遥感图像预处理：大地坐标系与几何校正

该资源主要讨论遥感图像预处理中的自定义坐标系，特别是大地坐标系统，以及基于影像自带地理定位文件的几何校正方法。 遥感图像预处理是遥感数据分析的重要步骤，旨在提高图像的质量，使其更适合后续分析和应用。在预处理流程中，主要包括以下几个关键步骤： 1. 制作标准数据：使用高精度的地形图作为控制点参考源，确保后续处理的准确性。 2. 正射纠正：对全色影像进行正射纠正，以消除地形引起的失真，例如使用10米分辨率的SPOTPAN数据。 3. 图像配准与融合：将高分辨率影像与多光谱影像进行配准，以SPOTPAN正射纠正结果为基准，然后融合得到工程区域的多光谱影像。 在几何校正中，对于某些具有较短重返周期和较低空间分辨率的卫星数据，如AVHRR、Modis、SeaWiFS，由于地面控制点的选择困难，可以依赖传感器自带的地理定位文件进行校正。例如，在ENVISAT的ASAR数据几何校正中，使用GLT（Geographic Look-up Table）文件，它包含行和列信息，指示原始像元在输出结果中的实际地理位置。GLT文件中的灰度值表示像素的坐标信息，正数表示使用了真实像元，负数则表示使用了邻近像元位置值。 此外，还提到了如何处理风云三号卫星数据的几何校正，以及如何在ENVI软件中使用自动校正工具进行传感器类型的地理校正。 在自定义坐标系方面，重点介绍了大地坐标系。这是一种通过建立三角测量网络，通过天文观测和精密测角来确定点的经度、纬度和方位角，从而计算出各点坐标的系统。这种坐标系广泛应用于地球表面的测量和地图制作，因为它能更好地反映地表的曲面特性。 通过学习这部分内容，读者可以掌握如何处理遥感图像的几何校正，尤其是如何利用自带地理定位文件的方法，同时理解大地坐标系的概念及其在遥感图像处理中的应用。这将有助于进行更准确的遥感数据分析和地图制作。