卫星遥感图像的几何精校正研究

对遥感图像几何精校正方法的研究进行了简介,并通过吐鲁番地区影像校正实例,对运用地面控制点进行几何精校正作了较详细的阐述,对校正控制点的选择及拟合精度进行了分析。     

基于ERDAS软件对QuickBird影像的正射纠正

对于普通影像纠正,传统的纠正模式是多项式纠正,对于高分辨率卫星遥感影像.则采取高精度的纠正方式.本文主要针对QuickBird影像,基于ERDAS软件,采用正射纠正,其校正模型加入了RPC轨道参数和DEM高程模型,从而大大提高了几何精度.     

高精度遥感影像的空间投影几何精校正

几何校正为影像预处理工作做了技术准备。其精度直接影响着后续工作的质量。目前,高精度遥感影像因其空间分辨率较高、数据产品格式复杂,在实际应用中对其进行几何精校正(包括正射校正)还存在许多问题。在地面控制点(Ground Control Point,GCP)分布不均或数量不足的情况下,运用空间投影加密控制点的方法,能有效解决此类问题。本文以Quick Bird遥感卫星影像为例,阐述了该方法的可行性。     

利用ERDAS IMAGINE进行影像的几何精校正

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。     

Quick Bird遥感影像的几何校正

以高分辨率的Quick Bird卫星数据为对象,经影像信息融合,使处理后的图像分辨率提高且接近真彩色,具有良好的判识效果;选择若干个GPS地面控制点作为参考点,以遥感图像处理软件ER Mapper6.2为平台,对图像进行二次多项式几何精校正,纠正后的图像点位误差在lm左右,说明纠正后的图像具有较高的几何精度.     

遥感影像几何精校正中控制点选取的研究

在采用多项式模型进行遥感影像的几何精校正中,控制点的选取对校正精度有重要影响。本文通过实例计算,分析比较控制点的数量、分布对校正结果的影响,分析结果表明:适当增加控制点的数量会提高校正精度,但控制点数量并非越多越好;选择均匀分布的控制点有利于提高几何校正的精度。     

高分辨率遥感图像几何校正在ERDAS IMAGE中的实现

随着高分辨率遥感影像的普遍应用，对其研究越来越引起重视。而用户得到的资料仅经过卫星地面站的初步几何校正，仍存在不少非系统误差，对于应用者来说，还需做几何精校正处理。ERDAS IMAGING软件进行几何精校正具有操作简便、实用性强、速度快等特点。只有通过精确几何校正，高分辨率影像才能在遥感应用的各方面发挥更大的作用。     

利用地形图对TM遥感影像进行几何精校正的方法研究

遥感数据的几何精校正是生成遥感数据产品及将遥感数据用于进一步数据分析前重要的一步。几何精校正的效果将直接影响到影像地理参考的精度,进而影响到在许多遥感数据分析中都要用到的地物能否精确定位的问题。因此几何精校正是遥感科研工作中基础的必可可少的工作之一。本文介绍了利用1:100000比例尺地形图及ERDASIMAGINE8.6软件,采用2次多项式模型,对关中平原TM影像进行几何精校正的方法。结果表明:当保留25个控制点时,校正后误差为0.63个像元,校正后影像具有较高精度,可以用于遥感信息的提取以及为地理信息系统等提供可使用的数据。     

SAR影像几何校正

SAR影像的几何校正是阻碍其应用的瓶颈问题，目前所用的方法都有其局限性。介绍描述SAR构像几何的坐标系统及距离－多普勒方程，同时，介绍卫星轨道及描述卫星轨道的参数。为提高几何校正的精度，提出一种由几个离散点的值内插整个弧段上卫星状态向量的轨道模拟算法。在此基础上，给出利用DEM进行SAR影像几何校正的方法。该方法以时间参数为自变量，迭代解算距离－多普勒方程，计算DEM中点每一点对应的影像坐标，最后进行了实验与讨论。     

利用自动匹配与三角剖分进行遥感图像几何精校正

在研究传统几何精校正方法的基础上,提出了一种高精度的基于自动同名点匹配和三角剖分技术的几何精校正方法,该方法是通过基准底图对待校正图像进行几何精校正的。首先利用FAST (Features from Accelerated Segment Test)算子在基准底图上快速提取均匀分布的候选特征点,通过图像自身携带的地理定位信息确定初始同名点对;经平移误差消除、互相关双向匹配、RANSAC(Random Sample Consensus)粗差剔除、二元三点插值等步骤获取稳定可靠的亚像元级同名点对;最后根据亚像元级同名点对构建Delaunay三角网进行图像变换和重采样处理。以Landsat卫星ETM为基准底图对环境卫星CCD数据进行几何精校正试验,本算法几何精校正精度较传统的方法得到了很大提高。     

