小面阵辅助下的天绘一号卫星三线阵影像平差定位方法

提出了一种小面阵辅助下的三线阵卫星影像区域网平差约束方法,该方法以天绘一号卫星三线阵影像严格成像模型为基础,将下视线阵影像的局部区域等效成面阵影像,根据等效面阵影像与小面阵影像上同名像点的坐标差异,增加区域网平差约束方程,实现小面阵影像辅助下的三线阵影像区域网平差处理,完成对等效框幅式平差方法的扩展。利用天绘一号卫星影像数据进行了实验和分析,结果表明,该方法能够以小面阵影像数据为辅助,实现三线阵影像的区域网平差处理和整体定位精度的提升。     

卫星摄影三线阵CCD影像的EFP法空中三角测量(一)

系统地介绍了EFP法空中三角测量的基本思想、EFP像点坐标计算、平差的数学模型和卫生摄影测量的数字模拟,并以模拟数据进行了自由网＋控制点平差、外方位元素量测值参与平差、外方位元素量测值常差的分离以及区域平差等实验计算和实验结果分析。通过研究分析得出结论：（1）三条基线的航线可以保证三线阵CCD影像光束法平差的几何强度;（2）控制点可以布设在航线首末端,二线交会区的高程精度比三线交会区仅低约1.4因子;（3）外方位元素观测值是三线阵CCD影像光束法平差不可缺少的数据,经过平差可以不同程度地提高平差的高程精度。即使外方位元素观测值达到现代的精度,光束法平差的高程精度仍比直接前方交会高,所以三线阵CCD相机比单线阵、双线阵相机在全球性无控制卫星摄影测量或外星球摄影测量方面有更大的优势。     

机载三线阵传感器影像区域网联合平差

机载三线阵扫描传感器飞行过程能够同步记录影像数据和POS数据。由于系统误差的存在,POS直接对地定位的精度还不能满足测制大比例尺地图的需要,因此,空中三角测量仍然是必须的。本文简述三线阵扫描传感器立体成像原理;在引入POS集成的传感器空间定位模型的基础上,建立机载三线阵传感器区域网联合平差的数学模型。平差试验结果表明,无论什么情况,区域网联合平差对提高机载三线阵传感器影像的定位精度都是必要的。     

SRTM约束的无地面控制立体影像区域网平差

针对SRTM(shuttle radar topography mission)数据在平坦地形或局部区域的高程精度远远高于其标称精度的特点,研究设计了一种无地面控制条件下利用SRTM作为高程约束的立体区域网平差方法。通过构建一个较大范围区域网并匹配密集连接点,将SRTM作为连接点物方高程初值,并在平差解算过程中确保分布于地形平坦区域(根据经验,在该类区域SRTM精度较高)的连接点的物方高程严格趋近SRTM高程,最终实现大范围区域内影像高程精度的整体提升。通过以覆盖湖北省全境的资源三号卫星三线阵立体影像作为试验影像的试验验证表明,采用该平差方案,在无地面控制点条件下资源三号立体影像的高程中误差从7.2m提升到2.0m,其中地形平坦区域高程中误差1.44m,山地区域高程中误差3.0m,达到了我国1∶25 000比例尺测图应用的高程精度要求。     

基于资源3号影像的全国DOM快速制作方法

基于国际高分辨率卫星影像区域网平差制作数字正射影像图(DOM)的应用较多,针对大区域范围内的中国高分辨率卫星影像的无控制区域网平差的DOM快速制作还鲜有提及。以资源三号卫星三线阵影像为数据源,基于自主光学遥感卫星姿态低频系统误差检测与标定及稳态重成像的传感器校正方法、大规模区域网数据高效组织与区域网自动构建技术、无控制区域网平差技术、影像密集匹配技术、DOM自动纠正技术,实现了全国DOM产品的快速生产。试验结果表明,采用该方法无需地面控制点,并能有效提高中国遥感影像的几何定位精度,真正实现全国DOM产品的快速生产。     

资源三号测绘卫星长条带产品区域网平差

资源三号测绘卫星除了提供无畸变的标准景产品以外,还提供将近600km的长条带产品。该产品和标准景产品类似,生产过程中引入的投影差误差和交会误差可以忽略不计,有理多项式模型作为长条带产品的成像几何模型发布给用户。基于像方的仿射变换平差模型可以消除长条带影像中的轨道、姿态误差,达到子像素级定向精度。在周边布设控制点,资源三号测绘卫星三线阵长条带产品的平差平面精度约为2.5m,高程精度约为1.6m,达到单个标准景的平差精度。     

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。     

高分辨率三线阵卫星遥感影像的区域网平差算法与试验

简述高分辨率遥感卫星影像的几何定位处理过程,分析了区域网平差的必要性。结合线阵传感器的成像特点,对传感器严格几何模型、卫星轨道模型、传感器内方位误差模型进行研究,初步建立了高分辨率遥感卫星的平差数学模型。采用区域网平差方法对内方位元素和外方位元素进行解算,并利用资源三号卫星线阵影像和ALOS PRISM线阵影像进行试验。试验结果表明,对高分辨率遥感卫星线阵传感器进行区域网平差可以有效提高卫星影像的几何定位精度。     

