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高分辨率卫星遥感影像几何处理模型综述

主题:三维模型生成正射影像 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2023-12-20

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模型影像论文范文

三维模型生成正射影像论文

目录

  1. 1.高分辨率卫星遥感影像的主要误差源
  2. 2.严格物理模型
  3. 2.1 扩展的共线方程模型
  4. 2.2 定向点/片模型
  5. 3.经验模型
  6. 3.1 一般多项式模型
  7. 3.2 仿射变换模型
  8. 3.3 直接线性变换模型
  9. 3.4 有理函数模型
  10. 4.展望
  11. 三维模型生成正射影像:CATIA影像草图飞机模型建模

王瑶

(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079)

摘 要:高分辨率遥感影像的几何处理是多源遥感影像数据融合、分析、应用的前提和关键.本文分析了导致遥感影像产生几何畸变的误差源,对当前广泛应用于遥感影像几何处理的数学模型进行了归纳和比较,并针对它们的缺点提出了进一步研究和完善的若干思考.

关键词:高分辨率卫星遥感影像;几何处理;模型;误差;精度

中图分类号:TP751 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2013)08(b)-0000-00

自1972年美国阿波罗号飞船携带框幅式立体量测相机用于月球测图计划以来,摄影测量应用便扩展到了航天领域.随着航天技术、传感器技术、空间定位技术和计算机技术的发展,航天遥感逐渐向高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率方向发展,已成为对地观测的主要方式.高清晰度、现势性强的卫星遥感影像亦成为人类获取地球空间信息的重要数据源.

本世纪初,随着IKONOS、QuickBird等地面采样间隔优于1 m的高分辨率遥感影像的问世,航天遥感影像的几何处理进入到一个新的发展阶段,利用卫星遥感影像测绘和更新大比例尺地形图成为可能.而且,随着遥感应用领域的扩大,对遥感影像的几何处理要求越来越高.作为遥感对地目标定位和地球空间信息提取理论基础的遥感影像几何处理模型,已成为摄影测量与遥感领域的新的研究热点.与传统框幅式传感器成像不同,高分辨率卫星传感器多为CCD线阵列推扫式成像.由于成像模式的改变,高分辨率卫星遥感影像的几何处理必须发展一套适合自身特点的几何处理模型和方法.

1.高分辨率卫星遥感影像的主要误差源

众所周知,由不同传感器获取的遥感影像具有与其自身几何特性相对应的一系列几何变形,包括与姿态、位置和速度等相关的因素,同时还与用户最终所选择的投影方式、影像覆盖地形等条件有关.

Toutin将引起影像几何变形的误差源分为两类[1]:源于影像获取系统的误差和源于被观测物体的误差,详细列于表1.

2.严格物理模型

虽然每个传感器的特性不相同,但是绝大多数的光学影像成像过程仍然满足中心投影的严格共线条件.事实上,在线阵列CCD传感器采用推扫式成像技术获取的连续影像条带中,每一扫描行影像与被摄物体之间具有严格的中心投影关系,并且都具有各自的外方位元素.为了完全再现成像瞬间各项条件与原始影像间的对应函数关系,严格物理模型需要对各项误差源建立与之相应的数学模型.这就涉及到平台模型、传感器模型、大地模型和投影模型.

与传统摄影测量方法相似,恢复摄影瞬间光线的位置、姿态等定向参数依然是高分辨率卫星遥感影像几何处理的关键技术.根据影像定向参数建模方式的不同可以将严格物理模型分为两类:

三维模型生成正射影像:CATIA影像草图飞机模型建模

2.1 扩展的共线方程模型

加拿大学者Kratky提出了对共线条件方程扩展而成的严格物理模型[2].假定卫星运行轨道满足轨道摄动方程,将传感器位置表达成标准卫星轨道参数的函数,而传感器的姿态角则视具体情况采用一至三次多项式函数进行拟合.该模型先后被用于SPOT[3]、MOMS[4,5]和JERS-1[6]等卫星遥感影像的几何处理,并被用于推扫式卫星遥感影像模拟、DEM提取及正射影像的制作等[7],均取得了很好的结果.

在Kratky模型基础上,瑞典学者Westin简化了由于地球自转、地球曲率和地球引力所造成的影响,提出了Westin模型[8].Westin模型的优势在于形式简单,仅使用一个地面控制点就可以对轨道参数进行改正,其缺点是假设卫星运行轨道为圆形,没有考虑轨道摄动力的影响.

瑞士苏黎世论文范文技术大学(ETH)的Poli提出了更为通用的扩展共线方程模型[9],可适用于航空/航天单线阵或多线阵推扫式遥感影像的几何处理.对于航空遥感影像,飞机的飞行轨迹由分段多项式函数描述,分段数取决于控制点和连接点的数目及分布情况;对于卫星遥感影像,可直接采用2次或3次拉格朗日多项式表示,并可将卫星的运行轨道特征当作约束条件.

加拿大遥感中心(CCRS)的Toutin提出了3D物理模型,模型中每一个参数的物理几何意义是由几个相关几何变量的“联合”数学抽象表达,这些参数组成了相互独立的参数集,最大限度地减少了参数相关性对参数估值的影响[10],在多源遥感影像的联合平差中得到了较好的结果[11].

