作业帮什么是遥感影像的几何纠正和正射纠正
来源：学生作业帮 编辑：作业帮 分类：综合作业 时间：2024/05/08 02:26:13
什么是遥感影像的几何纠正和正射纠正
在erdas中利用DEM对quickbird全色影像进行正射纠正的步骤是什么？
在erdas中利用DEM对quickbird全色影像进行正射纠正的步骤是什么？
Q UI C KB I R D影像的正射纠正及地形图更新应用研究
摘 要：介绍了Q u i c k B i r d影像的波段合成、分辨率融合、图像增强以及 自然色彩变换等技术,阐述 了Q u i c k Bi r d 影像的正
射纠正的方法、纠正后的精度分析 、纠正后应用于地形 图及 空间数据更新的技 术方法 .
关键词：Qu i c k Bi r d ；正射纠正 ；精度分析 ；空间数据；更新
Re s e a r c h o f Qu i c k b i r d I ma g e o n Or t h o c o r r e c t i o n a n d
Upda t i ng o f Re l i e f M a p
SHI Yu h u a
( B a s i c G e o g r a p h i c I n f o r ma t i o n C e n t e r o f G a n s u , L a n z h o u 7 3 0 0 0 0 , C h i n a )
A b s t r a c t ：T h i s p a p e r i n t r o d u c e s s o me t e c h n i q u e o f Q u i c k b i r d ,t h a t i n c l u d e s L a y e r S t a c k ,R e s o l u t i o n Me r g e ,
R a d i o m e t r i c E n h a n c e me n t ,N a t u r e C o l o r ’ S T r a n s f o r m a t i o n a n d S O o n ．I t p r i ma r y e x p o u n d s t h e m e t h o d o f Q u i c k b i r d ’ S
Or t ho c o r r e c t i o n , p r e c i s i o n a n a l y s i s , a p p l i c a t i o n t o u p da t i n g t e c hn i qu e o f r e l i e f ma p a n d s p a t i a l d a t a ．
Ke y w o r d s ：Q u i c k b i r d ；o r t h o c o r r e c t i o n ；p r e c i s i o n a n a l y s i s ；s p a t i a l d a t a ；u p d a t i n g
遥感作为现代信息技术的重要组成部分,是获
取地球空间信息及其动态变化资料 的主要技术手段 ,
成为从事地球科学 、资源环境 、测绘勘察、农林水
利等学科科学研究的基本方法 ,在资源调查与规划 、
环境质量评价与监测 、农业生产管理 、测绘制 图和
区域开发等方面得到广泛 的应用 .
遥感影像内容丰富、地表识别能力高,如何实
现丰富的遥感信息资源利用最大化是当今遥感技术
研究 、探索的前沿 .遥感影像在测绘行业 中的应用
已较为广泛 ,对 Q u i c k B i r d影像纠正处理和应用与更
新地形 图的探索是关键技术之一 .
1 影像简介
Q u i c k B i r d影像是美 国数字全球公司 Q u i c k B i r d 卫
星获取的图像,图像分辨率为0 ． 6 1 m( 黑白)～2 ． 4 4 m
( 彩色 ) ,重访周期 1 ～ 3 d .它的出现使航天遥感与
航空遥感 的界限变得模糊 , 引起世界的广泛关注. 将
Q u i c k B i r d 的0 ． 6 1 m分辨率图像与2 ． 4 4 m多光谱图像融
合 ,可用于类型识别 ,提高成图精度 ,适用于资源
与环境分析制 图,适合 编制城乡大比例尺规划用图、
土地利用图及资源环境专题制图等.
2 影像预处理
2 ． 1 波段选择
人们习惯用彩色来显示一幅 图像.彩色显示是
由红、绿、蓝三原色组成的,即仅能用 3个波段组
收稿日期：2 0 0 7 — 0 8 - 2 1
合.它限制了波段选取的数量,却达到了还原地物
色彩 ,在可视条件下 目视辅助解译地物 的 目的.为
了实现最佳的融合效果 ,融合前必须进行最佳波段
组合方案的选择.要求 3 波段合成图像信息量大、相
关性小、冗余度小、整体改善图像质量 .在进行了
试验后 ,认为选择 2 ． 4 4 m分辨率的红 、绿、近红外三
个波段组合 ,经过自然色彩变换后,影像的色彩接
近真彩色,以利于更好地识别和解译各类要素,进
行综合判读和判调,这对更新数据的完整性、要素
定性和定位的准确性意义重大.
2 ． 2 分辨 率融合
分辨率融合是对不 同空间分辨率的遥感 图像的
融合处理,使融合后的遥感图像既具有较好的空间
分辨率、又具有多光谱特征,从而达到图像增强的
目的 .选择红、绿 、近红外波段组合后的 2 ． 4 4m的
多光谱影像和0 ． 6 1 m分辨率的全色影像进行融合 , 试
验中采用 了主成份变换法 、乘积法 、比值法进行 了
具体的分析比较.结果表明,以主成份变换法空间
解析度和色彩解析度为最优 .
