数值影像正射纠正之原理及应用
利用正射影像进行测绘数据校正与验证
利用正射影像进行测绘数据校正与验证摘要：在测绘领域中，数据的准确性和可靠性是十分重要的。
为了确保测绘数据的准确性，利用正射影像进行测绘数据校正与验证已经成为一种常用的方法。
本文将探讨正射影像的基本原理、校正与验证的流程以及该方法在不同领域中的应用。
1. 引言测绘数据的准确性是保障地理信息系统（GIS）和土地管理决策的基础。
然而，在实际测绘中，由于地表存在各种因素的干扰，得到的数据可能存在一定的误差。
因此，进行数据校正与验证是不可或缺的一环。
2. 正射影像的基本原理正射影像是利用航空、航天等高空观测手段获取的图像，具有以下特点：像素点等效面积、不带有地形高度差异、纠正了图像的旋转和视角效应等。
这使得正射影像成为一种有效的数据校正与验证的工具。
3. 校正与验证的流程校正与验证的流程一般包括数据获取、数据处理和结果验证三个步骤。
首先，需要获取高分辨率、高质量的正射影像。
然后，利用遥感技术和图像处理方法对影像进行预处理，包括去除噪声、纠正图像畸变等。
最后，将测绘数据与正射影像进行比对，验证数据的准确性和可靠性。
4. 应用场景正射影像的应用场景非常广泛。
在城市规划领域，可以利用正射影像进行地块面积的测量与校正，以确保土地利用的合理性。
在环境保护方面，正射影像可以用于监测森林覆盖率、土地退化等问题，为生态环境的保护和修复提供科学依据。
在灾害防治方面，正射影像可以用于洪水、地震等自然灾害的评估和应急响应。
5. 挑战与展望虽然利用正射影像进行测绘数据校正与验证具有许多优势，但也面临一些挑战。
首先，正射影像数据的获取和处理需要大量的时间和资源。
其次，校正与验证的精度受到多个因素的影响，需要不断优化算法和方法。
未来，随着遥感技术的不断发展和完善，我们有望克服这些挑战，并在更多领域中应用正射影像进行数据校正与验证。
结论：正射影像作为一种有效的测绘数据校正与验证工具，在各个领域具有广泛的应用前景。
通过校正与验证，可以保证测绘数据的准确性和可信度，为地理信息系统和土地管理决策提供科学依据。
测绘技术数字正射影像处理方法
测绘技术数字正射影像处理方法引言：数字技术的发展改变了我们对世界的观察和理解方式。
测绘技术作为一项学科和应用领域，也随着数字化的趋势而发展。
数字正射影像处理方法在测绘技术中扮演着重要的角色。
本文将探讨数字正射影像处理方法的原理、应用以及未来的发展方向。
一、数字正射影像处理方法的背景与原理数字正射影像处理方法是指通过数字图像处理技术对航空遥感获取的影像进行处理和校正，使其具备真实地理坐标，在测绘和地理信息系统中的应用得到推广。
在影像获取中，光学相机记录的图像存在着各种形式的畸变，如像差、辐射畸变等。
数字正射影像处理方法的基本原理是通过空间几何模型和影像配准方法，将影像的像素值与地理位置一一对应起来，使影像能够准确地呈现地面特征。
二、数字正射影像处理方法的应用1. 地理信息系统（GIS）：数字正射影像处理方法在GIS中的应用广泛，可以提供高精度的地理数据，如地物分类、土地利用与覆盖分析、城市规划和交通网络设计等。
2. 测量与制图：数字正射影像处理方法可以为测量和制图提供高分辨率的地面影像，通过测量与制图软件进行特征点的识别和坐标转换，可以制作精确的地图和图层。
3. 环境监测：数字正射影像处理方法在环境监测中也有重要应用，可以通过对影像进行时间序列分析，实现对自然资源和生物多样性的动态监测。
4. 灾害预警与应急管理：数字正射影像处理方法能够为灾害预警与应急管理提供有力支持，通过对影像进行变化检测和分析，实现对潜在灾害源和受灾区域的及时监测和评估。
