第三章 遥感图像辐射校正与几何校正
图像几何校正与辐射校正 课件
在这个方程组中有12个系数,需列12个方程才能解出,因 此需要6个已知的对应点,即这6个点的(u,v)与(x,y)均已 知,这些已知坐标的对应点称为控制点(GCP)
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2、外部因素引起的畸变
4)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
布从下向上越来越小,折
射率不断变化.因此折射
后的辐射传播不再是直线
而是—条曲线.从而导致
传感器接收的像点发生位
移?r.
? 大气折射影响
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2、外部因素引起的畸变
5)地球自转的影响
? 卫星前进过程中,传感器对地面扫描获得图像时,地球自转 影响较大,会产生影像偏离。因为卫星自北向南运动,这时地 球自西向东自转。相对运动的结果,使卫星的星下位置逐渐产 生偏离。偏离方向如下图所示,所以卫星图像经过校正后成为 图c的形态。
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几何校正。
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几何校正包括两个方面的内容 ◆图像空间像元坐标的变换 ◆变换后的标准图像空间的各像元灰度值的计算。
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纠正方法:
直接纠正方法 :从原始图像阵列出发,按行列的顺序 依次对每个原始图像像元点位用变换函数 F(x,y) (正解变换公式)求得它在新图像中的位置,并将该 像元灰度值移置到新图像的对应位置上。
? 校正的最终目的是确定校正后图像的行列数值,然后找到 新图像中每一像元的亮度值。
第三章 几何校正
•
• 控制点选取的原则 控制点的选择要以配准对象为依据。以地面坐标为匹配标准 的,叫做地面控制点(记作GCP)。有时也用地图作地面控 制点标准,或用遥感图像(如用航空像片)作为控制点标准。 无论用哪一种坐标系,关键在于建立待匹配的两种坐标系的 对应点关系。
• 一般来说,控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点,这 很容易通过目视方法辨别,如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、 海岸线弯曲处、湖泊边缘、飞机场、城廓边缘等。 特征变化大的地区应多选些。 图像边缘部分一定要选取控制点,以避免外推。 此外,尽可能满幅均匀选取,特征实在不明显的大面积区域 (如沙漠),可用求延长线交点的办法来弥补,但应尽可能避 免这样做,以避免造成人为的误差。
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。 更好的图像质量,细节表 现更为清楚。
计算量增加,且对图像起 鉴于该方法的计算量和精度 到平滑作用,从而使对比 适中,只要不影响应用所需 度明显的分界线变得模糊。 的精度,作为可取的方法而 常被采用。 计算量很大。 欲以三次卷积内插获得好的 图像效果,就要求位置校正 过程更准确,即对控制点选 取的均匀性要求更高。
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像元
最邻近内插法以距内插点最近的观测点的像元值为 所求的像元值。该方法最大可产生0.5个像元的位置 误差,优点是不破坏原来的像元值,处理速度快。
II 双线性内插法
取(x,y)点周围的4邻点,在y方 向(或x方向)内插二次,再在x 方向(或y方向)内插一次,得到 (x,y)点的亮度值f(x,y), 该方法称双线性内插法。设4个邻 点分别为(i,j),(i,j+1),(i+1,j), (i+1,j+1),过(x,y)作直线与x轴 平行,与4邻点组成的边相交于点 (i,y)和(i+1,y)。先在y方向内 插,由f(i,j+1)和f(i,j)计算交点 的亮度f(i,y);由f(i+1,j+1)和 f(i+1,j) 计 算 交 点 的 亮 度 f(i+1,y) 。 然 后 计 算 x 方 向 , 以 f(i,y) 和 f(i+1,y) 来 内 插 f(x,y) 值。
遥感图像的辐射校正PPT课件
专业的遥感图像处理系统多提供的大气校正模型: Erdas和Geomatica系统中的ACTOR模型 ENNI系统中的FLAASH模型 公共的大气校正模型,其中较好的是6S模型。
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3. 波段对比法
