地理配准概述
栅格数据通过诸如卫星影像、航空摄像机和扫描地图等多种来源获取。 现代化的卫星影像和航空摄像机往往具有相对准确的位置信息，但可能需要稍作调整才能对齐所有 GIS 数据。 扫描地图和历史数据通常不包含空间参考信息。 在这种情况下，需要使用准确的位置数据，来将栅格数据与地图坐标系对齐或进行地理配准。 地图坐标系通过地图投影定义，这是一种将弯曲的地球表面呈现在平坦表面上的方法。
对栅格数据进行地理配准时，将使用地图坐标确定其位置并分配地图框的坐标系。 通过对栅格数据进行地理配准，可将栅格数据与其他地理数据一起查看、查询和分析。 地理配准选项卡下的地理配准工具允许您对任何栅格数据集进行地理配准。
通常，对数据进行地理配准时，需执行四个步骤：
添加要与投影数据对齐的栅格数据集。
使用地理配准选项卡创建控制点，以将栅格连接到地图中的已知位置
检查控制点和错误
如果对对齐满意，请保存地理配准结果。
将栅格与控制点对齐
通常，会使用现有空间数据（目标数据），如地理配准的栅格或位于目标地图坐标系中的矢量要素类，来对栅格数据进行地理配准。 该过程涉及识别一系列地面控制点 - 已知的 x、y 坐标 - 将栅格数据集上的位置与空间参考数据中的位置关联起来。 控制点是指可以在栅格数据集和实际坐标中准确识别的位置。 许多不同类型的要素可用作可识别的位置，例如道路或溪流交叉口、溪流口、岩石露头、陆地码头的尽头、成熟场地的拐角、街角，或两个灌木篱墙的交叉口。
控制点与变换结合使用，以将栅格数据集从现有位置移动和扭曲到空间正确的位置。 栅格数据集上的一个控制点（起点）与对齐目标数据上对应的控制点（目标点）之间的连接为一个控制点对。
需要创建的链接数量取决于计划将栅格数据集转换为地图坐标的转换复杂度。 但是，添加更多连接点并不一定能实现更好的配准。 如有可能，应将连接点分散到整个栅格数据集上，而不是集中在一个区域。 通常，在栅格数据集的每个角落附近至少有一个连接点，在整个内部有几个连接点，效果最佳。
通常，栅格数据集和目标数据的重叠越多，对齐结果就越好，因为会得到更宽空间的点来对栅格数据集进行地理配准。 例如，如果您的目标数据仅占栅格数据集区域的四分之一，则用来对齐栅格数据集的点将局限于该重叠区域。 因此，重叠区域以外的区域不太可能正确对齐。 请记住，您的地理配准数据仅与其对齐的数据一样精确。 要使误差最小，您应根据需要将数据地理配准到具有最高分辨率和最大比例尺的数据上。
变换栅格
创建了足够的控制点后，可将栅格数据集转换为目标数据的地图坐标。 可选择使用多种变换方式，如多项式变换、样条函数变换、校正变换、投影变换或相似变换，以确定栅格中每个单元格的正确地图坐标位置。
多项式变换使用基于控制点的多项式和最小二乘拟合 (LSF) 算法。 其优化了全局精度，但不保证局部精度。 多项式变换得到两个公式：一个用于计算输入 (x,y) 位置的输出 x 坐标，另一个用于计算输入 (x,y) 位置的 y 坐标。 最小二乘拟合算法的目标是：推导一个通用公式，以适用于所有点，通常以控制点的目标位置略微移动为代价。 对于该方法所需的非相关控制点数，零阶平移所需点数为 1 个，一阶仿射所需点数为 3 个，二阶所需点数为 6 个，三阶所需点数为 10 个。 低阶多项式倾向于产生随机类型的误差，而高阶多项式则倾向于产生外推误差。
零阶多项式用于平移数据。 当数据已进行地理配准但通过微小的平移可以更好的排列数据时，通常使用该多项式。 执行零阶多项式平移只需要一个控制点。 可以先创建几个控制点，然后选择看起来最准确的那一个。
一阶多项式变换通常用于对图像进行地理配准。 可以使用一阶或仿射变换来移动、缩放和旋转栅格数据集。 这通常会导致栅格数据集上的直线在扭曲栅格数据集中映射为直线。 因此，栅格数据集上的正方形和矩形通常会变为具有任意比例和角度方向的平行四边形。 以下为利用仿射（一阶）多项式变换对栅格数据集进行变换的方程。 可以看到六个参数如何定义栅格的行和列转换为地图坐标的方式。
