精华内容
下载资源
问答
  • ENVI学习总结(六)——图像自动配准

    千次阅读 多人点赞 2020-01-16 00:30:53
    6. 图像自动配准 6.1 内容介绍 经常在实际数据生产中会遇到,同一地区的图像或者相邻地区有重叠区的图像,由于几何校正误差的原因,重叠区的相同地物不能重叠,这种情况对图像的融合、镶嵌、动态监测等应用带来很...

    6. 图像自动配准

    6.1 内容介绍

    经常在实际数据生产中会遇到,同一地区的图像或者相邻地区有重叠区的图像,由于几何校正误差的原因,重叠区的相同地物不能重叠,这种情况对图像的融合、镶嵌、动态监测等应用带来很大的影响。遇到这种情况,可以利用重叠区的匹配点和相应的计算模型进行精确配准。

    图像配准(Image Registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。

    使用 Image Registration Workflow 对两幅几何位置有偏差的影像进行配准。Image Registration Workflow,它是自动、准确、快速的影像配准工作流,将繁杂的参数设置步骤集成到统一的面板中,在少量或者无需人工干预的情况下能快速而准确的实现影像间的自动配准。 数据包括一对相同分辨率、不同成像时间的数据,一对不同分辨率、相同成像时间的全色和多光谱数据,具体情况如下:

    6.2 详细操作步骤

    Image Registration Workflow 工具需要两幅影像,其中一幅是基准影像,另一幅则是待配准影像。配准工具支持的数据格式有: ENVI, TIFF, NITF, JPEG 2000, JPEG, Esri® raster layer、 Geodatabase raster、Web Services。 基准图像必须包括标准的地图坐标或者 RPC 信息,不能是像素坐标、有坐标没有投影信息(arbitrary 坐标信息)和伪坐标(pseudo);待配准影像没有严格约束,但如果没有坐标信息,需要手动选择至少 3 个同名点。 如果可输入的影像数据中某一个具有更高的定位精度,或是正射影像,那么最好用这个影像作为基准影像。

    Image Registration Workflow 工具中进行图像自动配准的特定步骤如下:

    • 选择图像配准的文件;
    • 生成 Tie 点;
    • 检查 Tie 点和待配准图像;
    •  输出图像配准的结果。

    整个过程是在流程化操作 Image Registration Workflow 工具中完成的。

    6.2.1 相同分辨率影像的图像配准

    以两幅具有一定重叠区的、已做过几何校正的 Spot5 影像为例,数据在“…\07.图像自动配准\数据\ spot5”中。

    第一步:选择图像配准的文件

    (1)打开 01-b.img 和 02-b.img 图像,在工具选择 Portal 工具,浏览两个数据叠加情况,发现有一定的偏差如图6.2.1。

    图6.2.1 两个图像叠加显示

    (2)在 Toolbox 中,打开/Geometric Correction/Registration/Image Registration Workflow,启动自动配准的流程化工具,Base Image File 选择基准影像 01-b.img,Warp Image File 选择待配准影像 02-b.img,点击 Next如图6.2.2。

    图6.2.2 选择输入文件

    第二步:自动生成 Tie

    默认参数设置能满足大部分的图像配准需求,本练习选择默认参数设置,以下是对三个选项中的参数说明。

    (1)在 Tie Points Generation 面板中,选择 Main 选项如图6.2.3。

    图6.2.3 Tie 点参数设置面板各参数说明如下:

    • 匹配算法(Matching Method): 提供两种算法,Cross Correlation:一般用于相同形态的图像,如都是光学图像;Mutual Information:一般用于不同形态的图像,如光学-雷达图像,热红外、可见光等。
    • 最小 Tie 点匹配度阈值(Minimum Matching Score):自动找点功能会给找到的点计算一个分值,分值越高精度越高。当找到的 Tie 点低于这个阈值,则会自动删除不参与校正。阈值范围 0-1。
    • 几何模型(Geometric Model):提供三种过滤 Tie 点的几何模型,不同模型适用不同类型的图像,以及需要设置不同的参数。
    • Fitting Global Transform:适合绝大部分的图像。还需要设置以下两个参数:
    • 变换模型(Transform):包括一次多项式 First-Order Polynomial 和放射变化RST。
    • 每个连接点最大允许误差(Maximum Allowable Error Per Tie Point):这个值越大,保留的 Tie 越多,当精度约差。
    • Frame Central Projection:适合于框幅式中心投影的航空影像数据。
    • Pushbroom Sensor:适合带有 RPC 文件的图像。

