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一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法及系统

更新时间:2024-07-01
一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法及系统 专利申请类型:发明专利;
地区:湖北-武汉;
源自:武汉高价值专利检索信息库;

专利名称:一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法及系统

专利类型:发明专利

专利申请号:CN202010748246.2

专利申请(专利权)人:武汉多普云科技有限公司
权利人地址:湖北省武汉市东湖新技术开发区关南园一路20号当代科技园(华夏创业中心)高层办公楼7号楼1-21层1510

专利发明(设计)人:李海鸿,曹辉,陶鹏杰

专利摘要:本发明提供一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法及系统,首先进行基于严格几何成像模型的三维空间格网建立;进行重成像改正格网建立及像点格网坐标改正,包括以三次多项式拟合姿态元数据,建立理想影像对应的姿态多项式,设定重成像改正格网,利用姿态变换重成像计算初值,利用重成像改正格网内插计算像点格网对应的改正值;进行拟合残差统计检验及重成像改正格网优化,包括利用物方三维空间格网及改正后的像点格网,采用最小二乘法计算RPC参数,以RPC参数计算重成像改正格网对应的像点坐标,利用重成像改正格网及像点坐标计算通用成像模型的拟合残差,以格网点对应的拟合残差计算重成像改正格网的改正量,实现优化重成像改正格网。

