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A Geometric and Radiometric Simultaneous Correction Model (GRSCM) Framework for High-Accuracy Remotely Sensed Image Preprocessing

机译：高精度遥感图像预处理的几何和辐射同时校正模型（GRSCM）框架

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摘要

The grey value g (x, y)of pixel on radiometric spectrum is regarded as a function of the geometric coordinates (x, y). Hence, there is a unity of opposite relationships between the geometric and radiometric information, such that, these two types of information cannot be separated. Therefore, this paper proposes a novel geometric and radiometric simultaneous correction model (GRSCM) framework inspired and developed from least squares matching (LSM). Based on the Gauss-Markov model, geometric and radiometric correction coefficients are integrated and solved by an iterative method with variable weights in the proposed model. Moreover, many state-of-the-art models and methods can be integrated into the proposed general GRSCM framework. In the GRSCM of this paper, RAN-dom SAmple Consensus (RANSAC), step wise regression and significance testing are integrated and used. The experimental results demonstrate that the accuracy of the GRSCM is significantly improved compared with that of geometric correction and radiometric correction separately.
机译：在辐射频谱上的像素的灰度值G（x，y）被视为几何坐标（x，y）的函数。因此，几何和辐射测量信息之间存在相反关系的统一，使得这两种类型的信息不能分开。因此，本文提出了一种新的几何和辐射同时校正模型（GRSCM）框架，其灵感和开发了最小二乘匹配（LSM）。基于Gauss-Markov模型，通过在所提出的模型中的可变权重的迭代方法集成和解决了几何和辐射校正系数。此外，许多最先进的模型和方法可以集成到所提出的一般GRSCM框架中。在本文的GRSCM中，集成和使用了RAN-DOM样本共识（RANSAC），步骤明智的回归和显着测试。实验结果表明，与几何校正和分别辐射校正相比，GRSCM的精度显着提高。

著录项

  • 来源
    《Phytochemistry》 |2017年第2017期|共12页
  • 作者

    Li Chang; Xiong Hao;

  • 作者单位

    Key Lab Geog Proc Anal &

    Simulat Wuhan Hubei Peoples R China;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 植物学;
  • 关键词

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