依据:大气散射的选择性,即对短波影响大,对长波影响小 a. 回归分析法 原理:在遥感图像上大山的阴影区或深大水体区域, 各个波段的反射为零。同时,大气散射主要影响短 波部分,波长较长的波段几乎不受影响,因此可用其 校正其它波段数据。
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二、引起辐射误差的因素
传感器 大气 太阳辐射 其它
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1. 因传感器的响应特性引起的辐射误差
– 光学摄像机引起的辐射误差 光学镜头中心和边缘透射光强度不一致造成。在成像 平面上存在着边缘部分比中间部分暗的现象,称为边缘 减光效应。 – 光电扫描仪引起的辐射误差
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5.1 大气层对电磁波传输过程的影响 5.2 辐射误差 5.3 辐射误差校正方法 5.4 遥感卫星辐射校正场概述
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5.1 大气层对电磁波传输过程的影响
基本的第3辐页射/共6传5页输过程
一、大气散射 大气散射性质与强度取决于大气中分子或微粒半
径及被散射光的波长。 包括选择性散射与非选择性散射。
根据透射率的定义,有:
E ex
E0
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2.大气窗口 是指大气对电磁辐射吸收和散射都很小、而透
射率很高波段,即在传输过程中损耗小、能透过大 气的电磁波段。
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遥感中使用的大气窗口:
1)0.3-1.15um:包括部分紫外光、全部可见光和部分近 红外光,透过率在70% 2)1.4-1.9um:近红外窗口,透过率在60%-95%之间 3)2.0-2.5um:近红外窗口,透过率为80% 4)3.5-5.0um:中红外窗口,透过率为60%-70% 5)8.0-14.0um:热红外窗口,透过率为80% 6)1.0-1.8mm:微波窗口,透过率为35%-40% 7)2.0-5.0mm:微波窗口,透过率为50%-70% 8)8.0-1000.0mm:微波窗口,透过率为100%
三、高光谱遥感图像辐射与几何校正
式中, L j (λi )是第i波段第j组辐射亮度输入值; DNij 是第i波段第j组图像灰度输出值; a( j,i),b( j,i) 是第i波段第j组辐射定标系数。
3.1 成像光谱仪定标
机上和星上定标
必要性:系统集成、运行环境变化、器件老化
(2) 6S模型 (the Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum )
适用于太阳反射波段(0.25~4μm)的大气辐射传输模式。 这种模式是在假定无云大气的情况下考虑了水汽、CO2、O3和O2的吸收、分 子和气溶胶的散射以及非均一地面和双向反射率的问题。 对5S模型的改进:考虑了目标高程、表面的非朗伯体特性、新的吸收分子 种类的影响(CO、N2O等),采用了好的近似算法来计算大气和气溶胶的散 射与吸收的影响,其中气体的吸收以10cm-1的光谱间隔来计算的,且光谱 积分的步长达到了2.5nm,适用于可见光—近红外(0.25~4μm)的多角度 数据。 可以模拟机载观测、设置地表的高度、解释BRDF作用和临近效应。它还采 用SOS (successive order of scattering) 方法计算散射作用以提高精 度。
机上或星上实时定标用于波段的漂移和系统辐射响应率的变化检 测。 (3)野外场地定标(On-site Calibration)
选择定标辐射场地,通过地面同步测量对遥感器定标。
3.1 成像光谱仪定标
实验室辐射定标
绝对辐射定标采用积分球作为光源照射传感器的整个视场,根据成像光 谱仪的动态范围,改变标准辐射源的辐射亮度输出级别,逐波段建立辐 射亮度输入值与遥感器输出DN值的关系。
遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法a)辐射校正:进入传感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值(灰度值)。
辐射强度越大,亮度值(灰度值)越大。
该值主要受两个物理量影像:一是太阳辐射照射到地面的辐射强度,二是地物的光谱反射率。
当太阳辐射相同时,图像上像元亮度值差异直接反映了地物目标光谱反射率的差异。
但实际测量时,辐射强度值还受到其他因素的影响而发生改变。
这一改变就是需要校正的部分,故称为辐射畸变。
引起辐射畸变有两个原因:一是传感器本身的误差;二是大气对辐射的影响。