主权利要求:
1.一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法,其特征在于:包括以下步骤,步骤1,基于严格几何成像模型的三维空间格网建立;
步骤2,进行重成像改正格网建立及像点格网坐标改正,包括以下子步骤,步骤2.1,以三次多项式拟合姿态元数据,建立理想影像对应的姿态多项式;实现方式为,将传感器姿态元数据给出的单位四元数转换成对应的欧拉角ω, κ,然后计算三个角元素时间序列对应的三次拟合多项式,其中,ω(l), κ(l)为任意扫描行l对应的欧拉角,l0为影像中心对应的扫描行,式中三次多项式系数am,bm,cm通过最小二乘平差计算得到,0≤m≤3;
步骤2.2,根据姿态元数据时间间隔及影像幅宽,设定重成像改正格网;
步骤2.3,利用姿态变换重成像,计算重成像改正格网的初值;
步骤2.4,利用重成像改正格网内插计算像点格网对应的改正值,生成改正后的像点格网;
步骤3,进行拟合残差统计检验及重成像改正格网优化,包括以下子步骤,步骤3.1,利用物方三维空间格网及改正后的像点格网,采用最小二乘法计算RPC参数,步骤3.2,以RPC参数计算重成像改正格网对应的像点坐标;
步骤3.3,利用重成像改正格网及像点坐标,计算通用成像模型的拟合残差;
步骤3.4,以格网点对应的拟合残差计算重成像改正格网的改正量,实现优化重成像改正格网。
2.根据权利要求1所述卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法,其特征在于:步骤
2.2的实现方式为,
根据姿态元数据时间间隔,计算重成像改正格网行方向格网数nr如下,nr=floor(rows×TDI/dt)+1其中,floor()表示向下取整,rows为影像的总行数,TDI为每条扫描线对应的积分时间,dt为姿态元数据对应的时间间隔;
按下式计算重成像改正格网的格网间隔,
其中,ceil()表示向上取整,cols为影像的总列数,dr为重成像改正格网的行方向间隔,dc为重成像改正格网的列方向间隔,列方向的格网数nc采用预先设定的值;
按下式计算改正格网起点坐标r0,c0,
格网点的像点坐标(si2,lj2)按下式计算,其中,i2,j2是重成像改正格网中的格网索引。
3.根据权利要求2所述卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法,其特征在于:步骤
2.3的实现方式为,对重成像改正格网的所有格网点进行以下计算,得到格网点的改正值,设扫描行l对应的传感器坐标系相对于轨道参考坐标系的旋转矩阵为Rs(l),按照步骤
2.1中三次多项式计算所得欧拉角形成瞬时旋转矩阵重成像改正格网的初值按以下像点坐标重成像变换公式计算,其中,(s,l)为格网点在原始影像上的像点坐标,x0,y0,f为影像内方位元素,Δl,Δs为格网点(s,l)的重成像改正量,λ为比例系数。
4.根据权利要求3所述卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法,其特征在于:步骤
2.4的实现方式为,
对任一像点坐标(s,l),利用步骤2.2所得格网参数,按如下公式计算该像点所在重成像改正格网中的索引(i0,j0),通过该格网所对应的改正值,采用双线性内插计算像点坐标的重成像改正量。
5.根据权利要求4所述卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法,其特征在于:步骤
3.2的实现方式为,
以重成像改正格网对应的像点坐标及物方格网高程,通过严格几何成像模型计算格网点对应的物方经纬度,生成重成像改正格网对应的物方空间格网;
然后,利用步骤3.1得到的RPC参数,计算这些物方空间格网点对应像点在理想影像上
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的像点坐标,记为(s ,l),得到理想像点格网。
6.根据权利要求5所述卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法,其特征在于:步骤
3.3的实现方式为,
以步骤2.4相应方式,利用重成像改正格网以双线性内插计算像点坐标对应的改正值,并按以下公式计算RFM成像模型的像点坐标残差,其中,i,j为像点格网的索引,k为物方空间格网高程分层的索引,(s,l)为格网点的像
