遥感图像几何纠正的原理与方法

第三章 遥感图像的几何纠正

教学目标

1、使学生了解引起遥感图像几何畸变的原因及其进行遥感图像几何纠正的必要性；

2、使学生掌握理解进行遥感几何纠正的原理与方法；

3、要求学生通过本章的学习可以熟练使用ENVI进行遥感数字图像的几何纠正；

教学内容：

1、几何纠正的概念 2、引起几何畸变的原因

3、遥感图像几何纠正的原理与方法

4、在ENVI中进行影像到影像的配准实践

一、遥感图像几何纠正的概念：

由于搭载传感器的平台(如飞机,卫星)的姿态,速度等的不稳定,以及地球曲率,空气折射等的影响,形成的图像常有畸变,几何纠正即消除遥感图像中所包含的几何畸变的过程。通常有两个叫法：

1、图像配准(Registration)：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像的校准，以使两幅图像中的同名像元配准。

2、图像校正(Rectification)：借助一组地面控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。

在应用之前，进行遥感图像几何纠正是很必要的。第一，对遥感原始图像进行几何变形纠正后，才能对图像信息进行各种分析，制作满足两侧和定位要求的各类地球资源及环境的遥感专题图；第二，当应用不同遥感方式、不同光谱范围以及不同成像时间的各种同一区域复合图像数据来进

大气校正说明文档

步骤一：辐射定标

本实验采用的是绝对辐射定标，直接建立遥感影像DN值与接收到的能量的

之间的关系。

建立关系所采用的公式是：L??gain*DN?offset?

?Lmin

其中，gainLmax??Lmin?fullDNrange?LmaxDN?Lmin?DN?min? ， offset?max? Lmaxλ和Lminλ通过参看遥感影像的头文件进行确定。fullDNrange取的是

255。

具体操作如下：

1） 打开遥感影像文件及其头文件

2） 根据头文件信息计算gain和offset的值

3） 在envi的Basic Tools中打开 Band Math像，将本步骤采用的公式

写入band math中，计算出L。

至此，就完成了遥感影像的辐射定标过程。

步骤二：未进行大气校正所得到的反射率

本步骤讲述如何从经过辐射定标的遥感影像直接生成地物的反射率的影像，制作该影像的目的是为了与后面经过大气校正后的影像进行对比。 本步骤所采用的公式是：???*L*d2/(ESUN*cos(?))

其中，L是由上步所算出来的，d指的是实际的日地距离，单位是天文距离，ESUN指的是太阳平均辐射强度，θ

遥感图像的几何校正（配准）

1.实验目的与任务： （1）了解几何校正的原理；

（2）学习使用ENVI软件进行几何校正； 2.实验设备与数据：

设备：遥感图像处理系统ENVI 数据：TM数据

3 几何校正的过程：

注意：几何校正一种是影像对影像，一种是影像对地图，下面介绍的是影像对影像的配准或几何校正。

1.打开参考影像（base）和待校正影像：分别打开，即在display#1,display#2中打开； 2．在主菜单上选择map->Registration->select GCPs：image to image

3 .出现窗口Image to Image Registration，分别在两边选中DISPLAY 1（左）,和DISPLAY 2（右）。 BASE图像指参考图像而warp则指待校正影像。 选择OK!

4. 现在就可以加点了：将两边的影像十字线焦点对准到自己认为是同一地物的地方，就可以选择ADD POINT添加点了。（PS：看不清出别忘记放大） 如果要放弃该点选择右下脚的delete last point，或者点show point弹出image to image gcp list窗口，从中选择你要删除的点，也可以进行其他很多操作，

课程名称: 遥感数字图像处理

一、单项选择题（15题，每题2分，共30分） 二、判断题 (5题，每题1分，共5分)

三、名词解释（2题，每题3分，共6分） 四、简答题（3题，每题8分，共24分）

五、综合题（2题，每题10分，共20分） 该题就是计算题！！ 六、论述题（共15分）

一、单项选择题：

1、下列不是遥感的优势的一项：( D ) A、周期性强、宏观性好

B、人为因素少，能客观地反映地表状况、信息量大 C、与传统资源调查方法相比工作效率高，费用成本低

D、技术含量高，可以精确的反映地表状况，完全可以代替地面上人手的调查。

2、关于遥感技术系统下列说法不正确的是：( D ) A、收集记录和传送遥感信息的装置是传感器

B、遥感平台包括从地面、航空到航天的各种搭载传感器的工具或平台。

C、遥感数据接收处理系统与遥感平台、传感器是决定遥感技术应用成败的三个主要技术因素。

D、分析解译系统不属于遥感技术系统的组成部分。

3、下面关于遥感的说法不正确的是：( D )

