资源三号测绘卫星多光谱影像高精度谱段配准

针对ZY-3多光谱影像各谱段共视场扫描成像特点,提出基于在轨检校内方位元素的虚拟CCD重成像算法,通过虚拟CCD重成像技术实现单谱段CCD影像的无缝拼接及多谱段的高精度谱段配准。采用河南登封区域及天津区域的ZY-3多光谱影像对ZY-3多光谱相机进行在轨几何检校,利用河北安平区域的30个高精度靶标控制点验证了检校结果的正确性;进一步利用检校后的内方位元素对河北安平区域、兰州区域的ZY-3多光谱影像进行虚拟CCD重成像,采用靶标点验证方法以及高精度配准验证方法对虚拟CCD重成像影像的谱段配准精度验证,谱段配准精度均优于0.2像元。     

资源三号测绘卫星传感器校正产品生产方法研究

分析了资源三号测绘卫星影像产品的高精度要求和几何处理的关键问题,提出了基于虚拟TDI CCD阵列重成像技术的传感器校正产品生成方法。尤其针对多光谱影像4个谱段采用同一虚拟TDI CCD,解决了谱段间几何配准问题。生产了河北安平地区三线阵及多光谱传感器校正产品,进行了平差实验和立体模型定向精度分析。利用传感器校正产品进行了数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM)生产实验,并进行精度验证。结果表明,资源三号测绘卫星传感器校正产品的几何精度完全满足1∶5万立体测图要求。     

利用多光谱影像检测资源三号卫星平台震颤

卫星平台震颤是影响高分辨率卫星成像质量的因素之一,会引起影像模糊和内部畸变。本文从资源三号卫星多光谱相机的成像特点和多光谱影像配准误差影响因素入手,理论推导和仿真分析了卫星平台震颤对配准误差的影响规律,在此基础上提出了基于多光谱影像高精度密集匹配的平台震颤检测方法和流程,最后利用不同波段、不同时间的成像数据进行试验。试验结果表明资源三号卫星在试验数据成像阶段存在约0.6Hz的平台震颤,且垂轨方向震颤幅值大于沿轨方向,同时引起波段间相同频率周期性配准误差。检测结果为进一步提高资源三号处理精度提供了可能,也为卫星平台震颤源的分析和优化卫星平台设计提供了重要参考依据。     

高分六号宽幅相机在轨几何定标及精度验证

高分六号宽幅相机能够实现单相机成像幅宽优于800 km,对大尺度地表观测和环境监测具有独特优势。在轨几何定标是光学遥感卫星几何处理的关键环节,直接影响影像的几何质量。本文充分考虑高分六号宽幅相机超大视场的畸变特性以及多谱段的成像特点,提出宽幅相机在轨几何定标方法,采用基于探元指向角的几何定标模型补偿宽幅相机系统误差,通过绝对定标和相对定标方法联合估计各波段的内外定标参数。利用Landsat 8影像、资源三号DSM为参考数据,对宽幅相机进行绝对定标处理,再利用ASTER GDEM为参考数据进行相对定标处理,其几何定标结果表明,高分六号宽幅影像绝对定位精度在3像素左右,内部几何精度能稳定在1像素,且波段间配准精度在0.3像素以内,表明在轨几何定标后高分六号宽幅影像几何质量得到了明显的提升。     

资源三号多光谱影像波段配准误差评价

本文以资源三号多光谱影像谱段配准误差影像作为研究对象,分别采用传统均值滤波、中值滤波、高斯滤波及非局部均值滤波算法对配准误差影像进行噪声滤除,从垂轨和沿轨第一列像元配准误差结果可知,不同去噪算法均可降低噪声对误差统计结果影响,并且垂轨和沿轨的第一列配准误差经非局部均值滤波算法处理后分别从0.20和0.15像元减少至0.10和0.05像元,两个方向上的误差分布均更为稳定。因此选取非局部均值滤波算法进行噪声滤除可减弱地物特征对谱段配准影响,能更科学评价影像谱段配准精度,间接反映配准误差与卫星平台之间的相对关系。     

无人艇载高清多光谱影像配准

针对无人艇载高清多光谱影像特性,提出了集成单应性矩阵内配准与置平薄板样条外配准的多光谱影像整体配准方案:(1)傅里叶-梅林变换引导下的多光谱影像相关匹配自动生成连接点;(2)单应性矩阵最小二乘联合估计实现多波段影像相互配准(内配准);(3)构建“置平”薄板样条变换模型实现多光谱影像序列无地理坐标配准(外配准),最后对无人飞艇搭载多CCD相机低空拍摄的高清多光谱影像进行配准验证,取得了约1个像元误差的内配准精度以及较好的外配准视觉质量。     

CCD 几何偏差模型的多波段遥感影像配准

多波段光学遥感影像配准是遥感卫星地面预处理中的关键环节,其精度决定了遥感数据产品的质量.一般使用波段间图像灰度相关匹配来实现多波段影像的配准.然而,该类方法的配准精度受地物特征影响较大,海面、港口、沙漠等地物特征不明显存在影像无法配准的现象.本文以北京一号(BJ-1) 小卫星多光谱影像的波段配准为研究对象,建立多波段线阵CCD 各探元在CCD 扫描方向和卫星飞行方向的几何偏差模型,来计算多波段影像间同名像元在图像行和列方向上的位置偏差,进而拟合出一个固定的波段配准模型来实现多波段影像的亚像元配准.该方法已应用于BJ-1 和DMC_UK2 小卫星多光谱影像的地面预处理波段配准中,配准误差小于0.5 像元,具有良好的应用效果.     

