高分辨率影像的空间定位误差分析
计算机视觉技术中的图像配准误差分析
计算机视觉技术中的图像配准误差分析图像配准是计算机视觉领域中的一项重要任务，它通过将多幅图像对齐，使得它们在几何和光度上趋于一致。
然而，由于种种因素的影响，实际中的图像配准往往存在误差。
因此，对图像配准误差进行分析以及提出相应的改进方法是非常必要的。
一、图像配准误差的来源1. 传感器误差：图像配准最基本的前提是输入图像必须准确。
然而，由于传感器本身的性能限制，如噪声、畸变等，会导致输入图像存在误差。
这些误差会直接影响配准的准确性。
2. 特征提取误差：在图像配准中，通常需要从图像中提取出一些特征点或特征描述子，并计算它们之间的对应关系。
然而，由于图像噪声、纹理不连续等因素的影响，特征提取算法可能无法准确地提取到正确的特征点，从而导致配准误差。
3. 特征匹配误差：特征匹配是图像配准中的关键步骤，目的是通过计算特征之间的相似度来找到它们的对应关系。
然而，由于特征点的数量不同、特征描述子的差异、图像干扰等原因，特征匹配算法可能会出现误匹配的情况，从而引入配准误差。
4. 变换模型误差：在图像配准中，需要选择适当的变换模型来描述图像之间的几何变换关系。
常见的变换模型包括仿射变换、透视变换等。
然而，由于变换模型的选择及参数估计的不准确性，导致图像配准中的变换误差。
二、图像配准误差的评估方法1. 点对齐误差：点对齐误差是图像配准误差的一种常见评估方法。
它通过比较已配准图像中的特定点与参考图像中的对应点的位置来评估配准的准确性。
通常使用欧氏距离或重叠度量等指标来计算点对齐误差。
2. 特征重投影误差：特征重投影误差是图像配准中常用的一种评估方法。
它通过计算配准后图像中的特征点在参考图像上的投影位置与实际对应点的误差来评估配准的质量。
通常使用重投影误差的均值或标准差来表示配准误差的大小。
3. 变换误差：变换误差是评估图像配准中变换模型准确性的常用指标。
它通过计算配准后图像与参考图像之间的几何变换关系的误差来评估配准的质量。
高分辨率影像的空间定位误差分析
高分辨率影像的空间定位误差分析高分辨率遥感影像的空间几何精纠正是影像处理的一个重要步骤，其空间定位的误差与不确定性已成为遥感与GIS研究的一个热点。
高分辨率影像的空间定位误差是在几何校正、地面控制点判读和选取、1：1万地形图上地面控制点的坐标读取等过程中引入的误差而产生的，并导致误差与不确定性从地形图上传播到影像上。
为了验证高分辨率影像定位的误差，本文通过使用手持GPS进行野外测点，用实测坐标与SPOT5（2.5m）遥感影像的同名点的空间坐标进行对比，确定两者的一致性，验证SPOT5（2.5m）遥感影像的空间定位。
同时通过两台GPS平行观测，对比同步观测机的数据，分析手持GPS的误差来源以及稳定性对定位精度的影响，并探讨手持GPS测点作为高分辨率影像空间定位的可能性。
标签：高分辨率影像地面标志定位精度误差分析0 引言本文的遥感影像是采用法国SPOT5生成的2.5m分辨率的图像产品。
但遥感影像的获取会由于平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲而产生几何畸变，如像元大小与地面大小对应不准确，将给位置配准造成困难。
同时，进行几何校正和数据空间配准时，由于地形图的现势性弱，许多明显地物在地图上都没有显示，很难从地形图上选择符合精度的地面控制点，而且在几何校正的过程中，地面控制点的判读和选取，从1：1万地形图上选取地面控制点坐标的过程，以及使用PCI配准影像产生的误差都会将误差累积传播到最终结果，影响空间定位的精确度。
因此，本文希望通过GPS野外测量与遥感影像数据的误差计算来提高高分辨率影像定位精度。
1 高分辨率遥感影像的几何精纠正几何精纠正的方法及原理几何纠正包括粗纠正和精纠正两种，粗纠正根据有关参数进行纠正；经常用的是精纠正。
几何精纠正是将一幅含有几何畸变和比例尺差异的原始遥感影像，通过一种数学变换，生成一幅符合数字化地图实际的新的遥感影像。
几何精纠正的具体方法为: 先在每幅原始遥感影像上选取若干个控制点，再求出这些控制点在数字化地图上对应点的真实坐标，然后把这些已知坐标的控制点代入计算机的校正软件进行运算。
磁共振成像技术误差来源分析
磁共振成像技术误差来源分析磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一种医学影像诊断技术，通过利用原子核磁共振现象，对人体组织进行高分辨率成像。
然而，磁共振成像技术并非完美无缺，误差是其不可避免的特点之一。
本文将对磁共振成像技术中的误差来源进行详细分析。
I. 主磁场不均匀性误差主磁场是磁共振成像的基础，其均匀性对成像质量至关重要。
主磁场不均匀性误差来源于以下几个方面：1. 外部磁场扰动：周围环境的磁场变化会导致主磁场的不均匀性。
例如，建筑结构、电气设备和金属物品都可能产生磁场扰动。
2. 主磁体设计和制造：磁体的设计和制造工艺对主磁场的均匀性有着直接影响。
不完美的磁体制造可能导致主磁场的不均匀性增加。
3. 温度变化：主磁体的温度变化会影响磁场的稳定性和均匀性。
温度变化可能导致磁体局部收缩或膨胀，进而影响主磁场的均匀性。
II. 梯度磁场误差梯度磁场是磁共振成像中用于空间编码的重要组成部分。
梯度磁场误差会导致成像空间定位的不准确性。
以下是几种常见的梯度磁场误差来源：1. 梯度线圈不均匀性：梯度线圈的制造和安装质量会影响梯度磁场的均匀性。
线圈内部导线的尺寸、位置及连接方式都会对梯度场造成影响。
2. 梯度电流漂移：梯度电流的漂移会导致梯度磁场的变化，从而造成成像定位误差。
梯度电流漂移可能是由电源不稳定、导线阻抗变化等因素导致的。
3. 磁铁非线性：梯度磁场与主磁场之间有耦合作用，主磁场的不均匀性会影响梯度磁场的均匀性。
非线性磁铁可以导致梯度磁场的扭曲，从而影响成像空间定位的准确性。
III. 射频场和接收链路误差射频场是磁共振成像中用于激发和接收信号的重要部分。
