遙感圖像的幾何校正配準(zhǔn)

1、遙感圖像的幾何校正（配準(zhǔn)）遙感圖像的幾何校正（配準(zhǔn)）1.1.實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c任務(wù)：實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c任務(wù)：（1）了解幾何校正的原理；（2）學(xué)習(xí)使用ENVI軟件進(jìn)行幾何校正；2.2.實(shí)驗(yàn)設(shè)備與數(shù)據(jù)：實(shí)驗(yàn)設(shè)備與數(shù)據(jù)：設(shè)備：遙感圖像處理系統(tǒng)ENVI數(shù)據(jù)：TM數(shù)據(jù)3幾何校正的過程：幾何校正的過程：注意：幾何校正一種是影像對(duì)影像，一種是影像對(duì)地圖，下面介紹的是影像對(duì)影像的注意：幾何校正一種是影像對(duì)影像，一種是影像對(duì)地圖，下面介紹的是影像對(duì)影像的配準(zhǔn)或幾何校正。

2、配準(zhǔn)或幾何校正。1.打開參考影像（base）和待校正影像：分別打開，即在display#1display#2中打開；2在主菜單上選擇mapRegistrationGCPs：imagetoimage3.出現(xiàn)窗口ImagetoImageRegistration，分別在兩邊選中DISPLAY1（左）和DISPLAY2（右）。BASE圖像指參考圖像而warp則指待校正影像。選擇OK!4.現(xiàn)在就可以加點(diǎn)了：將兩邊的影像十字線焦點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)到自己認(rèn)為是同

3、一地物的地方，就可以選擇ADDPOINT添加點(diǎn)了。（PS：看不清出別忘記放大）如果要放棄該點(diǎn)選擇右下腳的lastpoint，或者點(diǎn)showpoint彈出imagetoimagegcplist窗口，從中選擇你要?jiǎng)h除的點(diǎn)，也可以進(jìn)行其他很多操作，自己慢慢研究，呵呵。選好4個(gè)點(diǎn)后就可以預(yù)測(cè)：把十字叉放在參考影像某個(gè)地物，點(diǎn)選predict則待校正影像就會(huì)自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到與參考影像相對(duì)應(yīng)的位置，而后再進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整并選點(diǎn)。5.選點(diǎn)結(jié)束后，首先把點(diǎn)保存

4、了：groundcontrolpointsfilesavegcpasII..當(dāng)然你沒有選完點(diǎn)也可以保存，下次就直接啟用就可以：groundcontrolpointsfilerestegcpsfromII...6.接下來就是進(jìn)行校正了：在groundcontrolpoints.對(duì)話框中選擇：optionswarpfile(asimagetomap)在出現(xiàn)的imputwarpimage中選中你要校正的影像，點(diǎn)ok進(jìn)入registration

5、parameters對(duì)話框：首先點(diǎn)changeproj按鈕，選擇坐標(biāo)系然后更改象素的大小，如果本身就是你所需要大小則不用改了最后選擇重采樣方法（resampling）一般都是選擇雙線性的（bilinear），最后的最后選擇保存路徑就OK了根據(jù)分類目的、影像數(shù)據(jù)自身的特征和分類區(qū)收集的信息確定分類系統(tǒng)；對(duì)影像進(jìn)行特征判斷，評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量，決定是否需要進(jìn)行影像增強(qiáng)等預(yù)處理。這個(gè)過程主要是一個(gè)目視查看的過程，為后面樣本的選擇打下基礎(chǔ)。本例是以E

6、NVI自帶Lsattm5數(shù)據(jù)Can_tmr.img為數(shù)據(jù)源，類別分為：林地、草地灌木、耕地、裸地、沙地、其他六類。2）、樣本選擇為了建立分類函數(shù)，需要對(duì)每一類別選取一定數(shù)目的樣本，在ENVI中是通過感興趣區(qū)（ROIs）來確定，也可以將矢量文件轉(zhuǎn)化為ROIs文件來獲得，或者利用終端像元收集器（EndmemberCollection）獲得。本例中使用ROIs方法，打開分類圖像，在DisplayOverlayRegionofInterest，

7、默認(rèn)ROIs為多邊形，按照默認(rèn)設(shè)置在影像上定義訓(xùn)練樣本。如圖18所示，設(shè)置好顏色和類別名稱（支持中文名稱）。在ROIs面板中，選擇OptionComputeROISeparability計(jì)算樣本的可分離性。如圖19所示，表示各個(gè)樣本類型之間的可分離性，用JeffriesMatusitaTransfmedDivergence參數(shù)表示，這兩個(gè)參數(shù)的值在0~2.0之間，大于1.9說明樣本之間可分離性好，屬于合格樣本；小于1.8，需要重新選擇樣