第四章遥感数据预处理-影像校正.ppt

1、第四章遥感图像预处理,遥感成像过程,图像畸变的分类,辐射畸变：指遥感传感器在接收来自地物的电磁波辐射能时，电磁波在大气层中传输和传感器测量中受到遥感传感器本身特性、地物光照条件（地形影响和太阳高度角影响）以及大气作用等影响，而导致的遥感传感器测量值与地物实际的光谱辐射率的不一致。 几何畸变：当原始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时，就产生几何畸变。,遥感辐射校正,辐射畸变的主要原因,传感器本身的性能引起的辐射误差 地形影响和光照条件变化引起的辐射误差 大气散射和吸收引起的辐射误差,常见的遥感传感器系统误差,随机坏像元 行或列缺失 行或列条纹,随机坏像

2、元的判定和消除,由传感器的噪声或磁带等部件的误码率造成的，其特点是孤立和分散的，往往和周围的亮度值有明显的差别，并且彼此不相关。斑点可以通过将图像像元亮度值同它的邻近像无亮度值进行比较来判定。,行列缺失的判定和消除,在扫描图像中出现的与辐射信息无关的线条噪声，其表现为图像上的部分扫描行或线段的亮度值不反映地物的辐射，并与上下的亮度截然不同。,列缺失,遥感图像的大气校正,地物发射的电磁能量波在经过大气层时，大气对电磁波的吸收和散射对遥感图像的影响，其中主要的影响因素是大气散射 大气校正是指大气散射校正，即消除大气散射对辐射失真的影响。包括大气的消光（吸收和辐射）、天空光照射、路径辐射。,绝对校正

3、示意图,常用大气辐射校正模型,相对辐射校正,适用范围： 归一化单时相遥感影像不同波段间的强度 将多时相影像遥感数据各个波段的强度归一化到某一选定的标准影像上,直方图校正方法 从图像像元亮度值中减去一个辐射偏置量（LP），辐射偏置量等于图像直方图中最小的辐射亮度值。 前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值为0，大气散射导致图像上这些物体的灰度值不为0（辐射偏置量） 暗物体法（Dark-object method）,回归分析法,原理：在遥感图像上大山的阴影区或深大水体区域，各个波段的反射为零。同时，大气散射主要影响短波部分，波长较长的波段几乎不受影响，因此可用其校正其它波段数据。 方法：在不受

4、大气影响的波段（如TM5或7）和待校正的某一波段图像中，选择一系列目标，将每个目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析，建立线性回归方程。,Y：待校正波段的图像亮度值 X：不受大气影响波段的图像亮度值,怎么求a,b？,遥感几何校正,中心投影,定义：凡空间任意点A（物点）与一固定点S（投影中心）连成的直线或延长线（即中心光线）被一个平面（像平面）所截，则此直线与平面的交点a（像点）称为A点的中心投影。,从投影上而言，航空像片（正片）的位置，等于以投影中心为圆心，以焦距f为半径，将P旋转至P（下图），P即为正像的位置。,投影距离的影响,中心投影：投影距离不同或焦距不同则像片的比例尺也不同。

5、 垂直投影：投影距离不同与像片比例尺无关。（不存在焦距）,投影倾斜面的影响,中心投影：投影面的倾斜造成同一个像片不同部位比例尺的差异。 垂直投影：不存在投影面的倾斜。,地形起伏的影响,中心投影：地形起伏造成像点位移。 垂直投影：不存在像点位移。,几何校正方法 图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型；其次利用已知条件确定模型参数；最后根据模型对图像进行几何校正。通常分两步：,图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列号）和物方（或参考图）对应点坐标间的映射关系，解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图像各个像素坐标进行校正； 确定各像素的灰度值（灰度内插）。,数字图像几何纠正

6、的主要处理过程,准备工作：图像、地图、大地测量资料、平台轨道参数、传感器参数、控制点的选择；（具体内容可选） 纠正变换函数建立：输入和输出图像间的坐标变换关系；如多项式法、共线方程法等。,遥感几何校正-校正模型,校正模型,通用校正模型 几何多项式 DLT模型(Direct Linear Transformation ) RPC模型(Rational Funtion) 物理校正模型 共线方程,多项式模型,根据影像变形情况选取校正模型，不同模型需要控制点数目不同，一阶多项式几何校正(理论最小值)：3个控制点； 二阶多项式几何校正(理论最小值)：6个控制点； 三阶多项式几何校正(理论最小值)：10个

7、控制点； 四阶多项式几何校正(理论最小值)：15个控制点； 五阶多项式几何校正(理论最小值)：21个控制点；,DLT模型,可以认为是共线方程的变化式x=(a1+a2X+a3Y+a4Z)/(c1+c2X+c3Y+c4Z) y=(b1+b2X+b3Y+b4Z)/(c1+c2X+c3Y+c4Z),Rational Polynomial Camera (RPC) model,r = fr(,h)/gr(,h) c = fc(,h)/gc(,h) x normalised co-ordinates x = (x-x_offset)/x_scale,Rational polynomial function

8、s,usually, 3rd order polynomials are used fr = a1+a2+a3+a4h +a5+a6h+a7h+a82+a92+a10h2+a11 h+a123+a132+a14h2+a152+a163+a17 h2+a182h+a192+a20h3 gr = b1+b2+b3+b4h +b5+b6h+b7h+b82+b92+b10h2+b11 h+b123+b132+b14h2+b152+b163+b17 h2+b182h+b192+b20h3 similarly, RPC coefficients c1, , c20, d1, , d20 in functi

