ENVI实现遥感影像栅格图层的手动地理配准

  本文介绍在 ENVI 软件中，手动划定地面控制点从而实现栅格图像相互间地理配准的方法；其中，所用软件哗燃版本为 ENVI Classic 5.3 (64-bit) 。

  首先，在软件中同时打开两景需要进行地理配准的栅格图像，开启“ Link Displays ”后在其中一幅图像中随机点击；此时可以看到两幅图的 同一位置并不是同样的地物 ，而是具有一定空间位置差异，如下图所示。

  接下来，我们开始进行地理配准的 *** 作。由于我们的两景图像是同一遥感影像分幅产品在不同时间的图像，因此两景图像自身都是具有地理信息的，我们就选择“ Map ”→“ Registration ”→“ Select GCPs: Image to Image ”；如果其中一景图像有地理信息而另一景没有（例如一景遥感影像与一幅 .jpg 格式的图层），就需要选择“ Select GCPs: Image to Map ”。

  在d出的窗口中选择“ Base Image ”与“ Warp Image ”，亦即基准图层与需要变换的图层，在这里我们分别选中前述两景图像即可，具体二者谁是“ Base Image ”谁是“ Warp Image ”并没有强制要求；但是一定要牢记这里的设置，在后期还会用到。

  接下来，就d出了地面控制点（ GCP ）选择窗口，此时就可以在图像显示区域中选择GCP了。

  此时需要注意，将前述两景图像开启的“ Link Displays ”关闭后才可以选择GCP。

  选择方法其实也很简单：首先在第一景图像中选择一个便于区分方位的点，随后在第二景图像中找到这一点；如果左下角与上方的图像范围较大、不好辨认，可以通过右下角范围最小的图像加以精准确定。两景图像的点选择好后，选择“ Add Point ”即可。

  点击“ Show List ”，可以看到当前已经找到的GCP。

  d出的窗口中包含GCP的各类信息。

  如果大家感觉GCP在图中显示得不是很大闷明显，可以通过“ Set Point Colors ”进行设置。

  我在这里设置如下：

  多次重复前述寻找GCP的过程，从而找到更多的GCP。

  这里需要注意，一般地将“ Degree ”设置为 2 会有比较好的效果（这里“ Degree ”指的是用于计算RMS误差的次数或阶数， 2 就指的是用二次多项式来计算误差）；进一步的，RMS误差就是下图中“ RMS Error ”，其表示地理配准过程中，控制点原始位置与转换后控制乱仿虚点新位置间的像素差值，因此其越小越好。

  在找到几个GCP后，我们就可以用“ Predict ”进行辅助 *** 作：在第一景图像中找到第一个点后，通过“ Predict ”就可以自动定位到第二景图像的对应位置 附近 ，随后手动微调即可。

  为了方便，我们可以直接勾选“ Auto Predict ”。

  此外，在GCP列表中，选中某一行GCP后，可以通过“ Goto ”实现直达这一GCP位置的功能。

  对于一些暂且不知道是否较好的GCP，我们可以通过“ On/Off ”将其暂时取消（没错，不是删除，是暂时不加入该点）。

  而对于确定不需要的点，我们可以直接将其删除。

  选好GCP后，可以选择将GCP列表导出为文本格式：

  配置好相关信息即可保存。

  上述保存GCP列表的过程是可选的，而接下来的 *** 作则是必须的——我们需要保存GCP（这里就不是上面的那个GCP列表了，而是各个GCP的信息）为 .pts 格式。

  配置好相关信息即可保存。

  保存好上述 .pts 格式的GCP信息后，之后如果我们需要再次修改对应图层的GCP，直接导入即可。

  接下来，即可开始地理配准。选择“ Map ”→“ Registration ”→“ Warp from GCPs: Image to Image ”。

  找到保存的 .pts 格式的GCP信息文件并选中。

  在接下来的“ Input Warp Image ”窗口和“ Input Base Image ”窗口中，要按照前述选择“ Base Image ”与“ Warp Image ”时的设置进行选择——这就是为什么前面说需要牢记“ Base Image ”与“ Warp Image ”设置的原因。

  随后，对地理配准的算法、参数等加以配置，并配置输出路径与文件名。

  将新生成的配准后图像同样在 ENVI 中打开（如下所示最右侧图像为地理配准后图像），用“ Link Displays ”进行随机选择，可以看到最右侧的图与最左侧的基准图像空间位置几乎一致，说明大功告成。

