提高无控制点星载SAR影像的定位精度研究

针对无控制点情况下星载SAR地面目标高精度定位问题,提出在整个成像条带中任选一景SAR影像,并基于全球DEM数据生成模拟的SAR影像,然后通过自动或半自动匹配方式寻找一个控制点,修正整个条带的轨道参数,从而消除了系统误差的影响,提高了整个SAR条带影像的定位精度。     

高分辨率遥感影像通用定位模型探讨

由于通用传感器模型与具体的传感器无关,因而更能适应传感器成像方式多样化的发展要求,所以通用传感器模型的研究已成为当前摄影测量与遥感领域的一个重要研究方向。在对包括多项式模型、直接线性变换模型和有理函数模型在内的通用传感器模型的定义,参数解算和模型定位进行系统归纳的基础上,对基于通用传感器模型的高分辨率遥感影像的立体像对定位方法进行了理论和实验研究,并对实验结果进行了比较和分析。     

基于高分辨率影像的城市三维建模

介绍了利用倾斜摄影影像和垂直摄影影像相结合的三维城市重建方法,分析了利用有理多项式(RPC)恢复IKONOS立体影像的模型,在VirtuoZo上实现了基于有理多项式(RPC)恢复IKONOS立体影像的模型方法,并利用其快速影像匹配技术,实现了数字地面模型DEM和正射影像,实现了手动和半自动人工地物的采集,如房屋等三维几何坐标和结构的采集;自动获取了基于不同传感器所获得影像的建筑物表面纹理,从而实现了基于多种影像快速三维城市建模。     

高分辨率遥感影像纠正处理

随着高分辨率遥感卫星日益普及,其应用面也在不断地扩大.城市高分辨率正射影像图以其分辨率高、直观、生产更新周期短等优点,越来越受到城市管理、规划建设部门的青睐,同时也被广泛使用.本文结合重点城市1:10 ooo DLG更新项目,在波段组合、融合处理、正射纠正等方面进行了探讨.     

基于有理函数模型的高分辨率卫星遥感影像匹配

针对线阵推扫式卫星遥感影像的特点,提出了一种利用有理函数模型预测同名像点位置的快速影像匹配方法。经对某地区一对IKONOS立体影像进行匹配试验,验证了算法的稳健性,并与常用的金字塔影像匹配和核线影像匹配的试验结果进行了比较。结果表明,相对于金字塔影像匹配和核线影像匹配,利用有理函数模型预测同名像点的影像匹配方法的效率和成功率都得到了明显的提高。     

基于高分辨率机载SAR数据的试验研究

主要研究了高分辨率机载SAR数据运用于测绘试验的可行性,提出数据处理的关键流程,诸如数据获取、成像处理、预处理、几何处理、融合处理,以及可供提取的最基本的制图要素,诸如道路、铁路、水系、植被、耕地和居民地,并进行了精度评估,最后对地形图更新,提取变化信息。试验结果初步表明高分辨率、高成像质量的机载SAR影像数据应用于测绘领域是可行的。可以看出高分辨率机载SAR影像的应用得到了比较满意的结果。     

基于L曲线法和GCV法的有理多项式参数求解

在求解有理函数模型的多项式参数时,通常采用的是最小二乘估计方法进行求解,但若控制点分布不均匀或模型过度参数化,则法方程矩阵很容易产生病态,不能得到正确的解。使用Tikhonov正则化方法可以较好地改善法方程的状态,使方程解趋于稳定。通过影像数据,分别采用了L曲线法和GCV法进行试验,试验证明该方法使RPC参数的解算精度有了显著提高,验证了该种方法在求解病态矩阵误差方程中的正确性。     

利用虚拟格网系统误差补偿进行RPC参数精化

提出了一种RPC参数精化方法,即通过消除虚拟控制格网点上的系统误差来实现RPC参数的精化。试验结果表明,对于QuickBird影像,使用本文提出的方法精化RPC参数以后,其像点的平面精度达到了±2.4 pixels;对于SPOT-5立体像对而言,基于精化RPC参数的影像目标立体定位的平面精度和高程精度分别为±5.892 m和±4.020 m。     

一种基于复共线性分析的RPC参数优选法

推导了求解有理多项式系数(RPC)的严密误差方程,从分析误差方程设计矩阵列向量间的复共线性着手,提出了一种去相关的RPC参数优选方法。对一景SPOT-5 HRG 1A级影像进行实验,结果表明,当地面控制点稀疏时,通过优选20~30个RPC参数,可以很好地消除参数间的相关性,有效消除有理函数模型(RFM)在地形拟合中出现的振荡现象,可明显提高RPC参数求解和RFM的影像几何处理精度。当地面控制点足够多时,利用此方法优选的RPC参数进行地形拟合的结果与用常规最小二乘法求解的78个RPC参数实施地形拟合的结果完全一致。     

