erdas影像校正剪切及不同时期影像地物动态变化方法Word文件下载.docx
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(三)主要工作过程:
1.对于扫描地形图的影像纠正、裁切、拼接
2.利用拼接好的地形图对遥感影像进行几何纠正
3.利用遥感影像对地形图进行更新
(四)采用软件:
在本次实习中采用的软件是遥感影像处理软件ERDASIMAGINE9.2。
一、对于扫描地形图的影像纠正、裁切、拼接
由于扫描地形图是利用已有的纸质地形图扫描而成的,在扫描过程中会存在着各种变形,所以在利用扫描地形图进行图像处理及数据采集之前需要对其进行纠正。
纠正原理:
通过图廓坐标对扫描地形图进行纠正。
采用ERDAS中图像预处理模块中的几何纠正功能,在扫描地形图上选择一定数量的控制点,然后通过图上坐标判读,在控制点的参考坐标中输入读取的坐标值,并进行重采样,从而对扫描地形图进行纠正。
(一)步骤:
1.格式转换
IMPORT模块
将tif的地形图转换成为img格式。
tif可以在ERDAS中直接打开,但转换格式之后可以使其操作方便。
2.分别对九幅图做几何校正
以为九幅地形图是纸质打印扫描出来的,纸质扫描和图纸时间久了出现图像误差故要对九幅图纸一一做几何坐标匹配。
步骤如下
设置:
session——preferences----viewer-----cleardisplay的钩去掉,使多幅图像可在一个窗口中打开。
点击Viewers模块——打开地形图;
点Raster----GeometricCorrection-----在SetGeometricModel中,选Polynomial(多项式变换),点OK.
在PolynomialModelProperties中:
PolynomialOrder(多项式次数)设为2
点Projection选项:
MapUnits:
Meters
点Add/ChangeProjection,
点Custom,进行设置
ProjectionType(投影系统):
GaussKruger
SpheroidName(参考椭球):
IAG-75
DatumName(基准面):
xian80
Longitudeofcentralmeridian:
108:
00:
00.000000E(1:
10000图用的3度带,3*36=108,若为36度带)
Latitudeoforiginofprojection:
0:
00.000000N
Falseeasting:
500000metres
Falsenorthing:
0.000000metres
设置完后,点保存,同时也可以将自己设置的坐标投影信息另存为一个文件,方便每次调用。
如果另存为文件可以在Standard中选择刚才保存的文件,确定。
点SetProjectionformGCPTool,在GCPToolTeferenceSetup中选择KeyboardOnly,确定。
在PolynomialModelProperties中点Apply,然后关闭
在图上选择7个控制点,并根据经纬线输入其校正后x、y值,观察其精度情况.
校正:
OutputFiles:
输入文件名
ResampleMethod:
BilinearInterpolation(双线性插值法)
OutputCellSizes:
X:
0.85Y:
0.85
OK
下图为具体步骤:
步骤一
步骤二
步骤三
步骤四
3.裁切、拼接九幅图
在主窗口中选择DataPrep——SubsetImages,裁切地形图;
在主窗口中选择DataPrep——MosaicImages,
Edit——AddImages,装入九幅图
Process——RunMosaic,输拼接后文件名,开始拼接(结果如下图)
4.用拼接后的地形图对SPOT影像进行几何校正
步骤二拼接后的地形图
二、spot遥感影像几何校正
1、设置:
session——preferences----viewer-----cleardisplay的钩去掉
2、点Viewers,在Viewers1中打开遥感影像,再点击Viewers,在Viewer2中打开地形图;
点session——tileviewers,遥感影像和地形图并排显示;
3、在遥感影像的视窗中,点Raster----GeometricCorrection-----在SetGeometricModel中,选Polynomial(多项式变换);
PolynomialOrder:
3控制点最低个数(t+1)(t+2)/2,本作业选择了11个控制点其中1个作为多余检核。
点SetProjectionformGCPTool,为ExistingViewers,OK,然后在右侧地形图视窗点一下
