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。

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DEM精度对高分辨率卫星影像纠正的影响

Ｃｌｇ，ｈｎｉｅｓｙＷｕａ３０９Ｃｉ）ｏｌｅＷｕａｖｒｔｅＵｎｉ，ｈｎ４０７，ｈｎａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｓｐｐｒｓｉａｅｉｌｎｒｄｃｓｔｅＷｏｌｖｅｂｓｃｃｒｕｔｎｅａｄｔｅＷｏｌｖｅｍｏｅ，ｒｓａｃｈｍｐｙｉｔｏｕｅｈｒｄｉｗａｉｉｍｓａｃｎｈｒｄｉｗｄｌｅｅｒｈｔｅｃＤＥＭｃｕａｙｉｆｅｃａｅｌｅｉｇｅｔｙａｄｔｅｅｐｒｍｅｔｅｕｔｒｍｏｅｔａｅＤＥｃｕａｙｃｎｖｌａｅａｃｒｃｌｎｅｓｔｌｔｎｕｉｍａｅｒｃｉ，ｎｈｘｅｉｎｓｌｐｏｔｈｔｈＭａｃｒｃａａｉｔｆｒｔｄ
［中图分类号］Ｐ３２６［献标识码］Ｂ文［章编号］１７—０９（０１２０７—４文６４５１２１）０ — ０００
ＴｈｓａｃｆＤＥＭｃｒｃｏＩｆｕｎｅＨｉｈＲｅｏｕｉｎｅＲｅｅｒｈｏＡｃｕａｙｔｎｅｃｇｓｌｔｏｌ
１引言
随着卫星与遥感技术的发展，世界上多个国家
阳同步轨道上，平均重访周期为１７天，星载大容．
量全色成像系统每天能够拍摄多达５０万平方公里的
０５米分辨率影像。．卫星还具备现代化的地理定位精
代商业成像卫星系统的两颗卫星（ｏｌＶｅ —ＩＷｒｄｉｗ和

高分卫星校正参数

高分卫星校正参数
不同高分卫星的校正参数可能有所不同，以高分二号为例，其大气校正的步骤为：
1. 打开“大气校正模块”，点击“刷新大气校正”。

2. 输入已进行辐射校正的多光谱影像。

3. 选择“第二个”选项，选择大气校正输出的文件路径，该选项默认为文件夹。

经纬度的设置一般会自动读取设置传感器类型。

4. 根据影像选择高分二号卫星，选择PMS1传感器，平均海拔需自行获取，选择“open world date”。

5. 点击“最后一个”，打开工具箱，点击“statistics”。

打开“计算机坏数据统计”，点击“高程数据”，再点击“悲悯子集”，然后点击“file”，选择已进行辐射定标的影像，最后点击“ok”。

6. 查看平均海拔，海拔约为3094.93米，即3.095千米。

系统会自动读取影像拍摄时间，如有需要，也可以手动查询，点击“time”即可查看。

7. 选择大气模型，根据表格选择“t”开头的选项，根据影像气溶胶模型选择“rural 乡村气溶胶繁衍参数”的设置。

对于未被识别的数据，选择“none”，点击“应用”，即可打开已进行大气校正的影像。

若你还想了解其他高分卫星的校正参数，可以再次向我提问。

WorldView卫星影像正射纠正及精度分析

当前，随着微博客等网络新兴媒体的出现，网络舆情的重要性日益凸显。近年来，网络报道的“ 孙志刚” 事件、 “ 药家鑫” 案件、 “ 邓玉娇” 案件、 “ 药家鑫 ”案件、 “ 周老虎”事件、 “ 躲猫猫 ” 、 “ 天价烟 ” 、 “ 表叔” 等等，都显示了网络舆情对社会发展的巨大影响力，特别是对政府部门提出了更高要求和严峻挑战。那么，在网络环境下，如何妥善应对处置网络舆情引发的公共危机，需要各级政府部门对网络舆情有着全面而充分的认识，并进行深入的思考。通过结合自身工作实践，笔者认为需要从观念、机制、方法等多方面综合考量。ｌ透过现象看本质，科学辩证认识网络舆晴随着互联网知识的快速普及，网民的数量剧增，网民的知情权、监督权意识也在逐步增强，网络的快速、高效、便捷，使其成为了广大群众维权的一个重要平台和载体，可以说网络舆情已经成为各级政
科技创新与应用ｌ２０１３年第１期
信息技术
对网络舆情Байду номын сангаас的认识及几点思考
姜军
（江苏省宿迁市泗洪县委宣传部，江苏宿迁２２３８００）摘要：网络具有基础广泛、人数众多、信息量大、渠道畅通、形式多样、方便快捷等特点，已成为各类舆情产生的 “ 集聚区” 和反映社情民意、炒作社会热点的 “ 主战场 ” ，被公认为是继报纸、广播、电视之后的 “ 第四媒体 ” ，特别是微博客的出现，使社会进入了 “ 传媒聚光灯 ” 、 “ 大众麦克风 ” 、 “ 信息爆炸 ” 时代，网络舆情已无可争议地成为一种强大的舆论力量。关键词：网络舆情；标本兼治；用管结合