遥感图像几何校正处理有两个目的,一是消除遥感图像在其形成过程中产生的各种几何位置畸变,另一种目的是经过几何校正处理,使遥感图像带有经纬度球面坐标或大地坐标,便于与地形图对比分析。卫星遥感数据地面接收站(简称地面站)提供的遥感数据,一般已对遥感器本身和地球自转造成的系统几何畸变作了常规的几何校正处理(常称为粗校正),这里主要介绍对遥感图像中残存的非系统畸变的几何校正处理(又称为精校正)。这种校正,通常是从遥感图像空间到制图空间(标准制图空间)的投影变换。因此,遥感图像几何校正一般涉及地球投影变换。

故此我们首先建立以1954年北京坐标为基准的坐标系(与头文件中的坐标系相一致),并以项目名称命名为“YULIN”,为以后几何校正做好准备。

(一)图像系统几何校正

(1)正东方向调整,由头文件毕敬中知正东方向线分别为-9.13°、-9.16°,故对各数据分别旋转9.13°、9.16°(图6-2)。

图6-2 由正东方向对数据进行校正

校正后,以一些特征点检查其结果,比如124-44石南岭蒙水库西坝首坐标XX=361304.541,YY=2544933.606,校正结果为XX=361463.36,YY=2545168.83(图6-3左),误差分别为-158.819及-235.224,达到系统几何校正产品(Level2)的要求。124-45镇隆幅良德水库南坝首坐标XX=498126.88,YY=2449931.34,校正结果为XX=504210.54,YY=2479499.73(图6-3右),误差分别为-6083.66及-29568.39,校正精度太差。故而不能用正东方向角旋转图像的方法来进行系统几何校正。

(2)以头文件中所给的图像角点及中心点与地理坐标的对应关系,两景图像分别为1~7波段、6波段、8波段生成在已建立的坐标系“YUILN”内的校正控制点文件(GCP文件)(图6-4)。以这些GCP文件对分别对相应的波段进行校正。

校正完毕后,打手段慎开图像,将方里网线在图像上显示,可以见到原来明显倾斜的方里网线现在已经大致水平(图6-5)。

同样以岭蒙水库及良德水库来校验结果的误差。124-44石南岭蒙水库西坝首坐标XX=361353.53,YY=2544921.44,校正结果为XX=361463.36,YY=2545168.83(图6-6左),误差分别为-109.83及-247.39,达到系统几何校正产品(Level2)的要求。124-45镇隆幅良德水库南坝首坐标XX=498104.25,YY=2449959.72,校正结果为XX=498274.28,YY=2450378.65(图6-6右),误差分别为-170.03及-418.93,校正后其YY误差大于250,但小于500,勉强达到系统几何校正产品(Level2)的要求。

图6-3 岭蒙水库(左)与良德水库(右)的特征点在旋转校正后坐标值

图6-4 以角点及中心点信息建立的PTS文件

图6-5 系统校正前(左)后(右)的方里网线

(二)1~7及6波段图像的放大

由于全色8波段的分辨率为15m,而1~7波段为30m,6波段为60m。在不同分辨率波段间整合,一般为RGB→HSV或RGB→HLS,然后反变换HSV→RGB或HLS→RGB得到一幅RGB三波段图像,但此方法过程较繁且得到的图像不具备原始的波段特征。故我们采用将6波段放大4倍,1~7波段放大2倍,最后直接与8波段整合于一个单一的文件中,虽然这样大大增加了文件的容量,但因为它们具有同一的投影参数,与其他数字化图件整合利用带来极大的便利。

图6-6 岭蒙水库(左)与良德水库(右)的特征点在角点及中心点在系统几何校正后的坐标值

(三)图燃雀像镶嵌

图像镶嵌的方法有地理坐标镶嵌及同一图像点镶嵌,因经系统几何校正后的图像仍有较大的误差,故我们使用同一图像点(像元点)镶嵌法。

图6-7 选取两景图像的相同地理位置点

打开两景TM图像,选一个两景图像均包含的图像点,我们选取了玉林市沙田镇高坡村东的二级公路桥,大地坐标XX=402513.39,YY=2476475.72,124-44景的图像位置为(4965,12403),124-45景的图像位置为(7421,1712)(图6-7)。故124-44景的X坐标左移2456个像元,124-45景Y坐标下移10691个像元(图6-8)。同时选择接约10个像素点的边缘羽化。镶嵌后的图像见图6-9。

