遥感图像处理 第5章_遥感数字图像的几何处理2
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遥感数字图像处理-课件内容.
遥感数字图象处理1．概论遥感、遥感过程遥感：一种在远离目标，不与目标直接接触的情况下，通过传感器获取其特征信息，并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术遥感过程：遥感过程是指遥感信息的获取、传输、处理，以及分析判读和应用的全过程遥感图象、遥感数字图象、遥感图象的数据量遥感图象：是指遥感传感器通过检测、度量地物的电磁波辐射能并进行记录所得到的图象遥感数字图象：是指以数字化形式表述的遥感影像。
遥感图象的数据量：H=M ×N ×b ×n ( bit ) M、N 为行列数， b 为波段数， n=lnG/ln2遥感图象的数字化、采样和量化遥感图象的数字化：指光学图象(物理图象)到数字图象的转换过程，包括采样和量化两个过程采样：将空间上连续的图象变换为离散的点的操作量化：将测量的灰度值用一个整数表示通用遥感数据格式(BSQ、BIL、BIP)BSQ，波段序列格式BIL，波段行交替格式BIP，波段像元交替格式遥感图象的模型：多光谱空间多光谱空间：对于 n 个波段的多光谱图象，这 n 个波段构成一个 n 维多光谱空间，多光谱空间就是一个 n 维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为亮度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。
描述像素在各个波段中亮度值的分布。
多光谱空间中，像元点在坐标系中的位置可以表示成一个 n 维向量，其中每一个分量 xi 表示该点在第 i 个坐标轴上的投影，即亮度值。
多光谱空间只表示各波段光谱之间的关系，而不包括任何该点在原图象中的位置信息，它没有图象空间的几何意义。
遥感图象的信息内容：波谱信息：指遥感图象上不同地物之间的亮度值差异及同一地物在不同波段上的亮度值差异空间信息: 通过图象亮度值在空间上的变化反映出来的信息时间信息: 指不同时相遥感图象的光谱信息与空间信息的差异遥感数字图象处理、遥感数字图象处理的内容遥感数字图象处理: 利用计算机对遥感数字图象进行一系列操作，以求达到预期目的遥感数字图象处理的内容：图象增强、图象校正、信息提取遥感图象的获取方式主要有哪几种?摄影成像、扫描成像、雷达成像如何估计一幅遥感图象的存储空间大小?遥感图象的信息内容包括哪几个方面？多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？与通用图象处理技术比较，遥感数字图象处理有何特点？遥感数字图象处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？2.遥感图象的统计特征2.1 图象空间的统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用概念：用来描述图象中每一灰度级与其浮现频率间的关系的图表类型：直方图：横坐标为的灰度级，纵坐标为等于各个灰度级像元的浮现频率(像元数)累计直方图：横坐标为的灰度级，纵坐标为小于等于各灰度级的像元的浮现频率 (像元数) 性质：直方图反映表示不同灰度像元的浮现频率，不包含像元的位置信息同一图象的直方图惟一，同向来方图可以对应不同的图象一幅图象的直方图等于其各部份图象直方图之和同类地物的直方图接近正态分布应用： 1.直方图是图象分析的重要工具。
第5章 遥感数字图像处理_图像校正(2)
校正量。
5.5.2辐射传递方程算法
测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐 射量。 为大气的衰减系数；E0为地面目标 的辐射能量；H为传感器的高度（高度为H的 大气）；E为传感器测到的电磁波能量。 在可见光和近红外区，大气的影响主要是由 气溶胶 引起的散射造成的；在热红外区， 大气的影响主要 是由水蒸气的吸收造成的 。 需要测定可见光和近红外区气溶胶的密 度、热红外区水蒸气浓度参数。
敦 煌 辐 射 校 正 场
青海湖辐射较正场
监测在轨传感器变化并不断提供修正系数
补充星上定标的不足
多种遥感仪器和不同时间遥感资料的综合应
用
辐射校正场的国外发展概况
美国NASA和Arizona大学在新墨西哥州的白沙和加 利福 尼亚州的爱德华空军基地的干湖床建立辐射校正场
法国在马赛市附近建立了La Crun辐射校正场
欧洲科技局在非洲撒哈拉沙漠、加拿大在北部大草原、 日本澳大利亚在澳大利亚北部沙漠地区
（3）图像的灰度级和辐亮度
图像上的像素值为灰度级
实际的电磁波辐射强度为辐亮度
在图像数字化时，电磁波的辐亮度被量化为
灰度级。而在实际应用中，因为灰度级没有 实际的物理意义，不同日期图像对比和遥感 定量反演时，需要将灰度级转化为辐亮度。
辐射定标
在卫星飞越试验场地上空时同时,在若干选 好的像素内测定探测器对应波段内的地物反 射率ρt，同时测出气象要素和大气光学特 性.再根据卫星过顶时太阳几何位置,仪器视 场角,探测器光谱响应函数等通过大气辐射 传输模式正演出到达传感器入瞳处各光谱通 道的幅亮度Lt.
