栅格数据地理配准的方法有多项式变换、样条函数变换、纠正变换、投影变换或相似变换。其中应用较多是多项式变换。

多项式变换使用最小二乘拟合 (LSF) 算法和控制点构建的多项式。它在全局精度方面得到优化，但并不保证局部精度。多项式变换会用到两个公式：一个用于为输入的 (x,y) 位置计算输出的 坐标，另一个用于为输入的 (x,y) 位置计算坐标。最小二乘拟合算法的目标是获得可适用于所有点的通用公式，这通常以控制点的位置发生轻微移动为代价。此方法所需的非相关控制点数量必须为：零阶平移 1 个，一阶仿射变换 3 个，二阶变换 6 个和三阶变换 10 个。较低阶多项式容易出现随机型误差，而较高阶多项式容易出现外推误差。

一阶多项式变换常用于对影像进行地理配准。以下等式使用仿射（一阶）多项式变换对栅格数据集进行变换。可看到六个参数定义如何将栅格的行和列变换至地图坐标的变换方法。

其中：是影像中的列数，是影像中的行数，是坐标空间中的水平值，是坐标空间中的垂直值。

是以地图单位计的像元宽度，是旋转项，是左上角像元中心的值，是旋转项，是以地图单位计的像元负高度，是左上角像元中心的值。

通过使用最少三个链接，采用一阶变换的数学方程可将每个栅格点准确映射至目标位置。任意三个以上的链接会都产生误差或残差，它们会遍布在所有的链接上。不过，应该添加三个以上的链接，因为如果某一个链接的定位出现错误，就会对变换造成更大的影响。所以，即使在创建更多链接时会产生更多的数学变换误差，变换的总体精度还是会提高。

变换的阶次越高，可校正的畸变就越复杂。不过，极少会需要三阶以上的变换。高阶变换需要更多的链接，因此处理时间将逐渐增多。一般来说，如果栅格数据集需要进行拉伸、缩放和旋转，请使用一阶变换。而如果必须弯曲栅格数据集，则使用二阶或三阶变换。

当获得通用公式并将其应用到控制点后，会返回误差（残差）的测量值。误差就是起点所落到的位置与指定的实际位置（终点位置）之间的差。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。此值可描述变换在不同控制点（链接）之间的一致程度。总误差必须控制在一定的容差范围内。如空间分辨率为30m的TM图像，均方根误差小于1个像元是可以接受的，即总误差控制在30m以内。如果均方差超过了容差值，就需要调整控制点即重新选取控制点。

地理配准的结果是一幅基于投影坐标系的新图像，但这幅新图像是没有像元值，必须通过重采样填充像元值，即重采样是指以原始图像的像元值填充新图像的每个像元。重采样的方法一共有三种：邻近点插值法、双线性插值法和三次卷积法。邻近点插值法将原始图像的最邻近像元值填充到新图像中的每个像元。双线性插值法是把基于插值得到的4个最邻近像元值的平均值赋予新图像的相应像元。三次卷积法是利用插值法求出16个相邻相应值的平均值值赋予新图像的相应像元。