射频场和接收链路误差可能产生以下误差来源：1. 射频梯度线圈误差：射频梯度线圈的设计和制造质量会影响激发和接收的射频场的均匀性。
线圈内部的导线尺寸、位置和连接方式也会对射频场产生影响。
2. 射频场不均匀性：射频场的不均匀性会导致成像信号的强度和分布出现误差，从而影响成像质量。
如何进行卫星定位技术的误差分析和纠正
如何进行卫星定位技术的误差分析和纠正卫星定位技术的误差分析和纠正导语：卫星定位技术在现代社会中扮演着重要的角色，它广泛应用于导航、气象、农业、测绘等领域。
然而，由于各种因素的干扰，卫星定位技术存在着一定的误差。
本文将探讨卫星定位技术的误差分析和纠正方法，以提高定位精度。
一、误差来源分析卫星定位技术的误差来源众多，其中包括系统误差和随机误差两大类。
1.系统误差系统误差主要由卫星定位系统的硬件和软件等因素引起。
比如，卫星时钟的不准确、卫星轨道预测的误差、接收机的频率漂移等都会导致系统误差。
此外，传播介质（如大气、电离层）对信号传输的影响也是系统误差的一个重要来源。
2.随机误差随机误差受周围环境和测量条件的影响，其误差大小不确定且随机分布。
例如，电离层中电子密度的不均匀分布、多径效应、接收机的噪声等都会产生随机误差。
二、误差分析方法为了准确分析卫星定位技术中的误差，需要使用一系列的分析方法和数学模型。
1.差分定位法差分定位法是一种常用的误差分析方法，它利用两个或多个接收机同时观测到相同卫星信号的差分测量值进行误差分析。
通过对比差分测量值与真实测量值的差异，可以消除或减小大部分系统误差和一些随机误差，从而提高定位精度。
2.轨道拟合方法轨道拟合方法用于分析和纠正卫星轨道预测误差对定位结果的影响。
通过对实际卫星轨道数据进行拟合和预测，可以减小定位过程中由于轨道预测误差引起的定位偏差。
3.电离层延迟校正电离层是卫星定位中一个重要的误差源，电离层的折射作用会使接收机接收到的信号路径长度发生变化，从而引起定位误差。
为了减小电离层的影响，可以通过利用双频接收机接收信号，并根据不同频率信号的相位差来估计电离层延迟，进而进行校正。
三、误差纠正方法在进行误差纠正时，需要根据具体的误差来源采取相应的纠正措施。
1.系统误差纠正对于系统误差，可以通过接收机的定位参数设置和初始对准操作来进行纠正。
例如，调整接收机的钟差参数、改进卫星轨道预测算法、使用更精确的测量设备等都可以减小系统误差。
卫星导航系统的误差分析及其纠正方法
卫星导航系统的误差分析及其纠正方法卫星导航系统是现代化的导航方式之一，已成为人们旅行、航空、海洋、地质勘探等领域中必不可少的工具之一。
但是，由于各种外在因素的影响，卫星导航系统的精度不可避免地会受到误差的干扰，从而影响到实际使用效果。
因此，本文将针对卫星导航系统的误差分析及其纠正方法进行探讨。
误差来源卫星导航系统的误差来源主要有以下几种：1.天气因素：天气条件的变化，如雷暴、降雨等，会对信号传输造成干扰，导致误差出现。
2.电离层：电离层会对信号产生折射、延迟等影响，从而影响卫星导航系统的精度。
3.卫星轨道误差：卫星轨道的非理想性和不稳定性会使得卫星发射的信号的时间和位置出现误差。
4.接收机性能问题：接收机的性能问题也会影响卫星导航系统的精度。
接收机信噪比的大小，接收机灵敏度等问题都可能产生误差。
误差分析为了消除误差对卫星导航系统的影响，需要对误差进行分析。
对于卫星导航系统而言，误差分析主要分为两个方面：一是对误差进行分析，二是根据误差分析结果采取相应的纠正措施。
误差分析的第一步就是对误差进行排查。
根据误差来源的不同，采用不同的方法进行分析。
对于电离层误差，可以利用多路径组合技术进行处理。
对于卫星轨道误差，可以利用多源数据融合方法进行处理。
对于接收机性能问题，可以采用时差差分技术或载波相位差分技术进行处理。
误差纠正误差纠正方法可以大致分为两类。
一类是通过信息处理技术对误差进行纠正，例如利用多路径组合技术降低电离层误差、利用多源数据融合方法降低卫星轨道误差等。
另一类是通过通信技术对误差进行纠正，例如利用差分定位技术对接收机性能问题进行纠正。
差分定位技术是最为常见的一种误差纠正技术。
它可以通过在同一时刻同时接收多个卫星信号，然后将它们之间的差异作为误差的补偿，从而提高卫星导航系统的定位精度。
差分定位技术的准确性取决于差分基线的长度和稳定性。
如果差分基线长度较短，误差的补偿也相对较小。
但如果差分基线长度过长，则信号会受到多路径影响，从而导致误差更大。
高空间分辨率遥感影像无控定位研究
高空间分辨率遥感影像无控定位研究高空间分辨率遥感影像的无控定位是一项重要的研究任务，它可以帮助我们快速准确地确定遥感影像的空间位置，为遥感应用和地理信息系统提供支持。
无控定位是指在没有任何地面控制点的情况下，通过遥感影像本身的特征，利用图像匹配、模型拟合等方法来确定影像的空间位置。
现代高空间分辨率遥感影像具有丰富的空间信息，像元大小通常在米级别甚至亚米级别，这使得无控定位研究面临的挑战更加复杂。
在高空间分辨率影像中，图像的细节非常丰富，不仅有许多地物特征可以用来进行匹配，还有许多干扰物、噪声等会影响定位精度，因此需要更加精确的算法和方法来提高定位的准确性。
在高空间分辨率遥感影像无控定位研究中，主要的研究内容包括以下几个方面：首先，图像配准是无控定位的基础。
高空间分辨率遥感影像通常需要与其他数据进行配准，如地理坐标系统、数字高程模型等，以建立起完整的地理信息系统。
图像配准可以通过图像特征提取、相似性度量、变换模型等方法来实现，目标是使影像与其他数据达到最佳的空间对应关系。
其次，特征提取是无控定位中的关键步骤。
高空间分辨率遥感影像中存在大量的地物特征，如建筑物、道路、河流等，这些特征可以用来进行影像匹配。
特征提取可以通过边缘检测、角点检测、纹理分析等方法来实现，目标是提取出具有鲁棒性和区分度的特征。
再次，图像匹配是无控定位中的核心技术。
