遥感影像GCP选取方法研究

研究了一种遥感影像GCP的选取方法。为减少人为因素的影响,提高GCP的单点定位精度,采用基于GrabCut分割的方法辅助人工选点;为得到均匀分布的GCP,将Voronoi图应用于GCP的选取中,同时检验GCP总RMS和几何校正精度以确定GCP的数目。实验以0.5m分辨率的航空影像作为基准影像,通过上述方法选取GCP,人工在2.5m分辨率的ALOS影像上选取同名点,得到GCP单点控制范围为87-130km2,该结果在2.5m卫星遥感影像几何校正的实际生产中具有一定的参考意义。     

遥感图像几何纠正中GCP选取

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。     

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。     

遥感图像的几何校正

几何校正是遥感信息处理中一个十分重要的环节,它直接关系到信息提取的精度与实用程度。本文分析遥感图像产生几何畸变的原因,介绍几何校正的原理和方法,以湘中某地区QuickBird遥感图像在ENVI下进行几何校正为例阐述其具体步骤。     

基于GCP库的星载SAR图像自动精校正

近年来,合成孔径雷达(SAR)技术已取得巨大进步,人们也越来越重视其潜在的应用前景。但是,雷达侧视成像性质和地形起伏的影响导致SAR图像的几何畸变非常复杂,大大影响了SAR图像的应用。几何精校正是SAR图像广泛应用的前提,但是校正过程中需要大量地面控制点(GCPs),以往的人工选点方法费时费力。本文提出了一种基于控制点自动匹配的控制点选点方法,用以提高点位精度和工作效率。该方法包括纠正区域GCP库的建立和GCP图像片的自动匹配。试验结果表明,该方法具有较好的应用价值。     

用ERDAS IMAGINE进行卫星影像几何纠正的方法

介绍了利用ERDAS IMAGINE对卫星影像进行几何纠正的流程,分析了采用多项式变换作为几何校正模型的优缺点。地面控制点(GCP)的选取和判读是影像纠正的关键步骤,总结了在实际作业中GCP选取的规律及经验。     

机载多角度热红外图像的相关分析与自动配准

为了从一系列多角度遥感图像中提取同一目标的方向信息,首先需要进行图像的几何配准与校正.在进行热红外多角度遥感图像相关分析的基础上,提出一个适合于机载多角热红外图像自动配准与几何校正的方案,结果表明自动配准精度优于1个像元,满足热红外多角度信息提取的需要.     

基于FAST测点的大幅宽HJ星图像几何精纠正方法

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。     

卫星遥感图像严密几何定位的光行差校正

针对光行差几何定位误差研究的不足,该文从光行差原理出发,推导出卫星对地观测中的光行差几何定位偏差计算公式,仿真光行差至少产生17m的几何定位偏差;然后在卫星遥感图像严密几何定位处理中,使用给出的视向量光行偏差角校正模型,实时校正严密几何定位模型中存在的光行差位置偏差,并给出校正模型。实际应用结果表明,该方法能够提高卫星遥感图像的几何定位精度。     

国土卫星成像过程的数学模拟与几何失真恢复

本文在对卫星图像几何失真进行分析的基础上,用数学方法模拟了国土卫星空中成像的物理过程,提出了一种新的图像几何处理方法——混合法。该方法先用少量地标点(GCP)和Powell方法估算精化模型中的参数,以消除系统误差;再用平面拟合方法校正残差,有效地提高了处理精度。影像的灰度重采样是用样条函数方法实现的。     

高分辨率遥感影像几何纠正方法

在对某些地区的高分辨率卫星影像进行几何校正时,由于地形等因素影响难以寻找控制点,从而导致控制点较少且分布不均匀,影响了校正精度。针对这些问题,对线阵推扫式的高分辨率遥感影像的特点进行了分析,提出了利用直线这种更高级的几何特征对影像进行几何校正的方法;构建空间直线矢量,提出了基于空间直线矢量的多项式几何校正模型;并利用SPOT5高分辨率卫星影像数据对该校正模型进行精度验证。     

遥感影像纠正中控制点库建立相关技术

地面控制点的选取是遥感影像几何纠正中的重要环节。针对人工选取控制点的缺陷,根据控制点数据的特点提出了控制点属性数据和图像数据的一体化存储管理方案;设计了控制点库查询检索、匹配选点的使用流程;实现了一个控制点影像数据库的应用系统。系统的使用效果达到预期设想,大大提高了选点精度和效率。对控制点数据进行建库管理可以充分利用已有控制点成果,并能提高选点效率和精度。     

浅谈基于ERDAS IMAGINE软件的几何精纠正方法

随着遥感技术日新月异的发展,它在各个领域的应用已经越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。本文正是基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。     

浅谈基于ERDAS IMAGINE软件的几何精纠正方法

随着遥感技术日新月异的发展,遥感技术在各个领域的应用越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。该文基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。     

高分辨率光学卫星遥感影像高精度无地面控制精确处理的理论与方法

卫星影像全球无地面控制高精度几何定位是卫星摄影测量技术发展追求的主要目标,也是实现困难地区和境外地区测图的关键支撑技术。本文围绕我国国产遥感卫星的技术发展,详细论述了高分辨率光学卫星遥感影像高精度无地面控制几何定位的理论与方法,在天星地一体化全链路误差建模分析的基础上,提出了在轨几何定标理论与方法、稳态重成像几何处理模型与方法及大规模无地面控制区域网平差理论与方法。将本文方法应用于资源三号卫星影像的数据处理,试验结果满足1∶50 000测图精度,证明了理论和方法的正确性。     

遥感影像纠正中GCP选取及自动化实现

地面控制点的选取是遥感影像几何纠正中的重要环节。控制点的数量、分布和精度直接影响影像纠正的精度和质量。本文较为系统地总结了控制点选取的诸多要素及注意事项,并对GCP选取的自动化技术进行了探索和实践。     

浅谈基于ERDAS IMAGINE软件的几何精纠正方法

随着遥感技术日新月异的发展,它在各个领域的应用已经越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。本文正是基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。     

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。