利用轨道参数修正的无控制点星载SAR图像几何校正方法

使用距离多普勒模型进行SAR图像几何校正时,卫星轨道误差、系统成像参数误差和DEM高程的误差会影响几何校正精度。本文提出了一种基于轨道参数修正的星载SAR图像几何校正方法。首先利用多项式对卫星轨道进行参数化,然后使用模拟SAR图像与真实SAR图像进行匹配得到控制点来修正轨道参数,最后利用修正后的参数进行几何精校正,从而提高几何校正精度。该方法无需地面控制点,适用于不易于人工测量获取地面控制点地区的SAR图像几何校正,与基于模拟SAR图像匹配并使用多项式改正的几何校正方法相比,本文方法具有更高的精度。使用Radarsat-2图像进行试验,并使用地面实测GPS控制点验证了本方法的有效性。     

基于影像模拟的SAR几何校正准自动方法

合成孔径雷达影像的几何校正是许多微波遥感应用中必须解决的问题，当无法获得准确的轨道数据时，这个问题变得非常困难。本文提出了利用合成孔径雷达模拟影像进行准确的几何校正的原理及方法，并以RADARSAT SAR影像进行了实验。该方法利用不准确的轨道数据及数字高程模型生成模拟的SAR影像，用影像匹配的方法自动获取模拟影像与真实影像之间同名点的坐标差值，而这个差值信息正好提供了对不准确轨道数据的控制。本方法无须地面控制点，并基本上可以自动进行，是解决目前SAR几何校正问题的有效方法。     

基于F.Leberl改进模型的星载SAR影像精纠正

介绍SAR影像的F.Lebrl几何模型,分析星载条件下零多普勒条件不满足的原因,重点提出利用距离向像坐标ys的多项式拟合多普勒中心频率的方法修正零多普勒条件方程,建立星载SAR影像严格的F.Leberl模型,最后阐述利用改进的F.Leberl模型纠正SAR影像的具体步骤.ERS卫星影像的实验结果表明,提出的F.Leberl改进模型在检查点上可达到距离向2.1像素、方位向1.6像素的定位精度.     

星载合成孔径雷达构像方程及其应用于轨道精化的研究

星载合成孔径雷达构像方程是地理编码、立体测量、影像定位等几何处理的基础。本文首先讨论了构像方程的参数选择,在充分考虑轨道物理模型及摄动力影响的基础上,提出了一套改进的轨道模型参数。从距离方程及多普勒方程出发,详细推导了包含轨道模型参数及成像处理参数的星载SAR构像方程。作为构像方程的一个具体应用,本文研究了星载SAR影像的轨道精化问题。将构像方程线性化,对每个地面控制点列出误差方程,可以用类似于航空影像的空间后方交会的方式精确求解轨道模型参数。试验中从1∶5万地形图上量取了5个地面控制点,对一景Radarsat SAR影像进行了轨道精化。比较发现,头文件提供的轨道与精化的轨道之间有约2km的位置差异,用精化的轨道数据得到了高精度的几何校正结果。它间接地表明了轨道精化算法的正确可行。     

POS与DEM辅助机载SAR多普勒参数估计

由于机载SAR多普勒参数受载机不稳定飞行和复杂地形影响明显,目前仍缺少有效的矢量估计法。本文对POS和DEM数据及其误差对机载多普勒参数的影响进行了分析,以距离-共面方程构建的SAR几何关系为基础,在POS和DEM数据支持下,建立了一种多普勒参数矢量估计法,并通过仿真对提出的方法进行了验证和分析。理论和仿真表明,本文方法在高山地形、不稳飞行及大斜视角等复杂条件下,亦能够为机载SAR瞬时多普勒中心提供高精度估计。     

考虑多普勒参数的SAR影像距离——共面方程及其定位

通过对合成孔径雷达（SAR）影像成像几何机理的分析,以传感器位置和姿态作为定向参数,构建了考虑多普勒参数的SAR影像距离—共面方程及基于该方程的SAR影像空中三角测量模型。以登封地区99景0.5 m分辨率机载非0多普勒SAR影像为试验数据,进行了单片定向、无控制点的自由网平差、稀少控制点的区域网平差及带有自检校参数的区域网平差等系列试验。与R-D模型相比,本文模型减少了定向参数的数目,实现了SAR影像与POS数据的联合平差处理,建立的带有自检校参数的SAR影像区域网平差模型,对提高稀少或无地面控制点条件下未进行（或低精度）几何定标SAR影像的区域网平差精度起到了显著作用。较少控制点条件下模型满足了丘陵和山区1∶5000/1∶10000航摄测图对空中三角测量精度的要求。     

