ENVI遥感图像管理组织实验教学教程实验三几何校正(影像,地形图)
实验遥感影像的几何校正

实验遥感影像的几何校正简介遥感技术是通过获取遥感影像和数据对地面资源进行探测、监测和评估的一种空间信息技术。
遥感影像是一种带有几何畸变的二维投影图像,其中可能出现伸缩、扭曲、歪斜等问题。
因此,为了更精确地进行信息提取和分析,需要进行几何校正以使影像像素遵循真实地物在地球表面的几何位置分布规律。
实验遥感影像的几何校正是遥感技术学习中重要的一环,本文将介绍实验遥感影像的几何校正的基本概念和方法。
几何校正的基本概念几何校正主要包括校正模型的建立和校正参数的计算。
在进行几何校正之前,需要先确定地面控制点(GCP)和栅格坐标,然后以GCP为基础建立校正模型,计算校正参数,最终将原始影像像素校正为符合真实地物在地球表面位置分布规律的栅格影像。
几何校正的具体流程如下:1.确定GCP:GCP是几何校正的基础,一般应该选取光线影响较小的地物进行标注,例如道路交叉口、建筑物边角等。
标注时需要保证正方向一致,以实现最佳标注效果。
2.建立校正模型:GCP标注完成后,需要以这些GCP为基础建立几何校正模型。
在建立校正模型时,可以使用任意至少3个GCP的组合,其中至少包含一个控制点。
常用的校正模型有仿射变换模型、投影变换模型和多项式变换模型等。
3.计算校正参数:建立校正模型后,需要基于该模型计算校正参数,一般来说,校正参数是指实际地物坐标和栅格影像像素坐标之间的转换参数。
根据不同的校正模型,计算校正参数的方法也不同。
4.生成新影像:计算出校正参数后,需要进行像素级别的校正,使原始影像符合真实地物在地球表面位置分布规律,从而生成新的栅格影像。
几何校正的常用方法实验遥感影像的几何校正方法包括:仿射变换模型在实验中,仿射变换模型适用于影像伸缩和旋转校正,可以通过3个或4个GCP实现,其变换公式为:Xa = a1X + a2Y + a3Ya = a4X + a5Y + a6其中,Xa和Ya为校正后的像素坐标,X和Y为未校正的像素坐标,a1、a2、a3、a4、a5、a6是校正参数。
ENVI实习之几何精纠正

3.进入了GCP选择对话框,既可以输入矫正坐标,也可以在两窗口中点取
4.先在四个角选取四个控制点,便于构建最简单的模型(3个点既可,但是为了保证
精度,选取四个点)add point
5.完成三个点采集时,模型即可建立,此时就可以使用predict工具了。
根据所建立的
模型,可以预测base中点对应的warp中的大概位置。
通过调节,便可以选取同名地。
添加到列表中
6.添加第五个点后,ERROR x,y和rms便已经出现,说明模型基本建立
7.继续添加控制点,保证RMS控制在0.5内
8.完成20个点采集
但是,RMS=0.95
9.通过UPDATE工具调节,直至单点RMS<0.5
10.通过调节,单点RMS均小于0.5
11.完成模型构建
12.选择warp fiel(对tm影像进行几何精纠正)
修改分辨率为30米(因为tm影像的分辨率为30m,纠正为10 没有意义,只是徒增了大小)
Method 选取polynomial 多项式,选取2项,gcp大于6
输出位置选择
13.在ENVI zoom中加载两幅影像使用SWIP进行对比
结果:在分界线右侧基本吻合,在右侧略有变形
存在问题与解决办法
1.但完成三个点的拾取时,模型一阶多项式模型建立,这是就可以使用predict功能了,
并且直接添加predict的点,这时,误差很小。
其实,这个模型是逐步建立的,首先三个点建立一个简单模型,使用predict预测这个模型中,点对应的内插点,我们必须利用这个预测的点,找到base中的点的同名点,找到后的这组点,参与模型构建
2.为什么会在第五个点添加时,才显示RMS,而不是第四个点??。
遥感图像几何精纠正实验报告

一、实验名称遥感图像几何精纠正二、实验目的理解几何校正的原因,几何校正的原理,掌握用ENVI对影像进行几何校正的方法;了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。
三、实验原理由各种内外因素造成的遥感图像几何位置上的变化称为几何畸变,消除或者减弱其影响的过程即几何校正的过程。
试验中主要是通过若干控制点,建立不同图像间(基准影像和待纠正影像)的多项式空间变换和像元插值运算,实现遥感图像与实际地理图件间的配准 ,达到消减以及消除遥感图像的几何畸变。
几何校正又可分为影像到影像及影像到地图的配准。
四、数据来源本次实验所用数据来自于国际数据服务平台;landsat4-5波段30米分辨率TM 第三波段影像,投影为WGS-84,影像主要为山西省大同市恒山地区,中心纬度:38.90407 中心经度:113.11840。
五、实验过程1、打开并显示Landsat TM 影像文件1)打开并显示TM影像文件,从ENVI 主菜单中,选择File →Open Image File选择影像,点击Load Band 在主窗口加载影像。
2)新建主窗口,加载待校正影像(原图像偏转90度后所形成图像)。
《遥感数字图像处理》实验报告学号:姓名:邢晓辉(cuit)2、选取并处理地面控制点1)从ENVI 主菜单栏中,选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Image,打开Image to Image Registration 对话框。