绝对辐射校正就是建立遥感器测量数字信号 与对应的辐射能量之间的数量关系。 对于一种遥感器来说，绝对辐射校正就是 确定一个灰度值（DN）对应多少辐射度值（ L），或者确定一个辐射值L对应多少灰度值 （DN），其数学表达式为 DN＝a.L 或 L＝b.DN
5.5.2辐射传递方程算法
测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐 射量。 为大气的衰减系数；E0为地面目标 的辐射能量；H为传感器的高度（高度为H的 大气）；E为传感器测到的电磁波能量。 在可见光和近红外区，大气的影响主要是由 气溶胶 引起的散射造成的；在热红外区， 大气的影响主要 是由水蒸气的吸收造成的 。 需要测定可见光和近红外区气溶胶的密 度、热红外区水蒸气浓度参数。
敦 煌 辐 射 校 正 场
青海湖辐射较正场
监测在轨传感器变化并不断提供修正系数
补充星上定标的不足
多种遥感仪器和不同时间遥感资料的综合应
用
辐射校正场的国外发展概况
美国NASA和Arizona大学在新墨西哥州的白沙和加 利福 尼亚州的爱德华空军基地的干湖床建立辐射校正场
法国在马赛市附近建立了La Crun辐射校正场
欧洲科技局在非洲撒哈拉沙漠、加拿大在北部大草原、 日本澳大利亚在澳大利亚北部沙漠地区
（3）图像的灰度级和辐亮度
图像上的像素值为灰度级
实际的电磁波辐射强度为辐亮度
在图像数字化时，电磁波的辐亮度被量化为
灰度级。而在实际应用中，因为灰度级没有 实际的物理意义，不同日期图像对比和遥感 定量反演时，需要将灰度级转化为辐亮度。
辐射定标
在卫星飞越试验场地上空时同时,在若干选 好的像素内测定探测器对应波段内的地物反 射率ρt，同时测出气象要素和大气光学特 性.再根据卫星过顶时太阳几何位置,仪器视 场角,探测器光谱响应函数等通过大气辐射 传输模式正演出到达传感器入瞳处各光谱通 道的幅亮度Lt.
绝对辐射校正就是建立遥感器测量数字信号 与对应的辐射能量之间的数量关系。 对于一种遥感器来说，绝对辐射校正就是 确定一个灰度值（DN）对应多少辐射度值（ L），或者确定一个辐射值L对应多少灰度值 （DN），其数学表达式为 DN＝a.L 或 L＝b.DN
第五章 遥感图像处理—图像增强
(3) 变换后依然得到6个图像。其中：第一个图像反映亮 度特征，是原图像亮度的加权和；第二个图像表示绿度，反 映绿色生物量特征；第三个图像表示湿度，反映土壤的湿度
特征；其余三个分量与地物特征没有明确的对应关系。
七、多元信息复合
遥感图像信息融合(Fusion)是将多源遥感数据在统一的 地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合
其中：
k ( g 'max g 'min ) /( gmax gmin ) 255/ 52 4.9
b g 'ij kgij 0 49 49
2、非线性拉伸
（1）指数变换
xb be
（2）对数变换
axa
c
xb b度进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以不
同。
图像密度分割原理可以按如下步骤进行：
（1）求图像的极大值dmax和极小值dmin； （2）求图像的密度区间ΔD = dmax-dmin + 1； （3）求分割层的密度差Δd =ΔD／n ，其中 n为需分割的层数；
（4）求各层的密度区间；
（5）定出各密度层灰度值或颜色。
减法运算可以增加不同地物间光谱反射率以及在 两个波段上变化趋势相反时的反差。不同时相同 一波段图像相减时，可以提取波段间的变化信息。
T M 4 影 像
T M 3 影 像
TM4-TM3影像
87 年 影 像
92 年 影 像 变化监测结果影像
（二）加法运算
B= i /m
i=1 m
加法运算可以加宽波段，如绿色波段和红色波 段图像相加可以得到近似全色图像；而绿色波 段，红色波段和红外波段图像相加可以得到全 色红外图像。
-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 1 2 0 -2 1 0 -1
特征；其余三个分量与地物特征没有明确的对应关系。
七、多元信息复合
遥感图像信息融合(Fusion)是将多源遥感数据在统一的 地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合
其中：
k ( g 'max g 'min ) /( gmax gmin ) 255/ 52 4.9
b g 'ij kgij 0 49 49
2、非线性拉伸
（1）指数变换
xb be
（2）对数变换
axa
c
xb b度进行分层，每一层所包含的亮度值范围可以不
同。
图像密度分割原理可以按如下步骤进行：
（1）求图像的极大值dmax和极小值dmin； （2）求图像的密度区间ΔD = dmax-dmin + 1； （3）求分割层的密度差Δd =ΔD／n ，其中 n为需分割的层数；
（4）求各层的密度区间；
（5）定出各密度层灰度值或颜色。
减法运算可以增加不同地物间光谱反射率以及在 两个波段上变化趋势相反时的反差。不同时相同 一波段图像相减时，可以提取波段间的变化信息。
T M 4 影 像
T M 3 影 像
TM4-TM3影像
87 年 影 像
92 年 影 像 变化监测结果影像
（二）加法运算
B= i /m
i=1 m
加法运算可以加宽波段，如绿色波段和红色波 段图像相加可以得到近似全色图像；而绿色波 段，红色波段和红外波段图像相加可以得到全 色红外图像。
-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 1 2 0 -2 1 0 -1
遥感数字图像的几何处理
几何精校正
• 又称为几何配准
– 是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集 中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过 程。
– 由用户进行。 –重要性
• 第一，对遥感原始图像进行几何变形改正后，才能对图像信息 进行各种分析，制作满足量测和定位要求的各类地球资源及环 境的遥感专题图。
• 第二，当应用不同传感方式、不同光谱范围以及不同成像时间 的各种同一地域复合图像数据来进行计算机自动分类、地物特 征的变化监测或其他应用处理时，必须进行图像间的几何配准， 保证各不同图像间的几何一致性。
–对于第一种情况，只需要进行单片解析就可以了；对 于第二种情况，还需要立体模型的解算。
