国产高分辨率遥感影像几何定位精度分析

随着卫星、计算机和传感器技术的不断发展,高分辨率遥感影像在国民经济中的作用越来越明显,其高精度几何定位成了获取基础地理数据的关键步骤。本文以资源三号和高分二号影像为研究对象,通过数字正射校正,分析了在无控制点和不同控制点下的国产高分辨率遥感影像定位精度。实验结果表明：资源三号影像在无控制点情况下定位精度满足1∶100 000比例尺数字正射影像图生产要求,在1个控制点时定位精度满足1∶50 000比例尺数字正射影像图生产要求,不低于3个控制点时定位精度满足1∶25 000比例尺数字正射影像图生产要求;高分二号影像在无控制点时能够满足1∶5 000比例尺数字正射影像图生产要求,在不少于3个控制点时能满足1∶5 000比例尺数字正射影像图生产要求。     

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.     

利用GPS公路网数据进行影像纠正

结合国家1：50000数据库更新工程中影像正射纠正的需要,充分利用GPS公路网数据作为控制源,结合控制点和控制线混合的广义点光束法区域网平差策略和算法．实现遥感影像的快速正射纠正,避免或减少了外业控制点的采集。经过分析两个试验区的正射纠正检查精度,基本上可以满足1：50000比例尺正射影像的生产需要。     

DEM质量在WorldView影像正射纠正中的影响分析

主要介绍了数字正射影像图的生产方法,结合高分辨率遥感卫星影像利用RPC模型进行正射纠正,针对某一区域调整所使用的DEM的高程值和DEM格网间距,根据已有的DLG数据对成果正射影像进行质量分析。     

资源三号卫星在区域地质灾害应急监测中的应用——以山西省为例

遥感技术已成为当前应对突发地质灾害应急监测的一种重要技术手段。本文将资源三号卫星遥感影像应用于区域地质灾害应急监测中,研究了资源三号卫星区域RPC参数的修正方法,并联合DEM和控制点建立了区域影像快速正射纠正的方法流程;利用长治地区的资源三号卫星影像进行了正射纠正试验与分析,总体满足区域地质灾害应急监测对遥感影像的精度要求。利用该方法制作完成的地质灾害区域遥感影像已应用于山西省突发地质灾害遥感监测指挥系统项目中并取得了较好的应用效果。     

侧摆角和DEM分辨率对影像正射纠正的影响

针对更加精确地对亚米级影像进行正射纠正应用时存在不利因素的问题,该文通过对资源三号立体像对的相对定向、绝对定向、核线匹配等方法提取数字表面模型。结合不同侧摆角的北京二号、高分二号亚米级卫星遥感影像数据,选取不同分辨率的DEM对不同侧摆角的亚米级卫星影像进行正射纠正实验,并对其进行精度评价。实验结果表明:侧摆角的大小对正射纠正的误差有影响,以同一DEM作为控制,当侧摆角增大时,正射纠正的整体误差呈现上升的趋势;不同分辨率的DEM对平差精度影响不大;不同分辨率的DEM对正射纠正精度影响相对较大,尤其山区地形变化较大。通过本文方法利用资源三号立体像对提取的DSM进行正射纠正的精度明显优于30 m和90 m分辨率的DEM,说明资源三号具有现势性。     

三调正射影像生产中道路扭曲的快速纠正方法

土地调查中数字正射影像(DOM)底图生产是开展资源与环境监测、国情普查的基础.针对正射纠正后影像中存在大量扭曲区域,特别是道路区域,本文提出全新作业模式,即通过编辑道路扭曲区域数字高程模型(DEM),进行实时局部正射纠正来实现.高分辨测绘卫星影像高分二号和北京二号两组实验数据生产表明,该方法实现了影像道路扭曲区域的快速纠正,纠正后道路区域边缘地物没有出现明显错位现象.同时,一定数量道路区域控制点的局部纠正前后精度对比,表明该方法很大程度提高了道路扭曲区域的纠正精度,平面精度优于4 m,满足我国1:1万正射影像生产精度要求.      

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。     

高分遥感影像Geoeye-1正射纠正研究

针对一景Geoeye-1高分辨率卫星影像,采用RPC模型对其进行正射纠正处理.实验表明,在4角点布设控制点方案下,采用独立的检查点进行检查,纠正精度达0.335m,能够满足国家1∶10000比例尺正射影像的更新要求.     

