ENVI軟件中進(jìn)行幾何校正的計算模型方法主要有多項式模型（Polynomial）、仿射變換模型（RST）、局部三角網(wǎng)模型（Triangulation ）。

多項式模型在衛(wèi)星圖像校正過程中應(yīng)用較多。在應(yīng)用此模型時，需要確定多項式的次方數(shù)，通常選擇2次或3次。選擇的次方數(shù)與所需要的最少控制點(diǎn)是相關(guān)的，最少控制點(diǎn)計算公式為（N+1）*（N+2）/2，其中N為次方數(shù)，即選擇多少次多項式N就是多少，而所需要的最少控制點(diǎn)數(shù)目即為（N+1）*（N+2）/2。

我們計算最高次數(shù)所選取的點(diǎn)數(shù)為10。因此，為了圖像的精度更高，誤差更小，更加準(zhǔn)確，我們選擇了28個控制點(diǎn)進(jìn)行校正。

ENVI中重采樣方式主要有最鄰近點(diǎn)法（nearest neighbor）、雙線性內(nèi)插法（bilinear）以及三次卷積內(nèi)插法（cubic convolution）。可根據(jù)需要選擇不同的內(nèi)插方法進(jìn)行重采樣，選擇不同的采樣方法效果不同。

3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：

將left和right系列影像進(jìn)行疊加，生成layer stack；

打開envi,點(diǎn)擊“Basic Tools”—“Layer Stacking”,這時就打開了波段合成窗口。點(diǎn)擊“Import file”,打開波段輸入窗口，點(diǎn)擊“OK”。

3.2圖像顯示：

選取已有的sy_pc和left、right待校正圖像遙感影像作為實(shí)驗數(shù)據(jù)， sy_pc已做過幾何校正，帶有地圖信息，因此將其作為基準(zhǔn)影像，left、right待校正圖像不具有地圖信息，是要校正的圖像。

使基準(zhǔn)圖像（sy_pc）以Gray Scale方式打開，待校正圖像（left、right待校正圖像）選擇RGB Color，分別在R、G、B通道中選擇三個波段，并在窗口中顯示，#1為基準(zhǔn)圖像顯示窗口，#2為待校正圖像顯示窗口。我們選取假彩色成像方式來進(jìn)行校準(zhǔn)。如圖所示：

進(jìn)入采集地面控制點(diǎn)。

3.3采集地面控制點(diǎn)

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第一個點(diǎn)選好后，單擊Add ?Point，然后，按照同樣步驟選擇其它控制點(diǎn)，精確選取4個點(diǎn)后就可以預(yù)測。

用軟件自帶的功能選取更多的點(diǎn)：把十字架放在參考影像某個地物，點(diǎn)選predict，則待校正影像就會自動跳轉(zhuǎn)到與參考影像相對應(yīng)的位置，而后再進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整并選點(diǎn)，總共選取25個控制點(diǎn)。控制點(diǎn)要選取均勻，能夠代表典型地物的特征。為了是圖像中的控制點(diǎn)清晰，圖像以灰色重新輸出。如圖所示：

對于RMS過高的點(diǎn)（小于0.5，最大不超過1），直接刪除重新選取，或者進(jìn)行微調(diào)，選擇Update更新。

????選擇ground control points selection中的show list按鈕，可看到方才選取的所有控制點(diǎn)的相關(guān)信息列表；

3.4選擇校正參數(shù)輸出結(jié)果

選擇多項式校正的不同項式，三種不同重采樣，分別是最鄰近點(diǎn)法（nearest neighbor）、雙線性內(nèi)插法（bilinear）以及三次卷積內(nèi)插法（cubic convolution）方法進(jìn)行校正，得到三種不同校正后圖像，并進(jìn)行對比分析。得到圖像如圖所示：

3.5檢驗校正結(jié)果

同時在兩個窗口打開圖像，#1顯示基準(zhǔn)圖像，#3顯示校正后的圖像。

右鍵選擇Geographic ?Link命令，選擇需要鏈接的兩個窗口，進(jìn)行檢驗。可以看到基圖上的位置對應(yīng)在left圖像上相應(yīng)的位置，校正結(jié)果較為滿意。

對右圖依次重復(fù)操作，進(jìn)行幾何校正。

3.6對不同方式生成的遙感圖像做影像鑲嵌

選擇Map >>Mosaicking >>Pixel Based，打開Pixel Based Mosaic鑲嵌界面。

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Import >>Import Files >>選擇要鑲嵌的影像，定義鑲嵌范圍（行列號、影像拉框選擇、地理坐標(biāo)，引入其他文件范圍等），鍵入鑲嵌輸出的維數(shù)（或尺寸），選擇鑲嵌所用的波段>>OK。