    (1)Seed Tie Points 选项:

    在这个面板中,可以实现对种子点(同名点)的读入、添加或者删除。以下两种情况需要手动选择 Seed Tie: 如果待配准影像没有坐标信息,需要手动选择至少 3 个同名点,即这里的种子点。 当基准影像或者待校正影像质量非常差,如地物变化很明显等情况,可以手动选择几个 Seed Tie 点,这样可以提高自动匹配的精度如图6.2.4。

    图6.2.4 Seed Tie Points 设置种子点面板

    各个选项如下:

    • Switch To Warp/Switch to Base:基准影像与待配准影像视图切换按钮
    • Show Table:种子点列表
    • Start Editing:添加和编辑种子点
    • Seed Tie Points: 种子点个数

    (2)Advanced 选项:

    在这个面板中,可以设置匹配波段、拟生成的 Tie 点数量、匹配和搜索窗口大小、匹配方法等如图6.2.5。

    图6.2.5 Tie 点生成高级参数设置

    各个参数如下:

    • Matching Band in Base Image:基准影像配准波段
    • Matching Band in Warp Image:待配准影像配准波段
    • Requested Number of Tie Points:Tie 点个数,不能小于 9。
    • Search Window Size:搜索窗口大小,需要大于匹配窗口大小,搜索窗口越大,找到的点越精确,但是需要时间越长。简单预测搜索窗大小的方法:让待配准图像 50%透明显示,之后量测两个同名点之间的像素距离 D,搜索窗口最小为(D+5)*2
    • Matching Window Size:匹配窗口大小,会根据输入图像的分辨率自动调整一个默认值。
    • Interest Operator:角点算子,Forstner 方法精度最高速度最慢。

    第三步:检查 Tie 点和待配准图像

    对于自动生成 Tie 点,可以进行编辑。

    (1)在 Review and Warp 面板中,Tie Points 选项如图6.2.6:

    图6.2.6 Tie 点编辑

    各个选项如下:

    • Switch To Warp/Switch to Base:基准影像与待配准影像视图切换按钮
    • Show Table:Tie 点列表
    • Start Editing:添加和编辑 Tie 点
    • Tie Points:Tie 点个数

    单击 Show Table,打开 Tie 点列表,可以对连接点进行编辑,最右列为误差值,右键选择Sort by selected column reverse 安装误差排序,可以直接删除误差较大的点。如图6.2.7

    图6.2.7 Tie 点列表

    (2)Warping 选项如图6.2.8

    图6.2.8 Warping 校正参数设置选项

    各个参数如下:

    • 纠正模型(Warping Method): 放射变化(RST)、多项式(Polynomial)、局部三角网(Triangulation),默认为多项式;
    • 重采样方法(Resampling): Cubic Convolution;
    • 输出像元大小(Output Pixel Size from):Warp Image;
    • 背景值(Background Value): 0;

    (3) 勾选 Preview,预览图像配准效果。如图6.2.9

    图6.2.9 预览结果

    第四步:输出图像配准的结果

    设置输出文件和 Tie 点文件:输出的配准文件可以被保存为 ENVI 标准格式和 TIFF 格式,Tie 点保存为 ASCII 文件。点击 finish 完成执行配准。如图6.2.10

    图6.2.10 结果输出

    6.2.2 不同分辨率影像的图像配准

    以两幅相同成像时间、不同分辨率的全色和多光谱影像为例,数据在“…\07.图像自动配准\数据\多光谱与全色”中。将两个图像叠加显示,设置上面的 50%透明,可以看到有严重的“双眼皮”现象,会影响图像融合处理如图6.2.11。

