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遥感图像几何校正较易 ppt课件

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地球自转的影响
2020/10/24
遥感图像几何校正较易
左图显示了地球 静止的图像(oncba) 与地球自转的图像 (oncba)在地面上 投影的情况。由图 可见,由于地球自 转的影响,产生了 图像底边中点的坐 标位移x和y,以 及平均航偏角。
19
第二部分 遥感图像的几何校正
一、几何校正的分类 二、几何校正的一般过程 三、几何校正的方案 四、几何校正的算法
图像、地图或数据中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在 一起的过程。
2020/10/24
遥感图像几何校正较易
22
几何精校正
几何精校正是以基础数据集作为参照,选取控制点进行几何校 正。此校正不考虑引起畸变的原因。
3、利用遥感图像进行地形图测图或更新时,要求图像具有较高 的地理坐标精
21
一、几何校正的分类
几何校正一般在遥感信息提取之前进行。 几何校正就是校正成像过程中造成的各种几何畸变,分为2类: 1、 几何粗校正:针对引起遥感系统畸变的原因而进行的校正. 2、 几何精校正(几何配准):把不同传感器具有几何精度的
斜距投影的变形误差为:
dyypy'pf(co1stg)
2020/10/24
遥感图像几何校正较易
斜距变形
12
无变形
全景变形
斜距变形
2、传感器外方位元素变化的影响
传感器成像时的位置和姿态角
航高
航速
俯仰
翻滚
航偏
3、地形起伏的影响
地形起伏对中心投影造成的像 点位移是远离原点向外变动, 在雷达影像上是向内变动的。
R
4、地球表面曲率的影响
R
5、大气折射的影响
大气对辐射的传播产生折射。由于大气的密度分布从下到上 越来越小,折射率不断变化,折射后的辐射传播不再是直线而是 一条曲线,从而导致传感器接收的像点发射位移。

遥感图像处理-几何校正PPT课件

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L2
R T
S
ED
.
21
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
.
22
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 Lp
L
RT
S ( E0Tຫໍສະໝຸດ cosED ) SLp
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。
(a) 原始图像
(b) . 纵向条带去除后结果图
8
辐射校正
❖ 太阳高度及地形等引起的畸变校正
视场角和太阳角的关系引起的亮度变化的校正:太阳光在地 表反射、扩散时,其边缘更亮的现象叫太阳光点(sun spot),太阳高度高时容易产生。太阳光点与边缘减光等都 可以用推算阴影曲面的方法进行校正。阴影曲面是指在图像 的明暗范围内,由太阳光点及边缘减光引起的畸变部分。
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。
.
9
例:太阳高度角辐射误差校正
太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜时获取的 图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。太阳的高度角
.
23
大气影响的定量分析
比较以下两个公式:
L'0
R
E0
S
cos
L

最新第5章-遥感数字图像处理-图像校正..ppt课件

最新第5章-遥感数字图像处理-图像校正..ppt课件

广州 5.42 3.6
8.18 8.75 30.78
市测 56% 45% 45% 49%
本周 5.36 4.11 8.87 8.65 31.69 校测 67% 45% 42% 51%
15.阅读文章前五段,概括作者深秋林 中漫步时周围环境的特点。 (不超过10个字)(3分)
考点:辨别和提取文中重要信息 。 (关键词语、句子)
16.第七段“心中”“一会儿是晴朗的 白云,轻快自如,一会儿又是阴沉的 乌云,秤砣般压迫”,作者为什么会 这样说,谈谈你的理解。(4分)
考点:分析作者的情感态度。
答案一:作者通过“一会儿晴朗”“一会 又是阴沉的乌云”,这种变幻莫测的天气 和云来表达心情也同样是一会儿开心, 一会儿愁苦,像云一样变幻不定(。0分)
失分原因:未读懂题干要求。
答案四:我为林中的枯叶、奇幻的景象 感到身心轻快,这使我如“晴朗的白云” 而为林子里落叶飘零、春光已逝感到惆 怅、悲哀、苦恼,这又使作者心中“如盖 乌云”。(2分)
失分原因: 未读出作者在文中蕴含的深沉思考。
正确答案:
作者一方面为深秋凋零的树林那 特有的景致感到轻快自如,同时又为 落叶飘零,韶华落尽,春光已逝感到 无限的惆怅和悲哀。(2分)并由此联 想到个人、大众乃至民族的类似遭际, 不无感慨,内心沉重。 (2分)
地形起伏引起的辐射误差校正
基本思想是把起伏的地形校正到水平地 面的状况。
设光线垂直入射时水平地表收到的光照 强度为I0,则光线垂直入射时坡度为α
I0
的坡面入射点的光强度I为:
I
I I0•cos
处在坡度为α的坡面上的图像g(x,y)校 正后的图像f(x,y)为:
f (x, y) g(x, y)
cos