在至少三个控制点的情况下，与一阶变换搭配使用的数学方程可精确地将每个栅格点映射到目标位置。 超过三个控制点会引入误差或残差，其分布在所有控制点之间。 但是，应增加不止三个控制点，因为如果一个控制不准确，其对变换的影响会更大。 因此，尽管随着所创建链接数的增加，数学变换误差可能增加，但变换的整体准确性也会提高。
变换阶数越高，可校正的畸变越复杂。 但是，通常不需要高于三阶的变换。 高阶变换需要更多链接，因此处理时间会逐渐增加。 通常，如果您的栅格数据集需要拉伸、缩放和旋转，可使用一阶变换。 但是，如果栅格数据集必须扭曲或弯曲，则使用二阶或三阶变换。
校正变换优化了全局 LSF 和局部精度。 其基于一种算法构建，此算法结合多项式变换和不规则三角网 (TIN) 插值技术。 校正变换使用两组控制点进行多项式变换，并通过 TIN 插值技术在局部调整控制点以更好地匹配目标控制点。 调整至少需要三个控制点。
相似变换为尝试保存原始栅格形状的一阶变换。 RMS 误差会高于其他多项式变换，因为保存形状比最佳拟合更重要。 相似性至少需要三个控制点。
投影变换可扭曲线以使其保持平直。 进行变换时，之前平行的线可能不再保持平行。 投影变换尤其适用于倾斜的影像、扫描的地图和一些影像产品，例如 Landsat 和 Digital Globe。 执行投影变换至少需要四个链接。 仅使用四个链接时，RMS 误差为零。 使用更多点时，RMS 误差略高于零。 投影至少需要四个控制点。
样条函数变换是一种真正的橡皮页变换方法，优化了局部精度，但未优化全局精度。 其基于样条函数，这是一种分段多项式，能够保持相邻多项式之间的连续性和平滑性。 样条函数准确地将源控制点转换为目标控制点；距控制点一定距离的像素并不保证准确。 控制点非常重要且需要精确注册时，此转换非常有用。 增加更多控制点可提高样条函数变换的整体精度。 样条函数至少需要 10 个控制点。
解释均方根误差
推导出通用公式并将其应用于控制点时，会返回残差的度量值。 误差是起点的终止位置与实际指定位置之间的差值。 通过利用所有残差的均方根 (RMS) 总和计算 RMS 误差，再利用 RMS 误差计算得到总误差。 该值描述了不同控制点之间变换的一致性程度。 当误差非常大时，可通过先移除控制点再添加控制点来校正误差。
虽然 RMS 误差是对变换准确性的良好评估，但请勿将低 RMS 误差与准确的配准混淆。 例如，变换可能因为控制点输入有误而仍包含显著的误差。 使用的相同质量的控制点越多，多项式就越能准确地将输入数据转换为输出坐标。 通常，校正和样条函数变换使得 RMS 接近零；但是，这并不意味着图像会被完美进行地理配准。
正向残差将以与数据框空间参考相同的单位显示误差。 反向残差以像素为单位显示误差。 正向-反向残差是衡量精确度接近程度的指标，以像素为单位。 所有残差越接近零，精度就越高。
持久化地理配准信息
可以在地理配准后使用地理配准选项卡上的保存到新位置命令或使用扭曲工具永久性转换栅格数据集。 还可在地理配准选项卡使用保存命令，将变换信息存储在辅助文件中。
保存到新位置或扭曲地理处理工具会创建一个新的栅格数据集，其利用地图坐标和空间参考进行地理配准。 ArcGIS 无需永久转换栅格数据集来将其与其他空间数据一起显示；但是，如果计划用它进行分析，或者要搭配其他软件包使用，但该软件包不识别坐标定位文件中创建的外部地理配准信息，您应进行此操作。
保存地理配准信息会将转换信息存储在外部文件中，其不会创建新的栅格数据集，但永久转换栅格数据集时会发生这种情况。 对于基于文件的栅格数据集，如 TIFF，转换通常会存储在带有 .aux.xml 扩展名的外部 XML 文件中。 如果栅格数据集是原始影像，如 BMP，且转换为仿射，则会将其写入坐标定位文件。 对于地理数据库中的栅格数据集，保存功能会将地理数据转换存储到栅格数据集的内部辅助文件中。