2) 在Image to Image Registration 对话框中,点击并选择Display #1 (SPOT 影像),作为Base Image。
点击Display #2(TM 影像),作为Warp Image。
3)点击OK,启动配准程序。
通过将光标放置在两幅影像的相同地物点上,来添加单独的地面控制点,在每个缩放窗口所需位置上,点击鼠标左键,调整光标点所处的位置。
envi4.5几何校正

几何校正一、实验目的通过练习掌握使用ENVI进行图形几何校正。
二、实验原理利用ENVI几何校正功能校正图形。
三、数据来源下载源:国际科学服务平台(/index.jsp)波段数:TM Band 1, TM Band 2, TM Band 3, TM Band 4, TM Band 5, TM Band 7 对应波长:0.485000, 0.560000, 0.660000, 0.830000, 1.650000, 2.215000分辨率:30 Meters投影:UTM四、实验过程1、加载待校正影像和基准影像1.jpg和bhtmref.img。
2、执行:Map->Registration->Select GCPs:Image to Image,打开如下窗口:Base Image 下选择基准影像,Warp Image 下选择待校正影像,然后点OK,打开如下窗口:接着再基准影像中选点,在待校正影像中选择对应位置的点,然后点击Add Point按钮,点数加一:重复执行此操作。
当点数达到三个及以上时,点数后的Predict按钮会变可用。
此时,在基准影像中选择一点,点Predict按钮,ENVI会在待校正影像中预测一点,不需手动选择。
还可选中Options 下的Auto Predict,此时,在基准影像中选点,ENVI会自动随时自动选择相应点。
当点数达到五个及以上时,选择Options下的Automatically Generate Tie Points…,打开下窗口,设置基准影像与待校正影像自动选择点。
选择基准影像匹配波段(本实验选择TM Band5),点击OK。
选择待校正影像匹配波段(本实验选择R),点击OK。
设置要选择点数、分区、一个小区域选择点数。
点击OK开始选点。
选择完毕后,可点击Show List,打开如下窗口,查看所选点,删除、调整误差大的点执行Options->Warp File(as Image to Map)打开如下窗口:左侧选择待校正影像,点击OK。
(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪

目录第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2)一、图像配准与校正 (2)(一)基础知识 (2)(二)ENVI操作 (4)二、图像镶嵌(图像拼接) (16)(一)基础知识 (16)(二)ENVI操作 (16)三、图像裁剪 (20)(一)基础知识 (20)(二)ENVI操作 (21)第二部分:下载影像及介绍 (26)(一)基本信息 (26)(二)日期信息 (26)(三)云量信息 (26)(四)空间信息 (26)第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪一、图像配准与校正(一)基础知识1、图像配准就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
2、几何校正是指利用地面控制点和几何校正数学模型,来矫正非系统因素产生的误差,非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。
由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据,所以此过程包括了地理编码。
简单来说,图像校正是借助一组控制点,对一幅图像进行地理坐标的校正。
本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image,利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。
3、图像选点原则[1]选取图像上易分辨且较精细的特征点,如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。
[2]特征变化大的地区需要多选。
[3]图像边缘部分一定要选取控制点。
[4]尽可能满幅均匀选取。
[5]保证一定数量的控制点,不是控制点越多越好。
4、数理知识:[1]多项式模型x=a0+a1X+a2Y+a3X²+a4XY+ a5Y²+....y=b0+ b1X+b2Y+b3X²+ b4XY +b5Y²+ ....X,Y:校正前该点的位置;x,y:校正后该点的位置[2]最少控制点个数: ( n+1 )²[3]误差计算:RMSEerror= sqrt( (x' -x)²+ (y' -y)²)5、重采样方法(插值算法)[1]最近邻法概念:取与所计算点( x,y )周围相邻的4个点,比较它们与被计算点的距离,哪个点距离最近就取哪个亮度值作为 ( x,y )点的亮度值优点:简单易用,计算显小缺点:图像的亮度具有不连续性,精度差[2]双线性内插法概念:取(x,y)点周围的4个邻点,在y方向内插2次,再在x方向内插1次,得到( x,y)点的亮度值 f ( x,y)优点:双线性内插法比最近邻法虽然计算虽有所增加,但精度明显提高,特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状化现象有明显的改善。