遥感影像纠正的方法与技巧

遥感影像纠正的方法与技巧随着科技的不断发展，遥感技术在各个领域得到了广泛的应用。

遥感影像是通过卫星、飞机等远距离获取地面信息的一种重要手段。

然而，在获取遥感影像后，由于各种原因导致的图像扭曲、色差等问题是不可避免的。

因此，进行遥感影像纠正是必要的。

本文将介绍遥感影像纠正的常用方法与技巧。

一、几何校正方法几何校正是对遥感影像进行坐标、尺度和旋转方位的校正。

常见的几何校正方法有影像配准、地标匹配、插值等。

1. 影像配准影像配准是将待纠正影像与参考影像进行对比，通过匹配相同地物或地点的像素点，从而进行坐标转换。

常用的影像配准方法有基于特征点匹配和基于相位相关匹配两种。

基于特征点匹配的方法是通过提取影像中的特征点，并将其与参考影像中的特征点进行匹配，从而获得坐标转换模型。

OpenCV是一种常用的用于特征点匹配的开源库。

基于相位相关匹配的方法是通过计算两幅影像之间的相关性，确定它们之间的几何转换关系。

这种方法通常用于具有相位重建能力的传感器。

2. 地标匹配地标匹配是通过识别影像中的已知地标（如道路交叉口、建筑物等）并与参考影像中的地标进行匹配来进行校正的一种方法。

这种方法适用于城市建筑等具有明显特征的区域。

3. 插值插值是指通过对图像中间的像素值进行估算，从而使整个图像变得平滑过渡的过程。

常用的插值方法有双线性插值、双三次插值等。

这些方法可以使得图像在进行几何校正后仍保持较好的视觉效果。

二、辐射校正方法辐射校正是指对遥感影像中的亮度进行校正，以保证影像反映地物的真实辐射亮度。

常用的辐射校正方法有直方图匹配、大气校正、辐射转换等。

1. 直方图匹配直方图匹配是指通过将原始图像的灰度值映射到目标图像的灰度值范围来进行校正的方法。

这可以使得影像在亮度上看起来更加准确，同时保证地物的色彩还原度。

2. 大气校正大气校正是指通过估计大气光照对地面目标反射率的影响，将地表反射率从观测影像中恢复出来的一种方法。

这种方法适用于去除由大气散射引起的云、雾等干扰。

Geomatica91正射校正ZY3卫星影像流程

Geomatica9.1正射校正ZY3卫星影像流程该影像操作流程适用于PCI Geomatica9.1及以上版本。

正射纠正前先把原始数据中的*.txt文件修改为*_RPC.txt。

正射校正步骤：1、工程设置，启动OrthoEngine，点击file/NEW，在filename处给新建的工程命名。

2、设置投影信息，添加输出影像的投影方式、空间分辨率及参考资料控制点的投影信息；3、导入数据；4、采集控制点5、正射校正，输入DEM，设置输出路径，名称，工作缓存，采样间隔，采样方式等相关参数。

