第六章 遥感数据的校正

第六章 遥感数据的校正 §1 辐射校正§2 几何校正§3 镶嵌处理

本章提要（… )

本章主要分析遥感数据获取过程中产生的辐射畸变、几何畸变的原因和校正的方法，多幅遥感数据的拼接处理方法。这些都是遥感数据的预处理。

返回 下一章

§1 辐射校正一、遥感图像的辐射误差主要有三个因素

传感器的光电变换 （… )大气的影响 (…) 光照条件 (…) 传感器在光电变换的过程中，对各波段的灵敏度是有差异的，也就是说，传感器对各波段的光谱响应是不同的，由此造成辐射畸变。另外，传感器的光学镜头的非均匀性，会引起边缘减光，也会造成图像辐射的畸变。 地物（目标物）的辐射（反射）经过大气层时，与大气层发生散射作用和吸收作用。吸收作用直接降低地物的辐射能量，引起辐射畸变。散射作用除降低地物的辐射能量外，大气散射的部分辐射还会进入传感器，直接叠加在目标地物的辐射能量之中，成为目标地物的噪声，降低了图像的质量。

光照条件的不同也会引起辐射畸变，如太阳高度角、地面坡度等，都会引起辐射的畸变。

To be continued…

二、镜头辐射畸变的校正 在使用透镜的光学系统中，由于透镜光学特性，其镜头中心和边缘的透射光强度不一致，使同类地物在图像上不同位置有不同的灰度值，一般是边缘部分比中间部分暗。在这类光学系统中，一幅图像上各像点光的强度分布符合以下规律： Ep=E0 cos4θ

镜头的辐射畸变图示

§1 辐射校正

To be continued…

三、光电变换的辐射误差校正光电变换的扫描仪，辐射误差主要有两类：

(1) 光电转换误差； (2) 探测器增益变化引起的误差。

对于该两项误差，卫星接收站地面处理系统通常采用楔校准模型和增益校准模型，对卫星图像进行处理，消除传感器的光电转变辐射误差和增益变化的误差。

To be continued…

§1 辐射校正

以陆地卫星（ Landsat ）可见光波段为例，校准模型为 ：

式中： Vr 为未校正的输入亮度值； Vc 为校准后的输出亮度值； 为回归分析所决定的系数，反映了传感器传输特性的增益； K 为太阳角校正系数。

)()(

ˆˆ nsrns

c aVbKV

n

iii

n

iii

VDb

VCa

1

1

ˆ

ˆ

)(ˆnsb

To be continued…

§1 辐射校正

对于 Landsat 卫星的 MSS 图像和 TM 图像按下式进行增益变化校正：

式中： V —— 已校正过的数据； Dmax —— 校正系数，对于 MSS 为 127 ，对 TM 为 255 ； Rmax —— 探测器能够输出的最大辐射亮度； Rmin —— 探测器能够输出的最小辐射亮度； R —— 传感器输出的未校正辐射亮度。

minminmax

max

)(RR

RRDV

To be continued…MSS 和 TM 图像的增益系数

§1 辐射校正

MSS 的 Rmax 和 Rmin

波段 Rmax 和 Rmin Landsat-2 Landsat-3 Landsat-4 Landsat-5

4 0.08/2.63 0.04/2.50 0.04/2.38 0.04/2.385 0.06/1.76 0.03/2.00 0.04/1.64 0.04/1.646 0.06/1.52 0.03/1.65 0.05/1.42 0.05/1.42

7

0.11/3.91 0.03/4.50

0.12/3.49

0.12/3.49

To be continued…

TM 的 Rmax 和 Rmin

波段 Rmax 和 Rmin 1 -0.009 9/1.0042 -0.022 7/2.4043 -0.008 3/1.4104 -0.019 4/2.6605 -0.007 99/0.587 36 -0.003 75/0.359 57 0.153 4/1.896

To be continued…

四、辐射值校准流程图

CCT

回归计算 滤波处理 校准处理CCT

Ci Di

Vi

Vi

αn

bn

αs(n)

bs(n)

辐射值校准流程图

CCT

回归计算

滤波处理

校准处理 CCT

To be continued…

§1 辐射校正

五、大气散射校正 大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程 。大气校正的方法 : 利用辐射传递方程进行大气校正； 利用地面实况数据进行大气校正 ； 利用辅助数据进行大气校正。实际像场大气的校正： 野外现场波谱测试（回归分析法）； 大气参数测量； 波段对比分析（直方图法）。

To be continued…

§1 辐射校正

回归分析法

To be continued… 回归分析校正法

直方图法 如果在某一像场中存在亮度值为零的目标地物，地物是平静清洁的水面或地形阴影区，则任一波段亮度值都应为零。所以只要对选择区域内波段的图像进行灰度统计给出其直方图，则直方图上频率最小的灰度值就是大气改正值。大气校正就是移动直方图的最小值至零值位置。

