基于史赖伯规则的机载InSAR区域网平差

采用区域网平差的方法进行合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）干涉参数定标,是减小大区域、多个干涉像对重叠处反演高程差异的有效方法。为了提高InSAR区域网平差的答解效能,设计一种利用史赖伯规则的机载InSAR区域网平差干涉参数定标方法。该方法利用史赖伯规则,由连接点误差方程式构建等效误差方程式,可有效减小法方程系数矩阵大小,降低对计算机配置的要求,提高平差的答解效能。采用我国机载双天线InSAR数据进行干涉参数定标试验,改化前后两种方案,干涉参数定标结果没有明显变化,改化后的平差耗时均值减小了,验证了利用史赖伯规则的机载InSAR区域网平差干涉参数定标的正确性和有效性。     

方差分量估计在机载InSAR区域网平差中的应用

基于验后方差分量估计的思想,针对观测值中各类观测分量的方差难以直接估计的问题,研究了机载InSAR区域网平差干涉参数定标权值确定理论,设计了利用Helmert方差分量估计扩展模型的机载InSAR区域网平差干涉参数定标权值确定方法。采用我国机载双天线InSAR数据进行相关试验,表明验后估计定权能合理地顾及DEM的生成精度和拼接精度。     

利用三维重建模型的机载InSAR区域网平差方法

在机载合成孔径雷达干涉测量（synthetic aperture radar interferometry,InSAR）中,为了获取高精度的数字高程模型（digital elevation model,DEM）,研究了机载InSAR视向量正交分解法及三维重建数学模型,分析了中国的机载CASMSAR（synthetic aperture radar system of Chinese Academy of Surveying and Mapping）干涉系统误差来源及观测参数,建立了机载InSAR区域网平差模型。利用国产机载CASMSAR系统获取的X波段干涉数据进行试验,利用高精度的控制点数据进行平差解算,结果表明本文方法能够消除干涉模型间平面和高程差异,DEM成果满足1:1万山地测图精度要求,验证了该模型的正确性和有效性。     

星载InSAR基线估计算法分析

根据干涉合成孔径雷达（InSAR）高程测量原理,基线是InSAR系统得以实现的前提,它的精度对地面高程的精度影响很大,因此如何确定基线受到人们的重视,提出了许多基线估计算法。本文首先给出了基线定义,然后介绍了各类基线估计算法的原理,最后比较了各类算法的优缺点。     

机载干涉雷达数据联合定位及拼接技术研究

针对大区域多航带InSAR(干涉合成孔径雷达)影像定位及拼接时缺少GCP(地面控制点)的问题,提出了一种多航带InSAR影像联合定位的方法。该方法借鉴摄影测量中的光束法平差思想,并利用InSAR干涉定标后得到影像上各点高程值。通过对四川绵阳地区的多航带InSAR实际数据的实验,验证了本方法的可行性,且精度达到了各景影像独立校正的水平。分析了控制点数量、位置、重叠区域范围、地形起伏对平差精度的影响,并给出了控制点布放原则。     

一种机载双天线InSAR干涉参数定标新方法

干涉参数定标对于机载双天线InSAR系统的大面积高精度数字高程模型获取具有重要意义。为了高效地进行干涉参数定标,从双天线InSAR获取DEM的基本原理出发,构建一种考虑干涉相位偏置、基线长度和基线水平角三个参数的定标新模型,设计该定标模型的未知参数解算方案。利用GPS实测的高程控制点对中国科学院电子学研究所自主研制的机载双天线InSAR系统进行了干涉参数定标实验,统计利用定标后干涉参数反演地面高程的误差,验证该干涉参数定标模型及解算方案。     

机载InSAR区域网平差数学模型研究

研究了机载InSAR高精度三维定位数学模型及区域网平差误差模型,分析了机载InSAR区域网平差参数、观测值及定权方法。利用自主研发的机载InSAR区域网平差软件系统完成了四川绵阳测区分辨率为0.5m的4条航带共76景影像约500km2的机载InSAR区域网平差实验,在大面积、稀少控制条件下满足1∶1万DEM、DOM定位精度要求。     

