遙感圖像幾何糾正

第三章遙感圖像的幾何糾正教學目標1、使學生了解引起遙感圖像幾何畸變的原因及其進行遙感圖像幾何糾正的必要性；2、使學生掌握理解進行遙感幾何糾正的原理與方法；3、要求學生通過本章的學習可以熟練使用ENVI進行遙感數(shù)字圖像的幾何糾正；教學內容：1、幾何糾正的概念2、引起幾何畸變的原因3、遙感圖像幾何糾正的原理與方法4、在ENVI中進行影像到影像的配準實踐一、遙感圖像幾何糾正的概念：由于搭載傳感器的平臺(如飛機,衛(wèi)星)的姿態(tài),速度等的不穩(wěn)定,以及地球曲率,空氣折射等的影響,形成的圖像常有畸變,幾何糾正即消除遙感圖像中所包含的幾何畸變的過程。通常有兩個叫法：1、圖像配準(Registration)：同一區(qū)域里一幅圖像（基準圖像）對另一幅圖像的校準，以使兩幅圖像中的同名像元配準。2、圖像校正(Rectification)：組地面控制點，的校正。對一幅圖像進行地理坐標在應用之前，進行遙感圖像幾何糾正變形糾正后，才能信息進行各種分析，制作滿足兩側和定位要求的各類地球資源及環(huán)境的遙感專題圖；第二，當應方式、不同光譜范圍以及不同成像時間的各種同一區(qū)域復合圖像數(shù)據來進行計算機自動分類、地物特征的變化監(jiān)測或其他應用處理時，必須進行圖像間的幾何配準，保證各不同圖像間的幾何一致性；第三，利用遙感圖像進行地形圖測圖或更新對遙感圖像的幾何是很必要的。第一，對遙感原始圖像進行幾何對圖像用不同遙感糾正提出了更嚴格的要求。幾何糾正的類型：1）把畸變圖像往地形圖上配2）把畸變圖像往底圖上配3）把畸變圖圖像相互之間配二、引起遙感圖像幾何畸變的原因1、遙感平臺位置和運動狀態(tài)變化引起的畸變無論是飛機還是衛(wèi)星，運動過程中都會由于種種原因產生飛行姿勢的變化（如：航高、航速、仰俯、翻滾、偏航等）從而引起圖像變形；2、地形起伏引起的幾何畸變當?shù)匦未嬖谄鸱鼤r，會產生局部像點的位移，使原本應是地面點的信號被同一位置上某一高點的信號所代替。由于高差的原因，實際像點距像幅中

心的距離相對于理想像點距像幅中心的距離移動了一點。3、地球表面曲率引起的幾何畸變地球是橢球體，因此其表面是曲面，這一曲面的影響主要體現(xiàn)在兩個方面，一是像點位置的移動，二是像點對應于地面寬度不等。當掃描角較大時，影響尤為突出，造成邊緣景物在圖像顯示時被壓縮。4、大氣折射引起的幾何畸變大氣對電磁輻射的傳播產生折射。由于大氣的密度分布從下向上越來越小，折射率不斷變化，因此折射后的輻射傳播不再是直線而是一條曲線，從而導致傳感器接收的像點發(fā)生位移。5、地球自轉引起的幾何畸變衛(wèi)星前進過程中，傳感器對地面掃描獲取影像時，地球自轉影響較大，會產生影像偏離。因為多數(shù)衛(wèi)星在軌道運行的降段接收圖像，即衛(wèi)星自北向南運動，這時地球自西向東自轉。相對運動的結果，使衛(wèi)星的星下位置逐漸產生偏離。三、遙感圖像幾何糾正的原理與方法通常，遙感圖像接收部門在收到圖像時，會根據衛(wèi)星軌道方程將衛(wèi)星的位置、姿態(tài)、軌道、及掃描特征作為時間的函數(shù)加以計算，以獲得傳感器的位置和姿態(tài)，并在此基礎上進行幾何粗糾正。當用戶拿到圖像時，進行的幾何糾正是精糾正，即根據已知地面控制點坐標和圖像中的對正的地理參考之間的關系，并利用該關系式對整幅影像遙感圖像幾何糾正的過程：應像元坐標建立含有畸變影像和要糾進行幾何糾正。輸入原始數(shù)字圖建立糾正變換函確定輸出影像像輸元幾何位元的糾灰度重采樣出準備工作正數(shù)像置變字影范圍像數(shù)換像如上圖示，在精糾正的時候最重要的重采樣。一）像元幾何位置變換找到一種數(shù)學關系，建立變換前圖像坐標（x，y）與變換后圖像坐標（u，v）的關系，通過每一個變換后圖像像元的中心位置計算出變換前對應的像元坐標點，通常，整數(shù)uv的像元點在原圖像坐標系中一般不在整數(shù)點上，即不在原圖元的中心。得到變換關系后，對建立幾何變換關系的方法：多項式法。通常，圖像的幾何變形可以看作是擠兩個過程是：像元幾何位置變換和灰度像像圖像逐行逐點進行計算在原始圖像中的位置。壓、扭曲、縮放、偏移以及更高次基本變形的綜合作用的結果。這些變形均可用多項式模型來概括。