仪器引起的误差是由于多个检测器之间存在的差异,以及仪器系统工作产生的误差,这导致了接收的图像不均匀,产生条纹和“噪声”。
一般来说,这种畸变在数据生产过程中已经由生产单位根据传感器参数进行了校正,不需要用户自行校正。
b)几何校正:当遥感图像在几何位置上发生了变化,产生诸如行列不均匀,像元大小与地面大小对应不准确,地物形状不规则变化等畸变时,即说明遥感影像发生了几何畸变。
遥感影像的总体变形(相对与地面真实形态而言)是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。
产生畸变的图像给定量分析及位置配准造成困难,因此遥感数据接收后,首先由接收部门进行校正,这种校正往往根据遥感平台、地球、传感器的各种参数进行处理。
而用户拿到这种产品后,由于使用目的的不同或者投影及比例尺的不同,仍然需要作进一步的几何校正。
几何校正一般包括精校正和正射校正。
精校正:利用地面控制点对由于各种因素引起的遥感图像的几何畸变进行校正。
简单理解:和地形图的校正,校正后有准确的经纬度信息。
精校正适合于在地面平坦,不需要考虑高程信息,或地面起伏较大而无高程信息的情况。
有时根据遥感平台的各种参数已做过一次校正,但仍不能满足要求,就可以用该方法作遥感影像相对于地面坐标的配准校正,遥感影像相对于地图投影坐标系统的配准校正,以及不同类型或不同时相的遥感数据之间的几何配准和复合分析,以得到比较精确的结果。
遥感卫星影像图的几何校正
何精校正。
几何粗校正是针对造成畸变的原因进行的校正,我们得到的卫星遥感数据一般都是经过几何粗校正处理的。
几何精校正是利用地面控制点进行的几何校正,它是用一种数学模型来接近描述遥感图像的几何畸变过程,并利用标准图像和畸变的遥感图像之间的一些对应点(地面控制点数据)确定几个几何畸变模型,然后利用此模型进行几何畸变的校正,这种校正不考虑畸变的具体形成原因,而只考虑如何让利用畸变模型来校正遥感图像由于几何校正后的影像可以用于提取精却的距离、多边形面积以及方向等信息,同时可以建立遥感提取的信息与地理信息系统(GIS)或空间决策支持系统(SDSS)中其他专题信息之间的联系,所以对遥感数据进行预处理,消除几何畸变是十分重要的。
二、研究方法遥感影像一般存在内部误差和外部误差,识别内外部误差源以及他们是系统误差还是随机误差非常重要。
一般来说,内部误差引起的畸变通常是系统性的、可预测的,外部误差引起的畸变通常是随机的。
系统误差通常比较容易改正,方法简单,而随机误差相对复杂,所以本文主要是讨论随机误差的几何校正。
1,内部误差的产生原因及消除方法内部误差引起的几何畸变主要包括:地球自转引起的偏差、扫描系统引起的标称地面分辨率变化、扫描系统一维高程投影差、扫描系统切向比例畸变。
对于地球自转引起的偏差,通常进行偏差校正,偏差校正就是将影像像幅中的像元向西做系统的位移调整,改正卫星传感器系统的角速度和地表线速度的相互作用。
扫描系统引起的标称地面分辨率变化主要是指亚轨道多光谱扫描系统,由于距星下点越远,地面分辨率就越低,所以大多数科学家主要使用横向扫描数据·幅中央70%的区域(星下点左右各35%)。
在星下点曝光瞬间,垂直航摄相片仅有一个位于飞行器正下方的像主点,这种透视几何关系使得所有高于周围地面的目标地物会出现从像主点向外放射状分布的不同程度的平面维系。
这就产生了扫描系统一维高程投影差。
由于扫描镜匀速旋转,传感器扫描星下点的地理距离要比影像边缘区域的短,这就使垂直于轨道方向的一个轴发生了压缩。
遥感图像校正ppt课件
地理参考(Geo-referencing):将地理坐标系
统赋予图像数据的过程。
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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。
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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;
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镶嵌与制图
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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。
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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
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主要内容
辐射畸变
1、为什么要进行校正? 2、怎样校正?
