ENVI图像处理专题之:图像几何校正
envi-几何校正
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图像的几何校正1.自定义坐标系在envi中添加北京54坐标系与西安80坐标系。
(1)添加椭球体,在ENVI的系统文件ellipse.txt的末端添加“Krasovsky, 6378245.0, 6356863.0”和“IAG-75, 6378140.0, 6356755.3”.(2)添加基准面,在系统文件datum.txt的末端添加“D _ BEIJING _ 1954, Krasovsky, -12, -113, -41”和“D _ XIAN _ 1980, IAG-75, 0, 0, 0”。
(3)定义坐标,打开ENVI,点击 Map > Customize Map Projections,出现如图1-3-1所示对话框,并分别对北京54和西安80进行坐标定义。
他们的参数设置均为图所示。
图1-3-12.图像投影转换(1)定义投影信息,打开待校正的图像,在Available bands list 中的文件层上单击右键,选择Edit Header,出现图2-1-1所示对话框。
再单击Edit Attributes再选择map info,出现图2-1-2所示对话框。
图2-1-2图2-1-33.几何校正(1)image to image步骤:打开两幅图像,并将他们分别显示在Display中。
将display#2做为基准图像,display#1做为待纠正图像。
然后点击Map>Registration>select GCPs: Image to Image 出现Image to Image Registration对话框,基准图像选择display#2,待纠正图像选择display#1,如图3-1-1所示。
点击OK。
图3-1-1接着就是采集地面控制点。
如图3-1-2为采集对话框。
步骤主要是在两个display中移动方框位置,寻找明显的地物特征点作为输入GCP。
在zoom窗口中,点击左下角第三个按钮,打开十字光标,将十字光标移动到相同点上。
ENVI 几何校正
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遥感科学与技术实验报告(二)项目名称:遥感图像几何精校正。
实验目的:参照一个图像,通过遥感软件ENVI对另一幅不准确的图像进行几何精校正。
实验原理:在参照图像与待校正图像里面,选取对应的点,运用遥感软件ENVI 的功能,对图像进行几何精校正。
数据来源:1.下载源:国际科学数据服务平台(卫星:LANDSAT5)2.波段数:73.4.实验过程:1.选取一张较为清晰的图像,将其旋转180°,作为待校正的图像。
2.分别在两个窗口里面打开基础图像和待校正图像,左边是参照图像,右边是旋转过后的待校正图像,如图所示:点击map>registration>Select GCPSs: Image to Image,然后确定基准和待校正图像。
如下所示:3.在两幅图里面选择位置相同的点,要求准确度高,例如河流交界处。
如下图所示:4.准确选取了4个点,然后用软件自带功能自动选择更多的点,如下图所示:5.对即将进行校正的图像设置保存路径,对修改后的图像进行保存。
以下是进行几何校正后的图像:实验结果与分析:通过ENVI,对待校正的图像进行了几何精校正,误差为0.139327,误差较小,说明实验成功。
心得、意见或建议:通过本次实验,基本掌握对遥感图像的几何精校正,虽然在学习过程中,遇到了不少困难,但是通过多次地观看学习ENVI视频,最终掌握了这个实验项目。
我觉得老师的这种方法很好,并没有手把手教我们,而是让我们自己想办法,同学之间相互交流学习,这不仅锻炼了我们的自学能力,学到的知识也更加牢固。
我非常享受这个一步一步自学的过程,并且最终取得了成功。
envi4.5几何校正
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几何校正一、实验目的通过练习掌握使用ENVI进行图形几何校正。
二、实验原理利用ENVI几何校正功能校正图形。
三、数据来源下载源:国际科学服务平台(/index.jsp)波段数:TM Band 1, TM Band 2, TM Band 3, TM Band 4, TM Band 5, TM Band 7 对应波长:0.485000, 0.560000, 0.660000, 0.830000, 1.650000, 2.215000分辨率:30 Meters投影:UTM四、实验过程1、加载待校正影像和基准影像1.jpg和bhtmref.img。
2、执行:Map->Registration->Select GCPs:Image to Image,打开如下窗口:Base Image 下选择基准影像,Warp Image 下选择待校正影像,然后点OK,打开如下窗口:接着再基准影像中选点,在待校正影像中选择对应位置的点,然后点击Add Point按钮,点数加一:重复执行此操作。
当点数达到三个及以上时,点数后的Predict按钮会变可用。
此时,在基准影像中选择一点,点Predict按钮,ENVI会在待校正影像中预测一点,不需手动选择。
还可选中Options 下的Auto Predict,此时,在基准影像中选点,ENVI会自动随时自动选择相应点。
当点数达到五个及以上时,选择Options下的Automatically Generate Tie Points…,打开下窗口,设置基准影像与待校正影像自动选择点。
选择基准影像匹配波段(本实验选择TM Band5),点击OK。
选择待校正影像匹配波段(本实验选择R),点击OK。