2 - 3 图像增强
遥感图像在获取处理过程 中,由于多种因素 的
影响,导致图像质量多少会有所退化.图像增强 的
目的在于 ：一是采用一系列技术改善图像的视觉效
果,提高图像的清晰度.本次试验主要使用了空间
增强处理 中的锐化增强处理 ( C r i s p E n h a n c e m e n t ) .锐
化增强后的图像 ( 见图2 )明显比锐化增强前的图像
维普资讯 http://www.cqvip.com ·
4 6· 地理空间信息 第5卷第6期
( 见 图 1 )清晰度要好
图 1 锐化增强前图像
图 2 锐化 增 强 后 图 像
二是将 图像转换成 一 种更适合 人或机器进行 分
析处理的形式 .陶像增强不是以 像保真度为原则 ,
而是通过图像纹理 、色彩等变换 处理 ．设法有选 择
地突出便 于人或机器分析某些感兴趣的信息,抑 制
一
些无用的信息,以提高 像的使用价值 .试验中
主要使用 了光谱增强处理中的自然色彩变换 f N a t u r e
C o l o r 1 , 对 图3所示图像经 闩然包彩变换得到图4所示
的更接近 自然色彩的图像 ,便于珲解和识别 、解译
地物
图 3 自然色彩变换前图像
图 4 自然色彩变换后图像
3 影像正射纠正
3 ． 1 遥感影像的误差来源
原始的遥感图像存在严重的几何变形 ,引起几
何变形的原因主要有 ： 1 )卫星的姿态 、轨道以及地
球的形状和运动等外部因素；2 )遥感器本身结构性
能和扫描镜的不规则运动 、检测器采样延迟、探测
器的配置 、波段间的配准失调等内部因素 ；3 )纠正
上述误差而进行一系列换算和模拟而产生的处理误差.
3 ． 2 纠正试验
几何校正的 目的就是要 纠正上述 系统及非系统
性因素引起的图像变形,从而使之实现与标准图像
或具有特定投影和坐标系统的地 图完全套合配准 , 并
使其本身具有空间参数的特性 .
纠正试验采用 E R D A S的Q u i c k B i r d 纠正模型 ,采
用 L E 1 C A G P S卫星定位系统静态快速观测 、 计算全野
外布设的像控点.每景影像一般有 1 O～ 1 5个点 ,且
分布均匀 .像控点选取在图像上有明显 的、清晰的
定位识别标志,如道路交叉点、河流叉 口、建筑边
界 、地块角点.所有 的控制点都精确刺点并绘点位
图 ,最终成果统一换算 到 1 9 8 0西安坐标系.为了消
除投影差,采用 D E M ( 数字高程模型)参加影像数
字微分纠正.试验采用两种不同的 D E M数据纠正同
一
景影像 ( 本景影像所属地形类别为山地 ) ,一种是
1： 5万 DE M ( 格网间距 2 5 m) ；另一种 DE M数据是
由 1： 1 万D R G数据对等高线、高程点等地貌要素矢
量化 ,构 T I N( 不规则三角网)生成的 D E M ( 格网间
距 5 m) .在像控成果和 DE M模型准备完成后 ,通过
E R D A S软件的 Q u i c k B i r d纠正模型按步骤进行处理 ,
即能分别得到用两种不 同 DE M数据纠正的遥感正射
影像 ( R S D OM) .
3 ． 3 精度分析
用纠正后的 Qu i c k B i r d影像与 1：1 万 DRG( 数字
栅格地图 )套合 ,在 同名地物上分别读出一组 X、Y
坐标值.用纠正后的同名影像点坐标减去在 D R G上
同名地物量测值 ,求 m点位相对移位差.两种格 网
问距的 D E M用于纠正试验精度对比统计见表 1 .
表 I 纠正精度对比统 计表
试验结果表明,采用两种 D E M参加影像数字微
分纠正均满足 1： 1 万 D L G( 数字线划地图 )的更新
精度要求,采用 1： 1 万 D E M精度稍高.
维普资讯 http://www.cqvip.com 第 5卷第 6期 石 玉华 ： QUI C KBI RD影像 的正射 纠正及 地形 图更新应 用研 究 ·4 7‘
4 用于地形图更新
高分辨率的遥感影像处理的研究成果,为要素
的室 内判读提供了可能性 ,为利用航 天遥感 图像进
行地形图修测提供 了基础.通过人工 和计算机识别
的途径 ,预先进行要素的内业判读 ,结合 已有地形
图,最终完成基础地理信息数据的更新.
4 ． 1 与 DR G数据套合
高分辨率的遥感影像与 D R G数据套合、分析、
比较 ,修测变化地物是地形 图和地理空间信息更新
的有效手段.为了直观与简便 ,需要把相应的 D R G
数据透明叠加到影像上 ,对 于变化 了的地物 ,以影
像为准,利用D R G进行部分地物的定性.
4 ． 2 更新的技 术方法
更新要素主要有 ：居民地及建 ( 构 )物、温室 、
人工渠 、 植被 、 交通道路等纹理 比较明显的地物要素.