• 实际工作中所拍摄的相片有倾斜和旋转，因此必 须建立物体与相片之间的数学关系。
• 二 空间直角变换
–要建立物体与相片上相应影像的关系，
• 首先要确定摄影瞬间摄影中心与相片在地面设定的空间坐标系 中的位置与姿态，描述这些位置和姿态的参数称为相片的方位 元素。
• 由于摄影像机安装造成的误 差，像主点与像平面坐标系 原点并不重合；
– 像主点在像平面坐标系中 的坐标为xo,yo，
• 摄影中心到相片的垂距(主 距)f构成了内方位元素的三 个参数，内方位元素一般为 已知值，由摄影机鉴定单位 提供。
• 像点在像空间坐标系和像空间辅助坐标系 之间的变换关系式由传感器的方位元素得 来，内方位元素和外方位元素6个参数得出 构像方程解决像点的恢复，然后得出像点 与物点之间的构像方程以纠正影像。
–外部变形误差指的是传感器本身处在正常工作的条件下，由传感 器以外的各因素所造成的误差。
• 例如传感器的外方位(位置、姿态)变化、传感介质的不均匀、 地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素所引起的变形误差等。
遥感图像几何处理ppt课件
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）
14
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）
15
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
5遥感图像数字处理的基础知识
非负的
有限的
3
► 数字图像
一个数字图像，可以看成是一个二维的离散 离散 的光密度函数。 空间坐标和密度都是离散的。 数字图像可以用一个二维矩阵表示。
4
像 元
纯净像元 混合像元
5
1. 光学图像与数字图像的转换
1）光学图像转换为数字图像
☺ 采样
光学图像离散化 离散化
ห้องสมุดไป่ตู้
☺ 量化
2）数字图像转换为光学图像
6
2. 图像的频谱表示
空间域——————频域 傅立叶逆变换
傅立叶变换
7
二、遥感数字图像的存储
1. 存储介质
磁带、磁盘、光盘、硬 盘、磁盘阵列等。
8
2. 存储格式
BSQ BIL BIT TIFF BMP
9
三、遥感数字图像处理系统
☺ 硬件 ☺ 软件
10
遥感图像处理系统的软件功能
1. 图像文件管理 2. 图像处理 3. 图像校正 4. 多影像处理 5. 图像信息获取 6. 图像分类 7. 遥感专题图制作 8. 与GIS系统的接口
第五章 遥感图像数字处理
一、图像的表示形式 二、遥感数字图像的存储 三、遥感数字图像处理系统 四、遥感数字图像处理系统的集成
1
一、图像的表示形式
► 光学图像 ► 数字图像
2
► 光学图像
一个光学图像，可以看成是一个二维的连续 连续 的光密度函数。 像片上的密度随坐标x，y变化而变化，用函数 f（x，y）来表示。
11
四、遥感图像处理系统的集成
☺ RS ☺ GIS ☺ GPS
12
第五章遥感图像处理几何校正ppt课件
像元灰度值重采样（Resample)
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
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
最近邻法(Nearest Neighbor )
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
k=Integer(x+0.5) l=Integer(y+0.5)
f(x,y)=f(k,l)
几何位置上的精度为±0.5象元
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
校正原理
利用实地测量的地物的真实坐标值，寻找实测 值与存在畸变的图像坐标之间的函数关系，从而 改正原始影像的几何变形，产生一幅符合某种地 图投影或图形表达要求的新图像。
基本环节有两个：
一是建立纠正变换函数； 二是像元灰度值重采样。
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
数字图像纠正的处理过程框图
准 备 工 作
输入原 始数字 图像
建立纠正 变换函数
影像范围 确定输出
输出纠正 后的图像
像素亮度 值重采样
逐个像素 的几何位 置变换
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
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
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
最近邻法(Nearest Neighbor )
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
k=Integer(x+0.5) l=Integer(y+0.5)
f(x,y)=f(k,l)
几何位置上的精度为±0.5象元
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
校正原理
利用实地测量的地物的真实坐标值，寻找实测 值与存在畸变的图像坐标之间的函数关系，从而 改正原始影像的几何变形，产生一幅符合某种地 图投影或图形表达要求的新图像。
基本环节有两个：
一是建立纠正变换函数； 二是像元灰度值重采样。
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
数字图像纠正的处理过程框图
准 备 工 作
输入原 始数字 图像
建立纠正 变换函数
影像范围 确定输出
输出纠正 后的图像
像素亮度 值重采样
逐个像素 的几何位 置变换
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
遥感数字图像处理：遥感数字图像处理(62页)
■ 传感器的波段选择必须考虑目标的光谱特征值， 才能取得好效果。