设置要选择点数、分区、一个小区域选择点数。
点击OK开始选点。
选择完毕后,可点击Show List,打开如下窗口,查看所选点,删除、调整误差大的点执行Options->Warp File(as Image to Map)打开如下窗口:左侧选择待校正影像,点击OK。
(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪
![(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪](https://img.taocdn.com/s3/m/32b5c60031126edb6f1a10ea.png)
目录第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2)一、图像配准与校正 (2)(一)基础知识 (2)(二)ENVI操作 (4)二、图像镶嵌(图像拼接) (16)(一)基础知识 (16)(二)ENVI操作 (16)三、图像裁剪 (20)(一)基础知识 (20)(二)ENVI操作 (21)第二部分:下载影像及介绍 (26)(一)基本信息 (26)(二)日期信息 (26)(三)云量信息 (26)(四)空间信息 (26)第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪一、图像配准与校正(一)基础知识1、图像配准就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
2、几何校正是指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,非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。
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。
简单来说,图像校正是借助一组控制点,对一幅图像进行地理坐标的校正。
本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image,利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。
3、图像选点原则[1]选取图像上易分辨且较精细的特征点,如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。
[2]特征变化大的地区需要多选。
[3]图像边缘部分一定要选取控制点。
[4]尽可能满幅均匀选取。
[5]保证一定数量的控制点,不是控制点越多越好。
4、数理知识:[1]多项式模型x=a0+a1X+a2Y+a3X²+a4XY+ a5Y²+....y=b0+ b1X+b2Y+b3X²+ b4XY +b5Y²+ ....X,Y:校正前该点的位置;x,y:校正后该点的位置[2]最少控制点个数: ( n+1 )²[3]误差计算:RMSEerror= sqrt( (x' -x)²+ (y' -y)²)5、重采样方法(插值算法)[1]最近邻法概念: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 )点的亮度值优点:简单易用,计算显小缺点:图像的亮度具有不连续性,精度差[2]双线性内插法概念:取(x,y)点周围的4个邻点,在y方向内插2次,再在x方向内插1次,得到( x,y)点的亮度值 f ( x,y)优点:双线性内插法比最近邻法虽然计算虽有所增加,但精度明显提高,特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状化现象有明显的改善。
envi几何校正控制点误差精度依据
![envi几何校正控制点误差精度依据](https://img.taocdn.com/s3/m/b875f808a22d7375a417866fb84ae45c3b35c2c3.png)
envi几何校正控制点误差精度依据一、几何校正方法envi几何校正是一种常用的遥感影像校正方法,通过对影像进行几何变换,实现影像几何校正和纠正。
几何校正主要包括地理坐标校正和辐射定标校正两个步骤。
其中,地理坐标校正是将影像像元从图像坐标系转换到地理坐标系,使影像的像元位置与地球上相应位置相对应;辐射定标校正是通过对影像进行辐射定标,将数字影像的灰度值转换为地面反射率或辐射值。
在几何校正过程中,选择合适的控制点是保证几何校正精度的关键。
二、控制点选择几何校正中,控制点是用来进行影像几何变换的基准点,控制点的选择对几何校正的精度有着重要影响。
控制点应具备以下特点:1.地理位置准确:控制点应选择在地面上位置准确、稳定的地物上,如道路交叉口、建筑物的角点等。
2.分布均匀:控制点应在遥感影像范围内均匀分布,以保证几何校正的全局精度。
3.数量足够:控制点的数量应足够多,一般要求不少于5个,以提高几何校正的可靠性和精度。
4.避免强光区域:控制点的选择应避免强光区域,以免在影像获取过程中产生过曝现象,影响几何校正精度。
三、误差分析envi几何校正中,控制点误差是影响几何校正精度的重要因素。
控制点误差主要包括地理位置误差和高程误差两个方面。
1.地理位置误差:控制点的地理位置误差会直接影响几何校正的精度。
地理位置误差可以通过GPS定位等方法进行测量,然后通过地面控制点和影像控制点的对应关系来计算控制点的地理位置误差。
2.高程误差:控制点的高程误差会导致影像在几何校正过程中产生高程扭曲。
高程误差可以通过地面测量或数字高程模型进行获取,然后通过影像控制点和数字高程模型的对应关系来计算控制点的高程误差。
根据控制点的误差分析结果,可以评估几何校正的精度,并作出相应的调整和改进措施。