To be continued…

调整前直方图 亮度值 亮度值

调整后直方图

像元数百

分比/

%

像元数百

分比/%

六、太阳高度角的辐射误差校正太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。太阳的高度角 θ 可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定，即：

sinθ=sin ·sinδ±cos ·cosδ·cost 太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来实现的。多光谱图像上的阴影可以通过图像之间的比值予以消除。比值图像是用同步获取的相同地区的任意两个波段图像相除而得到的新图像。To be continued…

§1 辐射校正

七、地形坡度辐射误差校正太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐射亮度和地面倾斜度有关。若处在坡度为 α 的倾斜面上的地物影像为 g （ x ， y ），则校正后的图像 f （ x ， y ）为：

由上式看出，地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的 DEM 数据，校正较为麻烦，一般情况下对地形坡度引起的误差不做校正。

cosyxgyxf ，，

下一节本节结束 返回

§1 辐射校正

§2 几何校正 一、遥感图像的几何变形有两层含义

一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。

To be continued…

二、几何变形的校正几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。 几何粗校正是针对卫星运行和成像过程中引起的几何畸变进行的校正，即卫星姿态不稳、地球自转、地球曲率、地形起伏、大气折射等因素引起的变形。几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。 To be continued…

§2 几何校正

三、卫星姿态引起的图像变形

To be continued…

§2 几何校正

位移变化 高度变化速度变化

偏航变化俯仰变化侧翻变化

四、动态扫描图像的变形

To be continued…

§2 几何校正

五、地球曲率地球曲率引起的像点位移类似于地形起伏引起的像点位移。 Δh 看作是一种系统的地形起伏，就可以利用像点位移公式来估计地球曲率所引起的像点位移。地球曲率的变形图示（ to be continued…) 。

To be continued…

§2 几何校正

• 地球曲率的变形图示

To be continued…

§2 几何校正

六、大气折射整个大气层不是一个均匀的介质，因此电磁波在大气层中传播时的折射率也随高度的变化而变化，使电磁波传播的路径不是一条直线而变成了曲线，从而引起像点的位移，这种像点移位就是大气折光差（参见下一页示图）。对侧视雷达图像的影响（… ) 。

侧视雷达是按斜距投影原理成像的。雷达电磁波在大气中传播时，一方面会因大气折射率的变化而产生路径弯曲，使传播路径变长；另一方面使电磁波传播速度减慢，传播时间增加。

To be continued…

§2 几何校正

大气折光差示图

To be continued…

七、遥感图像几何校正方法系统几何校正（… ) 。数字图像几何校正也称图像纠正，其目的是改正原始影像的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。基本环节有两个：一是像素坐标变换；二是像素亮度重采样。

按图像引起几何畸变的原因，推导出畸变校正公式，这类校正公式一般与传感器的有关参数、传感器的位置、姿势等数据有关，将这些数据代入公式对原始图像进行几何校正，叫做系统性校正。

To be continued…

§2 几何校正

数字图像纠正的处理过程框图 准备工作

输入原始数字图像 建立纠正变换函数 影像范围确定输出

逐个像素的几何位置变换像素亮度值重采样 输出纠正后的图像

To be continued…

直接法和间接法纠正方案

返回本节结束

下一节

§3 遥感数据的镶嵌处理数字影像镶嵌 (Mosaicking) 是将两幅或多幅数字影像 (它们有可能是在不同的摄影条件下获取的 )拼在一起，构成一幅整体图像的技术过程。在遥感应用中，影像镶嵌有着重要的应用。

To be continued…

一、数字影像镶嵌原理影像镶嵌的原理是：如何将多幅影像从几何上拼接起来，这一步通常是先对每幅图像进行几何校正，将它们规划到统一的坐标系中，然后对它们进行裁剪，去掉重叠的部分，再将裁剪后的多幅影像装配起来形成一幅大幅面的影像。

To be continued…

§3 遥感数据的镶嵌处理

二、消除拼接缝的算法把待拼接的两幅图像先按小波分解的方法，将它们分解为不同频带的小波分量。然后在不同的尺度下选择不同的灰度值修正影响范围，把两幅图像按不同尺度下的小波分量先拼接起来。然后再用灰度算法，恢复整个图像 ,这样拼接的结果可以很好地兼顾清晰度和光滑度两个方面的要求。To be continued…

§3 遥感数据的镶嵌处理

三、消除拼接缝的强制改正方法先统计拼接缝上任意位置两侧的灰度差，然后将灰度差在该位置两侧的一定范围内强制改正掉。 拼接缝的强制改正

下一章本节结束 本章结束 返回

§3 遥感数据的镶嵌处理