三线阵CCD影像测图系统的建立

本文着重介绍了三线阵CCD影像摄影测量处理过程中，数字测图系统的构成及主要模块的功能，并利用航空校飞所获取的影像数据和厕幅式航天影像模拟三线阵CCD影像数据对软件系统进行了测试。     

偏流角对卫星三线阵CCD影像定位的影响分析

分析了偏流角改正和偏流角余差对卫星三线阵CCD影像摄影和控制定位的影响,提出了在卫星三线阵影像控制定位计算中消除偏流角余差影响的方法.实验结果表明,偏流角余差对卫星三线阵CCD影像控制定位的影响很大,在实际应用中必须加以修正.     

三线阵CCD卫星影像的模拟

数据模拟是进行科研理论研究的重要步骤。本文论述了利用正射影像及对应的DEM数据,按照摄影测量原理模拟三线阵CCD卫星影像的方法,并采用APOLLO影像数据验证了所提出的三线阵CCD影像模拟方法的可行性和正确性。     

三线阵CCD影像的像点自动匹配技术研究

目前国内针对三线阵CCD影像像点自动量测技术研究比较少,主要采用常规影像匹配方法进行处理。本文在分析众多匹配方法的基础上,根据三线阵CCD影像的特点,在立体环境下对三线阵CCD影像空三加密像点自动量测的方法进行研究。用实验的方法研究了基于金字塔分层动态窗口匹配运算的相关系数法在三线阵CCD影像像点立体匹配中的应用,最后通过三线阵CCD数字模拟影像试验,得出结论:采用金字塔分层动态窗口匹配运算的相关系数法是解决三线阵CCD影像空三加密像点自动量测问题比较有效的途径。     

将卫星三线阵CCD影像变换为正直影像进行立体测绘

可以展望利用卫星三线阵CCD影像自动采集的DEM、按共线方程将三线阵CCD影像变换为正直摄影像对(Normal case photography)提供用户立体测绘。文中着重讨论了正直摄影像中不在DEM表面上的目标点的位置误差,以及改进的立体测绘数学模型。利用卫星获取的前、后视CCD影像,并在其上添加由计算机生成的高层目标(约300m)的图像,验证了生成的正直影像对立体测绘的可行性,试验的高层目标点的坐标量测中误差为实验影像的0.5像元之内。     

基于RPC近似核线约束的CE-1影像匹配方法

"嫦娥一号"(简称CE-1)是中国自主研制并发射的首个月球探测器,卫星搭载的传感器是一个三线阵CCD立体相机,其主要科学目标是获取月球表面三维影像。根据三线阵影像以及月面影像的特点,为了能够得到密集度较高且分布均匀的同名点对,采用了一种基于RPC近似核线约束的影像匹配方法,结果表明基于核线约束的影像匹配方法较之传统二维影像匹配总体耗时短且具有较高的精度与可靠性。     

卫星摄影测量LMCCD相机的建议

建议在平行排列的三线阵CCD相机的正视阵列上下端两侧各附加一个128×128像元小面阵CCD,构成线阵、面阵混合配置的相机.卫星推扫摄影时,每经历(ftanα/10)/pixel时间(取样周期),附带记录小面阵影像.采用"等效框幅"(equivalence frame Dhoto并简写为EFP)[1]光束法平差,应用三线阵CCD影像及小面阵影像,实现了单航线四控点(航线首末端四角隅各一个控制点)空中三角测量,取得与相同参数的框幅像片平差相当的结果.而且平差精度受卫星飞行姿态变化率影响甚微.采用与MOMS-02/D2相类似的参数进行数值模拟计算,给出了B≥2航线空中三角测量精度统计,说明了LMCCD相机影像空中三角测量的效能.以上f=正视相机主距,α=前视光线、后视光线与正视光线的夹角,B=正视影像投影中心与前、后视影像投影中心距离.     

绕月探测工程三线阵CCD影像DEM与正射影像生成技术

本文对绕月探测工程CCD立体相机获取的三线阵影像DEM与正射影像生成技术进行了研究,介绍了DEM与正射影像生成的主要算法模型和技术流程,并采用模拟数据和真实数据进行了实验验证。     

面阵CCD数字航测相机影像几何拼接误差模型与分析

分析了多镜头、多面阵CCD航空影像的几何特点；构建了利用多个面阵CCD影像合成大像幅、中心投影数字航空影像的误差模型；详细分析了影像拼接误差对成图精度的影响；同时，从理论上推导出建立多面阵CCD数字航空测量相机系统所涉及的若干关键技术指标，并通过模拟数据验证了理论分析的正确性。     

三线阵CCD数字影像DEM自动生成数学模型

本文主要针对三线阵CCD相机独特的成像原理，阐述了三线阵CCD影像数字测量中的坐标关系以及在DEM自动生成过程中摄影测量的基础数学模型和算法，并通过实验验证了其数学模型和算法的正确性。     

基于单位四元数的机载三线阵影像光束法平差

为克服欧拉角在空间方位的描述和插值中的局限性,采用单位四元数来描述相机的姿态,推导了四元数描述的共线条件方程。在此基础上,提出了将四元数球面线性插值(Slerp)引入到三线阵影像定向片法平差的思想,通过利用Slerp公式进行相机姿态的匀速插值,建立了基于单位四元数的三线阵影像平差的数学模型并进行了线性化。两套ADS40数据的试验结果表明,在区域四角布设平高控制点的情况下,基于Slerp模型的定向片光束法平差在平面和高程方向均可取得优于1个地面像元(GSD)的定位精度,是三线阵相机检校和空中三角测量较理想的技术手段。     

