利用图像坐标和地面坐标（另一 图像坐标、地图坐标等）之间的数学关系，即输 入图像和输出图像间的坐标转换关系实现。
6.2.1 坐标关系（续1）
2) 选择要在那个图像窗口上画ANN, IMAGE? SCROLL? ZOOM?
3) 在窗口上，选择菜单命令Object—Polyline； 4) 使用鼠标画线，按右键后画线停止，出现一个handle， 鼠标在
handle 上时候，按下左键可以拖动Ployline，按下鼠标中键则删除 该Ployline。画线的过程中，按下中键则删除上一个节点。再点击 右键则确定所画的线。
提高遥感影像几何纠正的精度的方法
提高遥感影像几何纠正的精度的方法1. 高精度地面控制点：在遥感影像几何纠正过程中，使用高精度测量的地面控制点是提高几何纠正精度的关键。
这些控制点应该具有稳定的地理位置，并采用精确的测量方法进行定位。
2. 精确的数字地面模型（DEM）：准确的DEM可以提供地表高程的精确信息，从而帮助更准确地纠正遥感影像的几何畸变。
采用高解析度的DEM和精确的高程测量技术可以获得更准确的DEM。
3. 高精度的相机定位：准确的相机定位参数可以帮助准确地计算遥感影像的几何畸变。
使用精确的GPS定位和惯性导航系统（INS）可以提供准确的相机定位参数。
4. 影像配准：配准是将不同时间或不同传感器采集的遥感影像对齐的过程。
准确配准遥感影像可以减小几何纠正的误差。
5. 消除地层效应：地层效应是由地表材料反射特性的空间变化引起的影像几何畸变。
通过对地层效应进行建模和校正，可以提高遥感影像几何纠正的精度。
6. 改进的坐标转换算法：在进行遥感影像几何纠正时，通常需要将图像坐标转换为地理坐标。
改进的坐标转换算法可以提高几何纠正的精度。
7. 光线校正：光线校正可以消除由光照条件和大气影响引起的影像几何畸变。
通过校正光线条件，可以提高遥感影像几何纠正的精度。
8. 影像去噪：影像中的噪声会影响遥感影像的几何纠正精度。
通过去除噪声，可以提高几何纠正的精度。
9. 优化数据采集：在进行遥感影像数据采集时，应选择适当的传感器和采样参数，以获取具有高空间分辨率和高光谱分辨率的影像数据，从而提高几何纠正的精度。
10. 基于模型的几何纠正：使用几何模型来纠正遥感影像的几何畸变可以提高纠正精度。
常见的几何模型包括多项式模型、仿射模型和透视模型等。
11. 使用多源数据：利用多源数据，如航空影像、卫星影像、地面测量数据等，可以提高几何纠正的精度。
多源数据可以提供更多的几何参考信息，从而减小几何畸变。
12. 定义适当的控制点布局：在选择地面控制点时，应将它们布置在整个影像中以确保均匀覆盖。
遥感图像处理—几何校正
遥感图像处理—⼏何校正 本节将从原理和代码两个⽅⾯讲解遥感图像的⼏何校正。
原理 ⾸先介绍⼏何校正的概念：在遥感成像过程中，传感器⽣成的图像像元相对于地⾯⽬标物的实际位置发⽣了挤压、扭曲、拉伸和偏移等问题，这⼀现象叫做⼏何畸变。
⼏何畸变会给遥感图像的定量分析、变化检测、图像融合、地图测量或更新等处理带来的很⼤误差，所以需要针对图像的⼏何畸变进⾏校正，即⼏何校正。
⼏何校正分为⼏何粗校正和⼏何精校正。
粗校正是利⽤空间位置变化关系，采⽤计算公式和辅助参数进⾏的校正，叫做系统⼏何校正；精校正是在此基础上，使图像的⼏何位置符合某种地理坐标系统，与地图配准，调整亮度值，即利⽤地⾯控制点（GCP）做的⼏何精校正。
⼏何校正步骤：1.空间位置的变换（像元坐标）2.像元灰度值的重新计算，即重采样。
1. 坐标变换 坐标变换分为直接法和间接法。
1）直接法：从原始图像阵列出发，依次计算每个像元在输出图像中的坐标。
直接法输出的像元值⼤⼩不会发⽣变化，但输出图像中的像元分布不均匀。
2）间接法：从输出图像阵列出发，依次计算每个像元在原始图像中的位置，然后计算原始图像在该位置的像元值，再将计算的像元值赋予输出图像像元。
此⽅法保证校正后的图像的像元在空间上均匀分布，但需要进⾏灰度重采样。
该⽅法是最常⽤的⼏何校正⽅法。
由上图可见，直接法直接以原始图像的坐标为基准点，坐标偏移到校正后的图像，坐标的位置有很多出现在了像元的中间位置，所以直接输出像元值⼤⼩导致像元分布不均匀。
⽽对于间接法。
以输出图像的坐标为基准点，已经定义在了格点的位置上，此时反算出该点在原始图像上对应的图像坐标，坐标多数落在像元的中间位置。
