在ERDAS LPS下由ASTER数据生成DEM和正射影像的方法步骤.doc

在ERDAS?LPS下由ASTER数据生成DEM和正射影像的方法步骤 ASTER是一个由1999年发射的EO-1卫星所携带土地调绘传感器。ASTER有14个光谱通道，所覆盖的波谱范围从可见光到热红外（从技术的角度上讲，ASTER包括三个子系统：可见光近红外，短波红外，热红外）。其中可见光近红外子系统是由推帚式扫描仪获取，包括绿色通道，红色通道和近红外通道，其在天底方向的空间分辨率为15米。另外在后视点方向有一个通道——近红外通道。因此，该传感器可以由天底方向的近红外通道（Band 3n） 和后视方向的近红外通道（Band 3b）产生DEM。有了DEM就可以对近红外波段的影像进行正射纠正了。而ASTER大部分数据可以通过INTERNET免费获取。 数据处理： 接下来的程序是假定读者对ERDAS IMAGINE ADVANTAGE 和LPS已经有了实际的工作经验。而要是读者想充分利用Stereo Analyst 和 IMAGINE Veirtual GIS的功能，有过Stereo Analyst 和 IMAGINE Veirtual GIS的使用经验也是必要的。 接下来所要解释和介绍的是数据的处理过程，并引导你用ASTER数据处理来生成自己所需要的数据产品。 1、 处理。 1.1 Level 1A ASTER 数据 你可以通过Internet从网站上/eosdata/terra/aster/data access.html免费下载HDF-EOS的数据格式。查询ASTER的有关信息：。 ASTER Level 1A 是原始数据，Level 1B是已经经过几何纠正过了，因此不能在LPS下使用。 1.2 3D 控制点（X，Y，Z） 理论上需要三个控制点就足够了，但是为了提高精度，为了检测中误差以及在最后执行空间三角测量的时候为了提高结果精度值的统计均值，每景影像经常选取10-30个控制点。 数据导入（把HDF格式转成IMG格式） Band 1 Band 2 Band 3n Band 3b 确定传感器的侧视角：侧视角可以从ASTER元数据中找到。 检查影像的bad line（没有影像信息的线条）：在ERDAS的Interpreter/Utilities下找到Replace Bad Line，用它来纠正影像中没有信息的线条。 每个波段按逆时针旋转90度：在ERDAS view 窗口中选择 Raster/Geometric Correction选择的几何模型为Affined（仿射变换）。 选择旋转是为了影像能在Stereo Analyst 中恰当地显示，如果不需在Stereo Analyst中显示，则不必进行旋转变化。 旋转影像的时候不要改变影像的维数（旋转90度，只是行列号交换了一下罢了）。为了确保上述，在重采样输出的时候请选择下列的参数： 当所有的影像都已经作了旋转后，打开每张影像的Image Info（ERDAS IMAGINE：Tools/Image Information），删除Map Model（Edit/Delete Map Model），这样影像就没有了参考影像，仍是原来的原始影像。因为Map Model会产生意想不到的负面影响，所以要把它删除。 2．执行空间三角测量，产生DEM和正射影像。 2.1 在LPS里建立一个新的block文件，选择的传感器的模型是“Generic Pushbroom”，导入Band 3n和Band 3b。 2.2 定义传感器参数（选择Frame Editor/Sensor） 2.3 定义像对的参数（选择Frame Editor /Frame Attributes） 2.4 计算金字塔层（选择Edit/Compute Pyramid Layers） 2.5 使用测量工具计算连接点。在每个重叠区域，人工测量两个连接点，以此作为初始值进行自动的连接点量测（选择Edit/Auto）。相关参数设定如下： 2.6 用点的测量工具测量地面控制点（GCPs）（选择Edit/Point Measurement）。在影像重叠区域（Stereo model）的角点上最少要选择4个控制点。然而另外如果有10到30个均匀分布的控制点会更好，这样就测量点的质量就得到了控制以便更易于检测错误的点。选控制点的时候应定位在交叉的十字路口，河口和湖边处。因为交叉路口易于识别而且此处在地图里边经常会提供高程值。 2.7 进行空间三角测量。为了能够得到好的测量结果，必须要保证点的量测没有错误。对于错误检测LPS提供了两个功能（选择Edit/Triangulation Properties）：Advanced Options：简单的粗误差检测（Simple Gross Error