高分辨率卫星影像几何校正研究

该文首先对遥感影像的变形机理与几何校正方法进行研究讨论,论述了多项式模型和有理函数模型等遥感图像几何校正模型,介绍了双三次卷积内插方法、最临近内插方法、双线性内插法等数字图像重采样方法,同时论述了地面控制点(GCP)及检查点的选取方法。在此基础上论述了遥感图像几何校正的一般步骤:根据现有数据特点,利用ERDAS对影像数据进行几何校正。最后对校正精度进行分析,结果符合预期要求,说明实验中所采取的方法与流程具有较高可靠性。     

基于RBF人工神经网络的遥感图像校正算法

遥感图像的几何校正是阻碍其应用的瓶颈问题。遥感图像的几何校正函数是一个非线性、不确定的复杂函数, 难以用精确的数学模型来表达问题, 对此提出了一种基于RBF 人工神经网络和地面控制点( GCP) 相结合的遥感图像几何校正算法。该算法利用RBF 网络能以任意精度逼近任意函数的特性, 模拟地表空间分布这一复杂的非线性函数。该算法原理简单, 易于实现, 是一种实用、可行的遥感图像几何校正算法。     

遥感影像几何校正的GCP残差模拟分析

多源遥感数据分析应用前需要评价影像几何校正或配准的质量以确保满足应用的需求。传统的均方根误差（RMSE）位置精度评价方法固然简单,然而无法描述校正后控制点（GCP）残差的分布特性,因而具有一定局限性。采用交叉验证法并从GCP残差角度出发,分别引入了Morans I空间自相关系数和标准偏差椭圆用于评价GCP残差的随机性和方向性。模拟实验结果表明,Morans I和标准偏差椭圆可用于定量衡量GCP残差的空间随机性和分布方向性,从而更深入地分析几何校正的效果,指导选择恰当的校正模型,提高影像校正的精度。     

一种改进的局部加权拟合校正方法

几何校正是遥感图像处理的一个重要环节,是减弱遥感图像与地面真实形态差异的重要方法。但是常规几何校正方法对无人机影像进行校正,其效果不够理想。在分析了局部加权拟合校正法的基础上,用控制圆规定其局部校正区域,并且新增辅助控制点来覆盖该区域,以这种方法对其进行了改进。通过对同一无人机影像进行几何校正对比分析实验,结果表明:改进的局部加权拟合校正法能够更充分、合理地利用局部控制点信息,对控制点的分布具有更好的适应性,能够有效提高无人机影像的几何校正精度。     

ETM+全色波段影像的几何精校正

为确保遥感影像为森林资源调查和监测提供更好的服务,必须对影像进行图像预处理,而图像的几何校正是图像预处理中关键一步.传统的基于TM影像的几何精校正只是采用其地面分辨率为30m的波段的影像,由于分辨率不高,导致校正精度不高.介绍了一种使用ETM 影像的地面分辨率为15m的Pan波段校正,在后续处理中,用其它波段与校正后的Pan波段几何配准,从而达到几何精校正的效果.仿真试验表明,这种先校正分辨率高的影像,再配准分辨率低的影像的方法,在一定程度上提高了校正精度,降低了控制点选取的难度.     

基于图像匹配的星载遥感影像自动几何精校正算法

提出了一种新的基于匹配技术的自动几何精校正算法,可以解决遥感影像人工几何纠正方法精度差、效率低等问题。该算法基于控制点图像片与待校正影像匹配实现控制点自动选取,然后进行异常匹配检测剔除匹配错误的控制点,保证控制点选择的精确性,并最后对遥感影像实施精校正。同时,根据以往研究成果,提出了一种更加快速、有效的多判据匹配算法。以遥感影像（光学/SAR）实例进行验证,结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于POS数据的OMIS影像几何校正

介绍了基于POS数据对OMIS影像做几何校正的原理和方法,不同于传统使用地面控制点对影像的纠正,该方法不需要地面控制点,这显著地提高了航空摄影后处理的工作效率,具有良好的应用前景。该处理流程主要分为两个部分:利用POS数据计算影像外方位元素和建立共线方程对OMIS影像做几何校正。实验证明,该方法对摆扫型成像方式的几何畸变校正是可行的,校正结果满足使用要求。     

多重观测卫星影像的无控区域网平差

为了保证卫星遥感影像获取地面目标区域信息的准确性,需要对影像数据进行几何校正,几何校正的精度决定着遥感图像应用的效果。常规的校正方法需要地面控制点信息,但在境外、我国西部、荒漠等这些地方很难获取控制点。针对上述问题,提出了多重观测卫星影像的无控区域网平差方法,提高无控定位的精度。与常规区域网平差不同,该方法的误差方程基于"单物方—多像方"的连接点集建立,在无控条件下误差方程能够收敛到更加精确的解。通过误差补偿模型调整每幅影像的有理函数模型系数,使得不同方向的定位误差进行抵消,从而在无控制点的条件下提高遥感影像的定位精度。首先,利用卫星影像的RPC文件和像方误差补偿模型,建立多重重叠的区域网平差模型,然后,利用共轭梯度算法迭代求解误差方程,最后调整RPC系数,提高遥感图像定位精度。通过资源三号卫星影像试验表明:多重观测区域网平差将遥感图像的平面定位精度由19.8m提高至12.9m,能够有效提高影像的几何定位精度。     

TM遥感影像几何精校正方法试验与分析

地处四川盆地西北部的绵阳市地表形态复杂,若仅对TM遥感影像进行粗略校正势必对后续分析埋下隐患。文章采用多项几何校正方法对实验区进行几何精校正,控制点源于同期Quick Bird遥感影像,精校正的总体精度可以达到0.5个像元,可以很好的满足后续分析和研究。     

