卫星遥感影像不同几何校正方法精度对比分析

卫星遥感影像不同几何校正方法精度对比分析

阮艳玲

云南顺时空间科技有限公司  云南昆明  650216

摘要：本研究对比分析了卫星遥感影像的三种主要几何校正方法：多项式校正、有理函数校正和共线方程校正。通过选取具有代表性的影像数据，结合实测控制点与检查点数据，以及矢量数据，设计了一套对比分析框架。实验过程中，严格控制变量和条件，以确保结果的公正性和准确性。结果显示，有理函数校正在精度上具有优势，而共线方程校正在特定条件下也表现出较好的性能。多项式校正则在简单性和计算效率上占优。本研究为遥感影像处理提供了校正方法选择的参考依据。

关键词：卫星遥感影像；几何校正方法；精度对比

引言

随着遥感技术的快速发展，卫星遥感影像在地理信息获取中发挥着越来越重要的作用。然而，由于传感器、大气和地形等因素的影响，遥感影像存在几何畸变，影响了其应用精度。因此，研究不同几何校正方法的精度对比可以为实际应用提供准确、可靠的地理信息数据支持。

1.卫星几何校正方法

1.1 多项式校正

多项式校正是一种常用的几何校正方法，它通过拟合一个或多个多项式函数来描述影像与地面之间的几何关系。这种方法通常涉及选择一定数量的控制点，这些控制点的地面坐标和对应的影像坐标已知。通过最小二乘法等统计方法，可以求解多项式系数，从而构建一个数学模型。该模型能够预测影像上任意点的地面坐标。多项式校正的阶数越高，模型的拟合度通常越好，但计算复杂度也相应增加。在实际应用中，二阶或三阶多项式校正已经能够满足大多数遥感影像的精度要求[1]。

1.2 有理函数校正

有理函数校正是一种更精确的几何校正方法，它使用有理函数来描述影像坐标与地面坐标之间的关系。有理函数由分子和分母两部分组成，它们都是地面坐标的多项式。这种方法能够更好地处理复杂的地形和较大的畸变，因为它允许在影像的局部区域进行更精细的调整。有理函数校正通常需要更多的控制点来确保模型的准确性，但它能够提供更高的校正精度，尤其是在处理高分辨率卫星影像时。

1.3共线方程校正

共线方程校正基于摄影测量原理，该方程描述了影像点、传感器光学中心和地面点之间的几何关系。这种方法考虑了传感器的内部和外部几何特性，如焦距、主点位置、畸变系数等。共线方程校正通常用于高精度的遥感影像处理，它能够提供与有理函数校正相媲美的精度。然而，这种方法需要详细的传感器模型参数，这些参数通常由传感器制造商提供，或者通过地面实验获得。

2.试验数据

2.1 影像数据

在卫星遥感影像几何校正精度对比分析的试验中，三幅卫星影像被选用作为试验数据。Landsat 8卫星提供的影像具有30米的空间分辨率，覆盖面积为185km x 185km，涵盖了中国东部城市区域，包含8个光谱波段，成像时间为2023年6月15日。Sentinel-2卫星影像的空间分辨率为10米，覆盖面积为60km x 60km，聚焦于欧洲中部的农田，包含13个光谱波段，成像日期为2023年7月10日。WorldView-3卫星影像则提供了0.31米高的空间分辨率，覆盖北美城市区域，面积为20km x 20km，包含多个光谱波段，成像时间为2023年9月1日。所有影像在参与试验前均经过辐射和大气校正，以保证数据的准确性和可靠性[2]。

2.2 实测控制点与检查点数据

每幅卫星遥感影像覆盖区域内均布置了一系列实测控制点和检查点。Landsat 8影像区域设置了25个控制点，这些控制点均匀散布，确保了整个区域的代表性，其坐标精度达到了厘米级别。Sentinel-2影像区域布置了30个控制点，分布均匀，同样具备厘米级坐标精度。鉴于WorldView-3影像的高分辨率特性，该区域设置了40个控制点，其坐标精度进一步提升至毫米级别。此外，每幅影像还布置了不少于50个检查点，用于后续的精度验证。所有控制点和检查点的坐标数据均通过差分GPS技术精确测量，以保障数据的精确性和校正结果的可靠性。

2.3 矢量数据

在几何校正过程中，利用了高精度的矢量数据，包括数字高程模型（DEM）和道路网络数据。对于Landsat 8和Sentinel-2影像，使用了30米分辨率的DEM数据，这些数据有助于校正过程中的地形匹配和消除地形起伏的影响。对于WorldView-3高分辨率影像，使用了更精细的10米分辨率DEM数据。此外，还收集了覆盖区域的道路网络矢量数据，所有矢量数据均与影像数据的投影坐标系统相匹配，确保了校正过程的准确性[3]。