三、数字正射影像处理方法的发展趋势1. 多源数据融合：随着航空影像、卫星影像以及无人机影像获取技术的进一步发展，数字正射影像处理方法将越来越多地与多源数据进行融合，提高地物提取和地理定位的精度。
2. 深度学习与人工智能：数字正射影像处理方法在图像识别和目标提取方面有很大的潜力，可以借助深度学习和人工智能的技术手段，实现对影像中地物的自动提取和分类。
3. 云计算和大数据：随着云计算和大数据技术的发展，数字正射影像处理方法可以更好地应对处理大规模影像数据的需求，加快处理速度和提高数据处理能力。
如何进行正射影像纠正处理
如何进行正射影像纠正处理正射影像纠正处理是一项重要的地理信息处理技术，它可以将影像数据进行几何校正，使其在平面上表达真实的地理形态。
在遥感和地理信息系统领域，正射影像纠正处理被广泛应用于土地利用、城市规划、环境监测等方面。
本文将从技术原理、应用案例和未来发展等角度探讨如何进行正射影像纠正处理。
正射影像纠正处理的技术原理主要依赖于卫星测量和地面控制点。
首先，通过卫星测量收集到的影像数据包含了大量的地理位置信息，如像元坐标和姿态参数等。
其次，地面控制点是通过人工或者自动化方式测量得到的具有已知地理位置的点，它们与卫星测量得到的影像数据进行匹配。
最后，利用地面控制点对影像数据进行几何校正，使其在平面上表达真实的地理形态。
这种几何校正可以通过线性变换、多项式变换、光束法等方法实现。
正射影像纠正处理的应用案例非常丰富多样。
例如，在土地利用方面，正射影像纠正处理可以用于自动提取建筑物、道路、水域等地物信息，从而为城市规划和土地管理提供数据支撑。
在环境监测方面，正射影像纠正处理可以用于监测水体质量、植被覆盖度等环境指标的变化情况，为环境保护提供决策依据。
此外，正射影像纠正处理还可以用于农业资源调查、灾害监测等领域。
虽然正射影像纠正处理具有广泛的应用前景，但仍面临着一些挑战和问题。
首先，由于地面控制点的获取需要投入大量的人力和物力，因此在资源贫乏的地区或者遥远的地域上往往很难进行准确的纠正处理。
其次，由于卫星测量误差和地面控制点误差等因素的存在，正射影像纠正处理的精度仍然有待提高。
再次，正射影像纠正处理的数据量庞大，对计算资源的要求较高，尤其是对于大规模的影像数据处理，需要解决计算效率的问题。
未来，随着遥感技术和地理信息系统的不断发展，正射影像纠正处理将面临更多的机遇和挑战。
首先，由于卫星分辨率的提高和测量技术的进步，将能够获取更精确的影像数据，从而提高正射影像纠正处理的精度和效率。
其次，随着人工智能和机器学习等技术的快速发展，正射影像纠正处理的自动化程度将进一步提高，从而加速数据处理的速度和准确度。
013-正射纠正
二、模拟法像片纠正的原理
模拟法像片纠正是应用光学 投影仪器——纠正仪，进行 投影变换，并将投影在承影 面上的纠正影像晒印在摄影 材料上得到所需比例尺的纠 正像片。
二、模拟法像片纠正的原理
恢复像片的内、外方位元素， 即保持投影光束与摄影光束 完全相似并恢复其空间方位， 用H/M安置水平的承影面E， 用灯光从上面照射负片，使 影像通过投影物镜投影到承 影面上，并在承影面上放置 相纸，经曝光和摄影处理后， 即得到所摄地区比例尺为1： M的纠正像片。
aa32((X X X Xss)) bb32((Y Y Y Yss)) cc32((ZZZZss))DEM
a3(XXs)b3(YYs)c3(ZZs)
反解法解算流程
纠正影像
Y
灰 度
原始影像
内
插
反 算y
X
x
正解法（直接
影
影
像
像
正解法解算流程
纠正影像
Y
y
X
原始影像
•
•
•
•
•
•
反解法 正解法
数字纠正: 像素的几何位置和灰度
反解法（间接法）数字微分纠正
计算地面点坐标