1 )居民地及建 ( 构 )筑物.修测 1： 1 0 0 0 0 地形
图时,按居民地综合取舍要求先进行主要街道修测 ,
大片居 民地内在保证外 围特征情况下可进行综合采
集 ,对于居民地房屋以屋顶轮廓为准绘出.
对于上下形体规则 的楼房 ( 投影畸变较小 的区
域 ) ,先以楼顶为准调绘楼房形状 ,然后平移到能看
见房屋底线的边线处.
投影畸变较大的或上下形体不规则的高层房屋 ,
要以底部边沿为准.一般较高的建筑物可看到相邻
两侧边沿线而看不到另外两侧边沿线 ,此种情况就
以可看到的两边沿线矩形推 出另外两边 ；圆形 ( 或
其他形体 )的建筑 物,也可对称地绘 出看不到的部
分,在外业调绘时要重点核实.
各种地面上的能判读的地物要素,按影像上要
素的实际类型和位置绘出,被树或其他地物断断续
续遮挡时 ,可依能看到的影像要素连续绘 出.
遇到被邻近高层遮挡、影像模糊或高大树木遮
盖 的房屋 、地 面地物要素时,要绘 出其相应的具体
范围线 ,单独存放一层 ,以便外业补绘.
地 图上没有 的,而影像上有显著的人工修造 的
地物纹理的并且判断不 出地物类别的 ,可绘出纹理 、
推测出类型 ,暂归人相应 的层 ,以纯绿色表示 ( 可
以规定 ,凡推测 内业判绘的地物 ,均以纯绿色表示 ,
其他所有要素均不要使用纯绿色,以便外业核查 ) .
2 ) 植被. 依据影像采集不同纹理之间的分界线 ,
外业调绘定性.
3 )交通 .在影像上主要对照底图判绘有变化的
及新增的公路及其附属设施 、 铁路及其附属设施 、 城
区街道等. ．
4 )水 系.面状水系要素从 影像上较容易修测 ,
线状水系要素要依据 D R G底图, 按影像上走 向修测.
5 结 语
Q u i c k B i r d影像正射纠正是其影像得以应用的基
本技术方法 ,与所有正射影像一样 ,其单片微分正
射纠正 的精度主要取决于控制点分布 、数量和所采
用的 D E M基本格 网大小和精度.对应 1：1 0 0 0 0地形
图精度要求 ,山地采用 1： 1 0 0 0 0( 5 1 T I 格网间距 )的
D E M比较适宜 ；平地 、丘陵地形采用 1：1 00 0 0( 5 1 T I
格 网间距 )和 1： 5 0 0 0 0( 2 5 1 T I 格网间距 )均可达到
精度要求 .
对于地形图更新 ,利用 Q u i c k B i r d正射影像更新
1：1 0 0 0 0地形 图是一种经济 、 有效 、实用 的方法 ,能
及时提供现势地 图,经在几个城市试验 ,对一般地
区较 为有效 ,但 对 城市 区域较 为 困难.因此利 用
Q u i c k B i r d正射影像更新全要素地形 图有较大的局限
性.在没有立体像对情况下 ,无论采用多高分辨率
的遥感单 片影像 ,首先 ,不能更新地貌要素 ,地貌
要素只能依据 D RG,对于地貌发生变化的区域 ,如
新修建的高速公路过山等,要考虑用其他方法进行
更新 ；其次 ,对于有大量高层建筑的城镇地 区,因
为楼房 的投影畸变较 大,或者上下形体不规则的群
楼和主楼 , 很难判定实际形状 , 更新后的精度也不高.
以遥感影像或航摄影像作为主要资料源更新已
有的矢量数据是今后一个时期的主要技术方法和手段.
参考文献
[ 1 ] 仇肇悦 , 李 军 , 郭宏俊 遥 感应 用技 术[ M] ． 武汉： 武汉测绘
科技 大学 出版社 , 1 9 9 8
[ 2 ] 赵英时． 遥感应用分析原理与方法[ M] ． 北京： 科学出版社, 2 0 0 3
[ 3 】 党安 荣, 王晓栋 , 陈晓峰 , 等． 遥感图像 处理方法[ M] ． 北京： 清
华 大学人居环境研究中心 , 2 0 0 0
[ 4 ] 常庆瑞 , 蒋平安, 周 勇, 等． 遥感技术导论[ M] ． 北京： 科学 出
版 社 ． 2 0 0 4
[ 5 ] 贾永红． 计算机 图像处理与分析[ M] ． 武汉： 武汉大学出版社,
2 0 01
几何校正是给图象加上地理坐标,正射校正加上地理坐标的同时再通过一些测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图象变形.后者的测量高程点很难获得,需要外定向数据点.
在ERDAS8.6中不可以加入测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图象变形,但在ERDAS9.1中也可以在几何纠正的模块中加入测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图象变形.所以两者的区别不是这样的.正射纠正是几何纠正的一种,它主要是用来处理航片的,单单用几何纠正更粗糙一点,正射纠正处理航片模型更精确.
图像几何校正（看图 需要打开http://blog.sina.com.cn/s/blog_591e2880010008o8.html）
1、图像几何校正的途径
ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标,→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）.
ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）.
图2-1 Set Geo-Correction Input File对话框
在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中,需要确定校正图像,有两种选择情况：
其一：首先确定来自视窗（FromViewer）,然后选择显示图像视窗.
其二：首先确定来自文件（From Image File）,然后选择输入图像.
2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model）
ERDAS提供的图像几何校正模型有7种,具体功能如下：
表2-1 几何校正计算模型与功能
模型 功能
Affine 图像仿射变换（不做投影变换）
Polynomial 多项式变换（同时作投影变换）
Reproject 投影变换（转换调用多项式变换）
Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换
Camera 航空影像正射校正
Landsat Lantsat卫星图像正射校正
Spot Spot卫星图像正射校正
3、图像校正的具体过程
第一步：显示图像文件（Display Image Files）
首先,在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次,打开两个视窗（Viewer1/Viewer2）,并将两个视窗平铺放置,操作过程如下：
ERDAS图表面板菜单条：Session→Title Viewers
然后,在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：tmAtlanta,img
在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：panAtlanta,img
第二步：启动几何校正模块（Geometric Correction Tool）
Viewer1菜单条：Raster→ Geometric Correction
→打开Set Geometric Model对话框（2）
→选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK
→同时打开Geo Correction Tools对话框（3）和Polynomial Model Properties对话框（4）.
在Polynomial Model Properties对话框中,定义多项式模型参数以及投影参数：
→定义多项式次方（Polynomial Order）:2（若此处定义的次方数为T,则需配准的点数为（T+1）*（T+2）/2,若为2,责应该配置6个点）
→定义投影参数：（PROJECTION）:略
→Apply→Close
→打开GCP Tool Referense Setup 对话框（5）
图2-2 Set Geometric Model对话框
图2-3 Geo Correction Tools对话框
图2-4 Polynomial Properties对话框
图2-5 GCP Tool Referense Setup 对话框
第三步：启动控制点工具（Start GCP Tools）
图2-6 Viewer Selection Instructions
首先,在GCP Tool Referense Setup对话框（图5）中选择采点模式：
→选择视窗采点模式：Existing Viewer→OK
→打开Viewer Selection Instructions指示器（图2-6）
→在显示作为地理参考图像panAtlanta,img的Viewer2中点击左键
→打开reference Map Information 提示框（图2-7）；→OK
→此时,整个屏幕将自动变化为如图7所示的状态,表明控制点工具被启动,进入控制点采点状态.
图2-7 reference Map Information 提示框
图2-8 控制点采点
第四步：采集地面控制点（Ground Control Point）
GCP的具体采集过程：
在图像几何校正过程中,采集控制点是一项非常重要和繁重的工作,具体过程如下：
1、 在GCP工具对话框中,点击Select GCP图表,进入GCP选择状态；
2、 在GCP数据表中,将输入G的颜色设置为比较明显的黄色.
3、 在Viewer1中移动关联方框位置,寻找明显的地物特征点,作为输入GCP.
4、 在GCP工具对话框中,点击Create GCP图标,并在Viewer3中点击左键定点,GCP数据表将记录一个输入GCP,包括其编号、标识码、X坐标和Y坐标.
5、 在GCP对话框中,点击Select GCP图标,重新进入GCP选择状态.
6、 在GCP数据表中,将参考GCP的颜色设置为比较明显的红色,
7、 在Viewer2中,移动关联方框位置,寻找对应的地物特征点,作为参考GCP.
8、 在GCP工具对话框中,点击Create GCP图标,并在Viewer4中点击对应点,系统将自动将参考点的坐标（X、Y）显示在GCP数据表中.
9、在GCP对话框中,点击SelectGCP图标,重新进入GCP选择状态,并将光标移回到Viewer1中,准备采集另一个输入控制点.
10、不断重复1-9,采集若干控制点GCP,直到满足所选定的几何模型为止.
第五步：采集地面检查点（Ground Check Point）
以上采集的 GCP的类型均为控制点,用于控制计算,建立转换模型及多项式方程,.下面所要采集的GCP类型是检查点.（略）
第六步：计算转换模型（Compute Transformation）
在控制点采集过程中,一般是设置为自动转换计算模型.所以随着控制点采集过程的完成,转换模型就自动计算生成.
在Geo-Correction Tools对话框中,点击Display Model Properties 图表,可以查阅模型.
第七步：图像重采样（Resample the Image）
重采样过程就是依据未校正图像的像元值,计算生成一幅校正图像的过程.原图像中所有删格数据层都要进行重采样.
ERDAS IMAGE 提供了三种最常用的重采样方法.略
图像重采样的过程：
首先,在Geo-Correction Tools对话框中选择Image Resample 图标.
然后,在Image Resample对话框中,定义重采样参数；
→输出图像文件明（OutputFile）:rectify.img
→选择重采样方法（Resample Method）:Nearest Neighbor
→定义输出图像范围：
→定义输出像元的大小：
→设置输出统计中忽略零值:
→定义重新计算输出缺省值：
第八步：保存几何校正模式（Save rectification Model）
在Geo-Correction Tools对话框中点击Exit按钮,推出几何校正过程,按照系统提示,选择保存图像几何校正模式,并定义模式文件,以便下一次直接利用.
