利用引力梯度数据计算径向梯度的优化方法

根据重力梯度观测各分量的方差及协方差信息,提出了利用GOCE梯度数据计算径向重力梯度的优化方法。首先给出了径向重力梯度的计算方法,并深入分析了误差传播规律,通过建立相应的条件极值问题,给出了计算径向重力梯度最优组合因子的方法;通过模拟数据验证了本文所提出的优化因子的优越性。实际数据计算表明:相对于传统方法,采用优化组合因子可使反演所得引力位模型的累积大地水准面精度在250阶时提高约2 cm。由于径向重力梯度不仅可以用于地球引力场模型的求解,也可直接应用于地球物理问题的讨论,因此本文所提出的优化方法也可对部分地球动力学问题的讨论提供方便。     

以SRTM-DEM为控制的光学卫星遥感立体影像正射纠正

针对全球测图缺少统一的控制基准的问题,提出了利用SRTM-DEM作为控制基准,对光学卫星遥感影像进行正射纠正的方法。首先,对光学卫星影像构建的立体影像对进行自由网平差并制作DEM;然后,以SRTM-DEM作为控制,将DEM作为单元模型,进行独立模型法DEM区域网平差,获得单元模型的定向参数;最后,改正立体影像的成像几何模型参数,进行正射纠正。选取湖北咸宁和江西某地两个测区的资源三号数据进行试验,试验结果表明,资源三号正视全色影像的平面定向精度由12.93像素提高到6.85像素。     

基于有理多项式模型的GF4卫星区域影像平差处理方法及精度验证

分析了我国首颗静止轨道光学遥感卫星高分四号(GF4)特有的区域成像模式的几何特性,基于静止轨道成像基高比较小的几何特性提出一种利用平均高程面的区域网平差方法。该方法针对GF4卫星影像构建了基于有理多项式模型RFM的区域网平差模型,并在无控制条件下,对GF4卫星区域影像进行区域网平差处理,解决了GF4号区域影像由于定轨误差、定姿误差、大气折光以及镜头畸变等因素导致的拼接精度较低的问题。最后,通过两组真实数据试验对本文方法的精度及有效性进行了验证,同时分析了采用不同的误差补偿模型对于平差结果精度的影响。     

基于规则格网的DEM插值实验

通过地形建模,将6个地形隶属函数按照101×101,112×112,126×126,144×144,168×168,201×201,257×257 7种格网密度生成6种局部地形单元的规则格网DEM;使用反距离加权(IDW)等7种插值算法,将前6种格网密度下的DEM插值成257×257规格;从原始257×257DEM中随机抽取检查点计算残差,并对残差中误差进行分析。通过分组插值实验,运用控制变量法、方差分析等方法研究地貌类型、采样密度和插值算法对DEM插值精度的影响。     

机载LiDAR定位精度分析

介绍机载激光雷达测量技术,根据测量的几何原理推导定位方程。讨论定位的误差来源,建立误差模型并对误差影响进行分析。综合各项因素的影响,将模拟数据代入误差传播公式,计算定位精度。     

结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。     

非量测相机影像三维模型构建及精度检验

针对三维模型构建投资大、周期长、技术难度较高的问题,该文提出了基于Agisoft PhotoScan的非量测相机影像三维模型构建及精度检验方法。在对非量测数码相机数据进行预处理的基础上,利用Agisoft PhotoScan软件进行数据定向、点云提取、建立不规则三角网及数字高程模型和数字正射影像的制作;根据生成的数字高程模型和正射影像建立研究区域的三维场景模型。实验结果证明,该方法可快速建立高精度三维模型,缩短建模时间并降低投资成本。     

低空大比例尺地形图航测生产关键技术

针对传统航空摄影测量生产工艺在生产过程中遇到的影响大比例尺测图精度的问题,该文探讨了低空航测生产大比例尺地形图的关键技术。通过选用宽角相机、低航高飞行、强化影像匹配、野外布设标志控制点、优选平差模型、精化测图操作等改进方式,以提高大比例尺航测精度;组建无人飞艇低空航测系统,对提出的技术方法予以实现;最后给出了山西境内近30个县市建成区1∶500测绘生产实践的部分验证成果。     

利用端元光谱内插的青海植被覆盖度估算研究

针对利用像元二分模型估算植被覆盖度的精度不高的问题,该文基于OSAVI,提出了选定模型参数(OSAVIs和OSAVIv)的方法,并将该方法应用于青海省植被覆盖度估算。该方法通过高分辨率影像在研究区内选取纯裸地和纯植被样点,并将纯裸地样点的OSAVI作为纯裸地样点像元的OSAVIs,将纯植被样点的OSAVI作为纯植被样点像元的OSAVIv,利用样点像元的OSAVIs和OSAVIv值,通过普通克里金内插法,求得研究区每个像元对应的OSAVIs和OSAVIv。经精度验证结果表明:此方法较常规的参数选取方法,RMSE由0.170降至0.156,MAE由0.137降至0.124。经进一步分析表明,此方法对边缘验证点和非边缘验证点的估算精度都有所提高,由于配准误差和周围地表漫反射的影响,边缘验证点的估算精度低于对非边缘验证点的估算精度。     

Effect of sensor modelling methods on computation of 3-D coordinates from Cartosat-1 stereo data

The orbital and the rational polynomial coefficients (RPC) models are the two most commonly used models to compute a three-dimensional coordinates from an image stereo-pair. But it is still confusing that with the identical user provided inputs, which one of these two models provides more accurate digital elevation model (DEM), especially for mountainous terrain. This study aimed to find out the answer by evaluating the impact of used models on the vertical accuracy of DEM extracted from Cartosat-1 stereo data. We used high-accuracy photogrammetric DEM as the reference DEM. Apart from general variations in statistics, surprisingly in a few instances, both the DEMs provided contrasting results, thus proving the significance of this study. The computed root mean square errors and linear error at 90% (LE90) were lower in case of RPC DEM for various classes of slope, aspect and land cover, thus suggesting its better relative accuracy.