摄影测量与遥感学

CH20051366 线阵推扫式影像外定向的一种新算法=A NEWMETHOD FOR LINEAR PUSHBROOM IMAGERY EXTERIOR ORIEN- TATION／王涛,张艳,徐青,谭兵,邢帅(信息工程大学测绘学院)//测绘学报．-2005,34(1)．-35-39 线阵推扫式影像外方位元素间的强相关性,导致法方程病态,外方位元素的最小二乘估计值误差较大。提出采用岭-压缩组合估计解决线阵列推扫式影像的外定向问     

岭-压缩组合估计在线阵推扫式影像外定向中的应用

针对线阵推扫式影像外定向中存在的法方程病态问题,提出了采用岭压缩组合估计进行解算,能提高定向精度,并分析了该算法的优点和应用方法。实验证明,该算法性能优异,精度很高。     

两步解法用于求解线阵CCD影像外方位元素

在线阵CCD影像外方位元素的求解过程中,外方位元素之间的相关性,导致法方程病态,最小二乘估计值误差较大。本文在分析以往解决方法的基础上,提出采用两步解法求解线阵CCD影像的外方位元素。该算法的实质是选择一个比单位矩阵更合适的正则化矩阵。试验结果表明该算法能有效地克服线阵CCD影像外方位元素间的相关性,定位精度较高,定向点精度在1个像素内,检查点精度在1.5个像素内。     

基于岭估计的SPOT影像外方位元素的解算方法

后方交会法解求 SPOT卫星影像的外方位元素时 ,其法方程系数矩阵经常产生很严重的病态 ,若用最小二乘法估计 ,参数解将明显偏离真值 ,甚至无法解得外方位元素。本文中提出了用最小二乘岭估计的方法解求外方位元素 ,实验证明这是非常有效的。     

基于岭估计的三线阵CCD影像外方位元素去相关性方法研究

线阵CCD技术已广泛应用于高分辨率卫星遥感成像,但是其外方位元素的强相关性使得法方程的解算出现病态。在深入分析三线阵影像外方位元素相关性质的基础上,讨论岭估计和广义岭估计这两种方法,并采用一个Ikonos立体像对和一套模拟卫星影像进行试验,结果表明岭估计能很好地克服定向参数之间的相关性,广义岭估计则在零特征值不是太多的情况下,可得到比岭估计更好的解算精度。     

基于先验求权的虚拟观测值法及其在线阵影像定向中的应用

航天线阵列遥感影像定向参数之间存在强相关性,参数解算不稳定,难以得到准确结果。较为常见的解决方法是将定向参数处理成虚拟观测值或用岭估计代替最小二乘估计。本文首先分析了这两种方法的联系与区别,提出利用原始外方位元素精度等先验知识给定虚拟观测值权,进一步提高定向结果的可靠性。对SPOT-5与QuickBird两种高分辨率线阵影像的定向试验结果表明,在使用6个分布良好的地面控制点情况下,影像对地目标定位精度可达到2~4个像素的水平。     

WorldView-2核线影像立体测图研究

卫星遥感影像大多是线阵推扫式成像模型,且分辨率越米越高,研究遥感影像数字测图具有重要现实意义.线阵推丰J式成像方式与传统框幅式摄影测量小同,线阵CCD的每一扫描行都具有独市的外方位元素,这使得高分辨率遥感影像的核线模型不再是一直线,而是类似于双曲线的形状.比较框幅式摄影测量与推扫式成像核线模型之间的差异,在具有约束条件的情况下,线阵遥感影像的匹配方法仍可在接近一维的形式下进行,加快影像处理的速度.     

广义岭估计在解算单线阵CCD卫星影像外方位元素中的应用

针对单线阵CCD卫星影像外方位元素解算过程中存在的问题，在分析以往解决办法的基础上，提出了利用广义岭估计进行解算，并说明了确定广义岭估计参数的方法。实验证明，该方法简便、稳定、有效。     

基于岭估计的有理多项式参数求解方法

在使用最小二乘法解算卫星遥感影像的RPC参数时,如果控制点非均匀分布或模型过度参数化,其法方程系数矩阵很容易产生病态,获得的解将偏离真值,甚至得到错误的解.使用岭估计可改善法方程的状态,保证解稳定.采用岭估计方法,通过所获取的不同岭参数对SPOT和QuickBird影像进行实验,证实L曲线法是一种稳定的、有效的岭参数确定方法,可显著提高RPC参数的解算精度.     

选取岭参数的一个新方法

当法方程的系数阵呈病态时,平差参数的最小二乘估计不再是一个良好好估计。为改进最小二乘估计,许多学者提出众多的有偏估计方法,其中影响最大的是岭估计和主要估计。     

利用SPOT影象提取高程信息的研究

本文从理论上分析了以全数字化方法从SPOT影象提取高程信息关键环节上的问题和所采取的方法。根据影象成象特点,采用时序变化的外方位元素数学模型,其中精确选取控制点、合理选取初值和确定等效焦距、线元素和角元素分开解算迭代是十分重要的措施。采用新的数据组织方法可以避免高程内插中的精度损失。利用卫星影象特点,实现由粗到精的多级影象匹配,同时引人改化的高精度最小二乘匹配,使整个匹配过程既保障了可靠性又满足精度要求。马赛地区SPOT象对窗的DEM生成结果表明,在影象质量得到保证,时差不大的前提下,可以达到10米高程精度。     

