明的【具体实施方式】作进一步详细描述。W下实施 例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0057] 图1是本发明实施方式提供的一种遥感影像的自动化批量几何校正方法的示意 图，包括：
[0058] 在计算设备获取到遥感影像时，自动调用计算设备执行：
[0059] S11:对所述遥感影像进行剖分，得到多个待校正遥感影像；
[0060] S12:根据所述遥感影像构建面状要素矢量图，使每一个待校正遥感影像都能完全 处于所述面状要素矢量图中的一个面状图中；
[0061] S13:根据每一个面状图与轨道图的相关性，得到每一个面状图对应的底图，所述 轨道图为根据轨道号下载得到的图像；
[0062] S14:根据所述待校正遥感影像和面状图对应的底图的中屯、经缔度距离，得到每一 个待校正遥感影像对应的底图；
[0063] S15:根据每一个待校正遥感影像和该待校正遥感影像对应的底图，对每一个待校 正遥感影像进行几何校正。
[0064] 采用本实施方式提供的方案，避免了大量的人工干预的工作量W及人工操作带来 的误差，实现了遥感影像的自动化批量几何校正，提高了遥感影像几何校正的效率和正确 率。
[0065] 在具体实施时，可W将待校正影像作为输入图层，得到的待校正影像对应的底图 作为参考图层，根据几何校正算法对待校正影像进行几何校正，按照同样的道理对每一个 待校正影像都进行几何校正，从而得到完成校正的遥感影像。
[0066] 优选地，所述步骤S11还可W包括：
[0067] 利用四叉树法对所述遥感影像进行剖分，得到多个待校正遥感影像。
[0068] 运样的好处是，采用四叉树法对二维图像进行剖分，可W把二维图像均匀的剖分 成四部分，并且剖分后的图像形状都是矩形，从而可W对图像进行多次剖分，W得到多个待 校正遥感影像。
[0069] 在具体实施时，上述对遥感影像进行剖分也可W采用其它方式，例如二叉树图像 剖分，为了满足不同的精度要求，也可W对图像进行多次剖分。
[0070] 优选地，所述步骤S12还可W包括：
[0071 ]根据所述遥感影像进行空间布点，得到点要素矢量图；
[0072] 根据所述点要素矢量图构建面状要素矢量图，使每一个待校正遥感影像都能完全 处于所述面状要素矢量图中的一个面状图中。
[0073] 运样的好处是，通过先根据遥感影像进行空间布点，然后再构建面状要素矢量图， 可W将整个遥感影像所覆盖的区域分成多个面状图，便于确定待校正影像对应的底图。
[0074] 在具体实施时，可W设置面状图为矩形，并且矩形的边长为相邻空间点间距的两 倍，根据待校正遥感影像的经缔度差W及使每一个待校正遥感影像都能完全处于所述面状 要素矢量图中的一个面状图中的条件，经过计算可W得到空间布点的间距。可W理解的是， 在满足条件的基础上，也可W设置面状图为其它图形，空间布点的间距也可W相应的改变。 [00巧]优选地，所述步骤S13还可W包括：
[0076] 根据每一个面状图与轨道图的相关性，得到每一个面状图对应的一组轨道图；
[0077] 对每一个面状图对应的一组轨道图进行镶嵌；
[0078] 根据面状图对镶嵌后的轨道图进行裁剪，得到每一个面状图对应的底图。
[0079] 运样的好处是，结合轨道图来确定面状图对应的底图，便于为几何校正过程提供 参考图层。
[0080] 上述面状图与轨道图的相关性，是利用空间相关性算法通过判断面状图所覆盖的 区域和哪些轨道图相交得到的。
[0081] 上述根据面状图对镶嵌后的轨道图进行裁剪，是将镶嵌后的轨道图在面状图覆盖 范围内的图像作为面状图对应的底图，舍弃不在面状图覆盖范围内的图形。
[0082] 优选地，所述步骤S14还可W包括：
[0083] 根据待校正遥感影像和面状图对应的底图的中屯、经缔度，得到每一个待校正遥感 影像和所有的面状图对应的底图的中屯、经缔度距离；
[0084] 针对每一个待校正遥感影像，与所述待校正遥感影像中屯、经缔度距离最近的面状 图对应的底图为该待校正遥感影像对应的底图。