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点坐标,(s ,l)为步骤3.2通过RFM成像模型计算得到的像点坐标,(Δs,Δl)为重成像改正格网对应的改正值,vs(i,j,k),vl(i,j,k)为通用成像模型拟合严格几何模型的拟合残差。
7.根据权利要求6所述卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法,其特征在于:步骤
3.4的实现方式为,
对步骤3.3得到的拟合残差做统计检验,如果残差大小超过限差或者是残差分布存在系统性,则将格网点所对应若干个不同高程的残差平均值作为该格网点拟合误差的改正量,实现改正格网优化。
8.一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正系统,其特征在于:用于实现如权利要求1至7任一项所述一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法。 说明书 : 一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法及系统技术领域[0001] 本发明属于遥感技术领域,具体涉及卫星影像有理多项式通用成像模型拟合误差的补偿和改正。背景技术[0002] 卫星影像成像模型表达了像点坐标及对应目标点物方坐标之间的数学关系,是卫星影像几何处理的基础。卫星影像几何成像模型可以分为严格几何成像模型(RigorousGeometricSensorModel,RSM)和通用有理多项式成像模型(RationalPolynomialFunctionSensorModel,RFM)两种。由于形式简单、通用性强、与传感器结构无关等优点,基于有理函数的通用成像模型已经成为使用最为广泛的成像模型,而且被卫星影像提供商普遍使用,几乎所有的卫星影像都提供了有理函数模型的RPC(RationalPolynomialCoefficients)参数。同时,几乎所有的卫星摄影测量处理软件都支持有理函数模型,而进行卫星影像几何处理。[0003] 有理函数模型的RPC参数一般根据卫星影像的严格几何模型采用地形无关的方法拟合得到,根据传感器的结构及成像特征建立严密几何成像模型是RPC建模的前提。严密几何成像模型一般以共线方程为基础,并根据传感器结构及成像特点做相应扩展。受外部空间环境和内部机械运作影响,卫星平台普遍存在不同程度的震颤,导致卫星姿态存在周期性的震荡现象。超高分辨率传感器一般搭载于敏捷卫星平台以异步推扫成像方式获取条带影像,由于在成像过程中传感器姿态动态变化,姿态高频扰动更加明显。同时,随着分辨率的提高,成像积分时间越来越短,导致影像变形对平台姿态扰动也越来越敏感。基于有理多项式的通用成像模型一般难以表达高频震颤导致的影像局部变形,造成立体影像具有系统性的上下视差(y‑parallaxes),并进一步导致这些影像生产的DSM具有明显的条纹效应,实践表明这一周期性高程系统误差在应用中不可接受。如何有效消除传感器姿态中的高频扰动和由此导致的影像变形,以建立高精度的通用成像模型并计算对应的RPC参数,对于高分辨率卫星影像高精度定位及应用具有重要价值。[0004] RFM作为严格几何成像模型的近似,其拟合精度受限于影像覆盖范围,为了保证较高的RPC建模精度,一般而言,对于长条带影像,先按照分景规则(如WorldReferenceSystem)划分为标准景(scenes),然后针对标准景拟合RPC参数。在标准分景的局部影像范围内,由于影像长度不大,且轨道与姿态较为光滑,拟合误差很小(0.01像素级别),该情况下可认为RPC参数等效于严格模型参数。中高分辨率卫星影像(例如,SPOT,IRSP5、Ziyuan‑3、RapidEye)等一般采用标准分景模式。然而,QuickBird、WorldView等亚米级敏捷卫星则采用分段(segment)模式生成标准1级影像产品,由于影像长度较大,为便于分发存储,一个条带被划分成多个子块(tile),每个子块对应不同的RPC,由此导致应用不方便:[0005] (1)重叠区域同一个物方坐标对应像点不完全相同;[0006] (2)增加了影像定位对地面控制点的需求;[0007] (3)立体模型构成复杂;[0008] (4)影像坐标转换麻烦,尤其是地面坐标投影至影像坐标时,需要通过迭代计算确定地面点位于哪个子块,而使用对应的RPC参数。[0009] 为了实现通用化、便捷化的摄影测量处理,有必要对长条带的影像进行整体的RPC建模,生成整个分段影像的RPC,由此导致RFM相对严格几何成像模型存在较大的拟合误差,影响通用成像模型的定位精度和应用。[0010] 针对这些问题,本发明提出了一种卫星影像通用成像模型拟合误差的理想重成像格网改正技术方案。