IKONOS立体像对提取DEM及正射纠正的实验研究

利用高分辨率的IKONOS立体像对进行DEM的提取及对影像进行单片正射纠正，这是IKONOS影像用于立体测图的基础。进行上述处理必须建立IKONOS影像成像模型，即有理函数模型，在分析有理函数模型的基础上，阐述了上述操作的原理，并通过实验进行了论证。     

利用光学遥感影像进行星载SAR影像正射纠正

基于角反射器点的正射纠正方法仅适用于局部区域的SAR影像,无法满足大区域生产和工程化需求的问题。本文采用有理函数模型（RFM）作为星载SAR几何模型,利用资源三号测绘卫星的数字表面模型（DSM）产品和数字正射影像图（DOM）,选取遥感13号SAR影像与资源三号光学影像的同名像点作为控制点,对遥感13号SAR影像进行了正射纠正,并与常规的基于角反射器点的正射纠正方法进行了对比分析。试验结果表明,针对平原地区的遥感13号SAR影像,在四角布设控制点的情况下,基于角反射器点的正射纠正方法比基于光学正射影像的正射纠正方法精度高,正射纠正精度分别优于2.5和4.5 m。     

卫星影像无控制点正射纠正在地理国情普查中的应用研究

结合青海省第一次地理国情普查数字正射影像生产过程,阐述数字正射影像无控制点正射纠正生产工艺流程和质量控制方法,探讨基于GXL软件平台、基于有理函数模型的卫星影像数据无控制点正射纠正处理与数字正射影像质量控制关键技术.     

“天绘一号”影像正射纠正实验与精度分析

针对如何有效提高"天绘一号"卫星影像正射纠正精度的问题,本文基于有理函数模型,提出RPC参数+像方误差补偿方案,利用控制点提高RPC模型的精度。通过对连云港、怀柔地区"天绘一号"卫星影像进行正射纠正,对比无控纠正结果验证该方案。实验结果表明:利用RPC模型进行影像正射纠正是正确的、有效的,辅以稀少控制点就能获得较高精度,不使用任何控制点将会导致系统误差偏大,精度较低。本文研究可为修正卫星影像自带RPC参数误差、提高正射纠正精度提供参考。     

基于有理函数“天绘一号”影像无控制正射纠正

文中根据影像正射纠正的基本原理和方法,利用有理函数模型和天绘一号三线阵影像自身生成的DEM数据,实现天绘一号影像的正射纠正,并依据无控制条件下的影像纠正精度估算公式对影像正射纠正精度进行估算,按此方法在东北区域制作DOM,然后利用天绘一号卫星摄影参数检测场的航空影像成果对纠正的精度进行验证,实验结果表明,在天绘一号三线阵影像生成的DEM支持下进行天绘一号影像正射纠正具有较高的精度,能够满足制作1∶5万正射影像精度的要求。     

宽刈幅多光谱影像正射纠正技术研究

宽刈幅多光谱遥感数据已经成为重要的数据源。如何使用商业遥感图像处理软件快速完成宽刈幅多光谱影像的正射纠正,得到了广泛关注。以北京一号小卫星多光谱影像为例,探讨了宽刈幅遥感影像正射纠正的技术方法,同时对比试验了基于通用推扫式模型(Generic Pushbroom Model,GPM)和有理函数模型(Rational Function Model,RFM)下正射纠正产品几何精度的影响因素。     

不同地形类别条件下Quick Bird影像正射纠正精度分析

主要研究利用不同地形区域的高分辨率Quick Bird影像和DEM数据,采用物理模型或有理函数模型法进行正射纠正,通过多景影像实验研究其不同地形类别的Quick Bird影像正射纠正精度,为Quick Bird影像在大比例尺地形图更新过程中的应用提供参考.     