(四)图像精校正

数字图像的几何精校正,是将图像坐标按一定的精度要求变换到地形图的地理坐标系中,按新图像像元的大小,通过重新采样获取新像元的亮度数值。几何校正是利用地面控制点(Ground Control Point,GCP)对由各种因素引起的遥感图像的几何畸变进行校正。GCP是原图像空间与标准制图空间(通常是地形图)上的同一地物,GCP必须较精确,因为它直接影响几何校正的精度。GCP的选择应是:在图像上反映较清晰,可寻找出来的,在地图上容易精确定位的永久特征点、特征线(取其中点或端点)等自然要素或人文要素,如河流拐弯处或交叉处、小岛、小水塘、道路交叉点、桥梁、机场跑道、水坝等。GCP的分布应尽可能均匀散布在研究区内。

图6-8 北景124-45(左)及南景124-45(右)的镶嵌位置量

(1)由于镶嵌后的图像文件达到4.2GB的容量,包含了较多非测区内的图像及空白区(图6-9),所以用大地坐标西线XX=340000,东线XX=501000,北线YY=2550000,南线YY=2420000围成的矩形将图像剪截下来(图6-10),截剪矩形的边界均在测区内图框线的系统几何校正误差范围以外,保证了精校正后内图框线内均不会出现空白区。

(2)按上述要求进行GCP的采集。打开数字化的底图,在数字底图上取得对应标志点的大地坐标,然后写入图像处理程序GCP采集模块中(图6-11),在GCP采集模块中能用点输入设备或直接输入该大地坐标位置对应的图像像元位置。大地坐标及对应的像元位置输入后,模块计算当前GCP的残差,如果残差很大,那就应该检查是图像变形造成的还是数据采集有误。当GCP多于3个时,GCP采集模一般均能预测出采集到的大地坐标位置在遥感图像上的图像像元位置,同明在显示窗口显示以该位置为中心的图像,对应作必要的调整就完成GCP采集。如此重复直到所采的点数达到要求(图6-12)。按图像处理程序的功能将GCP保存成为GCP文件。

(3)选择变换后图像像元亮度值重采样方法。常用的亮度重采样方法有最邻近点法、双线性内插法和三次卷积法。我们使用的为双线性内插法。

(4)精校正后,以1:10万石南幅西北角郁江支流与郁江的汇合处及镇隆幅良德水库的位置来检验结果的误差。郁江支流的汇合处位于新塘镇以南约2km,大地坐标XX=357055.20,YY=2543396.80,遥感图像校正后对应点大地坐标值XX=357053.43,YY=2543395.88(图6-13左),误差分别为1.77及0.92。良德水库坝首南端大地坐标值XX=498126.88,YY=2449931.34,图像校正后对应点大地坐标值XX=498102.52,YY=2449935.92(图6-13图右),误差分别为24.36及-4.58。精校正结果的精度均小于1~5波段及7波段分辨率30m,大部分(3/4)小于8波段分辨率15m,基本达到精校正的精度要求。

图6-9 两景镶嵌好的图像图

6-10 以稍大于测区图框的界线将图像剪截以使图像文件容量减少

图6-11 数字化地形图至遥感图像的GCP的采集

图6-12 所采集GCP要有一定的数量及较均匀的分布于图像中

1.几何精确校正的技术路线

（1）控制点（GCP）的选取

几何精校正就是利用地面控制点（GCP）对因各种因素引起的遥感图像几何畸变进行地理位置校正。即通过GCP数据对原始TM图像的几何畸变过程进行模拟，建立原始的畸变图搜早燃像空间与地理制图用的标准空间（本次选用的标准空间即高斯－克吕格投影空间）之间的某种对应关系。利用这种对应关系把畸变图像空间中的全部像元变换到校正图像空间中去，从而实现几何精校正。这种变换通常是通过多项式拟合实现的。

（2)PCI图像处理系统几何精校正的步骤

a.建立原始图像与校正图像坐标系；

b.选取GCP(ground control point）控制点，建立地面空间点文件；

c.通过RMS(root of mean square）值对GCP定位精度进行检查；

d.利用控制点对建立形变量学模型，利用模型对原始图像进行几何校正；

e.进行几何精校正的精度分析，利用标准地图（1:100000地形图）找出对应点进行比较、量算，求出精度值。

其处理流程如图2.2.1所示。

图2.2.1　河南省卫星影像几何精校正工艺流程图

2.几何精确校正的技术实现

（1）确定投影方式，建立原始图像与校正图像校正空间坐标系

地图投影即为地球椭球表面与地图平面之间点与点（或线与线）相对应。设地球表面上某一点的地理坐标为 Q，λ。其地图表面上相应点的直角坐标为 x,y，则表示地球表面经线和纬线的两族平面曲线睁轮的方程为：

