第二次几何校正PPT讲稿.ppt

第二次几何校正第1页，共66页，编辑于2022年，星期三第2页，共66页，编辑于2022年，星期三3几何校正的目的：几何校正的目的：1、纠正几何误差、纠正几何误差2、将遥感图像投影到某一地理坐标系中、将遥感图像投影到某一地理坐标系中第3页，共66页，编辑于2022年，星期三4遥感图像几何畸变遥感图像几何畸变 l遥感器本身引起的畸变遥感器本身引起的畸变l外部因素引起的畸变外部因素引起的畸变第4页，共66页，编辑于2022年，星期三51遥感器本身引起的畸变遥感器本身引起的畸变遥遥感感器器本本身身引引起起的的几几何何畸畸变变与与遥遥感感器器的的结结构构、特特性性和和工工作作方方式式不不同同而而异。这些因素主要包括：异。这些因素主要包括：1 1）透镜的辐射方向畸变像差；透镜的辐射方向畸变像差；2 2）透镜的切线方向畸变像差；透镜的切线方向畸变像差；3 3）透镜的焦距误差；透镜的焦距误差；4 4）透镜的光轴与投影面不正交；透镜的光轴与投影面不正交；5 5）图像的投影面非平面；图像的投影面非平面；6 6）探测元件排列不整齐；探测元件排列不整齐；7 7）采样速率的变化；采样速率的变化；8 8）采样时刻的偏差；采样时刻的偏差；9)9)扫描镜的扫描速度变化扫描镜的扫描速度变化 。第5页，共66页，编辑于2022年，星期三例例如如扫扫描描形形式式成成像像的的MSS，产产生生的的几几何何畸畸变变主主要要是是由由于于扫扫描描镜镜的的非非线线性性振振动动和和其其它它一一些些偶然因素引起偶然因素引起在固定在固定IFOV和固定的角扫描速率下，沿扫描线压缩和固定的角扫描速率下，沿扫描线压缩第6页，共66页，编辑于2022年，星期三7 7全景畸变：全景投影的像面不是一平面，而是一个柱面全景畸变：全景投影的像面不是一平面，而是一个柱面ya=f.tan第7页，共66页，编辑于2022年，星期三8纵横比失真，也就是像素不是正方的纵横比失真，也就是像素不是正方的第8页，共66页，编辑于2022年，星期三92外部因素引起的畸变外部因素引起的畸变 影响图像变形的外部因素包括：影响图像变形的外部因素包括：1）遥感器外方位元素变化的影响遥感器外方位元素变化的影响2）地形起伏）地形起伏3）地球的曲率）地球的曲率4）大气密度差引起的折射）大气密度差引起的折射5）地球自转的影响）地球自转的影响第9页，共66页，编辑于2022年，星期三10遥感器轨道参数引起的误差遥感器轨道参数引起的误差中心投影框幅式摄像图像变形中心投影框幅式摄像图像变形第10页，共66页，编辑于2022年，星期三11遥感器轨道位置和姿态引起的误差遥感器轨道位置和姿态引起的误差遥感器轨道位置和姿态引起的误差遥感器轨道位置和姿态引起的误差扫描成像扫描成像例如例如MSS、TM等等第11页，共66页，编辑于2022年，星期三12对于逐点摆扫式成像：对于逐点摆扫式成像：对于推扫式成像：对于推扫式成像：投影差只发生在投影差只发生在y方向上（扫描方向）方向上（扫描方向）投影差只发生在投影差只发生在y方向上方向上（扫描方向）（扫描方向）第12页，共66页，编辑于2022年，星期三13地球曲率引起的图像畸变地球曲率引起的图像畸变地球曲率引起的像点位移与地形起伏类似，低于水平面地球曲率引起的像点位移与地形起伏类似，低于水平面第13页，共66页，编辑于2022年，星期三14第14页，共66页，编辑于2022年，星期三15大气折射引起的图像畸变大气折射引起的图像畸变大气层不是一个大气层不是一个均匀的介质，均匀的介质，它的密度随离它的密度随离地面高度的增地面高度的增高而递减，所高而递减，所以电磁波在大以电磁波在大气中，不是直气中，不是直线，而曲线。线，而曲线。第15页，共66页，编辑于2022年，星期三16地球曲率、大气折光和地形起伏引起的误差地球曲率、大气折光和地形起伏引起的误差扫描成像扫描成像框幅成像框幅成像第16页，共66页，编辑于2022年，星期三17地球自转引起的误差地球自转引起的误差当卫星由北向当卫星由北向南运行的同时，南运行的同时，地球也由西向地球也由西向东自转，由于东自转，由于卫星图像每条卫星图像每条扫描线成像的扫描线成像的时间变化，造时间变化，造成扫描线在地成扫描线在地面上的投影依面上的投影依次向西平移，次向西平移，最终使得图像最终使得图像发生扭曲。