这⾥采⽤最邻近法、双线性内插和三次卷积法来计算该点的灰度值，达成重采样的⽬的。
2. 重采样 图像数据经过坐标变换之后，像元中⼼的位置发⽣改变，其在原始图像的位置不⼀定是整数⾏\列，需要根据输出图像各像元在原始图像中对应的位置，对原始图像重采样，建⽴新的栅格矩阵。
遥感实验报告几何校正
遥感实验报告几何校正1. 引言遥感技术在地球科学领域中起着至关重要的作用，可以提供大量的空间信息。
然而，由于地球曲率、地表高程、投影效果等原因，遥感图像中存在一定的几何失真。
为了解决这些问题，需要对遥感图像进行几何校正，以确保图像的精确度和准确性。
本实验旨在通过软件工具进行遥感图像的几何校正，以便更好地分析和解读遥感图像所提供的信息。
2. 实验目标本实验的主要目标是对给定的遥感图像进行几何校正，达到以下几个具体目标：1. 去除图像中的地理畸变，使图像上的物体形状和比例与现实世界相符合；2. 将图像从传感器坐标系转换到地理坐标系，使图像可以与其他地理数据进行叠加分析；3. 评估图像几何校正的效果，验证几何校正的有效性。
3. 实验步骤3.1 数据准备在实验开始前，我们需要准备一幅遥感图像和其对应的地理坐标信息。
安装并配置合适的遥感图像处理软件，以便进行后续的操作。
3.2 图像去畸变首先，需要对图像进行去畸变处理，以消除地理畸变对图像造成的影响。
根据实际情况选择适合的去畸变算法，对图像进行处理，并保存处理后的图像。
3.3 坐标系转换将处理后的图像从传感器坐标系转换到地理坐标系。
选择合适的坐标转换方法和参数，进行坐标系转换，并保存转换后的图像。
3.4 评估几何校正效果通过对比几何校正前后的图像，评估几何校正的效果。
可以采用多种指标进行评估，如虚拟控制点对比、图像配准精度等。
4. 实验结果经过上述实验步骤，我们成功实现了对遥感图像的几何校正。
通过图像去畸变和坐标系转换，我们得到了一幅与现实世界相符合的几何校正后的遥感图像。
评估几何校正效果时，通过与虚拟控制点对比和图像配准精度的测量，我们发现几何校正的效果符合预期，并且达到了较好的精度要求。
5. 结论与展望本实验通过对遥感图像进行几何校正，成功消除了图像中的地理畸变，实现了图像的空间精确定位。
几何校正的结果具有较高的精度和准确性，可以为后续的遥感图像分析和解读提供可靠的基础。
遥感图像的几何校正
Polynomial——多项式变换（同时做投影变换） ，设待纠正图像上飞像点 坐标（X，Y）和纠正后相应像点的坐标（x，y）可以用下 面的多项式来表示： x = a00+ a10 X + a01 Y + a20 X 2 + a11 XY + a02 Y 2 + ⋯ y = b00+ b10 X + b01 Y + b20 X 2 + b11 XY + b02 Y 2 + ⋯ 式中 aij，bij 为待求系数。多项式变换在卫星图像校正过程 中应用较多，在调用多项式模型时，需要确定多项式的次方数， 整景图像选择 3 次方。 次方数与所需要的最少控制点数是相关的，最少控制点计算公 式为（ t + 1 × t + 2 ） 2，式中 t 为次方数，即 1 次方最少需 要 3 个控制点，2 次方最少需要 6 个控制点，3 次方需要 10 个控 制点。 Rubber Sheeting——非线性、非均匀变换。 采点模式： ① 视窗采点模式，直接在视窗中采点； ② 文件采点模式，直接读入控制点文件或 ASCLL 码文件； ③ 地图采点模式，通过数字化仪采点或通过键盘输入控制点。 重采样方法： ① Nearest Neighbor——邻近点插值法， 将最邻近像元值直接赋予输出像 元。特点：运算量最小，但是内插精度较低。 ② Bilinear Interpolation——双线性插值法， 用双线性方程和 2×2 窗口输 出像元值。特点：内插精度和运算量都比较适中； ③ Cubic Convolution——立方卷积插值法，用三次方程和 4×4 窗口计算 输出像元值。特点：内差精度高，缺点是运算量很大；
④ Bicubic Spline Interpolation——双三次样条插值， 产生比双线性插值更 平滑的图像边缘。 三、几何校正的方法
测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法
测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法遥感图像的纠正和融合是测绘技术中的重要研究方向，具有广泛的应用价值。