地形图的几何校正实验

图像几何校正(Geometric Correction)几何校正(Geometric Correction)就是将图像数据投影到平面上,使其符合(Conform)地图投影系统的过程,即纠正图像数据的几何位置的变形并将地图坐标系统赋予图像数据的过程。
说明:在ERDAS IMAGIN软件中,Geometric Correction是进行图像几何校正的模块。
可在两处不同的地方启动该模块,如Data Preparation模块中的Image Geometric Correction 就是其中一种。
另一种方法见下面的操作。
本实验以ERDAS IMAGIN软件为例,练习地形图的几何校正。
第一步:显示地形图图像文件先将TIFF格式的图像转换为IMG格式的。
再在视窗中打开需要校正的地形图图像。
第二步:启动几何校正模块在视窗Viewe r#1的菜单条中,选择Raster ——〉Geometric Correction。
打开Set Geometric Model对话框:选择几何校正计算模型(图像坐标转换模型)(Select Geometric Model)——通常选Polynomial(多项式几何校正模型,同时做投影变换)——〉OK程序自动打开Geo Correction Tools对话框和Polynomial Model Properties对话框(校正模型参数与投影参数设置对话框)。
在调用多项式模型时,需要确定多项式的次方数,通常整景图像选择3次方。
在Polynomial Model Properties对话框中,定义多项式次方(Polynomial Order):2或3——〉Apply ——〉Close。
程序自动打开GCP Tool Reference Setup对话框(根据实际工作条件,从9种控制点采集模式中选一种)。
因为此次实验是一幅地形图,这里通过键盘输入控制点坐标,即Keyboard Only——〉OK在弹出的Reference Map Information 对话框中确定地形图的投影信息。
几何校正实验报告(Image to Image方法和Image to Map方法)

遥感图像的几何校正姓名:学号:日期:2020.5.151.实验目的和内容目的:通过实习操作,掌握遥感图像几何校正的基本原理和和方法,理解遥感图像几何校正的意义。
内容:在ENVI软件中利用两种几何校正方法进行遥感图像的几何校正。
(1)Image to Image:用base.img作为基准影像,选择控制点来校正uncorrected.img。
(2)Image to Map:根据地形图上的信息选择控制点来校正地形图。
2.图像处理方法和流程Image to Image(用base.img作为基准影像,选择控制点来校正uncorrected.img)1、加载影像(1)点击主菜单>>File>>Open Image File。
(2)打开base.img和uncorrected.img。
(3)显示这两个图像:2、启动几何校正模块(1)点击主菜单的Map>>Registration>>Select GCPs:Image to Image。
(2)选择显示base.img文件的Display为基准影像(Base Image),显示uncorrected.img文件的Display为待校正影像(Warp Image),点击OK。
(3)点击OK后出现Ground Control Points Selection界面,点击Show List 可打开控制点列表窗口(Image to Image GCP List窗口)。
3、采集地面控制点(1)在两个Display中找到相同区域,在Zoom窗口中,将十字光标定位到两个图像的相同位置上。
(2)点击Ground Control Points Selection上的Add Point按钮,将当前找到的点加入控制点列表。
(3)添加好了第一个控制点。
(4)同上诉操作,可以添加好第二个、第三个控制点。
(5)在Base Image上面用十字光标定位一个点,点击Ground Control Points Selection上的Predict按钮,Warp Image上会自动预测相同位置。
1 遥感图像处理--几何校正

北京54坐标系和西安80坐标系 采用的主要参数
坐标名称 北京54 西安80
投影类型 Transverse Mercator Transverse Mercator
椭球体 Krasovsky IAG-75
基准面 北京54 西安80
知识介绍—建立自定义坐标系
ENVI中坐标定义文件存放在安装目录下的 IDL??\products\envi??\map_proj文件夹下, 三个文件记录了坐标信息:
知识介绍—图像投影转换
投影转换 1)选择主菜单->Map->Convert Map Projection。 2)在Convert Map Projection对话框中,单击Change Proj按钮。 3)在Projection Selection对话框中,选择New按钮。 4)在Customized Map Projection Definition对话框中填写投影名
