ENVI地理配准栅格图像的编程学习方法

地理配准是远程感知数据处理中的重要步骤之一,它将不同传感器或时间点采集的栅格图像对齐到同一地理空间坐标系统中。ENVI是一款功能强大的遥感图像处理软件,提供了多种方法来实现栅格图像的地理配准。本文将介绍使用ENVI编程学习进行手动地理配准的方法,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备两幅待配准的栅格图像,分别称为源图像和参考图像。源图像是需要配准的图像,而参考图像是已知准确地理位置信息的图像。下面是使用ENVI编程进行手动地理配准的步骤:

  1. 导入ENVI库和相关模块:
import os
import sys
import envi
import envi_raster
import numpy as np
  1. 定义待配准图像的路径和文件名:
source_image_path = 'path_to_source_
ENVI图像处理(7):图像配准 引起图像几何变形一般分为两大类:系统性和非系统性。 系统性一般有传感器本身引起的,有规律可循和可预测性,可以用传感器模型来校正 非系统性几何变形是不规律的,它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定,也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。 常说的几何校正,就是要消除这些非系统性几何形变。 图像配准:图像配准就是设法建立两幅图像之间的对应关系,确定相应几何变换参数,对两幅图像中的一幅进行几何变换的方法。 图像配准和几何变换的差异:两者的过程完全一样,但是意义和目的不同。几何校正注重的是数据本身 阅读详情

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