本文将从遥感图像纠正和融合两个方面进行探讨，并介绍一些常见的方法和技术。
一、遥感图像的纠正方法1. 几何纠正几何纠正是指对遥感图像进行几何校正，使其与地理坐标系统相匹配。
常见的几何纠正方法包括地面控制点法和数字影像匹配法。
地面控制点法通过在图像上选择地物特征点，并与地面真实位置相对应，根据图像上的点与地面真值的差异进行几何变换，从而实现图像的几何纠正。
数字影像匹配法则是通过提取图像上的特征点，并与实际地面上的同名特征点进行匹配，然后根据匹配结果进行几何变换。
2. 辐射纠正辐射纠正是指对遥感图像进行辐射校正，消除光学、大气等因素对图像亮度和对比度的影响，使得图像能够真实反映地物的辐射特性。
常见的辐射纠正方法包括大气校正和辐射定标。
大气校正是通过模拟大气传输过程，根据测量的气象数据和大气传输模型，估算和减去大气散射和吸收对遥感图像的影响。
辐射定标则是通过将图像上的数字值转换为辐射度或反射率，以实现不同时间、不同传感器之间的数据比较和分析。
二、遥感图像的融合方法遥感图像融合是指将多个传感器获取的多源数据融合到一个整体图像中，以提供更全面、更准确的地物信息。
常见的遥感图像融合方法包括像素级融合和特征级融合。
1. 像素级融合像素级融合是通过将不同传感器获取的图像像素进行组合，生成具有更高分辨率、更丰富信息的图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法。
加权平均法将不同传感器的图像按一定权重加权平均，得到融合后的图像。
主成分分析法是利用主成分分析对不同传感器的图像进行降维处理，然后通过反变换重构融合图像。
小波变换法则是利用小波变换对不同传感器的图像进行多尺度分解和重构，得到融合图像。
2. 特征级融合特征级融合是利用不同传感器获取的图像中的特征信息进行融合，提取和组合更全面、更准确的地物特征。
遥感实验2遥感图像的几何校正
contents
目录
• 引言 • 遥感图像几何校正的基本原理 • 遥感图像几何校正的步骤 • 实验操作与结果分析 • 问题与解决方案 • 实验总结与展望
01 引言
实验目的
掌握遥感图像几何校 正的基本原理和方法。
了解几何校正对遥感 图像应用的影响。
学会使用遥感软件进 行几何校正操作。
04 实验操作与结果分析
数据准备
数据来源
选择具有代表性的遥感图像，确保数据质量可靠且具有实际 应用价值。
数据预处理
对原始数据进行必要的预处理，如辐射定标、大气校正等， 以提高几何校正精度。
实验操作过程
几何校正方法选择
根据遥感图像的特点和实际需求，选择合适的几 何校正方法，如多项式校正、仿射变换等。
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06 实验总结与展望
实验收获与体会
实验收获
通过本次实验，我深入了解了遥感图像 的几何校正方法，掌握了常用的校正算 法。
VS
实验体会
在实验过程中，我遇到了很多困难和挑战 ，但通过不断尝试和探索，最终成功完成 了实验任务。
对实验的改进建议
算法优化
建议对常用的几何校正算法进行优化，提高校正精度和效率。
不同遥感图像的比例尺可 能存在差异，导致图像拼 接时出现不协调。
问题解决方案
使用地理参考数据
通过地理参考数据对遥感图像进行几何校正，使其与实际地形相 匹配。
图像配准技术
利用图像配准技术，将不同来源的遥感图像进行对齐，消除错位现 象。
调整图像比例尺
通过几何变换算法，调整不同图像的比例尺，使其一致，便于拼接。
数据来源多样性
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。
遥感图像解译中的几何纠正方法
遥感图像解译中的几何纠正方法随着遥感技术的不断发展，遥感图像的获取和应用越来越普遍。
然而，由于拍摄角度、地面形态等因素的影响，遥感图像存在几何形变的问题。
为了解决这个问题，人们提出了许多几何纠正方法。
本文将介绍几种常见的遥感图像几何纠正方法，并探讨它们的优劣势。
一、多项式拟合法多项式拟合法是一种常用的几何纠正方法。
它通过将原始图像中的像素位置与现实世界中的地理位置进行对应，建立像素坐标与地理坐标之间的映射关系。
随后，利用多项式拟合的方法，根据已知的像素位置和地理位置对应关系，推导出一个几何变换模型，从而对图像进行几何纠正。