    图6.2.11 全色与多光谱叠加显示第一步:选择图像配准的文件

    以全色图像作为基准影像,以多光谱图像作为待配准影像,读入数据,点击 Next,进入下一步如图6.2.12。

      图6.2.12 选择输入文件第二步:生成 Tie 点

    按照配准流程,参数全部选择默认,点击 Next,进入下一步。 生成的 Tie 点均匀的分布子在图像上,如下图6.2.13所示

    图6.2.13 全色图像上 Tie 点分布

    第三步:检查 Tie 点和待配准图像

    按默认值,点击 Next,进入下一步。 点的误差如下图6.2.14所示,总体 RMS:0.48077,Tie 点的质量较好。

    图6.2.14 Tie 点

    列表如下图6.2.15所示设置 Warping 选项的参数,单击 Next。

    图6.2.15 Warping 选项

    第四步:输出图像配准的结果

    设置输出路径和文件名,点击 finish,输出配准结果。 如下图6.2.16所示,小窗口中,就是多光谱数据配准之后的结果。

    图6.2.16 配准结果

     

    展开全文
  • 把自动提取的结果作为像方观测,矢量地图数据作为地面观测,通过广义点摄影测量原理和方法,解算出 T M影像的外参数,实现新的 T M影像和旧的 GIS矢量数据的自动配准。实验结果表明,一般情况下,本文方法达到了像素级精度...
  • SuperMap地图系列:数据配准

    千次阅读 2019-11-28 22:30:56
      以图片为介质的栅格瓦片使得在线地图显示效果高,传输方便,但随着地图的移动化和应用的逐渐深入,栅格瓦片占用宽带和存储空间都较大,不利于地图在移动设备上的应用;另外,生成栅格瓦片后无法修改地图的数据和...

    作者:xinxin

    前言

        在GIS项目生产中,我们经常会对原始数据预处理。在预处理的过程中,往往需要对航拍的影像数据和纸图的扫描数据进行坐标校正,通过数据配准是坐标校正的一种有效手段。另外,在对多个数据进行分析时,例如影像镶嵌、矢量数据合并或者叠加,要求所有参与分析的数据在同一坐标系下,此时也需要进行数据的配准。下面将分享在SuperMap iDesktop中如何进行数据配准。

    二维数据配准

        在配准前除了待配准数据外,还需要准备参考数据(图层),如果没有参考数据,需要准备多组重合点。

    操作步骤

    1、 新建配准
       【开始】-【数据处理】-【配准】-【新建配准】,在弹框中选择要配准的数据集,可以是单个也可以是多个,然后选择参考数据,如果没有可以直接点完成,弹出配准界面;如下图:
    在这里插入图片描述
    2、 选择控制点
        即刺点的过程,是配准的关键步骤,在配准图层和参考图层选择相同空间位置的特征同名点。也可通过导入已有控制点配准信息文件(*.drfu)进行配准。如果没有参考图层,可以在配准图层中打好刺点后,在目标点X、Y中输入对应的值,如下图:
    在这里插入图片描述
    3、 计算误差
        选择配准算进行配准误差的计算。应用程序会计算所有控制点的 X 残差、Y 残差、均方根误差以及均方根总误差,已校验控制点选择的精度。误差的单位和当前数据平面坐标系的单位是一致的。通常情况下,配准的精度要求是要小于0.5个像元。如果影像的分辨率是30米,那么要求总均方根误差要小于15米。
    4、 执行配准
        当计算误差在配准精度的要求范围,即可执行配准。并支持对配准信息文件的导出。

    三维数据配准

    通过配准的技术将有偏移的模型数据纠偏到其真实的位置上,实现和地形在场景中的叠加显示。以待配准数据模型数据集,参考数据地形数据集来介绍三维数据的配准过程。

    操作步骤

    1、 点击功能区 >“开始”选项卡 >“数据处理”组 >“配准”按钮,选择“新建三维配准”,弹出配准的窗口,选择需要的数据集进行数据配准的操作。
    2、 确定配准数据和参考数据:配准数据集支持模型数据集;参考数据集支持二三维线面,栅格和影像,缓存支持格式有sci、sci3d、scp、scv 。 如下图:
    在这里插入图片描述
    3、 点击“确定”按钮,完成新建配准的向导操作,进入配准状态。界面会自动切换到“配准”选项卡下的配准窗口,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    4、 选择控制点,根据所选的配准算法,设置合适的控制点,如下图:
    在这里插入图片描述
    5、 后续步骤计算误差和执行配准与二维数据配准一致,不再赘述。

