像片纠正与正射影像图39页PPT
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航射相片纠正
y x
y 投影方向
x
投影方向
ZZY来自YXX
立体正射影像对
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综合法测图作业流程
国家平高控制 ② 像片联测
2024年8月5日星期一11时55分44秒
① 航空摄影
③控制点加密 ④ 像片纠正制作
像片平面图
⑤ 像片平面图调绘及 地貌测绘（外业）
⑥ 制作影像地形图
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综合法测图的特点：
r0 ) a3o r0) c3o
f f
Y
YS
(Z
Z
S
)
b1o(c c0 ) c1o(c c0)
b2o (r c2o (r
r0 ) b3o r0) c3o
f f
正解法要由(c，r)求得相应的正射影像的位置(X，Y)，必须知道与(c，r)对应的地面
高程Z，但是Z是未知的。因此首先必须假定一个高程Z0，并由上式求得近似的(X1， Y1)，再由DEM数据内插得到Z1，再由上式用高程Z1计算(X2，Y2)，如此反复迭代， 直到位置变化小于限差为止。
数字微分纠正：逐点纠正因地形起伏引起的像点位移。
• 在已知影像的内定向参数和方位元素以及数字高程模型的情况下进行，获得 纠正影像格网的灰度值，进而制成数字正射影像图。
2024年8月5日星期一11时55分44秒
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按被纠正的最小单元，对纠正分类：
1、点元素纠正 2、线元素纠正 3、面元素纠正
模型 • 4、成果为逐面元晒印得到规定比例尺的正射影像
●微分纠正是三维纠正，它不仅考虑到摄影机(或传感器)在成像过程的姿态变 化，而且考虑地形起伏的影响，因此，通过微分纠正，就能够得到正射影像图。
图像几何校正与辐射校正 课件
x ? a0 0? a1 u0 ? a0 v1 ? a1 u1v ? a2 u0 2 ? a0 v2 2 y ? b0 0? b1 u0 ? b0 v1 ? b1 u1v ? b2 u0 2 ? b0 v2 2
在这个方程组中有12个系数，需列12个方程才能解出，因 此需要6个已知的对应点，即这6个点的（u，v)与（x，y）均已 知，这些已知坐标的对应点称为控制点（GCP）
17
2、外部因素引起的畸变
4）大气折射的影响
? 大气对辐射的传播产生
折射。由于大气的密度分
布从下向上越来越小，折
射率不断变化．因此折射
后的辐射传播不再是直线
而是—条曲线．从而导致
传感器接收的像点发生位
移?r.
? 大气折射影响
18
2、外部因素引起的畸变
5）地球自转的影响
? 卫星前进过程中，传感器对地面扫描获得图像时，地球自转 影响较大，会产生影像偏离。因为卫星自北向南运动，这时地 球自西向东自转。相对运动的结果，使卫星的星下位置逐渐产 生偏离。偏离方向如下图所示，所以卫星图像经过校正后成为 图c的形态。
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几何校正。
25
几何校正包括两个方面的内容 ◆图像空间像元坐标的变换 ◆变换后的标准图像空间的各像元灰度值的计算。
26
纠正方法:
直接纠正方法 :从原始图像阵列出发，按行列的顺序 依次对每个原始图像像元点位用变换函数 F（x,y） （正解变换公式）求得它在新图像中的位置，并将该 像元灰度值移置到新图像的对应位置上。
? 校正的最终目的是确定校正后图像的行列数值，然后找到 新图像中每一像元的亮度值。
在这个方程组中有12个系数，需列12个方程才能解出，因 此需要6个已知的对应点，即这6个点的（u，v)与（x，y）均已 知，这些已知坐标的对应点称为控制点（GCP）
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2、外部因素引起的畸变
4）大气折射的影响
? 大气对辐射的传播产生
折射。由于大气的密度分
布从下向上越来越小，折
射率不断变化．因此折射
后的辐射传播不再是直线
而是—条曲线．从而导致
传感器接收的像点发生位
移?r.
