基于ERDASIMAGINE遥感影像图的几何精纠正

遥感实验

第33卷第3期2010年6月

测绘与空间地理信息

GEOMATICS&SPATIALINFORMATIONTECHNOLOGY

Vo.l33,No.3

Jun.,2010

基于ERDASIMAGINE遥感影像图的几何精纠正

陈春叶

(甘肃林业职业技术学院,甘肃天水741020)

摘要:为了消除遥感影像中地形畸变与地形信息的丢失,对于地形起伏较大或卫星侧视角较大的影像,应该用

ERDASIMAGINE进行几何精纠正。该文用满足精度要求的地形图和DEM(数字高程模型)作为参考对象,通过对礼县遥感影像进行几何精纠正,获得高精度的可供定量分析的数字图像,以利于水土流失的研究。关键词:遥感影像;几何精细纠正;ERDASIMAGINE

中图分类号:TP75 文献标识码:B 文章编号:1672-5867(2010)03-0071-03

GeometryMeticulousCorrectionofRemoteSensingImages

BasedOnERDASIMAGINE

CHENChun-ye

(GansuForestryTechnologicalCollege,Tianshui741020,China)

Abstract:Inordertoeliminatetheinformationmissingofremotesensingimagesbecauseoftheterrainandtopographydistortion,as

forthefluctuatingterrain,orimagesofsatellitewithalargersideperspective,weshoulduseERDASIMAGINEtodealwiththegeome trymeticulouscorrection.ThispaperusetheDEM(digitalelevationmodel)whichmeetstherequirementsofprecisionasareference,throughgeometrymeticulouscorrectionoftheremotesensingimagesofMichaelforestplot,togainhigh-precisiondigitalimageswhichcanbeavailableforquantitativeanalysis,andthenitenhancesthestudyofthewaterandsoilresources runningof.fKeywords:remotesensingimages;geometrymeticulouscorrection;ERDASIMAGINE

0 引 言

遥感图像在成像时,由于成像投影方式、传感器外方位元素变化、传感介质的不均匀、地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素的影响,获得的遥感图像相对于地表目标存在一定的几何变形,使得图像上的几何图形与该物体在所选定的地图投影中的几何图形产生差异,造成形状或位置的失真,这主要表现为位移、旋转、缩放、仿射、弯曲和更高阶的歪曲,且其精度直接影响到后续处理工作的质量。要在这样的遥感图像上进行水土保持研究,必须先用ERDASIMAGINE进行几何精纠正,只有消除了几何变形,才能进一步分析研究,进一步开展图像解译、专题分类等分析研究工作。

区,年均气温9.0 ,降雨量560mm,日照1968.1h,无霜

2

期183d,平均海拔1825m,全县总面积299.92km。

1.2 数据源选择

待校正影像是甘肃省礼县2000-01-02接收的Landsat-5TM图像,空间分辨率2m,图形数据为区域内1#50000的地形图、行政边界图和数字高层模型(DEM)。

2 遥感影像几何精纠正的主要流程和方法

以研究区域内的地形图及数字高程模型(DEM)为基础,利用ErdasImagine对影像进行纠正处理;通过DEM数据根据栅格数据空间分析获得坡度、沟道、高程分带等信息,并生成矢量图层;再将所有的相关图层叠加,得到高精度的遥感影像,进行信息提取,区分勾画出的数据能够保证现势性的要求,满足礼县水土保持研究的需要。

1 研究区与数据准备

1.1 研究区概述

研究区位于甘肃省礼县东南部,北纬33 35!~34 31!,东经104 37!~105 36!之间,属大陆温带季风气候

收稿日期:2009-11-20

2.1 主要流程

遥感图像几何精纠正的主要流程如图1所示。

2.2 处理方法

几何精纠正的方法通常有多项式纠正法、共线方程

作者简介:陈春叶(1976-),女,甘肃礼县人,讲师,硕士,2006年毕业于北京林业大学资源环境专业,主要从事3S在林业中的教学

遥感实验

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测绘与空间地理信息

2010年

3.2 启动几何纠正模块

在viewer#1菜单条中,单击RasterIGeometricCorrec tion命令,打开SetGeometricModel对话框,选择多项式几何纠正模型,这里选择多项式几何纠正模型为Polynomi a,l单击OK进入PolynomialModelProperties窗口,在该窗口中定义多项式幂次数为3,单击apply。

