遥感影像处理实习2.docVIP

实习序号及题目 实习2——影像几何精纠正 实习人姓名 任课教师姓名 实习地点 榆中校区实验楼 A109 实习日期时间 2012年11月7日 实习目的 1、深入理解影像几何精纠正的原理。 2、学会使用影像对影像的几何精纠正方法和具体操作步骤。 实习内容 1、以具有地理参考的全色波段影像为基础，对没有地理坐标的多光谱影像进行几何校正； 2、以从图像到图像的方式进行，控制点的选取要符合要求：20个，并均匀分布在图幅的各个方向上。要求单点定位误差不得超过0.5个像元大小（RMS error ≤0.5）； 3、记录并分析GCP表中的数据，给出精度评价结果，并在ZOOM窗口中进行卷帘操作，检验纠正的效果； 基本原理 几何纠正概念：影像的几何校正（geometric correction）是指利用地面控制点与几何校正数学模型从影像中消除几何畸变，进而建立影像坐标与对应地物之间空间位置关系，从而使其符合地图投影与坐标系定义的操作； 几何畸变产生原因：传感器成像几何形态带来的变形、传感器外方位元素变化的影响，地形起伏的影响，地球曲率的影响，大气折射的影响，地球自转的影响； 基本方法： 非系统性校正： （1）、从影像到影像的配准：同名点的匹配；从纠正好的影像中导入影像坐标与投影信息。存在问题：参考影像的位置误差势必影响到纠正后影像的误差； （2）、从影像到地图的纠正：准备数字化基础地图并赋予地理空间直角坐标系，明确地图的投影和坐标系的参数。特点：精度高，适用于多时相遥感数据的变化检测分析；本次操作选用此方法。 系统性校正： （1）、中心投影构像原理：纯中心投影传感器构像原理和方程；多中心投影传感器构像原理和方程； （2）、雷达影像构像方程：侧视雷达影像（SLAR）；合成孔径雷达（SAR）； 利用多项式进行影像几何精纠正的基本原理： 基本原理：假设遥感影像的几何畸变是挤压、扭曲、缩放、偏移以及更高次的基本变形的综合作用的结果，可以利用一阶、二阶或者高阶二元多项式加以模拟。 实现过程：利用地面控制点数据对遥感影像的几何畸变进行数学拟合，采用最小二乘法解算出二元多项式的各个系数。从而建立原始影像空间与真实地理坐标空间之间的数学映射关系，并据此多项式完成影像的几何精纠正。 双线性内插法（BL，Bi-Linear）：使用内插点周围的4个观测点的像元值，对所求的像元值进行线性内插；该方法改变了原影像的数据值，加上灰度值取整运算的结果，使整个数据得到平滑，有消除最大、最小值的作用。 控制点选取规则： （1）、控制点的空间应尽量做到在影像工作区范围内尽量做到均匀分布； （2）、在影像上清晰可辨的地物特征标志点，如道路交叉点、河流汇合口，田间地块的转折点； （3）、地面控制点对应地物要相对稳定，不能随时间、季节而发生变化，以保证当两幅不同时相或相邻的影像做地图几何精纠正时，均可以被正确定位； （4）、在大多为山区的影像上选取控制点时，应尽量选择同高程的控制点（通常是在平原、低地地区），不要从山地顶部选取控制点； （5）进行最后的插值和重采样前对所有GCP进行筛选，剔除其中误差较大的点 单点定位精度一般应小于0.5个像元大小，至少不能超过一个像元。 数据准备 已经纠正的SPOT 4空间分辨率10米的全色波段影像：bldr-sp.img（1994年）； 待纠正的Landsat 5 TM 30米分辨率多光谱影像：bldr-tm.img（2009年）； 操作方法及过程 在两个视窗中分别打开bldr-sp.img（gray scale）和bldr-tm.img（RGB color，采用432波段组合）； 几何精纠正操作工具。 Map→registration→selectGCPs：inage to image 选择控制点，通过影像纠正影像， （Image to map 代表的是通过地图来纠正影像） 基础影像为display#2即bldr-sp.img，被纠正影像为display#1即bldr-tm.img 注意：不要选择错误，将两者颠倒。 几何精纠正操作中各个视窗的功能基本介绍： Base XY：基础影像控制点坐标；warp XY：待纠正影像控制点坐标 Add point：添加控制点；number…：选择控制点数量； RMS error：选取控制点的总体精度；predict：预测控制点大体位置 Degree：多项式阶数；Show list：打开控制点列表 横轴依次为：基础影像XY坐标、待纠正影像XY坐标、预测的待纠正影像XY坐标，XY坐标的误差，每个点的精度； 纵坐标：每一个控制点； 操作： goto：跳到某一控制点，on/off：控制点是否参与运算，delete：删除控制点 update：