TerraSAR影像干涉测量数据的地理编码方法

InSAR技术广泛用于获取高精度的地形信息,但是经过干涉处理获得的干涉测量数据必须经过地理编码,才能得到可实用的DEM。本文针对高分辨率TerraSAR影像,提出了利用InSAR的影像和高度信息,结合卫星的位置矢量和速度矢量以及SAR距离-多普勒构像模型,进行高程图地理编码处理的方法,直接将干涉生成的DEM校正到所需的地面参考坐标系统中,以获取干涉数据的地面三维信息。通过试验,证明了该方法的可行性。     

基于ERDAS软件对QuickBird影像的正射纠正

对于普通影像纠正,传统的纠正模式是多项式纠正,对于高分辨率卫星遥感影像.则采取高精度的纠正方式.本文主要针对QuickBird影像,基于ERDAS软件,采用正射纠正,其校正模型加入了RPC轨道参数和DEM高程模型,从而大大提高了几何精度.     

基于有理多项式模型的星载InSAR影像制作数字高程模型的研究

合成孔径雷达干涉测量是一种利用SAR影像复数据的相位信息提取地面三维信息的技术,它通过获取地面目标在两幅SAR影像上的相位差值来解算该点的三维坐标。有理多项式模型作为一种数学意义上的几何模型,独立于传感器和平台,简单且具有通用性,可建立地面任意坐标与影像空间的关系。本文在RFM模型用于替代星载SAR的距离多普勒模型和星载InSAR的干涉相位方程基础上,研究RFM模型应用于星载高分辨率InSAR影像制作DEM的可行性和精度。利用兰州COSMOSkyMed数据和资源三号三线阵数据制作的DEM为参考数据进行试验验证,与资源三号制作的DEM结果相比,RFM模型用于InSAR技术生成的DEM中误差为7.55m。     

星载SAR复数图像的配准

星载干涉雷达测量已经被证实用于生成大范围（乃至全球）的DEM或监测地表位移具有广阔的应用前景，其中SAR复数图像序列的精确配准是保证生成有效干涉相位图的重要环节之一。本文分析了卫星InSAR系统中所涉及的几种坐标系统变换问题，并提出了基于此的几何配准方案，即基于卫星轨道状态矢量、SAR成像几何进行配准的算法；同时，还设计了基于几何配准结果和能量影像相关技术的配准算法，最后使用ERS－1／2、JERS－1和RADARSAT卫星获取的3种SAR复数图像对分别做几何配准和相关配准试验和比较，并对卫星SAR图像质量和轨道数据质量作了定性分析。     

Rational function modeling for spaceborne SAR datasets

As a kind of generic sensor model, the rational function model (RFM) has been widely used in geometric processing of optical images, but has not yet been applied to SAR datasets. In this article the feasibility and methodology of rational function (RF) modeling for SAR datasets are investigated. After a review of the mathematic formulation of the RF model and the Range-Doppler model for SAR systems, the feasibility of applying RFM to SAR datasets is analyzed. Afterwards a two-stage approach is proposed as the key technique for SAR RF modeling to solve unknown parameters of RFM in a fast and unbiased way. The effectiveness and advantages of this approach are demonstrated by comparisons with traditional methods. Experimental results obtained for various spaceborne SAR datasets of different processing levels show that RFM is a suitable replacement of the rigorous Range-Doppler model for spaceborne SAR images. Furthermore, the impacts of several factors including the control point grid size, the number of elevation layers, and the orbit precision on SAR RFM solutions are evaluated quantitatively. The results show that the number of elevation layers is a key factor in SAR RF modeling, and its value should be set carefully according to terrain conditions of study areas. Finally, potential applications of SAR RFM are discussed in brief.     

基于目标关联的多源卫星遥感图像兵营融合检测方法

目前的目标融合检测方法大都是基于多源遥感图像配准的,然而在实际的应用中,成像机理不同的多源遥感图像的精校正和图像间的配准是十分复杂的,难以确保其配准精度.为此,本文提出了一种基于目标关联的多源卫星遥感图像的兵营融合检测方法.该方法不对图像进行配准,而是根据单源图像的目标自动检测结果,利用图像的大地坐标信息,截取包含目标的同一地区的局部遥感图像,再分别提取多源遥感图像目标的特征,并根据其中冗余的特征,对提取的目标区域建立关联,再由关联检验确保特征关联的正确性,最后对目标特征进行融合决策,得到目标融合检测结果.实验结果表明,该方法能有效地利用多源遥感图像的信息,降低遥感图像目标检测的误判率,提高目标特征的准确度.     