遥感图像几何校正与辐射校正资料
选择文件,输入参数,执行定标过程
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大气校正
目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响, 获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模 型参数;消除大气分子和气溶胶散 射的影响。
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最小值去除法 找出辐射最小值;将每一个波段中每一个像元的亮
度值都减去本波段的最小值。使图像亮度动态范围 得到改善,对比度增强,从而提高了图像质量。
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LANDSAT定标 使用LANDSAT定标工具可以将LANDSAT MSS、
TM、或ETM+的DN值转换成辐射亮度值或表观大 气反射率。 Basic Tools Preprocessing Data-Specific Utilities
Landsat TM Landsat Clibration
Display Enhance Histogram Matching
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课程任务: 对南京市影像用两种方法进行校正
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5
控制点的选取
选择基准影 像
选择需要被 校正的影像
6
控制点的选取
添加控制点
显示控制点 列表
对于RMS过高,明显存在错误的点,直接选中,按 Delete按钮删除;
对于其它的点,在两个图像的Zoom窗口,用十字光标 重新定位到正确的位置。选中需要微调的点,点击 Update按钮进行微调,直至RMS小于1个像素;
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统计出图像各波段的最小值 Basic Tools/statistics/computer statistics功能
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在Envi中使用basic tools/band math依次将程辐射值 减去 ,最后得到校正影像
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直方图匹配 是典型的相对大气校正非线性校正法
遥感数字图像校正
图像几何校正的过程主要包括:
1)确定校正方法
通过图像中几何畸变的性质和可应用的进行几何校正的数据,确定进行几何校正的方法。主要是指系统性校正,即将与传感器构造有关的校准数据,入焦距等,以及传感器的位置、姿态等测量值代入到消除图像几何畸变的理论校正公式中进行几何校正。
2)确定校正式
主要指对图像的非系统性校正,利用控制点的图像坐标和地图坐标的对应关系,近似地确定所给定图像坐标和应输出的地图坐标之间的坐标变换式。坐标变换式常用1、2次等角变换,2、3次投影变换或高次多项式。坐标变换式的系数可通过控制点的图像坐标值和地图坐标值经最小二乘法求出。
影像辐射校正方式有两类:①传感器辐射校正。通常采用内部校准光源和校准,如陆地卫星多光谱扫描仪的辐射校正;②影像辐射畸变校正。常采用物理或数学(校正曲线或各种算法)方法,如空间滤波、平滑化,校正各种灰度失真及疵点、灰点、条纹、信号缺失等分布在整个影像上的离散形式的辐射误差。其中大气影响的校正还可通过实测反射辐射通量和影像密度,并对数据进行回归分析来进行校正。
2几何校正
遥感影像由于遥感平台位置和运动状态变化、地形起伏、地球表面曲率、大气折射、地球自转等诸多因素的影响而产生与地面目标位置和(或)形状方面的不相一致的几何畸变。遥感图像的几何校正(Geometric Correction)是指从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。即建立遥感图像的象元坐标(图像坐标)与目标物的地理坐标(地图坐标)间的对应关系。几何校正就是将图像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程,称为地里参考(Geo-referencing)。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统,因此几何校正的过程包含了地理参考过程。几何校正的计算方法主要有邻域法(Nearest neighbor)、双线性内插法(bilinear interpolation)立方卷积内插法(Cubic convolution)三种。
第三章遥感图像辐射校正与几何校正
(c)地形坡度角影像辐 射校正结果影像
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辐射校正
由遥感器引起的误差或由太阳高度引起的误差,一 般在数据生产过程中由生产单位根据遥感器参数进行校 正,而不需要用户进行自行处理。用户应该考虑大气影 响引起的辐射畸变。
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大气影响的定量分析
