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基于ERDAS遥感图像的几何校正
基于ERDAS遥感图像的几何校正论文综述

摘要：随着高分辨率遥感影像的普遍应用，对其研究越来越引起重视。而用户得到的资料仅经过卫星地面站的初步几何校正，仍存在不少非系统误差，对于应用者来说，还需做几何精校正处理。ERDAS IMAGING软件进行几何精校正具有操作简便、实用性强、速度快等特点。只有通过精确几何校正，高分辨率影像才能在遥感应用的各方面发挥更大的作用。
Abstract: Along with the widespread aplication of the high resolution Remote Sensing image，more and more attention WaspaidtOits study．The data customer got only after first step satellite earth station rude geometric rectification，which still exist a few non—system error margins and also need to do the geonetric precise rectification and in application．The ERDAS IMAGING software have character-stics carrying on precise geometric correction of simple operation，powerful function quickly speed．Only after a precise geometric recti-fication，high—resolution image then can take more function at the remotesensing aplication aspects.
关键词：遥感；ERDAS；几何校正；GCP
Key words:remote sensing；ERDAS；geometric correction；GCP

引言
遥感（Remote Sensing）20世纪60年代发展起来的对地面观测综合性技术。下一的遥感指从远距离、高空，以至外层空间的平台（plantform）上，利用可见光、红外、微博等遥感器（Remote Sensor）通过摄影、扫描等各种方式接受来自地球表层各类地物的电磁波信息，并对这些信息进行加工处理，从而识别地面物质的性质和运用状态的综合技术。遥感已经曾为地理数据获取的重要工具。而且随着当今遥感技术的飞速发展，人们对遥感数据的需求也多源化，它们可以是来自不同的波段，不同的传感器，不同的时间。这些多源数据 在使用时，必须具有较高的空间配准精度。这就需要对原始影像进纠正后影像行高精度的几何校正。因此，几何校正是遥感影像应用的一项重要的前期处理工作。

1.图像的几何校正
原始遥感图像通常包含严重的几何变形，一般分为系统性和非系统性两大类。系统性几何变形是有规律的和可以预测的，因此可以应用模拟遥感平台及遥感器内部变形的数学公式或模型来预测；但非系统性几何变形是不规律的，一般很难预测，而几何校正就是针对此变形，通过标准图像或地图进行几何整合。
2.几何校正的基本原理
2.1何畸变原因
2.1.1遥感器的内部畸变
由遥感器结构引起。
2.1.2遥感器的外部畸变 。
2.1.3地形起伏引起的畸变
当地形起伏达到一定程度之时，遥感影像的局部像点会产生位移，使原本应是地面点的信号被同一位置某 高点代替。
2.1.4由地图投影法的几何学引起的畸变
2.2基本思路
遥感数据的几何精校正是在系统几何校正基础上，利用地面控制点(ControlPoint，简称GCP)和修正校正模型，对原始图像进行处理，从而产生符合某种地图投影的新图像。它不考虑误差形成的具体原因，而是利用若干控制点确立一个模拟畸变的数学模型，再依据这种变换函数把待校正图像中的像元变换到标准空间中 影系统及参数。
2.3基本步骤
几何校正可按以下几个步骤进行：
（1）建立原始影像与校正后影像的坐标系，对于校正 后的影像要确立坐标原点、像元大小及影像大小。
（2）确定地面控制点，即在畸变影像空间与标准空间 寻找控制点对。控制点选取的好坏是几何精校正质量的关键。
（3）选择畸变数学模型。并利用地面控制点求得模型的未知参数，然后脱离模型对整幅图像进行校正。
（4）取得变换后图像各像元的灰度值，即对图像重新采样。
（5）几何精校正的精度分析。
3.运用ERDAS进行几何校正
3.1选择ERDAS进行几何校正的方式
遥感图像的精加工又称几何精纠正，方法有：多项式纠正法、共线方程纠正法、有理函数纠正法、小面元微分纠正等。
多项式变换(Polynomial)在卫星图像校正过程中应用较多，原理直观，计算简单，其基本思想是回避成像的空 间几何过程，直接对影像变形的本身进行数学模拟，认为遥感影像的总体变形可以看做是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲以及更高次的基本变形的综合作用结果，纠正前后影像相应点之间的坐标关系可以用一个适当的多项式来表达，这种方法对各种类型传感器的校正都是普遍适用的。
3.2运用ERDAS进行几何校正的基本步骤
3.2.1显示图像文件
在ERDAS图标面板中单击Viewer模块，打开两个窗 口(Viewer#1／Viewer#2)。并将两个窗口平铺放置，分别打开需要校正的图像和具有地理参考的图像。
3.2.2启动几何校正模块
在Viewer#1菜单条中，单击RasterGeometricCorrection命令，打开SetGeometric对话框，选择多项式几何校
正计算模型，单击OK，进入PolynomialModelProperties窗口，定义多项式次方数(Order)为2，单机Aplly.
3.2.3启动控制点工具采集地面控制点
在GCPToolsReferenceSetup对话框中选取采点模式，在这里选择ExistingViewer，单击OK，打开ViewerSe．1ectionInstructions指示器。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，结果如图3-1所示。