多波段高分辨率星载合成孔径雷达成像处理方法研究

星载合成孔径雷达（SAR）是一种工作在微波波段的主动式遥感器,它综合运用合成孔径技术、脉冲压缩技术和数据处理技术,采用较短的天线就能够获得方位和距离两个方向的高分辨率雷达图像。研制星载SAR系统的目的是获得具有一定测绘带宽和一定分辨率的地面目标图像,传统SAR模式不能同时满足高分辨率及较宽测绘带的要求。本文主要研究了多...     

Application of the RPC model for spaceborne SAR image geometric processing

An increasing number of low, medium, and high resolution SAR satellites creates a demand for a generalized sensor model to replace the rigorous sensor model (RSM). The rational polynomial coefficient (RPC) model is a generic sensor model which accurately fits the object-image geometry for various sensor systems with different coefficient values. It has been widely used as an alternative to RSM for photogrammetric processing of optical images, but its applications to SAR images are rarely discussed in publications. In this paper, the feasibility and practicability of the RPC model for SAR images are studied. The RPC model can not only be used to replace the RSM (range–Doppler model for SAR), but also applied to the processing chain for SAR data, thus facilitating the processing of SAR and InSAR data for end users.     

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.     

任意椭圆轨道下星载SAR多普勒参数的精确计算

国内外已有文献在推导星载SAR多普勒参数计算公式的过程中,均未考虑椭圆轨道下卫星航迹角不为零的影响,这使得已有公式只能近似地使用在近圆轨道上。如果用于大偏心率轨道,误差较大,将严重降低多普勒参数估计过程的收敛速度。为此,本文将航迹角的影响因素考虑在内,推导出可在任意偏心率轨道下使用的计算公式。针对小偏心率和大偏心率轨道,分别设计了一组仿真试验并进行了对比,结果表明:在大偏心率轨道下,航迹角对多普勒参数确有重要影响。     

基于严格仿射变换模型的遥感影像RPC参数求解

提出了利用少量地面控制点,采用基于严格仿射变换模型求解遥感影像的RPC参数,并对CBERS-02B卫星HR相机遥感影像进行了试验,获得了一些有意义的结论。     

结合置信度的多通道星载SAR在轨舰船低虚警快速检测

舰船目标快速检测是星载合成孔径雷达的重要应用之一,也是SAR星上处理首先发展的应用方向.目前SAR舰船快速检测普遍使用的图像恒虚警(CFAR)检测方法中,低虚警一直是研究的重点,多通道SAR中舰船目标存在多通道虚假目标,进一步增加了虚警剔除的难度.为此,本文提出了一种基于置信度计算和SVM判别的低虚警CFAR(Cons...     

高分辨率SAR影像道路交叉口自动提取方法

针对高分辨率SAR影像道路交叉口提取易受周围地物干扰的问题,设计了一种利用三角形检测模型提取道路交叉口的方法。该方法首先采取滤波与锐化消除道路交叉口区域噪声点并凸显道路边缘;接着根据灰度特征,通过形态学运算确定道路交叉口候选区域;最后在候选道路交叉口区域运用三角形检测模型,确认道路交叉口。使用3 m Tan DEM-X数据进行实验,结果证明算法对各种常见二维道路交叉口模型均有较好识别效果。     

RPC模型立体定位在天绘卫星产品质量控制中的应用

天绘一号卫星1B级产品以RPC参数形式分发给用户,既保证了产品精度,又实现了传感器技术参数隐藏。本文介绍了天绘卫星RPC模型的定义,给出了基于RPC模型的立体定位方法,针对1B级产品三级验收流程编写了基于RPC模型立体定位的三级验收软件,并以此为基础介绍了RPC模型立体定位在1B级产品质量控制中的应用。     

一种高分辨率SAR影像道路提取方法

针对高分辨率SAR影像中细节信息损坏道路的面特征结构、影响道路提取,基于影像统计特征,给出一种结合区域生长和细节信息识别的道路提取方法。该方法通过区域生长提取呈现面特征的暗目标(道路框架),利用CFAR算法识别细节,通过形态学融合得到最终结果。为降低高分辨率影像区域异质性对提取结果影响,提出了一种自适应CFAR算法,相比之前算法可自适应删除干扰点;并引入有效表征影像统计的GA0分布。利用海南省陵水黎族自治县机载X波段高分辨率SAR数据的幅度影像进行实验,结果表明,该方法能有效提取呈面特征的道路,获得准确的道路宽度和中心线信息。