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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。 相似文献
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针对线阵推扫式光学遥感卫星,提出了一种基于稀少控制点的在轨几何定标方法。本文方法利用沿CCD方向的两景重叠影像对及影像覆盖区域的稀少控制点数据即可实现内外系统误差参数的高精度解算,进而有效恢复视场内每个CCD探元的光线指向,摆脱了传统方法对昂贵的高精度地面定标场数据的依赖。本文首先在推扫式光学遥感卫星成像机理的基础上建立相应的严格几何成像模型,并对影响卫星影像几何精度的系统误差进行了分析,在此基础上采用一种基于指向角的内参数优化模型构建了适用于本方法的几何定标模型。然后,结合本方法的特点,采用一种分步解算的方法分别对外参数和内参数分别进行了标定。最后,通过一组ZY-3卫星下视相机的真实数据试验对本文方法的有效性及精度进行了对比验证。 相似文献
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遥感卫星在轨处理技术是推动遥感技术实现实时智能服务的核心环节。针对星上资源受限环境引起的系列处理难题及遥感数据实时处理与信息提取需求,本文首先构建了任务驱动的卫星遥感数据在轨处理框架,以任务需求为核心并协同星地资源建立基于感兴趣区域的星上处理技术体系;然后,面向不同任务层级和应用场景,给出了以位置信息为驱动的基础在轨处理模式、以目标/场景内容和变化事件为驱动的智能处理模式;最后,论述了适配星上资源受限环境的在轨处理关键算法,基于珞珈三号01星星上处理应用程序,验证了典型算法的在轨处理效果。在任务驱动和星地协同机制下,实现了在轨高精度定位、多类型影像产品快速生成、静动态目标信息实时提取及静态和动态影像高倍率近实时压缩。在轨处理显著提高了传统地面处理的效率,能够有效支撑后续卫星遥感实时智能服务。 相似文献
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介绍了资源三号卫星三线阵立体像对全国无控制整体区域网平差的关键技术及应用,主要包括高精度稳态重成像处理技术、基于虚拟控制点的平差模型构建技术、粗差（包括几何精度异常影像、误匹配点）的探测与剔除技术以及超大规模平差方程的高效解算方法。在此基础上,对覆盖全国的8 802个资源三号三线阵立体像对（共26 406景影像）在无控制条件下整体一张网的平差结果及精度验证情况进行分析。实验结果表明,该方法不但可以保证区域网整体的绝对无偏估计,还可以有效控制区域网内部几何误差的传递与累积,从而避免网的变形,以保证网内几何精度的一致性与均匀性。此外,还列出了本技术在全球测图工程中德国试验区的示范应用情况。 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
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针对多源遥感影像间由于存在显著的非线性辐射差异,导致影像配准困难的问题,提出了一种由一阶高斯方向可调滤波器引导的多源影像配准方法。首先,基于影像自带的几何参考信息,计算出参考影像与待配准影像在像方空间的重叠区域,以参考影像面为基准对重叠区域进行均匀分块,通过有理函数模型和数字高程模型计算对应的待配准影像块,建立仿射变换模型对待配准影像块进行几何校正,实现局部影像间的粗配准;然后,在特征检测方面,构造了分块均匀检查策略改进的抗聚簇加速分割测试特征,获取大量分布均匀的特征点,对于特征描述,构造了一组多尺度、多方向的一阶高斯方向可调滤波器对影像卷积,通过对卷积结果进行池化以实现特征降维,得到多源一致的特征描述;最后,基于最近邻原则进行特征匹配,通过剔除误匹配得到高精度同名点对,进一步基于有理函数模型进行平差计算,校准待配准影像的有理多项式系数并对影像进行几何纠正,实现影像间的精配准。基于多组星载多源遥感影像的实验结果表明,所提方法在多时相光学数据、光学-红外数据上的配准精度优于1像素,在光学-合成孔径雷达数据上的配准精度优于1.5像素;计算效率方面,相比于现有同类方法提高1倍以上。 相似文献
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