    结语

        不管原始的数据是什么坐标系,只要有对应的参考数据或者多组控制点,都可以通过数据配准的技术对原数据进行纠偏,或转换数据的坐标系,以达到多个数据的统一。

    展开全文
  • ArcGIS Engine+GetScreen实现自动配准

    千次阅读 2013-04-10 09:21:14
     getscreen截下来的图,有一个map,里面存储了这幅数据的四个顶点的坐标,那么我们可以利用这四个坐标来给这个数据配准,直接上代码。  public bool GeoReferencing(IPointCollection pFromPoint, ...

    GetScreen已经有好些年没用了,再次使用这个软件的时候,却问题百出,win7的64上没法用,最新的GE也没法用,网上搜索了下,不少人在问同样的问题,于是找到了源码,本想自己去修改下,但是发现比较费时间,还有就是这个用到了GE的一个库,这个库是否有变化,还不清楚,于是就找到了旧版本的GE。

    可以使用GE4.3或者GE5.0(需要配置下,可以搜索),我用的是GE5.0实现了截屏。

    有些人喜欢在数字中找规律,有的人喜欢爱折腾,而我属于后者,如果能用程序实现的功能,而且是批量的话,我绝不会去手动,但是有一个问题,有的时候,程序还没写好,别人将数据已经处理完了,没法,各有各的利弊,不是说了我喜欢折腾么。

    很佩服那些能从数字中找到规律的人,也和佩服那些喜欢折腾配置文件的人,更佩服那些能从这些文件中能得知一个东西运行本质的人(以后自己要多学点)。

     getscreen截下来的图,有一个map,里面存储了这幅数据的四个顶点的坐标,那么我们可以利用这四个坐标来给这个数据配准,直接上代码。

     public bool GeoReferencing(IPointCollection pFromPoint, IPointCollection pTPoint,  IRaster pRaster, ISpatialReference pSr, string pSaveFile, string pType)
            {     

            try
             {
                 IRasterGeometryProc pRasterGProc = new RasterGeometryProcClass();
                 pRasterGProc.Warp(pFromPoint, pTPoint, esriGeoTransTypeEnum.esriGeoTransPolyOrder1, pRaster);
                 pRasterGProc.Register(pRaster);
                 IRasterProps pRasterPro = pRaster as IRasterProps;
                 pRasterPro.SpatialReference = pSr;//定义投影
                 if (File.Exists(pSaveFile))
                 {
                     File.Delete(pSaveFile);
                 }
                 pRasterGProc.Rectify(pSaveFile, pType, pRaster);//路径和格式(String)
             }
             catch (System.Exception ex)
             {  return false;
             }                    
                    return true;   
            }

    //创建金字塔

            public bool CreatePyra(IRasterDataset pRdataset)
            {
                try
                {
                    IRasterPyramid3 pRasterPyramid = pRdataset as IRasterPyramid3;

                    if (!pRasterPyramid.Present)
                    {

                        pRasterPyramid.Create();
                    }
                }
                catch (System.Exception ex)
                {
                    return false;
                }
               
                return true;
            }

    ///获取坐标

          public IPointCollection GetPoints(IEnvelope pEnv)
            {
                IPointCollection pPoints = new MultipointClass();


                pPoints.AddPoint(new PointClass
                {
                    X = pEnv.XMin,
                    Y = pEnv.YMax

                });
                pPoints.AddPoint(new PointClass
                {
                    X = pEnv.XMax,
                    Y = pEnv.YMax

                });
                pPoints.AddPoint(new PointClass
                {
                    X = pEnv.XMax,
                    Y = pEnv.YMin

                });
                pPoints.AddPoint(new PointClass
                {
                    X = pEnv.XMin,
                    Y = pEnv.YMin