北京一号小卫星多光谱图像波段配准和图像变形评价

北京一号小卫星是中国和英国联合研制的一颗实用型、对地观测微小卫星，星上携带中分辨率32m多光谱（近红外、红和绿波段）和4m全色两种有效载荷。为了提高多光谱图像的宽度和时间分辨率，北京一号小卫星的每个多光谱波段都是由两个相机独立成像然后拼接而成。由于这种成像方式很难保证6个相机的主光轴平行，导致图像配准精度较低。针对北京一号小卫星的这种成像特点，本文在图像灰度交叉相关匹配的基础上，发展了一种高精度波段配准算法来评价北京一号小卫星的波段配准精度，并在波段配准的基础上，评价北京一号小卫星多光谱图像的变形一致性。     

高分五号可见短波红外高光谱影像在轨几何定标及精度验证

高分五号可见短波红外高光谱相机(AHSI)作为一颗具有高光谱分辨率的对地观测载荷,对复杂地物具有精确的探测与分类能力,高精度的几何定标对于卫星影像应用至关重要。本文采用了基于探元指向角的几何定标模型,分步解算内外定标参数,并选取多景影像进行实验验证。结果表明:通过严格的在轨几何定标,可见短波红外高光谱影像在无控制点的条件下,平面定位精度优于60 m (2个像素),内部精度优于0.5个像素,波段配准精度优于0.3个像素。     

一阶高斯方向可调滤波器引导的多源卫星遥感影像配准方法

针对多源遥感影像间由于存在显著的非线性辐射差异,导致影像配准困难的问题,提出了一种由一阶高斯方向可调滤波器引导的多源影像配准方法。首先,基于影像自带的几何参考信息,计算出参考影像与待配准影像在像方空间的重叠区域,以参考影像面为基准对重叠区域进行均匀分块,通过有理函数模型和数字高程模型计算对应的待配准影像块,建立仿射变换模型对待配准影像块进行几何校正,实现局部影像间的粗配准;然后,在特征检测方面,构造了分块均匀检查策略改进的抗聚簇加速分割测试特征,获取大量分布均匀的特征点,对于特征描述,构造了一组多尺度、多方向的一阶高斯方向可调滤波器对影像卷积,通过对卷积结果进行池化以实现特征降维,得到多源一致的特征描述;最后,基于最近邻原则进行特征匹配,通过剔除误匹配得到高精度同名点对,进一步基于有理函数模型进行平差计算,校准待配准影像的有理多项式系数并对影像进行几何纠正,实现影像间的精配准。基于多组星载多源遥感影像的实验结果表明,所提方法在多时相光学数据、光学-红外数据上的配准精度优于1像素,在光学-合成孔径雷达数据上的配准精度优于1.5像素;计算效率方面,相比于现有同类方法提高1倍以上。     

视觉驱动的变分配准方法

针对传统整体配准模型不能充分顾及局部变形的问题,提出了一种视觉驱动的变分配准方法。该方法在变分模型建立中综合考虑了局部变换、整体平滑和视觉约束,同时兼顾了亮度和对比度差异。首先,基于灰度均方根误差建立配准模型的数据项;其次,为了保证整体平滑,模型采用H¹半范数进行自适应约束;最后,为了保证影像中的空间属性满足视觉的要求,不能出现扭曲变形,采用直线特征进行先验约束。在变分模型求解过程中先利用整个影像估计影像之间的整体变换参数,然后采用小的邻域范围进行局部估计。整个过程在多水平差分框架下迭代求解变换参数,进而兼顾了整体平滑和局部变形。笔者利用ZY-3卫星数据进行了试验,采用目视和量化指标进行了评价,验证了本文方法的优越性。     

The Austrian node of the natural resources satellite remote sensing cloud service platform:examples of Sino-Austrian cooperation

The Austrian node of the Natural Resources Satellite Remote Sensing Cloud Service Platform was established in 2016 through a cooperation agreement between the Land Satellite Remote Sensing Application Center(LASAC),Ministry of Natural Resources of the Peoples Republic of China and the University of Vienna,Austria.Under this agreement panchromatic and multi-spectral data of the Chinese ZY-3 satellite are pushed to the server at the University of Vienna for use in education and research.So far,nearly 500 GB of data have been uploaded to the server.This technical note briefly introduces the ZY-3 system and illustrates the implementation of the agreement by the first China-Sat Workshop and several case studies.Some of them are already completed,others are still ongoing.They include a geometric accuracy validation of ZY-3 data,an animated visualization of image quick views on a spherical display to demonstrate the time series of the image coverage for Austria and Laos,and the use of ZY-3 data to study the spread of bark beetle in the province of Lower Austria.An accuracy study of DTMs from ZY-3 stereo data,as well as a land cover analysis and comparison of Austria with ZY-3 and other sensors are still ongoing.     