提高卫星三线阵CCD影像空中三角测量精度及摄影测量覆盖效能

利用数字模拟方法,进一步探讨了类似MOMS-02参数的卫星三线阵CCD影像单航线、航线首末4角隅设一个控制点(以下简写为单航线4控点)的空中三角测量高程精度低的问题。研究得出,宽高比特别小(1:9)只是原因之一,更主要的因素还在于平差整过程数学关系带有近似性(包括EFP法和定向片法)。提出了改善精度的措施,并拟订了提高卫星三线阵CCD影像空中三角测量精度及摄影测量覆盖效能的系统。模拟计算表明,航线长度可以≥2B,在有外方位元素或无外方位元素少量控制点条件下,不论二线交会区,还是三线交会区均可达到高程精度为6m的摄影测量成果。     

由小面阵CCD组合构成宽角航空相机

本文研究由多台小面阵CCD相机构建组合式宽角航空相机的新方法———包括由3台或4台相机组合构建的多相机系统结构,由其分离的各影像转换成等效大影像的数学表达;利用室外和室内近景相机检校场对组合相机系统进行高精度检校的内容、解算方法和检校结果;最后给出了以3相机组合系统装备无人驾驶飞行器(UAV II)进行低空摄影的影像成果。     

INS／DGPS支持的机载线阵推扫影像几何校正

论述了利用INS／DGPS系统的导航输出计算外方位元素的原理，介绍了行方位数据支持下机载线阵CCD影像直接和间接法几何校正的基本方法，重点分析并解决了直接法纠正中的目标定位、灰度重采样及间接法校正中最佳扫描行的确定问题。PHI高光谱影像的实验结果表明，文中的校正算法可达到优于1．5m的绝对定位精度及0．7m的相对精度。     

大倾斜面阵CCD图像的几何校正

讨论了大倾斜面阵ＣＣＤ 图像的几何校正问题, 重点研究了大倾斜面阵ＣＣＤ 图像外方位元素的确定方法, 理论和实验表明： 文中提出的大倾斜面阵ＣＣＤ 图像的几何校正方法是正确的。     

高分辨率遥感影像几何纠正方法

在对某些地区的高分辨率卫星影像进行几何校正时,由于地形等因素影响难以寻找控制点,从而导致控制点较少且分布不均匀,影响了校正精度。针对这些问题,对线阵推扫式的高分辨率遥感影像的特点进行了分析,提出了利用直线这种更高级的几何特征对影像进行几何校正的方法;构建空间直线矢量,提出了基于空间直线矢量的多项式几何校正模型;并利用SPOT5高分辨率卫星影像数据对该校正模型进行精度验证。     

大面阵CCD影像多通道不一致性消除算法

大面阵CCD多通道影像转移过程中,由于通道硬件的偏置和增益的不一致,将造成各通道影像的亮度和反差的微小差异,以致重建后的大面阵CCD影像出现条带效应。提出基于随机序列分析的模拟运动影像拼接算法,并将这种方法与基于影像直方图均衡化和影像直方图规定化的影像拼接算法进行比较。实验证明,基于随机序列分析的模拟运动影像拼接算法不仅能保持拼接后的影像整体一致性,而且能较好的消除拼接缝。该算法已经应用于我国第一台大面阵彩色CCD数字航测相机的影像预处理。     

成像光谱仪图像条带噪声去除的改进矩匹配方法

条带噪声是影响线阵CCD成像质量的一个重要因子。特别是对于CCD质量要求较高的高光谱成像往，往往由于硬件质量造成了许多通道中条带噪声的出现。分析了条带噪声形成的主要原因，比较了几种常用条带噪声去除方法及其局限性。在此基础上指出，标准的矩匹配方法改变了图像在成像行或列方向的均值分布，造成了一定的灰度畸变。这种情况对于在地物非均匀分布状况下成像的小幅图像尤其明显。着重提出和讨论了利用均值补偿法，傅里叶变换法，相关系数法结合矩匹配方法近似恢复由入射辐射强度产生的均值分布，从而达到保持图像质量并有效去除条带噪声的目的。并对条带噪声去除前后图像质量做了定性定量的比较，评价。     

卫星摄影三线阵CCD影像的EEP法空中三角测量（三）

4 平差方案及模拟数据平差实验4.1 自由网+控制点空中三角测量由前方交会(2.1)式,后方交会(2.2)式以及外方位元素平滑制约条件(2.3)式,可以构成类似经典的光束法空中三角测量,但由于EFP像点坐标是推算出来的,所以控制点不宜直接参与平差过程.于是平差要分成自由网平差及利用控制点作三维线性变换两个步骤.另一方面,卫星摄影中起始角元素大约在±0.5°左右,对于经典空中三角测量,角元素起始近似值均可按零处理.但在EFP平差中,φ角起始值φ0对空中三角测量,像元素起始近似值均可按零处理.在EFP平差中,φ角起始值φ0对整条航线的几何状态影响很大,必须采用特殊的程序预先加以确定.我们采用不断步进φ角值,比较由前方交会及(1.2)式计算的Y视差的均方根值最小者,即作为φ的最佳起始值.平差框图见图4.