采用SIFT特征的高光谱数据自动几何精校正

针对几何精校正过程中人工选取控制点误差大、未考虑高光谱数据光谱特征一致性等问题，提出了基于SIFT特征的自动几何精校正方法。首先提取图像的SIFT特征，利用高光谱数据的地理坐标定位进行局部特征匹配，然后为了进一步提取高精度、分布均匀的控制点，提出了一种分区域的随机采样一致（RandomSampleConsensus，RANSAC）算法。利用航空高光谱成像仪Hymap获取的新疆东天山数据进行算法性能的分析与验证，并采用CE90/CE95以及均方根误差等指标进行定位精度的评价，提出的基于SIFT特征的自动几何精校正方法能够达到0.8像元的定位精度，并且校正前后光谱的光谱角小于0.01rad。