InSAR地形测绘若干问题研究

目前,我国已经把InSAR技术作为完成西部测图任务的重要技术手段之一,为了解决影响InSAR应用的技术瓶颈问题,促进InSAR技术的实用化,把InSAR技术应用于实际测绘生产之中,本文对InSAR相位解缠、干涉参数定标、解缠相位到高程转换、InSAR测绘作业流程及SAR影像制图等技术进行了研究;为了促进InSAR技术的进一步发展,为下一代InSAR系统的研制和应用奠定基础,本文对SAR图像仿真技术和干涉图仿真技术进行了研究,并在仿真数据的基础上,对多基线/多波段InSAR相位解缠技术进行了研究。本文在InSAR测绘作业流程设计、区域网平差干涉参数定标与高程控制点加密、SAR影像制图综合等方面的研究成果,对于促进我国InSAR技术的实用化和工程化具有积极意义;在SAR图像仿真和干涉图仿真方面的研究,为SAR系统设计和SAR仿真的应用奠定了基础;在多基线、多波段InSAR相位解缠方面所取得的研究成果,将促进我国多基线、多波段InSAR技术的发展。     

基于Kalman滤波的星载双天线InSAR基线误差估计

星载干涉合成孔径雷达（InSAR）基线的高精度测定是获取地面数字高程信息的关键技术。对双天线InSAR系统,采用光学相机和激光测距仪相结合实时动态测量基线。由于存在仪器误差和几何误差等,为满足干涉基线的确定精度,基于基线测量系统,构建状态方程和测量方程,并结合天线支撑臂模态分析,设计了Kalman滤波器,确定干涉基线的长度和指向。模拟仿真结果显示,该滤波器能够有效地估计干涉基线长度和指向,满足基线确定精度要求。     

稀少控制下机载InSAR区域网联合地理编码方法

针对机载InSAR未经地理编码的斜距高程图,提出机载InSAR斜距高程图绝对定向模型,用于定位和地理编码。模型利用斜距的高程信息进行斜地距转换,消除了影像像点之间的相对位移,然后将转换后的地距高程图视为刚体,进行相似变换,转换到物方空间坐标系下,从而建立由影像坐标和相对高程信息到地面三维坐标的映射关系。在绝对定向模型的基础上,以每个地距高程图作为单元模型,利用各单元模型彼此间的公共点连成一个区域,利用少量的控制点进行区域网平差,求得各模型的定向参数和加密点的坐标,实现了稀少控制下的机载InSAR多片联合地理编码。利用我国西部横断山脉地区3个条带2.5 m分辨率的机载InSAR数据组成区域网进行平差试验,通过对多种控制点布设方案进行比较,确定区域网平差控制点布设方案,结果显示在9个控制点的情况下精度趋于稳定,满足1∶50 000测图要求。     

基于Kalman滤波的InSAR基线估计方法

针对目前SAR干涉测量中基线估计现存的问题,提出了利用Kalman滤波和配准参数进行基线估计的方法.所提出的方法具有不需地面控制点、不受地形限制和不依赖于轨道参数等优点,并可以估计时变的基线参数.利用南京地区的ERS-1/2 tandem数据进行了试验研究,并对提出的方法进行了验证.结果表明,在精确的卫星轨道数据和地面控制点不能获取时,所提出的方法仍能有效地估计InSAR基线.这在一定程度上补偿了轨道偏移带来的误差,为获取高精度的DEM奠定了基础.     

城市扩展强度及其地表热特性遥感定量分析

城市化将自然景观转变为不同土地利用的城市景观,改变了地表的物理特性。因此,有关城市扩张及其对环境的影响的准确信息具有广泛的应用价值。利用遥感技术监测土地利用变化成为城市环境研究的重要内容,然而利用遥感技术定量提取城市扩展及其强度的定量信息仍存在许多挑战。本文提出了定量确定城市扩展范围及其发展强度的新方法——地图密度指数。并以中部城市——长沙为例,利用Landsat TM/ETM+数据定量评价了城市扩张及其热环境特征的变化。首先,集成遥感光谱指数提取地表非渗透表面,然后利用移动窗口算法获得地图密度指数,再根据设定的阈值获得密度指数等级图,依此密度指数等级图识别城市扩展范围及其发展强度。再结合地表温度反演的数据,分析了城市格局及其变化与地表热特性变化的定量关系。结果表明,自1990年代以来,长沙市城市区域及其发展密度显著增加,城市发展的密度差异与地表温度相一致。 地图密度指数能较好刻画城市扩展范围及其发展强度,并与地表温度空间分布存在较好的对应关系。     