PCI 10.3软件制作核线影像操作流程1.打开PCI主菜单，选择OrthoEngine正射模块，如下图所示，建立工程，选择选项。

注意Options选项下应选择第二项Rational Function（Extract from image），让软件自动选取适合的RPC文件格式。

工程设置2.第二步是设置输入输出影像的坐标系统和影像分辨率。

坐标系统设置3.输入影像，只要在“New Image”中能够打开影像，就说明能够读入它的RPC文件，只是无法显示出来而已，在输出的结果中会体现出来。

如图打开前后视和正视影像。

读入影像界面4.控制点和连接点的选取界面。

控制点、连接点选取界面5.模型计算，会出现完成提示。

6.生成核线影像，目的是显示立体效果和为提取DEM做准备，将前后视影像分别赋予左右影像。

7.然后打开核线影像，用红绿眼镜就能够看到立体效果了。

8.提取DEM结果，设置输出分辨率，本实验输出为8m分辨率的DEM结果。

DEM提取。

缺少控制点的WorldView-2卫星影像正射纠正

黑龙江哈尔滨１５００２５）
摘要：ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ一２卫星是全球第一批使用了控制力矩陀螺的商业卫星，可以更精确的瞄准和扫描目标，先进的地理位置技术使扫描的精确度上有了非常大的进步。ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ一２卫星在无控制的条件下有较高的定位精
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＷｏｒｌｄＶｉｅｗ一２ｓａｔｅｌｌｉｔｅｗａｓｔｈｅｇｌｏｂａｌｉｆｒｓｔｂａｔｃｈｈａｓｕｓｅｄｔｈｅｃｏｍｍｅｒｃｉｌａｓａｔｅｌｌｉｔｅｏｆｃｏｎｔｒｏｌｍｏｍｅｎｔｇｙｒｏｓｃｏｐｅ，ｃａｎｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｉｍａｎｄｓｃａｎｔａｒｇｅｔｓ，ｔｈｅａｄｖａｎｃｅｄｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｙｇｅｎａｂｌｅｓｉｎｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｓｃａｎｎｉｎｇｔｏｈａｖｅｖｅｒｙｂｉｇｐｏｇｒｒｅｓｓ．ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ一２ｈａｓａｈｉｇｈｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｕｎｄｅｒｕｎｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ｕｓｅｏｆａｓｍａｌｌｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｓｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｅｒｒｏｒｒｅａｃｈａｈｉｇｈｅｒｐｌａｎｅａｃｃｕｒａｃｙ，Ｃｎａｂｅａｖｅｒｙｇｏｏｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｃｏｎｔｒｏｌｄｉｉｃｆｕｌｔｒｅｇｉｏｎｓ．ＡｒｔｉｃｌｅｏｎＷｏｒｌｄ —

基于PCIGXL的国产卫星影像快速正射纠正方法的研究

２．ＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧａｎｓｕ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄｏｍｅｓｔｉｃｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｈａｄｐｌａｙｅｄａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｙａｎｄｓｏｃｉａｌｌｉｆｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｃｏｒｒｅｃｔａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｄｏｍｅｓｔｉｃｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅｓ，ｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ，ＰＣＩＧＸＬｓｏｔｗａｆｒｅｃｌｕｓｔｅｒｓｙｓｔｅｍｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｃｈａｒａｃ — ｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｄｏｍｅｓｔｉｃｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅｒｙｄａｔａｗｉｔｈｔｈｅａｕｔｏｍａｔｅｗｏｒｋｌｏｆｗｏｐｅｒａｔｉｏｎｍｏｄｅ，ａｎｄａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆａｓｔｏｒｔｈｏ — ｒｅｃｔｉｉｃｆａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｈｅｌｏｎｇ—ｔｅｒｍｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｐｒａｃｔｉｃｅ，ｏｎｇｏｉｎｇｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄｓｕｍｍａｒｙ．Ａｃｈｉｅｖｅ — ｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｏｒｔｈｏｐｈｏｔｏｉｍａｇｉｎｇｃｏｕｌｄｍｅｅｔｔｈｅｕｓｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｏｔｈｅｒｍａ —

有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用

有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用张过;李扬;祝小勇;唐新明【摘要】分析了中国光学卫星影像的严密成像几何模型,并采用有理函数模型(RFM)拟合严密成像几何模型,分别对"资源二号"两景影像(平原与山区)和"遥感二号"一景影像进行了几何纠正试验.试验中,参考相应地区1:10000数字正射影像(DOM)选取一定数量的控制点用于精化有理函数模型参数,结合相应地区1:10000数字高程模型(DEM)对影像进行正射纠正,纠正精度反映了RFM拟合严密成像几何模型的正确性,但同时也反应了中国光学卫星与法国、美国光学卫星在内检校工作上的差距.【期刊名称】《航天返回与遥感》【年(卷),期】2010(031)004【总页数】7页(P51-57)【关键词】严密成像几何;有理函数模型;几何纠正;光学卫星【作者】张过;李扬;祝小勇;唐新明【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079;国家测绘局卫星测绘应用中心,北京,100830;湖北省环境科学研究院环境规划研究所,武汉,430072;国家测绘局卫星测绘应用中心,北京,100830;国家测绘局卫星测绘应用中心,北京,100830【正文语种】中文【中图分类】TP7511 引言随着航天科技的发展,我国资源卫星和遥感卫星陆续发射升空,国内测绘卫星数据应用越来越广泛。