如圖所示：

最后將結(jié)果圖像以真假彩色不同的波段展示出來。

操作步驟：

點(diǎn)擊“Import file”,打開波段輸入窗口，在RGB中輸入波段321來表示真彩色成像，波段432來表示假彩色成像，點(diǎn)擊“OK”。圖例左圖為假彩色成像校正圖，右圖為基圖。

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4.幾何校正結(jié)果分析

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以假彩色圖像為例，我們打開多項式采用一次，采用三次卷積內(nèi)插法進(jìn)行重采樣校正的圖像。

三種重采樣方法和三種多項式依次組合形成9種不同的方法，如圖所示

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我們選擇真假彩色成像方式分別做比較。簡單介紹兩者之間的差別。真彩色的遙感影像和實(shí)際地物地貌相一致，假彩色在遙感影像上的圖像和實(shí)際地物地貌不相一致。一般進(jìn)行監(jiān)督分類，用假彩色進(jìn)行處理。假彩色的植物：紅色農(nóng)田：綠色、紅色；為規(guī)則的塊狀。鹽田：藍(lán)色，也是規(guī)則的塊狀。居民的：白色，刪格狀態(tài)水體：黑色，（鹽水為藍(lán)色。）

分析：采用不同的多項式幾何校正，沒有太大的差別，但仔細(xì)對比，采用一次多項式的幾何校正的影像在圖像歪斜方面要比其他兩種方式處理的好。第二列和第三列圖像的分辨率要高于第三列圖像的清晰度。對于二次三次幾何校正，處理復(fù)雜的幾何畸變，圖像的分辨率明顯高于采用一次多項式幾何校正的影像。

比較第一行與二三行，即采用最鄰近法，我們看到湖泊的顏色深淺不一。查閱資料，最鄰近法有利于確定湖泊的渾濁程度。對于第二行與一三行比較，肉眼沒有觀測出很大差別，但是它會使圖像更加平滑，削弱臺階現(xiàn)象。比較第三行與一二行，我們看到第三行的分辨率明顯高于其他行的圖像，我們得出結(jié)論他可以使圖像均衡化和清晰化。

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由以上總結(jié)及查閱資料我們得出：

對于多項式校正次數(shù)的選擇

當(dāng)n=1,坐標(biāo)空間變換為二元一次多項式，可以進(jìn)行線性的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，解決比例尺、中心移動、歪斜等方面的幾何畸變，實(shí)用于第二級別以上的遙感數(shù)據(jù)。

當(dāng)n≥2，坐標(biāo)空間變換成為二元非線性多項式，解決遙感器偏航、俯仰、滾動等因素引起的幾何畸變。理論上，n值越大，越能校正復(fù)雜的幾何畸變。但是一般實(shí)際情況中，多項式的次數(shù)不超過3次。

對于重采樣的三種方法優(yōu)劣比較:

最鄰近法

優(yōu)點(diǎn):不引入新的像元值，適合分類前使用；有利于區(qū)分植被類型，確定湖泊渾濁程度，溫度等；計算簡單，速度快。缺點(diǎn):最大可產(chǎn)生半個像元的位置偏移,改變了像元值的幾何連續(xù)性，原圖中某些線狀特征會被扭曲或變粗成塊狀。

雙線性內(nèi)插法?: 使用鄰近4 個點(diǎn)的像元值,按照其據(jù)內(nèi)插點(diǎn)的距離賦予不同的權(quán)重,進(jìn)行線性內(nèi)插。

優(yōu)點(diǎn): 圖像平滑，無臺階現(xiàn)象。線狀特征的塊狀化現(xiàn)象減少；空間位置精度更高。

缺點(diǎn): 像元被平均，有低頻卷積濾波效果,破壞了原來的像元值,在波譜識別分類分析中,會引起一些問題。邊緣被平滑，不利于邊緣檢測。

三次卷積內(nèi)插法?: 使用內(nèi)插點(diǎn)周圍的16 個像元值,用三次卷積函數(shù)進(jìn)行內(nèi)插。

優(yōu)點(diǎn): 高頻信息損失少，可將噪聲平滑,對邊緣有所增強(qiáng),具有均衡化和清晰化的效果。

缺點(diǎn): 破壞了原來的像元值,計算量大.內(nèi)插方法的選擇除了考慮圖像的顯示要求及計算量外，在做分類時還要考慮內(nèi)插結(jié)果對分類的影響,特別是當(dāng)紋理信息為分類的主要信息時。

研究表明，最近鄰采樣將嚴(yán)重改變原圖像的紋理信息。因此，當(dāng)紋理信息為分類主要信息時，不宜選用最近鄰采樣。雙線性內(nèi)插及三次卷積內(nèi)插將減少圖像異質(zhì)性，增加圖像同構(gòu)型，其中，雙線性內(nèi)插方法使這種變化更為明顯。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的遥感图像几何校正 ENVI的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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