利用已有像控点的多期航空影像光束法区域网联合平差

为了充分利用已有航空影像与控制成果,节约作业成本,缩短作业周期,提出一种利用已有像控点联合多期航空影像进行整体平差加密的数学模型,并采用我国南方某地区的数据资料进行了试验证明。结果表明,联合平差能将已有像控点的控制作用通过多期影像间的同名点传递到最新航空影像上,联合平差加密点的平面精度与常规光束法区域网平差加密精度基本一致,而高程精度则取决于多期影像间同名点的观测值个数,同名点观测值越多,加密点高程精度越高,因此只要多期影像间存在足够多的同名点观测值,则联合平差的加密精度完全能够满足摄影测量地形图测绘的生产需要。     

基于参考DEM的机载InSAR定标方法

研究无人工靶标的干涉定标方法对促进机载InSAR技术在山区等复杂地形的测绘、制图等定量应用有重要的实用价值。本文提出一种新的基于参考DEM的干涉定标方法,在InSAR定标中用已知高程精度的参考DEM与待定标的InSAR系统生成的DEM进行比较,利用参考DEM模拟SAR图像,获得大量定标所需的控制点坐标来建立敏感度矩阵,并对敏感度方程的解算进行了改进,同时将干涉处理与定标过程相结合,改进了干涉处理过程,最后得到定标后的干涉参数并生成DEM,利用机载数据进行了实验验证,并分析了无人工靶标干涉定标实验结果的误差。     

SRTM约束的无地面控制立体影像区域网平差

针对SRTM(shuttle radar topography mission)数据在平坦地形或局部区域的高程精度远远高于其标称精度的特点,研究设计了一种无地面控制条件下利用SRTM作为高程约束的立体区域网平差方法。通过构建一个较大范围区域网并匹配密集连接点,将SRTM作为连接点物方高程初值,并在平差解算过程中确保分布于地形平坦区域(根据经验,在该类区域SRTM精度较高)的连接点的物方高程严格趋近SRTM高程,最终实现大范围区域内影像高程精度的整体提升。通过以覆盖湖北省全境的资源三号卫星三线阵立体影像作为试验影像的试验验证表明,采用该平差方案,在无地面控制点条件下资源三号立体影像的高程中误差从7.2m提升到2.0m,其中地形平坦区域高程中误差1.44m,山地区域高程中误差3.0m,达到了我国1∶25 000比例尺测图应用的高程精度要求。     

Use of generalised Procrustes analysis for the photogrammetric block adjustment by independent models

The paper reviews at first some aspects of the generalised Procrustes analysis (GP) and outlines the analogies with the block adjustment by independent models. On this basis, an innovative solution of the block adjustment problem by Procrustes algorithms and the related computer program implementation are presented and discussed.The main advantage of the new proposed method is that it avoids the conventional least squares solution. For this reason, linearisation algorithms and the knowledge of a priori approximate values for the unknown parameters are not required. Once the model coordinates of the tie points are available and at least three control points are known, the Procrustes algorithms can directly provide, without further information, the tie point ground coordinates and the exterior orientation parameters.Furthermore, some numerical block adjustment solutions obtained by the new method in different areas of North Italy are compared to the conventional solution. The very simple data input process, the less memory requirements, the low computing time and the same level of accuracy that characterise the new algorithm with respect to a conventional one are verified with these tests.A block adjustment of 11 models, with 44 tie points and 14 control points, takes just a few seconds on an Intel PIII 400 MHz computer, and the total data memory required is less than twice the allocated space for the input data. This is because most of the computations are carried out on data matrices of limited size, typically 3×3.