随着空间技术的不断发展,遥感影像的空间分辨率迅速提高。高分辨率的遥感影像已能逐步替代航空摄影用于1:2.5万和1:1万地形图的测绘或进行地理信息的更新。 遥感卫星影像不可避免地存在由各种外部因素和内部因素引起的几何变形,需要通过图像纠正的方法予以去除——即借助于一组地面控制点,对一幅图像进行地理坐标的纠正。通常采用的图像纠正的方法是在ERDAS等专业图像处理软件的操作平台下,通过人机交互的方式,人工选择特征点对,进行纠正处理。 传统纠正方法具有选点工作量大、效率低、难以选择大量特征点等缺点;尤其在地面控制点分布不均或数量不足的情况下,纠正难度很大;同时,已有的各种比例尺的矢量地图,作为一种广泛应用的基础地理信息数据,来源广泛,数量巨大;它们均包含大量的具有正确地理编码的特征点,却没有在纠正处理中得到利用。 遥感影像与矢量地图二者表现形式迥然不同,具体内容差异也很大;然而它们仍然具有信息交集。地图信息作为影像信息特征的一种抽象表达,充分反映了二者的共同点。如何充分利用这一共同点,实现遥感影像与矢量地图的快速配准,从而达到对遥感影像的几何纠正的目的,是本文重点解决的问题。 高分辨率遥感影像分辨率已达到亚米级,可以提供丰富的地物光谱、形状、结构、纹理等信息。矢量地图包含大量的特征点、特征线信息。通过计算机自动处理技术可以快速地从矢量地图中自动选取大量均匀分布的特征点、特征线,并从遥感影像中提取出相应的特征点线。采用本文提出的“边缘特征匹配”方法,对矢量地图及遥感影像分别构建“特征模板”与“特征窗口”,自动确立地图与影像特征的对应关系,然后通过最小二乘匹配确立二者的纠正关系。根据得到的纠正关系,通过像素重采样,即可得到具有与矢量地图相同地理编码的纠正后的遥感影像。 高分辨率遥感影像可以清晰表现地物细节,使得我们可以进行高精度的匹配处理;同时,由于这些相对于低分辨率影像多得多的细节信息,也增加了误匹配的概率,尤其是与矢量间无法考虑背景信息而仅针对边缘特征的匹配。本文采用人工指定几个点对建立粗略纠正关系作为纠正多项式初值的方法,可以提高处理的速度,有效缩小匹配搜索范围,减少计算数据量,提高稳定性。通过在小范围内搜索逐步迭代获取精确的纠正多