ENVI中的几何校正
重采样方法(ENVI提供的内插方法)
1)最近邻法
取与所计算点(x,y)周围相邻的4个点,比较它们 与被计算点的距离,哪个点距离最近,就取哪个亮 度值作为(x,y)点的亮度值。
2)双线性内插法
取(x,y)点周围的4个邻点,在y方向内插二次, 再在x方向上内插一次,得到(x,y)点的亮度值f(x,y)。
ellipse.txt 椭球体参数文件 datum.txt 基准面参数文件 map_proj.txt 坐标系参数文件
知识介绍—建立自定义坐标系
ENVI中自定义坐标系分三步:定义椭球体、基准面 和定义坐标参数。
第一步:添加椭球体
椭球体描述语法:<椭球体名称>, <长半轴>, <短半 轴>
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实验三 ENVI影像的几何校正 本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正,添加地理坐标,以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。 一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正,以及从影像到影像的纠正,后者也称为影像的配准。遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。几何纠正包括两个核心环节:一是像素坐标的变换,即将影像坐标转变为地图或地面坐标;二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。 本实验将针对不同的数据源和辅助数据,提供以下几种校正方法: Image to Map几何校正:通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程,控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。地形图校正就采取这种方法。 Image to image几何校正:以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图,通过从两幅图像上选择同名点(GCP)来配准另一幅栅格影像,使相同地物出现在校正后的图像相同位置。大多数几何校正都是利用此方法完成的。 Image to image自动图像配准:根据像元灰度值自动寻找两幅图像上的同名点,根据同名点完成两幅图像的配准过程。当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像,使得图上的相同地物不重叠时,可利用此方法进行调整
1. 地形图的几何校正 (1)打开并显示地形图 从ENVI主菜单中,选择file →open image file,打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。 (2)定义坐标 从ENVI主菜单栏中,选择Map →Registration →Select GCPs:Image to map。 在image to Map Registration对话框中,点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中,选择Map → Registration → Select GCPs: Image to Map。
图3.1 image to map Registration对话框 (3)点击ok,启动自动配准程序。 (4) Ground Control Points Selection对话框中, 点击Add point,把该地面控制点添加到列表中。点击Show list查看地面控制点列表,见图3.2。然后依同样的方式寻找其余的同名地物点。
Ground Control Points Selection对话框 图3.2用来进行影像配准的Ground Control Points
Selection对话框和Show list列表 注意:在缩放窗口中支持亚像元(sub-pixel)级的定位,缩放的比例越大,地面控制点的精度就越好。地面控制点的选择除了通过移动光标之外还可以直接在同名地物点上通过鼠标进行点击完成。在show list对话框中,一旦已经选择了4个以上的地面控制点后,RMS误差就会显示出来。 图3.3缩放窗口(Zoom) (5)如果选择的控制点中,某点的误差很大,删除该点,重新寻找新的点来代替。在show list对话框中用鼠标点击该点,选择delete即可删除该点。如果对所有选择的控制都不满意的话,可以通过Ground Control Points Selection对话框,选择Options →Clear All Points,可以清除掉所有的已选择的地面控制点。 (6)若选择的地面控制点比较满意,则在Ground Control Points Selection对话框中选择options→Warp File 选择待校正的地形图文件,点击OK 填写重采样参数(注意:输出像元大小选择5米,如果太大输出的图像模糊),输出文件路径及文件名。 (8)打开校正后的地形图,在主窗口双击鼠标左键,查询校正结果。 重复以上步骤,校正3-几何校正\地形图\G-48-34-b.JPG文件。最后将两幅校正好的地形图在ARCGIS中打开,观察两者的位置关系。
