基于高分二号影像的融合方法对比研究

为了更充分地利用GF-2卫星影像数据,文章选取GF-2卫星全色和多光谱影像数据进行融合实验。首先选择PCA(principal component analysis)变换、HIS(intensity hue saturation)变换、Contourlet变换三种融合方法以及它们的结合算法对全色和多光谱影像进行融合,然后对融合结果进行主观定性分析和客观定量评价,最后综合比较得到融合质量较好的方法。实验表明:PCA+Contourlet变换、HIS+Contourlet变换和HIS+PCA+Contourlet变换不仅提高了融合影像的空间分辨率,突出了目标的细节、边缘、纹理信息,保留了原多光谱图像的光谱特性,而且有效地去除了噪声,较适用于高分二号影像的融合。     

资源三号测绘卫星影像平面和立体区域网平差比较

针对弱交会条件下卫星遥感影像区域网平差无法正确求解的问题,本文提出了利用数字高程模型（DEM）作为高程约束的平面区域网平差方法提高其对地目标定位精度的策略。首先,选取带仿射变换项的有理函数模型（RFM）作为卫星影像平面区域网平差的数学模型。其次,在平差过程中更新连接点的地面坐标时仅求解地面点的平面坐标,高程值利用DEM进行内插获得。最后,在布设少量控制点的情况下通过平面区域网平差求解所有参与平差的卫星影像定向参数和连接点的地面平面坐标。利用两个地区的资源三号正视影像的平面区域网平差以及前正后三视影像的立体区域网平差的对比试验表明,对于资源三号卫星影像在1:50000DEM的支持下,平面平差可以达到和立体平差相当平面精度。对于近似垂直正视的资源三号影像,全球1km格网的DEM和90m格网的SRTM可以取代1:50000DEM作为高程控制,平面精度几乎没有损失。最终,试验结果证明了平面区域网平差方法的有效性和可行性。     

基于GEOWAY CIPS的高分二号偏移数据处理方案

高分二号(GF-2)卫星是我国"高分专项"中首颗成功发射的亚米高空间分辨率遥感数据,是地理国情监测、国土三调等自然资源调查监测项目的重要数据源.受卫星姿态测摆偏差、定位偏差和辐射偏差的影响,在卫星正射影像生产过程中会遇到色带异常和初始定位精度较差、高度偏移的影像,这些问题影像使用常规的生产工艺无法得到合格的精度.本文根据高分二号数据偏差的特点,采用对全色影像进行区域网平差粗校正先解决初始偏移问题,并基于改正RPC结果进行二次精校正的思路,解决初始RPC定位偏移6 km左右的高分二号影像纠正问题,研究结果可为高分卫星数据处理提供参考.     

GF-2和Sentinel-2全色多光谱影像融合方法比较研究

针对高分二号(GF-2)卫星全色遥感影像与哨兵二号(Sentinel-2)卫星多光谱遥感影像空间分辨率相差较大且传感器不同导致的光谱或空间信息丢失问题,结合快速离散Curvelet变换对HSV融合方法的分量替换过程进行改进,利用GF-2的高空间分辨率和Sentinel-2的多光谱特性分别设计高、低频系数融合规则,并且与...     

激光测高数据辅助卫星成像几何模型精化处理

资源三号02星搭载了中国首个对地观测试验性激光测高载荷。借鉴目前较成熟的卫星影像区域网平差理论的基础上,结合近年来激光测高数据精度的大幅提升以及资源三号02星激光测高数据的特点,首次提出了激光测高数据辅助卫星立体影像进行成像几何模型精化处理的通用理论。首先,利用传统的区域网平差算法对所处理影像进行高精度连接点匹配处理,并对其进行无约束的自由网平差处理,获得高精度相对精度及不亚于原始成像几何模型的绝对精度;其次,根据激光测高数据3维坐标和精化后参考影像成像几何模型获取激光数据参考影像坐标;而后将参考影像坐标通过几何模型映射获取目标影像上待匹配影像坐标,通过连接点匹配算法,对待匹配目标影像坐标进行精化获取高精度像方同名点;最后,以同名点作为高程控制进行区域网平差计算,对影像成像几何模型进一步处理,获取高精度补偿参数。通过湖北、青海两测区的试验,以激光测高数据辅助卫星影像几何模型精化精度可分别达到1.97 m、3.23 m,结果表明本文提出的方法可有效提高卫星立体数据测图精度。     

