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。     

高分六号高分全色相机高精度几何检校

高分六号全色影像的幅宽大于90 km,在大比例尺度地表量测中具有重要意义,而其高精度几何检校是遥感影像几何处理的关键环节,直接影响遥感卫星影像的可量测性。本文在缺少人工标靶数据和精密实验室几何成像标校参数的条件下,利用高分六号卫星辅助数据和参考数据,采用基于探元指向角的几何检校模型对高分六号高分全色相机进行高精度几何检校。经过检校之后高分六号全色影像的绝对定位精度优于50 m,内部相对定位精度优于4个像素,表明高分六号高分全色相机在经过高精度几何检校之后影像几何质量可以满足测绘需求。     

SAR主从影像的几何配准

对于SAR主影像(master)和从影像(slave)的几何配准,文中采用三次基本多项式与斜距-多普勒定位模型,解算出主影像中心像素点在从影像中的同名点,最后得出主从影像中心像素点的初级配准偏移量。本文以上海地区ERS-1影像数据为例,在Matlab环境下,对SAR主从影像的几何配准偏移量进行解算。实验结果表明,采用文中初级配准方法,初级配准相对精度可达到0.1%~0.9%。     

高分七号卫星双波束激光测高仪在轨几何检校与试验验证

高分七号卫星装载了国内首台双波束对地观测激光测高仪,用于辅助两线阵光学相机实现1:1万立体测图.由于卫星发射时的振动及入轨后空间环境变化,激光测高仪在轨指向等参数相对于实验室标定值发生较大偏移,直接影响激光测高精度.针对高分七号双波束激光测高仪,本文提出了由粗到精的"两步法"在轨几何检校方案.首先,构建单波束激光在轨几...     

高分三号SAR影像双阈值变化检测

双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。     

资源三号测绘卫星三线阵影像高精度几何检校EI北大核心CSCD

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。     

高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查

基于光学遥感影像的区域滑坡普查易受云雾天气的影响,存在滑坡体调查不全面的问题,无法满足震后应急调查与恢复重建的需求。本文提出了一种极化SAR卫星数据滑坡普查方法,采用高分三号全极化SAR卫星影像数据,以九寨沟地震震区为实验区,在深入分析滑坡体和其他地物类型散射特征的基础上,融合极化特征、纹理特征和地形特征等多维特征信息,结合高分二号影像获取的训练样本,构建基于BP神经网络的全极化SAR数据滑坡自动识别模型,实现滑坡体的自动快速识别。与高分辨率光学影像与无人机航空影像目视解译结果相比较,总体识别精度为92.8%,Kappa系数为0.715,识别准确度满足地震应急实际应用的需求。研究成果可用于震区大区域滑坡体的普查,为后续开展无人机高分辨率影像滑坡体详查、灾后应急与景区恢复提供辅助信息支撑,并促进国产高分SAR卫星数据在防震减灾中的应用。     

高分七号星载激光定位模型构建与验证

高分七号卫星是中国第一颗搭载全波形激光测高仪的对地观测卫星,可满足立体测绘的需求。本文为了实现国内第一颗星载大光斑全波形激光测高仪数据高精度自主处理的要求,提出了高分七号星载激光定位和检校验证方法。首先,构建了高分七号卫星激光测高仪的严密几何定位模型,其次,使用了移动重心和波形分解的峰值提取法,然后实现了基于地形匹配与红外探测器结合的激光测高仪指向角标定,最后,建立了SRTM高程验证、湖面高程验证和野外定标场验证结合的激光测高仪综合高程验证方法。经验证激光测高数据在平地的测高精度优于0.15 m,激光器1指向角误差约为0.15″,激光器2指向角误差约为0.38″。结果表明本文提出的高分七号星载激光定位方法定位精度高,可以满足后续高分七号数据科学研究和大规模业务化应用的要求。     

资源三号卫星在轨几何检校地面靶标铺设关键技术初探

简要介绍资源三号卫星在轨几何检校地面靶标铺设工作的一般流程,对操作中应用的部分关键技术进行介绍,为其他卫星在轨几何检校地面靶标铺设工作提供借鉴。     

结合Singh四分量分解的高分三号全极化SAR影像分类

不同于一般分类算法基于像素统计的分类,忽略了地物的散射特性,文中提出了一种保持地物散射特性的分类方法。这种方法将Singh提出的Singh四分量分解与基于复Wishart分布的最大似然分类器相结合,对高分三号全极化影像进行分类。利用Singh四分量分解获得表面散射、体散射、二次散射和螺旋体散射,然后将前3种基础散射分别划分为多个聚类,根据复Wishart距离进行类间合并,直到获得指定类别数,输入复Wishart分类器进行迭代分类,最后进行类别合并获得最终分类结果。试验表明本文算法具有较好的分类效果且验证了利用高分三号全极化卫星数据进行影像分类的可行性。     

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。     

基于高分三号卫星SAR影像的DOM制作方法研究

将星载SAR影像作为光学卫星难以获取数据地区的重要补充数据源,是基础地理信息更新的一种手段.通过对SAR影像成像机理、光谱几何特征等进行研究,总结基于高分三号卫星SAR影像处理的方法和流程,形成星载SAR影像制作DOM产品的生产技术方案,为大规模开展生产实践提供借鉴.     

