使用ERDAS IMAGINE进行遥感影像处理-检查点误差与重采样

"GIS ERDAS 教程" 在遥感影像处理中，错误检查和校正是确保数据准确性和可靠性的关键步骤。本文主要关注的是在ERDAS IMAGINE这个强大的遥感影像处理系统中进行的检查点误差分析以及影像重采样的过程。 首先，检查点误差是评估影像校正模型精度的重要指标。在标题提到的“检查点误差-aes加密解密verilog代码”中，虽然AES加密解密通常涉及的是信息安全领域，但这里可能是用于数据传输或存储时确保数据安全的场景。在GIS和遥感领域，错误检查通常指的是在处理过程中验证数据正确性的过程。图4.13展示了这一过程，通过设置地面检查点（GCPs）来检验转换模型和多项式方程的准确性。采集的检查点不用于建立模型，而是作为独立的数据点用于后期的误差评估。具体操作步骤包括： 1. 在菜单中选择“Edit->Set Point Type->Check”将点类型设置为检查点。 2. 使用“Edit->Point matching”进行点匹配，根据需要调整参数。 3. 启动“锁定GCP Tool”以防止影响已建立的模型。 4. 采集大约5个检查点，采用与采集地面控制点相同的方法。 5. 计算检查点误差，理想的状况是所有检查点误差都小于1。 接着，影像重采样是遥感处理中的另一关键技术环节。当需要对未校正的影像进行校正时，重采样是将原始图像的像素值转换到新坐标系或分辨率下的过程。这一过程会影响到所有栅格数据层。在ERDAS IMAGINE中，重采样不仅包括对原始图像的几何校正，还可能涉及到辐射校正，以确保校正后的图像具有准确的地理位置和物理意义。这一过程对于生成高精度的遥感产品至关重要。 ERDAS IMAGINE是由美国Intergraph公司开发的遥感影像处理系统，具有先进的处理技术、用户友好的界面和丰富的应用模块，能够满足不同层次用户的需求，并与GIS系统深度集成。ERDAS公司历史悠久，经过多次合并和收购，现已成为海克斯康集团的一部分，提供从数据采集到发布的完整空间信息工作流程。 检查点误差分析是确保遥感影像校正质量的关键，而影像重采样则是实现这一目标的技术手段。ERDAS IMAGINE作为遥感处理领域的佼佼者，为用户提供了一套全面的解决方案，覆盖了从数据处理到应用的各个环节。