基于纬度和经度的MODIS数据几何纠正.doc

基于纬度和经度的MODIS影响几何精度校正摘要MODIS影像是一种很重要的遥感资源,它的目的就是为了研究和预测地球的变化。为了给MODIS应用提供高精度的影像，几何校正是影像预处理中最重要的方法之一。这篇文章将介绍几何校正的原理和过程。选择合适的地面控制点对于几何校正方法来说十分重要。因为在MODIS数据里有很多有用的纬度和经度信息，这些被用做地面控制点的几何信息可以实现几何精度的校正。通过悬着合适的地图投影，原始的图像从原来的坐标系统转换到了地图坐标系统。通过多次转换和插入距离向量，最终可以获得纠正的影像。实验结果表明纠正后的影像的精度和质量能够满足要求。关键词 MODIS数据，几何精度校正，几何变形，转置向量的插入，坐标转换1 介绍遥感数据影像不能直接用于实际应用，因为影像的几何形状，大小，方向常常与参照系统的定义不一致。在原始数据中有一些几何变形的问题，比如原始数据的行和列不对称，象素的空间分辨率与实际地物不一致，表面地形不规则变化等等。同时，多来源的数据来自于不同的波段，多个传感器和在遥感处理过程中不同时间段的混合，这些都需要高的数据精度。因此，对原始数据进行几何校正是很重要的。通常，遥感影像的全面转换时一些综合的结果，例如运动，转动，时区等。消除这些变形的过程就叫做几何纠正。MODIS影像一种新的气象卫星数据。它是一系列地球观测卫星中的主要的数据获取工具，它的目的就是研究和预测地球环境的变化。MODIS的发展和应用成功的促进了地球环境研究的能力。由于高质量的数据和免费的下载政策，MODIS数据已经成为遥感研究者们重要的数据来源。然而，在MODIS数据中，由于各种因素的影响，存在和几何变形。因此，在这边文章中提到了MODIS数据的几何纠正方法。通过利用MODIS数据的经度和纬度信息，原始的影像能够有效的得到纠正。文章余下的内容如下。第二部分介绍几何纠正的原理；第三部分提出基于经度和纬度信息的几何精度纠正的方法；第四部分显示实验结果。第五部分得出结论。2 遥感数据影像几何纠正的原理影像几何纠正能够改正影像由于系统的和非系统的因素而引起的变形。当原始的影像被转换到标准地理空间时，它就具有空间属性。在获取遥感数据的过程中，数据首先受到接受装置的纠正，这被称作系统校正（即几何初步校正）。一些测量数据比如校准数据，传感器的位置和卫星的轨道高度一起被用到几何变形的校正中。当使用者接收到这些数据时，由于不同的目的和工程标准，他们也需要进一步进行几何纠正。后面的校正过程被称作几何精度校正，将主要在这边文章中讨论。通过使用地面控制点，几何精度校正能够修复影像变形，通过大地坐标，这能够明显的被识别出来。传统的校正方法手动的在遥感影像和几何地图中选择控制点，这需要高精度的地面控制点分布在整个图像中。当为遥感影像选择地面控制点时，一般主要考虑的是选择一片含有大量不同波段或者提供一个比较明显的地物的区域。地面控制点的数量取决于影像的大小和多项式系数的数量。目前，很多研究者都通过使用地面控制点的准确校正来消除原始图像中的数据变形。然而，这种方法需要准确的悬着控制点。如果控制点选择有误，校正的精度将明显的下降。3 几何纬度和经度信息的几何纠正方法对于MODIS数据，有很多有用的纬度和经度信息，可以用作地面控制点。在几何校正的过程中，地理数据（纬度和经度）存储在波段信息里。理论上，每个像素的位置应该含有相应的纬度和经度数据。几何纠正的流程如图Fig.1所示。Fig. 1 Flow of geometric precision correction3.1几何数据重采样一般而言，地理位置域由纬度域和经度域组成。几何位置域和数据域通过相同的规模相联系。例如，一个狭长地带也许包含数据域，即反射比，一个三维数组。三维数据叫做数据行，数据列，数据波段。在狭长地带地理位置域即纬度和经度，相应的，是一个包含地理行和地理列的二维数组（Fig.2）。数据域里的数据行那一维与地理位置域的地理行那一维相联系，并且数据域里的数据行那一维与地理位置域的地理列与地理位置域的地理列那一维相联系。然而，地理数据的大小在原始的MODIS数据数据里与影像数据不是一样。例如，1km分辨率的影像数据大小为1354*2030它的地理数据的大小却是271*406；500m分辨率的影像大小为2708*4068像素它的地理数据大小是1354*2030像素，分辨率为250m大小为5416*8120的数据的几何数据大小也是1354*2030。为了获得影像数据和几何数据大小相同的数据，其中一种方法就是重采样几何数据到影像数据，另一种方法是反转操作。为了保持MODIS数据的高分辨率信息，几何数据通过立方卷积差值而获得。更进一步，利用差值的结果建几何查找表，表里的几何数据尺寸和影像数据尺寸大小一致。3.2 几何数据的改正在这篇文章中提到的几何精度校正方法主要利用MODIS数据的经度和纬度信息，因此MODIS数据的波太效应影响几何数据应用的精度。波太效应是MODIS数据的一种几何变形。直到现在，很多研究者已经提出不同的方法来消除波太效应；然而，大部分的方法在计算效率方面存在着限制。通过对现存方法的比较分析，这篇文章利用以前研究者的方法。这种方法基于星历数据能够有效的消除波太效应。