? 大气折射影响
18
2、外部因素引起的畸变
5）地球自转的影响
? 卫星前进过程中，传感器对地面扫描获得图像时，地球自转 影响较大，会产生影像偏离。因为卫星自北向南运动，这时地 球自西向东自转。相对运动的结果，使卫星的星下位置逐渐产 生偏离。偏离方向如下图所示，所以卫星图像经过校正后成为 图c的形态。
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几何校正。
25
几何校正包括两个方面的内容 ◆图像空间像元坐标的变换 ◆变换后的标准图像空间的各像元灰度值的计算。
26
纠正方法:
直接纠正方法 :从原始图像阵列出发，按行列的顺序 依次对每个原始图像像元点位用变换函数 F（x,y） （正解变换公式）求得它在新图像中的位置，并将该 像元灰度值移置到新图像的对应位置上。
? 校正的最终目的是确定校正后图像的行列数值，然后找到 新图像中每一像元的亮度值。
《卫星影像纠正》课件
数据处理复杂性
卫星影像数据量大，涉及多种地理信 息，需要进行复杂的地理编码、坐标 转换和辐射校正等处理，以确保数据 的准确性和可靠性。
高精度纠正算法
算法优化
随着卫星技术的不断发展，对卫星影 像纠正精度的要求也越来越高。需要 不断优化纠正算法，提高算法的精度 和稳定性，以满足各种应用需求。
自动化与智能化
《卫星影像纠正》ppt课件
目录
• 卫星影像纠正概述 • 卫星影像纠正技术 • 卫星影像纠正应用 • 卫星影像纠正的挑战与展望 • 案例分析
01
卫星影像纠正概述
定义与目的
定义
卫星影像纠正，也称为几何纠正，是对卫星遥感图像进行预处理的重要步骤。 它通过一系列数学变换，将原始图像的几何畸变纠正为正确的地理坐标系统， 以便进行更准确的地理信息提取和空间分析。
总结词
复杂城市环境下的影像纠正
详细述
某城市由于建筑物密集、地形复杂，导致卫星影像出现扭曲和变形。通过采用先进的影 像纠正技术，对城市卫星影像进行精确纠正，为城市规划和建设提供了高精度的地理信
息数据。
案例二：某地区土地利用变化监测
总结词
长时间序列下的土地利用变化监测
VS
详细描述
利用多时相的卫星影像，对某地区进行土 地利用变化监测。通过对比不同时期的卫 星影像，分析土地利用的变化情况，为土 地规划和资源管理提供了科学依据。
案例三：某次地震灾害的卫星影像纠正
总结词
应对自然灾害的快速响应
详细描述
在某次地震灾害发生后，利用震前的卫星影 像作为参考，对震后的影像进行快速纠正， 及时获取了灾区的准确地理信息，为救灾和 灾后重建提供了重要支持。
THANKS
感谢观看
纠正后的卫星影像可以用于土地利用分类、土地资源调查、 违法用地监测等方面，提高土地资源管理的效率和准确性。
卫星影像数据量大，涉及多种地理信 息，需要进行复杂的地理编码、坐标 转换和辐射校正等处理，以确保数据 的准确性和可靠性。
高精度纠正算法
算法优化
随着卫星技术的不断发展，对卫星影 像纠正精度的要求也越来越高。需要 不断优化纠正算法，提高算法的精度 和稳定性，以满足各种应用需求。
自动化与智能化
《卫星影像纠正》ppt课件
目录
• 卫星影像纠正概述 • 卫星影像纠正技术 • 卫星影像纠正应用 • 卫星影像纠正的挑战与展望 • 案例分析
01
卫星影像纠正概述
定义与目的
定义
卫星影像纠正，也称为几何纠正，是对卫星遥感图像进行预处理的重要步骤。 它通过一系列数学变换，将原始图像的几何畸变纠正为正确的地理坐标系统， 以便进行更准确的地理信息提取和空间分析。
总结词
复杂城市环境下的影像纠正
详细述
某城市由于建筑物密集、地形复杂，导致卫星影像出现扭曲和变形。通过采用先进的影 像纠正技术，对城市卫星影像进行精确纠正，为城市规划和建设提供了高精度的地理信
息数据。
案例二：某地区土地利用变化监测
总结词
长时间序列下的土地利用变化监测
VS
详细描述
利用多时相的卫星影像，对某地区进行土 地利用变化监测。通过对比不同时期的卫 星影像，分析土地利用的变化情况，为土 地规划和资源管理提供了科学依据。
案例三：某次地震灾害的卫星影像纠正
总结词
应对自然灾害的快速响应
详细描述
在某次地震灾害发生后，利用震前的卫星影 像作为参考，对震后的影像进行快速纠正， 及时获取了灾区的准确地理信息，为救灾和 灾后重建提供了重要支持。
THANKS
感谢观看
纠正后的卫星影像可以用于土地利用分类、土地资源调查、 违法用地监测等方面，提高土地资源管理的效率和准确性。
摄影测量-图像纠正与配准
b. Gray-level Interpolation This is necessary because, in general, integer (x,y) positions in the input image map to fractional positions in the output image and conversely.
