几何校正Word下载.docx

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这是就可以利用卫星传感器自带的定位文件进行几何校正，其校正的精度主要受定位文件的影响。

选择主菜单→Map→Georeference传感器名称，启动这种校正方法。

（2）ImagetoImage几何校正

以一幅已经经过几何校正过的的遥感影像为基准影像，在需要校正的影像和基准影像上选取相同的地物点，使相同的地物出现在校正后的图像上相同的位置处。

这是大多数几何校正所采用的方法。

选择主菜单→Map→Registration→SelectGCPs：

ImagetoImage，启动这种校正方法。

（3）ImagetoMap几何校正

通过地面控制点对遥感影像的进行几何校正，控制点可以从键盘输入，矢量文件中获取或栅格文件中获取，如地图的校正。

ImagetoMap，启动这种校正方法。

（4）ImagetoImage自动图像配准

根据像元灰度值或者地物特征自动寻找两幅图像的同名点，完成图像的几何校正。

如，当同一地区的两幅影像由于各自的校正误差的影响，使得图上的相同地物的不重叠时，可以使用此方法进行调整。

选择主菜单→Map→Registration→AutomaticRegistrations：

2.3控制点选择方式

ENVI提供以下控制点的选择方式

（1）从栅格图像中选择

如果有同一地区的已校正的图像，地形图等栅格数据，可以从中选择控制点，对应的控制点选择模式为ImagetoImage。

（2）从矢量数据中选择

如果有同一地区的已校正的矢量数据，可以从中选择控制点，对应的控制点选择模式为ImagetoMap。

（3）从文本文件中导入

如果有GPS测量数据，或者其它途径获得控制点坐标，可以导入到图像中，对应的控制点选择模式为ImagetoMap。

（4）键盘输入

如果只有控制点目标的坐标信息，则只好通过键盘输入坐标数据并在图像上找到对应点，对应的控制点选择模式为ImagetoMap。

2.4几何校正原理

图像的几何校正：

通过计算机对图像每个像元逐个地进行校正。

其包括两项任务：

一是像元坐标变换，二是像元灰度值重新计算（重采样））。

如图1

图1几何校正原理

（1）坐标变换的两种方案

像元坐标变换：

确定原始图像和校正后的图像之间的坐标变换关系。

如图2

（a）直接法：

从原始图像阵列出发，依次对其中每个像元分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标。

公式为：

（b）间接法：

从空白（纠正后）图像阵列出发，依次计算空白图像每个像元在原始图像中的位置，然后把该点的灰度值计算后填充该空白像元。

其公式为：

图2直接法与间接法

其中：

常用多项式来构建坐标变换的关系式，（二元）多项式可采用一次（阶）、二次、三次、…n次。

（x,y）：

某像元的原始图像坐标；

（X,Y）：

纠正后同名点的地图坐标；

ai,bi：

多项式的系数（i=0,1,2…）。

（2）数字图像灰度值的重采样

重新定位后的像元在图像中的分布是不均匀的，即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。

因此，需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，在对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。

ENVI中的内插方法有：

（a）最近邻法

取与所计算点（x，y）周围相邻的四个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离近，就取那个点的亮度值作为（x，y）点的亮度值。

该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值，简单、处理速度快。

但这种方法会可能产生像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。

（b）双线性内插法

取（x，y）点周围的4个邻点，在y方向内插两次，再在x方向内插一次，得到（x，y）点的亮度值f（x，y）。

双线内插法比最近邻法虽然计算量会增加，但精度会提高且对亮度不连续现象或线状地物特征的块状化现象有明显的改善。

（c）三次卷积内插法

取与计算点（x，y）周围16个点，先在一个方向内插，再根据计算结果在另一方向上内插，得到一个连续内插函数。

这种方法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，但会破坏原来的像元值，且计算量大。

总的来说，最邻近法有利于保持原始图像中的灰阶，但对图像的几何结构会有破坏后两种方法虽然是对像元值的近似，但会在很大程度上保留了原图像的几何结构，如道路网、水系、地物边界。