X ＝ X0 + M·X’ Y ＝ Y0 + M·Y’
•• • • • •• • • • •• • • • •• • • •
• 计算像点坐标 (X0,Y0) • • • • •
xx0f yy0f
a1(XXs)b1(YYs)c1(ZZs)
双线性插值法
W ( x 1 ) 1 x ; W ( x 2 ) x ; W ( y 1 ) 1 y ; W ( y 2 ) y x x IN ( x ) T y y IN ( y )
影像几何纠正的原理与方法
影像几何纠正的原理与方法影像几何纠正是一种处理数字图像的方法，它旨在消除由于摄像机或摄影机位姿不正确或相机系统误差引起的图像畸变。
影像几何纠正的目标是获得准确的几何尺寸和形状的图像，从而能够进行精确的测量和分析。
以下是影像几何纠正的原理和方法的介绍。
一、影像畸变原理畸变是由于相机光学系统中的各种因素引起的，例如透镜形状、透镜组件组装不正确、镜头中心点的不对称等。
它会导致图像中的线条弯曲和形状变形现象。
影像畸变可以分为径向畸变和切向畸变两种类型。
径向畸变是由相机透镜的形状引起的，主要表现为图像中心与边缘的特征点与几何理想位置之间的距离不一致，以及边缘特征点的扩散变形。
径向畸变可以通过数学模型进行建模和校正，最常用的模型是径向对称畸变（radial symmetric distortion）和径向非对称畸变（radial asymmetric distortion）。
切向畸变是由于相机透镜组件的组装误差而引起的，主要表现为图像中特征点的扭曲和形状变形。
切向畸变可以通过数学模型进行建模和校正，最常用的模型是切向对称畸变（tangential symmetric distortion）和切向非对称畸变（tangential asymmetric distortion）。
二、影像畸变校正方法1.标定法：这是一种将相机的畸变参数与几何透视进行校正的方法。
标定法需要在摄像过程中采集一系列已知几何形状的校准物体的图像，并利用这些已知物体的几何特征进行优化求解，从而获取相机的畸变参数，并据此对所有图像进行校正。
2.特征点检测法：这种方法是通过检测图像中的特征点，并将其与理想的几何位置进行比较，从而估计并校正畸变。
特征点可以是直线的端点、圆的周长上的点等。
该方法通过对图像中的特征点进行配准和校正，可以获得较高精度的几何校正结果。
3.基于几何模型的校正法：这种方法通常利用已知的相机几何模型对图像进行纠正，例如针孔相机模型或透镜模型。
影像纠正的技术原理
影像纠正的技术原理影像纠正是指根据影像采集时可能出现的各种畸变，对图像进行处理和矫正，使得影像能够更加准确地反映物体真实的形态和结构。
影像纠正技术的目的是提高图像的质量，减少图像的畸变，使得图像更加清晰、准确和可靠。
影像纠正的技术原理主要包括几何畸变校正、辐射畸变校正、色彩畸变校正等。
下面将对这些技术原理进行详细说明。
几何畸变校正是影像纠正中的基础工作，主要是对图像中的几何失真进行矫正，使得图像的比例尺和角度能够符合实际场景。
几何畸变一般可分为径向畸变和切向畸变两种。
径向畸变是由于成像系统镜头的非线性变形引起的，其效果是图像中心和边缘的物体会出现不同程度的伸长或压缩。
切向畸变是由于成像平面和感光元件不平行而产生的，其效果是图像中的直线会出现弯曲。
针对这些畸变，可以采用多项式模型对图像进行去畸变处理，通过计算去除径向和切向畸变，使得图像中的物体形态和结构符合实际场景。
辐射畸变校正是指在图像采集过程中，由于光线传播过程中的吸收、散射和漫反射等因素引起的亮度和对比度的非均匀现象。
辐射畸变校正的目的是消除这些非均匀亮度的影响，使得图像中的物体能够保持同一的亮度和对比度。