发生扭曲。第17页，共66页，编辑于2022年，星期三 图像几何精校正方法（按控制点校正方法）l几何纠正的方法和误差估计几何纠正的方法和误差估计l表面拟合纠正方法：表面拟合纠正方法：l局部加权平均表面拟合方法局部加权平均表面拟合方法第18页，共66页，编辑于2022年，星期三3.4.1几何校正的方法和误差估计l几何校正的一般方程式为几何校正的一般方程式为l式中的式中的x、y为像元在原始图像上的坐标，为像元在原始图像上的坐标，X、Y为像元为像元在校正后的图像（目的图像，即参考图像）上的地理坐在校正后的图像（目的图像，即参考图像）上的地理坐标。得到函数标。得到函数F1(x,y)和和F2(x,y)的方法是选择原始图像和的方法是选择原始图像和目的图像同名点对（控制点），采用多项式逼近法求得。目的图像同名点对（控制点），采用多项式逼近法求得。（1）第19页，共66页，编辑于2022年，星期三l即：即：lajk和和bjk为几何校正系数，是在原始图像和为几何校正系数，是在原始图像和目的图像上的同名点作为控制点的位置，目的图像上的同名点作为控制点的位置，应用最小二乘法求得的。请注意，选点分应用最小二乘法求得的。请注意，选点分布要均匀。布要均匀。n次多项式的点不得少于个，其次多项式的点不得少于个，其中中n=1，2，3，4，。（）第20页，共66页，编辑于2022年，星期三21控制点质量评价控制点质量评价-RMS误差误差RMS误误差差（均均方方根根）是是GCP的的输输入入（原原位位置置）和和逆逆转转换换的的位位置置之之间间的的距距离离或或者者说说，是是在在用用转转换换矩矩阵阵对对一一个个GCP作作转转换换时时，所所期期望望输输出出的坐标与实际输出的坐标之间的偏差的坐标与实际输出的坐标之间的偏差。RMS误差用计算距离的方程求得：误差用计算距离的方程求得：xi和和yi是输入的原坐标；是输入的原坐标；xr和和yr是逆变换后的坐标。是逆变换后的坐标。RMS误误差差以以坐坐标标系系统统的的距距离离来来表表示示。如如果果原原坐坐标标是是图图像像数数据据文文件件坐坐标标，那那么么RMS误误差差是是用用像像元元数数的的距距离离。例例如如，RMS误误差差是是2意意味味着着参考像元与逆转换像元之间的距离是参考像元与逆转换像元之间的距离是2个像元。个像元。第21页，共66页，编辑于2022年，星期三22RMS误差的容忍取决于数据质量以及应用目的误差的容忍取决于数据质量以及应用目的LandsatTM一般控制在一般控制在1个像元，个像元，30m以内。以内。AVHRR一般控制在一般控制在1.5个像元，个像元，1.5Km以内。以内。计算转换参数和计算转换参数和RMS误差后，可能的选择：误差后，可能的选择：1)剔剔除除具具有有最最高高RMS误误差差的的点点，用用剩剩下下的的GCP计计算算另另一一个个转转换换参参数数，可可能能会会得得到到更更为为接接近近的的拟拟合合。但但是是，如如果果在在图图像像的的某某一一特特殊殊区区域域只有一个只有一个GCP，那么剔除它可能导致更大的误差；，那么剔除它可能导致更大的误差；2)只选择最有把握的点；只选择最有把握的点；3)提提高高转转换换阶阶，进进行行更更复复杂杂的的几几何何转转换换，这这样样的的转转换换矩矩阵阵可可能能使使GCP拟合误差减少；拟合误差减少；4)增大增大RMS误差的允许值。误差的允许值。第22页，共66页，编辑于2022年，星期三控制点的选取几几何何校校正正的的第第一一步步便便是是位位置置计计算算，首首先先是是对对所所选选取取的的二二元元多多项项式式求求系系数数。这时必须已知一组控制点坐标。这时必须已知一组控制点坐标。控制点数目的确定控制点数目的确定 其其最最低低限限是是按按未未知知系系数数的的多多少少来来确确定定的的。