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。
中,例如在摄像面中,存在着边缘部分比中心部分发暗的现 象(边缘减光)。如果以光轴到摄象面边缘的视场角为θ, 则理想的光学系统中某点的光量与cosnθ几乎成正比,利用 这一性质可以进行校正(cosnθ校正)。 由光电变换系统的特性引起的畸变校正:由于光电变换系统 的灵敏度特性通常有很高的重复性,所以可以定期地在地面 测定其特性,根据测定值进行校正。 条带噪声和斑点噪声
S ED
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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。
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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 L p
RT
L
S ( E0T cos E D ) SL p
5
TM的最小、最大辐射亮度
波段
1
/1.004
2
3
4
5
-0.00799 /0.5873 0.216
6
7
Rmin/Rmax -0.0099 波段宽度 0.066
-0.0227 -0.0083 -0.0194 /2.404 /1.410 /2.660 0.081 0.069 0.129
遥感图像的几何校正与辐射校正技术
遥感图像的几何校正与辐射校正技术遥感技术在现代科学和应用中扮演着重要的角色。
而在遥感技术中,图像的几何校正与辐射校正是必不可少的两个步骤。
几何校正负责消除由传感器成像系统引起的几何失真,而辐射校正则用来消除由大气和场景反射率变化引起的辐射度量误差。
几何校正是将遥感图像的像素坐标与地面实际坐标对应起来的过程。
在地球的表面上,由于地形的变化,相邻像元之间的距离和角度可能发生变化。
而传感器成像系统也会存在一定的误差,例如镜头畸变等。
这些因素都会导致图像中的几何失真,使得像素坐标与地面实际坐标无法一一对应。
因此,几何校正是将图像上的像素坐标进行修正,使其与真实地面坐标匹配。
实现几何校正的方法有很多,其中最常用的是基于控制点的法线变换方法。
该方法通过选取地面上已知坐标的控制点,将其在图像中的像素坐标与地面实际坐标进行匹配,并通过变换公式对整个图像进行校正。
这样可以有效地消除图像中的几何失真,提高遥感图像的精度和可用性。
辐射校正是消除由大气和场景反射率变化引起的辐射度量误差的过程。
在图像获取过程中,光线会经过大气层,与地面物体发生反射和散射,然后再经过传感器被记录下来。
然而,大气层对不同波长的光线有不同的吸收和散射特性,这会导致图像中的辐射度量与实际物体的辐射度量不一致。
因此,辐射校正就是通过一系列修正方法来消除大气的影响,得到反映地物辐射特性的真实图像。
常用的辐射校正方法有基于大气模型的模型反演法、基于辐射度量的绝对辐射度归一化法等。
这些方法通过对辐射度量进行修正,消除大气因素的影响,提高遥感图像的定量分析能力和应用效果。
遥感图像的几何校正与辐射校正技术在农业、城市规划、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用前景。
例如,在农业领域,通过对农田遥感图像进行几何校正,可以提高遥感数据在农作物监测和精细管理中的应用效果。
再如,在城市规划中,通过对高分辨率遥感图像进行辐射校正,可以准确获取不同区域的地表反射率,从而帮助城市规划师进行土地利用评估和城市建设规划。
几何校正,正射校正,影像配准,辐射定标,辐射校正,大气校正,地形校正概念详解
几何校正,正射校正,影像配准,辐射定标,辐射校正,大气校正,地形校正概念详解以下是这些校正和定标的概念详解:1. 几何校正:是指遥感成像过程中,受多种因素的综合影响,原始图像上地物的几何位置、形状、大小、尺寸、方位等特征与其对应的地面地物的特征往往是不一致的,这种不一致就是几何变形,也称几何畸变。
几何校正是通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的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产生的变形。
2. 正射校正:是对影像进行几何畸变纠正的一个过程,它将对由地形、相机几何特性以及与传感器相关的误差所造成的明显的几何畸变进行处理。
正射校正一般是通过在像片上选取一些地面控制点,并利用原来已经获取的该像片范围内的数字高程模型(DEM)数据,对影像同时进行倾斜改正和投影差改正,将影像重采样成正射影像。
3. 影像配准:是指对同一区域内以不同成像手段所获得的不同影像图形在同一地理坐标的匹配。
包括几何纠正、投影变换与统一比例尺三方面的处理。
在多时相、多信息的复合综合分析时常需进行各种配准处理,例如在多光谱影像进行彩色合成时,必须进行不同波段影像的配准,以保证相同景物的有关像元能一一对应,使结果准备可靠。
4. 辐射定标:是遥感数据处理中的一个关键步骤,旨在将原始遥感数据的数字值转换为具有物理意义的辐射度或反射率值。
这个过程是为了确保不同时间和传感器采集的遥感数据具有一致的标度,使其可以用于定量分析和比较。
5. 辐射校正:是指对由于外界因素,数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正,消除或改正因辐射误差而引起影像畸变的过程。