高空间分辨率遥感影像中地物特征的匹配通常使用相似性度量方法，如相互信息、归一化互信息、欧几里得距离等，通过比较特征点之间的相似性来确定它们之间的对应关系。
图像匹配可以通过特征点匹配、区域匹配等方法来实现，目标是找到最佳的对应关系。
最后，无控定位中还需要考虑误差分析和精度评定。
由于高空间分辨率遥感影像中存在许多干扰物、噪声等因素，定位的精度受到一定的限制。
因此，需要对定位误差进行分析和评定，通过误差估计和精度评定来提高定位的准确性。
综上所述，高空间分辨率遥感影像无控定位是一项具有挑战性的研究任务，需要结合图像配准、特征提取、图像匹配、误差分析等技术来实现。
高速摄影影片数据的误差源及其处理方法(一)
高速摄影影片数据的误差源及其处理方法(一)高速摄影是一种利用高帧率相机捕捉高速运动物体的技术，通过将瞬间的动作变成连续的图像，以便更好地研究和观察。
然而，高速摄影影片数据中可能存在一些误差源，这些误差可能会影响我们对物体运动的准确理解。
因此，在进行高速摄影研究时，我们需要了解误差的来源，并采取相应的处理方法。
首先，高速摄影影片数据中的误差源之一是感光元件的响应时间。
在高速摄影中，使用的相机需要有足够的快速响应时间，以捕捉瞬间的运动。
然而，不同的相机可能具有不同的响应时间，这可能会导致数据的误差。
为了解决这个问题，我们可以通过选择响应时间较快的相机来减小误差，并确保其与实际物体的运动相匹配。
其次，高速摄影影片数据中的误差源还包括光源的稳定性。
在捕捉高速运动物体时，我们通常使用外部光源来提供足够的光线。
然而，光源的稳定性可能会受到环境因素的影响，如温度变化、电力波动等，这可能导致数据的误差。
为了解决这个问题，我们可以通过使用稳定性较好的光源，并采取适当的措施，如保持恒定的温度、使用稳定的电源等，来减小误差。
第三，高速摄影影片数据中的误差源还包括校准问题。
在进行高速摄影实验时，我们通常需要对相机进行校准，以确保其测量结果的准确性。
然而，由于不同的相机可能存在一些偏差，如畸变、色差等，这可能导致数据的误差。
为了解决这个问题，我们可以通过使用校准板或标准器件对相机进行校准，并使用图像处理软件进行后期校正，以减小误差。
此外，高速摄影影片数据中的误差源还可能包括运动模糊和图像噪声等。
运动模糊是由于物体运动过快而导致图像模糊的现象，而图像噪声是由于相机感光元件产生的随机信号而引起的。
为了减小运动模糊，我们可以使用更快的快门速度和适当的曝光时间来提高图像的清晰度。
而对于图像噪声，我们可以采取降噪算法进行后期处理，以减小噪声对数据的影响。
综上所述，高速摄影影片数据中的误差源包括感光元件响应时间、光源稳定性、校准问题、运动模糊和图像噪声等。
高分辨率遥感数据的处理与分析方法
高分辨率遥感数据的处理与分析方法遥感技术的发展日益成熟，高分辨率遥感数据的获取量逐渐增加。
如何处理和分析这些海量数据成为遥感领域的重要研究课题。
本文将介绍高分辨率遥感数据的处理与分析方法，并探讨其在不同领域的应用。
一、数据预处理高分辨率遥感数据的预处理是数据处理的重要步骤，它包括数据去噪、辐射校正、几何校正等内容。
1. 数据去噪：高分辨率遥感数据中常常存在各种噪声，如椒盐噪声、斑点噪声等。
为了减少噪声对后续分析的影响，可以采用滤波算法对数据进行去噪处理，如中值滤波、均值滤波等。
2. 辐射校正：高分辨率遥感数据的辐射校正是将原始数据转换为物理度量的一个过程。
通过影像的辐射校正，可以消除大气、地表反射率等因素对遥感影像的影响，得到准确的反射率信息。
3. 几何校正：高分辨率遥感数据的几何校正是将影像的像素空间坐标与实际地理坐标之间建立映射关系的过程。
通过准确的几何校正，可以保证影像的空间精度，提高后续分析的可靠性。
二、数据分类与特征提取高分辨率遥感数据的分类和特征提取是将遥感影像转化为语义信息的重要工作。
1. 数据分类：数据分类是指将遥感影像中的像素根据其反射率或其他属性进行分类，以获得具有不同意义的地物信息。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
2. 特征提取：特征提取是将遥感影像中不同地物的特征进行提取和描述的过程。
常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取、光谱特征提取等。
通过特征提取，可以获得地物的几何、纹理和光谱等多维信息，为后续的应用提供基础。
三、数据融合与信息提取高分辨率遥感数据融合与信息提取是将多源数据融合，获取更丰富的地物信息的关键环节。
1. 数据融合：高分辨率遥感数据融合是指将不同源、不同分辨率的遥感数据进行融合，以获取更全面、更准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括基于智能算法的融合、基于模型的融合等。
2. 信息提取：通过数据融合，可以获取到更丰富的地物信息。
高分辨率遥感影像的定位不确定性探析
・
４ ０ ・
露 采 技 ２７ ２ 天 矿 术 ０－ 期 ０￣
重固 蓄
高分辨率遥 感影像 的定位 不确 定性探析
．
张学东
（ 建师 范大学地 理科 学学院 ，福 建 福 州 ３ ０ ０ ） 福 ５０ ７
摘
要 ： 间数 据 的不确 定性 已成为遥 感 与 Ｇ Ｓ研 究 的一 个热 点。高分辨 率影像 的 空间定位 不确 定性 是 空 Ｉ
等 局 限性 以及 遥感 信息之 间 的复杂 相关 性 ，决定 了 随着遥感 图像 分辨 率 的提高 ，其作 用 越来 越 明
显 ， 别是 遥感 在 Ｇ Ｓ中发 挥 的作 用越来 越大 。 特 Ｉ 由于
遥 感信 息 的数 据是 简化 的二维 信息 数据 ，因此遥 感 信 息 的地学 空间分 析和过 程及反 演具 有不 确 定性 和
在几何校 正 、 面控制 点判读 及 选取等过 程 中 引入 的误 差而 产 生的 ， 地 并导 致误 差从 地 形 图传播 到 影像 上 。为