在PolynomialModelProperties中点Supply,再Close
4、在GCPTool视窗中,点Edit,先SetPointType:
control
可以改变控制点和参考点的颜色便于观察选区情况,点击color进行颜色选择。
点
(CreateGCP),分别在遥感影像和地形图上选择同名点,点击一次,选取一对同名点,重复点击进行控制点选取;
因为选择的是三次多项式,至少需要11个控制点。
选好11个点后,在GeoCorrectionTools中,点
重采样,进行几何校正
纠正精度:
对于遥感影像,纠正的误差应该小于1像元~1.5像元(图像分辨率为10米),但为了有好的纠正精度,尽量控制TotalRMS在一个像元范围内,如果在选择完控制点后发现RMS过大,可以将单点中误差的点删去,来保证精度。
5、Resample视窗中,OutputFiles:
10Y:
10
点击OK
以下为实际操作步骤:
6、打开校正好后的遥感影像。
利用viewer中的Utility下的swipe命令可以把匹配好的spot影像与地形图嵌套来检查匹配的图上精度。
注:
左侧为校正前影像,右侧为校正后影像
匹配好的spot影像与地形图嵌套。
匹配好的spot影像与地形图嵌套来检查匹配的图上精度。
三、地形图修测
1、在Viewer#1中导入纠正好的Spot影像,导入纠正好的地形图。
2、点击file→new→vector.新建矢量图层。
通过vectortools来对新的地物进行描绘,从而达到更新地形图的目地。
3、以下绘制出了五处基本都在南部位置一条环城高速和四处大型建筑物原地形图没有的地物见下图标注。
地形图上补测地物
Spot上的现有地物
四、精度分析
SPOT-2卫星是法国SPOT卫星的第二颗卫星,1990年1月发射,至2006年还在运行。
星上载有两台完全相同的高分辨率可见光遥感器(HRV),SPOT-2卫星的HRV传感器有4个波段,在可见光和近红外波段成像,多光谱XS20米分辨率,B1,B2,B3。
全色P,10米分辨率。
因为此遥感影像的分辨率太低,其几何校正精度较低。
所以在对遥感影像的纠正中,纠正的误差保持小于1像元~1.5像元(图像分辨率为10米),但为了有好的纠正精度,尽量控制TotalRMS在一个像元范围内,其中,RMS误差(均方根)是指GCP的输入(原)位置和逆转换的位置之间的距离,它是在用转换矩阵对一个GCP作转换时所期望输出的坐标与实际输出的坐标之间的偏差。
如果在选择完控制点后发现RMS过大,可以将单点中误差的点删去,来保证精度。
下图为遥感影像纠正中的RMS值,都在精度范围之内。
从本次试验的数据得出的中误差都小于1,并且控制点对应X,Y分量的误差小于都1符合要求。
此外,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。
以及校正方法(包括数学模型、确定亮度值的方法)不同,影像的纠正精度也不同。
GCP的数量与分布。
GCP数量的增加可以提高校正精度,但也使得寻找GCP的难度加大。
GCP的数量也不宜过多,因为过多不会显著提高校正精度,却使计算量大大增加。
几何精校正要求GCP均匀分布。
若GCP分布不均匀,则会出现较大误差。
本实验影像分辨率较低,选点时不太容易时控制点分散和均匀分布,致使图像精度一定程度受到影响。
五、结论
此次实习用的是1999年航空摄影测量方法制作的1:
1万地形图的几何精度,并且应用2002年获取的10米分辨率SPOT-2影像对1999年完成的1:
运用遥感手段能够实时动态的更新地形图,对原有地形图修补来说遥感手段减少了人力、物力和财力,方便又不失准确性。
从本次实验课以西安为例,从1999年到2002年西安作为一座国际性大城市三年的时间城市建设发生了很大变化。
南部地区发展迅猛,城市建筑面积逐渐扩大。
六、实验心得
通过本次实验我学习到了erdas关于图像的转换格式,裁剪、拼接、几何校正等操作方法,明白了遥感在地形图更新中的应用。
在此期间查阅了很多参考文献和资料学到了不少知识,尤其对遥感这门学科有了进一步认识,在此次实验中也遇到了很多问题自己不明白,这说明自己在专业知识方面东西有些欠缺,需要加强对本专业知识学习,此外从本次实验中我体会到只有自己动手动脑才能真正学到知识。
实验课对每一个同学都是一次对知识的检验,只有通过适量的实验课才能把相关知识消化和理解。
我总结了一下几点以后要注意的:
1多看专业书籍。
2多记笔记,好记心不如烂笔头,本次实验我做了两遍,第一遍和第二遍时间比较长了做第二次时有点生疏了。
3,注意理解软件操作与专业知识的联系,勤于思考。
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