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控制点粗差检测是保证光学影像自动几何精校正精度的重要环节。将数据探测法、抗差估计法和随机抽样一致性法(RANSAC)三种经典的粗差检测方法应用于光学影像自动几何精校正的控制点粗差检测中,详细阐述了三种方法检测控制点粗差的方法和流程,并在控制点粗差率为10%、20%、30%和60%的情况下,利用实际光学卫星影像分别对三种方法展开控制点粗差检测实验。实验结果表明RANSAC相比数据探测法和抗差估计法对粗差率的敏感性最小,具有更强的鲁棒性,更加适用于光学影像几何自动精校正中控制点的粗差检测。 相似文献
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在遥感影像几何精校正过程中,无论是通过人工选择还是特征匹配方法选择的控制点对都会随机发生误匹配的现象,这将大大影响几何精校正的精度。针对这一问题,本文利用压缩感知理论,利用误匹配控制点在所有控制点对中的稀疏性,实现了几何校正模型参数的抗差估计,提高了几何校正结果的精度。对卫星遥感影像的几何精校正的试验结果表明,基于压缩感知的遥感影像几何精校正方法能够有效克服误匹配控制点的影响。 相似文献
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利用轨道参数修正的无控制点星载SAR图像几何校正方法 总被引:1,自引:1,他引:0
使用距离多普勒模型进行SAR图像几何校正时,卫星轨道误差、系统成像参数误差和DEM高程的误差会影响几何校正精度。本文提出了一种基于轨道参数修正的星载SAR图像几何校正方法。首先利用多项式对卫星轨道进行参数化,然后使用模拟SAR图像与真实SAR图像进行匹配得到控制点来修正轨道参数,最后利用修正后的参数进行几何精校正,从而提高几何校正精度。该方法无需地面控制点,适用于不易于人工测量获取地面控制点地区的SAR图像几何校正,与基于模拟SAR图像匹配并使用多项式改正的几何校正方法相比,本文方法具有更高的精度。使用Radarsat-2图像进行试验,并使用地面实测GPS控制点验证了本方法的有效性。 相似文献
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高分辨率遥感影像几何纠正方法 总被引:1,自引:1,他引:0
在对某些地区的高分辨率卫星影像进行几何校正时,由于地形等因素影响难以寻找控制点,从而导致控制点较少且分布不均匀,影响了校正精度。针对这些问题,对线阵推扫式的高分辨率遥感影像的特点进行了分析,提出了利用直线这种更高级的几何特征对影像进行几何校正的方法;构建空间直线矢量,提出了基于空间直线矢量的多项式几何校正模型;并利用SPOT5高分辨率卫星影像数据对该校正模型进行精度验证。 相似文献
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正射校正是卫星遥感影像后续处理、分析与应用的必要基础,而目前光学卫星数据自主定位精度尚不能达到1—2像元,正射影像产品的生产仍需依赖地面控制点对成像几何模型进行修正。针对国产光学卫星数据的现状、特点和应用需求,中国遥感卫星地面站自主研发了国产光学卫星正射影像产品和自动正射系统,本文从精细化影像自动配准、成像几何模型优化、影像正射校正、几何不确定度评估、太阳照射和卫星观测角度计算、基于地理格网的影像剖分等方面对相关产品及其自动生成算法进行介绍。其中,基于L1范数约束最小二乘的RPC模型全参数优化方法,可在影像幅宽较大或几何定标精度不足时获得比常规附加像方仿射变换参数的RPC模型更高的校正精度;提出顾及控制点精度的区域网平差方法,在利用从空间分辨率较低的参考影像获取的控制点修正成像几何模型时,可在满足参考影像几何约束的前提下,通过多次观测减小成像几何模型的随机误差、提高影像的几何定位精度;基于不确定度传播理论,建立了正射影像产品逐像元几何不确定度评估方法。试验结果表明,本文算法可用于规模化的正射影像产品生产,分布于全国不同区域的实测检查点表明所生产的16 m分辨率国产高分正射影像产品绝对几... 相似文献
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基于神经网络模型的遥感影像几何校正研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在遥感影像几何校正方法中,通常认为精度最高的是共线方程模型.针对共线方程模型定向参数解算过程中误差方程的病态问题,提出了利用基于控制点的神经网络方法进行高分辨率遥感影像几何校正方法,并从理论上进行了可行性分析.实验证明,在具有一定数量控制点作为训练样本的条件下,应用BP和RBF神经网络进行遥感影像几何校正,可以达到比共线方程模型更高的精度;神经网络模型能够自动抑制含较大误差控制点对模型纠正精度的影响,在实际应用中可以提高几何校正效率. 相似文献
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本文将有理函数模型(RFM)引入多源SAR遥感影像区域网平差中,并采用多种地面控制点布设方案,对基于严格几何处理模型和带像方仿射变换补偿的RFM区域网平差精度进行了对比分析.试验表明,对于多源SAR影像,在地面控制点较多且分布良好的情况下,基于严格几何处理模型的区域网平差可以获得较好的目标定位结果;基于RFM的区域网平差可以获得与基于严格几何处理模型的区域网平差几乎相当的目标定位精度,且受地面控制点分布和数量影响较小,非常适合稀疏地面控制点情况下的SAR遥感影像几何定位. 相似文献