图1 几何精纠正的流程

Fig.1 Thegeometrymeticulouscorrectionprocess

ofremotesensingimages

3.3 采集控制点

启动控制点工具,在GCPToolsReferenceSetup对话框中选择采点模式,在此选择ExistingViewer单选按钮,单击OK打开ViewerSelectionInstructions指示器,然后在显示作为地理参考的Viewer#2中单击,打开ReferenceMapInformation提示框,单击OK进入采集控制点窗口,进行控制点采集,如图3

所示。

纠正法等。而多项式纠正法是利用地面控制点来建立遥

感影像与地图之间相应点的变换关系,是实践中常用的一种方法,因为它的原理比较直观,并且计算较为简单,具有足够好的纠正精度。研究的基本思想是回避成像的空间几何过程,而直接对图像变形本身进行数字模拟,它认为遥感图像的整体变形可以看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲以及更高层次的基本变形的综合作用结果,因而纠正前后图像相应点之间的坐标关系中可用一个适应的多项式来表达。该法对各种类型传感器的纠正都是普遍适用的,缺点是高阶多项式容易造成图像产生不应有的变形。

多项式的校正变换公式可以表示为:

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x=a0+(a1X+a2Y)+(a3X+a4XY+a5Y)y=b0+(blX+b2Y)+(b3X+b4XY+b5Y)式中:x,y为像素原始图像坐标;X,Y为同名像素的地面(或地图)坐标。an,bn为多项式系数。用这个多项式来描述纠正前后图像相应点之间的坐标关系。

2

2

图3 控制点的采集

Fig.3 ThemeasurementofGCP

3 基于ERDASIMAGINE几何精纠正过程

3.1 显示遥感影像文件

在ERDAS图标面板中双击Viewer图标,打开两个窗口(viewer#1/viewer#2),在Filesoftype中选择图像类型

后,打开图像文件:view1是header.mig,view2是recti-data.ti,f并将两个窗口平铺放置,如图2所示。

确定GCP在view1,2中移动方框位置,寻找明显的

地物特征点,作为输入和参考GCP点,由于几何精校正是基于地面控制点(GCP)进行的,所以GCP的选择是几何精校正非常重要的问题。控制点应选择图像上容易分辨的特征点,如地形地物交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、湖泊边缘、城廓边缘、水坝和交叉路口等能准确定位的特征点,而且在特征变化大的地区应该多选取,图像边缘部分也一定要选择控制点,以避免外推。

几何精校正要求GCP在整幅图像尽可能均匀地分布,一般选取明显地物点、线状地物的交叉点;若GCP分布不均匀,则在GCP分布密集区域影像几何纠正精度高,而在GCP分布稀疏的区域,将会出现较大的拟合误差,图像容易产生变形。

控制点数量主要与纠正多项式的幂次数有关,但也与纠正范围和纠正精度有关。GCP的个数n与多项式幂次数t的关系为:n>(t+1)(t+2)/2,即2次方需要6个控制点,3次方需要10个控制点,依次类推。个别GCP的位置误差不会对整个影像的校正质量造成太大影响,而当GCP的个数严格按照n=(t+1)(t+2)/2的关系时,其拟合曲面将严格通过所有的GCP,如果某一个GCP的误差较大,则对整幅影像的校正精度影响比较大。适当增加GCP的数量会增加校正精度,但是过多增加GCP个数,不仅不会显著提高校正精度,而且会增加选择GCP的

图2 待校正影像图和参考图

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