稀少控制下TerraSAR-X影像高精度直接定位方法

基于轨道数据的星载SAR影像直接地理定位技术是解决稀少控制条件下测图处理的重要手段之一,本文基于距离-多普勒(Range-Doppler,R-D)模型和地球物理模型,提出了一种由粗到精的TerraSAR影像直接地理定位方法.首先利用AIRGM算法对SAR影像目标进行粗定位,然后结合低分辨率DEM对SAR影像进行精定位,...     

稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法

几何定标采用地面控制点获取距离-多普勒模型中的精确几何参数,用于完成星载SAR影像高精度几何定位。但在广域范围内,特别是高山地区域,控制点极难获取。此外,传统定标方法仅面向单一平台SAR影像,尚不能实现多平台影像的联合几何定标。针对上述问题,本文提出一种基于稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法。该方法从包含实测控制点的主影像出发,使用点位追踪算法获取主影像与从影像之间的连接点,并以连接点为桥梁逐级完成从影像的几何定标。本文采用京津冀地区南北向分布共计235 km的3景TerraSAR-X、3景TanDEM-X、5景高分三号影像进行联合几何定标试验,仅使用5个控制点即完成了所有影像的几何定标,并利用SF-3050星站差分GNSS接收机采集实测GPS点进行精度评价。结果表明使用稀少控制点定标后的TSX/TDX影像的几何定位精度优于3 m,GF-3影像的几何定位精度优于7.5 m,验证了该方法的有效性和正确性。     

星载GPS地球静止轨道卫星自主定轨的新算法

针对地球静止轨道卫星的特点，提出了一种自主定轨的新算法——积分滤波算法，即利用Kalman滤波进行动力学模型数值积分与GPS定轨的有效融合。讨论了该算法的基本过程及其中Kalman滤波的数学模型和重要参数。最后给出了仿真实验过程和结果，证明了该算法的可行性。     

An efficient application of fusion approach for hot spot detection with MODIS and PALSAR-1 data

Hot spot detection with satellite images, especially with synthetic aperture radar (SAR) images is still a challenging task. Several researchers have used TM/optical data for identification of hot spot but the use of SAR data is very limited for this type of application. The fusion of SAR data with TM/optical data may add additional information which in turn will lead for enhancement of detection capability of the hot spot. Therefore, this study explores the possibility of fusion of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) satellite images for the hot spot detection. Image fusion is emerging as a powerful tool where information of various sensors can be used for obtaining better results. For this purpose, vegetation greenness and roughness information which is obtained from MODIS and PALSAR satellite images, respectively, are used for fusion, and then, a contextual-based thresholding algorithm is applied to the fused image for hot spot detection. The proposed approach comprises of two steps: (1) application of genetic algorithm-based scheme for image fusion of MODIS and PALSAR satellite images, and (2) classification of the fused image as either hot spot or non-hot spot pixels by employing a contextual thresholding technique. The algorithm is tested over the Jharia Coal Field region of India, where hot spot is one of the major problems and it is observed that the proposed thresholding technique classifies the each pixel of the fused image into two categories: hot spot and non-hot spot and the proposed approach detects the hot spot with better accuracy and less false alarm.     

考虑定向参数精度信息的TerraSAR-X和SPOT-5HRS影像RFM联合定位

卫星影像的RFM模型具有传感器无关的优点,适用于多源影像的几何定位处理,但在无地面控制点条件下联合定位时存在自主定位优势影像难以发挥主导作用且求解易发散的不足。本文通过将影像的先验自主定位精度和成像线性漂移转化为像方定向参数的精度和权信息,建立考虑影像定向参数精度信息的RFM模型。以12景TerraSAR-X和6对12景覆盖面积约为18万km2的SPOT-5HRS立体长条带影像为数据源,对两类影像定向参数先验精度配置偏差、SAR影像升降轨道方向、SAR影像数目、SAR影像分布等因素对定位精度的影响进行了系列定位试验,少量SAR与大范围HRS联合的影像自主定位平面/高程精度可达6.0m/4.2m。本文RFM平差模型无地面控制点定位精度和定向参数求解稳健性相对于传统模型有显著提升,是卫星影像无控制点1∶10万/1∶5万全球测图的一种潜在方法。