发明内容[0011] 为了有效消除传感器姿态中的高频扰动和由此导致的影像变形,以建立高精度的通用成像模型并计算对应的RPC参数,同时实现通用化、便捷化的摄影测量处理,本发明提供一种卫星影像通用成像模型拟合误差的重成像格网改正技术方案。[0012] 本发明提供的技术方案提供一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法,包括以下步骤,[0013] 步骤1,基于严格几何成像模型的三维空间格网建立;[0014] 步骤2,进行重成像改正格网建立及像点格网坐标改正,包括以下子步骤,[0015] 步骤2.1,以三次多项式拟合姿态元数据,建立理想影像对应的姿态多项式;[0016] 步骤2.2,根据姿态元数据时间间隔及影像幅宽,设定重成像改正格网;[0017] 步骤2.3,利用姿态变换重成像,计算重成像改正格网的初值;[0018] 步骤2.4,利用重成像改正格网内插计算像点格网对应的改正值,生成改正后的像点格网;[0019] 步骤3,进行拟合残差统计检验及重成像改正格网优化,包括以下子步骤,[0020] 步骤3.1,利用物方三维空间格网及改正后的像点格网,采用最小二乘法计算RPC参数,[0021] 步骤3.2,以RPC参数计算重成像改正格网对应的像点坐标;[0022] 步骤3.3,利用重成像改正格网及像点坐标,计算通用成像模型的拟合残差。[0023] 步骤3.4,以格网点对应的拟合残差计算重成像改正格网的改正量,实现优化重成像改正格网。[0024] 而且,步骤2.1的实现方式为,[0025] 将传感器姿态元数据给出的单位四元数转换成对应的欧拉角ω, κ,然后计算三个角元素时间序列对应的三次拟合多项式,[0026][0027] 其中,ω(l), κ(l)为任意扫描行l对应的欧拉角,l0为影像中心对应的扫描行,式中三次多项式系数am,bm,cm通过最小二乘平差计算得到,0≤m≤3。[0028] 而且,步骤2.2的实现方式为,[0029] 根据姿态元数据时间间隔,计算重成像改正格网行方向格网数nr如下,[0030] nr=floor(rows×TDI/dt)+1[0031] 其中,floor()表示向下取整,rows为影像的总行数,TDI为每条扫描线对应的积分时间,dt为姿态元数据对应的时间间隔;[0032] 按下式计算重成像改正格网的格网间隔,[0033][0034] 其中,ceil()表示向上取整,cols为影像的总列数,dr为重成像改正格网的行方向间隔,dc为重成像改正格网的列方向间隔,列方向的格网数nc采用预先设定的值;[0035] 按下式计算改正格网起点坐标r0,c0,[0036][0037] 格网点的像点坐标(si2,lj2)按下式计算,[0038][0039] 其中,i2,j2是重成像改正格网中的格网索引。[0040] 而且,步骤2.3的实现方式为,对重成像改正格网的所有格网点进行以下计算,得到格网点的改正值,[0041] 设扫描行l对应的传感器坐标系相对于轨道参考坐标系的旋转矩阵为Rs(l),按照步骤2.1中三次多项式计算所得欧拉角形成瞬时旋转矩阵[0042] 重成像改正格网的初值按以下像点坐标重成像变换公式计算,[0043][0044] 其中,(s,l)为格网点在原始影像上的像点坐标,x0,y0,f为影像内方位元素,Δl,Δs为格网点(s,l)的重成像改正量,λ为比例系数。[0045] 而且,步骤2.4的实现方式为,[0046] 对任一像点坐标(s,l),利用步骤2.2所得格网参数,按如下公式计算该像点所在重成像改正格网中的索引(i0,j0),[0047][0048] 通过该格网所对应的改正值,采用双线性内插计算像点坐标的重成像改正量。[0049] 而且,步骤3.2的实现方式为,[0050] 以重成像改正格网对应的像点坐标及物方格网高程,通过严格几何成像模型计算格网点对应的物方经纬度,生成重成像改正格网对应的物方空间格网;[0051] 然后,利用步骤3.1得到的RPC参数,计算这些物方空间格网点对应像点在理想影1 1像上的像点坐标,记为(s,l),得到理想像点格网。[0052] 而且,步骤3.3的实现方式为,[0053] 以步骤2.4相应方式,利用重成像改正格网以双线性内插计算像点坐标对应的改正值,并按以下公式计算RFM成像模型的像点坐标残差,[0054][0055] 其中,i,j为像点格网的索引,k为物方空间格网高程分层的索引,(s,l)为格网点1 1的像点坐标,(s,l)为步骤3.2通过RFM成像模型计算得到的像点坐标,(Δs,Δl)为重成像改正格网对应的改正值,vs(i,j,k),vl(i,j,k)为通用成像模型拟合严格几何模型的拟合残差。