一种国产高分卫星遥感影像变分融合方法

由于现有全色/多光谱融合方法对国产高分卫星遥感影像数据特点考虑不足,提出一种针对国产高分卫星遥感影像的变分融合方法。该方法充分考虑融合影像波段间光谱关系的保持,构建基于光谱梯度的三维光谱高保真模型,并针对国产高分卫星全色影像存在模糊降质的数据特点,发展顾及模糊降质的空间增强模型。在此基础上,结合影像先验知识建立融合目标函数,最后采用梯度下降法优化求解得到融合影像。通过高分一号(GF-1)和高分二号(GF-2)影像数据对提出的融合方法进行实验验证,并与典型GS,PRACS和ATWT-M3等融合方法分别从定性和定量2方面进行比较分析。实验结果表明,该融合方法充分考虑了国产高分卫星影像数据特点,在对照实验的几种方法中得到了最优的融合结果,可在有效提升多光谱影像空间分辨率的同时,很大程度上保持原有的光谱信息。     

DEM约束的卫星影像定位法

作为"云控制"摄影测量理论和方法的发展,研究了DEM约束的立体卫星影像区域网平差方法。与DEM仅作为高程控制信息使用,或者是通过DEM表面匹配实现绝对定向的间接定位方法不同,DEM作为平高控制信息被直接引入至基于RFM模型的卫星影像区域网平差之中。本文方法将连接点地面高程与DEM格网内插高程之差作为虚拟观测值构建约束方程,不仅利用了DEM高程信息,并且利用了其地形曲面包含的平面信息,以"云控制"方式在区域网平差过程中有效消除卫星影像RPC参数中包含的整体偏移及区域网内部的扭曲变形,实现了无地面控制点条件下卫星影像平面及高程绝对定位精度的大幅提升。使用覆盖山东全境的330景天绘一号立体卫星影像进行试验,分别以AW3D30、ASTER GDEM和SRTM GL3共3种开源DEM作为控制信息,并使用100个外业实测控制点进行精度评测。试验表明,以DEM作为控制可显著提高区域网平差的平面与高程精度,卫星影像绝对定位精度与DEM自身精度有关。当使用AW3D30作为控制时,可以取得与使用100个外业控制点平差同等精度,平面中误差为5.0 m(约1像素),高程中误差为2.9 m。试验结果证明了DEM替代外业控制点作为平差控制信息的有效性与可行性。     

激光测高数据辅助卫星成像几何模型精化处理

资源三号02星(ZY-3 02)作为资源三号系列的第2颗卫星,于2016年5月30号成功发射,其主要服务于中国空间基础建设等重大工程,星上搭载了中国首个对地观测试验性激光测高载荷。高程精度作为立体测图的重要指标,达到其精度要求的困难程度远大于平面。在借鉴目前较成熟的卫星影像区域网平差理论的基础上,结合近年来激光测高数据精度的大幅提升以及ZY-3 02星激光测高数据的特点,首次提出了激光测高数据辅助卫星立体影像进行成像几何模型精化处理的通用理论。首先,利用传统的区域网平差算法对所处理影像进行高精度连接点匹配处理,并对其进行无约束的自由网平差处理,获得高精度相对精度及不亚于原始成像几何模型的绝对精度;其次,根据激光测高数据3维坐标和精化后参考影像成像几何模型获取激光数据参考影像坐标;然后,将参考影像坐标通过几何模型映射获取目标影像上待匹配影像坐标,通过连接点匹配算法,对待匹配目标影像坐标进行精化获取高精度像方同名点;最后,以同名点作为高程控制进行区域网平差计算,对影像成像几何模型进一步处理,获取高精度补偿参数。通过湖北、青海两测区的试验,以激光测高数据辅助卫星影像几何模型精化精度可分别达到1.97 m、3.23 m,结果表明本文提出的方法可有效提高卫星立体数据测图精度。     

高分一号影像融合及在水体信息提取中的应用

针对适用于GF-1卫星影像水体信息提取的影像融合方法展开研究,通过对高分影像的全色及多光谱数据进行融合实验,比较常用的5种影像融合方法,从主观定性评价和客观定量评价两方面分析,筛选出融合后影像质量较优的方法。采用较优融合方法进行水体信息提取,对比总体分类精度和Kappa系数,得出最适合GF-1影像的水体信息提取融合方法。结果表明,5种融合方法中Pansharp变换和GS变换融合质量较好。分别进行水体提取后,Pansharp变换的总体分类精度和Kappa系数的值均高于GS变换,故Pansharp变换更适用于GF-1卫星影像在水体信息提取中的应用。     

