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。     

一种改进的机载SAR基线估计方法

本文利用地面控制点对机载双天线雷达系统的基线参数进行估计.首先证实了基线长度的精度与控制点斜距差的精度是同数量级的,然后运用最小二乘法解算控制点的斜距差,并通过干涉相位信息和解缠相位信息对斜距相位差进行精化处理,得到精度较高的斜距相位差参加基线的解算.通过实验表明,该方法获得的基线参数精度较高.     

车载双天线干涉SAR DEM提取方法

相对于星载和机载SAR而言,使用车载SAR数据提取DEM可有效缩短DEM数据更新周期,降低成本。由于车载SAR平台结构可变,干涉定标需要重复进行,本文提出了基于单控制点的车载双天线干涉SAR的DEM提取方法。该方法基于单个控制点的精确坐标信息进行相位、斜距和高程改正,并实现高程的迭代求解,无需布设大量控制点进行干涉定标,有效简化外业工作。仿真试验证明：当基线长度估计达到毫米级精度,基线倾角估计也达到较高的精度时,可保证该方法较高的DEM提取精度。利用2018年在湖北武汉地区获取的车载双天线干涉SAR数据使用该方法和基于干涉定标的多控制点方法进行DEM提取对比试验,结果表明该方法在检查点的高程中误差为0.301 8 m,多控制点方法为0.258 4 m,在高相干区域,两种方法的DEM结果具有高度的统一性。     

顾及大气延迟效应的YG-13A斜距标定

针对大气延迟时变误差影响遥感卫星十三号(YG-13A)斜距标定精度的问题,提出利用顾及大气延迟时变误差的斜距标定方法提高其斜距标定精度的策略。首先,利用基于NCEP气象资料和全球TEC数据的大气延迟改正方法来计算各标定景的大气延迟改正量。其次,将各标定景的大气延迟改正量代入斜距标定模型中。最后,在地面布设高精度角反射器控制点的情况下通过顾及大气延迟时变误差的斜距标定模型求解斜距测量系统误差,从而提高和验证斜距测量精度,角反射器控制点的平面和高程精度均优于0.1 m。利用嵩山遥感定标场地区的4组不同拍摄模式下获得的YG-13A卫星影像数据对比试验表明,相较于传统的斜距定标方法,在顾及大气延迟时变误差的情况下,4组数据的斜距改正值离散度均有所下降。利用太原、天津两个区域3景影像验证斜距改正后的精度,最小值为0.55 m,最大值为0.91 m,均值为0.70 m。试验结果证明了顾及大气延迟时变误差的斜距标定方法的有效性和可行性。     

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。     

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。     

利用ERS-1/2重轨干涉SAR数据提取DEM及其精度分析

介绍了重轨干涉SAR数据的图像配准、干涉图生成、基线估计及DEM生成的原理，利用1996年获取的西茂玛尼地区的ERS－1／2串行干涉SAR数据提取了DEM。并选控制点计算了所获得的DEM的误差。最后对影响DEM精度的各种因素进行了分析。     

利用平地干涉相位进行INSAR初始基线估计

INSAR技术是最有潜力获取高精度DEM的手段之一。在其关键技术中,基线估计是影响最终DEM精度的一个关键因素。通常,较小的基线估计误差将会导致获取的DEM中存在较大的斜坡效应。但是,对于境外等难以获取地面控制点的区域,很难精确地估计出基线参数,从而使获取的DEM误差很大。针对这种情况,从INSAR的基本原理入手,提出了一种新的利用平地干涉相位进行初始基线估计的方法。利用1994年美国NASA航天飞机SIR-C/X-SAR数据和中国科学院电子所机载双天线干涉数据进行了实验,结果表明:该方法适用于无控制地区的基线估计,它无需地面控制点,并且估计出的基线参数比较精确。     