遥感图像几何处理ppt课件

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问题三:坐标纠正变换两种方案
直接法(需进行像元的重新排列,要求存储空间大一倍,计
算时间也长)
间接法(常采用)
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几个重要的问题
问题四:亮度值重采样
最邻近像元采样
(简单计算量小、辐射保真度好,但几何精度低)
双线性内插法
(实践中常采用)
双三次卷积重采样法
(内插精度较高,但计算量大)
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双线性内插法
遥感图像几何处理
1
主要内容:
➢遥感图像几何变形 ➢遥感图像的几何处理 ➢遥感图像几何处理的应用
2
遥感图像的几何变形
遥感图像的几何变形是指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 (切平面坐标系)中的表达要求不一致时产生的 变形。
Hale Waihona Puke 形误差➢ 静态误差与动态误差 ➢ 内部误差与外部误差
5
➢几何处理两个层次
粗纠正:仅对图像上的系统几何误差进行改正。对传感器内部畸变的改正 很有效,但处理后图像仍有较大的残差。 精纠正:消除图像中的几何变形,得到符合某种地图投影或图形表达要求的 新图像。
6
粗纠正
——基于图像的构像方程来进行。
MSS的构像方程:
(任一像元的构像,都等效于中心投影朝旁向旋转 了一个扫描角后,以像幅中心成像的几何关系。)
图像对另一幅图像的几何纠正
19
图像配准的关键问题 ——同名点的选取
方法之一:利用图像相关法自动获取
20
相关系数
相关性测度
mm
( fi, j fi, j )(gir, jc gr,c )
(c, r)
i1 j1
1
m
m
m

遥感数字图像处理影像校正ppt课件

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的纠正是通过纠正辐射亮度的办法实现的,因 此也称作辐射校正。
-1-
大气影响辐射纠正
精确的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,以求出透过率Tθ、Tφ等因子。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,只去掉 主要的大气影响,使影像质量满足基本要求。
-1-
第二讲 影像校正
1 数字影像的性质和特点 2 影像校正
-1-
1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 1.2 数字影像的特点 1.3 多波段数字影像的数据格式
-1-
1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 – 模拟影像:普通像片那样的灰度级及颜色连续变化 的影像 – 数字影像:把模拟影像分割成同样形状的小单元, 以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作 为该单元的亮度值进行数字化的影像。
-1-
2.2 大气校正
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。 为消除由大气的吸收、散射等引起失真的辐射校正,称 作大气校正。
-1-
2.2.1 影响遥感影像辐射失真的大气因素
(1)大气的消光(吸收和散射) (2)天空光(大气散射)照射 (3)路径辐射
-1-
大气影响的回归分析法纠正
假定某红外波段,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

遥感图像的几何纠正PPT课件

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15
6.3 遥感图像的几何纠正方法
遥感图象的几何粗处理和精处理。 遥感图像的几何纠正按照处理方式分为光学纠正
和数字纠正。 光学纠正主要用于早期的遥感图像的处理中,现
在的应用已经不多。除了对框幅式的航空照片 (中心投影)可以进行比较严密的纠正以外,对 于大多数动态获得的遥感影像只能进行近似的纠 正。 主要介绍数字图像的几何纠正。
10
地球自传引起的误差
11
地球曲率和地形起伏引起的误差
12
遥感器轨道位置和姿态引起的误差
中心投影
13
遥感器轨道位置和姿态引起的误差
多中心 投影 例如 MSS TM 等
14
6.2.3 处理过程中引起的畸变
遥感图像再处理过程中产生的误差,主 要是由于处理设备产生的噪声引起的。
传输、复制、 光学 数字
间接纠正法:6-3和 6-4是反解变换公式。从新图像中依次每个像元,根
据变换函数 f () 找到它在原始图像中的位置,并将图像的灰度值赋予新 图像的像元。
19
6.3.2 确定新的图像的边界
纠正后图像和原始图像的形状、大小、方向都不一样。 所以在纠正过程的实施之前,必须首先确定新图像的 大小范围。
16
6.3.1 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的误差。 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。
17
6.3.1 坐标关系(续1)
根据公式6-1,6-2求出原始图像四个角点(a, b, c, d) 在纠正后图像中的对应点(a’, b’, c’, d’)的坐标 (Xa’,Ya’)(Xb’,Yb’) (Xc’,Yc’) (Xd’,Yd’),

