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为了降低人为因素对遥感图像几何纠正中地面控制点(ground control point,GCP)选取的影响,提高GCP的采集效率,在基准图像上采用2种方法选取GCP:1改进的分水岭分割和加权邻域检测方法选取道路交叉点作为GCP;2GrabCut分割和轮廓检测方法选取区域重心作为GCP。以0.5 m分辨率的航空图像作为基准图像,使用上述方法选取GCP,对2.5 m分辨率的ALOS图像进行几何纠正实验。结果表明,本次研究采用的GCP选取方法受人为因素影响小,精度在1个像元以内,并可实现半自动选取。这一技术成果已经应用于正射影像图(digital orthophoto map,DOM)生产中的GCP提取,在实现中小比例尺DOM更新中发挥了重要作用。 相似文献
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利用ERDAS IMAGINE进行影像的几何精校正 总被引:14,自引:0,他引:14
几何精校正是利用地面控制点(GCP)对遥感影像进行的几何校正。用ERDAS IMAGINE软件进行几何精校正,关键在于相关模型参数设置、控制点输入和几何精校正。影响几何精校正的因素,主要表现在GCP的数量、分布和定位精度。此外校正方法不同,影像的纠正精度也不同。 相似文献
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针对环境与灾害监测预报小卫星(HJ)图像存在较大整体几何误差,且无规律可循,难以使用全局模型模拟整景图像几何变形,而基于手动方式选取控制点的全局模型和局部模型都不适合于HJ图像几何精纠正的问题,提出一种基于加速分段测试特征(features from accelerated segment test,FAST)算法测点并用局部模型进行几何精纠正的优化方法。首先以FAST算法获取大量地面控制点(ground control point,GCP);再使用多项式模型对GCP的均方根误差阈值、潜在不匹配和实际不匹配GCP数量进行相关分析,据此修正FAST参数,筛查GCP误点;最后使用局部模型完成几何精纠正。此外,使用散点图和空间插值等方法建立适合于HJ图像几何精纠正结果的评价指标。检验结果表明,该方法能使纠正误差控制在1.5个像元内,纠正后的图像能满足中分辨率尺度的应用要求。 相似文献
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针对遥感图像几何校正中GCP选取受人为因素影响较大、分布与数量难以确定等问题,在分析图像局部特征的基础上,结合Voronoi图,基于ENVI/IDL与ArcGISEngine一体化开发技术,研究了一种具有半自动选取和空间分析功能的GCP选取方法。实验通过一幅面积为3278.47km。的遥感图像进行几何校正,结果表明本文研究的GCP选取方法可以将工作效率提高近一倍,总RMS可降低约0.3个像素,在实际生产中具有一定的参考意义。 相似文献
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现有国产环境卫星光学影像标准数据产品为二级影像,采用系统几何纠正的方法生成,未消除地形起伏引起的影像变形;而这种二级影像产品不包含严格成像模型信息,对地形起伏较大的区域,难以采用现有纠正方法可靠地进行几何精纠正。针对这一问题,提出一种基于观测角信息的几何纠正方法。采用标准影像产品附带的观测角数据恢复影像光束,建立近似成像几何模型,使该卫星光学影像标准数据产品可按正射纠正的方式进行几何精纠正,从而有效消除地形起伏的影响。实验表明,方法相对于现有精纠正方法,提高了中等空间分辨率卫星影像几何纠正的精度和稳定性。 相似文献