一种求解单像空间后方交会的监督学习方法

单像空间后方交会可描述为非线性最小二乘问题,不可导、法方程系数矩阵病态以及陷入局部极值是造成其数值过程不收敛的主要原因。不同地区的控制点空间分布不具相似性,若把同一地区同一组控制点之下数张已知外方位元素的像片看作一个样本集,则在给定每个外方位元素初值的前提下,可通过监督学习方法求取外方位元素的整体下降方向;而对于单像空间后方交会中因前述原因不收敛的情况,则可采用整体下降方向近似解算。以此为出发点,提出一种单像空间后方交会求解的监督学习方法,主要过程是:①训练阶段,利用监督学习过程,对同一测区内不同姿态像片所组成的样本集进行整体外方位元素的求解,得到该测区外方位元素的整体下降方向集合;②测试阶段,对该测区的任意像片,给定外方位元素的初值,直接采用训练阶段得到的整体下降方向集合进行外方位元素的迭代求解。对比试验表明,该方法在数值过程收敛性与初值依赖性上均表现出较强的优势,并能克服欧拉角法因法方程系数矩阵病态而无法收敛的情况。     

单应性几何下的后方交会直接解法

传统的后方交会最小二乘解法需要良好的外方位元素初值。在无初值或者初值不够精确的情况下,最小二乘迭代不容易收敛。在近景摄影测量或者计算机视觉等领域,往往不提供良好的初值,无法适用传统的后方交会解法。针对上述情况,本文提出了一种基于单应性矩阵的后方交会直接解法,在不需要初值的情况下,获取外方位元素的直接解。该方法根据单应性矩阵所描述的平面几何关系,利用单应性矩阵内在的约束条件,将后方交会问题转换为一个二元二次方程组的求解问题。该方法受舍入误差影响小,在无偶然误差的情况下,解算精度能达到10–9量级,能够避免传统直接解法计算复杂的问题,为传统的平差迭代解法提供良好的初值。此外,在多个控制点共面的情况下,该方法能够直接获得外方位元素的精确解。实验结果表明:在各种不同倾角拍摄的情况下,该方法均能够获得稳定的外方位元素,为后续的后方交会最小二乘算法提供良好的初值。采用本文方法计算的初值参与平差,能够达到与人工给定初值平差一致的精度,且迭代收敛速度是人工给定初值平差的2倍以上。在控制点共面的情况下,该方法的反投影精度能够达到亚像素级,且精度优于大部分主流的直接解法。     

倾斜影像自适应初始物方面元优化匹配算法

采用基于物方面元的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,常出现深度不连续或高差较大区域影像连接点度数低或空三点过少问题。针对此问题,本文提出一种基于自适应初始物方面元的倾斜影像匹配算法。算法利用倾斜影像已有的初始内外方位元素及匹配过程中产生的物点信息,采用多片前方交会和物方差分的方法自适应计算物方面元的高程及法向量方向角初值,进而解决采用物方面元最小二乘影像匹配方法匹配地物高差较大区域的倾斜影像时,因初值不准导致在像方匹配同名点困难的问题。分别采用本文算法和物方面元初始状态为水平面元的最小二乘影像匹配方法对两组倾斜影像进行对比匹配验证。试验结果证明了本文算法的有效性。     

SPOT卫星影象严密数字几何校正的直接法

由于SPOT卫星影象的行中心投影成象方式和外方位元素时序变化特点,在实施严密数字几何校正的过程中,直接法的应用显示了很大的优越性。为此,本文提出了应用直接法的原理和方法,指出了技术关键和确保锚点坐标解算精度和可靠性的方法。由于直接法可较精确地确定锚点所在行的外方位元素,不需要迭代计算,因而不仅计算速度快,而且从实验结果包括锚点坐标计算精度,锚点网格内插精度估计和几何校正结果之正射影象精度的分析都表明直接法优于间接法,证实了所提出的原理方法的合理性和正确性。     

一种基于物方几何约束的线阵推扫式影像坐标反投影计算的快速算法

根据物点坐标计算其对应的像点坐标即坐标反投影计算,是线阵推扫式影像处理的基础.由于线阵推扫式影像多中心成像的特点,必须通过迭代计算物点在成像时刻对应的扫描行,然后再精确计算物点对应的像点坐标,因此,坐标反投影计算的效率直接影响线阵推扫式影像的处理效率.本文提出一种基于物方几何约束的线阵推扫式影像坐标反投影计算的快速算法.该算法采用了一种高效的基于物方投影几何约束的最佳扫描线搜索策略,基于线阵推扫式影像特有的摄影几何约束,将传统的基于CCD探元焦平面坐标约束的像方迭代搜索过程,转化为基于各扫描行中心投影面约束关系的物方简单几何计算的搜索过程,从而有效地避免了传统像方搜索策略中基于严密传感器数学模型的繁琐计算,有效减少了最佳扫描线搜索的计算量.通过对机载和星载推扫式影像数据的实验,验证了该算法的可行性、精确性和高效性.     

总体最小二乘用于线阵卫星遥感影像光束法平差解算

顾及像点观测方程的系数矩阵中存在随机误差,提出了基于总体最小二乘的线阵卫星遥感影像光束法平差模型。在假定像点观测误差和系数矩阵误差均为独立、等精度分布的基础上,利用拉格朗日条件极值法推导了包含外方位元素虚拟观测方程和控制点误差方程的总体最小二乘光束法平差算法的具体公式和计算方法。该方法利用方差分量估计确定各类虚拟观测值的方差,可求解包含多类虚拟观测量的平差问题,并可用先验信息或岭迹法确定系数矩阵观测值的权比例系数,从而克服了现有总体最小二乘虚拟观测方法不能处理多类虚拟观测值的不足,确保了光束法平差可正确有效求解。分别利用模拟算例与两组真实影像进行了试验验证。结果表明,相比于常规最小二乘虚拟观测法以及现有总体最小二乘虚拟观测方法,本文方法具有更高的求解精度与适应性。相较于传统线阵卫星遥感影像光束法平差方法,本文方法可以获得更高的平差计算精度。