遥感数字图像几何处理ppt课件

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原始 纠正 输入 几何 灰度 纠正
工 作
数字 图像
变换 函数
图像 范围
位置 变换
从新 采样
数字 图像
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16
遥感图像几何校正原理
遥感图像几何校正包括光学校正和数字纠正两种方法。
数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠 正处理完成的,其包括两方面:一是像元坐标变换;二 是像元灰度值重新计算(重采样)。
第三章 遥感数字图像几何处理
讲解内容
1. 遥感数字图像几何变形的原因和纠正方法
2. 中心投影够像和多中心投影数字图像的几 何纠正
3.侧视雷达图像的几何纠正
目的 1. 熟悉遥感数字图像几何变形的原因;
2.可以利用一到二种方法对不同遥感器产生 的图像进行几何纠正。
编辑课件
1
3.1 遥感数字图像几何处理概述
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23
几何精校正概括为两个步骤:
第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型, 以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种 对应关系,实现不同图像空间中像元位置的变换;
第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像 空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位 置上,完成标准图像空间中每一像元亮度值的计 算。
– 计算校正后影像中的每一点所对应原图中的 位置(x,y)。计算时按行逐点计算,每行 结束后进入下一行计算,直到全图结束。
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29
重采样的两种方法
–对输入影像的各个象元在变换后的输出影像 坐标系上的相应位置进行计算,把各个象元 的数据投影到该位置上。
–对输出影像的各个象元在输入影像坐标系的 相应位置进行逆运算,求出该位置上的象元 数据。该方法是经常采用的方法。

遥感图像校正ppt课件

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数字高程模型,对图像进行地形变形的校正,使 图像符合正射投影的要求。
地理参考(Geo-referencing):将地理坐标系
统赋予图像数据的过程。
29 29
遥感图像几何精校正的一般过程
1)选取地面控制点(GCP),确定其空间坐 标; 2)利用控制点数据对图像进行空间变换
多项式近似法
合理选择校正方程的次数:2-3次。
10 10
回归分析法
用长波数据来校正短波数据
作法:在不受大气影响的波段(如TM5)和待校正的
某一波段(如TM1)图像中,选择由最亮至最暗的
一系列目标,将每一目标的两个待比较的波段灰
度值提取出来进行回归分析。
例如:
Y a1 b1 X
式中,X 为TM5波段的亮度均值; Y 为TM1亮度均值;
11 11
镶嵌与制图
28 28
图像配准(registration):图像对图像的校准,
以使两幅图像中的同名像元配准。
图像精校正(rectification):借助于一组地面
控制点(Ground Control Point,GCP),对 一幅图像进行地理坐标的校正,又称为georeferencing。
正射影像纠正(ortho-rectification):借助于
控制点的地理坐标与地图投影的要求必须一致。
32 32
二次多项式间接法纠正变换公式为:
x fx (u, v) a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2 y f y (u, v) b00 b10u b01v b11uv b20u2 b02v2
遥感图像校正
11
主要内容
辐射畸变
1、为什么要进行校正? 2、怎样校正?

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但此法需要高程信息,且在一幅图像中,受传感器位置和姿态 的影响,其外方位元素的变化规律只能近似表达,因此有一定 的局限性,使其在理论上的严密性难以严格保证,所以相对于 多项式法,其精度提高并不明显,而且计算量较大。
X Y
FX FY (
(x, y x, y)
)

直接法:由x,y求出X,Y
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33
但用直接法(正解法)得到的纠正图像上的像点不 是规则排列,有的可能重复,有的可能无像点,难 以获取规则排列的数字图像,所以常采用间接法 (反解法)纠正图像。
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(二)间接校正法
从校正后图像出发,按一定换算关系反求算出原始图像上像点坐标.
TM数据(30米),GPS精度应在10-20米之间; SPOT数据(5-10米), GPS精度应在亚米级; 更高的校正精度要求,宜用差分GPS来获取坐标。
但使用GPS测量要注意投影问题。GPS使用的是WGS84经纬 度投影,在使用前可能要进行投影转换。
地面控制点的地理坐标必须与投影要求一致,否则会带来较 大误差。
设任意像元在原始图像和纠正后图像中的坐标分别为(x,y)和 (X,Y),即(x,y)为原始坐标,(X,Y)为纠正后坐标:
x Gx ( X ,Y ) y Gy ( X ,Y )
间接法:由X,Y求出x,y
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灰度内插:
不管是直接法还是间接法,求出新的像点位置后,都要通过 灰度内插法求出该位置的灰度值。
值时,就需要由采样点(已知像素)内插,称为重采样。 其附近像素(采样点)的灰度值对被采样点的影响的大小可
以用重采样函数来表达。 常用的方法有四种:(下面具体介绍)

第四章 遥感图像处理――几何校正PPT课件

第四章 遥感图像处理――几何校正PPT课件
22
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。
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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
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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
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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)。
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