ENVI軟件中進行幾何校正的計算模型方法主要有多項式模型（Polynomial）、仿射變換模型（RST）、局部三角網模型（Triangulation ）。

多項式模型在衛星圖像校正過程中應用較多。在應用此模型時，需要確定多項式的次方數，通常選擇2次或3次。選擇的次方數與所需要的最少控制點是相關的，最少控制點計算公式為（N+1）*（N+2）/2，其中N為次方數，即選擇多少次多項式N就是多少，而所需要的最少控制點數目即為（N+1）*（N+2）/2。

我們計算最高次數所選取的點數為10。因此，為了圖像的精度更高，誤差更小，更加準確，我們選擇了28個控制點進行校正。

ENVI中重采樣方式主要有最鄰近點法（nearest neighbor）、雙線性內插法（bilinear）以及三次卷積內插法（cubic convolution）。可根據需要選擇不同的內插方法進行重采樣，選擇不同的采樣方法效果不同。

3.1數據準備：

將left和right系列影像進行疊加，生成layer stack；

打開envi,點擊“Basic Tools”—“Layer Stacking”,這時就打開了波段合成窗口。點擊“Import file”,打開波段輸入窗口，點擊“OK”。

3.2圖像顯示：

選取已有的sy_pc和left、right待校正圖像遙感影像作為實驗數據， sy_pc已做過幾何校正，帶有地圖信息，因此將其作為基準影像，left、right待校正圖像不具有地圖信息，是要校正的圖像。

使基準圖像（sy_pc）以Gray Scale方式打開，待校正圖像（left、right待校正圖像）選擇RGB Color，分別在R、G、B通道中選擇三個波段，并在窗口中顯示，#1為基準圖像顯示窗口，#2為待校正圖像顯示窗口。我們選取假彩色成像方式來進行校準。如圖所示：

進入采集地面控制點。

3.3采集地面控制點

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第一個點選好后，單擊Add ?Point，然后，按照同樣步驟選擇其它控制點，精確選取4個點后就可以預測。

用軟件自帶的功能選取更多的點：把十字架放在參考影像某個地物，點選predict，則待校正影像就會自動跳轉到與參考影像相對應的位置，而后再進行適當的調整并選點，總共選取25個控制點。控制點要選取均勻，能夠代表典型地物的特征。為了是圖像中的控制點清晰，圖像以灰色重新輸出。如圖所示：

對于RMS過高的點（小于0.5，最大不超過1），直接刪除重新選取，或者進行微調，選擇Update更新。

????選擇ground control points selection中的show list按鈕，可看到方才選取的所有控制點的相關信息列表；

3.4選擇校正參數輸出結果

選擇多項式校正的不同項式，三種不同重采樣，分別是最鄰近點法（nearest neighbor）、雙線性內插法（bilinear）以及三次卷積內插法（cubic convolution）方法進行校正，得到三種不同校正后圖像，并進行對比分析。得到圖像如圖所示：

3.5檢驗校正結果

同時在兩個窗口打開圖像，#1顯示基準圖像，#3顯示校正后的圖像。

右鍵選擇Geographic ?Link命令，選擇需要鏈接的兩個窗口，進行檢驗。可以看到基圖上的位置對應在left圖像上相應的位置，校正結果較為滿意。

對右圖依次重復操作，進行幾何校正。

3.6對不同方式生成的遙感圖像做影像鑲嵌

選擇Map >>Mosaicking >>Pixel Based，打開Pixel Based Mosaic鑲嵌界面。

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Import >>Import Files >>選擇要鑲嵌的影像，定義鑲嵌范圍（行列號、影像拉框選擇、地理坐標，引入其他文件范圍等），鍵入鑲嵌輸出的維數（或尺寸），選擇鑲嵌所用的波段>>OK。