基于多源遥感数据的第三次国土调查内业信息提取方法

为确保土地利用数据的真实性,设计基于多源遥感数据的第三次国土调查内业信息提取方法.以高分二号卫星采集的全色与多光谱影像为基础,采用S-G(Savitzky-Golay)滤波器通过噪声消除、配准、重采样实现全色与多光谱影像融合,利用像元亮度校正改善融合后影像像元亮度饱和现象.根据最小代价切割实现多源遥感影像不同地类边界划分,获取大量遥感影像图块,逐个分析与判断遥感影像图块类型,通过同第二次国土调查数据库相对比提取差异性地类图斑、偏移图斑、在建图斑,实现第三次国土调查内业信息提取.实验结果显示,该方法的遥感影像分割与融合效果好,可有效提升遥感图像清晰度,增强图像细节特征,保证土地利用数据的真实性.     

基准网辅助的大区域卫星影像区域网平差技术

针对目前使用数字正射影像图(DOM)作为控制资料,纠正卫星影像,容易造成几何形变的误差传递的问题,该文提出了构建原始影像基准网,进行大区域卫星影像区域网平差的方法。该方法使用外业控制点作为地面控制资料,激光点云生产的数字高程模型(DEM)数据作为高程资料,利用区域网平差技术解算基准网影像的有理多项式系数(RPC)文件,配合DEM辅助弱连接点检测技术增强基准网的稳健性,而后利用高精度连接点匹配基准网解算同源待平差影像的RPC文件。该文使用该方法建立了基于39景高分二号影像的河南安阳、鹤壁地区的基准网,并对两景新增影像进行平差处理。结果表明,平面中误差为1.6m,达到1∶10 000数字正射影像生产的精度要求,相邻影像之间的几何拼接精度优于1个像素,满足了无缝拼接。     

基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合

针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。     

GeoEye-1卫星影像定向精度初步分析

利用北京市某地区的GeoEye-1卫星影像、外业控制资料等数据来进行卫星影像区域网平差解算试验.试验与分析表明:GeoEye-1卫星影像采用RPC+二维仿射变换的区域网平差时,当在试验区的四角和中心位置分别布设一个控制点时,试验结果可以满足国家1:5 000地形图绝对定向后的平面与高程限差.     

基于SRTM控制的高分遥感影像区域网平差方法

针对异轨高分辨率卫星影像基高比小、重叠区域弱交会现象,本文提出SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)控制的高分遥感影像区域网平差方法.该方法以高程值为相邻影像连接点的高程控制,进行光束法区域网平差,进行影像RPC(Rational Polynomial Coefficient)参数精化,避免弱交会情况下高程误差放大现象,降低同名点的相对偏移.采用高分一号四景进行实验,结果表明:通过引入高程控制的光束法区域网平差,改善纠正后影像连接区域错开现象,影像平面相对定位精度提高到一个像素以内,满足相邻影像的拼接需求.     

多源光学卫星影像匹配及精准几何信息提取

针对国产光学卫星影像的特点,该文介绍一种适用于超大规模立体/单景覆盖的多源高分辨率卫星影像的全自动连接点、参考控制点匹配及精准几何信息(DSM/DEM)提取方法。该方法引入精度已知/精度可验证的参考地理数据作为几何约束,采用由粗到精的多层金字塔逐级影像匹配策略进行影像连接点和参考控制点的自动提取,并实现超大规模影像整体联合区域网平差处理,精化定向参数;结合半全局匹配算法(SGM)与基于物方几何约束的多影像相关匹配算法(GC3)完成多角度多视影像匹配及密集点云的自动提取,并利用已有DEM对密集匹配的DSM中的云遮挡区域和大面积水域进行修补,完成精准几何信息提取并自动生成高精度DSM/DEM/DOM影像产品。最后,利用多组典型实验区的国产高分辨率光学卫星影像数据验证了本文方法的适用性、可靠性和精度,结果满足卫星影像几何定位精度及DSM/DEM/DOM生产要求。     