[0085] 运样的好处是，根据待校正遥感影像和面状图对应的底图的中屯、经缔度的距离来 确定待校正影像对应的底图，提高了校正过程的准确性。
[0086] 上述中屯、经缔度的距离可W通过距离公式得到，也可W采用其它求距离的方式。
[0087] 采用本实施方式提供的方案，避免了大量的人工干预的工作量W及人工操作带来 的误差，实现了遥感影像的自动化批量几何校正，提高了遥感影像几何校正的效率和正确 率。
[0088] 下面对本发明提供的一种遥感影像的自动化批量几何校正方法的完整实施例进 行说明，该方法可W包括如下步骤：
[0089] S21:对所述遥感影像进行剖分，得到多个待校正遥感影像；
[0090] 图2是对遥感影像进行Ξ次四叉树剖分的示意图，得到多个如图中③所示的待校 正影像，W运些待校正影像的空间地理坐标来命名，例如u_v，其中U为缔度，V为经度，也可 W根据实际需要对遥感影像进行多次四叉树剖分，此处只是ΚΞ次剖分举例说明。
[0091] S22:根据所述遥感影像进行空间布点，得到点要素矢量图；
[0092] 图3为本实施方式提供的构建面状要素矢量图的示意图，图中矩形1表示未经剖分 的整体遥感影像，根据矩形1覆盖的区域进行空间布点，在X方向相连两点之间相距k，Y方向 相邻两点之间相距h，得到的如图中所示的点要素矢量图；
[0093] S23:根据所述点要素矢量图构建面状要素矢量图，使每一个待校正遥感影像都能 完全处于所述面状要素矢量图中的一个面状图中；
[0094] W任一空间点为中屯、，WY轴方向长度为化，X轴方向长度为2k得到各点对应的矩 形，如图中矩形2为W点A为中屯、得到的矩形，得到的矩形为一个面状图，按照同样的方式， 得到所有空间点对应的面状图，从而得到一张面状要素矢量图；该面状要素矢量图中的面 状图之间是有一定的重叠度的，并且保证剖分后的每一个待校正影像都能完全处于某一个 面状图内。根据每一幅待校正影像都会完全处于某个面状图内W及剖分后的遥感影像间经 度缔度差得到上述间距h和k的值。
[00M] S24:根据每一个面状图与轨道图的相关性，得到每一个面状图对应的底图；
[0096]图4为本实施方式提供的面状图与轨道图相关性的示意图，根据相关性算法，计算 出每个面状图与哪些轨道图相交，将运些和同一个面状图相交的轨道图分为一组，或者为 了方便标记也可W将运些轨道图对应的轨道号分为一组，图4 W五个轨道图为例，图中较小 的五个矩形表示轨道图，较大的一个矩形表示面状图，图4中有五幅轨道图与该矩形面状图 相交，所W运五幅轨道图会被分入同一组。然后将各组轨道图依次进行镶嵌，所W每一组轨 道图都能得到一幅镶嵌图，图5表示将图4中被分为同一组的轨道图进行镶嵌合成的一幅镶 嵌图。然后将每幅镶嵌图根据其对应的矩形面状图进行裁剪得到底图，每幅底图皆W其对 应的空间点的坐标命名，如图6所示，图中多边形表示将图5中的镶嵌图进行裁剪得到的底 图，其对应的空间点为点A(ai，bi)，底图命名为ai_bi，其中a康示缔度，b康示经度；
[0097] S25:根据所述待校正遥感影像和面状图对应的底图的中屯、经缔度距离，得到每一 个待校正遥感影像对应的底图；
[0098] 对于任一个待校正影像ui_vi，与该待校正影像中屯、经缔度距离最小的面状图对应 的底图为该待校正影像对应的底图。可W通过距离公式
1 = 2,3， 4, . . .，m，j = l，2,3,. . .，n，求得待校正影像和面状图对应的底图中屯、经缔度之间的距离， 其中，（ui，vi)为待校正遥感影像的中屯、经缔度，（aj，bj)为面状图对应的底图的中屯、经缔 度。
[0099] S26:根据每一个待校正遥感影像和该待校正遥感影像对应的底图，对每一个待校 正遥感影像进行几何校正；
[0100] 图7为本实施方式提供的确定每一个待校正遥感影像对应的底图的示意图；图中 左上角深色矩形表示待校正影像m_vi，每一个浅色矩形表示面状图对应的底图，通过上述 距离公式，得到该待校正影像和各个面状图对应的底图之间的距离dll，dl2，dl3，dl4,...， din，通过比较找到最小距离MIN(du)为d