同时,控制点误差精度的依据还包括影像的分辨率、地面控制点的精度等因素。
envi几何校正控制点误差精度的依据主要包括几何校正方法、控制点选择和误差分析三个方面。
最新04.图像几何校正
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04.图像几何校正1概述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。
1.1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。
•键盘输入如果只有控制点目标坐标信息或者只能从地图上获取坐标文件(如地形图等),只好通过键盘敲入坐标数据并在影像上找到对应点。
1.2几何校正模型ENVI提供三个几何校正模型:仿射变换(RST)、多项式和局部三角网(Delaunay Triangulation)。
1.3控制点的预测与误差计算控制点的预测是通过控制点回归计算求出多项式系数,然后通过多项式计算预测下一个控制点位置,RMS值也是用同样的方法。
默认多项式次数为1,因此在选择第四个点时控制点预测功能可以使用,随着控制点数量的增强,预测精度随之增加。
最少控制点数量与多项式次数的关系为(n+1)2。
本课程使用的数据列表如下:表1.1 练习数据说明2详细操作步骤2.1扫描地形图的几何校正第一步:打开并显示图像文件开始>程序>ENVI5.3>Tools>ENVI Classic,选择主菜单>File>Open Image File,将taian-drg.tif文件打开,并显示在Display中。
Envi遥感图像几何校正
![Envi遥感图像几何校正](https://img.taocdn.com/s3/m/e73706f1aef8941ea76e053c.png)
遥感数字图像处理——几何精校正1.实验原理、目的和内容1.1.实验原理遥感图像纠正是通过计算机对图像每个像素逐个地解析纠正处理完成的,所以能够较清晰地改正线性和非线性变形误差。
几何精纠正的基本原理是回避成像的空间几何过程,直接利用地面的控制点数据对遥感图像的几何畸变本身进行数学模拟,并且认为遥感图像的总体畸变可以看做是挤压、扭曲、缩放、偏移以及更高次的基本变形的综合作用的结果。
因此,校正前后的图像相应点的坐标关系可以用一个适当的数学模型来表示。
1.2.实验目的采用图像-地图纠正法,对TM遥感图像进行几何精纠正,即把不同传感器具有几何精度的图像和地图中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起,以满足集成的需要。
1.3.实验内容对南京市TM图像AA进行几何精纠正。
2.实验过程2.1.地图投影信息的获取进行精校正之前,应该获取标准图像的投影信息,利用ArcGIS或MapInfo软件即可查看投影类型为:GK Zone 20(Pulkovo 1942)2.2.显示需要校正的图像利用Envi导入图像,RGB合成,选择4,3,2波段即可2.3.选择控制点本实验中采用图像-地图纠正,在图像窗口中选择地面控制点(GCP),然后在地图窗口中找到同名地物点,记录点位的坐标信息(见图1)。
首先,进行图像-地图纠正,Map——Registration——Select GCPs:Image to Map。
再在Image to Map Registration窗口中,根据参照的矢量地图选择Gk Zone 20(Pulkova 1942),确定后,弹出Ground Control Points Selection窗口。
在添加地面控制点:在图像窗口中移动光标,确定GCP的位置,然后在矢量地图窗口中确定同名地物点,并将其坐标拷贝到本窗口中的地图坐标文本框中。
确认合适后,单击Add Point产生一个同名地物点。
(见图2)依次进行下去,直到数量复合要求,一般需要6个以上,并且分布均衡(图3)选取控制点完毕后进行纠正,由于选取控制点数量较少,因此使用一阶多项式的方法,重采样方法为最临近采样。
envi遥感图像处理之几何校正
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ENVI之几何校正
——影像到影像的配准步骤一:配准点的选取
1.打开待校正遥感影像与基准遥感影像
2.将基准影像和待校准影像在窗口中打开
3. 进行配准点的选取
1) 打开ENVI 主菜单的MAP —>Registration —>Select
GCPs:Image to Image ,启动影像到影像的校准窗口,选择基准影像和待校准影像
2) 进行对应点的选取和映射函数的次数的选取
在两幅遥感影像中选择同名点,例如山顶、小路的拐点、湖泊的边缘的拐点等,n次多项式,控制点的最少数目m = (n + 1) (n + 2)/2。
本实验中以选取一次多项式为例,按公式计算,选取一次多项式至少需要3个点来进行校准,本实验总共选取了8个点
八个点的校准情况如上图所示,总的均方根误差为0.43<1,所以校准的精度符合要求。
步骤二:遥感影像的校准
1.打开影像校准对话框:在控制点选取对话框的菜单栏中选择
Options—>Wrap File…,选择待校准的影像
2.出现校准重采样的对话框
可以进行重采样方法的选择,在Resamping中选择重采样方法:最近邻法,双向线形内插法和三次卷积内插法中选一。
最邻近法校正线形内插法
三次卷积内插法
3.至此,遥感影像到遥感影像的校正完成。
ENVI的图像配准与几何校正
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ENVI 的图像配准与几何校正工具允许你将图像定位到地理坐标上,并校正它们使其与基图像几何形状相匹配。
