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大气影响的粗略校正
大气影响的粗略校正：精确的校正公式需要找出每个 精确的校正公式需要找出每个 波段像元亮度值与地物反射率的关系。 波段像元亮度值与地物反射率的关系。为此需得到 卫星飞行时的大气参数，以求出透过率T 卫星飞行时的大气参数，以求出透过率Tθ、Tφ等因 子。如果不通过特别的观测，一般很难得到这些数 如果不通过特别的观测， 所以，常常采用一些简化的处理方法， 据，所以，常常采用一些简化的处理方法，只去掉 主要的大气影响（散射光直接进入传感器的那部分， 主要的大气影响（散射光直接进入传感器的那部分， 即程辐射），使影像质量满足基本要求。 ），使影像质量满足基本要求 即程辐射），使影像质量满足基本要求。 直方图最小值去除法 回归分析法
几何精校正： 几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何精
校正。 校正。 也称图像纠正，其目的是改正原始影像的几何变形， 也称图像纠正，其目的是改正原始影像的几何变形， 产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。 符合某种地图投影或图形表达要求的新图像 产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。
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遥感传感器系统误差校正
传感器定标 随机坏像元 行或列缺失 行或列条纹
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大气校正
大气校正是消除遥感图像在大气传输中所引 起的质量退化的一种图像处理方法。 大气影响的定量分析 ：大气的主要影响是减少了图 像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了 因子，图像质量下降。 （1）无大气的亮度： （2）大气吸收影响； L1λ （3）大气散射后经过地物反射进入传感器； Lpλ （4）大气散射直接进入传感器； L2λ
Y = a1 + b1 X
Y
亮度均值； 为TM1亮度均值； 亮度均值
式中， 波段的亮度均值； 式中 X 为TM5波段的亮度均值； 波段的亮度均值
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回归分析法
a1,b1计算如下：
b1
∑ [(T − T )(T − T ) = ∑ (T − T )
5 5 1 1 5 5
a1 = T1 − b1T5
T = T1 = a1
' 1
T1、T5表示TM1与TM5波段灰度值，
T1' 为TM1波段校正后的灰度值。
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回归分析法
可以认为α就是 可以认为 就是 TM1波段的程辐 波段的程辐 射度。 射度。校正方法 就是讲TM1波段 就是讲 波段 中每个像元的亮 度值减去α， 度值减去 ，来 改善图像，去掉 改善图像， 程辐射。 程辐射。
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地球曲率的变形
二是像元对应于地面宽度 的不等。由于传感器通过 扫描取得数据，在扫描过 程中每一次取样间隔是星 下视场角的等分间隔。如 果地面无弯曲，在地面瞬 时视场宽度不大的清况下， L1，L2，L3，…的差别不 大。但由于地球表面曲率 的存在，对应于地面的P1， P2 ，P3 ，…，显然P3-P1 ＞ L3-L1 ， 距 星 下 点 越 远 畸变越大，对应地面长度 越长。
遥感图像校正
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遥感图像校正
主要内容 辐射畸变 为什么要进行校正？ 1、为什么要进行校正？ 几何畸变 怎样校正？ 2、怎样校正？ 辐射校正： 辐射校正：传感器系统误差校正
大气校正 太阳高度角误差校正 地形坡度误差校正
几何校正：基于ERDAS的几何精校正 几何校正：基于ERDAS的几何精校正 ERDAS
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太阳高度角的辐射误差校正
任何地表获得的能量都随太阳的高度变化， 任何地表获得的能量都随太阳的高度变化，而不同 的时间和季节太阳高度是不同的。 的时间和季节太阳高度是不同的。
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太阳高度角的辐射误差校正
太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时 获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。 获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像 。 可根据成像时刻的时间、 太阳的高度角 θ 可根据成像时刻的时间 、 季节和地理 位置来确定， 位置来确定，即： sinθ=sinϕ ·sinδ±cosϕ ·cosδ·cost 太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度 来实现的。 来实现的。
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二、几何校正（GEOMETRIC CORRECTION ）
• 遥感图像几何畸变的原因 • 遥感图像几何校正 • 基于ERDAS的遥感图像几何精校正 基于ERDAS的遥感图像几何精校正 ERDAS
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1.遥感图像几何畸变的原因
遥感影像变形的原因 (1) 遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、 遥感平台位置和运动状态变化的影响：
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遥感图像几何精校正
遥感图像几何精校正的一般过程
1)选取地面控制点（GCP），确定其空间坐 标； 2)利用控制点数据对图像进行空间变换
多项式近似法
合理选择校正方程的次数:2-3次。
3)图像重采样 为了使校正后的输出图像像元与输入 的未校正图像相对应,根据确定的校正公 式，对输入图像的数据重新排列。
4. 5.
