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缺少控制点的多源遥感影像的几何校正方法研究汇报人：2024-01-16

目录引言多源遥感影像几何校正基础理论缺少控制点情况下的几何校正方法实验设计与实现方法性能比较与评估结论与展望

引言01

遥感技术的发展随着遥感技术的不断进步，多源遥感影像数据获取越来越便捷，为地理信息提取和地球科学研究提供了丰富的数据源。几何校正的重要性遥感影像在获取过程中受传感器、平台、大气等多种因素影响，导致影像发生几何畸变。几何校正是遥感影像处理的关键步骤，对于提高影像质量和后续应用具有重要意义。控制点获取困难传统几何校正方法依赖于地面控制点，但在某些情况下，如缺乏地面实测数据或控制点分布不均等，控制点的获取变得困难。因此，研究缺少控制点的多源遥感影像几何校正方法具有重要意义。研究背景与意义

目前，国内外学者在缺少控制点的遥感影像几何校正方面取得了一定进展，提出了基于特征匹配、相对定向、光束法平差等方法。然而，这些方法在处理复杂地形、大区域或多源遥感影像时仍存在一定局限性。随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，基于深度学习的遥感影像几何校正方法逐渐受到关注。这类方法通过训练神经网络模型学习影像间的几何变换关系，实现自动、高效的几何校正，是未来发展的重要趋势。国内外研究现状发展趋势国内外研究现状及发展趋势

研究目的通过本研究，期望提出一种适用于缺少控制点的多源遥感影像的几何校正方法，提高影像质量和后续应用的准确性。同时，为相关领域的研究和应用提供理论和技术支持。要点一要点二研究方法本研究将采用理论分析、算法设计和实验验证相结合的方法进行研究。首先，对多源遥感影像的几何畸变特性进行深入分析；其次，设计基于特征匹配和相对定向的几何校正算法，并实现自动化处理；接着，探讨基于深度学习的几何校正方法，构建适用于多源遥感影像的神经网络模型；最后，通过大量实验验证所提方法的有效性和可行性。研究内容、目的和方法

多源遥感影像几何校正基础理论02

01传感器误差传感器自身的设计和制造缺陷，如镜头畸变、扫描线非线性等，导致获取的影像发生几何变形。02平台姿态变化遥感平台在飞行过程中的姿态变化，如翻滚、俯仰和偏航等，使得传感器对地面的扫描角度发生变化，从而引起影像的几何畸变。03地球曲率及地形起伏地球表面的曲率和地形起伏使得传感器接收到的地面反射信号发生偏移，导致影像的几何变形。遥感影像几何畸变原理

多项式模型01通过多项式函数来描述影像上像点与对应地面点之间的坐标关系，适用于连续且平滑的几何畸变。02有理函数模型（RFM）采用有理函数来描述像点与地面点之间的映射关系，具有较高的灵活性和精度，适用于复杂的几何畸变。03直接线性变换模型（DLT）通过建立像点与地面点之间的线性方程组来求解变换参数，适用于简单的几何畸变和少量控制点的情况。几何校正数学模型

特征点提取利用图像处理技术提取影像上的明显特征点，如角点、边缘等，作为控制点的候选。匹配算法采用相关性匹配、特征匹配等算法对提取的特征点进行匹配，确定不同影像间的同名点。精度评估与优化对匹配结果进行精度评估，剔除误匹配点，并采用优化算法对剩余控制点进行精化处理，提高几何校正的精度。控制点选取与匹配方法

缺少控制点情况下的几何校正方法03

特征点提取利用算法如SIFT、SURF等提取影像中的特征点。几何变换模型拟合利用匹配的特征点，通过最小二乘法等方法拟合几何变换模型。特征点匹配对提取的特征点进行匹配，寻找同名点。影像重采样和几何校正根据拟合的几何变换模型，对原始影像进行重采样和几何校正。基于特征点的几何校正方法

灰度信息提取从影像中提取灰度信息，如灰度直方图、灰度共生矩阵等。灰度信息匹配利用提取的灰度信息进行匹配，寻找相似区域。几何变换模型估计根据匹配结果，估计影像间的几何变换模型。影像重采样和几何校正根据估计的几何变换模型，对原始影像进行重采样和几何校正。基于灰度信息的几何校正方法

构建适用于几何校正的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等。深度学习模型构建模型训练特征学习与提取几何变换模型拟合与校正利用已有的遥感影像数据及其对应的几何校正结果，对深度学习模型进行训练。通过训练好的深度学习模型，自动学习并提取影像中的特征。利用提取的特征，通过最小二乘法等方法拟合几何变换模型，并对原始影像进行重采样和几何校正。基于深度学习的几何校正方法

实验设计与实现04

预处理对原始影像进行辐射定标、大气校正、正射校正等预处理，消除影像间的辐射差异和几何差异。数据来源采用多源遥感影像数据，包括不同传感器、不同分辨率、不同时相的影像。数据来源及预处理

设计基于特征匹配和无控制点的几何校正方法，通过提取影像间的同名特征点，建立几何变换模型，实现影像间的几何配准。包括特征提取、特征匹配、几何变换模型建立、影像重采样等步骤。实验方案实施步骤实验