ENVI实习之几何精纠正.docx

1. 内容(1) 以具有地理参考的全色波段影像为基础，对没有地理坐标的多光谱影像进行几何校正2. 步骤与要求(1) 打开并显示图像文件，启动 ENVI 几何校正模块进行几何精纠正操作(2) 采用二阶多项式的影像对影像纠正法，从纠正好的全色波段影像中读取对应点的坐标控制点3) 控制点数不少于 20 个，并均匀分布在图幅的各个方向上要求单点定位误差不得超过 0.5 个像元大小（RMS error ≤0.5） 4) 记录并分析 GCP 表中的数据，给出精度评价结果5) 选择 options 菜单中的 Warp File，重采样生成纠正多光谱影像文件(6) 目视检测纠正精度在全色影像主窗口中选择 Tools | swipe 打开卷帘窗口，查看纠正后影像与纠正好的影像，结合效果，检验精纠正效果基本原理由于非系统性因素（传感器姿态，高度，地球曲率，地形等因素）造成影像发生单元的畸变，整景影像的畸变，使用几何精纠正可以消除这种畸变几何精纠正就是利用一系列的 GCP 和由其所构建的几何纠正模型完成对整景影像的纠正，使其单元格大小一致等，此外，还添加了投影信息（和参考影像投影信息一致）几何精纠正精度保证是：几何精纠正模型，这个模型一般选取多项式模型，根据 GCP来确定多项式模型的参数，完成模型构建。

之后，空间插值：利用逆向映射插值完成空间插值之后，灰度插值，这里有三种方案：最邻近法，线性内插法，三次卷激法这三种均可以完成灰度重采样，但是结果并不相同最邻近法：选取据内插点最近的栅格点的灰度值作为内插点的灰度值，结果往往不连续线性内插法和三次卷积法 采用内插点领域的结果作为内插点的灰度值数据准备实习提供数据 某一地区的 1994 年的 spot 影像，分辨率为 10 米，utm 投影该地区 2009 年的 TM 影像，分辨率 30 米，无投影信息操作方法及过程1. 打开两幅影像（bldr-ap 和 bldr-tm） open image map，使两幅影像显示观察：TM 影像没有投影信息 SP 有投影信息（UTM）2. 打开 map—registration—select GCPS image to image 模块，设置矫正模型TM 显示窗口为 warp map ，SP 显示窗口为 base map 3. 进入了 GCP 选择对话框，既可以输入矫正坐标，也可以在两窗口中点取4. 先在四个角选取四个控制点，便于构建最简单的模型（3 个点既可，但是为了保证精度，选取四个点） add point5. 完成三个点采集时，模型即可建立，此时就可以使用 predict 工具了。

根据所建立的模型，可以预测 base 中点对应的 warp 中的大概位置通过调节，便可以选取同名地添加到列表中6. 添加第五个点后，ERROR x，y 和 rms 便已经出现，说明模型基本建立7. 继续添加控制点，保证 RMS 控制在 0.5 内8. 完成 20 个点采集但是，RMS=0.959. 通过 UPDATE 工具调节，直至单点 RMS<0.510. 通过调节，单点 RMS 均小于 0.511. 完成模型构建12. 选择 warp fiel（对 tm 影像进行几何精纠正）修改分辨率为 30 米（因为 tm 影像的分辨率为 30m，纠正为 10 没有意义，只是徒增了大小）Method 选取 polynomial 多项式，选取 2 项，gcp 大于 6输出位置选择13. 在 ENVI zoom 中加载两幅影像使用 SWIP 进行对比结果：在分界线右侧基本吻合，在右侧略有变形结果与分析1. 纠正后的影像具有了投影信息 utm2. 矫正后的影像左上角坐标和 SP 影像的左上角坐标不同，这是因为两幅影像的范围不同所致3. 矫正后的影像和 TM 原始影像对比发现，处在山区略有不同外，其他区域基本吻合4. 在山区，路是吻合的，只有山的角略有偏移存在问题与解决办法1. 但完成三个点的拾取时，模型一阶多项式模型建立，这是就可以使用 predict 功能了，并且直接添加 predict 的点，这时，误差很小。

其实，这个模型是逐步建立的，首先三个点建立一个简单模型，使用 predict 预测这个模型中，点对应的内插点，我们必须利用这个预测的点，找到 base 中的点的同名点，找到后的这组点，参与模型构建2. 为什么会在第五个点添加时，才显示 RMS，而不是第四个点？？总结几何精纠正 消除非系统几何畸变给影像投影信息，将影像与实际地物对应起来关于 updateX 负 向左移 正右移Y 负 向上移 正下移 同坐标系按方向键，移动距离 0.5 单元格 。