了减 少 高分辨 率影像 定位 的不确 定性 ， 通过 使 用手 持 式 Ｇ Ｓ进行 野 外测 点 ， Ｐ 来验 证 Ｓ Ｏ （ ．ｍ分 辨 率 ） Ｐ Ｔ５ ２５ 遥
感影像 空 间定位存 在 的误 差 ， 分析其 产生原 因及 与地 形 的关 系等 。 并
关键 词： Ｐ ； Ｇ Ｓ 高分辨 率遥 感影像 ； 定位 不确 定性 ； 析 探 中图分类号 ： ３ Ｐ２ ７ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：６ １—９ １ ２ ０ ） ２ —０ ４ １７ ８ ６（ ０ ７ ０ ０ ０— ０ ５
多 解 的特点 （ 陈述 彭 ） 。遥 感数据 存在 着 误差 即不确
遥感 成像 的复 杂性 和多 种不 可 控制 因素 的影 响 ， 其 精度有 多种 影 响 因素 ，因而研究 遥感数 据 的精 度就
GPS测量中坐标纠正与误差分析
GPS测量中坐标纠正与误差分析GPS（Global Positioning System，全球定位系统）已经成为现代测量领域中不可或缺的工具。
通过接收卫星发射的信号，GPS可以准确测量出地球上某一点的经纬度坐标。
然而，在实际应用中，由于多种因素的影响，GPS测量的坐标可能存在一定的误差。
因此，对GPS测量中的坐标进行纠正与误差分析，对于提高测量精度和可靠性至关重要。
首先，我们需要了解GPS测量中可能存在的误差来源。
一般来说，GPS测量误差主要包括：卫星钟差、电离层延迟、大气延迟、多径效应、接收机钟差、观测数据产生与处理中的误差等。
卫星钟差指的是卫星发射信号的时间与卫星自身的时间存在一定的偏差，导致测量结果不准确。
电离层延迟是由于卫星信号在经过大气电离层时受到电离层的影响，造成信号传播速度变化，从而引起测量误差。
大气延迟是由于信号经过大气层时受到大气密度变化的影响，导致测量结果出现偏移。
多径效应指的是卫星信号在传播过程中，除了直接到达接收机外，还存在与地面或建筑物反射后到达接收机的信号，这些多路径信号会导致测量结果产生误差。
接收机钟差是指接收机内部时钟与GPS系统时间存在一定的差异，也会影响到测量结果的精度。
针对以上误差来源，我们可以采取一系列纠正措施来提高GPS测量的准确性。
首先，卫星钟差可以通过测量多颗卫星的信号并进行差分处理来纠正。
差分GPS技术能够消除卫星钟差对测量结果的影响，提高测量的准确性。
其次，电离层延迟和大气延迟可以通过接收机和卫星信号之间的差分处理来消除。
接收机将两颗卫星的信号之间的差异作为电离层和大气延迟的参考，从而进行纠正。
此外，采用多路径抑制技术可以降低多径效应对测量结果的影响。
这种技术包括选择合适的接收机和天线，减少信号的反射和干扰。
最后，接收机钟差可以通过接收机内部的校正机制进行补偿。
除了进行误差纠正，我们还需要进行误差分析，了解测量结果的可信程度和误差范围。
误差分析是通过对测量数据进行统计分析，得出误差的概率分布和置信区间。
高分辨率遥感影像的处理与分析
高分辨率遥感影像的处理与分析在当今科技飞速发展的时代，高分辨率遥感影像已经成为了获取地球表面信息的重要手段。
它就像我们观察地球的“超级眼睛”，能够以极高的清晰度和精度呈现出地球上的各种地貌、植被、建筑物等。
然而，要想从这些海量的影像数据中提取出有价值的信息，就需要进行一系列复杂的处理和分析工作。
高分辨率遥感影像的特点十分显著。
首先，它具有极高的空间分辨率，这意味着我们能够看到更加精细的地物细节，比如建筑物的门窗、道路上的标线等。
其次，它包含丰富的光谱信息，能够让我们更好地区分不同类型的地物。
但与此同时，高分辨率遥感影像也带来了一些挑战。
比如，数据量巨大，处理起来需要耗费大量的时间和计算资源；由于成像条件的影响，可能存在几何变形、噪声等问题。
在对高分辨率遥感影像进行处理时，几何校正至关重要。
由于卫星在拍摄过程中可能会受到各种因素的影响，导致影像存在几何变形，使得影像中的地物位置与实际位置产生偏差。
为了纠正这种偏差，我们需要通过选取地面控制点，并利用相应的数学模型来进行几何校正，从而使影像能够准确地反映地物的真实位置和形状。
辐射校正也是必不可少的一步。
由于传感器的性能差异、大气散射等原因，影像的辐射亮度值可能会存在偏差。
通过辐射校正，我们可以消除这些偏差，使得不同时间、不同传感器获取的影像具有可比性，从而更准确地进行地物信息的提取和分析。
图像增强是为了突出影像中的有用信息，提高影像的可读性和可解译性。
常见的图像增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化等。
对比度拉伸可以加大影像中灰度值的差异，使得地物的轮廓更加清晰；直方图均衡化则是通过重新分布影像的灰度值，来增强影像的整体对比度。
影像融合则是将不同分辨率、不同光谱特性的影像进行整合，以获取更全面、更准确的信息。
例如，将高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像融合，可以在保持高空间分辨率的同时，又具有丰富的光谱信息。
在完成了影像的处理之后，接下来就是对其进行分析。
卫星影像空间分辨率与成图比例尺的适应性分析
的分辨率 , 通常采用 012mm。式 ( 1)的左边是一般
收稿日期 : 2006211230; 修回日期 : 2007203219 作者简介 : 初艳锋 (19792) ,男 ,吉林德惠人 ,硕士研究生 ,主要从事数字摄影测量 、数字图像处理等研究 。
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(11 解放军信息工程大学 测绘学院 ,河南 郑州 450052; 2165015部队 ,辽宁 大连 116023)
摘要 : 对卫星影像空间分辨率与成图比例尺的相关问题进行了探讨 ,并结合案例分析 ,在确定制图比例尺的情 况下 ,如何选取适当空间分辨率的卫星影像 ,为制图提供帮助 ,最后指出了卫星遥感影像目前存在的一些问题 。