1）一次多項式Xw=a0+a1*Xb+a2*YbYw=b0+b1*Xb+b2*Yb2）二次多項式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb^2+a3*Yb^2+a5*Xb*YbYw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb^2+b3*Yb^2+b5*Xb*Yb3）三次多項式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb^2+a3*Yb^2+a5*Xb*Yb+a6*Xb^3+a7*Yb^3+a8*Xb^2*Yb+a9*Xb*Yb^2Yw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb^2+b3*Yb^2+b5*Xb*Yb+b6*Xb^3+b7*Yb^3+b8*Xb^2*Yb+b9*Xb*Yb^21）最近鄰法：將最近像元的亮度值直接賦給計算后的像元。(k,l(x,y)2）雙線性內插法：g(i,j)g(i,y)g(i,j+lg(x,y)g(i+1,j)g(i+1,g(i+1,j+l像元（x，y）的亮度g（x，y）可以跟據其周圍的四個像元（i，j）(i,j+1),(i+1,j),(i+1,j+1)求出.3)三次卷積內插法：(i-1,j-1)(i-1,j+2)(x,j-1)(x,j+2)(x,y)(i+2,j+2)(i+2,j-1)像元（x，y）的灰度可以根據其周圍9個像元的灰度求出。這三種方法中，最近臨法不引入新的像元值，適合分類前使用，有利于區(qū)分植被類型，確定湖泊渾濁程度，溫度等，而且計算簡單，速度快，缺點是最大可產生半個像元的位置偏移，改變了像元值的幾何連續(xù)性原圖中某些線狀特征；雙線性內插法使用鄰近4個點的像元值，按照其據內插點的距離賦予不同的權重,進行線性內插，優(yōu)點是圖像平滑，無臺階現(xiàn)象；線狀特征的塊狀化現(xiàn)象減少；空間位置精度更高，缺點是像元被平均，有低頻卷積濾波效果，破壞了原來的像元值,在波譜識別分類分析中，會引起一些問題，邊緣被平滑，不利于邊緣檢測。三次卷內積插法使用內插點周圍的16個像元值，用三次卷積函數(shù)進行內插，優(yōu)點是高頻信息損失少，可將噪聲平滑,對邊緣有所增強,具有均衡化和清晰化的效果，缺點是破壞了原來的像元值,計算量大。三、在ENVI中進行影像到影像的配準實踐1、選取控制點:在幾何校正中，GCP點的選擇是最重要，也是工作量最大的，對于一個精確的校正必須使用精確的地面控制點，圖像中所有其它點的校正坐標均由地面控制點外推所數(shù)量越多，校正的可靠性越高。選的點在圖像上要容易辨認，地面上最好可以實測，具有較固定的特得。被定位的地面控制點必須散布在整幅圖像上，GCP點分布越均勻，我們所征,不會隨時間的變化而變化(例如城市的十字路口).另外在沒有經過地形糾正的圖像上選取控制點時,應在同一地形高度上進行(即要先消除地形的影響,可以用正射糾正).同時也可以有選擇的去除一些效果不好的控制點，以達到最佳效果.RMS（均方根）誤差是在用轉換矩陣對一個GCP作轉換時，所期望輸出的坐標與實際輸出的坐標之間的偏差個控制點幾何糾正的精度.RMS誤差。估算坐標和原坐標之間的差值大小代表了其每xi和yi是輸入的原坐標；xr和y是逆變換后的坐標。r通過計算每個控制點的RMS,即可檢查有較大誤差的累積的總體均方根誤差RMS誤差以坐標系統(tǒng)的距離來表示。如果原坐標是數(shù)據文件坐標，那么RMS誤差是用像元數(shù)的距離.例如，RMS誤差參考像元與逆轉換像元之間的距離是1個像元。如果圖像的某一特殊區(qū)域只有一個GCP，那么剔除它可能導致更大的),必要時選取新的.控制點或調整舊的控制點;改變坐標變換函數(shù)式重新計算多項式的系數(shù);重新計算RMS誤差。內插方法的選擇除了考慮圖像的顯示要求及計算量外，在做分類時還要考慮內插結果對分類的影響,特別是當紋理信息為分類的主要信息時。研究表明，最近鄰采樣紋理信息。因此，當紋理信息為分類主要信息時，不宜選用將嚴重改變原圖像的最近鄰采樣。雙線性內插及三次卷積內插將減少圖像異質性，增加圖像同質性，其中，雙線性內插方法使這種變化更為明顯。這幾種方法在ENVI中均是可以選擇選擇MAP>registration>selectGCPS:imagetoimage(因為兩幅均為影像,如果一幅是圖像另一幅是地圖,則選擇imagetomap)選好一個點后就用addpoint,當然不好的點還可以刪掉,