第九步：检验校正结果（Verify rectification Result）
基本方法：同时在两个视窗中打开两幅图像,一幅是矫正以后的图像,一幅是当时的参考图像,通过视窗地理连接功能,及查询光标功能进行目视定性检验.
参考资料：http://www.gisforum.net/bbs/dispbbs.asp?boardid=47&id=109611 和 http://blog.sina.com.cn/s/blog_591e2880010008o8.html
摘 要：介绍了Q u i c k B i r d影像的波段合成、分辨率融合、图像增强以及 自然色彩变换等技术,阐述 了Q u i c k Bi r d 影像的正
射纠正的方法、纠正后的精度分析 、纠正后应用于地形 图及 空间数据更新的技 术方法 .
关键词：Qu i c k Bi r d ；正射纠正 ；精度分析 ；空间数据；更新
Re s e a r c h o f Qu i c k b i r d I ma g e o n Or t h o c o r r e c t i o n a n d
Upda t i ng o f Re l i e f M a p
SHI Yu h u a
( B a s i c G e o g r a p h i c I n f o r ma t i o n C e n t e r o f G a n s u , L a n z h o u 7 3 0 0 0 0 , C h i n a )
A b s t r a c t ：T h i s p a p e r i n t r o d u c e s s o me t e c h n i q u e o f Q u i c k b i r d ,t h a t i n c l u d e s L a y e r S t a c k ,R e s o l u t i o n Me r g e ,
R a d i o m e t r i c E n h a n c e me n t ,N a t u r e C o l o r ’ S T r a n s f o r m a t i o n a n d S O o n ．I t p r i ma r y e x p o u n d s t h e m e t h o d o f Q u i c k b i r d ’ S
Or t ho c o r r e c t i o n , p r e c i s i o n a n a l y s i s , a p p l i c a t i o n t o u p da t i n g t e c hn i qu e o f r e l i e f ma p a n d s p a t i a l d a t a ．
Ke y w o r d s ：Q u i c k b i r d ；o r t h o c o r r e c t i o n ；p r e c i s i o n a n a l y s i s ；s p a t i a l d a t a ；u p d a t i n g
遥感作为现代信息技术的重要组成部分,是获
取地球空间信息及其动态变化资料 的主要技术手段 ,
成为从事地球科学 、资源环境 、测绘勘察、农林水
利等学科科学研究的基本方法 ,在资源调查与规划 、
环境质量评价与监测 、农业生产管理 、测绘制 图和
区域开发等方面得到广泛 的应用 .
遥感影像内容丰富、地表识别能力高,如何实
现丰富的遥感信息资源利用最大化是当今遥感技术
研究 、探索的前沿 .遥感影像在测绘行业 中的应用
已较为广泛 ,对 Q u i c k B i r d影像纠正处理和应用与更
新地形 图的探索是关键技术之一 .
1 影像简介
Q u i c k B i r d影像是美 国数字全球公司 Q u i c k B i r d 卫
星获取的图像,图像分辨率为0 ． 6 1 m( 黑白)～2 ． 4 4 m
( 彩色 ) ,重访周期 1 ～ 3 d .它的出现使航天遥感与
航空遥感 的界限变得模糊 , 引起世界的广泛关注. 将
Q u i c k B i r d 的0 ． 6 1 m分辨率图像与2 ． 4 4 m多光谱图像融
合 ,可用于类型识别 ,提高成图精度 ,适用于资源
与环境分析制 图,适合 编制城乡大比例尺规划用图、
土地利用图及资源环境专题制图等.
2 影像预处理
2 ． 1 波段选择
人们习惯用彩色来显示一幅 图像.彩色显示是
由红、绿、蓝三原色组成的,即仅能用 3个波段组
收稿日期：2 0 0 7 — 0 8 - 2 1
合.它限制了波段选取的数量,却达到了还原地物
色彩 ,在可视条件下 目视辅助解译地物 的 目的.为
了实现最佳的融合效果 ,融合前必须进行最佳波段
组合方案的选择.要求 3 波段合成图像信息量大、相
关性小、冗余度小、整体改善图像质量 .在进行了
试验后 ,认为选择 2 ． 4 4 m分辨率的红 、绿、近红外三
个波段组合 ,经过自然色彩变换后,影像的色彩接
近真彩色,以利于更好地识别和解译各类要素,进
行综合判读和判调,这对更新数据的完整性、要素
定性和定位的准确性意义重大.
2 ． 2 分辨 率融合
分辨率融合是对不 同空间分辨率的遥感 图像的
融合处理,使融合后的遥感图像既具有较好的空间
分辨率、又具有多光谱特征,从而达到图像增强的
目的 .选择红、绿 、近红外波段组合后的 2 ． 4 4m的
多光谱影像和0 ． 6 1 m分辨率的全色影像进行融合 , 试
验中采用 了主成份变换法 、乘积法 、比值法进行 了
具体的分析比较.结果表明,以主成份变换法空间
解析度和色彩解析度为最优 .