一一次次多多项项式式有有6 6个个系系数数，就就需需要要有有6 6个个方方程程来来求求解解，需需3 3个个控控制制点点的的3 3对对坐坐标标值值，即即6 6个个坐坐标标数数。2 2次次多多项项式式有有 1212个个系系数数，需需要要 1212个个方方程程（6 6个个控控制制点点）。依依次次类类推，推，n n次多项式，控制点的最少数目为次多项式，控制点的最少数目为(n+1)(n+2)/2(n+1)(n+2)/2。实实际际工工作作表表明明，选选取取最最少少数数目目的的控控制制点点来来校校正正图图像像，效效果果往往往往不不好好。在在图图像像边边缘缘处处，在在地地面面特特征征变变化化大大的的地地区区，如如河河流流拐拐弯弯处处等等，由由于于没没有有控控制制点点，而而靠靠计计算算推推出出对对应应点点，会会使使图图像像变变形形。因因此此，在在条条件件允允许许的的情情况况下下，控控制制点数的选取都要大于最低数很多。点数的选取都要大于最低数很多。第23页，共66页，编辑于2022年，星期三常用控制资料常用控制资料lGPS实测控制点实测控制点l大于成图比例尺的地形图大于成图比例尺的地形图l更大比例尺的土地利用数据库更大比例尺的土地利用数据库l更大比例尺的航空正射影像图及卫星正射更大比例尺的航空正射影像图及卫星正射影像图影像图第24页，共66页，编辑于2022年，星期三控制点质量RMS大大RMS小小由控制点地理坐标，根据校正多项式反算出由控制点地理坐标，根据校正多项式反算出来的图像点位来的图像点位校正多项式拟合曲线F(x,y)第25页，共66页，编辑于2022年，星期三l设设X，Y为参考图像的地理坐标，为参考图像的地理坐标，x,y为原始图像坐标，为原始图像坐标，XY为为x，y经变换的图像坐标。即经变换的图像坐标。即l为了使变换图像在控制点上最好的逼近所要求的图像为了使变换图像在控制点上最好的逼近所要求的图像精度，即最小二乘原理，真值与变换值之差的平方和精度，即最小二乘原理，真值与变换值之差的平方和为最小为最小l即即l达到最小，把式（达到最小，把式（1-1）代入（）代入（1-2）得）得(1-1)(1-2)第26页，共66页，编辑于2022年，星期三l为达到最佳逼近，使为最小，根据数字分析中极值原为达到最佳逼近，使为最小，根据数字分析中极值原理，求对的偏导数为达到最佳逼近，使为最小，根据理，求对的偏导数为达到最佳逼近，使为最小，根据数字分析中极值原理，求对的偏导数为数字分析中极值原理，求对的偏导数为0，得：，得：第27页，共66页，编辑于2022年，星期三第28页，共66页，编辑于2022年，星期三l经过整理即得经过整理即得10个方程的联立方程组个方程的联立方程组第29页，共66页，编辑于2022年，星期三l写成矩阵形式（控制点写成矩阵形式（控制点10个）个）第30页，共66页，编辑于2022年，星期三l应用主元消去法，就可求出系数：应用主元消去法，就可求出系数：l然后把这些系数代入方程然后把这些系数代入方程(1-1)中变换图像的任一点的数中变换图像的任一点的数值即可得到而偏差值值即可得到而偏差值=X-X l用同样的方法，按用同样的方法，按l解算出系数：解算出系数：l在图形的矢量纠正处理中，如地图线划图的投影变换，在图形的矢量纠正处理中，如地图线划图的投影变换，采用（采用（2）式）式(在在ppt20页页)的正向纠正法（由原始矢量的正向纠正法（由原始矢量图形求目的矢量图形），再用内插方法填补空像元，图形求目的矢量图形），再用内插方法填补空像元，以保持图形的连续。以保持图形的连续。第31页，共66页，编辑于2022年，星期三l几何校正处理应注意的问题几何校正处理应注意的问题l（A）几何校正处理采用反函数方法）几何校正处理采用反函数方法l在以行扫描的数据中，采用（在以行扫描的数据中，采用（2）式（）式（ppt20页）的反函数式页）的反函数式（以目的影像的点为自变量，经计算后，到原始影像上摘取（以目的影像的点为自变量，经计算后，到原始影像上摘取像元，按顺序填充在目的影像中）。