TM遥感影像几何精校正方法试验与分析

地处四川盆地西北部的绵阳市地表形态复杂,若仅对TM遥感影像进行粗略校正势必对后续分析埋下隐患。文章采用多项几何校正方法对实验区进行几何精校正,控制点源于同期Quick Bird遥感影像,精校正的总体精度可以达到0.5个像元,可以很好的满足后续分析和研究。     

Hyperion高光谱遥感数据大气校正方法

由于受到大气的影响,传感器接收到的辐射信息不能真实地反映地表反射光谱信息,因此,从遥感影像中去除大气的影响,即进行大气校正,是高光谱遥感数据处理中极为重要的环节;通过应用大气校正模块FLAASH,研究选择了合适的大气模式、水汽含量、气溶胶模型、波谱分辨率和多散射模型等参数,对内蒙东胜地区Hyperion高光谱遥感影像进行大气校正;比较了校正前后典型地物的光谱曲线,并将它们与实验室典型地物光谱曲线进行对比,大气校正后得到的光谱曲线和实验室得到的光谱曲线具有较好的一致性,达到了去除大气影响的目的,同时校正生成的水汽分布也表明校正效果良好。     

基于IDL的遥感影像大气与地形校正方法实现

介绍了利用交互式数据语言（Interactive Data Language,IDL）开发TM/ETM遥感影像大气与地形校正模型的详细过程,以2000年4月30日密云ETM影像为例,对大气与地形校正方法的有效性和实用性进行了验证。结果表明,该方法有效地消除了大气与地形影响,提高了地表反射率等地表参数的反演精度和数据质量,为进一步开展定量遥感研究提供了数据质量保障。     

渭河定量遥感水质反演中的大气校正作用研究

以渭河陕西段为研究对象,在获取了渭河陕西段实地监测数据和相应时间段的SPOT-5遥感影像数据基础上采用黑暗像元法(DOS)、大气辐射传输模型法等7种大气校正方法对SPOT-5遥感影像进行大气校正。结合校正后的遥感数据,使用多元线性回归、支持向量机(SVM)、及BP神经网络3种方法对渭河进行定量遥感水质反演。实验结果表明,通过遥感影像对渭河进行定量水质反演是可行的,大气校正在一定程度上提高了定量遥感水质的精度。对于SPOT-5遥感影像的大气校正,采取对遥感数据辐射定标后消除各波段最暗像元的方法可以达到较好的效果。     

遥感影像地形与大气校正系统设计与实现

遥感影像地形和大气校正是提高定量化遥感数据处理精度的重要因素。目前的数据处理软件系统集成了一些地形和大气校正算法,但在应用中还存在不能获取重要的地形参数(如阴影因子、天空可视因子等),需提供精准DEM和校正方法基于朗伯体地表假设等问题。为应对遥感专业用户需求,设计并实现了遥感影像地形与大气校正软件系统,用以对影像进行地形辐射校正、获取DEM数据和相关地形参数、地形与大气校正等。介绍了系统的功能模块设计并展示了系统的原型版本,并应用系统中的地形和大气校正方法获取了HJ/CCD影像和Landsat/TM影像的反射率。校正结果表明:该系统中的BRDF模型能够有效消除地形影响。系统的实现可以为遥感科学研究和应用提供支撑。     

遥感数字图像的大气辐射校正应用研究

卫星遥感数字图像成像过程中，由于电磁波受大气作用造成数据质量下降，影响遥感信息的提取及精度。介绍了大气辐射校正的一般原理和PCI软件ATCOR2模块的算法，研究了基于该模块的遥感数字图像大气辐射校正实现方法。根据研究区实际情况，选用1976年美国标准大气乡村气溶胶大气参数，对一景Landsat TM影像进行校正处理。对比处理前后图像和直方图，可知该方法增强了图像清晰度，提高了视觉效果，有利于遥感信息提取和专题解译。     

基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法研究

航空物探遥感数据的采集过程中受到电磁波辐射等外界因素的影响,导致航空物探遥感数据分类准确率较低,为此提出基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法;根据航空物探对象的基本特征,设置遥感数据的分类标准;通过辐射校正、几何纠正、噪声消除等步骤,完成航空物探遥感数据的预处理;构建自编码神经网络,利用自编码神经网络算法,从光谱、形状、纹理等方面提取遥感数据特征,通过特征匹配确定航空物探遥感数据的所属类型;通过分类性能测试实验得出结论：所提方法的全局遥感数据分类成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.6%,局部遥感数据分类的成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.3%,即所提方法在分类性能方面具有明显优势。     

光学遥感大气订正总体思路与最新进展

指出光学遥感大气订正是定量遥感亟待解决的问题之一,其订正结果直接取决于大气粒子模式、地表特性假设和大气传输理论的采用及其精度。对多种影响要素进行了全面、详尽的分析和总结,阐述了相关研究的发展历史和现状,介绍了新近提出的直接订正和间接订正法。指出现有大气订正理论方法与实用化阶段还有一定距离,有待进一步发展和完善。最后给出光学遥感大气订正的总体构想。     

Distortion correction of NOAA image by statistical method

Remote sensing technique by satellite has been well-developed in recent years. In this paper two kinds of statistical correction methods are proposed to clarify observation data by NOAA with atmospheric scattering. The first method is the deletion of the path radiance effect by the least squares method. The second uses a smoothing filter. These methods are applied to the original remote sensing data collected on 26 July 1987.     

遥感图像大气校正方法综述

对目前常用的大气校正方法作了较详细的介绍，包括辐射传输模型法、黑暗像元法、不变目标法、直方图匹配法等8种方法。分析了各种方法的优缺点，以及它们各自的适用范围，并对各种方法在国内外应用的情况作了概括。