如圖所示：

最后將結果圖像以真假彩色不同的波段展示出來。

操作步驟：

點擊“Import file”,打開波段輸入窗口，在RGB中輸入波段321來表示真彩色成像，波段432來表示假彩色成像，點擊“OK”。圖例左圖為假彩色成像校正圖，右圖為基圖。

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4.幾何校正結果分析

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以假彩色圖像為例，我們打開多項式采用一次，采用三次卷積內插法進行重采樣校正的圖像。

三種重采樣方法和三種多項式依次組合形成9種不同的方法，如圖所示

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我們選擇真假彩色成像方式分別做比較。簡單介紹兩者之間的差別。真彩色的遙感影像和實際地物地貌相一致，假彩色在遙感影像上的圖像和實際地物地貌不相一致。一般進行監督分類，用假彩色進行處理。假彩色的植物：紅色農田：綠色、紅色；為規則的塊狀。鹽田：藍色，也是規則的塊狀。居民的：白色，刪格狀態水體：黑色，（鹽水為藍色。）

分析：采用不同的多項式幾何校正，沒有太大的差別，但仔細對比，采用一次多項式的幾何校正的影像在圖像歪斜方面要比其他兩種方式處理的好。第二列和第三列圖像的分辨率要高于第三列圖像的清晰度。對于二次三次幾何校正，處理復雜的幾何畸變，圖像的分辨率明顯高于采用一次多項式幾何校正的影像。

比較第一行與二三行，即采用最鄰近法，我們看到湖泊的顏色深淺不一。查閱資料，最鄰近法有利于確定湖泊的渾濁程度。對于第二行與一三行比較，肉眼沒有觀測出很大差別，但是它會使圖像更加平滑，削弱臺階現象。比較第三行與一二行，我們看到第三行的分辨率明顯高于其他行的圖像，我們得出結論他可以使圖像均衡化和清晰化。

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由以上總結及查閱資料我們得出：

對于多項式校正次數的選擇

當n=1,坐標空間變換為二元一次多項式，可以進行線性的坐標轉換，解決比例尺、中心移動、歪斜等方面的幾何畸變，實用于第二級別以上的遙感數據。

當n≥2，坐標空間變換成為二元非線性多項式，解決遙感器偏航、俯仰、滾動等因素引起的幾何畸變。理論上，n值越大，越能校正復雜的幾何畸變。但是一般實際情況中，多項式的次數不超過3次。

對于重采樣的三種方法優劣比較:

最鄰近法

優點:不引入新的像元值，適合分類前使用；有利于區分植被類型，確定湖泊渾濁程度，溫度等；計算簡單，速度快。缺點:最大可產生半個像元的位置偏移,改變了像元值的幾何連續性，原圖中某些線狀特征會被扭曲或變粗成塊狀。

雙線性內插法?: 使用鄰近4 個點的像元值,按照其據內插點的距離賦予不同的權重,進行線性內插。

優點: 圖像平滑，無臺階現象。線狀特征的塊狀化現象減少；空間位置精度更高。

缺點: 像元被平均，有低頻卷積濾波效果,破壞了原來的像元值,在波譜識別分類分析中,會引起一些問題。邊緣被平滑，不利于邊緣檢測。

三次卷積內插法?: 使用內插點周圍的16 個像元值,用三次卷積函數進行內插。

優點: 高頻信息損失少，可將噪聲平滑,對邊緣有所增強,具有均衡化和清晰化的效果。

缺點: 破壞了原來的像元值,計算量大.內插方法的選擇除了考慮圖像的顯示要求及計算量外，在做分類時還要考慮內插結果對分類的影響,特別是當紋理信息為分類的主要信息時。

研究表明，最近鄰采樣將嚴重改變原圖像的紋理信息。因此，當紋理信息為分類主要信息時，不宜選用最近鄰采樣。雙線性內插及三次卷積內插將減少圖像異質性，增加圖像同構型，其中，雙線性內插方法使這種變化更為明顯。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的遥感图像几何校正 ENVI的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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