envi几何校正步骤
时间: 2024-06-20 13:02:52 浏览: 442
Envi几何校正是指将原始遥感图像从传感器的坐标系转换到地理坐标系,使得图像的每个像素都对应于地球上的一个真实位置。它可以纠正由于遥感图像获取时的姿态偏差、传感器畸变和地球曲率等因素而引起的影像几何失真,从而提高遥感图像的精度和应用效果。Envi几何校正步骤主要包括以下几个步骤:
1. 读取原始影像:首先需要读取原始的遥感影像,这个过程可以通过Envi软件中的File->Open Image File来完成。
2. 设置投影信息:在进行几何校正之前,需要先设置图像的投影信息。这个过程可以通过Envi软件中的Metadata->Edit Metadata来完成。
3. 地面控制点的采集:地面控制点是指在影像中有明确位置信息并且已知其在地理坐标系下位置的点。通过在遥感图像中选取地面控制点,并且知道这些点在地理坐标系下的位置,可以计算出影像的变形参数。
4. 影像配准:在知道了地面控制点的坐标之后,需要进行影像配准。影像配准是指将影像中的像元与地面控制点进行匹配,然后计算出影像中每个像元的坐标。
5. 变形参数的计算:在进行影像配准后,可以通过计算变形参数来进行几何校正。Envi软件提供了不同的变形模型,可以根据实际情况选择不同的模型进行计算。
6. 几何校正结果输出:计算出变形参数之后,可以对原始遥感影像进行几何校正。Envi软件提供了多种输出格式,可以选择输出到不同的文件格式中。
相关问题
envi几何校正步骤landsat8
Landsat 8 环境几何校正步骤:
1. 数据获取: 从 USGS EarthExplorer 网站或其他数据源下载 Landsat 8 数据。
2. 数据预处理: 对原始数据进行归一化处理,以便进行下一步的几何校正。
3. 创建控制点: 使用图像处理软件创建控制点,以定位图像中的物理位置。
4. 几何校正: 使用控制点和数学模型进行几何校正,以确保图像的准确性和一致性。
5. 后处理: 在完成几何校正后,对图像进行后处理,以进一步提高图像质量。
envi几何校正shp
### 几何校正的操作流程
对于SHP文件的几何校正在ENVI中并非直接针对矢量数据(SHP),而是通常先对栅格图像进行几何校正,之后再基于已校正的栅格数据来调整对应的矢量数据位置。如果目标是确保SHP文件的空间定位准确性,则应优先考虑对其底图或者关联的遥感影像执行几何校正。
当涉及到具体的几何校正过程时,在ENVI中有多种模型可供选择,包括但不限于仿射变换(RST)、多项式以及局部三角格网(Delaunay Triangulation)[^4]。其中,多项式模型被广泛应用,并且可以通过设置地面控制点(GCPs)并采用二阶多项式来进行精确校准[^3]。
为了实现这一目的:
- 需要加载待校正的栅格图像作为基础。
- 使用`Geometric Correction -> Register`功能模块进入几何校正界面。
- 添加足够的GCPs以覆盖整个研究区域的不同部分。
- 设置合适的重采样方法(如双线性插值),并指定背景值为0。
- 输出格式建议选用`Warp File (as Image Map)`以便更好地保留原始坐标系信息和空间分辨率特性。
完成上述步骤后,保存经过几何校正后的栅格图像。此时,若需同步更新与之相匹配的SHP文件的位置关系,可以在GIS软件(ArcMap等)里通过投影转换工具或地理配准工具使这些矢量要素适应新的参考框架。
```python
# Python伪代码示例:假设有一个已经安装了GDAL库的工作环境
from osgeo import gdal, ogr
def reproject_shapefile(input_shp_path, output_shp_path, target_srs):
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
# 打开源Shapefile
source_ds = driver.Open(input_shp_path, 0)
source_layer = source_ds.GetLayer()
source_sr = source_layer.GetSpatialRef()
# 创建新Shapefile用于存储重新投影的结果
if not path.exists(output_shp_path):
out_ds = driver.CreateDataSource(output_shp_path)
out_layer = out_ds.CreateLayer("reprojected", srs=target_srs)
# 复制字段定义到新层
layer_defn = source_layer.GetLayerDefn()
for i in range(layer_defn.GetFieldCount()):
field_defn = layer_defn.GetFieldDefn(i)
out_layer.CreateField(field_defn)
# 获取特征数量并逐一遍历复制
feature_count = source_layer.GetFeatureCount()
for fid in range(feature_count):
feat = source_layer.GetFeature(fid)
geom = feat.geometry().Clone()
# 对几何对象应用坐标转换
coord_trans = osr.CoordinateTransformation(source_sr, target_srs)
geom.Transform(coord_trans)
new_feat = ogr.Feature(out_layer.GetLayerDefn())
new_feat.SetGeometry(geom)
for fidx in range(feat.GetFieldCount()):
value = feat.GetField(fidx)
new_feat.SetField(fidx, value)
out_layer.CreateFeature(new_feat)
del out_ds
print("Reprojection completed.")
```
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