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     

一种SPOT影像快速纠正的方法

本文提出SPOT影像的一种快速正射纠正法,该方法采用分块内插算法和加速措施可以快速地完成SPOT影像的正射纠正。理论分析和实验结果都证实,在采用合理的分块尺寸的条件下,该方法可以保持传统方法正射纠正影像的精度基本不变,在精度损失的极小范围内实现SPOT影像的快速正射纠正。     

QuickBird预正射产品几何纠正方法对比

以实际应用为背景,比较了多项式模型、直接线性变换、基于RPC文件的有理数纠正、基于GCPs的有理数纠正、局部区域纠正、双次纠正6种纠正方法,说明QuickBird预正射产品的纠正精度、算法特点.实验表明采用基于GCPs的有理数纠正,在任意多边形研究区能获得相对较高的纠正精度,具备实际应用的可行性和实用性.     

基于多源遥感影像融合的影像匹配技术

多源遥感影像数据配准,常用的方法是多项式纠正法。此方法简单,但不能有效实现图像之间的相互配准。本文介绍了一种基于影像匹配的图像对图像局部纠正技术,包括影像直方图匹配、特征点提取、影像匹配处理技术,以及图像对图像局部纠正等技术,用于多源数据的配准。实验证明这种流程适合不同时相、不同传感器遥感数据(TM数据、SPOT数据与航空影像数据)的精确配准,配准误差可达到子像元级别。     

利用Landsat TM图像更新地形图

采用多项式纠正和直接线性变换两种数学模型 ,对TM图像进行几何纠正 ,获得的正射影像与地形图矢量数据配准。在Microstation 95系统下 ,进行地形图矢量数据的更新 ,并给出了相应的实验结果     

利用Landsat TM图像更新地形图

采用多项式纠正和直接线性变换两种数学模型,对TM图像进行几何纠正,获得的正射影像与地形图矢量数据配准.在Microstation 95系统下,进行地形图矢量数据的更新,并给出了相应的实验结果.     

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。     

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。     

利用SPOT 5参数进行严密物理模型法纠正方法研究

通常SPOT 5影像的纠正基本上利用共线方程法、有理函数计算法与多项式计算法进行,这些方法对于平坦和丘陵地区比较有效,但对于山区就难以达到理想精度。介绍了一种利用SPOT 5提供参数,按照严密物理模型进行纠正的方法,这种方法对于起伏较大的山区比较有效。试验表明,利用严密物理模型纠正的影像平均精度优于15 m,达到1∶10 000制图需要,从而可以利用1∶10 000图件更新土地利用现状图和土地利用数据库,以及进行土地变更调查。     

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。     

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     

摄影测量和数字图象处理的某些进展

本文从王之卓教授关于“数字图象处理将是摄影测量的一个新的作业领域”的观点出发,介绍了用数字图象处理的方法解决摄影测量问题方面的某些进展,主要是:快速数字微分纠正,影象增强与镶嵌,数字立体正射影象图,LANDSAT和SPOT卫星图象的参量估计与星历数据的利用。     

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SPOT影像制作立体正射影像图的研究

本文论述了利用ＳＰＯＴ影像制作立体正射影像图的基本原理。阐述了利用数字微分纠正方法制作正射影像图和视差匹配影像图的基本方法。最后利用我国西南高山地区１ＡＰ级ＳＰＯＴ影像制作了一幅１：１００ ０００比例尺的立体正射影像图。     

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。     

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。     

A piecewise based high-precision registration of InSAR data

In Synthetic Aperture Radar (SAR) interferometry, the precise co-registration is a key problem to obtain the fine interferogram. Theoretically, 1/10 pixel accuracy is essential. Once the control points are determined, the relative rectification (pixel re-sampling)is also the important procedure. In this paper,a piecewise transformation algorithm based on Delaunay Tessellation algorithm is developed. The strategy is to "anchor" geographically all control points and transform the imagery on the basis of triangle by triangle. The piecewise algorithm, the accuracy evaluation and the preliminary results are described. The experiment result shows that the piecewise transformation out-performes the traditional polynomial transformation.