遥感数字图像几何精校正

遥感数字图像处理
学院：资源与环境学院
专业：地理信息科学专业
学号： 201301218
姓名：杨力华
实验二遥感数字图像几何精校正
一实验目的
1掌握多项式（这次实验中所使用的是二次多项式）的几何纠正原理；
2 掌握对一幅没有地理坐标的Landset7的1波段的图像参考Landset7标准图像进行校正。

二实验仪器
1 计算机
2 ERDAS操作软件
三实验数据
未配准的p124r036_7t20010510_z49_nn10图像
已有WGS-1984的p124r036_7t20010510_z49_nn10图像
四实验原理
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会产生几何变形。

消除图像中的几何变形，包括像素坐标的变换和对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。

采用多项式进行几何纠正首先根据图像的成像方式确定影像坐标和地面坐标的数学模型，根据数学模型确定纠正方程；其次根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数、评定精度；最后对原始图像进行几何变换计算，像素亮度值重采样。

五实验步骤
数据准备工作：View1未纠正影像（无坐标系参考）和View2标准影像Landset7-1（WGS1984）
1 显示图像文件View1：打开ERDAS9.1，把未纠正的影像添加进文件中，
2启动校正模板。

（1）Viewer1菜单条：Raster→Geometric Correction→打开
Set Geometric Model对话框，选择多项式几何校正模型：Polynomial—OK
（2）同时打开Geo Correction Tools对话框和Polynomial Model Properties 对话框。

在Polynomial Model Properties对话框中定义多项式模型参数以及投影参数：定义多项式次方（Polynomial Order）:2次多项式；定义投影参数：（PROJECTION）。

（3）点击Apply→Close →并且打开GCP Tool Referense Setup 对话框，选择图像—图像纠正。

（4）把标准影像添加进来作为Viiew2,并且查看标准影像的坐标参考。

3采集地面控制点（Ground Control Point）
（1）启动控制点工具，进入控制点采点状态
（2）选择GDP：在GCP工具对话框中，点击Select GCP图表，进入GCP选择状态；在Viewer1中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入GCP。

在GCP工具对话框中，点击Create GCP图标，并在Viewer2中点击左键定点，GCP数据表将记录一个输入GCP，包括其编号、标识码、X坐标和Y坐标。

（3）在GCP对话框中，点击Select GCP图标，重新进入GCP选择状态。

将参考点的坐标（X、Y）显示在GCP数据表中。

（4）在GCP对话框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态，并将光标移回到Viewer1中，准备采集另一个输入控制点。

（5）共采取六对GDP即可。

4 采集地面检查点（Ground Check Point）
以上采集的GCP的类型均为控制点，用于控制计算，建立转换模型及多项式方程，。

我们在实验中需要采集是GDP检查点类型，以便检查我们的控制点是否有问题。

5 图像重采样（Resample the Image）：重采样过程就是依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程。

原图像中所有删格数据层都要进行重采样。

（1）在Geo-Correction Tools对话框中选择Image Resample 图标。

（2）在Image Resample对话框中，定义重采样参数，包括选择输出文件，重采样方法，定义输出图像范围，定义输出像元的大小以及缺省值等。

Nearest Neighbor
Cubic Convolution
Bilinear Interpolation
（3）这次实验由于是练习，所以三个方法都实验了一遍，最后通过和原始图像的重合程度看哪个效果最好。

（4）三种方法做完后退出校正模块并且保存。

注意：一定要把输出像元更改为30x30，否则分辨率会很低。

六实验结果分析
这次实验是几何精校正，最麻烦的就是选取地面控制点，要比较精准，否则会影响后面的精校正，而我们使用的是二次多项式，要选取6对控制点，所有找起来还是挺麻烦的。

另外有一个很大的问题没有注意到，进行重采样时输出时一定要更改Output Cells Size为30x30，因为我们的原始图像就是 30x30的，如果重采样的输出像元规格较大，分辨率会较低，导致校正精度比较低。

所以后来发现问题又重新把三种方法都做了一遍。

经过原始图像与校正后图像（No Stretch）无拉伸的比较发现：双线性插值：会损失图像中的一些边缘或线性信息，导致图像模糊，而三次卷积产生的图像比较平滑。