SIFT-FANN: An efficient framework for spatio-spectral fusion of satellite images

Image fusion techniques are widely used for remote sensing data. A special application is for using low resolution multi-spectral image with high resolution panchromatic image to obtain an image having both spectral and spatial information. Alignment of images to be fused is a step prior to image fusion. This is achieved by registering the images. This paper proposes the methods involving Fast Approximate Nearest Neighbor (FANN) for automatic registration of satellite image (reference image) prior to fusion of low spatial resolution multi-spectral QuickBird satellite image (sensed image) with high spatial resolution panchromatic QuickBird satellite image. In the registration steps, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is used to extract key points from both images. The keypoints are then matched using the automatic tuning algorithm, namely, FANN. This algorithm automatically selects the most appropriate indexing algorithm for the dataset. The indexed features are then matched using approximate nearest neighbor. Further, Random Sample Consensus (RanSAC) is used for further filtering to obtain only the inliers and co-register the images. The images are then fused using Intensity Hue Saturation (IHS) transform based technique to obtain a high spatial resolution multi-spectral image. The results show that the quality of fused images obtained using this algorithm is computationally efficient.     

特征级高分辨率遥感图像快速自动配准

随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。     

Evaluation of the RPC Model for Ziyuan-3 Three-line Array Imagery

Ziyuan-3 (ZY-3) satellite is the first civilian stereo mapping satellite in China and was designed to achieve the 1: 50,000 scale mapping for land and ocean. Rigorous sensor model (RSM) is required to build the relationship between the three-dimensional (3D) object space and two-dimensional (2D) image space of ZY-3 satellite imagery. However, each satellite sensor has its own imaging system with different physical sensor models, which increase the difficulty of geometric integration of multi-source images with different sensor models. Therefore, it is critical to generate generic model, especially rational polynomial coefficients (RPCs) of optical imagery. Recently, relatively a few researches have been conducted on RPCs generation to ZY-3 satellite. This paper proposes an approach to evaluate the performance of RPCs generation from RSM of ZY-3 imagery. Three scenario experiments with different terrain features (such as ocean, hill, city and grassland) are designed and conducted to comprehensively evaluate the replacement accuracies of this approach and analyze the RPCs fitting error. All the experimental results demonstrate that the proposed method achieved the encouraging accuracy of better than 1.946E?04 pixel in both x-axis direction and y-axis direction, and it indicates that the RPCs are suitable for ZY-3 imagery and can be used as a replacement for the RSM of ZY-3 imagery.     

一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法

本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。     

高分辨率卫星颤振探测补偿的关键技术方法与应用

卫星平台颤振是高分辨率卫星在轨运行普遍存在的复杂现象,会影响卫星的测图精度和成像质量。本文提出了综合多传感器数据处理的卫星颤振探测与补偿技术方法,根据多光谱影像、三线阵影像、密集地面控制和姿态测量数据进行了颤振探测,采用像方补偿和姿态补偿两种方式进行了颤振补偿。利用本文提出的技术对资源三号卫星的平台颤振问题进行了处理和分析,试验结果验证了所提出的方法用于颤振探测与补偿的有效性与可靠性。颤振变化规律分析表明资源三号卫星颤振的频率保持在0.6~0.7Hz的范围内,而颤振幅值从在轨早期的1个像素下降到0.4个像素以下并趋于平稳。     

基于直线特征匹配的序列图像自动配准

提出了一种运用相应直线段特征作为控制基础的序列图像自动配准方法。根据相应直线段"共线"原理建立了图像配准模型,该模型的优点是不必精确定位相应直线段的端点,突破了相应特征必须严格"同名"的限制。同时,根据图像配准对控制直线段的要求,分别设计了序列图像中直线段特征的自动提取和自动匹配算法,从而实现了概略对准条件下的序列图像的全自动配准。     

资源三号测绘卫星影像平面和立体区域网平差比较

针对弱交会条件下卫星遥感影像区域网平差无法正确求解的问题,本文提出了利用数字高程模型（DEM）作为高程约束的平面区域网平差方法提高其对地目标定位精度的策略。首先,选取带仿射变换项的有理函数模型（RFM）作为卫星影像平面区域网平差的数学模型。其次,在平差过程中更新连接点的地面坐标时仅求解地面点的平面坐标,高程值利用DEM进行内插获得。最后,在布设少量控制点的情况下通过平面区域网平差求解所有参与平差的卫星影像定向参数和连接点的地面平面坐标。利用两个地区的资源三号正视影像的平面区域网平差以及前正后三视影像的立体区域网平差的对比试验表明,对于资源三号卫星影像在1:50000DEM的支持下,平面平差可以达到和立体平差相当平面精度。对于近似垂直正视的资源三号影像,全球1km格网的DEM和90m格网的SRTM可以取代1:50000DEM作为高程控制,平面精度几乎没有损失。最终,试验结果证明了平面区域网平差方法的有效性和可行性。