2 - 3 图像增强
遥感图像在获取处理过程 中,由于多种因素 的
影响,导致图像质量多少会有所退化.图像增强 的
目的在于 ：一是采用一系列技术改善图像的视觉效
果,提高图像的清晰度.本次试验主要使用了空间
增强处理 中的锐化增强处理 ( C r i s p E n h a n c e m e n t ) .锐
化增强后的图像 ( 见图2 )明显比锐化增强前的图像
维普资讯 http://www.cqvip.com ·
4 6· 地理空间信息 第5卷第6期
( 见 图 1 )清晰度要好
图 1 锐化增强前图像
图 2 锐化 增 强 后 图 像
二是将 图像转换成 一 种更适合 人或机器进行 分
析处理的形式 .陶像增强不是以 像保真度为原则 ,
而是通过图像纹理 、色彩等变换 处理 ．设法有选 择
地突出便 于人或机器分析某些感兴趣的信息,抑 制
一
些无用的信息,以提高 像的使用价值 .试验中
主要使用 了光谱增强处理中的自然色彩变换 f N a t u r e
C o l o r 1 , 对 图3所示图像经 闩然包彩变换得到图4所示
的更接近 自然色彩的图像 ,便于珲解和识别 、解译
地物
图 3 自然色彩变换前图像
图 4 自然色彩变换后图像
3 影像正射纠正
3 ． 1 遥感影像的误差来源
原始的遥感图像存在严重的几何变形 ,引起几
何变形的原因主要有 ： 1 )卫星的姿态 、轨道以及地
球的形状和运动等外部因素；2 )遥感器本身结构性
能和扫描镜的不规则运动 、检测器采样延迟、探测
器的配置 、波段间的配准失调等内部因素 ；3 )纠正
上述误差而进行一系列换算和模拟而产生的处理误差.
3 ． 2 纠正试验
几何校正的 目的就是要 纠正上述 系统及非系统
性因素引起的图像变形,从而使之实现与标准图像
或具有特定投影和坐标系统的地 图完全套合配准 , 并
使其本身具有空间参数的特性 .
纠正试验采用 E R D A S的Q u i c k B i r d 纠正模型 ,采
用 L E 1 C A G P S卫星定位系统静态快速观测 、 计算全野
外布设的像控点.每景影像一般有 1 O～ 1 5个点 ,且
分布均匀 .像控点选取在图像上有明显 的、清晰的
定位识别标志,如道路交叉点、河流叉 口、建筑边
界 、地块角点.所有 的控制点都精确刺点并绘点位
图 ,最终成果统一换算 到 1 9 8 0西安坐标系.为了消
除投影差,采用 D E M ( 数字高程模型)参加影像数
字微分纠正.试验采用两种不同的 D E M数据纠正同
一
景影像 ( 本景影像所属地形类别为山地 ) ,一种是
1： 5万 DE M ( 格网间距 2 5 m) ；另一种 DE M数据是
由 1： 1 万D R G数据对等高线、高程点等地貌要素矢
量化 ,构 T I N( 不规则三角网)生成的 D E M ( 格网间
距 5 m) .在像控成果和 DE M模型准备完成后 ,通过
E R D A S软件的 Q u i c k B i r d纠正模型按步骤进行处理 ,
即能分别得到用两种不 同 DE M数据纠正的遥感正射
影像 ( R S D OM) .
3 ． 3 精度分析
用纠正后的 Qu i c k B i r d影像与 1：1 万 DRG( 数字
栅格地图 )套合 ,在 同名地物上分别读出一组 X、Y
坐标值.用纠正后的同名影像点坐标减去在 D R G上
同名地物量测值 ,求 m点位相对移位差.两种格 网
问距的 D E M用于纠正试验精度对比统计见表 1 .
表 I 纠正精度对比统 计表
试验结果表明,采用两种 D E M参加影像数字微
分纠正均满足 1： 1 万 D L G( 数字线划地图 )的更新
精度要求,采用 1： 1 万 D E M精度稍高.
维普资讯 http://www.cqvip.com 第 5卷第 6期 石 玉华 ： QUI C KBI RD影像 的正射 纠正及 地形 图更新应 用研 究 ·4 7‘
4 用于地形图更新
高分辨率的遥感影像处理的研究成果,为要素
的室 内判读提供了可能性 ,为利用航 天遥感 图像进
行地形图修测提供 了基础.通过人工 和计算机识别
的途径 ,预先进行要素的内业判读 ,结合 已有地形
图,最终完成基础地理信息数据的更新.
4 ． 1 与 DR G数据套合
高分辨率的遥感影像与 D R G数据套合、分析、
比较 ,修测变化地物是地形 图和地理空间信息更新
的有效手段.为了直观与简便 ,需要把相应的 D R G
数据透明叠加到影像上 ,对 于变化 了的地物 ,以影
像为准,利用D R G进行部分地物的定性.
4 ． 2 更新的技 术方法
更新要素主要有 ：居民地及建 ( 构 )物、温室 、
人工渠 、 植被 、 交通道路等纹理 比较明显的地物要素.