地面几何标定的定向片自检校光束法区域网平差模型

针对航天线阵传感器,综合镜头光学畸变影响、像元尺寸与焦距的变化影响以及镜头的旋转作用,构建8标定参数的内方位自检校模型;利用定向片内插模型,描述影像的外方位元素变化;建立自检校光束法区域网平差模型,在对模型进行线性化的过程中,引入待标定的定向片外方位元素;利用SPOT5模拟数据对平差模型进行实验验证,结果表明,平差模型能够联合标定内方位自检校参数与外方位元素,标定结果准确。     

哨兵1号和高分三号SAR数据海浪谱反演精度评估

Ocean wave is one of the important marine dynamic phenomenon that affect human activities. At present, the main observation means include buoy observation, marine numerical prediction model, and microwave remote sensing observation. However, we cannot conduct large-scale observation by buoy, and the marine numerical prediction model’s result is not measured data. Spectrometers and altimeters in microwave remote sensing instruments can also measure spectral parameters. However, SAR, which has a higher resolution, can provide 2D sea surface information. The Sentinel-1 satellite of ESA and GF-3 satellite independently developed by China are now in orbit, and numerous teams are working to retrieve wave parameters from SAR data of these two satellites. In this work, we compared the wave parameter inversion accuracy of Sentinel-1 SAR Interferometric Wide Swath model and GF-3 SAR strip model based on wave spectrum, which provides a reference for the wide application of GF-3 SAR data. The sea states according to the ERA-5 data of ECMWF are divided into three categories: low, moderate, and high sea states. The sea areas of Hormuz and Malacca Straits of the maritime Silk Road in the Indian Ocean and the coastal waters of the Pacific and Atlantic Ocean are selected as the study areas. Meanwhile, the SAR data of Sentinel-1 and GF-3 satellites under different sea states are selected as the data source. The MPI method is used to retrieve the wave spectrum and wave parameters using the E spectrum as the initial guess. Subsequently, the SAR data inversion results of the two satellites under different sea states are compared with the ERA-5 and buoy wave data. The inversion accuracy of the wave parameters can be verified by calculating the values of the Root Mean Square Error (RMSE) and Scatter Index (SI), and the inversion accuracy of the wave parameters of the two satellites under different sea conditions can be compared. The RMSEs of significant wave height (Hs) retrieved by GF-3 SAR under low, moderate, and high sea conditions are 0.30, 0.34, and 0.48 m, and those of mean wave period (Tm) are 1.02, 0.99, and 0.95 s, respectively, compared with the ERA-5 data. In addition, the RMSE of Hs retrieved by Sentinel-1 SAR under low, moderate, and high sea conditions are 0.30, 0.29, and 0.33 m, respectively, and the RMSEs of Tm are 0.94, 0.51, and 0.64 s, respectively. The RMSEs of Hs and Tm under different sea conditions retrieved by GF-3 SAR are 0.38 m and 0.99 s, and those of Hs and Tm retrieved by Sentinel-1 SAR are 0.31 m and 0.70 s, respectively, compared with the ERA-5 data. The RMSEs of the retrieved Hs and Tm of GF-3 satellite are 0.42 m and 0.94 s, and those of the retrieved Hs and Tm of Sentinel-1 are 0.40 m and 0.91 s, respectively, compared with the buoy data. The SAR wave parameter inversion of Sentinel-1 and GF-3 SAR based on the wave spectrum shows that the inversion results of the two satellites meet the index requirements in this field, and the accuracy of the inversion results of wave spectrum is the same. The strip mode SAR data of GF-3 satellite, China’s first self-developed SAR satellite, has broad prospects in marine research fields. © 2023 National Remote Sensing Bulletin. All rights reserved.     

资源三号卫星多光谱影像的姿态角常差检校

针对资源三号卫星姿态角常差导致的多光谱影像定位精度降低的问题,该文在构建多光谱影像严格几何定位模型的基础上,提出了运用罗德里格矩阵建立姿态角常差检校方法;根据少量地面控制点求出姿态角常差构成的偏置矩阵后,使影像定位精度得到显著提高。实验结果证明,该方法具有较好的应用价值。     

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.