实验资料显示 1m 空间分辨率 IKONOS遥感影 像可以制作比例尺为 1∶5 000的影像图 , 0161m 空间 分辨率 QuickB ird遥感影像基本上可以制作比例尺 为 1∶2 500的影像图 。对于这两种影像可以分别使 用 1∶2 500与 1∶1 000比例尺的地形图 ,获取同名点坐 标数据 ,进行几何校正 ,校正后影像可以达到对应几 何精度的要求 [ 1 ] 。空间分辨率为 1m 的遥感影像可 以制作的最大成图比例尺为 1∶4 430,按国家标准分 幅 ,成图比例尺可达 1∶5 000。空间分辨率为 0161m 的遥感影像可以制作的最大成图比例尺为 1∶2 721, 按国家标准分幅 ,成图比例尺基本可达 1∶2 500[ 2 ] 。
遥感影像采用地形图为标准坐标空间 ,采取同 名点对遥感影像进行几何精校正 ,选择地形图上不 变的明显地物标志 (如线状地物交叉点 )作为控制 点 ,首先在遥感影像的四个角选取控制点 ,然后均匀 加密 ,以确保均方根差小于 1个像元 ,每标准分幅选 取 25个左右的控制点 ,然后采用式 ( 2)的二元二次 多项式进行空间几何位置变换 ,最后采用三次卷积 方法对原始影像进行灰度重采样 ,得到带有标准地 理坐标的遥感影像 。
卫星导航系统中的定位误差分析与纠正方法
卫星导航系统中的定位误差分析与纠正方法卫星导航系统是一种基于卫星和接收机的无线电导航系统，可为用户提供位置信息和时间信息。
目前世界上最著名的卫星导航系统是GPS系统。
卫星导航系统广泛应用于航空、航海、汽车等领域，但定位误差一直是制约卫星导航系统精度的主要因素之一。
因此，有效的定位误差分析和纠正方法对于提高卫星导航系统的精度具有重要意义。
一、定位误差的来源在实际应用中，定位误差的来源主要包括以下几个方面：1.多径效应：在卫星导航中，信号从卫星到接收机会经过大气层、地面及建筑物等障碍物的反射，形成多条路径，导致信号到达接收机时时间不同，从而影响信号的接收强度和相位，引起定位误差。
2.大气延迟：卫星信号在传播至地面接收机过程中，会和大气层中的水汽、离子层等物质发生作用，形成信号的延迟和衍射，造成定位误差。
3.时钟误差：由于卫星时钟和接收机时钟存在差异，导致信号的到达时间和时间标准存在误差，引起定位误差。
4.卫星轨道误差：卫星的轨道参数可能存在变化，导致卫星位置计算的误差，进而影响到距离计算和定位精度。
二、定位误差分析方法为了解决卫星导航系统中的定位误差问题，需要对误差源进行定位误差分析。
常用的定位误差分析方法包括以下几种：1.测量方法：通过测量不同地点的接收机接收到相同卫星的时间和位置，验证不同地点的定位误差，并对误差进行分析。
2.数据处理方法：用多条卫星信号计算一个接收机的位置，在数据处理时通过加权、差分、平均等方法消除干扰信号，提高数据质量，减小定位误差。
3.数学模型方法：通过数学建模描述误差的产生过程，并用模型对误差进行分析和预测。
三、定位误差纠正方法为了改善卫星导航系统的定位精度，需要对定位误差进行纠正，常用的纠正方法包括以下几种：1.差分方法：通过使用同时接收同一组卫星数据的两个接收机进行差分计算，除去通用误差项，提高单个接收机的定位精度。
2.观测矩阵法：利用卫星信号和接收机位置观测数据，建立观测矩阵，最小二乘法求解参数，实现对定位误差的纠正。
基于GNSS的高精度定位误差分析
基于GNSS的高精度定位误差分析摘要：在高精度定位过程中，卫星信号经过大气层（包括电离层、平流层、对流层等）、提供差分服务的差分解算平台、接收端及应用平台，每经过一个设备或涉及一个环节，就会带来相应的误差，这些误差会直接或间接地影响到定位精度。
本文从高精度定位原理出发，从卫星、传播通道、接收端等三个维度分析了可能影响定位精度的各类误差。
本文的工作，旨在为一线业务人员提供技术支持，为管理人员提供理论指导，为企业高层提供决策支撑。
关键词：GNSS卫星；高精度定位；卫星误差；信号传播误差；接收端误差1 概述在5G+北斗+新基建的移动互联网时代，位置服务逐渐成为千行百业的标配和基础功能，特别是基于差分服务的高精度定位，日益成为智能驾驶、测量测绘、精准农业、智慧交通、智慧水利、智慧城市等场景的刚需。
普通定位与高精定位有着本质区别，最大的差距在于定位精度，其次在实现技术、响应时延、应用场景、目标客户等方面，都有较大的差异。
总体而言，普通定位以位置信息为结果导向，而高精度定位强调定位过程的稳定性持续性以及结果的精细化。
图1：普通定位与高精度定位的流程对比示意图在定位的实现过程中，普通定位经历了诸多环节，每个环节都有一定的误差，而终端又缺乏相应的技术或手段来消除误差，图1为普通定位与高精度定位的流程对比示意图。
本文主要对GNSS卫星定位过程中的误差因素展开分析与研究。
总结起来，在GNSS卫星定位过程中，影响定位精度的误差原因主要包括与卫星相关的误差、与信息传播相关的误差、与接收端（获取、分析与处理）相关的误差。
2 高精度定位过程中的误差源分析2.1 基于GNSS卫星的误差与卫星相关的误差，主要包括卫星钟差、卫星硬件延迟、卫星星历误差、相对论误差、卫星天线偏差等。
这里，对部分误差进行介绍。
（1）卫星钟差：即是卫星钟的钟差，包括由钟差、频偏、频漂等产生的误差,也包含钟的随机误差。
在GPS测量中,无论是码相位观测或载波相位观测，均要求卫星钟和接收机钟保持严格同步。
遥感影像处理中的图像配准方法优化与误差分析
遥感影像处理中的图像配准方法优化与误差分析遥感影像处理是现代遥感技术中的一个重要环节，用于获取和处理遥感影像数据，以提取地表特征、监测变化和进行地理定位。
其中，图像配准是一项关键任务，旨在将不同时间、不同传感器或不同分辨率的影像对齐，以便进行比较和分析。
图像配准的主要目标是寻找一种数学变换方式，将待配准影像中的像素与参考影像中对应的像素进行匹配。
然而，在实际应用中，图像配准面临着许多挑战和困难，如噪声、光照不均匀、遮挡、形变等。
