遥感中做几何校正的时候出现控制点误差很大的情况是什么原因?谢谢!_百...

有可能是因为当时的心情不好（或许由失恋等等原因引起的），烦躁的很，所以下手点控制点的时候，有可能手抖了一下，导致了控制点偏离很大，所以你的RMS就会很大，肯定是大于一个象元的啦，照你当时的状态来说。所以啦，删掉那些误差大的控制点，重新打点吧，骚年。

影像拟合是把控制点分成两部分，一部分用于拟合，一部分用于拟合后检测。控制点的拟合精度指拟合后用于检测的控制点坐标和对应像点坐标之间的中误差。控制点拟合中误差是指用以拟合的控制点平差后的中误差值。

由于大气折射引起的图像变形（j），地球自转的影响等等。遥感的几何校正：遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为象元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。

遥感信息中的不确定性来源

1、地形起伏不但会导致图像几何畸变，而且会导致图像内迎光坡和背光坡均匀区域内光谱响应的巨大差异，导致信息提取结果中大的不确定性。对于特定物理参数的传感器所获取的遥感图像，地表景观分布的复杂性和地表单元的大小共同直接影响遥感数据的分类不确定性。

2、遥感数据分类过程中的不确定性来源包括类型定义的不完备或模糊性，训练样本数量和代表性的影响，以及分类算法的不确定性。 在遥感信息提取过程中，需要纠正数据获取过程中引入的不确定性，并选择对误差不敏感的处理和分析方法，以使最终提取的信息包含最小的不确定性。

3、遥感应用的不确定性源自数据获取、处理、分析和转换的各阶段，累积误差影响信息提取。纠正数据引入的不确定性与选择误差不敏感的处理分析方法是减少不确定性影响的关键。不确定性研究进展主要集中在新手段和方法的应用，以减少不确定性对分析处理的影响。对于分类精度评价，已发展至四个阶段。

4、遥 感 信 息 的 不 确 定 性：遥 感 技 术 所 利 用 的 电 磁 波 还 很 有 限 ，仅 是 几个 波 段 范 围 。

5、参考数据一般有两种来源。一种是通过地面实况调查获得，另一种是用更高空间分辨率的遥感数据分类结果作为参考数据。地面实况信息的获取受地面景的复杂程度，空间分布及采样单元大小，以及人的主观判断的影响。在地面目标分布复杂的地区，常常难以确定某一位置属于哪一个类别。

遥感的局限性

遥感的局限性如下：图像判读、解译后获得的往往是对地物的大致估计，或间接信息，会和实际情况有出入。在很多情况下用计算机判读、解译比用熟练的人工误差大，但全靠人工，解译工作量很大、周期很长。城市规划中需要地物的社会属性，但靠遥感只能间接获取，主要还得靠实地调查解决。

光谱分辨率有限：微波波段的光谱信息相对较少，无法提供与可见光和近红外波段相比的丰富光谱特征。这对于某些应用领域，如植被类型识别和环境监测，可能有一定的局限性。 数据处理和解释复杂：微波遥感数据的处理和解释相对复杂，需要专门的算法和技术。

航空遥感的另一个显著特点是地面分辨率高，能够捕捉到地表的微小细节，这对于科学研究和环境监测极其有利。然而，与这些优点相对应的是，它存在一些局限性。飞行高度的控制和续航能力相对较弱，对于需要长时间、全天候工作的任务来说，可能并不理想。

总之，摄影测量与遥感技术的就业局限性确实比较大，但是只要你有足够的技术实力和专业知识，并且不断学习和自我提升，就有机会在该领域找到人生的发展机会。

．获取信息受条件限制少。在地球上有很多地方，自然条件极为恶劣，人类难以到达，如沙漠、沼泽、高山峻岭等。采用不受地面条件限制的遥感技术，特别是航天遥感可方便及时地获取各种宝贵资料。4．获取信息的手段多，信息量大。根据不同的任务，遥感技术可选用不同波段和遥感仪器来获取信息。

卫星遥感测量农田面积准确吗?准确率多少?

1、农田面积的测量准确性取决于卫星遥感技术的多个因素，包括卫星传感器的分辨率以及农田本身的地理特征。 当使用高分辨率（5至0.5米）的卫星影像时，农田由于其规则的形状和分布，通常可以获得较好的分类效果，误差通常控制在几个像素之内。 面积测量误差可以通过像素分辨率平方来估算。

2、看你农田面积多大，还有卫星影像分辨率多高。通常使用高分辨率影像5-0.5m的话，因为农田都呈规则的图形分布，所以通常情况下不太会有误差过大的分类现象出现，其误差通常也就在一两个象元左右，总的误差像元数与像元分辨率的平方的乘积就是面积的误差。

3、都属于国家卫星遥感的范围 。基本农田和一般农田，都属于国家卫星遥感的范围，不可能只检测基本农田的，一般农田的面积，也在检测范围之内。如果单说遥感平台的话，应该是指航空遥感、航天遥感、地面遥感的概念。一些遥感卫星的名称。我猜您是想了解不同遥感卫星数据的适用范围，各自有哪些优缺点 。

4、Q1： 卫星遥感信贷技术详解 通过将照相机置入卫星，网商银行能获取农田的实时影像，然后利用人工智能解析作物类型，如水稻、玉米等，准确率超过93%。这使得银行能根据作物的生长情况和价值评估贷款额度。Q2： 为何选择农村应用 农村贷款难关键在于缺乏抵押，而土地是农民主要资产。

5、举例说，早在1991年，在江淮地区发生特大洪水时，江苏省气象局农业气象中心利用接收到的气象卫星资料，估计出江苏省受淹农田面积为53万公顷。江苏省民政厅正是参考了这个遥感结果来分发救灾款物的。

6、影像预处理：对获得的遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正，以确保数据的准确性和可比性。 图像分类：使用遥感图像分类技术，将影像中的林地部分与其他土地类型（如农田、城市区域等）进行分类。