国产光学卫星如“资源一号”、“资源二号”和“遥感二号”等都已稳定在轨运行。

虽然国产光学卫星影像分辨率在不断提高,但影像的几何定位精度仍然较低,这在一定程度上影响了影像的有效利用,造成卫星资源的巨大浪费。

因此,研究提高国产光学卫星影像的几何定位精度的方法具有重要意义。

“资源二号”卫星(ZY-2)是推扫式光学遥感卫星,其全色影像空间分辨率为3m,面幅为30km×30km,主要用于国土资源勘查、环境监测与保护、城市规划、农作物估产、防灾减灾和空间科学实验等领域。

测绘技术中的卫星影像处理常见问题与解决

测绘技术中的卫星影像处理常见问题与解决引言在现代测绘技术中，卫星影像处理是一项重要的工作。

卫星影像可以提供大范围、高分辨率的地理数据，广泛应用于土地利用规划、环境监测、自然资源管理等领域。

然而，卫星影像处理中存在一些常见问题，如影像质量、图像配准、地物提取等。

本文将对这些问题进行探讨，并提供相应的解决方法。

影像质量问题卫星影像的质量是进行后续处理的基础。

然而，在实际应用中，我们会遇到一些质量问题，如云遮挡、条纹噪声等。

云遮挡是由于云层遮挡导致所获取的影像区域出现缺失。

为了解决这个问题，我们可以采用多时相遥感数据融合的方法。

通过将多个时相的影像融合起来，可以减少云遮挡带来的影响。

另外，条纹噪声是由卫星传感器器件故障或处理过程中的一些干扰因素引起的。

我们可以通过使用滤波算法来降低条纹噪声的影响，例如中值滤波、均值滤波等。

这些滤波算法可以有效地提高影像的质量，提供更准确的地理信息。

图像配准问题图像配准是指将不同时刻、不同空间分辨率的卫星影像进行位置、尺度和方向的匹配。

在实际操作中，我们常常会遇到图像配准不准确的问题。

这可能是由于大地控制点选取错误、影像几何校正不精确等原因引起的。

为了解决这个问题，我们可以采取以下措施。

首先，进行高精度的大地控制点的选择，尽量选取地物边缘清晰、易于识别的区域作为控制点。

然后，进行影像几何校正，确保影像的几何信息与实际地理位置相匹配。

另外，我们还可以使用辅助数据来对卫星影像进行配准。

例如，利用地面GPS观测数据来纠正影像的位置误差，提高配准精度。

地物提取问题地物提取是指从卫星影像中提取出感兴趣的地物信息。

在实际应用中，我们常常会面临地物提取不准确的问题。

这可能是由于地物边界模糊、光照条件变化等原因引起的。

为了解决这个问题，我们可以采取以下措施。

首先，选择合适的地物提取方法。

不同的地物可能需要采用不同的提取算法。

例如，对于建筑物提取，可以使用纹理特征或形状特征进行分割。

其次，进行多尺度分析。

有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用

有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用摘要：本文主要研究了有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用。

通过对这种模型的劣势及特点等进行分析，采用实际影像数据测试，验证了有理函数模型在影像几何纠正中的应用效果，证明了这种模型在光学卫星影像几何纠正中的应用的可行性及优越性。

关键词：有理函数模型；光学卫星影像；几何纠正；应用。

引言随着卫星技术的不断进步，光学卫星影像在诸多领域得到了广泛应用。

但影像中传输及恢复过程中，有时会产生几何形变等问题，影响影像的精度。

因此，准确的几何纠正就十分重要。

目前，有理函数模型在几何纠正中应用广泛，取得了显著效果。

本文主要探讨了有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用，旨在为该领域的研究提供新思路和参考。

1．有理函数模型的劣势及特点有理函数模型是众多几何纠正模型中的一种，优点是具有一定的灵活性与准确度。

但它也有一些劣势，比如：对于非单叶区域的图像变换，有理函数模型常常无法满足要求并出现问题；而且，在处理大规模数据时，速度较慢，花费较高。

在实际应用中，我们需要根据具体情况进行选择。

2．有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用影像几何纠正的目标，就是通过对影像中的空间点位置进行变换，使其在经过校正变换后，与真实世界中对应的点的位置相对应。

其中，有理函数模型是一种被广泛应用的模型，并已取得了显著的应用效果。

通过实际数据的测试，证明了其适用于光学卫星影像几何纠正的实际情况。

有理函数模型的应用涵盖了比例变换，位置变换和畸变等多方面。

该模型在实际使用过程中，具有高精度、低误差、计算速度快等优点。

通过正确的参数设置，大大提高了光学卫星影像纠正的精准度和准确性。

3．结论与展望通过对有理函数模型在光学卫星影像几何矫正中的应用实验证明了其在几何矫正领域中的优越性。

但该模型仍存在数据规模限制等问题，所以在今后的研究中，我们需要考虑如何解决这些问题，进一步完善该模型。

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