SAR图像的几何校正

采用Ｋｏｎｅｅｎｙ等提出的合成孔径雷达的构像几何模型并结合数字高程模型进行了ＳＡＲ图像的几何校正，取得了较好的效果。此外，在定向元素的解算中引入了岭估计，较好地克服了由外方位元素间的强相关引起的方程病态。     

几何校正后的三维地形可视化及应用

三维可视化技术的发展日益成熟,本文以ERDAS IMAGINE软件为基础,利用Arc GIS软件将该地形图的高程数据转换为高精度的数字高程模型,通过影像的几何校正后,将DEM影像与该区域的多光谱影像图进行叠加,从而实现了三维地形的可视化。几何校正后的三维地形真实感更强,并在此基础上分析了三维地形可视化的应用,对于虚拟现实技术的迅速发展有着重要的意义。     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性.然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案.根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理.通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性.     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性。然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案。根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理。通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性。     

基于有理函数模型的星载SAR影像几何校正

主要研究了面向星载合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)影像几何处理的有理函数模型RFM(Rational Function Model)的建模、求解和应用方法。首先采用与地形无关的方式,利用严密的距离-多普勒模型(Range Doppler,RD)构建虚拟控制点格网来进行RFM建模,实现了一种RFM模型参数的快速无偏解算新方法,能够取得相对于RD模型很高的拟合精度,在几何定位功能上实现了对RD模型的有效替代,同时大大提高了计算效率。然后在此基础上利用RFM模型实现了星载SAR影像的快速几何校正,为了提高几何校正结果的绝对定位精度,引入少量地面控制点对RFM模型进行了像方改正处理,以消除SAR影像几何定位的系统误差,并利用ENVISAT ASAR数据的实验结果验证了本文方法的有效性。     

遥感图像的几何校正

几何校正是遥感信息处理中一个十分重要的环节,它直接关系到信息提取的精度与实用程度。本文分析遥感图像产生几何畸变的原因,介绍几何校正的原理和方法,以湘中某地区QuickBird遥感图像在ENVI下进行几何校正为例阐述其具体步骤。     

未知DEM下的机载SAR图像几何校正方法研究

针对机载环境复杂,不确定因素众多,与图像相对应的DEM不能精确获得等影响校正的不利因素,研究基于先验条件而不依赖DEM的机载SAR图像几何校正方法.从产生畸变的原理和校正过程的本质出发,将不同的几何校正理论在成像原理层面进行统一;在此基础上,分析精确校正所需要的条件,并提出当条件不能满足时的基于统计模型的几何校正方法;继而提出基于不同先验条件的校正方案决策模型.仿真实验及基于配准区域的保真度评价结果验证了所提方法的有效性.     

SAR影像几何校正

SAR影像的几何校正是阻碍其应用的瓶颈问题，目前所用的方法都有其局限性。介绍描述SAR构像几何的坐标系统及距离－多普勒方程，同时，介绍卫星轨道及描述卫星轨道的参数。为提高几何校正的精度，提出一种由几个离散点的值内插整个弧段上卫星状态向量的轨道模拟算法。在此基础上，给出利用DEM进行SAR影像几何校正的方法。该方法以时间参数为自变量，迭代解算距离－多普勒方程，计算DEM中点每一点对应的影像坐标，最后进行了实验与讨论。     

利用轨道参数修正的无控制点星载SAR图像几何校正方法

使用距离多普勒模型进行SAR图像几何校正时,卫星轨道误差、系统成像参数误差和DEM高程的误差会影响几何校正精度。本文提出了一种基于轨道参数修正的星载SAR图像几何校正方法。首先利用多项式对卫星轨道进行参数化,然后使用模拟SAR图像与真实SAR图像进行匹配得到控制点来修正轨道参数,最后利用修正后的参数进行几何精校正,从而提高几何校正精度。该方法无需地面控制点,适用于不易于人工测量获取地面控制点地区的SAR图像几何校正,与基于模拟SAR图像匹配并使用多项式改正的几何校正方法相比,本文方法具有更高的精度。使用Radarsat-2图像进行试验,并使用地面实测GPS控制点验证了本方法的有效性。     

利用DEM进行SAR图像模拟及地形辐射校正

在山区获取地面控制点比较困难,运用模拟SAR进行配准、校正,具有较大的优势。本文在分析SAR成像几何结构及ALOS PALSAR卫星轨道参数特征的基础上,运用RD定位模型对DEM的每个网格点进行雷达成像点的位置计算,模拟SAR图像,并提取当地入射角、投影角及规则化因子等;模拟出的SAR图像与真实SAR图像纹理吻合,有利于控制点的自动配准。在此基础上对ALOS PALSAR进行编码,构建基于规则化因子及入射角的地形辐射校正模型,消除面积效应及地形起伏造成的畸变问题,从结果中分析,校正后的图像明暗差异明显减少,这对雷达定量反演研究具有一定的现实意义。     

