图像地理坐标计算：图片中一点的像素坐标换算成地理坐标的方法

2023-10-31 04:25:57

将图像中的像素坐标转换为地理坐标

引言：

身为无人机驾驶员或地理信息系统（GIS）爱好者，在处理航拍图像时，你可能遇到过将像素坐标转换为地理坐标的需求。这是因为无人机图像通常经过正射校正，以确保图像与实际地理位置相符，但像素坐标本身并不直接对应于地理坐标。本文将深入探讨将像素坐标转换为地理坐标的简单方法，帮助你充分利用航拍数据。

理解像素坐标和地理坐标之间的关系

无人机图像的正射校正过程利用 GPS 和惯性测量单元 (IMU) 传感器数据，为图像中的每个像素分配相应地理坐标。然而，由于图像通常以倾斜角度拍摄，并且镜头可能产生畸变，像素坐标与地理坐标之间存在非直接对应关系。因此，需要一种方法来进行坐标转换。

转换像素坐标的步骤

要从像素坐标计算地理坐标，我们需要收集以下信息：

图像中心点的地理坐标
像素坐标
图像分辨率
图像投影系统

以下是详细的转换步骤：

将图像中心点坐标转换为投影坐标： 使用提供的地理坐标和图像空间变换参数（仿射变换矩阵），计算图像中心点的投影坐标。
获取像素坐标的比例： 将像素坐标除以图像分辨率，得到像素在图像中的相对位置（比例）。
计算像素的投影坐标： 将像素的比例乘以图像中心点的投影坐标，得到该像素在投影系统中的位置。
将投影坐标转换为地理坐标： 利用投影系统的反变换参数，将像素的投影坐标转换为地理坐标。

代码示例（Python）：

import numpy as np
import gdal

def pixel_to_geo(image_path, pixel_x, pixel_y):
  """
  将像素坐标转换为地理坐标。

  Args:
    image_path: 图像路径
    pixel_x: 像素的 X 坐标
    pixel_y: 像素的 Y 坐标

  Returns:
    地理坐标元组 (经度, 纬度)
  """

  # 打开图像
  image_ds = gdal.Open(image_path)

  # 获取图像的分辨率
  resolution_x = image_ds.GetGeoTransform()[1]
  resolution_y = image_ds.GetGeoTransform()[5]

  # 获取图像的投影系统
  projection = image_ds.GetProjection()

  # 获取图像中心点的地理坐标
  image_center_lon = image_ds.GetGeoTransform()[0] + image_ds.RasterXSize * resolution_x / 2
  image_center_lat = image_ds.GetGeoTransform()[3] + image_ds.RasterYSize * resolution_y / 2

  # 将图像中心点的地理坐标转换为投影坐标
  image_center_proj_x, image_center_proj_y = gdal.GCPsToGeoTransform(image_ds.GetGCPs())[0:2]

  # 计算像素的投影坐标
  point_proj_x = image_center_proj_x + (pixel_x / resolution_x) * image_ds.RasterXSize
  point_proj_y = image_center_proj_y + (pixel_y / resolution_y) * image_ds.RasterYSize

  # 将投影坐标转换为地理坐标
  point_lon, point_lat = gdal.GCPsToGeoTransform((point_proj_x, point_proj_y))[0:2]

  # 返回地理坐标
  return point_lon, point_lat