遥感图像几何校正：重采样方法详解

本资源是关于遥感技术基础的课程讲义，主要聚焦于第四章遥感图像处理中的一个重要环节——灰度的重采样。灰度重采样是遥感图像处理中的一项关键技术，用于纠正图像的空间位置偏差，确保图像在新的参考框架下保持准确的地理信息。 在图像处理过程中，当需要将原始遥感图像调整到新的分辨率或空间尺度时，可能会遇到像元位置不精确的情况。这时，就需要采用不同的重采样方法来处理。主要有三种方法： 1. 最近邻法：简单直接，每个新像元的灰度值取其在原始图像中对应位置的像素值，不进行插值，适合于对图像质量要求不高的情况。 2. 双线性内插法：通过计算四个相邻原始像元的灰度值权重平均来确定新像元的值，这种方法可以平滑图像，减少锯齿效应，适用于对图像细节要求较高的场景。 3. 三次卷积法：基于更复杂的数学模型，通过高阶插值算法，能够提供更精确的灰度估计，但计算复杂度较高，适合对图像质量有极高要求的应用。 课程内容还包括了几何校正和辐射校正，前者是对图像进行定位调整，确保像元与地面上的真实位置对应，后者则是校正由于大气、传感器等因素导致的辐射强度差异。此外，还涉及数字图像的镶嵌和裁剪，以及遥感图像的增强，如对比度增强、直方图均衡化等，这些操作都能改善图像的可视性和分析性能。 信息融合则是将来自多个传感器或不同波段的数据整合在一起，以获取更全面、准确的信息。这个过程可能涉及到多种重采样和数据融合算法。 在整个课程中，提到的遥感数字图像的多项式校正是一个重要的纠正方法，它利用多项式函数来建立原始像素坐标与地面坐标的映射关系。多项式的阶数决定着校正精度，而系数则可以通过特定的计算或者实际测量数据来获得。 这门课旨在深入理解遥感图像处理中的关键步骤，包括灰度重采样的理论与实践应用，这对于从事遥感数据分析、地理信息系统（GIS）开发，或者地球观测领域的专业人士来说，是一项必备的知识技能。