顾及多相机拼接成像特征的高分一号卫星影像自适应匹配方法

卫星影像高精度匹配一直是备受关注的热点问题。以高分一号(GF-1)卫星PMS传感器双相机全色影像为研究对象,通过对其同名点间的几何偏移特性进行长时间序列统计分析后,提出了一种顾及多相机拼接成像特征的GF-1卫星影像自适应匹配方法。该方法是在传统影像匹配过程中加入自适应算法,利用迭代计算实现对目标搜索窗口、范围和方向的自适应选择。研究结果表明,该方法能够实现GF-1卫星同轨全色影像间的高精度自适应匹配,可以为其他类似卫星传感器影像匹配提供参考依据。     

实践9号卫星影像的正射纠正方法改进

选取山西省和新疆省部分地区实践9号卫星动态遥感监测数据为研究对象,通过对比两种不同的影像处理流程,对遥感影像纠正、配准、融合过程进行测试分析,为新型遥感数据源的正射纠正方法提供一定的参考。测试结果表明,先将全色影像与多光谱影像配准、融合,再与基础底图进行校正的影像处理流程,以及基于Rubber Sheeting模型的正射校正方法和HPF融合算法得到的影像效果最好,最适用于实践9号卫星影像DOM的制作。对于平原地区,在有DEM的基础上,使用IKONOS模型处理实践9号数据也具有一定的可行性。     

高分二号卫星影像融合及质量评价

高分二号卫星(GF-2)是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星,配备有0.81 m空间分辨率的全色相机和3.24 m空间分辨率的多光谱相机。对比分析适合GF-2影像的融合方法对于提高其应用效果与扩大应用领域具有实际意义。针对东北地区2014年11月22日和27日成像的GF-2影像,分别采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、GS(Gram-Schmidt)变换、modified-HIS(intensity hue saturation)变换、高通滤波方法(high pass filter,HPF)和超球体色彩空间变换(hyperspherical color space resolution merge,HCS)等5种融合方法对多光谱和全色数据进行融合。并对5种融合影像进行质量评价,首先采用目视分析方法进行定性评价,其次采用信息熵、平均梯度、相关系数和光谱扭曲度等统计学指标进行客观定量评价,最后对融合影像进行地物分类。结果表明,HCS与GS变换融合影像无论是在视觉还是在地物分类应用上都具有较好的效果,且没有波段数的限制,最适合GF-2影像融合;HPF方法对空间细节信息的增强仅次于HCS变换,但是其光谱保真度效果最差;PCA和modified-IHS变换融合效果比较适中,可以作为GF-2影像融合的候补方法。     

卫星遥感影像的区域网平差成图精度

从卫星遥感影像区域网平差模型出发,利用卫星影像附带的RPC模型以及像面的3种变换模型建立了卫星遥感影像区域网平差的数学模型.按照所构建的数学模型,对某地区4景IKONOS影像进行直接空间前方交会处理,获得满足1:10万成图精度要求的加密点;利用该4景影像进行无地面控制点的区域网平差处理,获得满足1:2.5万成图精度要求的加密点;利用4角点位置的控制点进行区域网平差,获得满足1:1万的成图精度要求的加密点.试验证实,卫星影像的区域网平差技术在卫星遥感对地目标定位中有较好的应用前景.     

ICESat激光高程点辅助的天绘一号卫星影像立体区域网平差

无地面控制点（简称无控）区域网平差是实现卫星影像无控测图的一项重要技术,对于境外和外业测控困难区域的测图具有重要意义。然而,无控区域网平差的定位精度一般难以满足对应比例尺测图规范要求。利用公开、可稳定获取的公众地理信息数据辅助区域网平差,是提高卫星影像无控定位精度的有效途径,其中ICESat激光高程点便是一种良好的高程控制数据。为了提高天绘一号卫星影像无控定位精度,本文提出ICESat激光高程点辅助的卫星影像模型法立体区域网平差方法。首先,以30 m分辨率SRTM估算的地形坡度作为限制条件,结合激光高程点自身质量评价信息,自动提取高质量ICESat激光高程点;其次,利用自动匹配的连接点进行模型法自由网平差,实现卫星影像几何定位精度的相对一致性（内部一致性）;最后,将激光高程点自动量测至卫星影像作为控制点,其平面坐标根据自由网平差结果前方交会计算而得,高程坐标取自激光点高程,再次进行区域网平差精化定向参数,提高卫星影像的绝对高程精度。最后本文利用山东全省的天绘一号卫星影像进行试验,验证了本文方法的有效性和可行性。