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说，静止 气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为 1次 /0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次／天； Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次 ／26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中，波长在1mm～
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上，还可将厘米波分 成更窄的波段范围，并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射，经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的处 理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说，静止 气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为 1次 /0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次／天； Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次 ／26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中，波长在1mm～
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上，还可将厘米波分 成更窄的波段范围，并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射，经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的处 理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。
遥感数字图像的几何处理【精选】
一般地,来自与相同平台位置和传感器的多光谱图像容易校正。
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。
R1
斜向 的电
a a0
磁波
R2
经历
的是
R3
一条
弯曲
R4
的传 输路
线
a a0
6、地球自转的影响
地球始终在自转，而且在不同的纬度，地球转动的线速度不 同。地球资源卫星完成一景图像的扫描，在此期间，地球已经转 过一定的角度，所以，图像记录的并非一个正方形的地面区域， 而是一个存在扭曲的四边形区域。
2019/9/28
10
（1）全景投影（线中心投影）变形
由于全景相机的像距保持不变， 而物距随扫描角的增大而增大， 因此出现两侧影像变形较大的 现象，使整个影像产生全景畸 变。
比例尺？
2019/9/28
11
（2）斜距投影变形
侧视雷达采用斜距投影，它与摄像机中心投影方式完全不同。
斜距投影的变形误差为：
2019/9/28
7
2019/9/28
8
2019/9/28
9
二、引起遥感图像几何变形的影响因素
1、传感器成像投影方式带来的变形
传感器有中心投影，全景投影，斜距投影以及平行投影等几 种成像方式。地形平坦地区的中心投影和垂直投影没有几何 畸变，但对全景投影和斜距投影则产生图像变形。
常把中心投影和平行投影（正射投影）的图像视为基准图像， 而全景投影和斜距投影变形规律可以通过与中心投影或正射 投影的影像相比较而获得。因此，航空像片的解译理论是各 种遥感图像的解译基础。
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。
R1
斜向 的电
a a0
磁波
R2
经历
的是
R3
一条
弯曲
R4
的传 输路
线
a a0
6、地球自转的影响
地球始终在自转，而且在不同的纬度，地球转动的线速度不 同。地球资源卫星完成一景图像的扫描，在此期间，地球已经转 过一定的角度，所以，图像记录的并非一个正方形的地面区域， 而是一个存在扭曲的四边形区域。
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（1）全景投影（线中心投影）变形
由于全景相机的像距保持不变， 而物距随扫描角的增大而增大， 因此出现两侧影像变形较大的 现象，使整个影像产生全景畸 变。
比例尺？
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（2）斜距投影变形
侧视雷达采用斜距投影，它与摄像机中心投影方式完全不同。
斜距投影的变形误差为：
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8
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二、引起遥感图像几何变形的影响因素
1、传感器成像投影方式带来的变形
传感器有中心投影，全景投影，斜距投影以及平行投影等几 种成像方式。地形平坦地区的中心投影和垂直投影没有几何 畸变，但对全景投影和斜距投影则产生图像变形。
常把中心投影和平行投影（正射投影）的图像视为基准图像， 而全景投影和斜距投影变形规律可以通过与中心投影或正射 投影的影像相比较而获得。因此，航空像片的解译理论是各 种遥感图像的解译基础。
(完整word版)遥感数字图像处理教学大纲
《遥感数字图像处理》教学大纲课程名称(英文）：遥感数字图像处理（Remote Sensing Digital Image Processing）课程代码:0806A03课程类别：专业主干课程学时：51学时（51上机学时)学分：3学分考核方式:考查适用对象:2009级摄影测量与遥感专业一、课程简介本课程是摄影测量与遥感学生必修的一门的专业主干课，是以理论联系实践为主，注重运用,重视上机实践的一门课程。
该课程以地理科学为背景，在学习了遥感技术的基本理论、基本知识的基础上；着重介绍遥感信息处理的一般原理、过程与方法；掌握遥感数字图像处理技术的发展动态与实际应用。
主要内容包括：遥感数字图像的获取和存储、表示和描述，遥感数字图像的各种变换（遥感图像几何校正、遥感图像辐射变换、遥感图像增强变化、K-L 变换、遥感图像计算机分类等)等。
通过本课程的教学，可以使学生树立正确遥感数字图像处理的概念,培养学生良好的计算机实践习惯。
本课程授课一学期，每周3学时，总计为51学时。