（像元，按顺序填充在目的影像中）。（2）式的反函数形式）式的反函数形式为：为：l（3）式中的纠正系数和的解算方法同式（）式中的纠正系数和的解算方法同式（2）。）。l(B)几何校正的快速处理方法几何校正的快速处理方法l在实际应用中，常采用三次多项式逼近，形式为：在实际应用中，常采用三次多项式逼近，形式为：（3）第32页，共66页，编辑于2022年，星期三l将（4）式改写为列向x、y的三次多项式：l式中：（4）（5）第33页，共66页，编辑于2022年，星期三第34页，共66页，编辑于2022年，星期三l同样可求出行向同样可求出行向x和和y的三次多项式的三次多项式Lx和和Lyl式中：式中：（6）第35页，共66页，编辑于2022年，星期三3.4.2表面拟合纠正方法 l在多项式几何纠正时，局部的几何畸变在多项式几何纠正时，局部的几何畸变在全图范围内进行了平均，使得已经获在全图范围内进行了平均，使得已经获得的精确匹配的控制点上又存在了误差，得的精确匹配的控制点上又存在了误差，从而使控制点周围的图像也产生偏差。从而使控制点周围的图像也产生偏差。我们希望找到一种函数构造合适的我们希望找到一种函数构造合适的f(x,y)，g(x,y)，使得在控制点片映射精确吻合。，使得在控制点片映射精确吻合。由由Goshtasby提出的表面样条函数拟合方提出的表面样条函数拟合方法很有效地解决了控制点精确吻合的问法很有效地解决了控制点精确吻合的问题。题。第36页，共66页，编辑于2022年，星期三l其中，第37页，共66页，编辑于2022年，星期三l通过下面的线性方程组求解通过下面的线性方程组求解N+3个参数个参数a0，a1，a2，Fi，i=1，2,，N的。的。，j=1,2,N。其中，第38页，共66页，编辑于2022年，星期三l表面样条函数使图像表面样条函数使图像在控制点上达到精确的在控制点上达到精确的吻合吻合，而其它点在精确控制点的约束下通，而其它点在精确控制点的约束下通过插值也获得了很好的纠正。但该方法在过插值也获得了很好的纠正。但该方法在计算每一点经映射变换后的位置时，所有计算每一点经映射变换后的位置时，所有控制点均参加运算，这一方面使在某一点控制点均参加运算，这一方面使在某一点映射变换过程中较远的控制点仍会产生一映射变换过程中较远的控制点仍会产生一定的影响，另一方面使计算量大为增加。定的影响，另一方面使计算量大为增加。在局部畸变大，控制点非常多的情况下，在局部畸变大，控制点非常多的情况下，纠正过程将非常耗时，为克服这一困难，纠正过程将非常耗时，为克服这一困难，可以采用局部表面拟合的方法。可以采用局部表面拟合的方法。第39页，共66页，编辑于2022年，星期三局部加权平均表面拟合方法l对于每一个控制点（对于每一个控制点（xi,yi）令它对应于一）令它对应于一X分量的局部映射函数分量的局部映射函数fi(x,y)，其形式是，其形式是用表面拟合法将该点与其周围（用表面拟合法将该点与其周围（n-1）个）个最近邻控制点拟合而得到的。对每一个最近邻控制点拟合而得到的。对每一个控制点（控制点（xi,yi）赋予一个权值）赋予一个权值Wi（R），），其形式如下：其形式如下：l其中其中第40页，共66页，编辑于2022年，星期三lRn为控制点（为控制点（xi,yi）与距离其最近的控制点之间的距离。）与距离其最近的控制点之间的距离。l利用加权平均的方法，对过任一点（利用加权平均的方法，对过任一点（x,y）的所有表）的所有表面样条函数取加权平均来确定其对应的面样条函数取加权平均来确定其对应的X值。值。l式中，式中，fi(x,y)为过点（为过点（xi,yi,Xi）和其（）和其（n-1）个最近邻点）个最近邻点的表面拟合样条函数。同样可以求出的表面拟合样条函数。同样可以求出Y分量映射函数分量映射函数g(x,y)。第41页，共66页，编辑于2022年，星期三l局部加权平均表面拟合法目的是将远离局部加权平均表面拟合法目的是将远离(x,y)的控制点的的控制点的影响降至最小，以使得计算点影响降至最小，以使得计算点(x,y)处映射时，对距离远处映射时，对距离远的控制点不予考虑。