遥感图像几何校正原理与方法

"遥感图像几何校正涉及遥感图像坐标系统、几何畸变原因以及校正方法。本文档简要介绍了几何误差的来源，并提供了几何校正的概述。" 遥感图像几何校正是遥感图像处理的重要环节，旨在消除由于多种因素导致的图像几何变形，确保图像上的点与其对应的地面点之间有准确的对应关系。遥感图像的几何畸变主要包括遥感器本身引起的畸变、外部因素引起的畸变以及处理过程中的畸变。 遥感图像的坐标系统通常包括三个部分：遥感器坐标系统（S-UVW）、地面坐标系统（O-XYZ）和图像坐标系统（o-xyf）。遥感器坐标系统中的U轴沿飞行方向，V轴垂直于U轴，W轴垂直于UV平面。地面坐标系统中，Z轴指向天顶方向，XY平面垂直于Z轴。图像坐标系统则与遥感器坐标系统平行，但各轴的具体定义取决于具体的遥感器。 遥感器坐标系统的原点o在地面坐标系统中的位置是固定的，但图像上任意一点P的坐标会因遥感器的不同而不同。计算P点在图像坐标系中的位置需要用到坐标转换，这涉及到坐标之间的相互关系，如正射投影和斜射投影等。 遥感器本身引起的畸变是由多种因素造成的，如透镜的像差（辐射方向和切线方向），焦距误差，光轴与投影面的不正交，投影面非平面性，探测元件的排列不整齐，采样速率变化，采样时刻的偏差，以及扫描镜的扫描速度变化等。这些因素都会导致遥感图像在捕获和记录时产生几何变形。 为了纠正这些几何畸变，遥感图像的几何纠正方法被应用。这些方法可能包括基于控制点的纠正，利用已知地物坐标来匹配图像点；数字高程模型（DEM）辅助纠正，通过DEM数据校正地形引起的投影失真；以及采用多项式拟合等数学方法进行校正。在实际操作中，这些方法通常结合软件工具如ERDAS Imagine或ENVI进行实施，通过用户交互或自动化流程来实现图像的精确校正。 几何校正不仅提高了遥感图像的分析精度，也为后续的地物识别、变化检测、制图等应用提供了可靠的基础。因此，理解和掌握遥感图像的几何校正原理和技术对于遥感数据分析人员至关重要。通过学习和实践，可以有效地解决遥感图像中的几何问题，提升遥感数据的实用价值。