二、教学目的及要求本课程主要教学目的是使学生了解和掌握遥感信息处理的基本知识、方法、基本技能和发展动态，初步掌握应用遥感信息处理技术分析和解决实际问题的能力。
通过理论学习、上机实践等环节，进一步增强学生对本课程的理解，并在此基础上使学生进一步掌握遥感图像成像的基本原理、基本理论和这些理论在遥感图像处理中的应用，掌握遥感数字图像处理的基本方法,能够熟练使用常用的遥感数字图像处理软件（ERDAS、ENVI等）进行图像处理.三、教学重点及难点1)遥感图像的预处理；2)遥感图像增强处理的基本原理、基本方法;根据图像自身特点选择图像增强方式;3）利用监督分类和非监督分类实现遥感图像计算机分类，掌握监督分类和非监督分类的区别和具体操作的方法；监督分类训练区的选择和图像后处理方法；4)根据对图像的理解，利用图像计算机分类处理方法实现遥感图像分类。
四、与其它课程的关系先修课程：《地图学》、《遥感原理与方法》五、教学内容第1章绪论（3学时)本章主要教学内容：1.1什么是数字图像1.2数字图像处理1。
第5章遥感图像的几何处理
(x)、(y)为等效的 中心投影影像坐标
5.1.4 推扫式传感器的构像方程
行扫描动态传感器。在垂直成像的情况下，每 一条线的成像属于中心投影，在时刻t时像点p 的坐标为（0、y、-f）。
5.1.4 推扫式传感器的构像方程
推扫式传感器的构成方程为：
5.1.4 推扫式传感器的构像方程
为获取立体像对，推扫式传感器要进行前后 视倾斜θ和旁向倾斜固定角θ进行扫描
基于多项式的构像方程 基于DLT的构像方程 基于RFM的构像方程
5.1.1 遥感图像通用构像方程
遥感图像的构像方程：指地物点在图像上的 图像坐标(x，y)和其在地面对应点的大地坐 标(X、Y、Z)之间的数学关系。根据摄影测量 原理，这两个对应点和传感器成像中心成共 线关系，可以用共线方程来表示。 这个数学关系是对任何类型传感器成像进行 几何纠正和对某些参量进行误差分析的基础。
5.1.5 扫描式传感器的构像方程
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，随着扫描镜的旋 转和平台的前进来实现整幅图像的成像。 由于扫描式传感器的光学聚焦系统有一个固定 的焦距，因此地面上任意一条线的图像是一条 圆弧，整幅图像是一个等效的圆柱面，所以该 类传感器成像亦具有全景投影成象的特点。 任意一个像元的构像，等效于中心投影朝旁向 旋转了扫描角θ后，以像幅中心（x＝0，y＝0） 成像的几何关系。
第五章 遥感图像的几何处理
河北联合大学
内容提纲
遥感传感器的构像方程 遥感图像的几何变形 遥感图像的几何处理 图像间的自动配准和数字镶嵌 图像的裁剪
5.1 遥感传感器的构像方程
遥感图像通用构像方程 中心投影构像方程
全景摄影机的构像方程 推扫式传感器的构像方程 扫描式传感器的构像方程 侧视雷达图像的构像方程
第五章遥感数字几何处理2
则通用的构像方程为：
X X U Y Y A V Z P Z S W P
式中，A为传感器坐标系相对于地面坐标系的旋 转矩阵，是传感器姿态角的函数。
A=
a1 a 2 a3
b1 b2 b3
5.3 遥感图像的几何处理
几何校正
5.3.1几何粗校正
5.3.2几何精校正
系统误差改 正，改正传 感器的内部 畸变
•两个环节：一是像 素坐标的变换；二是 对坐标变换后的像素 亮度值进行重采样。
5.3.1 遥感影像的几何粗校正
• 遥感作为空间数据，具有空间地理位置的 概念。当遥感图像在几何位置上发生了变 化，产生行列不均匀，像元大小与地面大 小对应不准确，地物形状不规则 变化时， 说明遥感影像发生了几何畸变。产生畸变 的图像给定量分析及位置配准造成困难。 在应用遥感图像之前，必须将其准确投影 到需要的坐标系中。因此，遥感图像的几 何处理是遥感信息处理过程中的重要环节。
b1 ( X P X S ) b2 (YP YS ) b3 ( Z P Z S ) y f c1 ( X P X S ) c 2 (YP YS ) c3 ( Z P Z S )
• 以上是中心投影的构像方程，下面我们 看看多中心投影的构像方程
• 三）
全景摄影机的构像方程
五） 扫描式传感器的构像方程 任意一个像元的构像， 等效于中心投影朝旁 向旋转了扫描角θ后， 以像幅中心成像的几 何关系，所以扫描式 传感器的构像方程为：
X X 0 Y Y A R 0 t Z P Z S f T
当推扫式传感器沿卫星轨道方向旁向倾斜固定角θ时，
《遥感原理与应用》习题答案
《遥感原理与应用》习题答案遥感原理与应用习题第一章遥感物理基础一、名词解释1 遥感：在不接触的情况下，对目标或自然现象远距离感知的一门探测技术。
2遥感技术：遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，判认地球环境和资源的技术。
3电磁波：电磁波（又称电磁辐射）是由同相振荡且互相垂直的电场与磁场在空间中以波的形式移动，其传播方向垂直于电场与磁场构成的平面，有效的传递能量和动量。
电磁辐射可以按照频率分类，从低频率到高频率，包括有无线电波、微波、红外线、可见光、紫外光、4电磁波谱：把各种电磁波按照波长或频率的大小依次排列，就形成了电磁波谱5绝对黑体：能够完全吸收任何波长入射能量的物体6灰体：在各种波长处的发射率相等的实际物体。
7绝对温度：热力学温度，又叫热力学温标，符号T，单位K（开尔文，简称开）8色温：在实际测定物体的光谱辐射通量密度曲线时，常常用一个最接近灰体辐射曲线的黑体辐射曲线作为参照这时的黑体辐射温度就叫色温。
9大气窗口：电磁波通过大气层时较少被反射、吸收和散射的，透过率较高的波段称。
10发射率：实际物体与同温度的黑体在相同条件下的辐射功率之比。
11光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比。
12波粒二象性：电磁波具有波动性和粒子性。
13光谱反射特性曲线：反射波谱曲线是物体的反射率随波长变化的规律，以波长为横轴，反射率为纵轴的曲线。
问答题1黑体辐射遵循哪些规律？（1 由普朗克定理知与黑体辐射曲线下的面积成正比的总辐射通量密度W随温度T的增加而迅速增加。
(2 绝对黑体表面上，单位面积发射的总辐射能与绝对温度的四次方成正比。
(3 黑体的绝对温度升高时，它的辐射峰值向短波方向移动。
(4 好的辐射体一定是好的吸收体。
(5 在微波段黑体的微波辐射亮度与温度的一次方成正比。