因此，图像配准方法的优化和误差分析显得尤为重要。
为了优化图像配准方法，研究人员提出了多种技术和算法。
以下将介绍几种常用的图像配准方法及其优化方式：1. 特征点匹配法：该方法通过提取影像中的关键特征点，并计算其描述子，再通过匹配算法找到两幅影像中特征点的对应关系。
优化该方法的关键在于特征点提取和匹配算法的选择和改进，例如使用更稳定的特征点提取算法，如SIFT（尺度不变特征转换）或SURF（加速稳健特征）算法。
2. 基于区域的方法：该方法将影像分割为几个区域，并寻找区域间的对应关系。
优化方法包括改进分割算法以提高准确性和匹配效率，以及加入遮挡和形变等因素的建模和校正。
3. 基于相位相关性的方法：该方法通过计算影像之间的相位差异进行配准，可适用于光学遥感影像和合成孔径雷达(SAR)影像等。
优化该方法的关键在于相位差计算的准确性和鲁棒性，以及对不同类型影像的适应性。
4. 基于区域与特征点的混合方法：该方法将区域匹配和特征点匹配结合起来，既考虑到整体拟合效果，又具备局部稳定性。
优化方法包括确定区域和特征点的权重分配方式，以及选择适用的匹配度量准则。
在图像配准过程中，误差分析是不可或缺的一步，通过对配准结果的评估和分析，可以了解配准精度和可能的误差来源。
常用的误差分析方法包括以下几种：1. 重叠区域对比法：该方法通过对比重叠区域内的像素差异来评估配准结果的准确性。
可使用统计指标，如均方根误差（RMSE）或相关系数等来表示配准误差的大小。
常用高分辨率遥感影像基本参数
常用高分辨率遥感影像基本参数
首先，影像分辨率是指遥感影像中能够显示的最小空间特征的大小。
它通常以米为单位，在高分辨率遥感影像中一般可以达到0.5米到10米
之间。
较高的影像分辨率意味着影像可以显示更为细节化的目标，对于一
些需要较高精度的应用领域非常重要。
波段数量指的是遥感影像中可以测量的不同波段的数量。
一般常见的
遥感影像波段数量在3到10个之间。
不同波段可以提供不同的信息，如
红外波段可以用于植被健康状态的监测，可见光波段可以用于土地覆盖分
类等。
辐射定标是指将遥感影像中的数字值转换为具有物理意义的辐射或反
射率值的过程。
辐射定标可以保证遥感影像在不同传感器、不同时间和地
点之间的比较性，并且可以用于定量分析。
地理定位精度是指遥感影像中目标位置在地球上的准确性。
地理定位
精度通常用栅格坐标误差和地面坐标误差来表示，如以对地坐标系为基准
的X、Y坐标误差和高程误差。
时间分辨率是指能够观测到遥感影像中特定地点的时间间隔。
时间分
辨率较高的遥感影像可以用于监测地表变化，如土地利用变化、水体变化等。
空间分辨率是指遥感影像中能够分辨的最小物体的大小。
较高的空间
分辨率可以提供更为精确的地物信息，但同时会产生更多的数据量。
在一
些需要对目标进行精确识别和测量的应用中，较高的空间分辨率非常重要。
综上所述，常用高分辨率遥感影像的基本参数包括影像分辨率、波段数量、辐射定标、地理定位精度、时间分辨率和空间分辨率等。
这些参数对于遥感影像的应用和分析具有重要意义。
FY-3D中分辨率成像仪图像地理定位误差来源分析
FY-3D中分辨率成像仪图像地理定位误差来源分析
黄旭星;杨勇;佘宇琛;景振华;胡秀清;高旭东;李爽
【期刊名称】《中国空间科学技术》
【年(卷),期】2022(42)4
【摘要】以风云三号D星(FY-3D)中分辨率成像仪(MERSI)的图像地理定位为背景,针对现阶段FY-3D图像与海岸线匹配时误差表现为周期性振荡的现象,从卫星轨道和姿态控制的角度出发,分析了当前卫星运行策略对图像地理定位精度的影响。
首先,建立了当前FY-3D卫星动力学模型和成像模型;然后,以FY-3D/MERSI真实遥感图像为基础,分析姿轨控分系统对遥感图像周期性定位造成的误差;最后,通过对比数值仿真结果与真实图像数据,对来自姿轨控分系统的图像定位误差来源进行了验证。
研究表明,姿轨控分系统的轨道、姿态预报误差以及载荷安装误差都会导致成像基准产生偏差,进而使图像的地理定位误差呈现周期性振荡现象。
【总页数】11页(P8-18)
【作者】黄旭星;杨勇;佘宇琛;景振华;胡秀清;高旭东;李爽
【作者单位】南京航空航天大学航天学院;上海卫星工程研究所;国家卫星气象中心【正文语种】中文
【中图分类】TP79
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测绘技术中的地面控制点的测量与处理方法
测绘技术中的地面控制点的测量与处理方法地面控制点在测绘工作中起着至关重要的作用。
它们是确定测绘数据准确性和可靠性的基础。
本文将介绍测绘技术中地面控制点的测量与处理方法，以及相关的技术发展和应用。
一、地面控制点的测量方法1. 全站仪测量法全站仪是一种综合了测角、测距和测高等功能的现代化测量仪器。
它能够以高度精确的方式测量地面控制点的坐标、高程和水平角度等信息。
该方法适用于小范围的测绘工作，精度可达毫米级。
2. 全球卫星定位系统（GPS）测量法GPS是一种基于卫星信号的定位测量技术，具有全球覆盖、高精度和高效率的特点。
使用GPS测量地面控制点可以实现较大范围的测绘，并且具有较高的精度。
但是，由于GPS信号的传播受到建筑物和地形等因素的影响，可能会导致定位误差。
3. 光电测量法光电测量法是利用光电传感器测量地面控制点的位置和高程信息。
它通常使用点投影仪或激光测距仪等设备，能够在较短的时间内获取大量的测量数据，并实现较高的精度。
二、地面控制点的处理方法1. 数据预处理在进行地面控制点的处理之前，首先需要对测量数据进行预处理。
这包括数据的去噪、误差校正和数据对齐等步骤。
通过对数据进行预处理，可以减小误差，提高数据的可靠性。
2. 坐标转换在进行地图制作或测图时，地面控制点的坐标通常需要转换为某个特定的坐标系。
例如，国家坐标系（GCS）或地理坐标系（PCS）。
这可以通过仿射变换、相似变换或非线性变换等数学模型来实现。