[0056] 而且,步骤3.4的实现方式为,[0057] 对步骤3.3得到的拟合残差做统计检验,如果残差大小超过限差或者是残差分布存在系统性,则将格网点所对应若干个不同高程的残差平均值作为该格网点拟合误差的改正量,实现改正格网优化。[0058] 本发明还提供一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正系统,用于实现如上所述一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法。[0059] 与现有技术相比,本发明的优点和有益效果:[0060] 本发明提出了卫星影像通用有理多项式成像模型拟合误差的重成像格网改正方案,通过三次多项式拟合传感器在卫星轨道参考坐标系下的姿态角(欧拉角)建立虚拟影像,通过基于姿态变换的重成像算法实现虚拟影像与原始影像间像点坐标的转换,将拟合误差改正归结为重成像格网改正,进一步对改正格网的拟合误差进行统计检验和系统性改正,实现了通用成像模型拟合严格几何成像模型误差的完整补偿和改正,可以有效提高通用几何模型的直接定位精度。附图说明[0061] 图1为本发明实施例基于严格几何成像模型的三维空间格网建立流程图。[0062] 图2为本发明实施例重成像改正格网建立及像点格网坐标改正流程图。[0063] 图3为本发明实施例拟合误差统计检验及重成像改正格网优化流程图。具体实施方式[0064] 以下结合附图和实施例具体说明本发明的技术方案。[0065] 如何有效消除传感器姿态中的高频扰动和由此导致的影像变形,以建立高精度的通用成像模型并计算对应的RPC参数,对于高分辨率卫星影像高精度定位及应用具有重要价值。同时,为了实现通用化、便捷化的摄影测量处理,有必要对长条带宽幅面的卫星影像进行整体的RPC建模,生成整个分段影像的统一RPC参数,由此导致RFM相对严格几何成像模型存在较大的拟合误差,影响通用成像模型的定位精度和应用。[0066] 本发明为了通过改正和补偿高分辨率卫星通用有理多项式成像模型的拟合误差以提高卫星影像几何定位精度,提出了“理想重成像格网”改正方法。通过三次多项式拟合传感器在卫星轨道参考坐标系下的姿态角(欧拉角)建立虚拟影像,通过基于姿态变换的重成像算法实现虚拟影像与原始影像间像点坐标的转换,将拟合误差改正归结为重成像格网改正,进一步对改正格网的拟合误差进行统计检验和系统性改正,实现了通用成像模型拟合严格几何成像模型误差的完整补偿和改正,可以有效提高通用几何模型的直接定位精度。[0067] 本发明实施例提供的一种卫星影像通用成像模型拟合误差的改正方法,包括如下步骤:1.基于严格几何成像模型的三维空间格网建立[0068] 本步骤是后续步骤的前提,可参考现有技术实现。为便于实施参考起见,提供实施例的实现说明。对照图1,三维空间格网建立分成以下5个子步骤,分别说明如下。[0069] 1.1利用元数据建立原始卫星影像严格几何成像模型。[0070] 选择地心直角坐标系作为物方坐标系,投影中心作为卫星轨道参考坐标系原点,其在物方坐标系下的位置矢量作为z轴,x轴位于卫星飞行运动矢量与z轴构成的平面内并指向运动矢量方向,y轴垂直于xz平面,其方向由右手螺旋法则确定。影像中任一扫描行对应之成像几何可以表达为瞬时投影中心、影像像点及其对应目标点三者的共线条件方程。卫星影像理想几何成像模型的一般形式可表示为:[0071][0072] 其中,(s,l)是像点坐标,(x0,y0)是像主点坐标,f是等效主距。[X,Y,Z]是目标点在地心直角坐标系下的坐标,[Xs(l),Ys(l),Zs(l)]是扫描行l对应的投影中心瞬时位置在地心直角坐标系下的坐标。Ro(l)是扫描行l对应的卫星轨道坐标系在地心直角坐标系下的瞬时姿态矩阵,可以通过卫星瞬时位置矢量及其对应的速度矢量(轨道方程的一阶导数)计算得到。Rs(l)是扫描行l对应的传感器在轨道参考坐标系下的姿态矩阵,表达了传感器坐标系相对于卫星轨道坐标系之间的旋转,例如,前视、后视相机的俯仰角,侧视相机的侧摆角等。λ是一个比例系数。[0073] 1.2根据影像四角对应的像点坐标计算影像的地面覆盖范围及地面高程范围。[0074] 给定目标点地面高程为0m,即该点位于地球参考椭球面上,目标点地心直角坐标系坐标应满足旋转椭球方程,[0075][0076] 其中,a和b是参考椭球的长半轴和短半轴。将方程(1)代入上式,可以得到一个关于比例系数λ的一元二次方程,由此可以解出比例系数λ,然后代入方程(1)则可求出目标点地面三维坐标并转换为经纬度。