3.结果

3.1ImagetoIamge几何校正

以具有地理参考的SPOT10米全色波段为基准影像（bldr_sp.img），对LandsatTM图像（bldr_tm.img）进行几何校正，其具体校正过程如下：

3.1.1打开并显示文件

选择主菜单→ImageFile，将SPOT影像（bldr_sp.img）和TM影像（bldr_tm.img）文件打开，分别在Display中显示。

如图3

图3TM影像与SPOT影像

3.1.2启动几何校正模块

（1）选择主菜单→Map→Registration→SelectGCPs：

ImagetoImage，打开几何校正。

（2）选择显示SPOT影像的Display为基准影像（BaseImage），显示TM影像的Display为待校正图像（WarpImage），点击OK，进入采集地面控制点。

如图4

图4控制点采集

3.1.3采集地面控制点

（1）在两个Display窗口中移动方框的位置，寻找明显的地物作为地面控制点（GCP）。

在Zoom窗口中打开十字光标并分别定位到同名地物点上。

如图5

图5定位同名地物

（2）在GroundControlPointsSelection窗口中，单击AddPoint按钮，记录当前找到的地物同名点。

如图6

图6添加控制点坐标

（3）用同样的方法寻找其它的同名地物点，如果GroundControlPointsSelection窗口中的Degree设为1，则选择的控制点数量达到3个时，可以使用该窗口中的Predict功能，这时在基准图像上定位一个特征点，单击Predict按钮，校正图像窗口上会自动预测相应的区域，适当调整一下位置，单击AddPoint按钮，记录同名地物点。

控制点的数量越多预测点的精度越准确。

（4）当控制点达到一定数量时，选择GroundControlPointsSelection中的Options→AutoPredict，打开自动预测功能，这时点击基准影像上的特征点，校正影像上会自动预测对应的点。

在选择控制点时，数量要适当且要分布均匀。

如图7

图7控制点分布

（5）在GroundControlPointsSelection上，点击ShowList按钮，打开所有控制点的列表，如图8

图8控制点列表

（5）在ImagetoImageGCPList上的Option→OrderPointbyError，按RMS值由高到低排列，对RMS值较高的点，可以直接删除或者重新定位到正确的位置，然后点击ImagetoImageGCPList上Updae按钮进行微调。

根据实际的需要来控制RMS值的最大值。

（6）在GroundControlPointsSelection上，GCPstoASCII，保存控制点。

3.1.4校正输出参数设置

在ENVI中有两种校正输出方式：

WarpFile和WarpImageMap

WarpFile

（1）在GroundControlPointsSelection上，Option→WarpFile，选择校正影像（TM数据）。

（2）在校正参数对话框中，校正方法选择多项式（polynomial），多项式次数（degree）为2次，重采样选择Bilinear，背景值为0。

OutputImageExtent：

默认是根据基准图像的大小计算，也可以进行调整，然后选择输出路径和文件名。

如图9

图9校正参数及路径选择

WarpImageMap

（1）在GroundControlPointsSelection上，Option→WarpImageMap，选择校正影像（TM数据）。

（2）在校正参数对话框中，默认的投影参数和像元大小都与基准影像一致；

这时输出像元的大小为30米；

校正方法选多项式（2次）；

重采样选Bilinear，背景值为0；

输出影像范围默认根据基准影像的大小计算，也可以适当调整。

选择输出路径和文件名，输出校正影像。

如图10

图10投影机参数设置

这两种方式的区别在于后者可以选择输出影像像元的大小。

3.1.5检验校正结果

校正结果检验的基本方法是：

在Display窗口中分别显示校正后的影像和基准影像，通过视窗链接（LinkDisplay）或者地理链接（GeographicLink）进行关联显示来检验配准的效果。