图像可以用Rotate/Flip Data 菜单项在配准以前进行旋转。
通过使用全分辨率(主图像) 和缩放窗口选择地面控制点(GCPs),来进行图像-图像和图像-地图的配准。
基图像和未校正图像的GCPs 的坐标被显示,伴随有特定纠正算法计算的误差项。
纠正用重采样、缩放和平移,多项式函数或德洛内三角测量(RST)实现。
支持的重采样方法包括最近邻、双线性和立方体卷积。
用ENVI 的多个动态覆盖能力,对基图像和纠正图像进行比较,可以快速估价配准精度。
参阅ENVI Tutorial Image Georeferencing and Registration 中有关图像配准的详细描述。
镶嵌允许多个图像插入到一个用户定义了大小和坐标的基图像中。
独立图像或多波段图像文件被输入,且放到图像或地图坐标中或用鼠标确定位置。
输出的镶嵌特征可以用图幅显示,且能进行交互式调整。
用ENVI 可以进行虚拟镶嵌,这使你不必将数据的两个副本存到磁盘上。
羽化技术能用于混合图像边界,进行无缝镶嵌。
镶嵌模板可以被存储,用于其它图像。
ENVI 配准、校正和镶嵌功能可以从ENVI 的主菜单中的Register 菜单里选择。
Select Ground Control Points (选择地面控制点)在菜单Register 里的Select Ground Control Points菜单项允许交互式选择地面控制点(GCPs),并对单一波段图像或多波段文件纠正。
这一工具允许对不同控制点和纠正项进行原形恢复和检验。
支持图像-图像和图像-地图的配准。
详细步骤参见ENVI Tutorial Image Georeferencing and Registration 中的图像配准例子。
Image-to-Image Registration (图像-图像的配准)图像-图像配准需要两幅图像均打开。
ENVI下的几何校正步骤
![ENVI下的几何校正步骤](https://img.taocdn.com/s3/m/f954357076a20029bc642d72.png)
I:\forestry\mentougou\original\ms
ENVI下的几何校正步骤
在通过某种途径得到了控制点的文件坐标和地图坐标后,通过ENVI进行几何校正的步骤如下:
控制点文件保存为.txt文件或.pts文件。
1.打开图像文件
2. 从波段列表中选择波段组合顺序,并加载图像。
对灰度图像,直接点击按钮即可。
对于多光谱或彩色图像,选择好波段顺序后,点击。
我们下面以小卫星
多光谱图像为例来进行说明。
3. 选择控制点文件,检查控制点文件是否能被正确读取。
Map→Registration→Select GCPs:Image to Map。
在弹出的对话框中选择投影(坐标系统)和分辨率。
我们统一选择bj_54。
对于全色图像,分辨率为4米,对于多光谱数据,分辨率一般为32米,但少量数据也可能为36米,需要根据具体图像来确定,分辨率可以从波段列表中的Map Info可以看出。
4. 关闭控制点选择对话框。
选择刚才查看过的控制点文件
设置投影信息和分辨率
点击OK后,在弹出的对话框中选择要进行校正的影像。
点击OK后,在弹出的对话框中选择校正方法。
envi 几何校正
![envi 几何校正](https://img.taocdn.com/s3/m/70f51eeb4028915f804dc2fc.png)
实验四 遥感图像几何精纠正一、 实验目的通过实验,上机操作ENVI软件中遥感影像几何校正的流程,进一步掌握遥感影像几何校正的概念、方法及软件实现,能够区分几种几何校正。
二、 实验内容1.几何校正的基本概念与原理2.基于自带定位星系的几何校正3.Image to Image几何校正4.Image to Map几何校正5.Image to 自动图像配准三、 实验数据1. MODIS02HKM.A2002248.0345.005.2007348121959.hdf2. bldr_sp.img3. bldr_tm.img4. bldr_rd.dlg5. 01-b.img6. 02-b.img四、 实验操作原理及步骤1.几何校正的基本概念与原理引起图像几何变形的原因分为系统性原因和非系统性原因。
前者一般是由传感器本身引起,可以用传感器模型来校正;而后者是传感器平台本身高度、姿态等不稳定以及地球曲率和空气折射、地形变化引起等。
我们这里介绍的几何精纠正就是为了消除这些非系统性几何变形。
几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来校正非系统因素产生的误差,同时也是将图像投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程。
ENVI针对不同的数据源和辅助数据,提供以下几种矫正方法:1)利用卫星自带的地理定位坐标文件进行几何校正主要针对重返周期短、空间分辨率低的卫星数据,地面控制点选择有相当的难度。
2)Image to Image几何校正通过从两幅图像上选择同名控制点来配准另一幅栅格文件,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,控制点可以是键盘输入、从矢量文件或栅格文件中获取。
4)Image to 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的同名点,根据同名点完成两幅图像的配置过程。
ENVI中提供三种几何校正计算模型:仿射变换(RST)、多项式模型(Polynomial)、局部三角网(Triangulation)。
遥感图像几何精校正、辐射校正