辐射误差产生的原因可以分为传感器响应特性、太阳辐射情况以及大气传输情况等。
6. 大气校正:是指传感器最终测得的地面目标的总辐射亮度并不是地表真实反射率的反映,其中包含了由大气吸收,尤其是散射作用造成的辐射量误差。
如何进行遥感影像的改正几何与辐射校正
如何进行遥感影像的改正几何与辐射校正遥感影像是一种通过卫星、飞机或无人机等遥感技术获取的地球表面图像。
然而,由于地球表面的变形和大气吸收散射等因素的影响,遥感影像在获取过程中往往存在一定的几何和辐射失真。
为了更准确地利用遥感影像进行地学研究和应用,需要进行改正几何与辐射校正。
本文将介绍如何进行遥感影像的改正几何与辐射校正的方法与步骤。
一、改正几何的方法与步骤在遥感影像中,由于卫星、飞机或无人机的摄像机与地面之间的相对运动以及地球的曲面特性,会导致图像产生几何失真。
改正几何主要包括坐标转换、几何纠正和合并等步骤。
1. 坐标转换坐标转换是将遥感影像中的像素坐标转换为地理坐标的过程。
常用的方法有像点测量和控制点配准等。
在进行像点测量时,可以通过对图像中的明显地物或地理特征进行测量,获得像素坐标与地理坐标之间的对应关系。
而控制点配准则是通过与已知地理坐标的参考影像进行配准,获取像素坐标和地理坐标之间的转换关系。
2. 几何纠正几何纠正是将遥感影像中的几何失真进行校正的过程。
常用的方法有多项式模型和空间变换等。
多项式模型基于像素坐标和地理坐标之间的多项式拟合关系,通过调整变换参数进行几何纠正。
而空间变换则是通过对地面进行网格化或三角剖分,并在图像中插值来实现几何纠正。
3. 合并在进行几何纠正后,可能会存在分幅问题,即一个遥感影像由多个不连续或有重叠区域的分块组成。
此时,需要进行分幅合并,使得遥感影像成为一个连续的整体。
常用的方法有重叠区域的像素平均和补全等。
二、辐射校正的方法与步骤在遥感影像中,由于大气吸收散射和地面特性的影响,图像中的亮度值会受到辐射失真的影响。
辐射校正旨在去除这些辐射失真,使得遥感影像的亮度值能够准确反映地面的真实特征。
1. 大气校正大气校正是去除大气吸收散射对遥感影像亮度值的影响。
常用的方法有大气模型和大气校正模型等。
大气模型基于大气物理学原理,通过计算大气组分和可见光谱的相互作用,来预测遥感影像中的大气亮度值。
《遥感影像辐射校正》课件
03
人工智能与辐射校 正的集成
探索人工智能技术与辐射校正的 集成方法,实现遥感影像的快速 、准确校正。
THANKS。
噪声失真
由于传感器内部噪声引起的失 真,导致图像中出现随机噪声
。
辐射失真的原因
传感器响应的非线性
由于传感器材料、工艺等因素导致的 响应非线性,引起辐射失真。
大气条件的影响
大气中的气体、水汽、尘埃等对太阳 光的吸收、散射和反射作用,导致遥 感影像的辐射失真。
地物反射特性的差异
不同地物对太阳光的反射特性存在差 异,导致遥感影像的辐射失真。
率的过程。
辐射失真来源
辐射失真主要来源于传感器性能 差异、大气吸收散射、太阳辐射
条件等因素。
校正内容
辐射校正主要校正图像的亮度值 ,使其更接近真实地物反射率。
辐射校正的重要性
提高遥感影像质量
ห้องสมุดไป่ตู้
为后续分析提供准确数据
通过消除辐射失真,可以提高遥感影 像的对比度和清晰度,使地物特征更 加突出。
辐射校正为后续的图像处理和分析提 供了准确的数据基础,提高了遥感数 据的可信度和可靠性。
遥感影像辐射校正技术还可以应用于土地利用 变化监测、水资源管理等领域,为相关部门的 决策提供数据支持。
在城市规划中的应用
遥感影像辐射校正技术可以为城市规 划提供高精度的地理信息数据,帮助 规划师更加准确地了解城市空间布局 和土地利用情况。
遥感影像辐射校正技术还可以应用于 城市环境监测、城市交通规划等领域 ,为城市可持续发展提供科学依据。
建立完善的数据融合效果评估体系,对融合结果进行客观、准确 的评价。
人工智能与辐射校正的结合
01
深度学习在辐射校 正中的应用
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。
遥感影像校正课件
02 03
模型参数的估计与调整
需要根据实际情况选择合适的模型和参数估计方法,如最小二乘法、梯 度下降法等。同时,也需要对模型参数进行检验和调整,以确保模型的 准确性和可靠性。
误差分析与评估
在完成几何校正后,需要对校正结果进行误差分析和评估,以确定校正 的有效性和精度。
04
遥感影
几何校正的基本原理
图像的几何畸变
描述图像与实际地物之间的几何位置偏差。
几何校正的必要性
对于遥感影像的后续处理,如地图绘制、图像解译等,需要消除或 减小几何畸变的影响。
几何校正的基本流程
一般包括选择控制点、建立校正模型、应用校正模型三个步骤。
几何校正的方法及流程
控制点选择
选择具有明显地物特征和易于识 别的点作为控制点。
基于ERDAS Imagine的遥感影像校正案例
详细描述
1. 导入原始影像:在ERDAS Imagine中,首先需要导入需要进行校正的 原始影像。
2. 地理坐标转换:将原始影像的地理坐标系转换为所需的坐标系,如 WGS84。
基于ERDAS Imagine的遥感影像校正案例
1 2
3. 建立几何校正模型
。
通过不断调整控制点的位置和数学模型参数,迭代计算出最佳 的变换参数。
通过比较正射校正前后的影像精度,如均方根误差(RMSE)、 相关系数等指标,评估正射校正的效果。
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遥感影像校正案例分析