资源三号测绘卫星三线阵成像几何模型构建与精度初步验证

资源三号测绘卫星是我国首颗民用高分辨率立体测图卫星,其主要任务是利用三线阵影像实现1：5万立体测图。与采用国外商业卫星遥感影像进行测图相比,建立我国自主的测绘卫星的成像几何模型,进而生产影像产品和测绘产品,是卫星测绘应用的核心技术问题。本文根据资源三号测绘卫星的总体设计,分析了资源三号卫星高精度几何处理的关键问题,结合资源三号测绘卫星几何特性,提出了基于虚拟CCD线阵成像技术的资源三号测绘卫星成像几何模型,并进行传感器校正产品生产。本文利用资源三号卫星第一轨影像大连地区数据,完成了前视、正视、后视的传感器校正产品的生产试验,不同控制点情况下进行了平差试验,初步生产了该地区的数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）,并验证了精度。结果表明：在试验区四角布设控制点的情况下DOM平面精度优于3m,DSM高程精度优于2m。试验验证了资源三号测绘卫星成像几何模型的正确性。与国外相近分辨率的卫星相比,资源三号测绘卫星可以达到较高的几何精度。     

资源三号测绘卫星三线阵影像高精度几何检校

高精度几何检校是测绘卫星实现立体测图的关键。提出了用于星载光学卫星在轨几何检校的严密成像几何模型,推导了多线阵CCD拼接的内方位元素模型,在此基础上构建基于偏置矩阵及内方位元素模型的多检校场联合几何检校模型和几何检校方案。针对我国第一颗民用测绘卫星资源三号,利用华北多个地区1∶2000的数字正射影像和数字高程模型对资源三号三线阵影像进行几何检校,利用河北安平靶标区域三线阵数据进行验证。结果表明,采用本文的方案,资源三号测绘卫星无控制点平面定位精度优于20 m,利用靶标控制点的平面定位精度优于0.6 m,高程精度优于0.5 m,达到资源三号测绘卫星所能达到的理论极限精度;并验证了资源三号三线阵相机并不存在镜头光学畸变,只是存在主距变化、CCD排列旋转等引起的线性误差。     

仅用虚拟控制点的超大区域无控制区域网平差

利用光学卫星影像进行无控制测图是摄影测量追求的目标。针对超大区域无控制测图的需求,本文提出了一种以单景影像为平差单元,基于虚拟控制点的光学卫星影像超大规模无控制区域网平差方法。该方法利用待平差影像的初始RPC模型生成虚拟控制点,并将其作为带权观测值引入平差模型中以改善平差模型的状态,克服了在无控制点条件下平差精度不稳定、误差过度累积引起的网的扭曲变形等问题。为了验证本方法的有效性和精度,利用资源三号卫星获取的覆盖全国的26 406景影像进行区域网平差试验,并利用全国范围内分布的约8000个高精度控制点对平差后自动生产的DOM和DSM产品的几何精度进行验证。试验结果表明,平面和高程中误差均达到了4m以内,同时,区域网内部相邻影像之间的几何拼接精度优于1个像素,满足无缝拼接的要求。     

ICESat激光高程点辅助的天绘一号卫星影像立体区域网平差

无地面控制点（简称无控）区域网平差是实现卫星影像无控测图的一项重要技术,对于境外和外业测控困难区域的测图具有重要意义。然而,无控区域网平差的定位精度一般难以满足对应比例尺测图规范要求。利用公开、可稳定获取的公众地理信息数据辅助区域网平差,是提高卫星影像无控定位精度的有效途径,其中ICESat激光高程点便是一种良好的高程控制数据。为了提高天绘一号卫星影像无控定位精度,本文提出ICESat激光高程点辅助的卫星影像模型法立体区域网平差方法。首先,以30 m分辨率SRTM估算的地形坡度作为限制条件,结合激光高程点自身质量评价信息,自动提取高质量ICESat激光高程点;其次,利用自动匹配的连接点进行模型法自由网平差,实现卫星影像几何定位精度的相对一致性（内部一致性）;最后,将激光高程点自动量测至卫星影像作为控制点,其平面坐标根据自由网平差结果前方交会计算而得,高程坐标取自激光点高程,再次进行区域网平差精化定向参数,提高卫星影像的绝对高程精度。最后本文利用山东全省的天绘一号卫星影像进行试验,验证了本文方法的有效性和可行性。     

