【网页设计布局源码】【云商城网站源码】【济宁到菏泽源码】rpc校正源码
1.像校正指导——第三部分 几何校正
2.高分影像处理---辐射定标，正源大气校正和几何校正（王浩斌，正源徐丹丹）
3.皖钟：NTP时间校准服务器（时钟校正）使用方法
4.landsatrpc参数是正源什么
5.envi5.3处理高分二号影像数据辐射定标大气校正
6.RFM遥感图像几何校正是什么
像校正指导——第三部分 几何校正
几何校正为纠正成像过程中产生的几何变形，将图像数据投影到地图投影系统上，正源确保图像符合特定地图坐标系的正源过程。这一步骤将影像中的正源网页设计布局源码像元位置校正至地面目标的实际位置，消除挤压、正源扭曲、正源拉伸和偏移等几何畸变。正源完成地图坐标系统的正源赋予称为地理参考或地理编码。 实验使用了ENVI软件中的正源Image Registration Workflow工具，用于图像配准，正源实现不同时间、正源不同传感器或不同条件下获取的正源多幅图像间的匹配、叠加。正源此工具自动、准确、快速地完成配准，简化了参数设置步骤。基准图像需包含标准地图坐标或RPC信息，待校正图像则无需特定坐标信息，但应至少提供3个同名点进行校准。以WorldView-2全色波段图像作为基准，校正多光谱图像的流程如下：打开图像数据并显示。
启动几何校正模块。
选择基准图像和待校正图像，进行初步设置。
选择匹配方法（如Cross Correlation或Mutual Information），设置控制点。
检查控制点，云商城网站源码预览校正结果。
配置校正参数，执行校正操作。
另一实验以TM影像为基准，校正CCD1多光谱图像。操作步骤包括打开图像数据、选择校正模块、设置基准图像和待校正图像、匹配波段、选择控制点、进行校正并检验结果。 这些实验强调了图像校正在地图投影系统中的重要性，通过自动化工具简化了过程，确保了图像数据的准确性和一致性。高分影像处理---辐射定标，大气校正和几何校正（王浩斌，徐丹丹）
高分系列卫星影像处理流程详解（辐射定标、大气校正与几何校正） 以GF2 PMS1为例，预处理过程包括三个关键步骤：辐射定标、大气校正和几何校正。所有操作将在ENVI 5.3中进行。 1. 工具与准备 首先，从相关网站下载ENVI_China_Satellites_Support_V5.3扩展工具，放置到ENVI安装目录。获取影像对应的辐射定标系数。 2. 处理步骤辐射定标：打开ENVI，导入多光谱影像（如-MSS1.xml），对比元数据中的辐射定标系数，如需调整，济宁到菏泽源码使用Raster Management的Edit ENVI Header功能，按照下载的系数修改“Data Gain Values”和“Data Offset Values”。
大气校正：在Radiometric Correction模块，使用FLAASH Atmospheric Correction，输入辐射定标后的文件，设置校正参数，包括大气模型和气溶胶模型等。
几何校正（正射校正）：在Geometric Correction的RPC Orthorectification Workflow中，选择大气校正后的文件，配置输出像素大小等参数，执行正射校正。
处理后的影像需与地理参考影像进行配准，确保位置准确性。推荐使用ArcMap或ENVI Classic的工具进行手动校准，因为自动配准可能因影像同质性不足而效果欠佳。 全色影像处理与多光谱类似，仅需辐射定标和正射校正，由于不适用大气校正，一般用于非定量应用如土地利用分类时与多光谱影像融合。 3. 图像融合 最后，使用Image Sharpening的NNDiffuse Pan Sharpening工具，结合多光谱和全色影像进行融合，设置输出路径和名称。 通过以上步骤，完成高分系列卫星影像的预处理流程，确保数据质量以满足后续分析需求。皖钟：NTP时间校准服务器（时钟校正）使用方法
使用皖钟NTP时间校准服务器进行时钟校正的步骤如下：
首先，将NTP服务器的蘑菇头天线连接到服务器左侧的BNC接口，确保连接稳固；
其次，激活账号源码将天线放置在窗户外面，确保信号接收稳定；
接着，为设备提供V电源并打开电源开关，启动设备；
检查服务器前面板的LCD显示屏，确认收星数量及时间信息是否正常显示；
设备启动后，通过直连电脑，调整电脑IP设置，与服务器处于同一网段但不同IP；
