荣成信用建设网站,设计公司做网站价格,百度知道电脑版网页入口,互联网推广是做什么的一、 简介本文将探讨使用GDAL来对卫星影像进行影像配准#xff0c;依然以Orb-View3数据为例#xff08;选择北京市中心附近的影像为例#xff09;。其实按照文章中的方法#xff0c;对任何影像都可以进行配准#xff0c;不仅仅局限于卫星影像#xff0c;只要能够提… 一、 简介 本文将探讨使用GDAL来对卫星影像进行影像配准依然以Orb-View3数据为例选择北京市中心附近的影像为例。其实按照文章中的方法对任何影像都可以进行配准不仅仅局限于卫星影像只要能够提供图像行列号和真实的地理坐标就可以进行处理。 卫星图像来自免费的OrbView-3航天器可以通过OrbView-3来了解更多信息。然而在最原始的数据中卫星图像是用没有地理位置的Tiff格式存储的普通的Tiff格式。关于Orb-View3的数据下载可以参考博文http://blog.csdn.net/kupe87826/article/details/8078914和http://blog.csdn.net/kupe87826/article/details/8079001。 影像配准最常用的就是用来将多光谱影像和全色影像配准然后进行融合得到高分辨率的多光谱影像。此外还有一个作用就是给一个没有投影的数据赋投影群里面一直有童鞋问怎么给一个没有投影的数据赋投影信息。看完这篇文章我觉得应该就知道了吧。二、 软件和数据 准备要进行影像配准的卫星图像我们选择的是北京市附近的一景Orb-View3的数据。参考影像使用GoogleMaps中的卫星影像。 所需要的软件QGISGDAL工具集。选择控制点使用QGIS软件来进行辅助之后使用GDAL的工具来对影像进行配准。三、 准备正射校正必要的数据 下载的Orb-View3的数据的元数据信息如下。获取时间是2005年11月02日。现在基本上对于高分影像都需要进行正射校正才能达到使用的要求但是对于北京市区基本上都是平原正射校正的意义不大影像配准基本上也可以满足要求。不过这里我们是要对配准进行一个说明不管是哪里的数据只是说明一下配准的步骤。表1Orb-View3卫星元数据信息表Data Set AttributeAttribute ValueEntity ID87248Acquisition Date2005/12/17Cloud Cover0Center Latitude39°5250.98NCenter Longitude116°2254.31ENW Latitude40°0057.95NNW Longitude116°2214.62ENE Latitude40°0004.09NNE Longitude116°2742.31ESW Latitude39°4538.61NSW Longitude116°1803.99ESE Latitude39°4443.28NSE Longitude116°2336.33ECenter Latitude dec39.880828Center Longitude dec116.381753NW Latitude dec40.016097NW Longitude dec116.370728NE Latitude dec40.001136NE Longitude dec116.461754SW Latitude dec39.760724SW Longitude dec116.301108SE Latitude dec39.745355SE Longitude dec116.393424SatelliteORBVIEW-3SensorPanchromaticSun Elevation24.98Sun Azimuth164.14VendorGeoEye Inc.Vendor ID3v051217p0001015651a520008201092m_001625916Map ProjectionGEOGRAPHICProcessing LevelBASIC ENHANCEDDatumWGS84File FormatTIFFPixel Size X1.0186931Pixel Size Y1.0101201Date Entered2011/10/11 下载的Orb-View3数据的范围如下图所示图1 Orb-View3数据的覆盖范围 接下来用QGIS打开Google的在线卫星地图用将其缩放至北京地区。截图如下图2 QGIS打开的GoogleMaps数据四、 影像配准 1、准备工作 要进行影像配准首先要选取控制点这里我们使用QGIS进行辅助选点工作。在上一小节中我们已经用QGIS打开了Google的卫星影像作为参考影像Google的卫星数据的投影用的是Web墨卡托投影不知道的童鞋请问问谷歌或者度娘。然后使用QGIS中的Georeferencer插件来进行选取控制点。Georeferencer插件是QGIS中用来选取控制点进行影像配准的工具网址是http://gis-lab.info/qa/qgis-georef-new-eng.html。 点开插件之后在插件中打开Orb-View3的数据作为待配准影像如图3所示 图3 选取控制点界面 2、选取控制点 接下来的主要工作就是选择控制点。选择控制点尽可能的均匀的分布在整幅图像上然后我们将选择好的控制点保存成一个控制点文件这个控制点文件是个文本格式可以用记事本打开查看。下图4是选择的控制点列表并且计算了中误差这里的中误差有点大可以移动控制点对其进行修改我就不修改了。图4 选取的控制点列表 3、生成带有控制点的图像数据 由于GDALWarp工具不能直接加载控制点文件中的控制点所以才有了这一步。这一步的目的就是把原来的图像和控制点信息都保存到一副新的图像中去。为接下来的第四步做准备工作。好了废话不多说这里我们用到的工具是gdal_translate关于这个工具的作用和使用说明可以参考我之前的博文或者直接看GDAL官方提供的帮助文档地址是http://www.gdal.org/gdal_translate.html。。