数字图像处理 遥感图象的几何校正课件.ppt

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1、第五章遥感图像的几何校正GeometricCorrection地理编码地面控制点坐标变换重采样方法几何校正5.1什么是几何校正?5.2什么时候需要校正?5.3几何校正算法5.4几何校正的步骤几何校正(Rectification)是用几何多项式将数据从一个栅格系统转换到另一个栅格系统的过程,新的栅格像元与原有栅格像元将不一致,这样就必须重采样,即根据原像元数值计算出新的像元数值。5.1几何校正应用中需要进行像元对像元比较时;开发GIS数据库;根据地图坐标识别训练样本以进行分类工作;创建精确比例尺影像图;与矢量数据(如A

2、rc/info)复合;比较不同比例尺的影像;进行精确的距离和面积测量;镶嵌影像;完成需要精确地理位置的其它分析。5.2什么时候需要校正?Georeferencingreferstotheprocessofassigningmapcoordinatestoimagedata.也称地理参照(Georeferencing),是将影像中的像元进行地理配准或编码的过程。地理编码数据是指校正到特定地图投影并具一定像元尺寸的影像数据。Georeferencing地理编码配准(Registration)Registrationist

3、heprocessofmakinganimageconformtoanotherimage.Amapcoordinatesystemisnotnecessarilyinvolved.通常一个地区的影像可能有多个来源,为了能按像元进行比较,这些影像在空间上必须彼此保持一致(conform)。配准可以将这些各不相同(disparate)的影像转换到统一的坐标系统中。需要注意的是,配准不同于校正,它是使一幅影像适应另一幅影像的过程,因此并不一定需要坐标系统。是校正的一种形式,如果研究区有DEM,则可用于地形改正显示,这对平

4、坦地区是不需要的,但对山区(或航片中的建筑物)而言,正射校正可以保障其投影位置的准确性。正射校正Ortho-rectification5.3几何校正算法5.3.1线性变换5.3.2非线性变换坐标关系数字图象几何纠正:通过计算机对离散结构的数字图像中的每一个像元逐个进行纠正处理的方法。基本原理:利用图像坐标和地面坐标(另一图像坐标、地图坐标等)之间的数学关系,即输入图像和输出图像间的坐标转换关系实现。坐标关系(续)其中,(xp,yp)(XP,YP)分别是任意一个像元在原始图像和纠正后图像中的坐标。纠正方法:从原始图像,

5、依次对每个像元根据变换函数F(),求得它在新图像中的位置。并将灰度值付给新图像的对应位置上。坐标关系(续)转换矩阵系数:a1a2a3b1b2b3xi、yi——源坐标(input)x0、y0——校正坐标(output)线性变换(LinearTransformations)线性变换非线性变换(NonlinearTransformations)最小二乘法5.3校正步骤RectificationStep选择地面控制点(LocateGCPs)GCP-GroundControlPoints计算转换矩阵Computeandtest

6、atransformationMatrix重采样Resampling创建输出影像Createanoutputimagefilewiththenewcoordinateinformationintheheader.Thepixelsmustberesampledtoconformtothenewgrid.GCP是影像中几个已知输出地图坐标的像素点,GCP包含两组坐标数据:源坐标——待校正影像中的坐标参考坐标——源影像与之配准的地图或影像中的坐标图像中所有其它点的校正坐标均由地面控制点外推所得。GCP点分布越均匀,数量越

7、多,校正的可靠性越高。地面控制点——GCP表征空间位置的可靠性,道路交叉点,标志物,水域的边界,山顶,小岛中心,机场等。同名控制点要在图像上均匀分布;清楚辨认;数量应当超过多项式系数的个数((n+1)*(n+2)/2)。当控制点的个数超过多项式的系数个数时,采用最小2乘法进行系数的确定,使得到的系数最佳。控制点的选择原则一阶变换可以用一个平面的方程式来表示,至少需要3个GCP。与此相似,二阶变换的方程式是抛物面的方程。确定一个抛物面需要6个点,所以二阶变换至少需要6个GCP。GCPmin=(t+1)(t+2)/2(t

8、为多项方程的阶数)最小控制点数l所选的点在图像上要容易辨认,地面可以实测,具有较固定的特征;要便于实行和可重复操作。l低精度图像应与高精度图像配准(在高精度图像上选GCP)。l影像分辨率与相应比例尺的地形图配准。AVHRR,1:250,000地形图LandsatTM,1:50,000地形图SPOT,1:25,000地形图Iknos,1:1000

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