利用平地干涉相位进行INSAR初始基线估计

INSAR技术是最有潜力获取高精度DEM的手段之一.在其关键技术中,基线估计是影响最终DEM精度的一个关键因素.通常,较小的基线估计误差将会导致获取的DEM中存在较大的斜坡效应.但是,对于境外等难以获取地面控制点的区域,很难精确地估计出基线参数,从而使获取的DEM误差很大.针对这种情况,从INSAR的基本原理入手,提出了一种新的利用平地干涉相位进行初始基线估计的方法.利用1994年美国NASA航天飞机SIR-C/X-SAR数据和中国科学院电子所机载双天线干涉数据进行了实验,结果表明:该方法适用于无控制地区的基线估计,它无需地面控制点,并且估计出的基线参数比较精确.     

三角高程网严密平差全新方法的研究

传统三角高程网平差方法是利用原始观测值(包括天顶距和斜距)计算出高程控制点间的高差和平距,再将高差作为观测值开列误差方程,并以平距来定权进行平差。传统三角高程网平差方法可得到点的高程平差值及其中误差,但不能对原始观测值进行精度评定。鉴于以上不足,本文提出了对天顶距和斜距开列误差方程、能够对原始观测值进行精度评定的三角高程网严密平差全新方法,推导了新方法的数学模型和定权方法,并进行了三角高程网的测量与计算试验;通过理论研究和对比分析,验证了新方法的合理性和正确性。     

公开DEM辅助无地面控制点国产卫星影像定位方法

在全球测绘的背景下,为实现无地面控制点的卫星摄影测量,提出了利用公开DEM辅助国产卫星影像进行无控定位的方法。为充分利用公开DEM在大范围内具有一致稳定的高精度特性,将其作为基准与从影像中提取的待定位DEM进行表面匹配,匹配时采用引入截尾最小二乘估计的最小高差(LZD)法,并根据对应点高差的分布自适应探测及剔除DEM之间的差异;匹配确定的变换参数用于对直接定位结果进行物方改正。设计了多组针对天绘一号和资源三号国产卫星影像的对比试验,结果表明本方法切实可行,能充分利用基准DEM的优势,具有较好的稳健性;定位精度很大程度上取决于但不限于基准DEM的精度,基本不受其分辨率的影响;当待定位DEM分辨率较高时,单景影像利用SRTM DEM即可得到能较好满足1∶5万比例尺地形图测制要求的无控定位精度。本方法还为卫星影像定位精度的检核提供了一种新的有效手段。     

光学卫星摄影无控定位精度分析

"全球连续覆盖"和"局部区域覆盖"是卫星摄影测量常用的两种摄影模式,两种模式应用目标和无控定位实现途径也各有特点。本文简要介绍了两种模式典型的卫星无控定位精度情况,阐述了光束法平差的关键技术,重点对前方交会和光束法平差无控定位精度进行试验分析。试验结果表明,姿态误差是影响无控定位精度的重要因素,影像分辨率对其影响较小。当外方位角元素误差大于0.5″时,即使影像分辨率为5m,光束法平差后,其无控定位精度也优于0.5m分辨率影像前方交会精度。     

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。     

Orthorectification of IKONOS and impact of different resolution DEM

IKONOS image has been wildly used in city planning, precision agriculture and emergence response. However, the accuracy of IKONOS Geo product is limited due to distortion caused by terrain relief. Orthorectification was performed to remove the distortion and the impact of different DEM on orthorectification were evaluated. 38 ground control points （GCPs） and 25 independent check points （ICPs） were collected. DEMs were generated from 1 ： 10 000 and 1 ： 50 000 topographic maps. Results show that RMS error at the check points is 1. 554 0 m using DEM generated from 1 ： 10 000 topographic map, which can meet the accuracy requirement of IKONOS Precision product （1.9 m RMSE）. While RMS error is 2. 572 4 m using DEM generated from 1 ： 50 000 topographic map.     