9、ons fc and gc,传感器校正物理模型,航空影像 航空直接定向 SPOT卫星影像 IKONOS/QuickBird卫星影像,航空影像,以飞机、气球等飞行于大气层中的飞行器作为摄影平台。 传感器：框幅式相机、面阵CCD、线阵CCD,共线方程,X,Z,Y,Xs,Ys,D,S,x,z,y,X,Y,XA-Xs,YA-Ys,N,Z,A,ZA-Zs,Zs,a,地面点 (XA-Xs, YA-Ys,ZA-Zs),像点（X,Y,Z）,共线方程 影像坐标、地面坐标以及外方位参数之间的关系： x,y:影像坐标；X,Y,Z:地面坐标；XsYsZs：摄影中心的地面坐标。 f:像片主距。 a,b,c由三个角元素定

10、义的33旋转矩阵的系数，目的将影像坐标换成地面坐标系统。,内定向,胶片影像：消除像片保存过程中因存放以及数字化扫描引起的像片变形。根据相机框标位置关系计算变换参数 x=a1+a2X+a3Y y=b1+b2X+b3Y 数字相机：传感器关系较为稳定，直接形成数字影像，按照像元大小直接转换为像平面坐标,外方位元素计算,利用一定数量的地面控制点，根据共线方程，反求像片的外方位元素。（已知像片的内方位元素，至少三个地面点坐标并测出相应的像点坐标） 计算步骤： 1）计算的数学模型：共线方程按泰勒级数展开，取一次项（线性化）。 2）在像片的四角选取四个或更多地面控制点，利用最小二乘法平差计算。,测区解算,空

11、三解算,遥感几何校正-高程数据获取,高程数据的获取,地形图矢量化获取等高线 立体观测 Lidar数据直接获取,生理视差是产生立体视觉和判断景物远近的原因。 立体观察是根据立体视觉原理进行的。实施立体观察，必须是在连续拍摄的两张空中照片的重叠部分上进行的。,人造立体视觉：空间景物在感光材料上构像，再用人眼观察构像的像片产生生理视差，重建空间景物的立体视觉，所看的空间景物称为立体影像，产生的立体视觉称为人造立体视觉。 人造立体视觉必须符合自然界立体观察的四个条件： （1）两张像片必须是在两个不同位置对同一景物摄取的立体像对； （2）两只眼睛必须只能分别观察像对的一张像片； （3）两像片上相同景物（

12、同名像点）的连线与眼基线应大致平行； （4）两像片的比例尺相近（差别 15%）,Light Detection And Ranging,LIDAR data,Horizontal resolution: 2m Vertical accuracy: 2cm,遥感几何校正-控制点选取,控制点的选取,在影像上可以分辨并能在地图上精确定位的地表位置,控制点的选取来源,地形图 几何校正后的数字正射影像 GPS野外测量获取GCP坐标,控制点的选择,地面控制点（GCP，Ground Control Point）: 一些特定的像元，其地图坐标或其它输出坐标为已知 人工地物 线性地物交叉点 不易随时间变化的目标

13、 大比例尺的图像：道路交叉点、机场跑道、建筑物 小比例尺的图像：城区、一些线性地物交叉点（河流、道路） 分布：较均匀分布与图像范围内，保证足够数量,1. 多项式纠正法的精度与地面控制点（GCP）的精度、分布、数量及纠正范围有关； GCP的位置精度越高，则几何纠正的精度越高；GCP的个数不少于多项式的系数个数；适当增加GCP的个数，可以提高几何纠正的精度。 20-30个GCP，一般可以满足需求 2 GCP分布应尽可能在整幅图像内均匀分布，否则在GCP密集区精度较高，在GCP分布稀疏区出现较大误差,控制点的选择,配准点的选取,控制点选取的标准,校正模型约定控制点数目 控制点残差评价控制点选取好坏,

14、遥感几何校正-数据重采样,影像重采样,影像重采样,影像重采样,原始影像灰度表面 最近邻内插法,双线性内插法 三次内插法,像素灰度内插法效果比较,遥感配准及镶嵌,影像配准 (Matching) 是将同一地区的不同特性的相关影像(如不同传感器，不同日期，不同波段或传感器在不同位置获取的同一地区地物)在几何上互相匹配，即实现影像与影像间地理坐标及像元空间分辨率上的统一。, 相对配准 选择某一卫星数据作为参考图象，将其他卫星数据与之配准，简称图像对图像的配准。, 绝对配准 将所有的图像分别校正到地图坐标系下。,精纠正后SPOT,配准后TM,DRG,SPOT与TM影像的配准,已有高精度纠正结果时：在对已有纠正图像进一步检查的基础上，以纠正好的、几何精度高的数据为底图，进行配准纠正。,监测范围较小时：高几何分辨率全色SPOT 先几何校正到地 图坐标系，再将TM 配准到全色SPOT上。,监测范围较大时：先将高质量的某一时相TM数据进行几何纠 正，象元采样成10米的地面分辨率，作为标准影象地图；再 将其余卫星数据以景为单元与其进行相对配准。,影像配准或校正,配准精度检查,加密控制点,选取控制点,满足,配准结束,不满足,满足要求吗？,快速融合结果