高分辨率遥感卫星影像正射纠正模型的改进

首先分析了地形起伏引起的像点位移原理,在此基础上,针对一般多项式只适用于平坦地区卫星影像正射纠正的不足,根据地形起伏引起的像点位移的数学推导公式,在多项式纠正方法中引入投影差改正,实验表明,该模型较一般多项式模型在x方向上精度有所提高,适用于高山地影像的正射纠正。     

SPOT影像像点位移的研究

简要描述了 SPOT卫星影像的有关知识 ,详细研究了地形起伏造成的垂直摄影与倾斜摄影的 SPOT影像的像点位移 ,推导了具体的计算公式 ,并列表给出了地形起伏引起的 SPOT像点位移化算到 1∶ 5 0 0 0 0比例尺上的值 ,概括介绍了纠正 SPOT影像的多项式法与数字微分法 ,最后提出了一种不利用 DEM而能纠正地形起伏较大区域以及具有较大成像视角的 SPOT影像的新方法 ,并给出此方法的实验结果     

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。     

基于地形随机场模型的遥感图像几何纠正

从地形平稳随机场模型出发,应用空间统计学中的Kriging插值算法,提出在多项式纠正基础上进行误差改正的图像精纠正方法,并进行相应的实验验证。多项式纠正和基于共线方程的几何成像模型纠正是最常用的两类纠正方法,但多项式纠正无法克服由于地形起伏所引起的投影差。提出的方法和流程,不仅能克服多项式模型中的弊端,而且不额外增加控制点选择和计算的负担,可以作为多项式纠正流程中的求精。     

机载SAR影像的正射纠正试验研究

在分析合成孔径雷达(SAR)图像几种主要正射纠正方法的基础上,利用一种引入投影差改正的新的多项式纠正法,采用由1∶50 000地形图生成的DEM,并通过外业航片量测像控点的方式,对合肥地区机载SAR影像进行严密的正射纠正,弥补传统多项式地形起伏不能纠正的缺陷,获得满意结果。     

平原地区多源影像短时效数字正射影像产品生产方法

数字正射影像图是数字城市的基础内容,对数据源类型多、时效要求短的高程相近的大范围平原区域进行卫星影像数字正射影像生产时,面临着生产效率与质量的双重挑战.本文提出了一套适应于平原区域多源卫星影像高时效正射影像产品生产方法,在正射纠正过程中将RPC模型与二次多项式模型组合使用,利用高时效性DEM细化成果进行单景影像纠正,研...     

基于观测角信息的HJ-1A/B卫星光学影像几何精纠正

现有国产环境卫星光学影像标准数据产品为二级影像,采用系统几何纠正的方法生成,未消除地形起伏引起的影像变形;而这种二级影像产品不包含严格成像模型信息,对地形起伏较大的区域,难以采用现有纠正方法可靠地进行几何精纠正。针对这一问题,提出一种基于观测角信息的几何纠正方法。采用标准影像产品附带的观测角数据恢复影像光束,建立近似成像几何模型,使该卫星光学影像标准数据产品可按正射纠正的方式进行几何精纠正,从而有效消除地形起伏的影响。实验表明,方法相对于现有精纠正方法,提高了中等空间分辨率卫星影像几何纠正的精度和稳定性。     

一种模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法

针对常规SAR影像匹配方法在地形起伏较大区域无法获取理想的SAR立体影像匹配结果的问题,该文提出了一种基于模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法。利用观测区域粗分辨率DEM进行SAR影像模拟,进而获取几何纠正SAR影像,在几何纠正SAR影像上实现影像匹配,等效于常规基于灰度影像匹配中进行的影像粗配准工作,并且相比于常规粗配准,该等效粗配准过程能够均衡地顾及到整幅影像的像元,最终实现了地形起伏较大区域的高精度SAR立体影像匹配。采用COSMO-Skyped影像数据进行了实验,实验结果表明,匹配精度达到了3个像素左右,比常规的基于灰度影像匹配方法有较大提高,能够有效解决地形起伏较大区域SAR立体影像匹配问题。     