2.影像对影像的几何配准 利用SPOT图像校正Landsat TM。 (1)打开并显示Landsat TM图像 1 从ENVI主菜单中,选择file →open image file。 2从列表中选择tmatlanta.img(待校正影像)文件。 3 在文件选择对话框中,点击open ,把TM影像波段加载到可用波段列表中。 4 在列表中选择3个波段, 选择new display彩色显示。 (2)打开并显示SPOT图像 同上方法,选择panatlanta.img(已具有投影信息的参考影像)并打开
SPOT TM (3)显示光标位置/值 要打开一个显示主影像窗口,滚动窗口,或者缩放窗口中光标位置信息对话框,可以按以下步骤进行操作。 1 从主影像窗口菜单栏中,选择tools →Cursor Location/value。 2 在主影像窗口、滚动窗口和缩放窗口的TM影像上,移动鼠标光标。 注意坐标是以像素为单位给出的,这是因为这个影像是基于像素坐标的,它不同于上面带有地理坐标的SPOT影像。 3 选择file →Cancel,关闭Cursor Location/value对话框。 (4)开始进行影像配准 1 从ENVI主菜单栏中,选择Map →Registration →Select GCPs:Image to Image。 2 在image to Image Registration对话框中,点击并选择display#1(spot影像),作为Base Image。点击display#2(TM影像)作为Warp image。
图2.2image to Image Registration对话框 3 点击ok,启动自动配准程序。
○6RMS Error (Root mean square error均方根误差),可以显示总的RMS误差。为了最好的配准,应该试图使 RMS 误差最小化。 ○7Predict 预测点坐标功能
① ○2 ○3
○4 ○5 ○6 ○7
基准图像的控制点的坐标 校正图像的控制点的坐标 增加一个控制点 查看地面控制点列表
多项式纠正法校正的次数 通过将光标放置在两幅影像的相同地物点上,来添加单独的地面控制点,在Ground Control Points Selection对话框中,点击Add Point○4,把该地面控制点添加到列表中。点击Show List○5查看地面控制点列表。
(1) 同名控制点的要求:分布均匀,不少于30个。 (2) 一旦已经选择了至少5个地面控制点以后,RMS误差就会显示出来。(RMS误差是基于一个适于点的一次多项式(a first order polynomial)计算的,它的大小表明了点是否正确输入(如果误差较大,你可能需要编排基准位置)。) (3) 一旦已经选择了至少3个地面控制点以后,在标准影像选好控制点之后,就可以用Predict预测出校正影像同名控制点的大致位置。 (4) 点击Show List,显示控制点列表: 图2.5影像配准中所用到的Image to Image GCP List对话框
“Order Points by Error”,按RMS误差大小的顺序排列控制点; “Clear all points”,清除所有的控制点 “On/Off”, 开启或关闭点,即是否让所选的高亮度的控制点(如上图中的#5)参与校正 “Delete”,删除所选高亮度的控制点 (5)选择纠正参数并输出结果 在Ground Control Points Selection上,选择Options→Warp File,选择需纠正图像。 重采样说明: 校正参数设置
输出图像范围
保存校正后影像
①
① ○2
○2 ○3
○4
⑤ (1) ①ENVI 提供三种校正方法:RST法(Rotation旋转、Scaling缩放、translation平移)、多项式法(polynomial)和三角校正法(Delaunay triangulation)。 A. RST 纠正是最简单的方法,需要三个或更多的 GCPs 运行图像的旋转、缩放和平移。The RST warping algorithm uses an affine transformation(仿射变换): x = a1 + a2 X + a3 Y y = b1 + b2 X + b3 Y 6个参数,至少要3个控制点。这种算法没有考虑图像校正时的“shearing(切变)”。为了允许切变,应该使用一阶的多项式校正法。虽然RST方法是非常快的,但是,在大多数情况下,使用一阶的多项式法校正能得到更加精确的结果。 B. 多项式校正(polynomial),可以实现 1 次到 n 次多项式纠正。在 “Degree” ○4
里输入需要的次数,可以得到的次数依赖于选择的控制点数(#GCPs),
要求(次数+1)2 < = #GCPs,比如说希望degree=2,#GCPs必须>=9。考虑到切变,一阶的多项式法校正算法如下: x = a1 + a2 X + a3 Y + a4 XY y = b1 + b2 X + b3 Y + b4 XY C. 三角法校正(Triangulation)实际上是运用了德洛内(Delaunay)三角测量法。Delaunay三角测量法就是利用不规则空间 GCPs建立Delaunay三角形(由与相邻Voronoi多边形 共享一条边的相关点连接而成的三角形)并把值内插到所输出的格网中。