因此，在图像上的控制点不予考虑。因此，在图像上控制点分布不均匀控制点分布不均匀时，对应用该法将产生不利影响。若在一很大区域中时，对应用该法将产生不利影响。若在一很大区域中缺少控制点，则在该区域就不能有效地进行函数拟合。缺少控制点，则在该区域就不能有效地进行函数拟合。当然这可以通过自适应方法自动加入较远处的点进行当然这可以通过自适应方法自动加入较远处的点进行表面拟合。这就是局部自适应加权平均表面拟合法。表面拟合。这就是局部自适应加权平均表面拟合法。局部加权平均表面拟合法的优点是对局部处理较好，局部加权平均表面拟合法的优点是对局部处理较好，缺点是不能适应局部缺乏控制点或控制点分布不均缺点是不能适应局部缺乏控制点或控制点分布不均匀的情况。匀的情况。这就需要我们在配准的前期工作中，提取这就需要我们在配准的前期工作中，提取特征点时要注意有效特征点的均匀分布。这需要提高特征点时要注意有效特征点的均匀分布。这需要提高前期特征提取精度。前期特征提取精度。第42页，共66页，编辑于2022年，星期三 图像几何校正流程图和实验图像几何校正流程图和实验输入原始图像建立纠正公式由同名点计算纠正公式参数反求大地坐标确定影像输出范围逐个像元纠正几何精纠正流程图几何精纠正流程图第43页，共66页，编辑于2022年，星期三原始影像 纠正后影像第44页，共66页，编辑于2022年，星期三几何校正的重采样、内插方法几何校正的重采样、内插方法 l原始图像阵列中非整数点位上（由地理坐标根据校正原始图像阵列中非整数点位上（由地理坐标根据校正公式反算）并无现成的亮度存在，采用适当的方法把公式反算）并无现成的亮度存在，采用适当的方法把该点位周围邻近整数点位上亮度值贡献累积，构成该该点位周围邻近整数点位上亮度值贡献累积，构成该点位的新亮度值。这个过程即称为数字图像亮度点位的新亮度值。这个过程即称为数字图像亮度(或图或图像灰度像灰度)值的重采样。值的重采样。第45页，共66页，编辑于2022年，星期三l重抽样时，周围像素亮度值对被抽样点重抽样时，周围像素亮度值对被抽样点(非整数点位非整数点位)贡献的权可用重抽样函数来表贡献的权可用重抽样函数来表达。理想的重抽样函达。理想的重抽样函数是如下图所示的辛克数是如下图所示的辛克(SINC)函数，但实际使用不方函数，但实际使用不方便，采用了一些近似函数代替它，产生了三种常用的便，采用了一些近似函数代替它，产生了三种常用的重抽样算法重抽样算法图1 SINC函数第46页，共66页，编辑于2022年，星期三5 5 灰度的重采样灰度的重采样纠纠正正后后的的新新图图像像的的每每一一个个像像元元，根根据据变变换换函函数数，可可以以得得到到它它在在原原始始图图像像上上的的位位置置。如如果果求求得得的的位位置置为为整整数数，则该位置处的像元灰度就是新图像的灰度值。则该位置处的像元灰度就是新图像的灰度值。如果位置不为整数，需要重采样，有几种方法：如果位置不为整数，需要重采样，有几种方法：1)最近邻法最近邻法2)双线性内插法双线性内插法3 3）双三次卷积法）双三次卷积法第47页，共66页，编辑于2022年，星期三l最近邻域法最近邻域法当前校正后的网格（当前校正后的网格（I,J），其中心点实地坐标为（），其中心点实地坐标为（X,Y），该网格属性值），该网格属性值A（I,J）等于原始图像中心点距（）等于原始图像中心点距（x,y）最近的网格的属性。）最近的网格的属性。l双线内插法双线内插法最近邻域法算法简单，但新网格属性赋值未考虑其它邻近原图像网最近邻域法算法简单，但新网格属性赋值未考虑其它邻近原图像网格的影响。格的影响。双线内插法正是对此作改进，它的实质是以原图像各网格在当前校正后图双线内插法正是对此作改进，它的实质是以原图像各网格在当前校正后图像网格中的面积作权重，进行属性加权平均作为当前网格的属性。像网格中的面积作权重，进行属性加权平均作为当前网格的属性。