基于ERDAS Imagine的遥感影像校正案例
• 总结词:ERDAS Imagine是一款功能强大的遥感影像处理软件 ,其提供的影像校正功能能够实现精确的地理定位和几何校正 。
纠正传感器姿态
传感器的姿态不正会导致影像出现旋转、扭曲等畸变,正 射校正可以纠正这些畸变,使影像更加正直、平衡。
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L0
R
E
R
ห้องสมุดไป่ตู้
E0 cos
R 是地物反射率; 是球面度(半球反射)
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大气影响的定量分析
传感器接收信号时 受仪器的影响还有一个系统增益因子 S ,这时进入传 感器的亮度值为:
L
' 0
R
E0 S cos
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大气影响的定量分析
由于大气的存在,辐射经过大气吸收和散射,透过率小于1,从而减弱 了原信号的强度。同时大气的散射光也有一部分直接或经过地物反射 进入到传感器,这两部分辐射又增强了信号,但却不是有用的。在入 射方向有与入射天顶角θ和波长λ有关的透过率Tθλ;反射后,在反射 方向上有与反射大顶角Φ和波长λ又有关的透过率TΦλ。因此进入传感 器的亮度值为
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大气影响的粗略纠正
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,使图像质
量满足基本要求。
27
大气影响的粗略纠正
为太阳赤纬(成像时太阳直射点的地理纬度),
t
为时角(地区经度与成像时太阳直射点地区经度的 经差)。
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太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均 灰度来实现的,在太阳高度求出后,太阳以高度角 斜射时得到的图像 g ( x, y ) 与直射时得到的图像 f ( x, y) 有如下关系:
g ( x, y ) f ( x, y ) sin 如果不考虑天空光的影响,各波段图像可采用 相同的 角进行校正。
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大气影响的粗略纠正
直方图最小值去除法
一般来说由于程
辐射度主要来自米氏 散射,其散射强度随 波长的增大而减小, 到红外波段也有可能 接近于零。
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大气影响的粗略纠正
直方图最小值去除法 具体校正方法十分简单,首先确定条件满足,即 该图像上确有辐射亮度或反射亮度应为零的地区,则 亮度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度增值。 校正时,将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波 段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善,对比度 增强,从而提高了图像质量。
4
例:Landsat卫星光电转换系统特性引起的辐射误差校正
R max R min R V R min D max
R min 和R max 分别是探测器的最小、最大辐射亮度; 其中:
D max
R V
对应MSS和TM分别是127和255; 绝对辐射亮度; (mW/cm 2 sr ) 数据值。
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大气影响的定量分析
比较以下两个公式:
L
' 0
R
E0 S cos
L
RT
S ( E0T cos E D ) SL p
大气的主要影响是减少了图像的对比度,使 原始信号和背景信号都增加了因子。
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大气影响的定量分析
无大气时(a)白处亮度值为50,黑处亮度值为0,则亮
L1
R T
E0 T S cos
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大气影响的定量分析
大气对辐射散射后,
来自各个方向的散射又重新以漫入射的形式照射地 物,其辐照度为ED,经过地物的反射及反射路径上大气 的吸收进入传感器,其亮度值为(此值通常很小,有人 主张忽略不计)
L2
R T
g ( x, y ) f ( x, y ) cos a
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由上式看出,地形地坡度引起的辐射校正方法需要有 图像对应地区的DEM数据。另外,此项校正也可采用比 值图像来消除地形坡度所产生的辐射量误差。 利用同地区同分辨率DEM数据,建立影像区地形坡 度模型;而后利用像点地形坡度角进行影像辐射校正。
(a) 原始图像
(b)
纵向条带去除后结果图
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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。