辐射畸变校正主要通过灰度校正和色调校正来实现。
灰度校正是指对图像中的灰度值进行调整，使得整体亮度均匀，常用的方法是直方图均衡化或对比度增强。
色调校正是指对图像中的色彩进行调整，使得颜色保持一致，常用的方法是通过颜色转换矩阵、颜色空间变换来实现。
色彩畸变校正是指在图像采集过程中，由于成像系统的色散和色偏等原因导致的色彩失真现象。
色彩畸变校正的目的是使得图像中的颜色更加真实和准确。
色彩畸变通常表现为颜色的偏移和饱和度的变化，可以通过颜色校正矩阵和颜色标定来进行校正。
颜色校正矩阵是一个矩阵，通过对图像中的颜色进行映射，实现颜色的校正。
颜色标定是通过使用标准颜色卡片，在不同光照条件下进行色彩的校准和校正。
除了上述的几何畸变校正、辐射畸变校正和色彩畸变校正外，还有其他一些影像纠正的技术原理，如运动校正、噪声校正、形变校正等，这些技术原理可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合使用。
数字正射影像图的制作技术及应用
数字正射影像图的制作技术及应用数字正射影像图是航空航天遥感、计算机科学等高新技术发展的产物，可自动或人机交互式地从其中提取各种专题信息，并直接进入GIS 数据库以实现其自动建立与更新。
本文通过实例阐述数字正射影像图的制作技术及应用原理。
标签：数字正射影像航片数字正射影像图简称DOM，是利用航摄底片扫描数据，采用全数字摄影测量系统，利用数字高程摸型DEM，逐单片数字微分纠正影像处理、数字镶嵌及接边检查，生成DOM数据文件，以特有的数字影像景观直观展现各种地表特征.该图数字信息量丰富，比例尺和相关位置准确，精度高，图面美观易读，能满足用图者多种需求，应用领域广泛，具有快速更新特点。
1数字正射影像图制作基本原理近代航空、航天遥感技术中许多新的传感器出现，产生了不同于框幅式航摄像片的影像，使原有光学纠正仪器难以适应这些影像的纠正任务。
随电子计算机和图像处理技术发展，使用数字影像处理技术，不仅便于影像增强、改变反差等，且可灵活地应用到影像几何变换中。
因此形成了数字微分纠正技术，为制作数字正射影像图奠定基础。
1.1数字微分纠正据有关参数与数字地面模型，利用相应构像方程式，或按一定数字模型用控制点解算，从原始非正射数字影像获取正射影像，此过程是将影像化为很多微小区域逐一进行，且使用的是数字式处理，这叫做数字微分纠正。
其基本任务是实现原始图像和纠正后图像这两个图像间几何变换。
用很多小区域作为纠正单元，利用该纠正单元地面实际高程控制纠正元素，从而实现从中心投影到正射投影变换。
1.2影像镶嵌影像纠正过程中地面控制点精度或纠正方法本身有局限性，可造成同一地面特征在相邻影像上有几何错开现象；传感器成像时间、地面形状、太阳高度角及大气环境等因素影响，可使相邻影像出现不同幅射特征等情况。
因此镶嵌必须要消除相邻影像几何错开和幅射特征上的差异，以实现影像无缝拼接，使影像色彩平衡、接边区域影像匹配、影像镶嵌等技术。
2数字正射影图制作2012年我们采用全数字摄影测量系统设备，完成了甘肃河西某地测区1：10000黑白数字正射影像图420幅。
测绘技术中的数字正射影像处理方法
测绘技术中的数字正射影像处理方法近年来，随着测绘技术的不断发展，数字正射影像处理方法也逐渐成为测绘领域中的重要技术之一。
数字正射影像处理方法可以将航空遥感影像或卫星遥感影像进行处理和几何校正，从而得到具有真实地理坐标信息的正射影像。
本文将介绍数字正射影像的概念和应用，并探讨几种常见的数字正射影像处理方法。
数字正射影像是指通过数字图像处理技术将航空或卫星遥感影像进行几何校正后得到的具有真实地理坐标信息的正射像。