2电磁波谱由哪些不同特性的电磁波段组成？遥感中所用的电磁波段主要有哪些？a. 包括无线电波、微波、红外波、可见光、紫外线、x射线、伽玛射线等b. 微波、红外波、可见光3 物体的辐射通量密度与哪些因素有关？常温下黑体的辐射峰值波长是多少？（1 与光谱反射率，太阳入射在地面上的光谱照度，大气光谱透射率，光度计视场角，光度计有效接受面积。
遥感原理与应用(5.1.1)--遥感图像构像方程和共线方程
第 5 章 遥感图像的几何处理
5.1 遥感传感器的构像方程 5.2 遥感图像的几何变形 5.3 遥感图像的几何处理 5.4 图像间的自动配准和数字镶嵌
要点
各类传感器的构像方程
• 物理模型 • 通用模型
图像的变形情况 图像纠正原理 图像纠正具体过程
遥感原理与应用
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
思考
遥感原理与应用
为什么要进行图像的几何处理？ 图像几何处理的内容是什么？ 图像几何纠正模型有哪些？ 影响图像几何纠正精度的因素有哪些？ 如何提高图像几何纠正精度？
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
原始图像
（i，j）
遥感原理与应用
图像上任 意一点的 位置可以 表示： (i,j)
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
共线方程
则共线方程可以简写为：
x f
(X) (Z)
y
f
(Y) (Z)
遥感原理与应用
共线方程的几何意义：当地物点 P 、对应像点 p
和投影中心 S 位于同一条直线上时，上式成立
。 作用：
像点 p
地物点 P
投影中心 S
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
遥感原理与应用
推扫式传感器的构像方程
线阵推扫式传感器的构像关系 （垂直对地成像）
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
遥感原理与应用
推推扫扫式式传传感感器器的的构构像像方方程程
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
正算公式
遥感原理与应用
由像点坐标可以解算大地（平面）坐标
：
XP
XS
(ZP
ZS )
a11x a12 y a31x a32 y
5.1 遥感传感器的构像方程 5.2 遥感图像的几何变形 5.3 遥感图像的几何处理 5.4 图像间的自动配准和数字镶嵌
要点
各类传感器的构像方程
• 物理模型 • 通用模型
图像的变形情况 图像纠正原理 图像纠正具体过程
遥感原理与应用
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
思考
遥感原理与应用
为什么要进行图像的几何处理？ 图像几何处理的内容是什么？ 图像几何纠正模型有哪些？ 影响图像几何纠正精度的因素有哪些？ 如何提高图像几何纠正精度？
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
原始图像
（i，j）
遥感原理与应用
图像上任 意一点的 位置可以 表示： (i,j)
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
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共线方程
则共线方程可以简写为：
x f
(X) (Z)
y
f
(Y) (Z)
遥感原理与应用
共线方程的几何意义：当地物点 P 、对应像点 p
和投影中心 S 位于同一条直线上时，上式成立
。 作用：
像点 p
地物点 P
投影中心 S
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遥感原理与应用
推扫式传感器的构像方程
线阵推扫式传感器的构像关系 （垂直对地成像）
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
遥感原理与应用
推推扫扫式式传传感感器器的的构构像像方方程程
武汉大学遥感信息工程学院 周军其
正算公式
遥感原理与应用
由像点坐标可以解算大地（平面）坐标
：
XP
XS
(ZP
ZS )
a11x a12 y a31x a32 y
遥感图像的几何处理
△x =bb′ sinɑ λ x △y =bb′cosɑ λ y θ= △y /l
令l=x（或y），则得到由地球自转引 起的图像变形误差公式：
§5－3 遥感图像的几何处理
1几何处理的重要性: 1 各种专题图的生产,要求改正影像的几何
变形
2 处理、分析和综合利用多尺度的遥感数 据、多源遥感信息的表示、融合及混合像元 的分解时，必须保证各不同数据源之间几何 的一致性
(1) 中心投影情形时
在垂直摄影的条件下， φ = ω =κ ≈0 ， 地形起伏引起的像点位移为： δh=rh/H
δxh=xh/H δyh=yh/H
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）
地球自 转的影响
图像底边中点的坐标位 移产生了图像底边中点 的坐标位移△x和△y， 以及平均航偏角θ。
△x =bb′ sinɑ λ x △y =bb′cosɑ λ y θ= △y /l
α是卫星运行到图像中心点位置时的 航向角；
l是图像x方向边长； λx和λy是图像x和y方向的比例尺。
bb′=WLt
竖直摄影条件下 φ = ω =κ ≈0
1 -κ -φ
At ≈ κ 1 -ω
φ ω1
可以得到外方位元素变化所产生的像点位移为：
dx= -(f/H)dXS-(x/H)dZS-[f(1+x2/f2)]dφ -(xy/f)dω +ydκ dy= -(f/H)dYS-(y/H)dZS -(xy/f)dφ -[f(1+x2/f2)] dω -xdκ
令l=x（或y），则得到由地球自转引 起的图像变形误差公式：
§5－3 遥感图像的几何处理
1几何处理的重要性: 1 各种专题图的生产,要求改正影像的几何
变形
2 处理、分析和综合利用多尺度的遥感数 据、多源遥感信息的表示、融合及混合像元 的分解时，必须保证各不同数据源之间几何 的一致性
(1) 中心投影情形时
在垂直摄影的条件下， φ = ω =κ ≈0 ， 地形起伏引起的像点位移为： δh=rh/H
δxh=xh/H δyh=yh/H
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）
地球自 转的影响