总体说来,扩展共线方程模型都是以共线条件方程为基础的,在假设卫星运行轨迹满足轨道摄动方程的条件下,用轨道参数的函数来表示影像外方位线元素,用多项式来拟合影像外方位角元素.通过光束法平差,整体解求包括影像外方位元素、自检校参数等的影像严格物理模型参数,从而实现卫星遥感影像的高精度几何处理.由于扩展共线方程是经典摄影测量理论在新型遥感传感器上的推广应用,对各项误差源分别建模并纳入平差模型中,有效地顾及了各项误差所引起的影像变形,理论上是最为严密的.但是,如何克服影像定向参数与各种误差改正参数间的强相关性、根据严格物理模型进行多重覆盖影像的区域网平差、并利用尽可能少的地面控制点来消除定位结果中的系统误差,是值得深入探讨的.

2.2 定向点/片模型

定向点/片模型主要用于三线阵推扫式遥感影像的几何处理,最早由德国汉诺威大学的Ebner教授提出[12].该模型与扩展共线方程不同之处在于无需采用严格数学模型对每个扫描行影像的外方位元素进行拟合,而仅仅是对定向点(orientation point)所在的扫描行影像外方位元素进行最小二乘估计,其余扫描行影像的外方位元素则由其内插得到.

以定向点几何模型为基础,德国航宇中心的Kornus提出了定向片(orientation image)模型[13],主要用于MOMS-2P的三线阵推扫式遥感影像几何处理.利用MOMS-N论文范文导航数据(导航精度约5 m),仅用4个控制点就可以达到平面8 m、高程10 m的定位精度.

西安测绘研究所的王任享院士提出了与定向片模型相类似的等效框幅式影像EFP(equivalent frame photo)模型[14].利用该模型平差时,只需计算EFP时刻(类似于定向片时刻)的影像外方位元素.

定向片模型一定程度上避免了由于参数间的强相关所带来的法方程解奇异问题,提高了影像几何处理的精度.但仅对数量有限的定向点所对应的影像外方位元素加以估计而无法顾及到整个航线模型存在的扭曲.因此,大多数模型都引入了带附加参数的系统误差模型,与定向片外方位元素同时解求,在平差过程中自检校并消除系统误差的影响.这就是许多文献中提到的CCD传感器的在航检校(in-flight calibration)方法[15].定向点/片方法为解决推扫式遥感影像的几何处理提供了一种新的思路,这种仅对特定扫描行的外方位元素进行估计,通过内插获得任意扫描行外方位元素的方法应用于航空推扫式影像的几何处理(如ADS 40)同样获得了较好的结果[16].

3.经验模型

与严格物理模型不同,经验模型不会直观反映误差源与影像变形间的具体关系,无需影像获取系统(包括平台、传感器、投影方式等)的任何先验信息,完全独立于具体的传感器.经验模型一方面可以有效地避免传感器和轨道参数等核心信息的泄漏,另一方面在很大程度上减少了高分辨率卫星遥感影像几何处理的复杂性.

3.1 一般多项式模型

一般多项式模型形式较为简单,常用的有形如式(1)的2元和3元多项式.

式中,为多项式系数;为像点坐标;为地面点的物空间坐标.

一般多项式模型的阶数通常不应超过3阶[17],因为更高阶的多项式模型往往不能提高影像几何处理精度,反而会产生过度参数化,从而降低影像几何处理的精度.一般多项式模型只能应用于影像畸变较小且较为简单的情况[18],如垂直下视影像、覆盖范围较小的影像、地势较为平坦的影像等.一般多项式模型的定向精度与地面控制点的数量、精度、分布以及实际地形有关[19].同时,采用一般多项式模型进行影像定向时,控制点附近的地面点坐标拟合较好,但其他位置可能存在明显的偏差,与相邻的控制点不协调,即会在某些点上产生震荡现象[20].一般多项式模型在早期的中低分辨率卫星遥感影像的几何处理中应用比较广泛,但由于其理论上的局限性无法满足高分辨率卫星遥感影像几何处理的需求,逐步被形式上较为相近的有理多项式函数模型所取代.

3.2 仿射变换模型

仿射变换模型最早是为了克服窄视场角和大主距所带来的卫星遥感影像定向参数之间的强相关性而提出的[21].这种模型假设在窄视场角的影像获取时,仿射投影可以近似代替中心投影,从而用线性的仿射变换模型建立像方与物方对应坐标的几何关系式(2).需要指出的是,仿射变换模型利用的是局部坐标系和椭球高表示物方坐标,因此需要补偿由于地球曲率所带来的高程误差.

式中,为仿射变换参数;为中心扫描行的倾斜角;为像点坐标,为中心扫描行的像点坐标;为地面点的物空间坐标.