DEM Generation for Lunar Surface using Chandrayaan-1 TMC Triplet Data

Digital Elevation Model (DEM) is an important prerequisite for understanding the lunar surface. However, making accurate DEM is a very challenging task due to (a) lack of support of projection parameters in COTS packages (eg. PCI Geomatica), which are to be used in generation of Lunar DEM and (b) unavailability of Ground Control Points (GCPs). In the present study, DEM generation of lunar surface was attempted without GCPs using Rational Function (RF) model from Chandrayaan-1 TMC triplet images. In the study, a good correlation (of almost same order) is observed between Nadir-Fore (NF), Nadir - Aft (NA), Fore - Aft (FA) and Fore - Nadir - Aft (FNA) image pairs. The results suggest that DEM for lunar surface can be created without GCPs using RF model.     

地性线的山地区域的卫星影像几何精纠正

提出了一种山地区域基于DEM地性线的控制纠正新方法,该方法以数字地形模型DEM为无几何变形的控制基准纠正卫星影像。阐述了提取沟谷、山脊、山峰和凹地区域的地性线的原理和算法,给出了山地区域基于地性线进行卫星图像几何精纠正实施步骤,进一步讨论了地性线提取、控制点采集存在的问题,以及解决问题的途径。实验结果表明,对于山地区域,地性线的空间数量数倍于水系、道路等常规地图层;地性线来源于DEM,其空间稳定性和可靠性更高,可以用于山地区域的卫星影像的严格控制纠正。用该方法进行几何纠正处理,几何误差能控制在一个像元的水平上。     

Approximate approaches to geometric corrections of high resolution satellite imagery

The exploitation of different non-rigorous mathematical models as opposed to the satellite rigorous models is discussed for geometric corrections and topographic/thematic maps production of high-resolution satellite imagery (HRSI). Furthermore, this paper focuses on the effects of the number of GCPs and the terrain elevation difference within the area covered by the images on the obtained ground points accuracy. From the research, it is obviously found that non-rigorous orientation and triangulation models can be used successfully in most cases for 2D rectification and 3D ground points determination without a camera model or the satellite ephemeris data. In addition, the accuracy up to the sub-pixel level in plane and about one pixel in elevation can be achieved with a modest number of GCPs.     

Comparative evaluation of horizontal accuracy of elevations of selected ground control points from ASTER and SRTM DEM with respect to CARTOSAT-1 DEM: a case study of Shahjahanpur district,Uttar Pradesh,India

Digital elevation model (DEM) data of Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) are distributed at a horizontal resolution of 90 m (30 m only for US) for the world, Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) DEM data provide 30 m horizontal resolution, while CARTOSAT-1 (IRS-P5) gives 2.6 m horizontal resolution for global coverage. SRTM and ASTER data are available freely but 2.6 m CARTOSAT-1 data are costly. Hence, through this study, we found out a horizontal accuracy for selected ground control points (GCPs) from SRTM and ASTER with respect to CARTOSAT-1 DEM to implement this result (observed from horizontal accuracy) for those areas where the 2.6-m horizontal resolution data are not available. In addition to this, the present study helps in providing a benchmark against which the future DEM products (with horizontal resolution less than CARTOSAT-1) with respect to CARTOSAT-1 DEM can be evaluated. The original SRTM image contained voids that were represented digitally as ?140; such voids were initially filled using the measured values of elevation for obtaining accurate DEM. Horizontal accuracy analysis between SRTM- and ASTER-derived DEMs with respect to CARTOSAT-1 (IRS-P5) DEM allowed a qualitative assessment of the horizontal component of the error, and the appropriable statistical measures were used to estimate their horizontal accuracies. The horizontal accuracy for ASTER and SRTM DEM with respect to CARTOSAT-1 were evaluated using the root mean square error (RMSE) and relative root mean square error (R-RMSE). The results from this study revealed that the average RMSE of 20 selected GCPs was 2.17 for SRTM and 2.817 for ASTER, which are also validated using R-RMSE test which proves that SRTM data have good horizontal accuracy than ASTER with respect to CARTOSAT-1 because the average R-RMSE of 20 GCPs was 3.7 × 10^?4 and 5.3 × 10^?4 for SRTM and ASTER, respectively.