                });
               return pPoints;
            }

            public IPointCollection GetPoints(string pStringFile)
            {
                IPointCollection pPoints = new MultipointClass();
                StreamReader pSr = new StreamReader(pStringFile);

                string sr = pSr.ReadLine();

                while(sr!=null){
                    if (pPoints.PointCount == 4)
                    {
                        pSr.Close();
                        return pPoints;
                    }
                    if(sr.Contains("MMPLL,1"))
                    {
                        string[] pArr = sr.Split(',');
                        pPoints.AddPoint(new PointClass
                        {
                            X = Convert.ToDouble(pArr[2].Trim()),
                            Y = Convert.ToDouble(pArr[3].Trim())

                        });


                    }else if (sr.Contains("MMPLL,2"))
                    {
                        string[] pArr = sr.Split(',');
                        pPoints.AddPoint(new PointClass
                        {
                            X = Convert.ToDouble(pArr[2].Trim()),
                            Y = Convert.ToDouble(pArr[3].Trim())

                        });
                    }
                    else if (sr.Contains("MMPLL,3"))
                    {
                        string[] pArr = sr.Split(',');
                        pPoints.AddPoint(new PointClass
                        {
                            X = Convert.ToDouble(pArr[2].Trim()),
                            Y = Convert.ToDouble(pArr[3].Trim())

                        });
                    }
                    else if (sr.Contains("MMPLL,4"))
                    {
                        string[] pArr = sr.Split(',');
                        pPoints.AddPoint(new PointClass
                        {
                            X = Convert.ToDouble(pArr[2].Trim()),
                            Y = Convert.ToDouble(pArr[3].Trim())

                        });
                    }
    //                MMPLL,1, 102.230005, 23.500000
    //MMPLL,2, 103.410051, 23.500000
    //MMPLL,3, 103.410051, 22.581880
    //MMPLL,4, 102.230005, 22.581880

                    sr = pSr.ReadLine();
                }
                pSr.Close();

                return pPoints;
            }

                IWorkspace pWs = pRas.GetWorkspace(@"D:\2013\guest\贵州\8m\sv") as IWorkspace;

            IEnumDataset pds=   pWs.get_Datasets(esriDatasetType.esriDTRasterDataset);

            IRasterDataset pRds = pds.Next() as IRasterDataset;

                ISpatialReferenceFactory2 pSrfc = new SpatialReferenceEnvironmentClass ();
                ISpatialReference pSr = pSrfc.CreateSpatialReference(4326);

                while (pRds != null) 
                {
                    IRaster pRaster = pRds.CreateDefaultRaster();
                    IRasterProps pRpr = pRaster as IRasterProps;
                    IEnvelope pEnv = pRpr.Extent;
                    pFromCollection = pRas.GetPoints(pEnv);

                    IDataset pDataset = pRds as IDataset;

                    string pMapFile=System.IO.Path.ChangeExtension(pRds.CompleteName,".map");

                    pToCollection = pRas.GetPoints(pMapFile);
                    //IGeoDatasetSchemaEdit pEdit = pRds as IGeoDatasetSchemaEdit;

                    //if (pEdit.CanAlterSpatialReference)
                    //{
                    //    pEdit.AlterSpatialReference(pSr);
                    //}

                    string pSaveFile = System.IO.Path.Combine(@"D:\2013\guest\贵州\8m\ge", System.IO.Path.GetFileNameWithoutExtension(pMapFile) + ".tif");
                    pRas.GeoReferencing(pFromCollection, pToCollection, pRaster, pSr, pSaveFile, "TIFF");
                    pRds = pds.Next() as IRasterDataset;         
                }

    展开全文
  • Arc gis 地图配准

    2011-03-24 14:18:28
    这是一个很好的地图配准资料, 我以前的误区:"刚接触ArcGIS,感觉挺简单的,不就先扫描,然后在ArcMap中加载数据,再Georeferencing配准。而实地采集的GPS数据就是通过excel转换到Access数据库后加载到arcmap里面,再...
  • 基于envi的图像配准

    2021-04-09 09:48:35
    文章目录图像配准的概念图像配准的意义常用的图像配准方法方法流程 图像配准的概念 图像配准(Image Registration) 指依据一些相似性度量决 定图像间的变换参数使从不同传感器、不同视角、不同时间获 取的同一场景的...