从已经过几何配准的遥感图像上选取地面控 制点； 从电子地图中读取地面控制点的坐标； 从地形图读取地面控制点的坐标，数据可通 过键盘、数字化仪输入； 野外GPS定点数据采集； 其它
控制点的地理坐标与地图投影的要求必须一致。 控制点的地理坐标与地图投影的要求必须一致。
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二次多项式间接法纠正变换公式为： 二次多项式间接法纠正变换公式为：
航速、俯仰、翻滚、偏航。 (2) 地形起伏的影响：产生像点位移。 地形起伏的影响： (3)地球表面曲率的影响：产生全景畸变。 地球表面曲率的影响： 地球表面曲率的影响
一是像点位置的移动； 二是像元对应于地面宽度不等
(4) 大气折射的影响：产生像点位移。 大气折射的影响： (5) 地球自转的影响：产生影像偏离。 地球自转的影响：
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遥感影像变形的原因 遥感平台运动状态变化
航高变化的影响——地面分辨率不均匀 航速变化的影响——航向位移 俯仰变化的影响——旁向位移 翻滚变化的影响——扭曲变形 航偏变化的影响——倾斜畸变
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遥感影像变形的原因 地球曲率的变形图示
一是像点位 置的移动， 当选择的地 图投影平面 是地球的切 平面时，使 地面点P0相 对于投影平 面点P有一高 差△h。
x = f x (u, v) = a00 + a10u + a01v + a11uv+ a20u2 + a02v2 y = f y (u, v) = b00 + b10u + b01v + b11uv+b20u2 + b02v2
x,y为校正前的 影像坐标； u,v为变换后对 应的坐标；
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回归分析法
用长波数据来校正短波数据 作法：在不受大气影响的波段（ TM5） 作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正的某 一波段（ TM1）图像中， 一波段（如TM1）图像中，选择由最亮至最暗的一系 列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰度值提 列目标， 取出来进行回归分析。 取出来进行回归分析。 例如： 例如：
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控制点的选取
控制点选取的原则
数目: 2次项不少于6个点、3次项不少于10个 点，保证有多余观测点。 选择的原则
最大范围控制整幅图像 均匀布点 易分辨、易定位的特征点：道路的交叉口，水库 坝址，河流弯曲点等 特征变化大的地区应多选些 图像的边缘也要选取控制点，以避免外推
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GCP选择途径
1.
2. 3.
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地形坡度辐射误差校正
太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的 辐射亮度和地面倾斜度有关。 辐射亮度和地面倾斜度有关。 若处在坡度为α的倾斜面上的地物影像为g（x，y）， 则校正后的图像f（x，y）为： g (x ， y ) f (x ， y ) = cos α 地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的 DEM数据 校正较为麻烦， 数据， DEM数据，校正较为麻烦，一般只在地形坡度起伏较 大的情况下做校正。 大的情况下做校正。
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为什么要校正？
遥感成像过程
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为什么要校正？
原因
传感器本身的因素 遥感平台的影响 大气的影响 地表起伏的影响 ……
产生图像畸变
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图像畸变的分类
辐射畸变： 辐射畸变 ： 指遥感传感器在接收来自地物的电磁波 辐射能时， 辐射能时 ， 电磁波在大气层中传输和传感器测量中 受到遥感传感器本身 地物光照条件（ 遥感传感器本身、 受到 遥感传感器本身 、 地物光照条件 （ 地形影响和 大气作用等影响 太阳高度角影响） 以及大气作用 等影响， 太阳高度角影响 ） 以及 大气作用 等影响 ， 而导致的 遥感传感器测量值与地物实际的光谱辐射率的不一 致。 几何畸变：遥感图像的几何位置上发生变化， 几何畸变：遥感图像的几何位置上发生变化，产生 几何位置上发生变化 诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确， 诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确， 地物形状不规则变化等变形， 为几何畸变。 地物形状不规则变化等变形，称为几何畸变。
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一、辐射校正（RADIOMETRIC CORRECTION ）
影响辐射畸变的因素 ？ 1.1引起辐射畸变的因素 引起辐射畸变的因素？ 1.1引起辐射畸变的因素
传感器本身的影响：导致图像不均匀， 1.2如何进行辐射校正？ 1.2如何进行辐射校正？ 如何进行辐射校正 产生条纹和“噪音”。 大气的影响：反射、散射、吸收，主要 会影响图像的对比度。 地形影响和光照条件变化引起的辐射误 差
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直度应为0的地区， 如山的阴影处。而事 实上并不等于0,说明 亮度最小值必定是这 一地区大气影响的程 辐射度增值。
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直方图最小值去除法
校正方法:将每一波段中每个像元的亮度值都减
去本波段的最小值。使图像亮度动态范围得到 改善，对比度增强，从而提高了图像质量。
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