实习三地形图的配准

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时间:2019-05-30

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1、遥感图像的几何精纠正一、实验目的及内容1.学会利用ERDAS软件对地形图进行配准。2.学会利用ERDAS软件对遥感图像进行几何精纠正。几何精纠正为什么要进行几何精纠正:遥感器本身引起的畸变外部因素引起的畸变处理过程中引起的畸变二、地形图配准原理数字图象几何纠正: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。这种方法能够精确地改正动态扫描图像的误差。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。直接纠正方法:从原始图像,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

2、灰度值付给新图像的对应位置上。间接纠正法:从新图像中依次每个像元,根据变换函数f()找到它在原始图像中的位置,并将图像的灰度值赋予新图像的像元。灰度重采样纠正后的新图像的每一个像元,根据变换函数,可以得到它在原始图像上的位置。如果求得的位置为整数,则该位置处的像元灰度就是新图像的灰度值。如果位置不为整数,则有几种方法:1)最近邻法2)双线性内插法3)三次卷积法灰度重采样1)最近邻法:距离实际位置最近的像元的灰度值作为输出图像像元的灰度值;灰度重采样2)双线性法:以实际位置临近的4个像元值,确定输出像元的灰度值。公式为:灰度重采样3)三次卷积法以实际位置临近的16个像元值,

3、确定输出像元的灰度值。公式为:PSF三次样条函数sinc函数灰度重采样几种采样方法的优缺点:1)最近邻法:计算简单,一般情况下可接受,灰度级细微变化…,保留原始数据,这种方法最大可产生半个像元的位置偏移,可能造成输出图像中某些地物不连续。2)双线性插值:计算量中等,效果较好,细节丧失,具有平均化的滤波效果,边缘受到平滑作用,原来的像元值等到破坏,在以后的波谱识别分类分析中,会引起一些问题;3)三次卷积法:计算量较大,但它可既避免了采用最近邻近点法所带来地物不连续的现象,提供了比双线性内插法更加清晰的图像,具有均衡化和清晰化的效果。总上所述:纠正的函数可有多种选择:多项式方

4、法、共线方程方法、随机场内插方法等等。其中多项式方法的应用最为普遍。多项式纠正的基本思想:图像的变性规律可以看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲等形变的合成。一般的公式为:2)直接法1)间接法利用有限的控制点的已知坐标,解求多项式的系数,确定变换函数。然后讲各个像元带入多项式进行计算,得到纠正后的坐标。1)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

5、制点的选择原则:三、地形图配准操作步骤(一)单幅图的配准步骤经扫描后的地形图,并没有投影信息和坐标系统,在ERDAS软件下,利用公里格网或四个角点的经纬度座标给地形图赋上投影和坐标信息,建议利用公里格网点,因为一幅地形图的公里格网点较多,可以很好的纠正由于纸张变形,扫描等引起的误差。1、将扫描后的地形图转换为image格式2、启动配准程序:Main—datapreapration—imagegeometriccorrection3、选择要配准的地形图(从下窗口中选择)4、选择几何校正模型一般选择多项式变换模型(polynomial);单幅图多项式次方数可选1,两幅图多项式

6、的次方数可数3或者3以上5、选择投影类型、填写投影参数在上图中选择add/changeprojection在上图中注意几点:1)projectiontype:选择transversemercator2)Spheroidname和datum:都选择:krasovsky3)Scalefactoratcentralmeridian:选择1.0004)Longitudeofcentralmeridian:中央子午线的经度需要计算5)Falseeasting:北半球填写为50,000m(500公里)其他不变6、选择几何校正采点模式1)单击setprojectionGCPtool2)

7、单幅图的配准选择通过键盘方式输入控制点:即keyboardonly两幅图的配准选择exsitingviewer,即用一幅有坐标的图给另一幅没有坐标的图赋予坐标单位选择米7、在图中选点,在此Xresidual和Yresidual输入坐标值,注意输入的单位为要换算成米,如图上的坐标为(19757,3571),其中19757中19是带号,所以输入值为757000,3571应输入3571000(单位为米).8、再采集其他控制点最少控制点的个数可按下列公式计算:(t+1)*(t+2)/2,当次方数为1时最少需要3个控制点,2次方需要6个

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