3. 精度评定地面控制点的精度评定是确保测绘数据质量的一项重要工作。
通过与实际测量数据进行对比，可以评估地面控制点的精度，并确定其可靠性和误差范围。
这有助于确保测绘结果的精度和可信度。
三、地面控制点的技术发展与应用1. 高分辨率影像测量随着航空摄影技术和卫星遥感技术的不断进步，高分辨率影像测量成为测绘工作中的重要手段之一。
通过对高分辨率影像进行测量和处理，可以获得地面控制点的空间坐标和形状信息。
2. 激光雷达测量激光雷达是一种能够高效获取地面控制点高程和形状信息的测量工具。
高轨道卫星导航系统的误差校正与精度分析
高轨道卫星导航系统的误差校正与精度分析随着现代科技的不断发展，高轨道卫星导航系统已经成为许多重要应用领域的关键技术。
然而，由于多种因素的影响，例如大气、地球引力、卫星轨道偏差等，导航系统的误差是不可避免的。
因此，误差校正与精度分析成为研究人员关注的焦点，以确保导航系统的高精度定位与导航服务。
首先，我们需要了解高轨道卫星导航系统的常见误差源以及其对系统精度的影响。
其中，大气误差是导航系统最主要的误差源之一。
大气层对星间导航信号的传播会导致信号的传输延迟和相位变化，从而影响到导航系统的精度。
此外，地球引力也会对卫星轨道产生微小的扰动，进而影响到导航系统的定位精度。
针对这些误差源，研究人员提出了多种误差校正方法。
一种常见的方法是使用差分定位技术。
差分定位技术利用全球分布的参考站，通过测量接收卫星信号的差异来推断出导航系统的误差，并对定位结果进行校正。
另一种方法是通过模型拟合，将误差源建模为数学模型，并利用物理模型与观测数据进行拟合，以便对导航系统进行误差校正。
此外，多普勒效应也被广泛应用于误差校正。
根据多普勒效应的原理，通过测量卫星信号的频率变化来推断导航系统的误差，并进行校正。
误差校正的效果可以通过精度分析来评估。
精度分析主要以位置定位误差和速度测量误差为指标。
对于位置定位误差，研究人员通常使用水平误差和垂直误差来评估导航系统的定位精度。
水平误差是指导航系统计算的位置与实际位置之间的水平距离差，垂直误差则是指垂直方向上的距离差。
通过测量这些定位误差，可以评估导航系统的定位精度并进一步进行误差校正。
另一方面，速度测量误差也是评估导航系统精度的重要指标之一。
通过测量导航系统在时间维度上的误差，可以评估系统在速度测量上的精度，并进一步进行校正。
这些精度分析指标对于各种应用领域的导航系统来说都非常重要，尤其是在高精度定位和导航需求更为严格的应用场景中。
最后，误差校正与精度分析还需要考虑到导航系统的实时性和鲁棒性。
卫星导航定位系统中的误差分析与校正
卫星导航定位系统中的误差分析与校正卫星导航定位系统是一种广泛应用于航空、航海、军事、交通、测绘等领域的技术。
它利用全球定位系统（GPS）和其他卫星导航系统，通过接收多个卫星信号来确定位置、速度和时间信息。
然而，由于各种因素的影响，卫星导航定位系统在实际应用中会出现一定的误差。
因此，在实际使用卫星导航定位系统时，需要对误差进行分析和校正，以提高定位的精度和准确性。
首先，我们来分析卫星导航定位系统中可能出现的误差来源。
主要的误差来源可以分为以下几类：1.卫星误差：卫星本身的位置和时钟精度可能存在误差。
这些误差可能是由于卫星运动的不确定性、卫星时钟的不稳定性等造成的。
卫星误差的大小会直接影响到定位的准确性。
2.接收机误差：接收机的硬件和算法也可能引入误差。
例如，接收机的天线可能会受到天线阴影、多径效应等因素的影响，导致接收到的信号失真。
此外，接收机的算法也可能存在一定的误差。
3.大气误差：大气层对于卫星信号的传播会引起信号的传播速度变化和折射效应，从而产生定位误差。
大气误差的大小与天气条件、地理位置等因素有关。
4.多路径误差：多路径效应是指卫星信号在到达接收机时经过多个路径传播，导致接收到的信号中存在多个信号的叠加。
这会引入额外的误差，特别是在城市等有高楼大厦的地区。
了解了卫星导航定位系统中可能出现的误差来源，接下来我们来讨论误差的分析和校正方法。
1.数据处理与滤波：在定位系统中，经常使用最小二乘法等方法对接收到的原始数据进行处理和滤波。
可以使用多项式拟合等方法来估计卫星位置和时钟误差，进而进行误差校正。
2.差分定位：差分定位是一种常用的误差校正方法。
它通过同时接收基准站和移动站的信号，利用基准站提供的已知位置信息，对接收到的信号进行差分处理，进而校正定位误差。
3.电离层校正：电离层是大气层中带电粒子的层，对卫星信号的传播会产生一定影响。
可以使用电离层数据和模型来校正电离层引起的定位误差。
4.多路径抑制：多路径效应是导致定位误差的一个重要原因。
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高分辨率影像的空间定位误差分析
作者：樊丽萍
来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2011年第01期
摘要：高分辨率遥感影像的空间几何精纠正是影像处理的一个重要步骤，其空间定位的误差与不确定性已成为遥感与GIS研究的一个热点。
高分辨率影像的空间定位误差是在几何校正、地面控制点判读和选取、1：1万地形图上地面控制点的坐标读取等过程中引入的误差而产生的，并导致误差与不确定性从地形图上传播到影像上。
为了验证高分辨率影像定位的误差，本文通过使用手持GPS进行野外测点，用实测坐标与SPOT5（2.5m）遥感影像的同名点的空间坐标进行对比，确定两者的一致性，验证SPOT5（2.5m）遥感影像的空间定位。
同时通过两台GPS平行观测，对比同步观测机的数据，分析手持GPS的误差来源以及稳定性对定位精度的影响，并探讨手持GPS测点作为高分辨率影像空间定位的可能性。
关键词：高分辨率影像地面标志定位精度误差分析
0 引言
本文的遥感影像是采用法国SPOT5生成的2.5m分辨率的图像产品。