高分辨率遥感影像的精纠正

论述了对高分辨率遥感影像进行精纠正获得正射影像的关键技术。若干实际不同分辨率的高分辨率遥感影像被用于相应的实验,实例证明了本文算法的正确性。     

浅议高精度遥感正射影像的获取

阐述了应用高分辨率卫星WorldView-2获取的地球表面沈阳市域影像数据制作沈阳市正射遥感影像图的工艺,并介绍了VirtuoZo NT（全数字摄影测量系统）及ENVI（遥感地物定量化工具）、EPT（易拼图）在制作正射影像图过程中的应用。     

国土资源更新调查中QuickBird影像数据处理方法探讨

在国土资源调查中,卫星遥感影像数据被作为调查的基础数据源,开始逐渐取代传统的航片或地形图.结合国土资源调查的有关要求,对QuickBird卫星影像数据的正射校正、影像融合、彩色合成等方法进行了探讨.     

遥感图像纠正误差的局部变表改正

为了显示遥感图像的局部变形，本文提出了将遥感图像与数字栅格地图（DRG）或数字线划图（DLG）叠加显示和检查局部变形误差的方法，该方法在图像漫游和缩放的支持下，可以直观地显示出局部变形是否存在于几何纠正后的遥感图像中。为了解决遥感图像的局部变形问题，本文提出了将多边形的内部变形分解为多个三角形变形的纠正方案，并详细介绍了三角形几何变形纠正的原理。实例证明了本文方法的可行性和有效性。     

基于DPGRID快速影像纠正技术的应用研究

随着各个领域对高精度遥感影像需求的不断增加,如何快速纠正影像数据以满足工程应用成为关注的热点。本文结合基础地理数据库更新项目,利用DPGRID航空正射影像快速更新图像处理软件对高精度影像数据进行快速纠正技术的应用研究,实现对现有高精度影像有效利用的目的。     

基于高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取

针对许多领域对建筑物信息更新的迫切要求,提出并发展了一套完整的基于高分辨率遥感影像的建筑物二维轮廓快速提取流程。首先介绍一种利用数学形态学理论进行边缘检测和边缘连接的新方法,然后利用了模式识别和图像分析领域的相关技术(区域标识和特征量测等)进行建筑物二维信息的提取。最后通过Quickbird影像进行了方法验证,试验证明该流程可以快速有效的提取建筑物轮廓信息。     

高分辨率遥感影像滤波算法综述

高分辨率卫星影像空间分辨率高,地物结构纹理信息突出,常用于土地利用监测、自然灾害预报等领域,但其所含的背景噪声影响了影像识别和分析的有效性和可靠性,因此,选取合适的滤波方法消除各种噪声成为遥感影像处理的首要任务。在遥感技术发展的几十年中,研究者们针对各种噪声类型已发展了多种滤波方法。本文分析了高分辨率遥感影像噪声的特点,介绍了一些传统的滤波算法和近年来广泛应用的新型滤波方法,并深入探讨各种滤波器的性能及其优缺点,为今后选择合适的算法消除高分辨率遥感影像噪声提供参考,最后对遥感影像滤波方法的发展前景进行了展望。     

地图比例尺与遥感影像分辨率的关系探讨

探讨地图比例尺与遥感影像分辨率的关系,为特定比例尺制图选择适宜分辨率的遥感影像在遥感影像制图中极为重要。本文分析了人眼分辨率和比例尺精度、地图比例尺和影像分辨率之间的关系,以30 m分辨率的landsat5遥感影像、2.1 m分辨率的ZY-3遥感影像及0.5 m分辨率的Word View-2遥感影像进行实验,探讨了不同人眼分辨率下的遥感影像成图质量。得到了1∶M比例尺制图时的遥感影像分辨率的选择范围为(1×10~(-4)M,5×10~(-4)M),最佳遥感影像分辨率为2.5×10~(-4)M的结论,并用已有应用实例对其可靠性进行了检验,进而为我国基本比例尺制图遥感影像的选择提供了依据。     

影像超分辨率重建技术在遥感中的应用

影像超分辨率重建是通过对多幅具有互补信息的低分辨率影像的处理,重建一幅高分辨率影像的技术,其在视频监控、医学诊断、遥感监测等领域具有很大的应用价值。以SPOT5和ADS40为例阐述了超分辨率重建技术在遥感观测系统中的应用现状,并给出了一种应用于多时相遥感影像处理的超分辨率重建方法。