SPOT影像的RPC模型纠正

高分辨率遥感卫星影像的RPC纠正模型,其实质是有理函数模型。在RPC模型纠正过程中,有理函数参数的解算是问题的关键,为了克服该算法的误差方程经法化后存在的问题,本文采用岭估计法来改善法方程,即通过选取适当的岭值,使检查点中误差满足定位精度要求,从而完成影像的纠正。     

TerraSAR-X数据验证几何纠正影像促进SAR立体影像匹配的可行性

随着SAR的快速发展,国内外学者对SAR的研究越来越深入,SAR立体提取DEM就是其中一个热点。在SAR影像立体提取DEM过程中,SAR立体像对的匹配结果直接关系到提取DEM成果的质量,尤其在地形起伏较大的山区,SAR影像匹配难以获得理想匹配结果。基于此情况,本文提出将基于影响模拟获取的几何纠正影像运用于实现SAR立体影像匹配的设想,并通过实验来验证其可行性。本文利用Terra SAR-X星载SAR数据进行了实验,并通过对实验结果进行统计分析证实了设想的可行性,为解决地形复杂起伏较大的山区SAR影像匹配困难问题提出了一种新思路。     

基于影像模拟的SAR几何校正准自动方法

合成孔径雷达影像的几何校正是许多微波遥感应用中必须解决的问题，当无法获得准确的轨道数据时，这个问题变得非常困难。本文提出了利用合成孔径雷达模拟影像进行准确的几何校正的原理及方法，并以RADARSAT SAR影像进行了实验。该方法利用不准确的轨道数据及数字高程模型生成模拟的SAR影像，用影像匹配的方法自动获取模拟影像与真实影像之间同名点的坐标差值，而这个差值信息正好提供了对不准确轨道数据的控制。本方法无须地面控制点，并基本上可以自动进行，是解决目前SAR几何校正问题的有效方法。     

随动系统自动几何精纠正模型与算法实现

分析了某航空摄影测量设备中相机的类型及其随动系统工作的原理与特点,对拍摄得到的图像几何变形类型和规律做了分析与总结,并提出了该系统几何精纠正和参数矩阵求解模型。在此基础上,为满足系统实时性要求,利用随动系统的特点对所提出的参数矩阵作了进一步简化处理,建立了随动系统参数求解简化模型。根据该航空摄影测量设备应用环境,分析了其他因素对拍摄图像几何变形的影响。所提出的算法解决了航空摄影测量面阵CCD相机随动系统自动几何纠正的原理和方法,提出的求解模型在飞行实验中得到了很好的验证。     

基于控制点影像数据库的国产卫星影像纠正技术研究

随着国产卫星影像的广泛应用,其影像高效率、高精度的处理变得越来越重要。本文基于控制点和影像数据建立福建省控制点影像数据库,并采用相关系数法进行影像匹配,实现影像控制点的自动提取。结果表明,利用控制点影像数据库进行影像的几何纠正具有较高的精度,可提高生产效率,具有实用性。     

环境星宽覆盖特征CCD影像几何定位及误差分析

2008年9月发射的中国环境与灾害监测预报小卫星星座(简称HJ星座)A,B星配置的宽覆盖载荷,可广泛应用于生态环境和灾害的大范围动态监测和快速重访。针对传统的物理定位模型在CCD相机宽覆盖成像时难以达到较好的精度,尤其是在CCD线阵方向误差明显的问题,在考虑CCD相机畸变模型的情况下,提出一种基于一般多项式畸变模型的改进定位模型对影像进行几何定位。实验证明,影像在CCD线阵方向的误差能得到明显改善,该定位方法对于HJ-1卫星CCD影像几何定位精度的提高以及推广国产宽覆盖卫星影像的应用具有较大的意义。     

FY-2卫星S-VISSR数据几何纠正研究

提出了一种简单高效的FY-2卫星S-VISSR数据的几何纠正方法。该方法以FY-2标称投影图像(NOM)经纬度对照表作为参考图像,FY-2卫星S-VISSR数据作为输入图像,首先利用S-VISSR数据提供的简化格网数据在两幅图像间获取同名点,然后根据同名点寻找两幅图像间的几何变换模型,最后对S-VISSR数据进行几何纠正。实验表明,利用该方法能够快速地完成对FY-2E和FY-2D卫星S-VISSR数据的几何纠正,其精度达到了1个像素左右。     

SPOT图像的几何纠正

采用了 3种几何纠正 SPOT图像的方法 :多项式纠正法、数字微分纠正法、直接线性变换法。在精度上 ,数字微分纠正法最高 ,直接线性变换法次之 ,多项式纠正法最低。在数字微分纠正中 ,采用了直接法和间接法两种方案 ,两者在纠正精度上基本一致 ,但后者纠正精度稍优于前者。最后又利用直接线性变换模型简单而严密地纠正了 SPOT图像。