图3-1 采集控制点
3.2.4保存控制点计算转换模型
在控制点采集过程中，一般设置为自动转换计算模式，所以，控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算 生成。
3.2.5图像重采样
重采样(Resample)过程是依据未校正图像像元值计算生成一幅校正图像的过程，原图中所有栅格数据都将 进行重采样。ERDAS IMAGINE提供三种最常用的重采 样方法，即邻近点插值(Nearest Neighbor)、双线性插值法(BilinearInterpolation)和立方卷积插值法(Cubic Convo—lution)。
3.2.6保存几何校正模式检验校正结果。
如图3-2所示。

图3-2 检查校正结果
4.影响几何校正的因素
GCP对于几何精校正精度的影响，主要表现在GCP的数量、分布和本身的定位精度。校正方法 (包括数学模型、确定亮度值的方法)不同，影响也不同。
4.1　GCP的数量与分布
GCP数量的增加可以提高校正精度，但却带来了寻找GCP的困难。GCP的数量也不宜过多，因为过多将不再显著提高精度，而同时却使计算量大大增加。一般控制点数量要求每幅图内取有1～2个控制点，图像边缘地区选取2 ～3个控制点，每幅图像6个控制点即可。
几何精校正要求GCP均匀分布。若GCP分布很不均匀，则在GCP密集区校正后图像与实际图像 相符较好，而在GCP分布稀疏的区域，将会出现较大的拟合误差。对于整幅图像的校正，为 了尽可能减少校正图像与实际图像的平均对准误差，GCP还应该在原始图像的边缘区域环绕 待校正区域均匀分布。
4.2 GCP的精度
GCP的位置精度越高，几何精校正效果越好。对于同时属于几个三角形的公共点，将会对这 几个三角形的校正带来影响，对于这样的点的确定要格外慎重并力求准确。
4.3 几何位置转换的数学模型
常采用三角形线性法和二元多项式法。
三角形线性法　数学模型为：　X=L1(ξ，η)=a ξ+b η+c
　　　　　　　　　　　　　　　　Y=L2(ξ，η)=d ξ+e η+f　
该方法简单，计算量小速度快，能满足一定精度要求。
　　二元多项式法　数学模型为：　
　　　　　　　　　　　　　　　　 　　(2)
　　二元多项式法比较简单，而且精度高。该方法的精度与所用的校正多项式的次数有关，多项 式的次数越高，位置拟合误差越小，所获得图像精度越高。数学模型不同，影响也不同。

结束语：
ERDAS INMAGINE是一个功能完整的、集遥感与地 理信息系统于一体的专业软件。它以其先进的图像处理 技术,友好、灵活的用户界面和操作方式,面向广阔应用 领域的产品模块,服务于不同层次用户的模型开发工具 以及高度的RS/GIS(遥感图像处理和地理信息系统)集成功能,为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具,代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。ERDAS作为国际上流行的遥感图形、图像处理软件,在功能上、操作的方便性上都达到了一个较高的境界。其应用领域非常广泛,在农业、林业、气象、水利、土地、矿产、军事、通讯等部门都有应用,而且应用的范围越来越大,功能挖掘越来越深入。

参考文献

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