LPS下高分辨率影像正射纠正技术解析

"这篇资料主要介绍了ERDAS产品在高分辨率影像正射纠正中的应用以及多光谱分类方法。在正射纠正步骤中，ERDAS的LPS（Linear Positioning System）系统被用于处理遥感影像，以消除地形引起的失真，得到准确的地理位置信息。同时，资料还涉及了遥感数据的不同类型、波段组合的应用以及ERDAS的多种分类方法，包括非监督分类、监督分类等。" 正射纠正是一种关键的遥感图像处理技术，它通过校正影像因地形起伏、传感器角度等因素造成的几何畸变，使地表特征投影到一个水平面上，确保影像的几何精度。在ERDAS LPS系统下进行高分辨率影象的正射纠正，通常包括以下步骤： 1. 数据准备：收集必要的原始影像数据，如卫星或航空影像，同时需要高精度的数字高程模型(DEM)来计算地形影响。 2. 内定向：确定影像内部的控制点，以校正影像内部的几何变形。 3. 外定向：利用地面控制点，结合DEM，校正影像的地理坐标，使其与实际地理位置匹配。 4. 地形纠正：依据DEM进行地形纠正，将斜射影像转换为正射影像。 5. 重采样：根据纠正后的几何信息，对像素进行重采样，以保持影像质量。 6. 后处理：检查纠正结果，进行必要的质量控制和调整。 多光谱分类是遥感数据分析的重要环节，通过分析不同波段的组合，可以提取特定的地物信息。例如，Bands4,5,3TM组合常用于区分城区和植被，而Bands7,4,2TM组合与5,4,2TM类似，也适用于城市区分。ERDAS IMAGINE提供了多种分类方法： - 非监督分类：如ISODATA算法，通过迭代聚类过程自动发现影像中的类别，无需预先定义训练区。 - 监督分类：基于已知的训练样本进行分类，如最大似然分类，根据像素特征与训练类别的相似度分配类别。 - 模糊分类：利用模糊逻辑理论，允许一个像素同时属于多个类别。 - 专家分类：结合专家知识和经验进行分类。 - 子象元分类：考虑单个像素内的微小差异，提高分类精度。 这些方法各有优缺点，应根据实际需求和数据特性选择合适的方法。在实际操作中，需要结合领域知识，选择适当的波段组合和分类算法，以达到最佳的分类效果。