实践9号卫星影像的正射纠正方法改进

选取山西省和新疆省部分地区实践9号卫星动态遥感监测数据为研究对象,通过对比两种不同的影像处理流程,对遥感影像纠正、配准、融合过程进行测试分析,为新型遥感数据源的正射纠正方法提供一定的参考。测试结果表明,先将全色影像与多光谱影像配准、融合,再与基础底图进行校正的影像处理流程,以及基于Rubber Sheeting模型的正射校正方法和HPF融合算法得到的影像效果最好,最适用于实践9号卫星影像DOM的制作。对于平原地区,在有DEM的基础上,使用IKONOS模型处理实践9号数据也具有一定的可行性。     

IKONOS卫星影像立体测图中有理函数模型的研究

有理函数模型是成像几何模型的一种简单、通用的表达,已经成为构筑真实传感器模型的一个计算方法.本文对IKONOS卫星影像立体测图作了介绍.详细介绍了IKONOS图像的有理函数模型的理论、算法、各种特性以及如何对其进行优化.     

IKONOS-2卫星影像纠正及精度分析

随着遥感技术、计算机技术的发展,遥感已经从高端的科学研究步入实际应用的各个领域。特别是美国SpaceImage公司于1999年9月26日发射了世界上首颗高分辨率商业卫星IKONOS-2,这标志着高分辨率的遥感时代已经来临。其1米分辨率的卫星影像使对地观测达到了一个新阶段--既能满足“数字地球”的需要,也能代替航空摄影并满足工程勘察的需要。本文在研究遥感图像的一般多项式法、有理函数法等多种纠正方法的基础上,对实验区的IKONOS卫星影像进行纠正,通过比较其纠正结果,提出了在使用有理多项式系数(RPC)基础上,通过有理函数法对IKONOS影像进行纠正的方法。     

Comparison of Planimetric and Thematic Accuracy of OrbView-3 and IKONOS Images

Spatial mapping from space using high-resolution satellite sensor data instead of conventional data collection techniques widely gained popularity. This study aims to analyze the planimetric and thematic accuracy of high-resolution OrbView-3 and IKONOS orthoimages. OrbView-3 and IKONOS images of a test area were acquired and these images were geometrically corrected using rational polynomial functions to conduct accuracy assessment. 40 Ground Control Points (GCPs) generated from static Global Positioning System (GPS) survey were used in the orthorectification procedure. 182 Test Points (TPs) produced from terrestrial surveying technique were used to analyze the accuracy of orthorectifications. Root Mean Square Error (RMSE) values obtained for GCPs and TPs were used to determine the planimetric accuracy of these images. Thematic accuracy analyses were conducted in radiometric and spatial base. Transects, lines and polygons were created to analyze the radiometric quality of data sets and to determine minimum distinguishable distance and distinguishable area. Both planimetric and thematic accuracy analyses illustrated that OrbView-3 and IKONOS images could be used to create 1:10000 scale map of the concerned region with appropriate planimetric and thematic quality.     

直线特征约束的高分辨率卫星影像区域网平差方法

以"像方观测直线与像方预测直线必须重合"作为几何约束条件,以有理函数模型(RFM)作为高分辨率卫星影像的几何处理模型,提出了一种直线特征约束的高分辨率卫星影像区域网平差方法。本文方法仅需像方直线与物方直线相对应,无须像方直线上的像点与物方直线上的地面点一一对应。通过对圣迭戈试验区的两景IKONOS影像、斯波坎试验区的两景QuickBird影像和普罗旺斯试验区的两景SPOT-5影像进行试验,结果表明:本文方法可以充分利用直线特征作为控制条件,有效补偿RPC参数中的系统误差,获得的IKONOS、QuickBird和SPOT-5影像区域网平差的平面与高程精度均优于1个像素。     

Rational function optimization using genetic algorithms

In the absence of either satellite ephemeris information or camera model, rational functions are introduced by many investigators as mathematical model for image to ground coordinate system transformation. The dependency of this method on many ground control points (GCPs), numerical complexity, particularly terms selection, can be regarded as the most known disadvantages of rational functions. This paper presents a mathematical solution to overcome these problems. Genetic algorithms are used as an intelligent method for optimum rational function terms selection. The results from an experimental test carried out over a test field in Iran are presented as utilizing an IKONOS Geo image. Different numbers of GCPs are fed through a variety of genetic algorithms (GAs) with different control parameter settings. Some initial constraints are introduced to make the process stable and fast. The residual errors at independent check points proved that sub-pixel accuracies can be achieved even when only seven and five GCPs are used. GAs could select rational function terms in such a way that numerical problems are avoided without the need to normalize image and ground coordinates.     

