（4） 其他原因引起的辐射误差】 辐射校正的主要内容包括？（对辐射校正产生该怎么做）依据童庆禧的流程或讲课时介绍的思路。
1）光学摄影机内部辐射误差校正：（定量或者半定量）光学摄影机内部辐射误差主要是由镜头中心和边缘的透射光的强度不一致造成的，它使得在图像上不同位置的同一类地物有不同的灰度值。
设通过透镜达到像平面o点的光强度为Eo，与主光轴成 角通过透镜到达像平面P点的光强度为Ep， 则有: 2）光电扫描仪内部辐射误差的校正
两类误差:（1）光电转换误差（2）探测器增益变化引起的误差。 消除方法：楔校准模型和和增益校准模型；
3）大气校正：指消除主要由大气散射引起的辐射误差的处理过程。 大气校正方法主要有3种：
1）统计学方法——包括内部平均法、平场域法、经验线性法（实测光谱回归方法）等 ； 2）辐射传递方程计算法；
3）波段对比法——分为回归分析法和直方图最小值去除法两类。 4） 太阳高度角的辐射误差校正：（1）太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。（2）太阳的高度角θ可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定，即：sinθ=sin? ·sinδ±cos? ·cosδ·cost （3）太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来实现的。特别是对于多光谱图像上的阴影可以通过图像之间的比值予以消除。比值图像是用同步获取的相同地区的任意两个波段图像相除而得到的新图像。
5） 地形坡度辐射误差校正：（1）太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐射
亮度和地面倾斜度有关。（2）若处在坡度为α的倾斜面上的地物影像为g（x，y），则校正后的图像f（x，y）为：
由上式看出，地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的DEM数据，校正较为麻烦，一般情况下对地形坡度引起的误差不做校正。 6）其他原因引起的辐射误差及其校正：（1）遥感影像中有时因各检测器特性的差别、干扰、故障等原因引起不正常的条纹斑点。（2）条纹误差主要是由检测器引起的。（3）斑点误差主要由噪声或磁带的误码率等原因造成，具有分散和孤立的特点 15 大气校正的常用方法有？
1）统计学方法——包括内部平均法、平场域法、经验线性法（实测光谱回归方法）等 ； 2）辐射传递方程计算法：测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐射量 3）波段对比法——分为回归分析法和直方图最小值去除法两类。 4）经验线性法（公式法）：与卫星扫描同步进行野外波谱测试，将地面测量结果与卫星影像对应像元亮度值进行回归分析，回归方程为：L Ai?a?bRi式中，LAi为卫星观测值；Ri为地面反射率； a和b为回归系数；
系数a为大气散射引起对辐射的干扰部分：(公式)式中，Si为系统增益因素；Lbi为大气路径辐射率；
系数 b表示辐射率Lai随地面反射率Ri递增而增长的程度大小：（公式）式中，Ti为大气透射率；Hi为太阳辐照度；θ为太阳天顶角； 5）回归分析法：用长波数据来校正短波数。
作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正的某一波段图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析。
例如：Y ?a1?b1X式中，X为TM5波段的亮度均值；Y为TM1亮度均值； a1,b1计算如下： ?[(T5?T5)(T1?T1) a?T?bTT1'?T1?a1b1?1115
?(T5?T5)'T1、T5表示TM1与TM5波段灰度值, T 1 为TM1波段校正后的灰度值。 6)直方图最小值去除法:通过灰度直方图对比找出校正量。 16几何畸变；影响图像几何畸变的因素（6大因素）； 定义：遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物中目标物相对位置的坐标关系图像中发生变化。
因素：1）传感器成像几何形态影响：传感器一般的成像几何形态有中心投影、全影投影、斜距投影以及平行投影等几种不同类型。a)全景投变形b) 斜距投影变形，侧视雷达属斜距投影
2）传感器外方位元素变化畸变
3）地球自转的影响：地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对于扫描成像则造成图像平行错动。
4）地球曲率影响：1、在星下点视场角较小，曲率影响可忽略。2、产生的误差原理与航空像片像点位移相同。
5）地球起伏的影响：地形起伏在中心投影影像上造成的像点位移是远离原点向外移动的，而在雷达影像上则是向内变动的中心投影成像时大气折射的影响
6）距离投影成像时大气折射的影响 ：像点位移误差为ΔУ=λ（R＇-R）
17 几何精校正；几何精校正的基本原理；几何精校正的工作流程（比如：多项式矫正法20题）；核心步骤。