![遥感图像几何精校正、辐射校正](https://img.taocdn.com/s3/m/e02a0d40336c1eb91a375d59.png)
遥感图像几何精校正、辐射校正实验目的:应用ENVI软件对图像进行几何精校正、辐射校正处理,使得图像更精确。
并通过实验了解运用ENVI软件进行几何、辐射校正的过程和方法。
实验原理:引起图像几何变形的一半分为两大类:系统性和非系统性误差。
几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来校正非系统因素产生的误差,同时也将图像投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程。
数据来源:在遥感实验室中老师做几何校正的资料数据图。
具体信息如图所示:一、几何校正实验步骤:1)打开并显示图像文件主菜中File—Open Image File将校正后和校正前的文件打开并将它们分别显示在Display 中。
2)启动几何校正模型选择主菜单M ap—Registration—Select Gcps:Image to image 进入界面如下图:3)选择校正后的图作为base图形,选择校正前的warp图作为待改正的图点击OK进入采集地面控制点。
4)地面控制点的采集过程(1)在两个Display中移动方框位置,寻找明显的相同地物特征使两个Zoom中的地物相同。
(2)在Ground control Points selection上,单击Add point 将当前的点收集。
(3)用同样的办法继续寻找点,至少四个点。
点的选取如图所示:5)在Ground Control Points Selection上,点击Show list 按钮可以看到选择的所有控制点。
6)选择校正参数输出结果(1)在Ground Control Points Selection上选择Opintion—Ware File 选择校正文件(2)在校正参数对话框中校正方法选择多项式,重采样选择Bilinear,背景值(Back ground)为0,选择输出途径和文件名例如下图:(3)输出结果:进行校正前后的链接对比实验结果与分析:通过校正后我们很明显地看到,两幅图像已经可以连接上了,但还是有一点小误差,这是因为选点时不够精细。
ENVI进行影像到影像的几何校正
![ENVI进行影像到影像的几何校正](https://img.taocdn.com/s3/m/3dc822a1852458fb760b560e.png)
卫星影像的几何校正以具有地理参考的SPOT 4 10m全色波段为基础,进行Landsat 5 TM 30m影像的几何校正过程,其流程如图1所示。
图1 几何精校正流程目的:1、掌握利用地面控制点(GCP)进行影像到影像几何校正的方法2、影像上GCP的选取方法数据准备:bldr_tm.img 没有地理坐标的tm影像bldr_sp.img 带地理坐标的SPOT影像利用GCP进行几何校正的具体操作第一步打开并显示影像文件(1)在#1窗口中打开作为待校正图像,在#2窗口中打开作为参考图像(图2)。
图2 参考图像(左)与待校正图像(右)第二步启动几何校正模块(1)一旦两幅图像都已经显示,选择主菜单Map→Registration→Select GCPs: Image to Image,打开几何校正模块。
(2)在Image to Image Registration对话框中,选择显示SPOT影像的Display作为基准图像(Base Image),显示TM影像的Display为待校正图像(Warp Image)(图3)。
点击OK,进入采集地面控制点。
图3 指定参考图像与待校正图像第三步采集地面控制点(1)控制点工具对话框说明:图4 地面控制点工具对话框菜单命令功能Filesave GCPs to ASCII save Coefficients to ASCII restore GCPs from ASCII 保存GCP到ASCII文件保存多项式系数到ASCII文件从ASCII文件中打开GCPOptionWarp Displayed BandWarp FileWarp Displayed Band(as Image to Map) Warp File(as Image to Map)Reverse Base/Warp1st Degree(RST Only)Auto PredictLabel PointsOrder Point by Error 配准当前显示的波段①配准整个文件①校正当前显示的波段②校正整个文件②颠倒基准图像和被校正图像角色选择使用RST模型来计算误差打开/关闭自动预测点功能打开/关闭GCP标签打开/关闭根据误差从大到小对GCPs排序①当基准图像没有地理投影时选择这种配准命令;如果基准图像具有地理投影时选择此命令,得到的结果诸如投影参数、像元大小将与基准图像相同。
ENVI遥感图像处理实验教程 实验三 几何校正(影像、地形图)ok
![ENVI遥感图像处理实验教程 实验三 几何校正(影像、地形图)ok](https://img.taocdn.com/s3/m/f7359b10a300a6c30c229f6f.png)
实验三 ENVI影像的几何校正本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正,添加地理坐标,以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。
遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。
一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正,以及从影像到影像的纠正,后者也称为影像的配准。
遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。
几何纠正包括两个核心环节:一是像素坐标的变换,即将影像坐标转变为地图或地面坐标;二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。
本实验将针对不同的数据源和辅助数据,提供以下几种校正方法: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,控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。
地形图校正就采取这种方法。
Image to image几何校正:以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图,通过从两幅图像上选择同名点(GCP)来配准另一幅栅格影像,使相同地物出现在校正后的图像相同位置。
大多数几何校正都是利用此方法完成的。
Image to image自动图像配准:根据像元灰度值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准过程。
当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像,使得图上的相同地物不重叠时,可利用此方法进行调整1. 地形图的几何校正(1)打开并显示地形图从ENVI主菜单中,选择file →open image file,打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。
(2)定义坐标从ENVI主菜单栏中,选择Map →Registration →Select GCPs:Image to map。
在image to Map Registration对话框中,点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中,选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。
ENVI下的几何校正步骤
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ENVI下的几何校正步骤
一、从ENVI中打开待校正的影像
1、首先打开ENVI软件,在文件菜单中选择“打开数据”,从硬盘中
选择待校正的图像文件;
2、双击打开待校正的图像;
3、检查图像的像素类型、尺寸和位数;
二、 Gemoetric 进行校正
1、在ENVI菜单的“功能”栏中,选择“几何校正(Gemoetric)”,
弹出“Geometric”对话框;
2、在“模型”一栏中,选择“投影”,投影系统设定为“自动”;
3、在“投影”中选择待校正影像的投影类型;
4、在“校正文件”中,选择待校正影像的校正文件;
5、在“预处理”中,选择“无”;
6、在“输出”中,选择“保存输出”;
7、点击“运行”,校正影像会被保存到指定的路径中,校正完成;
三、计算校正结果
1、在ENVI菜单中选择“几何校正(Gemoetric)”,弹出“Geometric”对话框;
2、在“模型”栏中,选择“统计”;
3、在“投影”中,设置被校正影像的投影类型;
4、在“输出”中,选择“打印结果文件”;
5、点击“运行”,在终端窗口会显示校正结果的统计信息;
四、可视化结果
1、打开校正后的影像;
2、点击“重置图像”,调整图像的比例尺;
3、可以使用影像的标记工具,设置标记点。
ENVI遥感图像的几何校正
![ENVI遥感图像的几何校正](https://img.taocdn.com/s3/m/7e256a7a0812a21614791711cc7931b765ce7bd4.png)
遥感图像的几何校正(配准)1.实验目的与任务:(1)理解几何校正的原理;(2)学习使用 ENVI 软件进行几何校正;2.实验设备与数据:设备:遥感图像解决系统 ENVI数据:TM 数据3几何校正的过程:注意:几何校正一种是影像对影像,一种是影像对地图,下面介绍的是影像对影像的配准或几何校正。
1.打开参考影像(base)和待校正影像:分别打开,即在display#1,display#2 中打开;2.在主菜单上选择map->Registration->select GCPs:image to image3 .出现窗口Image to Image Registration,分别在两边选中DISPLAY 1(左),和DISPLAY 2(右)。
BASE 图像指参考图像而warp 则指待校正影像。
选择OK!4.现在就能够加点了:将两边的影像十字线焦点对准到自己认为是同一地物的地方,就能够选择ADD POINT 添加点了。
(PS:看不清出别忘记放大)如果要放弃该点选择右下脚的delete last point,或者点show point 弹出image to image gcp list 窗口,从中选择你要删除的点,也能够进行其它诸多操作,自己慢慢研究,呵呵。
选好4 个点后就能够预测:把十字叉放在参考影像某个地物,点选predict 则待校正影像就会自动跳转到与参考影像相对应的位置,而后再进行合适的调节并选点。