第48页，共66页，编辑于2022年，星期三灰度的重采样灰度的重采样2）双线性法）双线性法：以实际位置临近的以实际位置临近的4个像元值，确定输出像元个像元值，确定输出像元的灰度值。的灰度值。第49页，共66页，编辑于2022年，星期三50双线内插法考虑到了邻近四个原始图像像素对当前校正后图像像素的影双线内插法考虑到了邻近四个原始图像像素对当前校正后图像像素的影响，这是它优越于最近邻域法之处响，这是它优越于最近邻域法之处但它考虑的情况太理想化，实际情况相距甚远，因而重采样还不很合但它考虑的情况太理想化，实际情况相距甚远，因而重采样还不很合理。只适用于变形不大的场合。理。只适用于变形不大的场合。第50页，共66页，编辑于2022年，星期三l双三次卷积法双三次卷积法这里设定原始图像象元大小是这里设定原始图像象元大小是11校正后图像当前象元中心位置校正后图像当前象元中心位置与与之间，之间，与与之间，偏离网格之间，偏离网格边线边线x，y。以左边线与上边线代表网格位置以左边线与上边线代表网格位置=1x；=x；=1x；=2x；=1y；=y；=1y；=2y；1122334455xy采用像点周围采用像点周围16个像元值参与计算个像元值参与计算第51页，共66页，编辑于2022年，星期三灰度的重采样（续灰度的重采样（续3 3）3 3）双三次卷积法）双三次卷积法以实际位置临近的以实际位置临近的16个像元值，确定输出个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为：像元的灰度值。公式为：三次样条函数三次样条函数sinc函数函数辛克函数曲线辛克函数曲线x-第52页，共66页，编辑于2022年，星期三双三次卷积双三次卷积法用到了辛克函数（法用到了辛克函数（Sinc），这里对辛克函数作一介绍：），这里对辛克函数作一介绍：=1x；=x；=1x；=2x；=1y；=y；=1y；=2y；代入上式分别计算代入上式分别计算f(x1).用下式进行重采样用下式进行重采样第53页，共66页，编辑于2022年，星期三遥感影像正射校正遥感影像正射校正正射校正就是将以中心投影方式获取的影像校正射校正就是将以中心投影方式获取的影像校正为正射投影方式影像的过程。正为正射投影方式影像的过程。对比较高分辨率卫星遥感影像，是指采用星历对比较高分辨率卫星遥感影像，是指采用星历参数、适当精度的控制点及参数、适当精度的控制点及DEMDEM通过严格物理模通过严格物理模型或有理多项式模型对原始影像进行几何纠正的型或有理多项式模型对原始影像进行几何纠正的过程。过程。正射校正与常用的几何校正区别？正射校正与常用的几何校正区别？什么情况才需要正射较正？什么情况才需要正射较正？第54页，共66页，编辑于2022年，星期三 地形起伏的影响地形起伏的影响地形起伏对正射投影地形起伏对正射投影无影响无影响对中心投影引起对中心投影引起投影差投影差航片各部分的比例尺不同航片各部分的比例尺不同ABCBACabcabcACCA第55页，共66页，编辑于2022年，星期三SPOT5SPOT5卫星遥感影像正射校正卫星遥感影像正射校正 DEMOrthorectified imageimage由于地形起伏和侧视扫描成像造成的像点位移，利用由于地形起伏和侧视扫描成像造成的像点位移，利用DEM进进行正射校正行正射校正第56页，共66页，编辑于2022年，星期三57正射校正主要方法正射校正主要方法共线方程共线方程物理模型物理模型多项式多项式有理多项式有理多项式第57页，共66页，编辑于2022年，星期三A A 线性阵列扫描影像数字纠正原理（行中心投影）线性阵列扫描影像数字纠正原理（行中心投影）其中，分别代表在点p级原点o处的扫描线行数；为CCD一个探测像元的宽度；为扫描线的时间间隔。第58页，共66页，编辑于2022年，星期三59l共线方程模型需要卫星的轨道星历参数和传感器参数以共线方程模型需要卫星的轨道星历参数和传感器参数以恢复卫星飞行瞬间成像的影像坐标和地面坐标之间的关系，恢复卫星飞行瞬间成像的影像坐标和地面坐标之间的关系，是是CCD影像纠正的精确数学模型。影像纠正的精确数学模型。