Q=F1(x,y）

λ＝F2(x,y）

对x,y分别得出

x=f1(Q，λ）

y=f2(Q，λ）

为了与我国地形图配准，顺应国内制图的惯例，此次我们采用的投影为我国通用的高斯－克吕格投影（TM投影），地理参考坐标为TM-EO15坐标系。

其中：E015表示采用Krassovsky椭球参数。

（2）建立GCP地面空间点档的GCP选取原则

a.GCP在全区尽量均匀分布；

b.每幅1∶100000地形图选取GCP点8个以上，以满足每幅1∶250000标准图幅20～32控制点的合理控制精度；

c.对于不能确定的地物特征点不予选取，以免影响整个误差统计。

（3）建立GCP地面空间点档的GCP选取步骤

a.用1∶100000地形图与原始图像找出对应点，分别在原始图像及地形图世虚上标注；

b.从1:100000地形图上读取所选取的对应点的地理坐标（直角坐标系）；

c.将坐标输入计算机中，同时建立GCP空间坐标档。

（4）控制点分布和精度检查

选取控制点的目的，是要通过这些控制点进行最小二乘回归分析，确定实现从原始图空间向校正空间变换的多项式的系数。利用GCP点散度图，观察GCP点选取的分布情况。若GCP点分布不均衡，应适当增加GCP对应点，直至满意为止；同时多次观察 RMS值，若超过一个像元的坐标范围时，则删除误差大的GCP点，降低RMS值，保证精度。

a.RMS的计算模式

遥感·河南省国土资源综合调查与评价

式中：σx——行方向的 RMS误差值；σy——列方向的 RMS误差值；xi——原始图像经校正后所得的第i个控制点在原始图像中的行坐标；yi——原始图像经校正后所得的第i个控制点在原始图像中的列坐标；xiorg——与xi相对应的原始图像的行坐标；yiorg——与xi相对应的原始图像的列坐标；n——控制点数；k——所采用的校正模型的项数（即自由度）。

b.一般情况下所用的数学模型（表2.2.1)

x=a0+a1x+a2y+a3xy+a4x2+a5y2+a6x2y+a7xy2+a8x3+a9y3

y=b0+b1x+b2y+b3xy+b4x2+b5y2+b6x2y+b7xy2+b8x3+b9y3

式中：x、y——原始图像空间坐标，即RMS误差公式中的xi,yix、y——校正图像空间像元坐标；ai、bi——待定系数。

通过上述表达式反复计算所有的GCP的RMS Ernor值，就可以判断出哪个GCP点误差大，同时可以确定最终符合要求的RMS Error值。

表2.2.1　河南省TM图像几何精校正模型项数（自由度）

（5）河南省TM图像几何精校正的实现

利用GCP控制点数据对原始图像的几何畸变过程进行数学模拟，建立原始的畸变图像空间与地理制图用标准空间（校正空间）之间的基本对应关系。利用这种对应关系，把畸变空间中的全部元素兑换到校正图像空间中去，从而实现对原始图像几何的精确校正。具体处理时是分以下步骤来实现的：

a.像元坐标的几何变换

对河南省全区选取了500多个控制点。由于PCI图像处理软件在进行几何校正时最多只能选255个控制点，故反复舍去误差大的控制点。剩下的255个控制点经过最小二乘回归分析，确定校正数学模型的系数，从而确定校正数学模型。然后原始图像上每个像元坐标利用校正数学模型经过几何变换生成校正后图像坐标，从而达到像元坐标的几何变换。

校正数学模型公式为

前向变换公式：

x′＝1.76e+04　+0.033x　+0.006105y

y′＝1.474e+05　-0.005874x　-0.03283y

后向变换公式：

x′＝4.592e+05　+29.33x　-5.454y

y′＝-4.408e+06　+5.248x　+29.48y

b.像元灰度值的确定

校正空间上的像元灰度值等于原始图像空间共轭点的灰度值，通过双向线性内插法来进行灰度值的变换。即利用共轭点周围的四个邻近像元点进行从线性内插求出。这种方法能使图像连续且精度较高，不足之处为此算法随着灰度值的变化会导致图像出现模糊现象。

c.精度检验

在已完成的几何精确校正的图像中随机抽样选点，对照1∶100000地形图相同点坐标进行对照检验。经测算，绝大部分点精度达到0.4 mm，少量点误差大于等于0.8 mm，达到设计精度要求。

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