5.选点结束后,首先把点保存了:ground control points->file->save gcp as ASCII..固然你没有选完点也能够保存,下次就直接启用就能够:ground control points->file->restore gcps from ASCII...6.接下来就是进行校正了:在ground control points.对话框中选择:options->warp file(as image to map)在出现的imput warp image 中选中你要校正的影像,点ok 进入registration parameters对话框:首先点change proj 按钮,选择坐标系然后更改象素的大小,如果本身就是你所需要大小则不用改了最后选择重采样办法(resampling),普通都是选择双线性的(bilinear),最后的最后选择保存途径就OK 了遥感图像的监督分类1 实验的目的和任务1)理解遥感图像计算机分类的原理和办法;2)掌握监督分类的环节和办法。
ENVI图像几何校正
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ENVI图像⼏何校正⼏何校正有以下⼏个⽅法: 1. 利⽤卫星⾃带的地理定位⽂件进⾏⼏何校正 主要是由于他们重返周期短,空间分辨率较低的卫星数据,如AVHRR、MDOIS、SeaWiFS等,地⾯控制点的选择有相当的难度。
我们可以⽤卫星⾃带的地理定位⽂件进⾏⼏何校正,矫正精度主要受地理定位⽂件影响。
在Toolbox中,选择GeometricCorrection/Georeference by Sensor/<选择传感器>,可以启动矫正。
2.Image to image ⼏何校正 以⼀幅没有经过⼏何校正的栅格⽂件或者已经经过⼏何校正的栅格⽂件作为基准图,通过从两幅图像上选择通明殿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。
(需要在ENVI classic 中完成) Map/Registration/Select GCPs/Image to Image. 3.Image to Map ⼏何校正 通过地⾯控制点对遥感影像⼏何进⾏平⾯化的过程,控制点可以是键盘输⼊,从⽮量⽂件中获取或者从栅格⽂件中获取,地形图矫正就可以采⽤此⽅法。
Toolbox/Geometric Correction/Registration/Registration:Image to Map。
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。
当同⼀地区的两幅图像,由于各⾃校正误差的影响使得图上的相同地物不重叠时,可以利⽤此⽅法进⾏调整。
Toolbox/Geometric Correction/Registration/Registration:Image to Image. 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。
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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”。
然后通过对图像的识别、分类、解译处理实现地面空间上各类资源信息的空间分析研究,使遥感技术投入到实际生产应用中。
3.几何精校正方案遥感影像图的几何校正目前有3种方案,即系统校正、利用控制点校正以及混合校正。
遥感数据接收后,首先由接收部门进行校正,这种校正叫系统校正(又叫几何粗校正) ,即把遥感传感器的校准数据、传感器的位置、卫星姿态等测量值代入理论校正公式进行几何畸变校正;而用户拿到这种产品后,由于使用目的不同或投影及比例尺不同,仍旧需要做进一步的几何校正,这就需要对其进行几何精校正即利用地面控制点GCP ( Ground Control Point,遥感图像上易于识别,并可精确定位的点)对因其他因素引起的遥感图像几何畸变进行纠正。
混合校正则是由一般地面站提供的遥感CCT已经完成了第一阶段的几何粗校正,用户所要完成的仅仅是对图像做进一步的几何精校正。
几何精校正就是利用地面控制点GCP对各种因素引起的遥感图像几何畸变进行校正。
从数学上说,其原理是通过一组GCP建立原始的畸变图像空间与校正空间的坐标变换关系,利用这种对应关系把畸变空间中全部元素变换到校正空间中去,从而实现几何精校正。
几何校正最关键的步骤就是如何准确选择控制点(有时又称为同名地物点,指的是同一个地区的两幅影像上对应的同一个地物点),越准确越好。
其次就是利用选好的控制点,采用一定的校正方法进行校正。
几何校正选点的方式通常用三种:基于已有准确坐标的影像;基于地面实测控制点数据;基于有准确坐标的地图数据。
4.几何精校正下面我们主要介绍基于同一个地区的有准确坐标的影像,来校正另一幅TM影像的基本过程。
在ENVI中对影像进行几何精校正步骤如下:将原始数据LS5_TM_20090324_032106_032131_129042_FASTB_L2.zp和LS5_TM_20090324_000000_000000_129042_GEOTIFF_L4.zip分别解压到相应的文件夹,为了便于识别,将LS5_TM_20090324_032106_032131_129042_FASTB_L2重命名为TM2009_129042_L2,将LS5_TM_20090324_000000_000000_129042_GEOTIFF_L4重命名为TM_2009129042_L4。
打开ENVI5.0软件,并加载TM2009_129042_L2和TM_2009129042_L4两幅影像,加载TM2009_129042_L2步骤如下:打开file-open external file——landsat——fast此时弹出加载数据选项窗口header.dat,点击“打开”按钮,显示结果如图。
选择RGB Color,选择543波段组合,并将其显示在Display1中。
加载TM_2009129042_L4步骤如下:打开file-open image file或者在Available Bands list 窗体中选择file-open image file此时弹出加载数据选项窗口。