Orthorectification of IKONOS and impact of different resolution DEM

IKONOS image has been wildly used in city planning, precision agriculture and emergence response. However, the accuracy of IKONOS Geo product is limited due to distortion caused by terrain relief. Orthorectification was performed to remove the distortion and the impact of different DEM on orthorectification were evaluated. 38 ground control points （GCPs） and 25 independent check points （ICPs） were collected. DEMs were generated from 1 ： 10 000 and 1 ： 50 000 topographic maps. Results show that RMS error at the check points is 1. 554 0 m using DEM generated from 1 ： 10 000 topographic map, which can meet the accuracy requirement of IKONOS Precision product （1.9 m RMSE）. While RMS error is 2. 572 4 m using DEM generated from 1 ： 50 000 topographic map.     

基于新模型的高分辨率遥感影像光束法区域网平差

介绍了一种利用较少控制点、基于新几何模型的高分辨率遥感影像光束法区域网平差方法。利用该方法,对于IKONOS影像数据和另外一些高分辨率遥感影像数据进行了实验,并将实验结果与基于RPC参数的区域网平差方法进行了比较。结果表明,本文方法在只有少量控制点的情况下,达到的精度与相应影像的地面分辨率是一致的。     

森林资源监测中GF-2卫星影像波段配准误差分析

通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度要求控制在RMS2时,控制点数量选择范围在85~95间较为合理,且控制点数在90个时,RMS值最小;经有理函数模型与卫片模型比较后,卫片模型校正精度较高;以目视判读为主时,实践中建议使用三次卷积重采样法输出结果最好;波段模拟配准误差试验中,配准误差与各地类面积变化间存在显著的线性关系;对于森林面积监测时,配准误差应小于0.3个像元。此研究可为新型国产卫星数据在森林资源监测中的应用提供参考。     

SAR影像多项式正射纠正方法与实验

提出了一种针对SAR影像的多项式正射纠正法———引入投影差改正的多项式纠正法,并对ERS 2、RADARSAT和机载SAR影像进行了实验。引起SAR影像变形的因素很多,其中多数变形可以通过多项式纠正方法得到改正;但是,因高差引起的变形很难通过一般的多项式纠正方法进行改正。在本文中,先根据斜距和侧视角改正高差引起的投影差,然后用一般多项式纠正的方法改正其他因素引起的变形;重采样时则恰好相反,先根据多项式参数求得未受高差影响的像点坐标,然后加上投影差,从而获得真实的像点坐标。与其他正射纠正的方法相比,本文的方法非常易于实现,而且能够达到相当高的精度。根据以上原理,设计了相应的软件,并对云南大理一幅Radarsat的山区影像进行了纠正实验,控制点精度为2 2个像素;而采用一般多项式,使用同样的控制点,对这幅影像进行纠正,只能达到44 4个像素。另外,使用ERS 2影像和机载SAR影像进行了相应试验,结果类似于Radarsat影像的纠正。因此,本文提出的方法是有效、可行的,能适应地形起伏较大地区的SAR影像的几何校正。     

基于GPS实测控制点的SPOT 5 1A数据几何校正方法精度比较

采用高精度的星基差分GPS实测控制点对SPOT 5 1A数据几何校正方法进行比较，对校正误差的产生原因进行分析。结果表 明，正射模型法的校正精度远高于多项式法的校正精度;多项式法在X方向上的误差远大于Y方向上的误差；正射模型法的误差在2个 方向上差别不大。卫星扫描角度引起的像元畸变是多项式方法产生较大误差的重要原因。