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对多源遥感影像进行几何校正是遥感影像应用的重要环节,以往的遥感影像利用人工或半自动的方式进行几何校正时,存在校正结果难以预料,控制点精度不可控,二次校正过程中控制点利用效率较低等问题。本文基于以上问题,利用华浩超算平台,对资源一号02C卫星10 m多光谱影像和2.36 m全色影像进行几何校正。试验证明华浩超算平台的实时几何校正模块,可以对每一个精校正后控制点的精度进行实时控制,并有效地解决了控制点利用效率低的问题。 相似文献
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卫星遥感图像的几何精校正研究 总被引:2,自引:2,他引:0
对遥感图像几何精校正方法的研究进行了简介,并通过吐鲁番地区影像校正实例,对运用地面控制点进行几何精校正作了较详细的阐述,对校正控制点的选择及拟合精度进行了分析。 相似文献
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针对控制点获取较困难地区卫星影像定位精度不高的情况,对直线特征作为控制信息提升卫星影像定位精度进行了研究。以"像方直线上任意一点必然位于物方直线和投影中心所构成的平面"作为几何约束条件,通过对直线的参数化表示,建立了基于直线特征的共面模型;在该模型基础上,针对航天传感器的成像特点,分析建立了8标定参数的内方位元素模型和简化的外方位元素模型,最终构建了直线特征约束的卫星影像自检校平差模型。利用资源3号(ZY-3)卫星获取的华盛顿地区数据对构建的平差模型进行实验验证。结果表明,该模型能够解决缺乏地面控制点地区影像定位精度差的问题,可达到与常规自检校平差相同量级的精度。 相似文献
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利用ERDAS IMAGINE进行影像的几何精校正 总被引:14,自引:0,他引:14
几何精校正是利用地面控制点(GCP)对遥感影像进行的几何校正。用ERDAS IMAGINE软件进行几何精校正,关键在于相关模型参数设置、控制点输入和几何精校正。影响几何精校正的因素,主要表现在GCP的数量、分布和定位精度。此外校正方法不同,影像的纠正精度也不同。 相似文献
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线阵推扫式影像近似几何校正算法的精度比较 总被引:18,自引:0,他引:18
线阵推扫式影像严格几何校正需要轨道星历参数和传感器参数 ,但在实际应用中有时无法得到这些数据 ,此时一般采用直接线性变换、一般多项式、改进多项式、有理函数等模型进行近似几何校正。在简要介绍了几种近似算法的数学模型后 ,重点讨论了利用SPOT和IKONOS图像所进行的各种实验分析和精度比较。结果表明 :有理函数模型精度最高 ,可达到子像素级 ;直接线性变换模型的精度在控制点分布状态良好时可达到 2个像素 ;一般多项式模型的精度 ,对于平坦地区的影像大约在 1个像素左右 ,但受地形起伏的影响较大 ;改进多项式模型的精度随多项式的阶数变化而变化 ,几乎不受地形起伏的影响 ,选择适当阶数的改进多项式模型可以获得较高的几何校正精度。此外 ,在选择某一种方法进行线阵推扫式影像近似几何校正的时候 ,还应该综合考虑精度、算法复杂性、对已知数据的要求等多种因素。实验表明 :对于线阵推扫式影像的近似几何校正 ,改进多项式模型精度较高、计算量较小、对控制点要求较低 ,是一种较好的近似几何校正算法 相似文献
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提出一种基于ASIFT和Harris集成互补不变特征的大角度影像亚像素自动配准算法。算法由中间输入图像获取、像素级配准和亚像素级配准三个主要处理过程。在中间输入图像获取过程中,首先提取ASIFT特征控制点,利用提取的控制点估计图像间的投影变换模型,将输入图像中的重叠区域重采样为与参考图像尺度相同的中间输入图像;在像素级配准过程中,用NCC函数进行配准,用基于投影变换模型的全局一致粗差检测方法删除误配点对;在亚像素级配准过程中,先利用二元二次曲面拟合方法进行亚像素位移测量定位,再进行亚像素配准,错误匹配点对剔除,配准精度计算。实际的大角度图像试验结果表明了算法的有效性和实用性。 相似文献
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ALOSPRISM影像的姿态角常差检校 总被引:1,自引:1,他引:0
根据ALOS卫星PRISM传感器的成像原理,构建严格几何模型进行直接定位.通过对ALOS PRISM 3景不同时间的影像进行实验,验证了姿态角常差的存在,并建立影像姿态角常差检校模型对其进行校正.利用1个控制点改正姿态角常差后,定位精度提高显著. 相似文献
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仅用虚拟控制点的超大区域无控制区域网平差 总被引:2,自引:1,他引:1
利用光学卫星影像进行无控制测图是摄影测量追求的目标。针对超大区域无控制测图的需求,本文提出了一种以单景影像为平差单元,基于虚拟控制点的光学卫星影像超大规模无控制区域网平差方法。该方法利用待平差影像的初始RPC模型生成虚拟控制点,并将其作为带权观测值引入平差模型中以改善平差模型的状态,克服了在无控制点条件下平差精度不稳定、误差过度累积引起的网的扭曲变形等问题。为了验证本方法的有效性和精度,利用资源三号卫星获取的覆盖全国的26 406景影像进行区域网平差试验,并利用全国范围内分布的约8000个高精度控制点对平差后自动生产的DOM和DSM产品的几何精度进行验证。试验结果表明,平面和高程中误差均达到了4m以内,同时,区域网内部相邻影像之间的几何拼接精度优于1个像素,满足无缝拼接的要求。 相似文献