（1）定义：是把多平台的不同的传感器或多时相的同一传感器，具有几何精度的图像、地图或数据集中地相同地物元素彼此匹配、叠加在一起的过程。 图对图：相对，以一景图像作为基础，纠正其他图像 图对标准数据：绝对，以地图作为标准，纠正图像
（2）几何（数字）纠正的基本原理：回避成像的空间几何过程，直接利用地面控制点数据对遥感图像的几何畸变本身进行数学模拟，用一个适当的数学模型表示校正前后的图像对应点坐标关系。
（3）几何精纠正的操作步骤流程 ：
核心步骤：建立纠正函数、选择地面控制点以及图像重采样（包括几何位置变换和灰度重采样两步）。
包括：像素空间坐标的变换（几何位置变换）和像元值大小的变换（灰度重采样）
a) 几何位置变换：
首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系，其次按选定的纠正变换函数，将原始的数字影像逐个像元地变换到输出影像的相应的位置上去的过程。 变换方法分直接法（或正解法）和间接法（或反解法）纠正。 b) 灰度值的重采样
校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。
某像元P’的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，我们将这种内插获得灰度值的过程称为数字图像的灰度值重采样 。 常用的重采样方法有：
最近邻方法、 双线性内插方法、
三次卷积内插方法（立体卷积）、 双像素重采样法等。
18 多项式纠正方法中，选择GCP的基本出发点（原则）？ a)易识别和定位且不易发生变化的的明显地物点
b)要有一定的数量 ：一般选择控制点的最小数量为: (n+1)(n+2)/2, n为多项式次数。 c)分布比较均匀
d)限定控制点像元匹配误差 ：( < 0.5个像元 )
19 图像重采样过程包括：空间几何位置变换（直接法、间接法）和灰度重采样变换两大部分；灰度重采样的方法有4大种：最近邻方法、双线性内插方法、三次卷积内插方法（立体卷积）、双像素重采样法。
（1）包括：像素空间坐标的变换（几何位置变换）和像元值大小的变换（灰度重采样）
b) 几何位置变换：
首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系，其次按选定的纠正变换函数，将原始的数字影像逐个像元地变换到输出影像的相应的位置上去的过程。 变换方法分直接法（或正解法）和间接法（或反解法）纠正。 b) 灰度值的重采样
校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。
某像元P’的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，我们将这种内插获得灰度值的过程称为数字图像的灰度值重采样 。 常用的重采样方法有：
最近邻方法、 双线性内插方法、
三次卷积内插方法（立体卷积）、 双像素重采样法等。
（2）直接法：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像元分别计算其在输出（纠正后）
X? F y)图像的坐标，即： x , x(Y?Fy(x,y)
?间接法：从空白图像阵列出发，依次计算每个像元P（X，Y）在原始图像中的位置P（x,y），
x?Gx(X,Y)然后把该点的灰度值计算后返送给P(X,Y)。其纠正公式为：
y?Gy(X,Y)式中，x,y为P点原始图像的行数和列数；X，Y为P在新图像中的坐标（即地面坐标系），并把P（x,y)的灰度值重新计算后送到P（X，Y）位置上去。
（3）区别：直接法：像素坐标位置发生变化，但像素值不变（灰度重配置）
间接法：不仅空间位置发生变化，而且灰度值采用周围内插方法重新分配（灰度重采样）
（4）最近邻法： 用距离投影点最近像元灰度值代替输出像元灰度值。即：取x=INT(x+0.5),y=INT(y+0.5)处的像素值 作为重采样值 。
（5）双线性内插法：投影点周围4个相邻像元灰度值，并根据各自权重计算输出像元灰度值，公式简述为： 4 pgp1g1?p2g2?p3g3?p4g4i?1ii gx'y'??4p1?p2?p3?p4 pii?1
???gx'y'为输出像元灰度值gi为邻近点i的灰度值pi为邻近点对投影点的权重
（6）三次卷积法：获取与投影点邻近的16个像元灰度值计算输出像元灰度值，公式为：
16 Pigi i?1 g?x'y'16 pi ?pi?1/di,di表示邻点到投影点的距离???i?1gx'y'为输出像元灰度值gi为邻近点i的灰度值pi为邻近点对投影点的权重?pi?1/di,di表示邻点到投影点的距离? （7）双像素重采样法 （了解即可）
20 试述多项式纠正法纠正卫星图像的原理和步骤。
遥感图像多项式纠正法的基本思想是回避成像的空间几何过程，而直接对影像变形的本身进行数学模拟，认为图像变形规律可以看做为平移、缩放、旋转、仿射、偏扭和弯曲以及更高次的基本变形的综合作用结果。
这种方法纠正的基本过程是利用有限个地面控制点的已知坐标，解求多项式的系数，然后将各像元的坐标代入多项式进行计算，从而求得纠正后的坐标。
多项式纠正法纠正卫星图像，一般有7大步骤，如下：
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