分别计算影像四个角点对应的地面经纬度,得到影像覆盖范围所对应的最小最大经纬度。[0077] 根据影像覆盖范围,进一步统计最小最大经纬度构成的四边形范围内数字高程模型格网点的最小最大高程值,记为hmin,hmax。[0078] 1.3确定三维空间格网高程范围及高程分层。[0079] 给定高程扩展值Δh(例如500m),对步骤1.2得到的最小最大高程进行扩展,[0080][0081] 考虑到地面高程的实际范围,对扩展后的高程范围取值限制为Hmin≥‑500m,Hmax≤10000m,由此得到扩展后的最小最大高程Hmin,Hmax。[0082] 根据以上确定的高程范围,等间隔设定nh个高程分层(nh>3),每个高程分层对应的高程按以下公式计算,[0083] Hi=Hmin+k×(Hmax‑Hmin)/nh,0≤k≤nh(4)[0084] 1.4其中,k为分层序号。在“原始影像”上以一定间隔设定一个格网,计算格网点对应的像点坐标。[0085] 在“原始影像”上以行列间隔分别为dl,ds设定一个像点格网,格网点对应的像点坐标按以下公式计算,[0086][0087] 其中,i1,j1是格网索引,(si1,lj1)为格网点的像点坐标,nl和ns分别为像点格网在行列方向的格网数。[0088] 1.5通过严格几何成像模型计算像点格网点对应的物方坐标,建立三维空间格网。[0089] 根据星历元数据,使用切比雪夫多项式拟合元数据中给出的卫星轨道星历数据,可以分别得到地心直角坐标系下三个方向的轨道多项式,任意扫描行对应的瞬时投影中心位置可以利用多项式计算得到,其对应的速度矢量可以通过多项式的一阶导数计算得到。[0090] 实施例以单位四元数表示传感器姿态元数据,任意时刻t瞬时姿态对应的单位四元数可以通过球面线性内插(SLERP)方法计算得到。[0091] Qt=(sin((1‑t)×θ)×Q1+sin(t×θ)×Q2)/sin(θ)(6)[0092] 其中,θ为四元数Q1与Q2之间的夹角,按下式计算得到,[0093] O=arccos(Q1·Q2)(7)[0094] 由此,可以方便地计算任意扫描行l对应瞬时姿态的旋转矩阵Rs(l)。[0095] 当物方点高程为Hk时,其对应的地心三维直角坐标满足以下椭球方程,[0096][0097] 其中,a和b是参考椭球的长半轴和短半轴。将方程(1)代入上式,可以得到一个关于比例系数λ的一元二次方程,由此解出比例系数λ,然后代入方程(1)则可求出目标点地面三维坐标并转换为经纬度。对所有格网点重复以上计算,得到像点格网对应的物方三维空间格网。[0098] 2重成像改正格网建立及像点格网坐标改正[0099] 对照图2,本发明提出进行重成像改正格网建立及像点格网改正,包括4个子步骤,分别说明如下。[0100] 2.1以三次多项式拟合姿态元数据,建立姿态平稳变化之“理想影像”对应的姿态多项式。[0101] 首先将传感器姿态元数据给出的单位四元数转换成对应的欧拉角ω, κ,然后计算三个角元素时间序列对应的三次拟合多项式,[0102][0103] 其中,ω(l), κ(l)为任意扫描行l对应的欧拉角,l0为影像中心对应的扫描行,式中三次多项式系数am,bm,cm(0≤m≤3)可以通过最小二乘平差计算得到。[0104] 通过姿态多项式计算欧拉角后,可以进一步计算得到理想影像对应的姿态矩阵,即为“理想姿态矩阵。[0105] 2.2根据姿态元数据时间间隔及影像幅宽,以一定间隔设定“重成像改正格网”。其中,重成像改正格网是一个可以通过内插计算实现重成像改正的格网。[0106] 根据姿态元数据时间间隔,按如下公式计算“重成像改正格网”行方向格网数nr,[0107] nr=floor(rows×TDI/dt)+1(10)[0108] 其中,floor()表示向下取整,rows为影像的总行数,TDI为每条扫描线对应的积分时间,dt为姿态元数据对应的时间间隔。列方向的格网数nc可以采用预先设定的值,一般可以设定为15左右,可根据影像幅宽做适当调整。[0109] 进一步,按下式计算“重成像改正格网”的格网间隔,[0110][0111] 其中,ceil()表示向上取整,cols为影像的总列数,dr为重成像改正格网的行方向间隔,dc为重成像改正格网的列方向间隔。[0112] 然后按下式计算改正格网起点坐标r0,c0,[0113][0114] 格网点的像点坐标(si2,lj2)按下式计算,[0115][0116] 其中,i2,j2是格网索引,此处是重成像改正格网中的格网索引。[0117] 2.3利用“姿态变换重成像”方法计算重成像改正格网的初值。