通过Windows 的系统设置验证电脑与服务器的授时功能，输入服务器IP进行同步，如遇超时，可多次尝试；
如果提示RPC问题，可通过服务管理器调整RPC服务的启动类型并重启解决；
还需确保Windows客户端的NTP功能已启用，通过组策略管理器进行配置；
当电脑同步成功后，可以申请管理员分配时间校准服务器的局域网IP；
登录管理界面，输入初始IP进入设备web管理界面，修改网口IP和卫星工作模式；
将天线安装在高处，如楼顶或露台，使用随设备提供的支架和膨胀螺丝；
最后，将校准服务器接入局域网核心交换机，为网络中的其他设备提供精确的时间校准服务。
landsatrpc参数是什么
LandsatRPC参数是指Landsat卫星影像的RPC（Rational Polynomial Coefficients）参数，它是一种用于校正卫星影像的数学模型。这些参数包括多项式系数和地面控制点的坐标，可以用于将卫星影像转换为真实地面坐标系下的图像。
通过使用LandsatRPC参数，可以提高卫星影像的准确性和精度，使其更适合用于地图制作、资源管理、环境监测等应用领域。修改hashmap的源码
envi5.3处理高分二号影像数据辐射定标大气校正
在高分二号影像数据处理中，envi5.3工具主要用于辐射定标和大气校正，以确保图像质量。以下是处理流程的详细步骤：一、多光谱影像处理
1.1 辐射定标：使用Radiometric Calibration工具，输入MSS1.xml文件，校准为辐射亮度，并保存为MSS1_Radiometric.dat。
1.2 大气校正：通过FLAASH Atmospheric Correction，设置输入为MSS1_Radiometric.dat，输出为MSS1_FLAASH.dat，校正参数如传感器高度、地面海拔等。
1.3 正射校正：使用RPC Orthorectification Workflow，以MSS1_FLAASH.dat作为输入，生成MSS1_FLAASH_rpcortho.dat。
全色影像处理
2.1 辐射定标：针对PAN.xml，校准为大气表观反射率，输出PAN1_Radiometric.dat。
2.2 正射校正：以PAN1_Radiometric.dat为输入，调整输出像元大小为1米，生成PAN1_Radiometric_rpcortho.dat。
图像融合
3.1 准备：确保多光谱和全色数据已进行正射校正，且空间分辨率匹配。
3.2 融合：使用NNDiffuse Pan Sharpening工具，融合MSS1_FLAASH_rpcortho.dat与PAN1_Radiometric_rpcortho.dat，输出NNDiffusePanSharpening.tiff。
图像后处理
图像处理包括背景值设置、校验元数据等，可能需要调整数据格式至.tif或其他格式。
涉及的文件名包括MSS1_Radiometric.dat、MSS1_FLAASH.dat等，具体见文末。
以上是envi5.3处理高分二号影像数据的辐射定标、大气校正和融合的核心步骤，确保了数据的准确性与可用性。RFM遥感图像几何校正是什么
就是有理函数模型，目前高分的遥感数据L1A级的数据提供原始影像外加RPC，原始影像没有任何地理坐标信息，需要通过RFM模型来校正后，才有地理坐标信息，而RPC就是RFM模型的多项式系数。
envi5.3高分一号影像详细处理流程
ENVI 5.3处理高分一号影像的详细流程如下：
1. 多光谱处理：首先，通过Open As功能打开高分一号PMS数据，进行辐射定标，选择Radiometric Calibration工具，设置定标类型、存储顺序和单位。接着，使用FLAASH大气校正模块，设置相关参数，包括单个辐射亮度因子，输出文件路径和基本信息，如传感器高度和成像时间。注意，内存充足时，无需分块处理。
2. 全色处理：在Radiometric Calibration中，针对全色影像，选择Reflectance类型，设置输出数据类型和Scale Factor，然后执行辐射定标。全色数据需调整为与多光谱数据一致的像元值。
3. 正射校正：利用嵌入的RPC文件，使用RPC Orthorectification Workflow工具进行正射校正，无需额外控制点，根据图像分辨率设置输出像素大小。
4. 图像融合：先检查正射校正后的图像配准情况，若无需额外配准，可直接进行G-S Pan Sharpening融合，输入低分辨率和高分辨率数据，设定参数后运行。