在视窗链接（LinkDisplay）方法中设置一个透明度进行动态叠加显示，用中键画一个矩形框，点击左键移动该矩形框，可以实现卷帘检验的效果。

从下图可以看出：

校正前后线状地物基本重合。

如图11

图11校正结果验证

3.2ImagetoMap几何校正

ImagetoMap几何校正与ImagetoIamge几何校正基本类似，但控制点选择方式更加灵活，可从不同途径搜集或者直接从图像上读取然后键盘输入。

3.2.1打开影像

选择主菜单→ImageFile，打开TM影像（bldr_tm.img）并显示在Display窗口中。

如图12

图12TM影像

3.2.2启动校正模块

ImagetoMap，打开几何校正，选择需校正图像的显示窗口，弹出校正参数设置对话框（ImagetoMapRegistration）。

（2）在ImagetoMapRegistration对话框中，设置校正图像的投影参数和像元大小。

如图13

图13ImagetoMapRegistration对话框

3.2.3采集地面控制点

地面控制点的可以通过以下几种方式进行采集（也可以结合使用）：

（1）键盘输入

在显示窗口中，移动方框选择明显它特征地物，在Zoom窗口中十字光标定位到特征地物上（可以利用键盘上的↑↓←→进行微调）。

在GroundControlPointsSelection对话框中输入该点的坐标（x，y），用同样的方法输入其它明显的特征地物点。

如图14

图14GroundControlPointsSelection对话框

（2）从栅格文件中采集

打开栅格文件，在Display中显示，在栅格图像上和校正的图像上寻找同名地物点并定位，②在栅格定位点出右击打开快捷键，选择PixelLocator，在PixelLocator对话框中点击Export按钮，则该坐标会自动加载到GroundControlPointsSelection对话框中对应坐标项。

如图15

重复上述步骤采集其它同名地物点。

图15从栅格数据获取控制点坐标

（3）从矢量数据中采集

在主菜单→OpenVectorFile，在文件选择对话框中，文件类型选择USGSDLG（*.ddf,*.dlg），选择矢量数据，因不是ENVI的标准矢量类型，ENVI会自动转换成其标准类型，投影参数按默认类型设置。

加载显示矢量数据，寻找明显的地物的特征点作为地面控制点，找到后，单击右键选择ExportMapLocation，会自动加载该点的坐标到GroundControlPointsSelection对话框中对应坐标项。

如图16

重复以上操作，选择其它的同名地物点作为控制点。

图16从栅格数据获取控制点坐标

在GroundControlPointsSelection对话框中，点击按钮ShowList查看以上方式选择的控制点误差的大小。

如需要可以在该对话框的File菜单中保存控制点。

3.2.4校正输出参数设置

在GroundControlPointsSelection上，Option→WarpFile，选择校正影像（TM数据）。

参数设置与ImagetoIamge几何校正方法中的校正输出参数设置的“WarpImageMap”方式类似。

如图17

图17校正参数设置

3.2.5校正结果比较

校正好的TM影像与基准的SPOT影像分别在两个窗口中显示，通过地理联接随机选择一个特征地物，查看校正结果。

如图18

图18ImagetoMap校正结果

3.3具有已知几何信息的图像校正

具有已知几何信息的图像校正方法是利用输入的几何文件生成一个地理位置查找表文件（GeographicLookupTable，GLT），从该文件中可以了解到初始像元在输出结果中实际的地理位置。

地理位置查找表文件是一个二维图像文件，文件中包含两个波段分别表示地理校正图像的行和列，文件对应的灰度值表示原始图像各像元对应的地理坐标信息，用符号整形存储，它的符号说明输出像元是对应真实的输入像元还是由邻近像元生成的填充像元。

符号为正说明使用了输入像元的真实位置；

符号为负说明使用了邻近像元的位置值；

0值说明周围7个像元内没有邻近像元位置值。

图像矫正的步骤如下：

3.3.1打开文件

主菜单→ImageFile，打开cup99hy_true.img影像和cup99hy_geo_igm文件，这两个文件被加载到波段列表中。

如图19

图19影像显示及波段列表

3.3.2生成GLT文件

（1）主菜单→Map→GeoreferencefrominputGeometry→BuildGLT

（2）在IputXGeometryBand对话框中，选择IGMIputXMap作为X波段，选择IGMIputYMap作为Y波段

（3）在GeometryProjectionInformation对话框中设置输出图像的投影参数。

如图20

图20GeometryProjectionInformation对话框

（4）在BuildGeometryLookup对话框中，选择默认输出像元大小，填写输出路径和文件名。

图21

图21BuildGeometryLookup对话框

3.3.3利用GLT文件几何校正图像

（1）主菜单→Map→GeoreferencefrominputGeometry→GeometryfromGLT

（2）在IputGeometryLookupFile对话框中选择cup99hy_geo_glt文件和在IputDataFile对话框中选择待校正影像cup99hy_true.img。

如图22、图23

图22IputGeometryLookupFile对话框

图23IputDataFile对话框

（3）在GeoreferencefromGLTParameters对话框中填写背景值和输出路径。

如图24

图24GeoreferencefromGLTParameters对话框

3.3.4查看结果

主菜单→Spectral→SPSRETools→GoogleEarthBridge，将校正的结果叠加到GoogleEarth，可以看到校正结果基本和GoogleEarth基本重合。