多项式拟合法的优点是简单易行，适用于各种图像，并且能够有效地减小几何变形。
然而，它也存在一定的局限性，例如对于大范围的图像，多项式拟合法在极端情况下可能会引入较大的误差。
二、控制点法控制点法是一种基于已知控制点坐标的几何纠正方法。
首先，需要在原始图像和现实世界中选取一些已知位置的控制点。
然后，根据这些已知控制点的像素坐标和地理坐标，建立起坐标之间的对应关系。
最后，通过将图像中的像素位置与地理位置对应起来，根据已知控制点的坐标对图像进行几何纠正。
控制点法的优点是准确性高，适用于各种尺度的图像。
然而，它的缺点是需要大量的已知控制点，并且对于图像中没有控制点的区域，无法进行几何纠正。
三、地形校正法地形校正法是一种考虑地面形态的几何纠正方法。
遥感图像的获取往往会受到地面形态的影响，导致图像中的距离和角度存在失真。
地形校正法通过获取地面高程数据，并将其与遥感图像相结合，对图像进行几何纠正。
地形校正法的优点是能够考虑地面形态，提高几何纠正的精度。
然而，它的缺点是需要获取地面高程数据，成本较高且工作量较大。
同时，在平坦地区或缺乏高程数据的地区，地形校正法可能不能有效实施。
综上所述，遥感图像解译中的几何纠正方法有多种选择。
每种方法都有其独特的优劣势，适用于不同的情况。
在实际应用中，可以根据需求和条件选取合适的几何纠正方法，以提高图像的几何精度和应用效果。
简述遥感图像几何校正图像原理和一般流程
简述遥感图像几何校正图像原理和一般流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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遥感图像几何校正(较易)
遥感图像几何校正(较易)遥感图像几何校正是将采集的遥感图像与地球参考系统（如地理坐标系统或投影坐标系统）进行对齐，以保证图像上的地物位置与实际地理位置一致。
下面是一个较易的遥感图像几何校正步骤示例：1. 获取控制点：首先选择一些在图像上可见且在地面上已知坐标的控制点。
这些控制点可以是人工设置的地物特征，如标志物、房屋角点等，也可以是已知坐标的地理要素，如GPS测点、地面地物等。
2. 图像配准：通过图像配准软件，在原始图像上标记出控制点的位置，并将其与其在地面上的真实坐标相匹配。
配准软件会根据这些控制点来计算出图像的几何变换参数，如旋转、平移和缩放等。
13. 几何变换：根据图像的几何变换参数，对整个图像进行几何校正。
几何变换方法可以是线性的或非线性的，其中包括了常用的平移、旋转、缩放和仿射变换等。
4. 像素重采样：在完成几何校正后，由于图像上的像素点分辨率可能与原始图像不同，因此需要对图像进行重采样，以保证图像的细节精度和质量。
重采样方法有最邻近插值、双线性插值和双三次插值等，根据实际情况选择合适的方法。
5. 边缘裁剪：在完成像素重采样后，由于几何校正和重采样的处理可能会导致图像边缘的变形，需要对图像进行边缘裁剪，以去除边缘的不确定区域。
6. 输出校正后的图像：完成校正后的图像即可输出，用于后续的遥感分析和应用。
2需要注意的是，以上是一个较为简单的遥感图像几何校正流程，具体步骤和方法会因不同的图像类型、几何变换需求和软件工具的选择而有所不同。
在实际应用中，还需要考虑更多因素，如地面控制点的选择和精度要求、辅助数据的使用等。
3。
如何进行遥感图像的几何校正与纠正
如何进行遥感图像的几何校正与纠正遥感图像是通过无人机、卫星等远距离设备获取的地球表面的影像数据。
这些图像在应用于地理信息系统(GIS)、自然资源管理、城市规划等领域时，需要进行几何校正与纠正。
本文将介绍什么是遥感图像的几何校正与纠正，以及如何进行这一过程。
一、什么是遥感图像的几何校正与纠正遥感图像的几何校正与纠正是指将采集到的图像数据与真实地理空间进行对应，消除由于图像采集时摄像设备、地球曲率等因素引起的形变、偏移等问题，使图像具备准确的地理位置信息。
这项工作是遥感技术应用的重要环节，对于后续的数据分析和信息提取至关重要。
二、遥感图像的几何校正与纠正方法1. 外方位元素法外方位元素法是利用航片或图像外方位元素（像空间坐标与地面坐标之间的变换参数）进行几何校正与纠正的方法。
在这种方法中，需要准确确定图像的摄影中心、摄影距离以及摄影方位角等相关参数，通过计算来修正图像的几何形变。
