遥感图像几何处理剖析.ppt

?? 严格物理模型基于卫星轨道、摄影测量、测地学和地图学，模型反映了影像获取时的几何物理状态，用来纠正由于卫星、传感器、地球和地图投影等引起的变形。严格物理模型需要的控制点少，一般情况下3-6个，精度更高，对于高分辨率卫星数据可以获得一两个像素的精度。 ??当仅仅处理原始影像的一部分时，当影像已经经过几何校正时，或者你无法获取卫星轨道信息时，都不能采用严格物理模型。 3.基于仿射变换的严格几何模型 用于高分辨率遥感影像的纠正方法 高分辨率卫星传感器的突出特征是长焦距和窄视场角。这种成像几何关系若用共线方程描述会导致定向参数间很强的相关性。假设小视场角内的中心投影近似于平行光投影，利用仿射模型求解方位参数，可克服方位参数的相关性。 对10米分辨率的SPOT影像 用于较小比例尺制图、精度要求较低的情况下非常有效。对更高分辨率的影像，这种近似方法的有效性还需进一步研究。 二维仿射变换成像模型 4.有理函数模型 各种传感器几何模型的一种更广义的表达形式，是对不同的传感器模型更为精确的表达形式，能适用于各类传感器。 优点是由于引入较多的定向参数，模拟精度很高；缺点是模型解算复杂，运算量大，并且要求控制点的数目相对较多。 是高分辨率遥感影像纠正的重要方法。 RPC模型的实质： 是有理函数纠正模型，是将地面点大地坐标与其对应的像点坐标用比值多项式关联起来。为了增强参数求解的稳定性，将地面坐标和影像坐标正则化到-1和1之间。对于一幅影像，定义如下比值多项式： （多项式次数最高不超过三次） 在有理函数模型中 光学投影系统产生的误差用一次项表示 地球曲率、大气折射和镜头畸变等产生的误差用二次项来模型化 未知的具有高阶分量的误差如相机振动等，用三次项来表示 ??在使用有理函数模型校正时，可以选择使用或不使用GCP。 ??有理函数模型最初是为没有GCP,只有DEM来对卫星影像进行几何校正的用户设计的，对于GCP无法获取的偏远地区是非常有用的。 大多数的商业影像处理软件和摄影测量软件都支持有理函数模型，可以用来处理单片和立体像对，如ERDAS、PCI、ENVI等，可以利用RPC（有理多项式系数）模型进行正射纠正、3D特征提取、DEM生成和区域平差； 有理函数模型（RFM ）的应用目前主要是在RPC 系数已知的情况下（与地形无关）。ERDAS 9. 1 软件中已经集成了目前主要的高分辨率传感器模型RPC 参数解算方法。但是,因为RFM需要的控制点数目相对较多,而且在解算时对控制点的分布要求均匀分布,否则会导致法方程矩阵奇异,迭代求解可能不收敛,因而目前的商业软件中也大都没有该模型的地形相关方案的模块集成。 ??RFM也有其局限性：处理的影像大小受限，为了达到较高的精度，需要大量的规则分布的GCP;只能校正控制点处的误差，控制点之间的误差并不能消除。 几种几何校正主要方法的比较 在相同的控制点和已有数据条件下： 共线方程模型不一定总能得到较高的纠正精度，一个重要的原因是传感器的定向参数的确定精度； 有理函数模型精度最高，可达子像素级，模型计算速度虽然相对其它算法稍慢一点，但完全可以应用于实践中； 仿射变换模型可以快速、高精度地实现高分辨率影像的正射校正； 改进型多项式模型计算量小，控制点数量要求不多，精度与多项式阶数有关，当地形变化跟多项式函数走向变化一致时可以获得较高的精度； 神经网络校正存在很多不确定因素，但当给定一定数量的控制点，通过反复实验，也可以实现较高精度的正射校正。 卫星影像校正举例 MODIS影像校正（利用卫星自带的定位文件） QuickBird影像的正射校正（RPF模型方法） SPOT影像正射校正（推扫式轨道模型) 主要内容： 遥感传感器的构像方程 遥感图像几何变形 遥感图像的几何处理 遥感图像几何处理的应用 遥感图像几何处理 一、遥感传感器的构像方程 构像方程 指地物点的图像坐标（x，y）和地面坐标（X，Y，Z）之间的数学关系。 是遥感图像几何数字纠正的数学基础 是参量误差分析的基础 构像方程中的三个坐标系： 地面坐标系O-XYZ 图像坐标系o-xy 传感器坐标系S-UVW 通用构像方程 是传感器坐标系S-UVW与地面坐标系O-XYZ之间的坐标转换关系 可据通用构像方程导出各种不同传感器的构像方程 1、框幅摄影机的构像方程 2、全景摄影机的构像方程 3、推扫式传感器的构像方程 4、红外和多光谱扫描仪的构像方程 5、侧视雷达图像的构像方程 二、遥感图像的几何变形 遥感图像的几何变形是指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产生的变形。 图像投影的参照系统——地图投影系统 近