天绘一号卫星影像与行时对应关系检查方法研究

天绘一号卫星是一颗传输型立体测绘卫星,其职能是实现全球无控精确定位。为此,后期处理过程中需要准确获知每行影像摄影时刻的卫星姿态和轨道数据,卫星产品中的行时文件起到了影像与姿轨数据对应的桥梁作用。本文在分析影像数据、行时文件、辅助数据3者间关系的基础上,通过试验方式验证了1A级影像与行时不对应时对产品定位精度的影响,最后提出了一种有效检查影像与行时文件对应关系的方法,并对该方法进行了试验验证。     

机动制图系统

一、前言众所周知,ＧＩＳ空间数据库的快速建立、集成和实时更新是制约ＧＩＳ发展的一个瓶颈,ＧＩＳ的灵魂——空间分析是建立在高精度、高质量的空间数据库的基础之上的。因此,能否低成本、高精度、高速度地采集空间数据是决定ＧＩＳ成败的一个关键因素。现有的数据采...     

基于序列影像的飞机姿态跟踪测量方法研究

探讨了一种基于序列影像的飞机姿态获取方法。基于这些影像和运动轨迹,从摄影测量和投影几何的角度出发,深入探讨了利用序列影像对空中飞行的目标进行姿态跟踪测量的方法,并提出了利用广义点反馈迭代的最小二乘方法 (parapointfeedbackiteration,PFI)和模拟影像与真实影像匹配的目标姿态跟踪求解方案。     

四元数在GPS船姿测量中的应用

为了对船体姿态进行高精度检测,介绍了四元代数的基础知识和性质及其在GPS船姿测量中的应用,得到了一种更为便捷的解算方法,对保障舰艇武备性能的发挥具有一定实际作用.     

简易平面标靶下的三维扫描与数据配准

为实现对物体表面三维信息的自动获取和多方位扫描结果的数据配准,提出了一种基于简易平面标靶的标定方法,并构建了相应的线激光三维扫描系统.首先,设计制作一个含有10个特征点的平面标靶,并利用平面标靶中的特征点对扫描系统进行姿态和位置标定;其次,利用平面标靶中的特征点计算其平面方程及平台平面方程;然后,在扫描时可以利用上述所得的平面方程求出激光平面方程,进而采用几何知识计算得到三维点云数据;最后,根据移动前后标靶图像上特征点信息计算出扫描系统的外部参数——平移旋转矩阵,从而可以实现多方位扫描数据的配准.试验结果表明,在距离45 cm处,几何投影变换求得的平面方程误差小于0.5％,每幅图像处理的时间小于60 ms,误差低于1.15 mm,基本满足三角测量的稳定可靠、精度高、成本低、比较适合现场标定等要求.     

泉州秀涂港区1∶500海域地形图测绘技术分析

通过建立岸上GPS精密控制网、布设测深线、进行姿态补偿、测深比对、声速修正等一系列改进措施,达到GPS-RTK定位和声纳测深仪测深同步进行及自动化记录、自动化成图、测深船依实时航迹进行精确导航的目的.     

智能摄影测量机的研制

基于智能摄影测量的理论，目前正处于实验中的一台智能摄影测量机是这样组成的i在一个基线架上设置两个相机，每台相机都需要设置闭环控制的姿态调整机构，在此基础上相机的姿态调整、摄影及图像处理工作都在一台计算机控制下完成，从而使信息的采集与处理成为一个智能主体，这使得摄影测量的过程与计算机视觉中的主动视觉和人工智能中的智能主体实现了交汇和融合。     

基本VC和Matlab的不同测站下数据拼接程序的实现

介绍了3维激光扫描仪研制过程中,把不同测站下的点云数据进行拼接的关键技术。详细阐述了通过量测不同测站下的同名点坐标,计算出不同测站之间的姿态关系,然后把点云数据转换到一个测站,进行数据拼接的过程。并结合VC和Matlab各自的优点,很好的实现了姿态关系的解算,为后期的3维建模奠定了基础。     

ZY-3卫星在轨几何标定方法

在分析资源三号卫星成像特性和物理结构的基础上,提出了基于拼接CCD的分段多项式系统误差模型,同时对资源三号卫星的姿轨数据进行分析研究,提出逐点带权多项式姿轨模型。采用资源三号卫星的高精度模拟数据进行在轨几何标定实验,验证了拼接CCD的分段多项式和逐点带权多项式更加适合于资源三号卫星的在轨几何定标。     

基于卡尔曼滤波重构GRACE-FO姿态数据

重力卫星姿态数据通过非保守力转换和KBR（K-Band Ranging）天线相位中心改正影响时变重力场模型精度,因此如何获取高精度的姿态数据是原始载荷数据处理的重要研究内容.GRACE-FO（GRACE Follow-On）每颗卫星均安装了三颗星敏感器和一个惯性测量单元（IMU,Inertial Measurement Unit）测量卫星姿态数据.星敏感器对姿态的低频部分敏感,惯性测量单元对姿态的高频部分敏感,融合这两类数据可以获得高精度的姿态数据.为此,本文首先基于扩展Kalman滤波,以四元数和陀螺仪漂移参数为状态变量推导了一种新的姿态Kalman滤波融合算法.然后基于GRACE-FO Level-1A实测数据验证本文提出的姿态Kalman滤波算法是否可行,并分析对反演时变重力场模型精度的影响.对于GRACE-FO星敏感器数据处理而言,融合多个星敏感器数据可以抑制高频部分噪声的精度,特别对于三个星敏感器融合的精度要略高于两个星敏感器融合.对于星敏感器与IMU融合而言,本文解算的姿态数据充分融合了IMU测量的角速度信息,相较于官方机构精度至少提高了3倍,并在0.01~0.1 Hz上噪声水平要低一个量级左右.对时变重力场反演而言,从反演时变重力场模型的阶方差和等效水高上看,在任务初期姿态数据误差引起的时变重力场模型误差大约为5%,而进入任务稳定期时反演的重力场模型精度基本一致.目前姿态数据的精度对反演的时变重力场模型的精度影响很小,影响时变重力场模型的精度主要来源于其他误差.