线阵推扫式影像近似几何校正算法的精度比较

线阵推扫式影像严格几何校正需要轨道星历参数和传感器参数 ,但在实际应用中有时无法得到这些数据 ,此时一般采用直接线性变换、一般多项式、改进多项式、有理函数等模型进行近似几何校正。在简要介绍了几种近似算法的数学模型后 ,重点讨论了利用SPOT和IKONOS图像所进行的各种实验分析和精度比较。结果表明 :有理函数模型精度最高 ,可达到子像素级 ;直接线性变换模型的精度在控制点分布状态良好时可达到 2个像素 ;一般多项式模型的精度 ,对于平坦地区的影像大约在 1个像素左右 ,但受地形起伏的影响较大 ;改进多项式模型的精度随多项式的阶数变化而变化 ,几乎不受地形起伏的影响 ,选择适当阶数的改进多项式模型可以获得较高的几何校正精度。此外 ,在选择某一种方法进行线阵推扫式影像近似几何校正的时候 ,还应该综合考虑精度、算法复杂性、对已知数据的要求等多种因素。实验表明 :对于线阵推扫式影像的近似几何校正 ,改进多项式模型精度较高、计算量较小、对控制点要求较低 ,是一种较好的近似几何校正算法     

月球表面遥感图像的地形辐射改正原理研究

研究了利用月球表面的数字高程模型和对应的卫星影像;分析了遥感图像像元亮度值与光辐射照度、月面地形(像元地面坡度、坡向)之间的定量关系;研究了月面遥感数字图像地形辐射改正的原理方法并实现月面遥感数字图像的地形辐射改正,生成无阴影正射月表遥感图像。     

无DEM支持的遥感正射影像制作

提出并发展了一套无需ＤＥＭ支持的遥感正射 影像制作方法,包括平坦地区多项式选点整体纠正法、中等超伏地区图形图像局部自适应迭代配准纠正以及大倾斜影像或高山起伏是区基于偏差量算的逐点纠正法。该方法仅需地形 扫描纠正开成的数字栅格地形图（ＤＲＧ）的支持,已通过大量的试验验证并已形成可供实用的软件系统。     

光学遥感影像表观辐亮度地形效应纠正物理模型

针对已有地形纠正方法的不足, 在山区辐射传输模型简化的基础上, 提出了水平地面上接收到的漫射辐射与垂直于太阳方向表面接收的直射辐射比例因子的概念, 建立了仅需要太阳角度信息和大气模式作为输入参数, 主要针对地形效应本身进行纠正的简单纠正模型, 可以将复杂地形区光学遥感影像表观辐亮度纠正为无地形影响的水平地表辐亮度, 并以TM影像为例进行了实验验证。     

山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展

叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段,当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到,但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响,导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响,其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法,综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展,总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题,并讨论了未来研究的发展趋势。     

联合使用位模型和地形信息的陆区航空重力向下延拓方法

为了规避传统逆Poisson积分向下延拓解算过程的不适定性问题,借鉴导航定位中的"差分"概念,利用超高阶位模型直接计算海域航空重力测量向下延拓改正数的方法。本文在此基础上提出联合使用重力位模型和地形高数据,计算陆部航空重力向下延拓总改正数的改进方案,以飞行高度面与地面对应点的位模型差分信息表征总改正数的中长波分量,以相对应的局部地形改正差分修正量表征总改正数的中高频成分,从而实现航空重力数据点对点向地面的全频段延拓。在地形变化不同区域,联合使用EGM2008位模型、地面实测重力和高分辨率高程数据进行了实际数值计算和精度评估,验证了该方法的有效性。     