5. 影像拼接：通过Seamless Mosaic工具，添加并配准多光谱和全色数据，设置重采样方法和背景值，执行镶嵌操作。
6. 几何校正：针对相同分辨率的影像，使用Image Registration Workflow进行自动配准，通过Tie Points Generation设置匹配算法、模型和种子点，生成并编辑Tie点，最后输出校准结果。
ENVI图像正射校正
1.1、学习RPC正射校正流程。
1.2、学习ENVI Classic中的正射校正工具。
2.1、ENVI 5.3及其相关软件。
2.2、QuickBird 多光谱数据，DEM数据（可选）。
3.1、首先打开ENVI 5.3，打开File->Open As->Optical Sensors->DigitalGlobe->QuickBird，如下图所示：
打开存放数据的路径，加载到图层；在Toolbox中选择Geometric Correction->Orthorectification->RPC Orthorectification Using-> RPC Orthorectification World，如下图所示：
打开界面如下图所示：
其系统自动给出的DEM File因空间分辨率太低，一般不使用，可自主选择DEM数据并加载，如下图所示：
点击Next，进入下一步，其界面如下图所示：
因为本次操作不需要设置控制点，所以直接跳转到第二个选项卡Advanced，将重采样方法设置为Cubic Convolution，其他参数不变，然后到输出选项卡，设置输出名称并勾选输出校正报告，如下图所示：
点击Finish，其结果如下图所示：
可以看到在山体部分校正的效果比较明显。
选择透视工具，可观察其校正后与校正前的对比效果。
3.2、打开ENVI Classic 5.3，然后打开Open External File->QuickBird->GeoTIFF，如下图所示：
选择实验数据中的TIF数据，其信息如下图所示：
接着打开要用的DEM数据和参考数据，然后将参考数据打开至新图层display 2；将参考数据与DEM文件进行绑定，方便后续控制点高程的导入。右击参考数据，选择Edit Header->Edit Attributes->Associate DEM file , 选择“phoenix_DEM_subset.tif”即可。
将要做正射校正的数据打开至新一图层；然后打开主菜单栏中的Map->Orthorectification->QuickBird->Orthorectify QuickBird with Ground Control，如下图所示：
在弹出的窗口中选择display 2，然后弹出一个输入控制点信息的窗口，因为两幅影像都有地理坐标信息，所以对其进行地理链接；右击display 1影像，选择Geographic Link，将两个窗口都打开，如下图所示：
点击OK；将两幅图的像元级图都打开十字丝，便于定位，接着在display 1影像中选择控制点（一般是道路交叉点），相应的display 2也定位在与1中定位的点，但会有些许偏差，然后将2的链接关闭，手动校正其控制点，再然后右击display 1影像打开Pixel Locator，其界面如下图所示：
首先将待校正的影像的投影设置为该参考数据的投影，接着点击Pixel Locator 1中的Export将其经纬度和高程值转移到2中，如下图所示：
接着在2中点击Add Point，设置为第一个控制点，然后恢复链接；以此方法，再设置8个分布较为均匀的控制点，如下图所示：
并将其保存在实验数据中，点击File->Save GCPs w/map coords。
接下来开始进行正射校正操作，选择Options->Orthorectify File，如下图所示：
在弹出的窗口中，选择待校正影像，点击OK，进入设置参数面板，设置图像重采样的方法为三次卷积法，选择实验数据下的DEM数据，设置其输出名称为quickbird_rhto.dat，设置X、Y像元大小为2.5,点击回车，其他参数不变，如下图所示：
打开ENVI 5.3进行对比查看校正后的影像与参考数据，打开透视工具，如下图所示：
可以看到其校正后的还是比较好的，尤其是在山体区域。
4.1、学习了ENVI 5.3中的RPC正射校正流程化工具。
4.2、学习了ENVI Classic中的正射校正工具。