基于资源3号影像的全国DOM快速制作方法

基于国际高分辨率卫星影像区域网平差制作数字正射影像图(DOM)的应用较多,针对大区域范围内的中国高分辨率卫星影像的无控制区域网平差的DOM快速制作还鲜有提及。以资源三号卫星三线阵影像为数据源,基于自主光学遥感卫星姿态低频系统误差检测与标定及稳态重成像的传感器校正方法、大规模区域网数据高效组织与区域网自动构建技术、无控制区域网平差技术、影像密集匹配技术、DOM自动纠正技术,实现了全国DOM产品的快速生产。试验结果表明,采用该方法无需地面控制点,并能有效提高中国遥感影像的几何定位精度,真正实现全国DOM产品的快速生产。     

高空间分辨率影像和多光谱影像融合的研究

从卫星影像的成像过程出发,揭示了卫星影像所含信息的物理内涵,从频率域特性出发得出了高空间分辨率影像和多光谱影像可以融合的物理基础,为寻找一种较好的融合方法提供了理论依据。     

一种基于图像增强的图像滤波方法

针对传统图像滤波算法在滤除噪声的同时也会丢失掉一些图像细节信息的缺点,提出了一种基于图像增强的滤波算法。该算法根据待检测像素周围3×3邻域的像素平均灰度值和待检测像素的梯度值,并结合人眼视觉特性自适应地生成动态阈值。该算法能够在抑制噪声的同时,增强图像的对比度和图像边缘信息。     

影像匹配中核线影像的快速生成算法

深入分析了核线影像与原始倾斜影像之间的解析关系,提出一种核线影像生成的快速算法。     

基于图像特征的星载SAR图像模拟研究

SAR图像模拟技术被广泛应用于SAR系统的设计和验证、SAR图像的正射纠正、雷达图像解译和目标识别等。随着星载SAR的发展,必然面临着对星载SAR图像模拟的大量需求。本文首先从SAR图像的几何特征和辐射特征出发,探讨了SAR图像模拟技术的原理,分析了RD（Rang Doppler）模型,后向散射模型和斑噪模型。在传统RD模型的基础上,根据不同地形特征（起伏地形和平坦地形）考虑不同的后向散射模型。特别强调了在平坦地形情况下,需要地物分类数据的参与,并利用Ulaby和Dobson的后向散射模型。另外,在SAR图像统计特征的基础上,进行SAR图像的乘性噪声模拟,可以满足更逼真的SAR场景需求。然后,给出了图像模拟的算法流程,并对关键步骤的算法做了分析。最后,在实现基于图像特征的星载SAR图像场景模拟算法的基础上,选择新疆窝依牙地区和天津地区分别进行起伏地形和平坦地形的模拟试验,实验结果证明了本文模拟算法的有效性。     

影像匹配中核线影像的快速生成算法

深入分析了核线影像与原始倾斜影像之间的解析关系,提出一种核线影像生成的快速算法.     

影像融合与复原的小波模型

本文给出影像融合和复原的小波模型。其精髓在于小波的多分辨率性质可将一个复杂而相互交织的症结分解为一系列弱相关和容易解决的小问题。本文着重探讨影像融合与复原中如何利用小波模型的理论与算法。     

IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像

提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法.该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量,然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量,再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像.该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率,防止图像纹理信息的丢失.     

IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像

提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法。该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量，然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量，再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息，同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率，防止图像纹理信息的丢失。     

一种从SAR影像到光学影像的翻译方法

光学传感器在夜晚和云雨天气难以成像,合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）虽然能够全天时、全天候工作,但其成像难以理解,对此提出利用SAR影像翻译为光学影像的新思路来弥补二者的缺陷。给出了遥感影像翻译定义,提出一套包含图像理解、目标转换等环节的影像翻译技术流程。通过支持向量机分类、种子填充和基于样本的纹理合成算法等手段实现SAR影像典型目标向光学影像的转换与表达。最后,利用该方法实现了ENVISAT-ASAR转换为Landsat TM,ALOS PALSAR转换为GeoEye的两类影像翻译,并利用SAR影像翻译结果修补光学影像空缺。影像翻译和补缺实验证明了SAR影像翻译为光学影像的可行性和有效性。     

NOAA／AVHRR影像特征匹配

为实现全球环境实时、动态监测的需要,选用Ｆｏｒｓｔｎｅｒ特征匹配理论对ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ影像进行匹配试验。Ｆｏｒｓｔｎｅｒ特征提取之前,先根据熵的理论对影像进行预处理．特征提取工作量可减少到１０％～２０％。特征提取后的共轭影像,根据相似性尺度可建立一个可能的同名点匹配点表,再根据一致性尺度,采用Ｒｏｂｕｓｔ稳健估计剔除错匹配的点对,即可建立两幅影像的最终匹配点对。匹配结果表明,通过阈值的设置,可以在ＡＶＨＲＲ多时相影像上提取足够数量的匹配点对,在行、列方向上平均误差约为０．６像素和０．３像素。