l在地形起伏大或影像侧视角大的地区，对于能够提供在地形起伏大或影像侧视角大的地区，对于能够提供卫星严格轨道模型的数据，利用成像的卫星轨道参数、卫星严格轨道模型的数据，利用成像的卫星轨道参数、传感器参数及传感器参数及DEM，对影像进行严密的物理模型纠正。，对影像进行严密的物理模型纠正。l纠正时首先恢复影像的成像模型，然后利用数字高纠正时首先恢复影像的成像模型，然后利用数字高程模型根据成像模型来纠正投影差，然后利用现有的程模型根据成像模型来纠正投影差，然后利用现有的控制资料或控制资料或GPS外业实地测量获取控制点三维坐标对外业实地测量获取控制点三维坐标对影像进行控制纠正，最后得到正射纠正影像。影像进行控制纠正，最后得到正射纠正影像。第59页，共66页，编辑于2022年，星期三B 物理模型物理模型l正射校正采用的物理模型是支持各种卫星影正射校正采用的物理模型是支持各种卫星影像的严格物理模型。像的严格物理模型。l物理模型方法与其它算法的本质区别是：物物理模型方法与其它算法的本质区别是：物理模型以数据获取时卫星的各种参数为基础理模型以数据获取时卫星的各种参数为基础建立变形模型。建立变形模型。第60页，共66页，编辑于2022年，星期三B 物理模型物理模型l以以SPOT5为例，其物理模型包括了卫星与为例，其物理模型包括了卫星与地球的位置关系（卫星轨道、高度、坐标等）地球的位置关系（卫星轨道、高度、坐标等），卫星本身的姿态（侧摆角、视角、视场、，卫星本身的姿态（侧摆角、视角、视场、离心率等），传感器参数（离心率等），传感器参数（CCD相机的扫相机的扫描模型），地球模型（椭球模型、投影系统）描模型），地球模型（椭球模型、投影系统）以及图像参数（影像中心坐标、四角坐标等）以及图像参数（影像中心坐标、四角坐标等）。利用这些模型参数、。利用这些模型参数、DEM数据和控制点数据和控制点坐标数据，可以对遥感图像进行正射校正。坐标数据，可以对遥感图像进行正射校正。第61页，共66页，编辑于2022年，星期三B 物理模型物理模型l对于卫星接收的每一景数据，其模型参数并对于卫星接收的每一景数据，其模型参数并非全部准确，因此利用大地控制点修正不准非全部准确，因此利用大地控制点修正不准确的参数，提高模型精确度，然后应用修正确的参数，提高模型精确度，然后应用修正后的物理模型来校正图像。后的物理模型来校正图像。第62页，共66页，编辑于2022年，星期三（xn,yn）归一化的图像坐标，（）归一化的图像坐标，（X,Y,Z）对应地面）对应地面点的三维地理坐标点的三维地理坐标c c 有理多项式正射校正有理多项式正射校正RPC（rationalpolynomialcoefficient）模模型型适适用用于于窄窄视视场场和和强强先先验验信信息息的的摄摄像像系系统统。与与宽宽视视场场摄摄像像机机不不同同，窄窄视视场场的的摄摄像像机机投投影影参参数数不不独独立立。选选用用80个个系系数来确定投影关系数来确定投影关系第63页，共66页，编辑于2022年，星期三64部分遥感数据由于其物理模型参数的保密性等原因，部分遥感数据由于其物理模型参数的保密性等原因，数据生产商以数据生产商以RPC参数的形式提供卫星拍摄时的轨参数的形式提供卫星拍摄时的轨道、姿态等信息。道、姿态等信息。将地面的经纬度坐标或者大地坐标与像片的行列号对应将地面的经纬度坐标或者大地坐标与像片的行列号对应起来，这样达到粗校正的目的。纠正时采用有理函数起来，这样达到粗校正的目的。纠正时采用有理函数RPC模型来模拟其物理模型进行正射纠正。模型来模拟其物理模型进行正射纠正。实验证明：实验证明：RPC模型结合高精度控制点和模型结合高精度控制点和DEM数据数据的纠正方法精度很高的纠正方法精度很高第64页，共66页，编辑于2022年，星期三1:10 0001:10 000标准分幅标准分幅DOMDOM的的正射校正正射校正技术流程图技术流程图第65页，共66页，编辑于2022年，星期三几何校正结束，请提问！几何校正结束，请提问！第66页，共66页，编辑于2022年，星期三