仿射变换模型是根据高分辨率卫星遥感成像的几何特性对严密共线条件关系的一种近似表达,将行中心投影影像转化为相应的仿射投影影像后,以仿射影像为基础进行目标点的空间定位,大大减小了模型中各参数之间的相关性,在保证几何处理精度的同时,简化了计算的复杂性.如何在实际应用中区分和界定这种假设的适用范围,根据不同传感器的成像机理完善假设的不严密性,是需要研究的.

3.3 直接线性变换模型

直接线性变换模型(direct linear tran论文范文ormation, DLT)是直接建立像平面坐标与物空间坐标关系的一种数学变换公式.最早用于近景摄影测量和航空遥感影像的几何处理中,具有运算量小、无需初始值等优点.用于卫星遥感影像的处理不需要卫星轨道参数和传感器参数,但没有考虑到每扫描行影像外方位元素随时间变化的特点,将线阵推扫式遥感影像等同于框幅式影像进行处理.研究表明,将DLT模型用于SPOT影像的几何处理,亦可获得子像素级的定位精度[22],与用于IRS-1C影像几何纠正的精度相当[23].此外,Wang在DLT模型中加入了自检校参数,提出了自检校直接线性变换模型SDLT[24].该模型在卫星遥感影像飞行方向加入改正项后,使框幅式直接线性变换模型也能用于对推扫式线阵卫星遥感影像的几何处理,经用于SPOT和MOMS影像的几何处理获得了较好的精度.

3.4 有理函数模型

最早利用有理函数模型(rational function model, RFM)进行影像定位的方法出现在1980年代[25,26].

RFM模型将地面点的物方坐标D(Latitude, Longitude, Height)与其对应的像点坐标d(line, sample)用比值多项式关联起来.为了增强参数求解的稳定性,将物方和影像坐标正则化到[-1,1]之间.对一幅影像定义了如下的比值形式:

式中,为正则化的像点坐标,为正则化的物方坐标.

有理函数模型实质是用纯数学模型来对严格物理模型进行拟合,同时也可以看成是对成像地区实际地形的一种数学逼近.因此,有理函数模型从其构建的方式可以分成“与地形无关”和“与地形相关”两种方案[27]:与地形无关的方案是因为用于解算有理函数多项式系数的控制点是通过严格物理模型计算得到的虚拟格网点,并非真实的地面控制点;与地形相关的方案类似于一般多项式模型的构建方法.有理函数多项式系数的求解依赖于地面测量所获得的大量地面控制点,其精度很大程度上受控制点分布的影响[28],往往需要很多的控制点来提高参数的解求精度,而这样的要求通常难以实现.

然而,近年来用于不同高分辨率卫星影像上(SPOT-5 1A, EROS-A1, IKONOS Geo, QuickBrid-2)的有理函数模型却难以取得一致的结果[29,30],有时甚至会存在定位精度较差的情况.现有的研究均表明,有理函数模型用于平坦地区影像处理时能够获得比较理想的结果,但对地形起伏较大地区的定位精度较低.因此,仍然需要进一步研究有理函数模型在实际应用中的适用性和局限性,特别是在大地形起伏的情况下.

4.展望

从1970年第一颗民用遥感卫星发射至今,遥感影像几何处理的需求发生了深刻的变化.特别是近十年来建立数字地球的需要,多源对地观测数据的整合与分析对遥感影像几何处理提出了新的挑战.经过数十年的不断发展,已形成了一套较为完整的适合自身特点的成像模型和几何处理方法.当前,高分辨率卫星遥感影像的几何处理模型主要分为严格物理模型和经验模型两大类.

严格物理模型能够反映影像成像时的几何物理过程和各种几何畸变的成因,是根据实际成像几何关系构建的,具有理论严密、解算复杂的特点,能够获得很高的几何精度.并且由于模型中各个参数物理意义明确,处理结果存在的误差可以比较容易发现并加以解释,是高精度遥感对地目标定位的首选.但是,由于严格物理模型往往仅针对某一种或一类传感器,不能适用于不同传感器和不同地形条件,因此,建立一套能够广泛适用于各种影像数据(包括不同成像方式所获得的数据),并且能够对各种影像误差源(包括几何畸变和辐射畸变)进行建模分析的物理模型具有重要的理论意义.如何充分利用高精度的遥感成像参数,利用多源、多时相遥感影像构建强健的区域网进行整体平差,以削弱模型参数间的相关性,实现缺少控制点或无地面控制的对地目标定位具有广阔的应用前景.

经验模型是对像点与地面点之间的变换关系进行纯粹的数学模拟,不需要任何有关传感器和平台的先验信息,各个参数也没有明确的物理意义,在保密性、普适性和便捷性上较严格物理模型具有明显的优势,而且其定位精度也能够满足相应的地形测图要求.经验模型作为一种广义的高分辨率卫星遥感影像几何处理模型,无疑具有很好的应用前景,在实际生产中常常被用于取代严格物理模型.然而,为了充分发挥经验模型的优势,分析模型参数间的相关性,对各个参数进行显著性检验,将强相关的参数项以及对结果影响不大的参数项进行合并和剔除,进一步简化经验模型的形式,应该是今后研究的重点,对发展适合我国高分辨率卫星遥感影像几何处理的经验模型具有特别重大的意义.

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