ENVI遥感影像预处理：多项式模型与几何纠正

"这篇文档主要介绍了预处理中的基础知识——多项式模型在ENVI（Environment for Visualizing Images）软件中的应用，以及ENVI的基本影像处理流程。文档内容包括ENVI的快速认识、影像预处理、影像信息提取、制图与三维可视化分析等。其中，多项式模型用于几何纠正，通过最小控制点个数计算模型参数，并用RMSE（均方根误差）评估纠正效果。ENVI的扩展功能包括大气校正和立体像对高程提取，用于提高影像质量和获取地表真实信息。" 在遥感图像处理中，预处理是非常关键的步骤，它涉及到多个环节。本文特别强调了"多项式模型"这一概念，它是进行几何纠正的基础。多项式模型可以通过一系列系数来描述图像的几何变形，例如： \[ x = a_0 + a_1x + a_2y + a_3x^2 + a_4xy + a_5y^2 + \ldots \] \[ y = b_0 + b_1x + b2y + b_3x^2 + b_4xy + b_5y^2 + \ldots \] 这些方程式用于构建一个映射关系，将原始坐标（x, y）转换为纠正后的坐标（x', y'）。为了确定模型的系数，需要最少的控制点个数，这个数量根据多项式的阶数（n）来计算，公式为： \[ N = \frac{(n+1)*(n+2)}{2} \] 完成几何纠正后，会使用RMSE（均方根误差）来评估纠正的精确度，该误差表示实际坐标与纠正后坐标的差值平方的平均平方根： \[ RMSE_{error} = \sqrt{(\bar{x}' - \bar{x})^2 + (\bar{y}' - \bar{y})^2} \] ENVI是遥感图像处理领域常用的软件，其提供了丰富的影像处理功能，如数据输入输出、图像显示与分析、图像预处理（包括几何纠正、融合、镶嵌等）、影像信息提取等。通过ENVI，用户可以进行大气校正，消除水蒸气、气溶胶散射等因素的影响，以获取更准确的地物反射率和地表温度信息。此外，ENVI还支持立体像对高程提取，能快速处理多种卫星数据，如ALOS, ASTER, CARTOSAT-1等，生成数字高程模型（DEM），实现地表特征的三维可视化。 这篇文档深入浅出地介绍了ENVI软件在遥感图像预处理中的应用，特别是多项式模型在几何纠正中的作用，以及ENVI的扩展功能如何提升遥感数据分析的质量和准确性。对于从事遥感、GIS或者地球科学相关领域的工作者，掌握这些基础知识和技能至关重要。