外方位元素法准确性较高，适用于相对高精度的项目。
2. 控制点法控制点法是通过在图像上选择一系列已知地理位置的控制点，在地面实地测量其坐标，然后通过像点与地理坐标的对应关系，进行几何校正与纠正的方法。
该方法的关键在于控制点的选择与测量精度，控制点越多、分布更均匀，纠正效果越好。
3. 数字高程模型（DEM）法数字高程模型法是通过使用数字高程模型数据，将遥感图像与地面实际高程进行对照校正的方法。
通过图像与DEM之间的高差计算，对图像进行几何校正与纠正。
这种方法适用于大范围的地形起伏、高程变化较大的区域。
三、遥感图像的几何校正与纠正注意事项1. 数据预处理在进行几何校正与纠正之前，需要对采集到的遥感图像进行预处理。
预处理包括影像增强、去噪、边缘检测等步骤，以提高图像质量和准确性。
2. 参考数据选择在进行校正与纠正时，需要选择适当的参考数据，以确保纠正结果的准确性。
参考数据可以包括航片、已经准确校正的图像、已知地理坐标点等。
3. 校正模型选择校正模型选择是几何校正与纠正的关键步骤之一。
遥感图像处理-几何校正
0.06/1.76
0.03/2.00
0.04/1.64
0.06/1.52
0.03/1.65
0.05/1.42
0.11/3.91
0.03/4.50
0.12/3.49
Landsat5 0.04/2.38 0.04/1.64 0.05/1.42 0.12/3.49 6
例：条带噪声去除
成像时，由于检测系统某一扫描线上故障造成扫描线脱落。 这时往往没有任何信息，在图像只显示一条黑线，有时也会 出现分段黑线，这些均称条带噪声。
R 绝对辐射亮度；(mW/cm 2 sr) V 数据值。
2021/5/27
5
TM的最小、最大辐射亮度
波段
1
Rmin/Rmax 波段宽度
-0.0099 /1.004 0.066
2
3
4
-0.0227 -0.0083 -0.0194 /2.404 /1.410 /2.660
0.081 0.069 0.129
2021/5/27
7
按照上面查找条带公式。如果第i行是一个条带，由于
条带上所有像元都是零级灰值，故mi和di计算出来也为 零值，最后计算的Gij的灰度值应该等于整个像幅灰度值
的平均值M，即计算出来第 i 行的所有像元的灰值都相
等（也即等于某一常数时），说明第 i 行是一个条带，
需进行去条带处理。
2021/5/27 (a) 原始图像
地形倾斜的影响校正：当地形倾斜时，经过地表扩散、反射 再入射到遥感器的太阳光的辐射亮度就会依倾斜度而变化。 可以采取用地表的法线矢量和太阳光入射矢量的夹角进行校 正的方法，以及对消除了光路辐射成分的图像数据采用波段 间的比值进行校正的方法等。
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。
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1 更改数据格式（BSQ转BIL或者BIP）
(1)显示图像
选择TM数据，右键查看数据源文件：
Toolbox里面查找raster managerment---convert interleave，打开界面后选择需要转换格式的文件，进入convert file parameters 界面：（经典界面在basic tools菜单里）
选择输出格式BIP或BIL，设置输出路径，结果：
2.更改数据投影信息
（1）打开envi classic 开打tm 和spot 文件, map菜单里找convert map projection
选择更改投影文件：
点击change projection：
设置输出路径，查看数据信息：
3. envi中图像堆栈
（1）显示单波段图像
（2）Toolbox工具箱中找raster management—Layer Stacking （经典界面中在basic tools里）
（3）调整参数
3 图像校正
第一步：打开并显示图像文件
开始>程序>ENVI5.x>Tools>ENVI Classic，主菜单>File>Open Image File，将SPOT （bldr_sp.img）和TM图像（bldr_tm.img）文件打开，并分别在Display中显示两个影像。
第二步：启动几何校正模块
