摘要: 影像配准(Matching)是将同一地区不同传感器、不同日期、不同波段或传感器在不同位置获取不同特性的影像在几何上互相匹配，即实现影像与影像间地理坐标及像元 空间分辨率上的统一。配准方式可分为相对配准和绝对配准。相对配准是以某一图像为基准，经过坐标变换和插值，...
影像配准(Matching)是将同一地区不同传感器、不同日期、不同波段或传感器在不同位置获取不同特性的影像在几何上互相匹配，即实现影像与影像间地理坐标及像元 空间分辨率上的统一。配准方式可分为相对配准和绝对配准。相对配准是以某一图像为基准，经过坐标变换和插值，使其它图像与之配准。绝对配准是将所有的图像校正到统一的坐标系。在实际作业中针对不同监测地区和遥感数据的情况，采用不同的配准模式，概括起来有以下五种：
第一种处理方式是将全部影像都分别几何校正到统一地图坐标系下，完成校正配准工作。由于受地形起伏以及卫星侧视角的影响，地形图过于陈旧，控制点选择困难等，精度受到一定程度的影响。因此不同影像、不同区域呈现不同的残差分布规律和残差幅度，难以实现精确配准。
第二种处理方式是首先对高空间分辨率图像进行几何精校正，然后将其他图像与之配准。该方法存在的问题是当高分辨率图像未完全覆盖整个监测区时，图像镶嵌和工作区范围确定十分困难。
第三种处理方式是先将高质量的某一时相低分辨率数据进行分景几何精校正，像元大小插值成高分辨率大小，然后将其余卫星数据以景为单元与其进行相对配准。由于基准图像分辨率较低，几何校正精度不如第二种方式。
第四种方式是先将多源图像配准并融合，然后用地形图选取控制点进行几何精校正。相对而言此种方法几何校正精度较高，但工作量较大。
第五种处理方式是充分利用已有成果，选择已经过几何精校正、且精度高的图像为基准图像，将要处理的各类图像与其配准。此种方法工作量小、效率高，但前提是作为基准用的遥感图像的几何校正精度要有保证。
影像配准时同名点的选取可以采用人工选取的方法，或通过相关运算自动获得。图像配准中误差一般地区不大于0.5个像元，平原地区严格控制在0.5个像元以内，山区适当放宽。 影像配准采用以下方法进行精度检查：融合检查—对配准后数据进行快速融合处理，目视检查融合图是否有重影现象。当配准精度不能满足要求时，应在有重影的地区加密控制点，重新进行纠正配准，直到精度符合要求。