传统的航空遥感和卫星遥感影像通常存在高程失真、拍摄角度变化和图像扭曲等问题，而数字正射影像处理方法可以有效地解决这些问题，提高影像的质量和准确性。
数字正射影像在城市规划、土地利用调查、测绘楼宇等领域有着广泛的应用。
一种常见的数字正射影像处理方法是数字高程模型（DEM）辅助几何校正。
DEM是根据航空或卫星遥感获取的高程数据生成的地表数字模型。
通过将DEM 与原始影像进行匹配，可以精确地确定每个像素的地理坐标，从而实现数字正射影像的生成。
DEM辅助几何校正方法可以提高数字正射影像的几何精度，消除地形变形和扭曲，并且可以应用于各种地形状况下的遥感数据校正。
另一种数字正射影像处理方法是摄影校正技术。
摄影校正技术通过对原始影像进行镜头畸变校正和相机定位校正，可以得到更加真实准确的影像。
镜头畸变校正是指校正原始影像中因为镜头形状、材料和安装而引起的畸变现象，包括径向畸变和切向畸变。
相机定位校正是指校正航空或卫星相机在拍摄过程中的定位误差，包括平面定位误差和高程定位误差。
通过摄影校正技术，可以消除影像中的畸变和定位误差，得到具有更高精度的数字正射影像。
此外，数字正射影像处理方法还包括全色影像和多光谱影像融合技术。
全色影像是通过使用单一频段（光谱范围较宽）的影像传感器，获取灰度和空间分辨率较高的影像。
而多光谱影像则是通过使用多个频段的影像传感器，获取不同光谱范围的影像数据。
全色影像和多光谱影像融合技术可以将全色影像和多光谱影像进行融合，得到既具有高空间分辨率又具有丰富光谱信息的数字正射影像，提高影像的综合质量。
测绘技术中的正射影像生成方法与几何正射纠正原理
测绘技术中的正射影像生成方法与几何正射纠正原理随着信息时代的到来，测绘技术在地理空间信息的获取和处理方面发挥着重要的作用。
其中，正射影像生成方法与几何正射纠正原理是测绘技术中的一项关键技术。
本文将介绍这两个方面的基本原理和方法。
正射影像是指将立体影像转化为接近正射位置观测得到的影像。
正射影像具有无畸变、无倾斜和一致的比例尺特点，可以消除地物空间形态的扭曲，提供真实的地物外貌信息。
正射影像生成方法主要包括航片影像匀称处理、数字高程模型（DEM）的生成、正射变换、合并影像等步骤。
首先，对航片影像进行匀称处理是正射影像生成的基础。
航片影像在拍摄过程中可能存在一些图像变形，例如航向摆角、俯仰角和侧摆角等，需要进行图像的校正。
校正的目的是使航片影像在尺度上一致，并且每个像素点的分辨率相同，以便于后续的处理。
第二步是生成数字高程模型（DEM），DEM是地表地形高度和地形细节的数学表示。
DEM的生成可以通过航空三角测量和全球卫星定位系统（GPS）等方式获得。
DEM的作用是提供地形信息，以便后续的正射变换和影像合并等处理。
接下来是正射变换。
正射变换是将航空影像转换到地面坐标系下的过程。
首先，根据DEM提供的地形信息，确定每个像素点的地面坐标。
然后，根据影像的相对方位元素和DEM的信息，进行正射变换，得到正射航片影像。
正射变换需要考虑影像的倾斜、畸变等因素，确保最终的正射影像具有无畸变和一致的比例尺。
最后一步是影像的合并。
由于航片在拍摄过程中存在重叠区域，这些重叠区域的影像需要进行融合，得到最终的正射影像。
影像的融合可以采用基于像素的融合方法或基于特征的融合方法。
基于像素的融合方法是将两幅重叠区域的像素进行加权平均，得到新的像素值。
基于特征的融合方法则是提取重叠区域的特征，进行特征匹配和配准，得到融合后的影像。
除了正射影像生成方法，几何正射纠正原理也是测绘技术中的重要方面。
几何正射纠正原理是指通过对影像采集系统的几何特性进行纠正，消除影像中的畸变和倾斜，得到几何正射的影像。
第9章-像片纠正与正射影像图.
