卫星影像纠正

三、卫星影像纠正方法
遥感图像几何纠正就是将含有畸变的图像纳入到某 种地图投影。对于地面覆盖范围不大的区域一般以正 射投影方式使其改正到地球切平面上。 多项式模型：影像+GCP（XY），此方法最简单， 用来纠正平面变形，不考虑地面高差，适用于平坦地 区。需较多控制点。 有理函数模型：影像+GCP（XYZ）+DEM+RPC， 采用了多项式转换系数，RPC是相机物理模型的模拟 表示，用来像方空间和物方空间的之间的关系，同时 考虑了地面高程信息，可用于正射校正。适用于地形 高差变化地区，需适量控制点，通常用此模型纠正卫 星影像。 参数模型：影像+GCP（XYZ）+DEM，基于卫星 轨道、摄影测量、测地学和地图学，模型反映了影像 获取时的几何物理状态，用来纠正由于卫星、传感器、 地球和地图投影引起的变形。需较少控制点，精度高。
6）不可选在汽车（可移动物体）上。
平面坐标从基准数据上获取，高程坐标从DEM上获取。
4.5中误差统计和选择影像纠正方式
控制点添加过程中可实时计算中误差、残差， 评价所有控制点的中误差，选择最优几何模型， （一阶、二阶、三阶、样条、三角网等）多项式 模型、有理函数模型或参数模型进行几何校正。
如中误差超限，增加控制点或改变纠正模型。若
几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变
系统性畸变：是指畸变一般有一定的规律性，
并且事先能够预测，如扫描镜的结构方式和扫 描速度等。 随机性畸变：是指不能事先预测其出现，带 有随机性质的畸变，如地形起伏引起的像点位
移。
几何校正就是要校正成像过程中所造成的各 种几何畸变，可分为几何粗校正和几何精校正。
几何粗校正：是针对引起畸变原因而进行的 校正，这各畸变按照比较简单和相对固定的几
四、卫星影像正射纠正流程 4.1资料准备 4.2全色和多光谱影像配准融合 4.3工程设置 4.4控制点选择编辑 4.5中误差统计和选择影像纠正方式 4.6重采样 4.7匀光匀色和影像拼接裁切 4.8质量检查 4.9成果提交
4.1资料准备 了解卫星基本情况
以高分二号卫星影像为例 4.1.1卫星介绍 2014年8月19日11时15分，中国在太原 卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成 功发射高分二号遥感卫星，卫星顺利进 入预定轨道，分辨率优于1米卫星影像可 在遥感集市平台中查询到，同时还具有 高辐射精度、高定位精度和快速姿态机 动能力等特点。标志着中国遥感卫星进 入亚米级"高分时代"。高分二号卫星主 要用户是国土资源部、住建部、交通运 输部、林业局。
及其他变形综合作用的结果。
几何畸变产生原因： 1、遥感器本身引起：因遥感器的结构、 特性和工作方式引起。如透镜的辐射和切 线方向畸变、透镜的焦距误差、透镜的投 影面不正交、图像的投影面不平、探测元 件排列不整齐、采样速率不均匀、采样时 刻有偏差、扫描镜的扫描速度变化。 2、外部因素引起：遥感平台位置和运动 状态变化、地形起伏、地理表面曲率、大 气折射、地理自转。 3、处理过程中引起：传输、复制、光学 成像、数字采样。
何关系分布在图像中，校正时需将传感器原校
准数据、遥感平台的位置以及卫星运行姿态等 一系列测量数据代入理论校正公式即可。主要 校正系统畸变。 几何精校正：是利用控制点进行几何校正，
它利用畸变影像和参考影像之间的同名点来求
得一种畸变模形进行几何校正。这种校正不考 虑畸变的具体形成原因，只考虑如何利用畸变 模型来校正遥感影像。
卫星影像纠正
一、了解卫星影像纠正目的 二、分析卫星影像变形的特点 三、卫星影像纠正方法 四、卫星影像正射纠正流程
一、了解卫星影像纠正目的 遥感影像内容丰富、地表识别能力高， 如何实现丰富的遥感信息资源利用最大化
是当今遥感技术研究、探索的前沿。成为
从事地球科学、国土规划、资源环境、测
绘勘察、农林水利等学科科学研究的基本
接边检查：影像接边处要柔和、自然，线状地物错位
一般小于2个像素。 影像质量检查：色调自然，无明显拼痕、错位，无明 显拉伸、扭曲、模糊，无云遮挡等。
4.9成果提交
按项目要求对成果资料进行整理，如文件格式、文 件名称、文件分层、投影信息、检查记录等。
谢 谢
全色影像
多光谱影像
融合后影像
4.3工程设置 根据所用软件设置好各初始数据。 项目名称 投影方式 参数模型 RPC 控制点 基础影像 DEM等
4.4控制点选择编辑 选择控制点时注意选在有特征的地方、均匀分布。
1）平缓田块交叉处