1 )居民地及建 ( 构 )筑物.修测 1： 1 0 0 0 0 地形
图时,按居民地综合取舍要求先进行主要街道修测 ,
大片居 民地内在保证外 围特征情况下可进行综合采
集 ,对于居民地房屋以屋顶轮廓为准绘出.
对于上下形体规则 的楼房 ( 投影畸变较小 的区
域 ) ,先以楼顶为准调绘楼房形状 ,然后平移到能看
见房屋底线的边线处.
投影畸变较大的或上下形体不规则的高层房屋 ,
要以底部边沿为准.一般较高的建筑物可看到相邻
两侧边沿线而看不到另外两侧边沿线 ,此种情况就
以可看到的两边沿线矩形推 出另外两边 ；圆形 ( 或
其他形体 )的建筑 物,也可对称地绘 出看不到的部
分,在外业调绘时要重点核实.
各种地面上的能判读的地物要素,按影像上要
素的实际类型和位置绘出,被树或其他地物断断续
续遮挡时 ,可依能看到的影像要素连续绘 出.
遇到被邻近高层遮挡、影像模糊或高大树木遮
盖 的房屋 、地 面地物要素时,要绘 出其相应的具体
范围线 ,单独存放一层 ,以便外业补绘.
地 图上没有 的,而影像上有显著的人工修造 的
地物纹理的并且判断不 出地物类别的 ,可绘出纹理 、
推测出类型 ,暂归人相应 的层 ,以纯绿色表示 ( 可
以规定 ,凡推测 内业判绘的地物 ,均以纯绿色表示 ,
其他所有要素均不要使用纯绿色,以便外业核查 ) .
2 ) 植被. 依据影像采集不同纹理之间的分界线 ,
外业调绘定性.
3 )交通 .在影像上主要对照底图判绘有变化的
及新增的公路及其附属设施 、 铁路及其附属设施 、 城
区街道等. ．
4 )水 系.面状水系要素从 影像上较容易修测 ,
线状水系要素要依据 D R G底图, 按影像上走 向修测.
5 结 语
Q u i c k B i r d影像正射纠正是其影像得以应用的基
本技术方法 ,与所有正射影像一样 ,其单片微分正
射纠正 的精度主要取决于控制点分布 、数量和所采
用的 D E M基本格 网大小和精度.对应 1：1 0 0 0 0地形
图精度要求 ,山地采用 1： 1 0 0 0 0( 5 1 T I 格网间距 )的
D E M比较适宜 ；平地 、丘陵地形采用 1：1 00 0 0( 5 1 T I
格 网间距 )和 1： 5 0 0 0 0( 2 5 1 T I 格网间距 )均可达到
精度要求 .
对于地形图更新 ,利用 Q u i c k B i r d正射影像更新
1：1 0 0 0 0地形 图是一种经济 、 有效 、实用 的方法 ,能
及时提供现势地 图,经在几个城市试验 ,对一般地
区较 为有效 ,但 对 城市 区域较 为 困难.因此利 用
Q u i c k B i r d正射影像更新全要素地形 图有较大的局限
性.在没有立体像对情况下 ,无论采用多高分辨率
的遥感单 片影像 ,首先 ,不能更新地貌要素 ,地貌
要素只能依据 D RG,对于地貌发生变化的区域 ,如
新修建的高速公路过山等,要考虑用其他方法进行
更新 ；其次 ,对于有大量高层建筑的城镇地 区,因
为楼房 的投影畸变较 大,或者上下形体不规则的群
楼和主楼 , 很难判定实际形状 , 更新后的精度也不高.
以遥感影像或航摄影像作为主要资料源更新已
有的矢量数据是今后一个时期的主要技术方法和手段.
参考文献
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[ 5 ] 贾永红． 计算机 图像处理与分析[ M] ． 武汉： 武汉大学出版社,
2 0 01
几何校正是给图象加上地理坐标,正射校正加上地理坐标的同时再通过一些测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图象变形.后者的测量高程点很难获得,需要外定向数据点.
在ERDAS8.6中不可以加入测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图象变形,但在ERDAS9.1中也可以在几何纠正的模块中加入测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图象变形.所以两者的区别不是这样的.正射纠正是几何纠正的一种,它主要是用来处理航片的,单单用几何纠正更粗糙一点,正射纠正处理航片模型更精确.
图像几何校正（看图 需要打开http://blog.sina.com.cn/s/blog_591e2880010008o8.html）
1、图像几何校正的途径
ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标,→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）.
ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）.
图2-1 Set Geo-Correction Input File对话框
在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中,需要确定校正图像,有两种选择情况：
其一：首先确定来自视窗（FromViewer）,然后选择显示图像视窗.
其二：首先确定来自文件（From Image File）,然后选择输入图像.