分别采用不同的纠正比例尺，分别进行纠正，使每
一带的所有点在底图上的投影差都不会超过规定的
±0.4mm。
对山地的航摄像片采用光学微分纠正的方法。
2、光学机械纠正特点：
使用光学纠正仪作业；适用于平坦地区的影像作业；
整张像片经透视投影变换一次完成纠正；投影晒印
得到的规定比例尺的正射影像分辨率高。
样的地区就称为平坦地区。
只要把倾斜误差设法消除，即使忽略了投影误差影响（实际
上是限制在某一微小范围内）也依然能保证成图精度。
像片上不同高度的点，应分别选择不同高度的投影面而进行
纠正，才能完全消除投影差。
像片纠正的概念
S
d
c
a b
a0
A
A0 B0
b0
B
P
H
M
E
c0 d 0
C
'
H
D
C0
D0
1、平坦地区的高差限制
a
Z
Z
f
f
3 b
3 c
3
S
L X L2Y L3Z L4
I 1
L9 X L1 0Y L1 1Z 1
J
L5 X L6Y L7 Z L8
L9 X L1 0Y L1 1Z 1
得到：
式中的系数L1、L2……L11是内定向
Z
)
s
2
s
2
s
yy0 f 2
a
XX
b
Y
Y
c
ZZ
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Pi,j Pi+1,j
dv
vm
Pm
Pi,j+1
Pi+1,j+1
pm ：內插點 pi , j 、 p um 、 v d u d 、
i 1, j
p 、
i , j 1
p 、 i 1, j 1 ： p m 所在之四個頂點
m v
： p m 距 p i , j 之距離 ：兩軸之距離
um、 v m ： p m 距 p i , j 之距離 d u、 d v ：兩軸之距離
．雙線性內插法
du u m dv vm )( ) du dv u dv vm p i 1, j ( m )( ) du dv du u m vm p i , j 1 ( )( ) du dv u v p i 1, j 1 ( m )( m ) du dv pm pi , j (
三﹒應用
．DTM與DBM分開糾正之結果
．左右像對
左像
右像
．核線影像
．正射像片
四﹒探討
．張守道學長所採用的方法與使用PCI產 生的影像為何有差別
參考文獻
【１】張守道，１９９９， 含三維人造建物之數值影像正射糾正 【２】何維信，１９９５， 航空攝影測量學，大中國圖書公司 【３】Mikhail & Bethel & McGlone, 2001 , Modern Photogrammetry
依數值模型求出各點座標之Ｚ值
原影像 重新取樣
正射影像
．正射糾正中之座標系
【１】
．Forward Projection
【３】
．Backward Projection
【３】
．最鄰近點指定法
um u m pm u m um 1 d u & vm 2 1 d u & vm 2 1 d u & vm 2 1 d u & vm 2 1 d v ， p 2 1 d v ， p 2 1 d v ， p 2 1 d v ， p 2
m
pi , j pi 1, j pi , j 1 pi 1, j 1
Pi,j+1 Pi,j
du um
Pi+1,j
m
m
dv
vm
Pm
m
pm ：內插點 pi , j、 p
i 1, j
Pi+1,j+1
p 、
i , j 1
p 、
i 1, j 1
： p m 所在之四個頂點
數值影像正射糾正 之原理及應用
學生姓名：黃國彥
綱要
．前言
．原理 ．應用 ．探討
一﹒前言
．何謂正射像片？
【３】
．正射像片圖例
．產生變形的主要因素
位移 【１】
雙重影像
二﹒原理
．正射糾正的原理 ．正射糾正的步驟
．正射糾正的方法射像片與物空間之間的座標關係 DTM＼DEM＼DSM 方位參數