图像底边中点的坐标位 移产生了图像底边中点 的坐标位移△x和△y， 以及平均航偏角θ。
△x =bb′ sinɑ λ x △y =bb′cosɑ λ y θ= △y /l
α是卫星运行到图像中心点位置时的 航向角；
l是图像x方向边长； λx和λy是图像x和y方向的比例尺。
bb′=WLt
竖直摄影条件下 φ = ω =κ ≈0
1 -κ -φ
At ≈ κ 1 -ω
φ ω1
可以得到外方位元素变化所产生的像点位移为：
dx= -(f/H)dXS-(x/H)dZS-[f(1+x2/f2)]dφ -(xy/f)dω +ydκ dy= -(f/H)dYS-(y/H)dZS -(xy/f)dφ -[f(1+x2/f2)] dω -xdκ
遥感图像处理基础ppt课件
主要有两种方法：K-L变换（主成分变换）和 k-T变换（缨帽变换）。
学习这两种方法，首先需要认识多光谱空间。
11
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
多光谱特征空间是一个n维坐标系，每一个坐 标轴代表多波段图像的一个波段，坐标值表示该波 段像元的灰度值，图像中的每个像元对应于坐标空 间中的一个点。
像元相加后的值若超出了显示范围(0-255)， 则需要乘一个正数a，以确保数据值在允许范围。
加法运算主要用于对同一区域的多幅图像求平 均，可以有效减少图像的加性噪声。
2
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
2、差值运算 又称作减影技术。指两幅同样大小的图像对应 像元的灰度值相减。设有两幅图像，差值公式为：
14
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
上式也可以写成：
表示对图像中每一像元矢量逐个逐个乘以矩阵 A，便得到新图像中的每一个像元矢量。A的作用是 给多波段的像元亮度加权重系数，实现线性变换。 由于变换前各波段具有很强相关性，变换后Y的各 分量间将具有最小的相关性。
15
5.3 遥感图像增强与变换
例如在红外波段植被与浅色土壤，在红波段与 深色土壤及水体很难分开，当用红外波段减去红波 段时，由于植被在这两个波段的反射率差异很大， 相减后植被像元具有很高的差值；而土壤和水体在 这两个波段的反差很小，因此在差值图像中植被信 息得到突出，很容易找到其分布区域和面积。
4
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
18
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
K-T变换主要应用于针对TM数据和曾经广泛使 用的MSS数据。K-T变换是对原图像的坐标空间进行 平移和旋转，变换后的新坐标轴具有明显的景观含 义，可与地物直接联系。对于TM和MSS数据，转换 矩阵不同。
学习这两种方法，首先需要认识多光谱空间。
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5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
多光谱特征空间是一个n维坐标系，每一个坐 标轴代表多波段图像的一个波段，坐标值表示该波 段像元的灰度值，图像中的每个像元对应于坐标空 间中的一个点。
像元相加后的值若超出了显示范围(0-255)， 则需要乘一个正数a，以确保数据值在允许范围。
加法运算主要用于对同一区域的多幅图像求平 均，可以有效减少图像的加性噪声。
2
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
2、差值运算 又称作减影技术。指两幅同样大小的图像对应 像元的灰度值相减。设有两幅图像，差值公式为：
14
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
上式也可以写成：
表示对图像中每一像元矢量逐个逐个乘以矩阵 A，便得到新图像中的每一个像元矢量。A的作用是 给多波段的像元亮度加权重系数，实现线性变换。 由于变换前各波段具有很强相关性，变换后Y的各 分量间将具有最小的相关性。
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5.3 遥感图像增强与变换
例如在红外波段植被与浅色土壤，在红波段与 深色土壤及水体很难分开，当用红外波段减去红波 段时，由于植被在这两个波段的反射率差异很大， 相减后植被像元具有很高的差值；而土壤和水体在 这两个波段的反差很小，因此在差值图像中植被信 息得到突出，很容易找到其分布区域和面积。
4
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
18
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
K-T变换主要应用于针对TM数据和曾经广泛使 用的MSS数据。K-T变换是对原图像的坐标空间进行 平移和旋转，变换后的新坐标轴具有明显的景观含 义，可与地物直接联系。对于TM和MSS数据，转换 矩阵不同。
遥感数字图像处理教学ppt
80%
数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
01
02
03
04
大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域，包含丰富的地物信息， 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息，具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化，具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥 感平台和传感器，以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高 维空间中寻找最优超平面，实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器，提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处 理技术，可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类，为精准农