地表反射率地形校正物理模型与效果评价方法研究进展

地形校正是准确获取地形复杂区遥感反射率的重要步骤,对提高山区地表遥感参数定量化反演精度,扩大遥感产品应用广度具有重要意义。从20世纪80年代开始,国内外学者开始对准确获取山区地表遥感反射率进行研究,建立了多种地形校正模型来减少或消除遥感图像中地形效应影响,减少同种地表类型的反射率差异,并将地形校正模型分为经验模型和物理模型。根据构建物理模型时是否考虑地表非朗伯体特性,将物理模型分为朗伯体假设模型和非朗伯体假设模型,本文分别从朗伯体假设模型和非朗伯体假设校正模型展开叙述。从两类模型构建的理论基础,模型特点,局限性等几方面进行分析和讨论,描述了两类模型的发展历程,系统阐述了朗伯体假设模型和非朗伯体假设模型的适用性和不足,剖析了目前地形校正模型存在的问题与挑战。同时,本文也比较了应用于地形校正的效果评价方法,并展望了地形校正方法和地形校正评价方法的未来主要发展方向。     

QuickBird遥感全色影像平面精度分析

QuickBird卫星是目前全世界最高分辨率的商用遥感卫星,通过实验对QuickBird遥感影像平面精度进行验证.实验表明,QuickBird标准影像具有良好的内部几何精度,几何纠正后的影像平面坐标绝对误差精度均方根为0.35m.就单纯单点绝对精度来看,已达到1:2000地形图平面精度要求.     

城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云的大比例尺地形图更新方法北大核心CSCD

针对无人机倾斜摄影技术受遮挡影响较大和难以穿透植被茂密地区的问题,本文提出了城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云进行小区域大比例尺数字地形图的更新方法。首先采用五镜头六旋翼无人机分别以垂直和平行主要建筑物楼群方向进行2次全区域拍摄,以及无人机机载激光雷达全区域采集点云,并对高度不足10 m的别墅区进行单镜头低空补飞。然后融合倾斜影像点云与机载激光点云建模,经过3种建模方案对比,融合建模的倾斜三维模型的位置精度和模型质量均最优。最后基于此模型进行测图。精度评定结果表明,城市复杂地形环境下在飞行方案和像控点布设合理的情况下,通过倾斜三维模型采集的数字地形图的平面和高程精度完全满足并优于深圳市1∶1000数字地形图动态更新的精度指标。     

Bias-corrected rational polynomial coefficients for high accuracy geo-positioning of QuickBird stereo imagery

The rational function model (RFM) is widely used as an alternative to physical sensor models for 3D ground point determination with high-resolution satellite imagery (HRSI). However, owing to the sensor orientation bias inherent in the vendor-provided rational polynomial coefficients (RPCs), the geo-positioning accuracy obtained from these RPCs is limited. In this paper, the performances of two schemes for orientation bias correction (i.e., RPCs modification and RPCs regeneration) is presented based on one separate-orbit QuickBird stereo image pair in Shanghai, and four cases for bias correction, including shift bias correction, shift and drift bias correction, affine model bias correction and second-order polynomial bias correction, are examined. A 2-step least squares adjustment method is adopted for correction parameter estimation with a comparison with the RPC bundle adjustment method. The experiment results demonstrate that in general the accuracy of the 2-step least squares adjustment method is almost identical to that of the RPC bundle adjustment method. With the shift bias correction method and minimal 1 ground control point (GCP), the modified RPCs improve the accuracy from the original 23 m to 3 m in planimetry and 17 m to 4 m in height. With the shift and drift bias correction method, the regenerated RPCs achieve a further improved positioning accuracy of 0.6 m in planimetry and 1 m in height with minimal 2 well-distributed GCPs. The affine model bias correction yields a geo-positioning accuracy of better than 0.5 m in planimetry and 1 m in height with 3 well-positioned GCPs. Further tests with the second-order polynomial bias correction model indicate the existence of potential high-order error signals in the vendor-provided RPCs, and on condition that an adequate redundancy in GCP number is available, an accuracy of 0.4 m in planimetry and 0.8 m in height is attainable.