粗略校正指通过比较简便的方法去掉式
L
RT
中的Lp,即程辐射度,从而改善图像质量。式中还有 漫入射因子ED及其他如透过率等影响,这些因子都作 为地物反射率的因子出现,直接相减不易去除,常用 比值法或其他校正方法去除。严格地说,程辐射度的 大小与像元位臵有关,随大气条件、太阳照射方向和 时间变化而变化,但因其变化量微小而忽略。可以认 为,程辐射度在同一幅图像的有限面积内是一个常数,28 其值的大小只与波段有关。
2
辐射误差产生的原因
因传感器的响应特性引起的辐射误差
光学摄影机引起的辐射误差
光电扫描仪引起的辐射误差 条带噪声、斑点噪声
因大气影响的辐射误差 因太阳辐射引起的辐射误差
太阳位臵引起的辐射误差 地形起伏引起的辐射误差
3
辐射校正
由遥感器的灵敏度特性引起的畸变校正
由光学系统的特性引起的畸变校正:在使用透镜的光学系统
太阳方位角的变化也会改变光照条件,它也随成像 季节、地理纬度的变化而变化。太阳方位角引起的图 像辐射值误差通常只对图像细部特征产生影响,它可 以采用与太阳高度角校正相类似的方法进行处理。
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利用卫星影像头文件中提供的太阳高度角参数进 行辐射校正。输出文件为32位浮点影像数据。
(a) 原始影像
(b) 太阳高度角辐射校正后影像
MSS的最小、最大辐射亮度
波段 4 5 6 7
Landsat2 0.08/2.63 0.06/1.76 0.06/1.52 0.11/3.91 Landsat3 0.04/2.50 0.03/2.00 0.03/1.65 0.03/4.50 Landsat4 0.04/2.38 0.04/1.64 0.05/1.42 0.12/3.49 Landsat5 0.04/2.38 0.04/1.64 0.05/1.42 0.12/3.49
S ED
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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。
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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 L p
RT
L
S ( E0T cos E D ) SL p
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例:直方图最小值去除法
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。 对于遥感图像可以直接在图像上目视观察条带是否存在, 但一般来说,则要设法让计算机自动查找条带了。采用公式
Gij M di ( g ij mi ) D
中,例如在摄像面中,存在着边缘部分比中心部分发暗的现 象(边缘减光)。如果以光轴到摄象面边缘的视场角为θ, 则理想的光学系统中某点的光量与cosnθ几乎成正比,利用 这一性质可以进行校正(cosnθ校正)。 由光电变换系统的特性引起的畸变校正:由于光电变换系统 的灵敏度特性通常有很高的重复性,所以可以定期地在地面 测定其特性,根据测定值进行校正。 条带噪声和斑点噪声
第三章 遥感图像辐 射校正与几何校正
闫冬梅
1
3.1 辐射校正
辐射误差(rediometric error):利用传感器观测目标的 反射与辐射能量时,传感器所得到的测量值与目标的 光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的。其 中包含了太阳位臵条件、薄雾等大气条件、或因传感 器的性能不完备等条件所引起的失真。 辐射校正(rediometric calibration):为了正确评价目 标的反射和辐射特性,消除图像中依附在辐射亮度中 的各种失真过程。
度对比C1 =(50-0)/50=1。当有大气影响时(b),乘 上透过率后假定减少10%,亮度值减少到45,而由于L2和 Lp 存在,黑白处亮度均增加 10,这样亮度对比变成 C2 =(55-10)/55=9/11。
可见,对比度 减小,图像质 量下降了
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大气影响的粗略纠正
严格地说,去除大气影响是将公式 RT L S ( E0T cos E D ) SL p 中的附加项和附加因子求出,最终求出地物反射率R, 从而恢复遥感影像中地面目标的真实面目。当大气 透过率变化不大时,有时只要去掉含ED和Lp的数据项 就可修正图像的亮度,使图像中像元之间的亮度变 化真正反映不同像元地物反射率之间的变化关系。 这种对大气影响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。
式中:gij:某一像元被计算前的输入灰度值;M:整个图 像所有像元灰值的平均值;D:整个图像所有像元数灰度 值的标准偏差;mi:每条扫描线上像元灰度平均值;di: 每条扫描线上像元灰度的标准偏差
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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。