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多项式模型
多项式变换法
X
i
aij xi y j
i0 j0
Y
i0
i
bij xi
j0
yj
多项式中N值的选择与几何畸变的复杂程度密切相关。
当N= 1, 二元一次多项式:
X
Y
a00 a10 x a01 y b00 b10 x b01 y
此时有6个待定的系数，需要有3对（x,y）与 （X,Y）坐标值，即3对控制点。
图像配准：基于两幅图像之间的同名点，利用几何校正模 型，构建图像与图像之间的几何关系完成几何校正，基准 图像不一定有地理坐标。
正射校正：结合传感器的姿态参数、地面控制点以及高精 度的DEM数据进行的几何校正，改正了因地形起伏和传感 器误差而引起的像点位移。
几何校正常见形式
几种常见几何校正形式：
重采样方法
校正以后的图像由于几何变形，其像元与原始图 像像元已经不是一对一的对应关系，需要进行一个 像元（灰度值）的赋值处理。
重采样目前主要有三种方法：
最近邻法 双线性内插法 三次卷积法
• 卫星轨道参数（全自动） • 地面控制点（同名点）+校正模型（人机交互） • RPC文件+地面控制点+DEM（人机交互）
多项式模型
多项式模型 • X=a0+a1x+a2y+a3x2+a4xy+a5y2+… … • Y=b0+b1x+b2y+b3x2+b4xy+b5y2+… …
最少控制点个数 • N=(n+1)*(n+2)/2
第五章 遥感图像几何校正
本节主要内容
一、遥感图像的几何畸变 二、几何校正（地图配准） 三、应用实例：软件操作
遥感图像的畸变
图像几何畸变：遥感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，即说明遥感图像发生了几 何畸变。
遥感图像的总体变形是平移、缩放、旋转、偏 扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。
几何校正
什么是几何校正 扫描得到的图像数据或遥感获得的影像数据由于
种种原因往往会有几何形状上的变形。通过一定数 学变换，消除这些畸变的工作就叫几何校正（几何 纠正）。
几何校正的几个概念
图像配准（Registration）：同一区域里一幅 图像（基准图像）对另一幅图像校准，以使两幅 图像中的同名像素配准。
解决遥感器偏航、俯仰、滚动等因素引起的几何畸变。
控制点获取
地面控制点获取途径 • 基础数据
基础测绘数据 数字线画图（DLG） 数字栅格图（DRG）
• 影像数据
正射影像（DOM）
• 实地测量（GPS） 地面控制点实质：找到待校正图像上的点对应真
实的坐标值
控制点质量控制
图像选点原则（正射纠正不适用）
图像纠正（Rectification）：借助一组控制点， 对一幅图像进行地理坐标的校正。又叫地理参照 （Geo-referencing）
图像地理编码（Geo-coding）：特殊的图像纠 正方式，把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
图像正射校正（Ortho-rectification）：借助 于地形高程模型（DEM），对图像中每个像元进 行地形的校正，使图像符合正射投影的要求。
几何校正常见方法
几何粗校正：校正系统误差，地面站完成
地理参照（Geo-referencing）：利用数据自带参数进 行几何校正。
几何精校正（常简称为几何校正）：基于地面控制点，利 用几何校正模型，构建图像与地面坐标/与图像之间的几 何关系完成几何校正，当控制点选择源是图像（有地理坐 标）时候，又属于图像配准范畴。
使得遥感图像产生像点位移，从而造成遥感影像的几何畸变。
几何畸变产生原因
2.扫描图像
扫描时地形图没被压紧、产生 斜置或扫描参数设置不当等， 使被扫入的图像产生形变。
扫描时受扫描仪幅面大小的影 响，有时需要将一幅图分成几 块扫描，这样会在拼接时难以 保证精度。
象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
解决比例尺、中心移动、歪斜等方面的几何畸变.
多项式模型
多项式变换法
当n≥2,,二元非线性多项式:
X Y
a1x b1x
a2 y b2 y
a3 x 2 b3 x 2
a4xy a5 y2 A b4xy b5 y2 B
其中A、B代表二次以上高次项之和。
此时有12个待定的系数，需要有6对以上控制点的坐标和理论值， 才能求出待定系数。
遥感图像的畸变
引起图像畸变因素 • 系统误差
有规律的、可预测的。比如扫描畸变
• 非系统误差
无规律的 如传感器平台的高度、经纬度、速度和姿态的不稳，
地球曲率及空气折射，地形影响等
几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几何畸 变。
几何畸变产生原因 1.遥感图像
空间任意一点均通过某一固定投影中心，被投射到一平 投影面上构成影像。(中心投影) 飞行器的姿态倾斜 地面地形起伏较大 地球自转
选取什么样的像素点作为控制点 ？
• 选取图像上易分辨且较精细的特征点：
道路交叉点，河流弯曲或分叉处，海岸线弯 曲处，飞机场，城廓边缘等
• 特征变化大的地区需要多选 • 图像边缘部分一定要选取控制点 • 尽可能满幅均匀选取 • 地物不随时间而变化，以保证两幅不同
时相得影像都可以识别出来
控制点质量控制
误差计算 • RMSEerror=sqrt[(X-x)2+(Y-y)2）多项式模型X源自iaij xi y j
i0 j0
i
Y
i0
bij xi y j
j0
式中：
•(X,Y)：校正后图像的像元坐标；
•(x,y)：对应校正前像元坐标；
•aij、bij：多项式待定系数； •N：多项式的次数
机理：通过若干控制点，建立不同图像间的多项式 空间变换运算，实现图像的配准。
数量原则
选取几个控制点 ？
• 在图像边缘处，在地面特征变化大的地区，需要增加控 制点.
• 保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。如一景 TM的控制点数量在30-50左右；正射纠正控制点数量 在10个左右。
• 一般来说，采用多项式数学模型时，控制点个数与多项 式阶项n及地形情况有密切关系。控制点个数最少应2倍 于(n＋1)(n＋2)/2。当阶项n＝2或更高时，通常要 求每景控制点在25个以上，困难地区应适量增加控制点， 保证在30～50个左右。