利用envi进行遥感图像的几何纠正

### 遥感图像几何纠正技术详解：利用ENVI软件实现 #### 一、引言 随着遥感技术的发展，遥感图像的应用越来越广泛。然而，由于传感器本身的特性、成像时的地表条件以及地球曲率等因素的影响，原始遥感图像通常存在一定的几何失真现象。为了提高图像的质量和可用性，进行几何纠正是非常必要的。本文将详细介绍如何使用ENVI（Environmental Systems Research Institute的ENVI，一种常用的遥感图像处理软件）对遥感图像进行几何校正，主要包括以下几个方面： 1. **ENVI中带地理坐标的影像处理** 2. **带地理坐标的数据和影像地图的创建** 3. **影像到影像的配准技术** 4. **影像到地图的配准技术** 5. **不同分辨率带地理坐标的数据集进行HSV融合** #### 二、ENVI中带地理坐标的影像 **2.1 带地理坐标的数据处理** ENVI提供了一套完整的工具用于处理带地理坐标的数据。用户可以通过ENVI处理各种预定义的地图投影，如UTM（Universal Transverse Mercator）或State Plane投影等。此外，ENVI还支持用户自定义地图投影，包括六种基本投影类型、超过35种不同的椭球体以及100多种基准数据集。 **2.2 地图投影参数** 地图投影参数被存储在一个ASCII文本文件`map_proj.txt`中，用户可以通过ENVI的地图投影工具进行修改，也可以直接编辑此文件。该文件中的信息会被影像的头文件（ENVI Header files）使用，以指定相关的Magic Pixel（即地图坐标系统的起始点）。通过这种方式，ENVI可以方便地在地理坐标空间中进行操作。 #### 三、影像配准与几何纠正 **3.1 影像到影像的配准** 影像到影像的配准是指将两个或多个具有相同或相似场景的影像进行几何位置上的对齐。ENVI提供了多种配准方法，例如使用重采样（如最近邻法、双线性内插法、三次卷积法）、缩放比例和平移（统称为RST）以及多项式函数（多项式系数可以从1到n）或者Delaunay三角网的方法来进行影像配准。 - **使用RST和最近邻重采样法**：这种方法适用于简单的情况，如`bldr_tml.wrp`。 - **使用RST和双线性内插重采样法**：这种方法可以提供更好的图像质量，如`bldr_tm2.wrp`。 - **使用RST和二次卷积重采样法**：这种方法适用于需要更高精度的情况，如`bldr_tm3.wrp`。 - **使用一次多项式和三次卷积重采样法**：这种方法结合了多项式拟合和高阶重采样技术，如`bldr_tm4.wrp`。 **3.2 影像到地图的配准** 影像到地图的配准是指将影像数据与已知的地图坐标系进行匹配，以确保影像中的特征与实际地理位置相吻合。ENVI提供了多种配准算法，例如RST和一次卷积重采样法，例如在`boulderTM`案例中使用的方法。 #### 四、不同分辨率带地理坐标的数据集的HSV融合 HSV（Hue-Saturation-Value）色彩空间常用于图像处理领域，特别是在图像融合中。HSV融合是一种将不同分辨率的多光谱图像和全色图像进行融合的技术，以提高最终图像的空间分辨率。在ENVI中，可以使用HSV融合技术来处理不同分辨率的带地理坐标的数据集，如`bldrtmsp.img`所示。通过这种融合技术，可以在保持高分辨率细节的同时，保留多光谱图像的丰富色彩信息。 ENVI作为一种强大的遥感图像处理软件，提供了丰富的工具和技术来处理带地理坐标的遥感图像。通过对影像进行几何校正、配准以及融合处理，可以大大提高遥感图像的质量和应用价值。希望本文能够帮助读者更好地理解和掌握ENVI中的相关技术。