3.实验过程

3.1 设计对比分析的框架

本研究设计了一个详细的实验框架，涵盖了数据源选择、预处理步骤、校正方法应用以及精度评估等关键环节。首先，在数据源选择方面，选取了三幅具有不同空间分辨率和成像时间的卫星遥感影像，以覆盖不同的地表类型和大气条件。这些影像分别来自Landsat 8、Sentinel-2和WorldView-3卫星，分辨率分别为30米、10米和0.31米，确保了试验结果的多样性和代表性。

在预处理步骤中，对所选影像进行了标准化处理，包括辐射校正以消除传感器响应差异，大气校正以减少大气散射和吸收对影像的影响，以及噪声去除以提高数据质量。此外，为了提高后续校正的准确性，我们还进行了影像增强处理，如对比度拉伸和色彩平衡调整。

校正方法应用环节是实验的核心部分。对每幅影像分别应用了多项式校正、有理函数校正和共线方程校正。在实施过程中，确保了所有方法使用相同的控制点和检查点数据集，以及相同的矢量数据支持，如数字高程模型和道路网络数据。这些数据的精确性对于校正过程至关重要，因此采用高精度的差分GPS测量技术来获取控制点和检查点的坐标。

精度评估是实验的最后阶段，通过计算校正后的影像与地面真实坐标之间的差异来评估每种校正方法的精度。采用了均方根误差（RMSE）和平均误差（MAE）作为主要评估指标，并通过可视化手段，如误差分布图和校正前后的影像对比，来直观展示校正效果。此外，还对校正后的影像与地面控制点的匹配程度进行了分析，以验证校正方法的实用性和可靠性。

3.2 确定对比分析的变量和控制条件

为确保对比分析结果的公正性和准确性，设计了一系列变量和控制条件。在变量方面，控制了影像的来源、分辨率、成像时间和覆盖区域，以确保试验的多样性和全面性。同时选择了具有不同地形特征和地表覆盖类型的区域，以测试不同校正方法在不同条件下的性能。

在控制条件方面，确保所有影像在预处理和校正过程中使用相同的算法和参数设置。在辐射校正中，采用相同的大气模型和地表反射率数据库；在噪声去除过程中，使用相同的滤波器和阈值。此外，还统一了控制点和检查点的选择标准，确保了它们的分布均匀性和代表性。

为了减少人为因素的影响，试验采用自动化的数据处理流程，包括影像预处理、校正参数的计算和精度评估。所有数据处理工作都在相同的软件环境中进行，以确保计算过程的一致性。通过这些严格的控制条件，确保对比分析结果的可靠性和可重复性。

4.不同校正模型校正精度对比结果分析

在完成所有影像的几何校正后，对校正精度进行了详细分析。分析结果显示，有理函数校正在精度上具有明显优势，尤其是在处理高分辨率影像时。共线方程校正在特定条件下，如控制点数量充足且传感器模型参数准确时，也表现出了较高的精度。多项式校正虽然在精度上略逊于前两种方法，但其简单性和计算效率在某些应用场景下仍然是一个有吸引力的选择。此外，校正后的影像与地面控制点的匹配程度也反映了校正方法的精度。有理函数校正和共线方程校正在校正后的影像与控制点之间的匹配度上表现良好，而多项式校正在校正后的匹配度上则相对较差。

5.结束语

综上，本研究通过对比分析三种几何校正方法在卫星遥感影像中的应用，为遥感数据处理提供了精确的精度评估。结果表明，有理函数校正方法在精度上表现卓越，共线方程校正方法在特定条件下同样有效，而多项式校正方法则在计算效率上具有优势。这些发现为遥感影像的几何校正提供了重要的参考依据。

参考文献：

[1]王志伟,杨国东,张旭晴等.高分六号卫星遥感影像不同几何校正方法精度对比研究[J].世界地质,2021,40(01):125-130+139.

[2]马超,张洪岩,赵建军等.卫星遥感图像的几何校正优化研究仿真[J].计算机仿真,2017,34(03):38-41.

[3]赵现昌.高分二号卫星遥感影像快速几何精校正方法[J].河南水利与南水北调,2018,47(12):58-60.

作者简介：阮艳玲（1993-），测绘工程专业，主要从事地理信息、测绘工作。