单击“打开”按钮,此时所需的两幅影像波段信息显示在Available Bands list窗体中,如图将L5-TM-129-042-20090324-L下的波段以RGB方式按543波段组合并显示于Display2中。
打开Map-Registration-Select GCPs: Image to Image,弹出如下图所示窗口:在左边“base image”下提供可供选择的基准图像,在“warp image”下提供可供选择的待校正图像。
由于加载于Display1中的图像是TM2009_129042_L2为二级产品是没有经过几何精校正的图像,而加载于Display2中的图像TM2009_129042_L4为四级产品已经过几何精校正,可以作为基准图像以校正未经过几何精校正的二级产品;因此在上图中选择Display2(即基准图像TM2009_129042_L4),而warp image下应选择display1(即待校正图像TM2009_129042_L2)。
待基准图像和待校正图像选择完毕后,弹出窗口。
此时可以在Display1和Display2中选择同名点并增加控制点,一般选择控制点都是在Zoom窗口中进行选择,应尽可能精确到同一个像素。
选择同名点时,应注意尽量避免选择状态时常变动的,如河流等,因为河流由于流水水位的不确定性和不稳定性,很容易造成人为控制误差;应尽量选择状态相对稳定的地物作为同名点,如道路交叉的地方,小型建筑物(如桥梁),山峰,居民地等。
鼠标在两个窗口内移动,选择明显判定的地物点作为控制点。
在Zoom窗口中,选择左下角的第三个小图标(十字光标),可将十字光标打开,便于进行准确定位。
在两个显示窗口中确定好同名点后点击如上图列表中“Add point”按钮以确认控制点的选择,如此继续增加控制点;知道控制点误差不再显示为零(在envi4.6中一般选择控制点数多达4个便可以识别误差),可以启动自动预测功能(注:只能进行自动预测而不能自动加点,预测出的区域还需用鼠标重新定位进行微调,并点击Add point增加控制点),自动预测功能的启动为:在Ground Control Point Select窗口中,选择options——auto predict。
查看误差列表可选择上图中“show list”按钮,此时弹出如下显示误差信息的窗口,可以让列表中的误差(RMS)从大到小排列(点击如下图的options,在下拉列表中选择order point by error,也可在Ground Control Point Select窗口中选择options,再勾选options 下拉列表中的order point by error),控制点的误差(RMS)须控制在0.5以下,不满足要求的控制点应定位(选择所要调整的控制点如下图蓝色阴影部分)到控制点所在位置进行微调,微调完成后点击下图中”update”按钮以更新控制点,同样如要删除控制点也只需选中需要删除的控制点,点击“Delete”按钮。
完成控制点选择后如下图所示:控制点选择完成后应对控制点进行保存,保存方法为:在Ground Control Point Select 窗口中选择file-save GCPs to ASCII,将控制点保存到相应位置以便以后使用。
确认控制点误差在0.5以下后便可以进行校正处理,在Ground Control Point Select窗口中选择options-warp files,弹出窗口选择待校正文件header.dat(即TM2009_129042_L2),点击“ok”弹出如下校正参数设置窗口(Registration Parameters)上图中method 为几何校正计算模型,RST为仿射变换模型,Polynomial为多项式模型,Triangulation为局部三角网模型。
多项式模型在卫星图像校正过程中应用较多。
在应用此模型时,需要确定多项式的次方数,通常选择2次或3次。
选择的次方数与所需要的最少控制点是相关的,最少控制点计算公式为(n+1)*(n+2)/2,其中n为次方数,即选择多少次多项式n就是多少,而所需要的最少控制点数目即为(n+1)*(n+2)/2,如利用二次多项式模型,所需要的最少控制点数目就是6个。
上图中degree的数值就代表n,resampling 表示重采样方式,在此提供了三种重采样方式:最邻近点法(nearest neighbor),双线性内插法(bilinear)以及三次卷积内插法(cubic convolution)。
可根据需要选择不同的内插方法进行重采样,选择不同的采样方法效果不一样。
其他参数为默认值,校正参数设置完成后,选择校正文件的输出路径,点击“ok”执行几何校正。
检验几何校正的结果可以检测校正效果,具体方法是: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Basic——视窗链接(link displays)及十字光标或者地理链接(geographic link)进行关联。
在显示校正结果的image窗口中,从右键快捷菜单中选择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,两幅图像会根据地理坐标进行联动,从而便于观察两幅图像是否匹配良好。
如图所示:若校正结果不理想,可将原始两幅影像打开,导入刚才保存的控制点文件,对部分控制点进行调整,调整好后保存控制点,并重新执行几何校正过程。
练习:利用衡阳市1990年校正好的准确坐标影像为基准(参考)影像,对下载好的包含衡阳市区的TM影像进行几何校正,要求精度控制在0.5个像元内,并对两幅图像进行关联显示,检查校正效果。