2）道路拐角或交叉口 3）桥两头 4）山顶裸露石头等 5）不要选在建筑物顶部（有较大投影差）
4.1.2卫星主要参数信息 高分二号卫星是一颗分辨优于1米的民用光学 遥感卫星，观测幅宽达到45公里，全色与多光 谱影像的分辨率分别为1米和4米。实验数据的 全色影像分辨率达到0.8米，优于标定的1米分 辨率，但幅宽只有23公里，约为标定幅宽的一 半。从数据产品角度分析，其数据组成与高分 一号卫星类似。 4.1.3高分二号影像产品结构 1）GF-2卫星数据文件名组织形式： 文件命名规则： 卫星_传感器_中心经度_中心 纬度_采集时间_产品级别和产品号。 例如： GF2_PMS1_E104.3_N28.0_20150414_L1A00 00749498 其中1A为产品级别、749498为产品 号。
4.2全色和多光谱影像融合 通过分析卫星影像资料，如果全色影像与多光谱影 像是同时获取，则直接进行融合，效率高；如果不是 同时获取则多光谱与全色影像进行配准后再融合，或 分别进行纠正后再配准融合（效率低）。 融合的方法有多种，各有优缺点，根据需要选择适 当的方法即可。有很多相关融合比较的论文可以参考。 IHS：通道替换，Intensity，Hue， Saturation，分别 表示亮度或强度（I）、色调（H）和饱和度（S） HPF：高通滤波 Gram-Schmidt：正交矩阵 Pansharp：全色增强融合算法 PCA：主成分分析法 Wavelet：小波变换 Multiplicative: 乘积变换 Brovey Transform:比值变换
高分二号卫星与高分一号卫星的产品结构一 致，全色与多光谱影像在同一文件夹中，全色 与多光谱影像通过后缀名PAN和MSS进行区分，
影像体格式为tiff，对应的RPC模型以.rpb形式
存在。RPC与RPB通过文本方式打开可以发现， 其内容和含义是完全一致的，只是在格式写法
上略有不同。在主要的遥感影像处理软件中，
方法，在资源调查与规划、环境质量评价
与监测、农业生产管理、测绘制图和区域
开发等方面得到广泛的应用。
二、分析卫星影像变形的特点 遥感影像几何变形：遥感图像上各地物 的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与
在参照系统中的表达要求不一致，即说明
遥感图像发生了几何变形。遥感图像的总
体变形是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲
均支持高分二号卫星影像的RPC模型。比如 PCI软件选用Rational Function选项；ERDAS 软件中选用QuickBird模型。
4.1.4基础资料
根据项目需求，提供的基础资料一般包含：
基准影像（获取2D坐标） 线划图（获取2D坐标） 控制点（获取3D坐标） DE正完成。否则需再 次纠正，直至符合要求为止。 一般待纠正影像GCP与基准影像上同名点中误 差小于一个像素。
4.6重采样 重采样常用三种方法：邻近点插值法 (Nearest Neighbor) 、双线性插值法 (Bilinear Interpolation) 、 立方卷积插值法 (Cubic convolution), 通常采用双线性
2）数据包组织说明 文件名-MSS1.jpg（4米多光谱浏览图） 文件名-MSS1.rpb（4米多光谱RPC参数） 文件名-MSS1.tiff（4米多光谱影像数据） 文件名-MSS1.xml（4米多光谱辅助文件） 文件名-MSS1 _thumb.jpg（4米多光谱拇指图） 文件名-PAN1.jpg（1米全色浏览图） 文件名-PAN1.rpb（1米全色RPC参数） 文件名-PAN1.tiff（1米全色影像数据） 文件名-PAN1.xml（1米全色辅助文件） 文件名-PAN1 _thumb.jpg（1米全色拇指图）
插值法进行重采样。
4.7匀光匀色和影像拼接裁切 拼接前先作匀光匀色，消除影像内晕光，减少拼接后
相邻影像的色调差异。
匀光方法有：自适应模板法、频率域匀光法、色彩自动 调节法、小波低通滤波法。 匀色方法有：均值方差匹配法、直方图匹配法、测区全 局匹配法。
设置羽化距离，使拼接更自然。也可用PHOTOSHOP
插件导入纠正好的影像进行调色和拼接，拼接完成后，根 据所需图幅的范围裁切。
匀光匀色前镶嵌影像
匀光匀色后镶嵌影像
4.8质量检查
按项目要求对成果质量进行评定。
影像精度检查：成果影像和基准数据套合进行精度检 查，线状地物对比平地、丘陵地一般不大于2个像素， 山地、高山地一般不大于4个像素。超限处做好记号， 添加控制点纠正至不超限为止。