    图像配准的概念

    图像配准(Image Registration) 指依据一些相似性度量决 定图像间的变换参数使从不同传感器、不同视角、不同时间获 取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。

    同一区域里一幅图像(基准图像)对另一幅图像校准,以使两幅图像 中的同名像素配准,在像素层上得到最佳匹配的过程。

    图像配准的意义

    • 实际应用中经常发现同一地区的图像或者相邻地区有重叠区的图像,重叠区的相同 地物不能重叠,这种情况对图像的融合、镶嵌、动态监测等应用带来很大的影响。遇 到这种情况,可以利用重叠区的匹配点和相应的计算模型进行精确配准。
    • 由于各传感器通过的光路不同,或成像原理不同等原因,或者由于几何校正误差的 原因, 图像间可能出现相对平移、旋转、比例缩放等。多源图像配准与单传感器图像 配准相比,技术难度更大,特别是要实现波段相距较远的图像自动配准,由于图像间 相关性小,则更加困难。

    常用的图像配准方法

    1. 基于灰度的配准方法
      基于图像灰度的配准方法通常直接利用局部图像的灰度信息建立两幅图像之间的相似性度量。常 用的相似性度量有:图像灰度的差平方、图像灰度的相关系数和图像灰度的协方差等。
    2. 基于特征的配准方法
      基于图像特征方法是指提取不同图像中保持不变的特征作为两幅图像配准的参考信息,包括特 征提取、特征匹配、选取变换模型及求取参数、坐标变换与插值四个步骤。

    方法流程

    (1)ENVI 5.x: Toolbox/Geometric Correction/Registration/Image Registration Workflow
    (2)ENVI Classic : Map > Registration > Automatic Registration :Image to Image

    图像自动配准流程化工具需要两幅影像,其中一幅是基准影像,基准图像必须包括标准的地图坐标或 者 RPC 信息,不能是像素坐标、arbitrary 坐标信息和伪坐标。另一幅则是待配准影像,待配准影像 没有严格约束,但如果没有坐标信息,需要手动选择至少 3 个同名点。

    Image Registration Workflow工具进行图像自动配准的特定步骤如下:

    • 选择图像配准的文件;
    • 生成Tie点;
    • 检查Tie点和待配准图像;
    • 输出图像配准的结果。

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 自动地理参考仪 基于Li和Briggs于2006年发表的论文“基于拓扑点模式匹配的自动地理配准”的自动地理参考仪,它依赖于点图案(TPP)的拓扑来... 我只有一堆需要进行地理配准的扫描地图,没有太多的耐心来自行选择GCP。
  •   本文主要对GEE中栅格图像的地理配准(空间坐标位置校正)操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十四篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用...
  • 今天接触到了能够下载栅格地图的工具:Mobile Atlas Creator,他能将你浏览的地图存储在你本机上,我用的是存储为PNG格式的,在存储之前,你需要选择需要哪一个清晰度下的图层,用这个工具将想要的栅格地图存到本地...
  • ArcGIS Pro地理配准

    千次阅读 2018-05-03 17:58:37
    一、引言本来想着学习一下栅格数据的地理配准...二、为什么要进行地理配准一般栅格数据来源是通过卫星影像、航空摄像机和扫描地图等渠道获取。现代化的卫星影像和航空摄像机往往具有相对准确的位置信息,但可能需要...
  • 普通的地图图片如何能让其附有经纬度坐标和投影信息,如何能将普通的地图图片加载到诸如谷歌地球等相关的三维地球软件当中进行生产或学习使用呢,这就要用到gis当中常用的一种功能,叫做地理配准。地理配准并不复杂...
  • 地图矢量化 地理配准与空间校正

    千次阅读 2020-07-21 21:25:17
    空间数据采集不同来源的数据采集数据采集方式地图矢量化地理配准ArcScan矢量化空间校正空间校正橡皮页变换边匹配附上可以下载矢量数据的网址: 1.数据类型 2.数据采集方式 3.地图矢量化 4.地理配准 5.ArcScan矢量化 6...
  • BIGEMAP无偏移影像叠加配准(Auto CAD版) ​同步视频教程:http://www.iqiyi.com/w_19rubyfogh.html 第一步工具准备 AutoCAD2008下载地址:http://pan.baidu.com/s/1bnhpWth AutoCAD2014(64位)下载地址:...
  • 地理配准

