7、遥感图像的几何畸变与校正

遥感图像的几何畸变与校正

1. 辐射校正与缩放反射率计算

在遥感数据处理中,辐射校正至关重要。通过公式 (z_{i,n} = \frac{x_{i,n}}{G_n(x_{i,n})G_i(x_{i,n})})(式 2.10) 进行计算,将式 2.9 代入后得到 (z_{i,n} = \frac{R_{i,n}}{G_n(I_n)G_i(S_i)G_n(R_{i,n})G_i(R_{i,n})})(式 2.11)。这里 (G_n(I_n)) 与像素无关,在式 2.11 中为常数;(G_i(S_i)) 与波段无关,同样是常数。所以,基于测量辐射定义的 (z_{i,n}) 是一个涉及地表反射率的表达式,与测量辐射的形式相同,且不受光照条件和地形影响。若使用式 2.10,其结果可视为缩放反射率。

对式 2.10 取对数可得:
(\log z_{i,n} = \log x_{i,n} - \log G_n(x_{i,n}) - \log G_i(x_{i,n}))
即 (\log z_{i,n} = \log x_{i,n} - \frac{1}{N}\sum_{n = 1}^{N} \log x_{i,n} - \frac{1}{K}\sum_{i = 1}^{K} \log x_{i,n})

这就是对数残差法使用的表达式,它产生的结果是与缩放反射率等价的表达式的对数,因此不受地形和光照影响。

2. 几何畸变的来源

图像中的几何畸变来源众多,其影响可能十分严重。不同平台(如飞机、无人机和卫星)面临的几何畸变问题有所不同,主要与以下因素有关:
- 图像采集期间地球的自转
- 平台高度、姿态和速度的变化

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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