1.主菜单>Map>Registration>Select GCPs:Image to Image，打开几何校正模块。
2.选择显示SPOT文件的Display为基准影像（Base Image），显示TM文件的Display
为待校正影像（Warp Image），点击OK进入采集地面控制点。
图5 选择基准与待校正影像
第三步：采集地面控制点
1、在两个Display中找到相同区域，在Zoom窗口中，点击左小下角第三个按钮，打开定位十字光标，将十字光标到相同点上，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、用同样的方法继续寻找其余的点，当选择控制点的数量达到3时，RMS被自动计算。
Ground Control Points Selection上的Predict按钮可用，选择Options>Auto Predict，
打开自动预测功能。
这时在Base Image（Spot影像）上面定位点，Warp Image（TM影像）上会自动预测区域。
3、当选择一定数量的控制点之后（至少3个），可以利用自动找点功能。
Ground Control Points Selection上，选择Options>Automatically Generate Points，选择一个匹配波段，这里选择band5，点击OK，弹出自动找点参数设置面板，设置Tie点的数量为50，Search Window Size为131，其他选择默认参数，点击OK。
图6 Tie点自动选择参数设置
4、点击Ground Control Points Selection上的Show List按钮，可以看到选择的所有控制列表，如下图所示。
选择Image to Image GCP List上的Options>Order Points by Error，按照RMS值有高到底排序。
图7 控制点列表
5、对于RMS过高的点，一是直接删除：选择此行，按Delete按钮；二是在两个影像的ZOOM窗口上，将十字光标重新定位到正确的位置，点击Image to Image GCP List上的Update按钮进行微调，这里直接做删除处理。
6、总的RMS值小于1个像素时，完成控制点的选择。
点击Ground Control Points Selection面板上的File>Save GCPs to ASCII，将控制点保存。
第四步：选择校正参数输出
有两种校正输出方式：Warp File和Warp File (as Image Map)。
推荐使用Warp File (as Image Map)。
Warp File
1.在Ground Control Points Selection上，选择Options->Warp File，选择
校正文件(TM文件)。
2.在校正参数面板中，校正方法选择多项式（2次）。
3.重采样选择Bilinear，背景值（Background）为0.
4.Output Image Extent：默认是根据基准图像大小计算，可以做适当的调整。
5.选择输出路径和文件名，单击Ok按钮。
这种校正方式得到的结果，它的尺寸大小、投影参数和像元大小（如果基准图像有投影）都和基准图像一致。
Warp File (as Image Map)
1.在Ground Control Points Selection上，选择Options> Warp File (as
Image to Map) ，选择校正文件(TM文件)。
2.在校正参数面板中，默认投影参数和像元大小与基准影像一致。
3.投影参数保持默认，在X和Y的像元大小输入30米，按回车，图像输出大小
自动更改。
4.校正方法选择多项式（2次）。
5.重采样选择Bilinear，背景值（Background）为0.
6.Output Image Extent：默认是根据基准图像大小计算，可以做适当的调整。
选择输出路径和文件名，单击Ok按钮。
第五步：检验校正结果
检验校正结果的基本方法是：同时在两个窗口中打开图像，其中一幅是校正后的图像，一幅是基准图像，通过地理链接（Geographic Link）检查同名点的叠加情况。
在显示校正后结果的Image窗口中，右键选择Geographic Link命令，选择需要链接的两个窗口，打开十字光标进行查看，如下图所示。
或者直接在ENVI5新界面下打开两幅图像进行对比。