使用这个工具的命令行如下gdal_translate -of GTiff-gcp 4280.35 11869 1.29566e07 4.85182e06 -gcp 3690.92 10956 1.29561e074.85316e06 -gcp 4462.46 10753.5 1.29571e07 4.85321e06 -gcp 4256.06 9726.071.29571e07 4.85459e06 -gcp 3390.84 9950.69 1.2956e07 4.85454e06 -gcp2338.91 2867.69 1.29565e07 4.86395e06 -gcp 5252.16 1409.01 1.29606e074.86504e06 -gcp 7577.26 199.105 1.29639e07 4.86595e06 -gcp 998.878 27260.61.29482e07 4.83279e06 -gcp 7211.95 28334.6 1.29559e07 4.82966e06 -gcp3907.23 24825.2 1.29526e07 4.83515e06 -gcp 165.189 21560 1.29487e07 4.84042e06-gcp 6352.08 23457.6 1.29561e07 4.83624e06 -gcp 4886.49 20770 1.2955e074.84014e06 -gcp 6701.2 17214.2 1.29582e07 4.84425e06 -gcp 2279.63 18098.31.29524e07 4.84432e06 -gcp 521.509 14313.2 1.29511e07 4.8497e06 -gcp4883.22 15076.1 1.29565e07 4.84751e06 -gcp 7595.89 11488.5 1.29609e074.85141e06 -gcp 203.457 8092.35 1.29524e07 4.8578e06 -gcp 7914.81 8033.131.29622e07 4.85578e06 -gcp 4791.71 6232.26 1.29587e07 4.85895e06 -gcp964.329 617.326 1.29554e07 4.86722e06 -gcp 3061.68 27991.1 1.29507e074.83126e06F:/Data/Orb-View3/3V051217P0001015651A520008201092M_001625916/3v051217p0001015651a520008201092m_001625916.tifF:/Data/Orb-View3/3v051217p0001015651a520008201092m_001625916_GCP.tif
Input file size is 8016,28672
0...10...20...30...40...50...60...70...80...90...100- done. 图5是执行的截图执行完成之后可以使用gdalinfo工具查看输出的图像中的信息如果正常的话应该会显示里面的控制点信息这里我就不进行测试了具体的可以参考之前使用GDAL正射的那篇博文。图5 将控制点保存在文件中 4、使用GDALWarp进行图像配准 有了第三步的处理下面可以直接使用GDALWarp工具来对图像进行配准了。配准的命令行如下 gdalwarp -r cubic -order2 -tr 1.000000 -1.000000F:\Data\Orb-View3/3v051217p0001015651a520008201092m_001625916_GCP.tifF:/Data/Orb-View3/3v051217p0001015651a520008201092m_001625916_georef.tif 上面的命令中有个-order 2意思是使用二次多项式进行校正此外还可以用一次多项式和三次多项式当然了就是把3换成1或者3就行了很简单吧。此外GDAL还提供了一种叫TPSThinPlane Spline的校正方式与Erdas的Rubber Sheeting算法比较类似。 处理的截图如图6所示。图6 GDALWarp配准处理五、 结论 至此我们对影像的配准已经完成接下来就是对其配准的精度进行验证。验证的方法是在QGIS中添加进来进行目视检查当然这个是最直观的一种检查方式缺点是不能定量分析如果你不累的话可以选些检查点进行定量分析一下。下面是使用QGIS叠加显示的效果图7或者也可以用ArcMap或者Erdas的卷帘查看。图7 图像配准完成后和基准影像叠加显示 下面是把故宫部分放大进行比较图8是googleMap的卫星图像图9个校正后的图像图10是把校正后的图像透明度设置为50%与GoogleMap的图像叠加显示的效果。图8 GoogleMap故宫图像图9 配准后的故宫图像图10 使用50%透明度叠加显示 从目视效果来看基本上大体上还是可以滴。由于选择的点的精度问题导致在图10中的叠加显示有点模糊的效果由于QGIS没有卷帘的功能所以不能截一个卷帘显示的图其实精度大体上还可以如果调整控制点的精度的话结果的精度会更高。如果对于山区的影像或者地形起伏以及卫星相机本身的畸变比较大的影像使用常规的多项式可能达不到配准精度的要求这时候就需要查找原因了。对于不同的算法原理可以翻阅相关的参考书或者网络基本上只要是本遥感图像处理的书肯定都会说几何多项式校正的。 个人比较懒没有使用Envi或者Erdas对这个数据进行处理对比。有兴趣的童鞋可以用同样的控制点使用Envi或者Erdas等对数据进行配准然后与GDAL的结果比较一下应该不会有太大的出入的。 再次说一句GDAL提供的算法还是灰常强大滴^_^六、 参考资料[1]www.gdal.org/[2] www.qgis.org[3] http://pst.nst.pku.edu.cn/teaching/nuclear_medicine/DIPnotes/chapter10/chapter10.pdf[4] http://www.mathworks.cn/products/image/description6.html[5] http://blog.csdn.net/kupe87826/article/details/8078914[6] http://www.mathworks.cn/cn/help/images/examples/registering-an-aerial-photo-to-an-orthophoto.html[7] http://www.baike.com/wiki/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%85%8D%E5%87%86 转载于:https://www.cnblogs.com/xiaowangba/archive/2012/12/08/6313998.html