在先前的研究中，重叠数据的粗略位置首先被检测到。因为接受装置的特点和地球曲率的影响，重叠数据的位置需要被改正来获取更加精确的结果。通过使用最佳方法，MODIS数据的波太效应能够得到有效的消除。这可以从Fig.3(a)看出来，经度数据存在而纬度数据由于波太效应而部分重合。使用波太效应消除方法之后，几何数据很好的得到了修改,这可以从Fig.3(b)中看出来。修改之后的数据可以用于下一步。3.3 几何坐标系统的选取因为卫星和地面站为不同国家的所有使用者提供MODIS数据服务,原始的MODIS数据使用同一个坐标系统。然而，不同的经度和纬度坐标对应于地球上不同的区域，这可以在Fig.4中看到。对于使用者，尽管MODIS数据能够被系统几何校正而得到校正，数据的变形一直存在于得到修正的数据里。因此，使用者需要对数据再一次进行几何纠正。首先，需要为其指定一个坐标系统，并且将数据和地球上指定的位置相关联。几何坐标系统是一种主要通过球形坐标系统能够指定地球上每一个点位置的坐标系统。地球不是一个球体，但是一个形状接近椭圆的不规则球体；如何定义一种坐标系统使得这种系统能够准确将每一个地形点表述为一个数字是一种挑战。根据不同的几何位置，在地球这个椭圆上选择最合适的坐标系统。3.4 选择地图投影坐标系统地图投影是在平面上呈现一个球体或者其他形状的表面的方法，对于制图来说是很必要的。地图投影的本质是建立一个从地球椭圆表面几何坐标（纬度和经度坐标）到笛卡尔坐标系的变换。所有的地图投影将表面弯曲成某些形状。根据地图的目的，一些变形是可以接受的而其他的却不可以；因此不同的地图投影的存在是为了展现球体表面的某些特性而牺牲其他特性。为了减少在实际应用中的变形，有很多不同的方法。根据变形原理，=地图投影能够被分为等角投影，等面投影和等距投影；根据纬度和经度的正常位置，又可以分为方位投影，圆锥投影和圆柱投影。地图投影能够将数据从球体坐标系上转换到平面坐标上。3.5 几何精度校正几何精度校正的细节描述如下。1）控制点得选取考虑大量的纬度和经度数据，如果使用所有的点来做几何校正，将会需要巨大的计算量。如何获取有用的控制点信息需要首先得到解决，同时这些控制点需要均匀的分布在遥感影像上。这里，金字塔分解的模型是为了实现控制点的选取。正如Fig.5展示的一样，对于原始影像，如果样本率是1/n（这里，n等于2），那么每个n*n影像的象素将变成一个象素，并且将得到一副新的大小为原始影响n*n分之一的图像。这幅新影像将用在金字塔的第一层（最上面一层）。原始影像处在金字塔模型的最下面一层，紧靠最高的一层，减少更多的数据。最高层的紧紧只反映了原始影像最初区域。相反，越是靠近最底层，数据增加的越多，而且底层数据能够更好的反应原始影响的细节。在这篇文章中，位于最上层的象素的几何数据被用做控制点来进行几何校正。通过金字塔分解模型，保证了控制点均匀的分布在原始的图像中。2）地图投影的选择对于中国区域，阿尔伯等面积投影被选择可以用来减少投影变形。84椭圆坐标系被用于艾伯特等面积投影。特殊的参数展现在表一和表二中。3）坐标变换坐标变换是几何校正很重要的一步，为了保持图像的连续性，它的功能就是在原始坐标（x，y）和正确坐标系(u,v)之间建立变换关系。这种关系能够被表达成直接坐标变换和间接坐标变换。直接坐标变换根据原始坐标系统的象素坐标(x,y)计算正确坐标系统的象素（u，v）的坐标。公式如下：其中fx，fy是直接坐标变换的 函数。间接坐标变换是为了计算原始坐标系统象素坐标(x,y)，基于正确的坐标系统中得象素坐标(u,v)。公式如下：其中gx,gy是间接坐标变换中得函数。这里，使用多项式变换来构造原始图像和正确图像之间的变换函数。这个变换模型创造了一副新的影像空间其中插值象素的值在后面的重采样中给出。程序需要多项式公式使用最少的空间来模拟影响中得变换而不用确认变形的来源。其中的几个多项式依据需要的精度和地面控制点而得到选择。如下的这个公式是用来实现多项式变换。对于正确的影像，坐标系(u,v)的象素灰度值能够根据原始图像坐标系(x,y)的灰度值而计算得到。大体上，象素坐标x和y可能不是整数，所以差值方法要适合计算原始影像坐标(x,y)象素的灰度值。IDW插值方法比较合适。IDW是最常用的插值方法，它根据假设即插值的点应该受到相邻点得最大影响和远离点得最小影响。插值点是周围点得权值的平均值，并且将这个权值赋给周围的点，它们的值随着与插值点距离的变远而变小。IDW描述如下：其中n是象素的数量；dij中坐标(i,j)到插值点坐标的距离；Vij是坐标(i,j)的灰度值；P是插值点象素的灰度值。这里，使用整数坐标(x,|y|)作为插值坐标，最终可获得正确影像。4 实验结果Fig.6表明MODIS影像经过几何校正后的比较结果。从Fig.6中可以看出校正后的影像与原始影像很相似，仍保持着高的色彩和清晰度。实验结果表明这种方法能有效的对MODIS数据实现几何精度校正对于1Km分辨率的额数据，几何校正的准确度依据MODIS探测器空间位置的精度，然而250m和500m分辨率数据的校正精度不仅依靠探测器空间位置的准确还依靠插值坐标的精确。理论上，原始影像空间位置出错的概率是15%。利用提到的纠正方法，这种错误可以减少到5%.Fig.7显示