2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model）
ERDAS提供的图像几何校正模型有7种,具体功能如下：
表2-1 几何校正计算模型与功能
模型 功能
Affine 图像仿射变换（不做投影变换）
Polynomial 多项式变换（同时作投影变换）
Reproject 投影变换（转换调用多项式变换）
Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换
Camera 航空影像正射校正
Landsat Lantsat卫星图像正射校正
Spot Spot卫星图像正射校正
3、图像校正的具体过程
第一步：显示图像文件（Display Image Files）
首先,在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次,打开两个视窗（Viewer1/Viewer2）,并将两个视窗平铺放置,操作过程如下：
ERDAS图表面板菜单条：Session→Title Viewers
然后,在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：tmAtlanta,img
在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：panAtlanta,img
第二步：启动几何校正模块（Geometric Correction Tool）
Viewer1菜单条：Raster→ Geometric Correction
→打开Set Geometric Model对话框（2）
→选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK
→同时打开Geo Correction Tools对话框（3）和Polynomial Model Properties对话框（4）.
在Polynomial Model Properties对话框中,定义多项式模型参数以及投影参数：
→定义多项式次方（Polynomial Order）:2（若此处定义的次方数为T,则需配准的点数为（T+1）*（T+2）/2,若为2,责应该配置6个点）
→定义投影参数：（PROJECTION）:略
→Apply→Close
→打开GCP Tool Referense Setup 对话框（5）
图2-2 Set Geometric Model对话框
图2-3 Geo Correction Tools对话框
图2-4 Polynomial Properties对话框
图2-5 GCP Tool Referense Setup 对话框
第三步：启动控制点工具（Start GCP Tools）
图2-6 Viewer Selection Instructions
首先,在GCP Tool Referense Setup对话框（图5）中选择采点模式：
→选择视窗采点模式：Existing Viewer→OK
→打开Viewer Selection Instructions指示器（图2-6）
→在显示作为地理参考图像panAtlanta,img的Viewer2中点击左键
→打开reference Map Information 提示框（图2-7）；→OK
→此时,整个屏幕将自动变化为如图7所示的状态,表明控制点工具被启动,进入控制点采点状态.
图2-7 reference Map Information 提示框
图2-8 控制点采点
第四步：采集地面控制点（Ground Control Point）
GCP的具体采集过程：
在图像几何校正过程中,采集控制点是一项非常重要和繁重的工作,具体过程如下：
1、 在GCP工具对话框中,点击Select GCP图表,进入GCP选择状态；
2、 在GCP数据表中,将输入G的颜色设置为比较明显的黄色.
3、 在Viewer1中移动关联方框位置,寻找明显的地物特征点,作为输入GCP.
4、 在GCP工具对话框中,点击Create GCP图标,并在Viewer3中点击左键定点,GCP数据表将记录一个输入GCP,包括其编号、标识码、X坐标和Y坐标.
5、 在GCP对话框中,点击Select GCP图标,重新进入GCP选择状态.
6、 在GCP数据表中,将参考GCP的颜色设置为比较明显的红色,
7、 在Viewer2中,移动关联方框位置,寻找对应的地物特征点,作为参考GCP.
8、 在GCP工具对话框中,点击Create GCP图标,并在Viewer4中点击对应点,系统将自动将参考点的坐标（X、Y）显示在GCP数据表中.
9、在GCP对话框中,点击SelectGCP图标,重新进入GCP选择状态,并将光标移回到Viewer1中,准备采集另一个输入控制点.
10、不断重复1-9,采集若干控制点GCP,直到满足所选定的几何模型为止.
第五步：采集地面检查点（Ground Check Point）
以上采集的 GCP的类型均为控制点,用于控制计算,建立转换模型及多项式方程,.下面所要采集的GCP类型是检查点.（略）
第六步：计算转换模型（Compute Transformation）
在控制点采集过程中,一般是设置为自动转换计算模型.所以随着控制点采集过程的完成,转换模型就自动计算生成.
在Geo-Correction Tools对话框中,点击Display Model Properties 图表,可以查阅模型.
第七步：图像重采样（Resample the Image）
重采样过程就是依据未校正图像的像元值,计算生成一幅校正图像的过程.原图像中所有删格数据层都要进行重采样.
ERDAS IMAGE 提供了三种最常用的重采样方法.略
图像重采样的过程：
首先,在Geo-Correction Tools对话框中选择Image Resample 图标.
然后,在Image Resample对话框中,定义重采样参数；
→输出图像文件明（OutputFile）:rectify.img
→选择重采样方法（Resample Method）:Nearest Neighbor
→定义输出图像范围：
→定义输出像元的大小：
→设置输出统计中忽略零值:
→定义重新计算输出缺省值：
第八步：保存几何校正模式（Save rectification Model）
在Geo-Correction Tools对话框中点击Exit按钮,推出几何校正过程,按照系统提示,选择保存图像几何校正模式,并定义模式文件,以便下一次直接利用.
第九步：检验校正结果（Verify rectification Result）
基本方法：同时在两个视窗中打开两幅图像,一幅是矫正以后的图像,一幅是当时的参考图像,通过视窗地理连接功能,及查询光标功能进行目视定性检验.
参考资料：http://www.gisforum.net/bbs/dispbbs.asp?boardid=47&id=109611 和 http://blog.sina.com.cn/s/blog_591e2880010008o8.html