在这里先期给大家介绍一下RSD的地理定标检验方法。
首先是RSD引入了一个叫做契合系数的指标，该指标是将基准图像与目标图像首先抽象化处理，然后计算重合像元与总像元数之比，称之为契合系数或者契合度系数，取值在0~1之间。实验表明该值大于0.5时表明目标图像与基准契合基本良好，小于0.2时就基本不靠谱了。可以用来检验正射校正、几何精校正等有关地理定标的实际效果。
图1 以Landsat8为基准对GF1 WFV进行几何校正的契合系数
图1中的RSD契合系数为0.74338，基准图像的抽象图为红色像元，目标图像的抽象图为蓝色像元。重合像元为合成的品红色。虽然重合像元只有74%，但是图面上基本见不到红蓝色，而几乎全部是品红色。人眼的综合能力将挨在一起的一个红像素和一个蓝像素综合成了品红色，所以看起来就海天一色了。好在指数没有说谎，就是74%。
RSD还有一个利用裸眼对动态物体判断能力进行检测的功能。交替显示两幅图片能够感知到单像元甚至亚像元的位置移动。据说青蛙看不见静止的目标，只有目标移动时才能被捕捉到，人眼是不是也有这样的功能呢？ :)
图2 GF2 不同精度DEM正射校正比较
使用不同精度的DEM对遥感数据进行正射校正对位置精度有很大影响，图2是使用RSD的动态几何精度检测功能，观察使用不同DEM（2种）正射纠正的同一幅GF2 MSS数据，形成的两幅图像。 图像看起来一扭一扭的，说明位置差异还是挺大的。
RSD这个新增的几何精度检验功能近期会在新版中发布，届时欢迎大家试用。同学们也可以试一下你在业务或者研究中应用的不同时序的遥感影像的几何精度。加企鹅群136965427更新软件，也欢迎大家一起讨论有关遥感技术应用等问题。