如图25

图25基于GLT文件的校正结果

3.4具有已知几何信息的图像校正（补充案例）

待校正的数据是:

2010年11月的太阳辐射数据（W/m2）（solar_flux），在ENVI中打开并显示，如图26

图26太阳辐射数据

（1）经纬度信息读取与显示

数据每个像元的地理坐标有readme.txt文件中的说明可以计算出，如下：

数据维数及地理坐标说明：

Thecurrentsettingsforthegridsare

grid:

/X（degree_east）periodic（0.0）to（1.875W）by1.875N=192pts:

grid

/Y（degree_north）ordered[（88.54196N）（86.65315N）（84.75323N）...（88.54196S）]N=94pts:

/T（monthssince1960-01-01）ordered（Jan1949）to（Nov2010）by1.N=743pts:

Gaussiangridwith192longitudeequallyspacedand94latitudeunequallyspacedgridpoints

由文件说明可知：

经度的间隔周期是1.875°

，从东经0°

开始取192个点，经度超过180°

的要减去360°

转化为西经的度数。

纬度的数据可以从已知的latitude.txt文件中获取，有94个数据。

为此，可以在IDL中对经度和纬度数据分别生成一个192samples，94lines的数据，数据中每一位置的数值代表太阳辐射数据相应位置像元的经度或纬度信息，生成经度和纬度数据的程序如下：

Procalculate_lon_lat

;

根据每个像元的地理坐标建立IGM文件

x=findgen（192）*1.875

x[97:

*]=x[97:

*]-360.0

temp=make_array（94,value=1.0）

lon=temp##x

'

F:

\chapter10\longitude'

openw,lun1,

writeu,lun1,lon

free_lun,lun1

y=ddread（'

\chapter10\data\solar\latitude.txt'

）

y=reform（y）

temp=make_array（192,value=1.0）

lat=y##temp

openw,lun2,'

\chapter10\latitude'

/get_lun

writeu,lun2,lat

free_lun,lun2

End

生成的结果在ENVI中打开，填写头文件信息，注意数据类型选择Floatingpoint，如图27

图27头文件信息设置

打开后的纬度信息图像，如图28

图28纬度信息图像显示

同样的方法打开，经度信息图像，如图29

图29经度信息图像显示

（2）在ENVI中，通过主菜单→→ENVIStandard，把经纬度文件叠加成一个文件输出，如图30

图30构建叠加文件

（3）主菜单→Map→GeoreferencefrominputGeometry→GeoreferencefromIGM

选择校正文件（Solar_flux），XGeometryBand和YGeometryBand，如图31、图32、图33

图31选择待校正文件

图32选择XGeometryBand

图33选择YGeometryBand

（4）分别为经纬度信息数据和校正输出数据，选择投影，使用WGS_84坐标系的大地坐标表示。

如图34

图34坐标系及输出选项设置

（5）把校正的结果叠加到GoogleEarth显示，并与叠加前相比较。

如图35

图35校正结果

4.讨论

我们组通过协同合作共同完成了有关几何校正部分的原理理解，实例操作等实习内容。

在实习过程中，我们组认为：

此次实习的重点是对几何校正原理部分的理解尤其是对坐标系的理解和运用；

难点是如何理解具有几何信息的地理文件进行几何校正；

关键点是在进行ImagetoImage和ImagetoMap几何校正是如何选地面控制点，这决定校正结果的好坏。

在本次实习的过程中，我有一些体会：

首先，是在整理几何校正原理部分，我搜集了相关资料，对几何校正后为什么要进行重采样，有了进一步的理解：

几何校正以后输出的图像各像元点的坐标不像输入影像像元的坐标那样有固定的间隔，排列也比较规整，为此，必须利用输入影像的像元值进行插值重采样成排列规整的像元进行影像输出。

其次，在坐标系选择时，对坐标系选择的原理有进一步的理解，对其背后的参考椭球，投影基准面等坐标系因素有了一定的体会，明白了经纬度坐标信息在不同坐标系之间转化起到的纽带作用。

最后，在进行具有已知几何信息的图像校正时，用IDL编程实现经纬度几何信息的生成，理解了数据读写函数，尤其是文本文件和二进制文件读写函数之间的区别。

总的来说，通过本次实习，明白了几何校正的原理及常见的几种几何校正方法的适用类型，为今后学习相关方面的东西打下了一定的基础。