Cubic Convolution output cell value determined by calculating the distanceweighted average of the closest 16 input cells
Advantages • smoother-looking image than nearest neighbour Disadvantages • alters original data • slower than nearest neighbour or bilinear interpolation
取灰度 原始影像 正射影像
3、直接法与间接法的比较
计算
(x,y,Z)
(X,Y)
直接法
(Z) (X,Y,Z)
送灰度 灰 度 赋 值 原始影像 取灰度 正射影像
(x,y)
间接法
[二]、反解法（间接法）数字微分纠正
1、计算地面点坐标
g ( I ′, J ′) = g ( I , J )
( I ′, J ′) ⇒ ( X , Y , Z )
取灰度 原始影像 正射影像
[二]、反解法（间接法）数字微分纠正
1、计算地面点坐标
正射影像的比例尺 正射影像左下角像素 所对应的地面坐标
X = X Y = Y0 X = X Y = Y0 X = X Y = Y0
遥感图像校正ppt课件
数字高程模型，对图像进行地形变形的校正，使 图像符合正射投影的要求。
地理参考（Geo-referencing）：将地理坐标系
统赋予图像数据的过程。
29 29
遥感图像几何精校正的一般过程
1)选取地面控制点（GCP），确定其空间坐 标； 2)利用控制点数据对图像进行空间变换
多项式近似法
合理选择校正方程的次数:2-3次。
10 10
回归分析法
用长波数据来校正短波数据
作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正的
某一波段（如TM1）图像中，选择由最亮至最暗的
一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰
度值提取出来进行回归分析。
例如：
Y a1 b1 X
式中，X 为TM5波段的亮度均值； Y 为TM1亮度均值；
11 11
镶嵌与制图
28 28
图像配准（registration）：图像对图像的校准，
以使两幅图像中的同名像元配准。
图像精校正（rectification）：借助于一组地面
控制点（Ground Control Point，GCP），对 一幅图像进行地理坐标的校正，又称为georeferencing。
正射影像纠正（ortho-rectification）：借助于
控制点的地理坐标与地图投影的要求必须一致。
32 32
二次多项式间接法纠正变换公式为：
x fx (u, v) a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2 y f y (u, v) b00 b10u b01v b11uv b20u2 b02v2
遥感图像校正
11
主要内容
辐射畸变
1、为什么要进行校正？ 2、怎样校正？
地理参考（Geo-referencing）：将地理坐标系
统赋予图像数据的过程。
29 29
遥感图像几何精校正的一般过程
1)选取地面控制点（GCP），确定其空间坐 标； 2)利用控制点数据对图像进行空间变换
多项式近似法
合理选择校正方程的次数:2-3次。
10 10
回归分析法
用长波数据来校正短波数据
作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正的
某一波段（如TM1）图像中，选择由最亮至最暗的
一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰
度值提取出来进行回归分析。
例如：
Y a1 b1 X
式中，X 为TM5波段的亮度均值； Y 为TM1亮度均值；
11 11
镶嵌与制图
28 28
图像配准（registration）：图像对图像的校准，
以使两幅图像中的同名像元配准。
图像精校正（rectification）：借助于一组地面
控制点（Ground Control Point，GCP），对 一幅图像进行地理坐标的校正，又称为georeferencing。
正射影像纠正（ortho-rectification）：借助于
控制点的地理坐标与地图投影的要求必须一致。
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二次多项式间接法纠正变换公式为：
x fx (u, v) a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2 y f y (u, v) b00 b10u b01v b11uv b20u2 b02v2
遥感图像校正
11
主要内容
辐射畸变
1、为什么要进行校正？ 2、怎样校正？
第九章 像片纠正PDF
Y
•••••
y
•••••
•••••
•••••
X
x
X
−
XS
=
(Z
− ZS )
a1x + a2 y − a3 f c1x + c2 y − c3 f
Y
− YS
=
(Z
−
ZS )
b1x c1x
+ b2 y + c2 y
− b3 − c3
f f
直接法特点： ¾纠正图像上所得的点非规则排列，有的像元可能 “空白”（无像点），有的可能重复（多个像点），
数字纠正: 像素的几何位置和灰度
像素的几何位置和灰度？
解算方案：确定原始图像 (x, y)与纠正后图像 (X ,Y )
之间的几何关系（数学中的映射范畴） 直接法：由原始像点求纠正后的相应点坐标 X = FX (x, y) Y = FY (x, y) 间接法：由纠正后的像素坐标反求原始像点 x = Gx ( X ,Y ) y = Gy (X ,Y )
Google earth 中的武汉
第九章 像片纠正与正射影像图的制作
§9－1 概念与方法
航摄像片：中心投影 由于像片倾斜和地形起伏，引起 9 因像片倾斜引起的像点位移 9 因地形起伏引起的像点位移(投影差） 引起影像变形 各处比例尺不一致 相关方位发生变化
地（形）图：正射投影 图形与实际形状完全相似 比例尺处处一致 相关方位保持不变
•• • • • •• • • • •• • • •
(X0,Y0) • • • • •
2、计算像点坐标：
x=−f
a1( X a3 ( X
A A
− −
X X