envi何校正模型与重采样方法

在ENVI软件中，校正模型（Georeferencing Model）和重采样方法（Resampling Method）是进行地理定位和空间变换时两个非常重要的概念。下面分别解释它们的作用和常见的选项：

校正模型（Georeferencing Model）

校正模型是指将遥感影像与地理坐标系统关联起来的方法。在ENVI中，主要有两种校正模型：

1. 仿射变换（Affine Transformation）：

   • 仿射变换是一种线性变换，可以处理平移、旋转、缩放和剪切等操作。
   • 它需要至少三个控制点来确定变换参数。

2. 多项式变换（Polynomial Transformation）：

   • 多项式变换是一种非线性变换，可以处理更复杂的几何畸变。
   • 它需要更多的控制点来确定多项式的系数。

重采样方法（Resampling Method）

重采样方法是指在空间变换过程中，对原始影像的像素值进行重新分配的方法。在ENVI中，常见的重采样方法包括：

1. 最近邻（Nearest Neighbor）：

   • 最简单的重采样方法，选择与目标位置最近的原始像素值。
   • 优点是计算速度快，但可能会导致图像出现锯齿状的伪影。

2. 双线性插值（Bilinear Interpolation）：

   • 基于目标位置周围四个最近像素值的加权平均。
   • 可以得到更平滑的图像，但可能会引入一些模糊。

3. 立方卷积（Cubic Convolution）：

   • 基于目标位置周围16个像素值的加权平均。
   • 可以得到更平滑的图像，但计算量较大。

4. 双三次插值（Bicubic Interpolation）：

   • 与立方卷积类似，但使用不同的权重计算方法。
   • 可以得到更高质量的图像，但计算量更大。

5. 兰索斯插值（Lanczos Interpolation）：

   • 一种高效的高斯插值方法，可以提供高质量的图像。
   • 适用于需要保持图像细节的场景。

6. 最大值（Maximum）：

   • 在目标像素的邻域内选择最大值。
   • 适用于非监督分类后的结果，以突出显示特定的类别。

7. 最小值（Minimum）：

   • 在目标像素的邻域内选择最小值。
   • 适用于突出显示特定的低值区域。

选择合适的校正模型和重采样方法取决于具体的应用场景和数据特性。一般来说，对于需要保持图像细节和边缘清晰的应用，可以选择双三次插值或兰索斯插值；而对于计算速度要求较高的情况，可以选择最近邻或双线性插值。同时，校正模型的选择也会影响到重采样的效果，因此需要根据具体情况进行综合考虑。