A、遥感是新兴的一门技术，它已经被广泛的应用于国民生产的各个领域。 B、人的视觉行为就是遥感的过程，人的眼睛是世界上最好的遥感器。 C、遥感探测

遥感图像处理与分析_2(图像校正)

研究生课程：遥感图像处理与分析——图像校正

遥感图像处理：图像校正

杨可明中国矿业大学(北京) 测绘与土地科学系2013-7-27

中国矿业大学(北京)测绘系：杨可明

遥感图像处理与分析_2(图像校正)

主要内容

研究生课程：遥感图像处理与分析——图像校正

数字图像的性质与特点 辐射校正 图像的几何畸变 几何校正的方法 几何校正的重采样、内插方法

中国矿业大学(北京)测绘系：杨可明

2013-7-27

遥感图像处理与分析_2(图像校正)

数字图像的性质与特点

研究生课程：遥感图像处理与分析——图像校正

什么是数字图像？– 模拟图像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的图 像 – 数字图像：而是以数字形式表示的遥感影像。包括把模 拟图像分割成同样形状的小单元，以各个小单元的平均 亮度值或中心部分的亮度值作为该单元的亮度值进行数 字化的图像。

把前一部分的空间离散化处理叫采样(sampling), 而后一部分的亮度值的离散化处理叫量化(quantization),以上两种过程结合起来叫图像的数字化(digitization)。

中国矿业大学(北京)测绘系：杨可明

2013-7-27

遥感图像处理与分析_2(图像校正)

太原理工大学毕业设计（论文）摘要

文 献 综 述

前 言

图像融合是信息融合的重要分支和研究热点。其目的是对多幅源图像的信息进行提取和综合，以获得对某一地区或目标更准确、更全面和更可靠的描述，从而实现对图像的进一步分析和理解，或目标的检测、识别与跟踪。20世纪90年代以来，图像融合技术的研究呈不断上升的趋势，应用领域也遍及遥感图像处理，可见光图像处理，红外图像处理，医学图像处理等。尤其是近几年来，多传感器图像融合技术已成为机器人，智能制造，智能交通，医疗诊断，遥感，保安，军事应用等领域的研究热点问题。

正 文

按信息表征层次的不同，多传感器遥感图像融合可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是指直接对获取的各幅遥感图像的像素点进行信息综合的过程，从而使图像分割、特征提取等工作在更准确的基础上进行，并获得更好的图像视觉效果。像素级融合直观、操作简单，应用也最广泛。目前比较常用的像素级融合方法主要有IHS变换法、小波变换法、主成分分析（PCA）法和Brovey变换法等。特征级融合是指对图像进行特征抽取后，将抽取的边沿、形状、轮廓、纹理等信息进行综合分析与

遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势

摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展 和应用推广模式 。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。

关键词：遥感图像、发展、分类、计算机

一、遥感技术的发展现状

遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面：

1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一

图像融合方案

第6组

1314100113李家旭

2015/9/27

一．技术流程图

QuickBird高分辨率影像 TM低分辨率影像 以QuickBird影像为基准进行几何校正 图像自动配准 图像融合 总结 图1 技术流程图

二．目的及内容

2.1 目的

对低分辨率TM影像和高分辨率Quickbirds影像进行融合。

2.2内容

⑴图像几何校正 ⑵图像自动配准 ⑶图像融合

三．图像几何校正

通过几何校正，使校正的RMS控制在0.5个像元值内。并且通过几何校正之后的两幅影像具有相同的地理参考。

四．图像自动配准

同一区域的图像，由于几何校正的误差，重叠区的相同地物不能重叠，这会对图像的融合造成影响。ENVI提供图像自动配准工具，能够自动产生匹配点，实现图像自动配准。

五．图像融合

图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样生成一幅高分辨率多光谱图像的遥感图像处理技术。使得处理后的图像既具有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。

图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。图像融合有多种方法，分别是HSV变换、Brovey变换、乘积运算（CN）、主成分（PC）变换、Gram-Sch

绪论和第一章 1图像的概念

是以不同形式和手段观测客观世界而获得的可以直接或间接作用于人眼，进而产生视觉的一种实体。

它是对客观对象的一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息 2图像分类

人眼的视觉特点 ：可见图像 不可见图像

图像的明暗程度和空间坐标的连续划分：数字图像(不可见) 模拟(光学)图像 (可见) 波段的数量 ：单波段图像 多波段图像 时间特性 ： 静态图像 动态图像 3图像的数学表达方法

常用的数学表征法有两种：确定性表示和统计性表示。 4遥感数字图像处理主要内容

图像增强、图像校正、信息提取。

1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。 图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。 图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。

2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。 注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素

遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势

摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展 和应用推广模式 。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。

关键词：遥感图像、发展、分类、计算机

一、遥感技术的发展现状

遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面：

1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一