    千次阅读 2019-01-28 21:36:43
    地理配准 什么是地理配准呢?让我们一起来简单了解一下吧! 地理配准是将控制点配准为参考点的位置,从而建立两个坐标系统之间一一对应的关系,具体步骤如下。 1 首先,打开ArcMap软件,添加数据。(例如,省级...
  • 然而,由于种种原因,通过无人机拍摄的照片拼接得到的正射航片与其他地理空间数据叠加时经常出现较明显的偏差,需要进行配准以校正其空间位置,因此,本文将使用QGIS的配准工具演示无人机正射航片配准的过程。...
  • Arcgis 地理配准步骤(底图校正)

    万次阅读 多人点赞 2017-07-29 20:12:42
    地理配准地理配准地理配准   下面是我之前做的一张.JPEG的普通图片破碎度指数图,下面一张是Arcgis里打开的 广州的行政区shp文件。   添加一张图片和一个行政数据,现在图片和行政区数据不在一起。 点击...
  •  针对自动驾驶中的自定位问题,百度提出了一套基于深度学习的激光点云自定位算法。百度使用不同类型的网络结构对传统方法中的各功能模块进行替代,并在一个包含多种场景路况和大尺度时间跨度的数据集上验证了算法...
  • 生成完整的三维场景是各种计算机视觉应用的基础和重要技术,包括自动驾驶中的高精度三维地图重建、机器人技术中的三维环境重建和实时监控地下采矿的三维重建。例如,点云配准可以为机器人应用中的路线规划和决策构建...
  • 扫描得到的地图数据通常不包含空间参考信息,航片和卫片的位置精度也往往较低,这就需要通过具有较高位置精度的控制点将这些数据匹配到用户指定的地理坐标系中,这个过程称为地理配准。 地理配准即就是通过建立数学...
  • 1、对无坐标信息的地形图(图片格式)进行地图配准操作(实验操作包括配准、定义投影)。 注:在对不同数据进行数据可视化、数据分析时,必须保证数据的坐标系是一致的 带有坐标信息的图片文件格式有tiff和grid格式...
  • 其实我很早的时候就写过一篇“我的 2010世博地图1.0版发布”,但没有和大家做明确的说明和制作方法,今天就和大家一起来分享地图配准地图切割并进行网络发布的问题,其实就是以世博为例制作一份简单的网络地图。...
  • Arcmap地理配准png

    2021-09-16 14:22:29
    1:打开arcmap,双击 2:选择空白地图模板 3:选择添加png和shp文件 4:打开自定义------》工具条 --------》地理配准 工具 5:选择要配准的png文件,进行绘制点位 注意:至少选择三组 5:选择自动校正
  • 首先,插入底图 可以各种格式 尽量要求清晰度高吉林莫莫格国家级保护区功能区划图下面进行地理配准 ,配准时确定地图图例 ,右键工具栏选出地理配准 去掉自动校正 左键点一下后右键 我这个图是1:100 ...
  • 地图数据集中包含pcd格式的点云数据为36304帧,训练数据集中包含pcd格式的点云数据为7538帧,测试数据集中包含pcd格式的点云数据为6443帧。 如果大家有知道的可以评论指教一下,或者说讨论一下,谢谢~   ...
  • 那如何吧一些jpg,png格式的规划图纸,或者扫描件,或者网络上下载的一张图,或者无人机直接空中拍的一张图和地图进行叠加呢? 专业术语叫配准。 1.其他软件操作方法 GoogleEarth里面的操作方式是直接拖拽到地球...
  • 我们已经了解了ROS地图的特征。现在我们假设已知在地图上某个位置有一台机器人,我们要将ROS地图转换为图片,同时机器人在地图上的位置传输至外部用户终端;使用户终端能够实时显示机器人位置。 我们先从用户终端...
  • 栅格文件配准(利用POI点对栅格文件进行配准): 一、分别记载栅格文件、POI矫正点文件 ...采集完点之后,对校正后的地图的矫正方法、名称、坐标系等进行设置,最后点击运行按钮(每次最少选择两对控制点) ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,673
精华内容 669
关键字:

地图自动配准