C5 · 出版卷 15

Image Geometry and Preprocessing

Orthorectification、atmospheric correction、co-registration

学习目标

本章把预处理视为可审计的物理模型，而不是按钮序列。学习者应能区分辐射校准、大气层顶与地表物理量，解释正射校正和地形位移，评估大气与地形校正，测量共配准误差，按数据类型选择重采样，并完整保留掩膜与处理血缘。

预处理只能在其输入和假设允许的程度上使观测可比。每项校正都可能留下残差或引入相关性。“已校正”标签不是质量证书。

原始影像几何由探测器排列、扫描计时、平台位置与姿态、观测方向、地球形状和地形共同控制。透视影像中，高低起伏会使地物偏离地图位置。正射校正利用传感器模型、控制点和高程数据，把样本映射到声明的坐标系统。

几何精度包含绝对与相对部分。绝对精度比较影像位置和地面参考，相对精度或共配准精度比较影像彼此的位置。适合区域制图的产品仍可能不适合像元级变化检测。地形模型误差、控制点分布、被云遮蔽的同名点和传感器模型局限都可形成空间变化残差。

检查点必须独立于校正控制点。应报告误差向量和稳健统计，而不是只给一个全局均方根；山区、场景边缘与控制稀疏区应分别检查。

辐射校准按元数据把仪器代码转换为辐亮度或其他校准量。太阳反射区的大气层顶反射率可减弱部分照明和日地距离效应，但仍包含大气。地表反射率处理利用气溶胶、水汽、气压与几何等辅助信息，通过散射和吸收模型估计地表相关量。

当模型输入不足时，暗表面、亮表面、高海拔表面、非均质表面或邻云表面的大气校正可能病态。薄云和霾可通过一般云掩膜；邻近效应会把相邻亮目标的辐亮度传入像元。数值合法的产品仍可能不适合微弱吸收或变化判断。

应与地表产品同时保存辐亮度或大气层顶输入，记录算法、版本、辅助数据和逐像元质量。跨场景比较稳定表面，并检查残差是否随气溶胶、观测角和高程变化。

坡度与坡向会改变入射照明和观测几何。同一材料的向阳与背阳出露可具有不同亮度、阴影和散射。简单余弦校正可能过度提升低照度坡面，并假设未必成立的表面响应；经验或半经验校正也依赖稳定参考假设。

双向反射意味着表面响应随照明、观测方向、颗粒结构和粗糙度变化。混合观测几何的时间序列可出现与材料无关的变化。归一化可改善可比性，却增加模型依赖；几何字段与校正系数必须随输出保存。

不得自动使用校正后的深阴影像元。低入射能量造成低信号和不稳定比值，即使公式提升了亮度也不例外。应保留地形阴影或低照度掩膜，并说明损失的支持域。

共配准将观测对齐到共同网格。亚像元偏移应由稳定且分布均匀的特征估计，避开云、移动植被、水体和已变化表面。当存在旋转、剪切、地形视差或局部扭曲时，单一平移并不足够。应使用保留的同名点验证，并绘制残差向量。

重采样为输出网格赋值。最近邻保留原始代码和类别掩膜，却产生块状结构；双线性和三次方法平滑连续场并创造新数值；在网格适当嵌套时，面积加权聚合可保持平均量。降采样需要抗混叠策略，升采样不会增加分辨率。

同一空间变换应一致应用，但科学波段、不确定度与类别掩膜要使用各自合适的方法。记录网格原点、像元对齐、坐标参考、变换和核函数。半像元约定错误就可能伪装成边界位移。

建立预处理台账，包含输入校验和、产品标识、校准系数、掩膜、大气与高程辅助源、几何变换、重采样方法、输出比例、独立于软件的公式与诊断指标。保存校正前后直方图及稳定目标比较。

不确定度包括校准误差、大气残差、地形校正、地理定位与重采样协方差。对比值 q=x/y，一阶方差同时包含两个波段的不确定度及其协方差。把经重采样的相邻像元视为独立会夸大有效样本量。

预先定义失效处置：控制不足时拒绝场景，地表校正不稳定时保留大气层顶量，饱和或云污染像元以掩膜而不是填补处理，共配准误差高时提高变化判定的不确定度而不是掩盖问题。

两个合成 20 m 场景含有清晰地质边界和一条窄路。场景 B 向东偏 0.35 像元、向北偏 0.20 像元。不配准直接作差，会沿两个特征形成成对正负条带。用稳定控制估计平移后，道路残差减小，但陡脊仍有与地形相关的偏移，因为正射校正使用了错误高程面。

平均偏移很小，局部残差却大于目标变化宽度。正确决策是将山脊排除出像元级变化分析，用合适高程模型修复几何，并保留排除掩膜。提高变化阈值只会隐藏症状，不能修复位置错误。

解释与决策。 预处理生成的是“可分析”主张，而非地面真值。每一步都应声明物理量：校准辐亮度、大气层顶反射率、估计地表反射率、地形归一反射率或重采样网格。除非变换已论证，不应在同一比值或时间序列中混用不同处理级别。残差诊断决定最小可辩护制图或变化单元；不可靠区域应报告未知，而不是强制分类。

给定两个合成场景及元数据，重建比例与偏移，建立云和饱和掩膜，用稳定控制估计共配准，并分别为反射率和类别掩膜选择重采样方法。生成校正前后差值图与残差向量图，记录校正仍不足的区域。

审计问题：输入处理级别是否兼容？高程模型垂直基准是否已知？是否使用独立检查点？大气与地形参数是否记录？掩膜是否按类别重采样？亚像元配准是否足以支持所声称变化？每个输出像元能否追溯到来源？