低分辨率的卫星数据在地面控制点的选择上有相当的难度，因此可以用卫星自带的地理定位文件进行校正，其校正精度受地理定位文件的影响

本次教程介绍了MODIS的校正、ASAR的校正、和以风云三号为例的国产卫星基于GLT文件的几何校正

GLT（geographic lookup table）：地理查找表。利用输入的几何文件，生成地理位置查找表，从该文件中可以了解到某一初始像元在最终输出结果中的实际地理位置。其表现为一个二维的图像文件，包含初始像元的初始影像、每个像元的地理定位信息。对于低分辨率的影像来说，这种方法高于地面控制点的方法。

MODIS：

Envi支持modis的1b、2、3或4级数据。

此处红色圈内表示了数据集的基本信息，示例的modis文件包含了发射率文件、辐射率文件和大气表观反射率文件。此处使用大气表观反射率文件进行校正

点击ok进入Georeference MODIS Parameters设置面板

坐标选择wgs84

Georeference的主要思想是利用图像中提供的经纬度，从而生成一系列的控制点。Numeber Warp Points选项就是选择控制点的数量（在x方向上的控制点数量应该<=51个；y方向的数量<=行数）

Perform Bow Tie Correction选项是是否消除蝴蝶效应（不知道）。该选项默认选yes

点击ok进入下一Registration Parameters设置面板

该面板中，系统根据图像数据自动计算了起始点坐标、像元大小和行列号一般不做更改。Background（背景值）一般设置为0.

输出路径自选

校正后可以明显看出边缘有黑边，感觉图像发生了旋转。黑边为背景值，其值为0

ASAR数据的校正：

参数的选择与上面MODIS大同小异，不做说明，给出贴图

rotate if transpose decending应该是校正后图像旋转的意思，教程中设置no

Method为图像几何校正的模型，包括RST（仿射变换模型）polynomial（多项式模型）triangulation（局部三角网模型）

Resampling是重采样方法，包括nearest neighbor（最邻近法）、Bilinear（双线内插）、Cubic Convolution（三次卷积法）

这两个工具的选项越靠下精度越高，计算量越大。本次实验选择了局部三角网模型和三次卷积。

在选择局部三角网模型是，会相应产生zero edge选项。该功能将沿影像产生一个一象元的边界背景，这可避免模糊效应。

利用Google earth判断校正是否成功

 

国产卫星的基于GLT的校正（风云三号.h5）

教程中打开数据选择的open而非open as。找到相关文件打开后如下：

此处选择的信息如下：

然后用同样的方法打开坐标文件：

 在输入的X Geometry Band中选择Longitude

在输入的Y Geometry Band中选择Latitude

投影信息选择中都选择地理经纬度

像元大小设置为默认，旋转角度设置为0

在输入GLT文件中选之前保存的文件

而后选择需要校正的数据，根据自己的目的进行选择

自己输出图像边界选择yes，背景设置为0