但遥感影像的获取会由于平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲而产生几何畸变，如像元大小与地面大小对应不准确，将给位置配准造成困难。
同时，进行几何校正和数据空间配准时，由于地形图的现势性弱，许多明显地物在地图上都没有显示，很难从地形图上选择符合精度的地面控制点，而且在几何校正的过程中，地面控制点的判读和选取，从1：1万地形图上选取地面控制点坐标的过程，以及使用PCI配准影像产生的误差都会将误差累积传播到最终结果，影响空间定位的精确度。
因此，本文希望通过GPS野外测量与遥感影像数据的误差计算来提高高分辨率影像定位精度。
1 高分辨率遥感影像的几何精纠正
几何精纠正的方法及原理
几何纠正包括粗纠正和精纠正两种，粗纠正根据有关参数进行纠正；经常用的是精纠正。
几何精纠正是将一幅含有几何畸变和比例尺差异的原始遥感影像，通过一种数学变换，生成一幅符合数字化地图实际的新的遥感影像。
几何精纠正的具体方法为: 先在每幅原始遥感影像上选取若干个控制点，再求出这些控制点在数字化地图上对应点的真实坐标，然后把这些已知坐标的控制点代入计算机的校正软件进行运算。
校正运算实际上包含着两个基本的运算过程: 一是将每个原始像素点的行列值换算成它在新生成的遥感影像中的坐标值，二是重新计算出每个原始像素点在新生成的遥感影像中的像元亮度值。
当所有的控制点被选好后，其校正运算的过
程由计算机校正软件自动完成。
而控制点的选取则需要人工干预，其选择的准确性与合理性将直接影响到校正的处理效果。
2 东圳水库SPOT5（2.5m）遥感影像图几何纠正过程
2.1 东圳库区概况莆田东圳水库地处闽东南滨海，位于莆田市城厢区常太镇木兰溪支流的延寿溪中游地带，库区流域范围包括了城厢区常太镇大部分，仙游的钟山，游洋两镇的一小部分，以及榜头镇的一小部分。
地势从西北向东南倾斜，地貌以低山为主，丘陵次之，山间盆地发育其中，库区森林覆盖率达80％以上。
2.2 数据源及处理
2.2.1 数据来源地形图数据：莆田市常太镇，游洋镇，钟山镇和榜头镇的地形图。
地形图标准：比例尺1：10000；54北京座标系3度分带高斯克吕格投影；56黄海高程系；5米等高距；74年版式。
一共有20张地形图。
影像图数据：东圳库区的SPOT5与TM影像融合后的影像图，共三个波段，其空间分辨率是2.5米。
2.2.2 数据处理由于利用扫描仪后的地形图存在扫描仪畸变和图纸变形，为确保整体的精度，把扫描后的文件利用Geoway软件的DRG模块进行纠正，纠正完毕后，在Mapinfo中配准地形图。
2.3 基于PCI的校正具体过程
2.3.1 参数选择：选择经纬度为影像较正单位：“Long/Latitude”，以及Pulkovo1942为基准面。
2.3.2 控制点选取：以配准好的1：1万地形图为基准，在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。
控制点选取有其要求，要求均匀分布在整个校正区域、特征要固定而明显、数量要足够。
控制点应是在原始影像中均匀分布并能正确识别和定位、在地形图上可精确定位的特征点、特征线(取其中点) 。
如固定的地形地物交叉点、河流拐弯处或交叉处、小岛、塔、桥梁、机场跑道、铁路、水坝和交叉路口等。
其具体数量应根据纠正方法的要求而定。
对于卫星影像的纠正,每景应在20-30个。
控制点不必选太多，要求均匀，在控制点分布较少的地方，误差较大。
同时可能地形图调给的时间与影像图的时间有差距，所以选取的点必要是固定点，即不可能发生变化的点。
控制点的选取很重要，控制点选择好坏，决定误差的大小，影像较正效果的好坏。
寻找控制点，在已经配准后的地形图中得到其坐标，确定后，在PCI的编缉窗口中输入控制点坐标。
在东圳水库整个流域范围内，一共选择了32个控制点（如图一），比较每个控制点的误差，把误差较大的控制点去掉，最终接受了20个点（如图二），控制点的分布在北面的山区选择控制的误差较大，基本上去除掉，这是受到在山区无明显、固定的地物，不容易选择控制点的影响。
在控制点的数最不少于多项式的系数个数情况下，适当增加GCP的个数，可以提高几何纠正的精度，因此，选取更多的控制点，可以达到更好的效果。
在本次操作中选择的多项式次数为二次，此时的控制点个数可以满足要求，并且其误差是最小的。
假如要研究遥感影像的校正公式，PCI软件提供了导出使用的多项式，以及通过校正得出的多项式的各个系数，同时可以在控制窗口观察控制点在X 和Y 方向上的偏移程度。
3.3.3 执行较正选取重采样的方法：在本次操作中选择最邻近法（Nearest），最后点击“Perform Registration”完成较正。
3.3.4 精度计算以“RMS”的大小来检验得到影象校正效果好坏。
“RMS Error”为误差，单位为像元。
影象的校正效果要达到没有或极小误差的难度比较大，通常情况下，都允许一定范围的校正误差，校正结果在误差范围内的校正影象都是可以使用的。
影象误差是原控制点的坐标与通过变换后坐标的差值。
各点的误差的计算公式如下所示：
RMS=[(Xi-xi)+(Yi-yi)]1/2
Xi，Yi是变换后控制点的坐标，xi，yi是变换前控制点的坐标。
窗口中的RMS Error是总体的误差值，即T是由所有控制点在X方向上的RMS和Y方向上的RMS决定的，如下：
T=（R2x+R2y）1/2
在 PCI 的控制窗口中读取的误差RMS Error是校正过后影像的误差，即所有控制点总体误差。
而在前面选取控制点地程中，控制点编缉窗口中可以读取Residual x,y，为每个控制点的在X、Y方向上的总体误差，Error则是单个控制点在X、Y方向上的误差。
在控制点编缉窗口中读取这次操作的误差为0.91，0.90；误差的范围在一个像元内，莆田影像的一个像元大小是2.5*2.5米。
这次操作的结果能够满足精度要求。
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。