CBERS-02B卫星遥感影像的区域网平差

针对中巴资源一号卫星(CBERS-02B)卫星遥感影像姿态角误差较大的特点,提出了利用区域网平差方法提高其对地目标定位精度的策略和具体计算过程。首先对参与平差的每景影像选取4个地面控制点进行影像姿态角常差检校,然后采用与地形无关方案解求各自的RPC参数,最后选取带仿射变换项的有理函数模型(RFM)进行多重覆盖影像的区域网平差。对两个地区的0级CBERS-02B单条CCD立体影像对的区域网平差试验表明,对地目标定位的平面和高程精度均达到了±3个像元的水平,且高程精度明显优于平面精度。相对于常规的卫星遥感影像区域网平差方法,平面和高程精度均有明显提升,几乎达到国外同等高分辨率卫星遥感影像的几何定位精度。这说明中国卫星遥感影像亦具有较好的几何定位潜力,在区域网平差之前进行系统误差预改正是必要和可行的。     

DEM约束的卫星影像定位法

作为"云控制"摄影测量理论和方法的发展,研究了DEM约束的立体卫星影像区域网平差方法。与DEM仅作为高程控制信息使用,或者是通过DEM表面匹配实现绝对定向的间接定位方法不同,DEM作为平高控制信息被直接引入至基于RFM模型的卫星影像区域网平差之中。本文方法将连接点地面高程与DEM格网内插高程之差作为虚拟观测值构建约束方程,不仅利用了DEM高程信息,并且利用了其地形曲面包含的平面信息,以"云控制"方式在区域网平差过程中有效消除卫星影像RPC参数中包含的整体偏移及区域网内部的扭曲变形,实现了无地面控制点条件下卫星影像平面及高程绝对定位精度的大幅提升。使用覆盖山东全境的330景天绘一号立体卫星影像进行试验,分别以AW3D30、ASTER GDEM和SRTM GL3共3种开源DEM作为控制信息,并使用100个外业实测控制点进行精度评测。试验表明,以DEM作为控制可显著提高区域网平差的平面与高程精度,卫星影像绝对定位精度与DEM自身精度有关。当使用AW3D30作为控制时,可以取得与使用100个外业控制点平差同等精度,平面中误差为5.0 m(约1像素),高程中误差为2.9 m。试验结果证明了DEM替代外业控制点作为平差控制信息的有效性与可行性。     

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。     

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。     

机载干涉雷达数据联合定位及拼接技术研究

针对大区域多航带InSAR(干涉合成孔径雷达)影像定位及拼接时缺少GCP(地面控制点)的问题,提出了一种多航带InSAR影像联合定位的方法。该方法借鉴摄影测量中的光束法平差思想,并利用InSAR干涉定标后得到影像上各点高程值。通过对四川绵阳地区的多航带InSAR实际数据的实验,验证了本方法的可行性,且精度达到了各景影像独立校正的水平。分析了控制点数量、位置、重叠区域范围、地形起伏对平差精度的影响,并给出了控制点布放原则。     

以SRTM-DEM为控制的光学卫星遥感立体影像正射纠正

针对全球测图缺少统一的控制基准的问题,提出了利用SRTM-DEM作为控制基准,对光学卫星遥感影像进行正射纠正的方法。首先,对光学卫星影像构建的立体影像对进行自由网平差并制作DEM;然后,以SRTM-DEM作为控制,将DEM作为单元模型,进行独立模型法DEM区域网平差,获得单元模型的定向参数;最后,改正立体影像的成像几何模型参数,进行正射纠正。选取湖北咸宁和江西某地两个测区的资源三号数据进行试验,试验结果表明,资源三号正视全色影像的平面定向精度由12.93像素提高到6.85像素。     

An improved geopositioning model of QuickBird high resolution satellite imagery by compensating spatial correlated errors

A lot of studies have been done for correcting the systematic biases of high resolution satellite images (HRSI), which is a fundamental work in the geometric orientation and the geopositioning of HRSI. All the existing bias-corrected models eliminate the biases in the images by expressing the biases as a function of some deterministic parameters (i.e. shift, drift, or affine transformation models), which is indeed effective for most of the commercial high resolution satellite imagery (i.e. IKONOS, GeoEye-1, WorldView-1/2) except for QuickBird. Studies found that QuickBird is the only one that needs more than a simple shift model to absorb the strong residual systematic errors. To further improve the image geopositioning of QuickBird image, in this paper, we introduce space correlated errors (SCEs) and model them as signals in the bias-corrected rational function model (RFM) and estimate the SCEs at the ground control points (GCPs) together with the bias-corrected parameters using least squares collocation. With these estimated SCEs at GCPs, we then predict the SCEs at the unknown points according to their stochastic correlation with SCEs at the GCPs. Finally, we carry out geopositioning for these unknown points after compensating both the biases and the SCEs. The performance of our improved geopositioning model is demonstrated with a stereo pair of QuickBird cross-track images in the Shanghai urban area. The results show that the SCEs exist in HRSI and the presented geopositioning model exhibits a significant improvement, larger than 20% in both latitude and height directions and about 2.8% in longitude direction, in geopositioning accuracy compared to the common used affine transformation model (ATM), which is not taking SCEs into account. The statistical results also show that our improved geopositioning model is superior to the ATM and the second polynomial model (SPM) in both accuracy and reliability for the geopositioning of HRSI.