[0118] 重成像改正格网的初值按以下“像点坐标重成像变换”公式计算,[0119][0120] 其中,(s,l)为格网点在原始影像上的像点坐标,x0,y0,f为影像内方位元素,和(1)一致,(x0,y0)是像主点坐标,f是等效主距;Δl,Δs为格网点(s,l)的重成像改正量。按照步骤1.5所述球面线性内插(SLERP)方法内插所得扫描行l对应的单位四元数,进一步计算得到其对应的传感器坐标系相对于轨道参考坐标系的旋转矩阵Rs(l),按照步骤2.1所述三次多项式计算所得欧拉角形成的瞬时旋转矩阵 对重成像改正格网的所有格网点重复以上计算,得到所有格网点的改正值。[0121] 2.4利用“重成像改正格网”内插计算像点格网对应的改正值,生成改正后的像点格网。[0122] 对任一像点坐标(s,l),利用步骤2.2给出的格网参数,按如下公式计算该像点所在“重成像改正格网”中的索引(i0,j0),[0123][0124] 通过该格网所对应的改正值,采用双线性内插计算像点坐标的重成像改正量。对像点格网的所有点重复该计算,得到经重成像改正后的像点格网坐标。[0125] 3拟合残差统计检验及重成像改正格网优化[0126] 对照图3,拟合残差统计检验及重成像改正格网优化包括4个子步骤,分别说明如下。[0127] 3.1利用物方三维空间格网及改正后的像点格网,采用最小二乘法计算RPC参数。[0128] 本步骤可参考现有技术实现。为便于实施参考起见,提供实施例的实现说明如下:[0129] 卫星影像通用成像模型RFM的一般表达式如下,[0130][0131] 其中,(S,L)是归一化的像点坐标,(E,N,H)是归一化的地面坐标,Num(E,N,H)和Den(E,N,H)为三次多项式,Nums(E,N,H)、Dens(E,N,H)、Numl(E,N,H)、Denl(E,N,H)分别用于标识列向和行向上的多项式,多项式中每一个变量的阶数不超过3,所有变量的阶数之和也不超过3。[0132] 分别利用像点坐标格网及虚拟空间格网的最大(max_value)最小值(min_value)按下式计算归一化平移(offset)和缩放(scale)参数,[0133][0134] 然后由公式(16)列立误差方程,通过最小二乘平差计算有理多项式成像模型的RPC参数。[0135] 3.2以RPC参数计算“重成像改正格网”对应的像点坐标。[0136] 以重成像改正格网对应的像点坐标及物方格网高程,按照步骤1.7所述方式,通过严格几何成像模型计算格网点对应的物方经纬度,生成重成像改正格网对应的物方空间格网。[0137] 然后,利用步骤3.1得到的RPC参数,按公式(15)计算这些物方空间格网点对应像1 1点在“理想影像”上的像点坐标,记为(s,l),即得到理想像点格网。[0138] 3.3利用“重成像改正格网”及像点坐标,计算通用成像模型的拟合残差。[0139] 以步骤2.4所述方式,利用“重成像改正格网”以双线性内插计算像点坐标对应的改正值,并进一步按以下公式计算RFM成像模型的像点坐标残差,[0140][0141] 其中,i,j为像点格网的索引,k为物方空间格网高程分层的索引,(s,l)为格网点1 1的像点坐标,(s,l)为步骤3.2通过RFM成像模型计算得到的像点坐标,(Δs,Δl)为重成像改正格网对应的改正值,vs(i,j,k),vl(i,j,k)为通用成像模型拟合严格几何模型的拟合残差。[0142] 3.4以格网点对应的拟合残差计算“重成像改正格网”的改正量。[0143] 对步骤3.3得到的拟合残差做统计检验,如果残差大小超过限差或者是残差分布存在系统性,则将格网点所对应nh个不同高程的残差平均值作为该格网点拟合误差的改正量,实现改正格网优化,按以下公式优化重成像改正格网。[0144][0145] 其中,Δs(i,j)、Δl(i,j)为格网点拟合误差的改正量。[0146] 具体实施时,本发明技术方案提出的方法可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行流程,运行方法的系统装置例如存储本发明技术方案相应计算机程序的计算机可读存储介质以及包括运行相应计算机程序的计算机设备,也应当在本发明的保护范围内。[0147] 本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

专利地区:湖北

专利申请日期:2020-07-30

专利公开日期:2024-06-18

专利公告号:CN111862332B

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