CN102735225A - 月球控制网的建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种月球控制网的建立方法，该方法包括步骤：步骤1，获取月面图像数据以及对应的星历数据和姿态数据；步骤2，利用图像自动匹配技术提取同一轨不同视角的图像数据以及相邻轨道图像数据的同名像点；步骤3，利用上述数据以及同名像点进行测区平差处理，形成整个测区的地面立体模型；步骤4，在测区平差处理之后进行全月球平差处理；步骤5，在全月球按照一定规则格网布设控制点，根据测区平差和全球平差参数解算控制点的月面坐标。通过利用本发明的方法构建月球控制网，围绕1∶250万或更大比例尺月面制图的具体要求，解决了控制网比例尺改化和绝对定向的问题，提高了控制网的绝对精度。

Description

月球控制网的建立方法

技术领域

本发明主要涉及图像处理领域，特别是涉及一种构建月面大地控制网的方法。

背景技术

月球大地控制网包括水平控制网和高程控制网。在地球上，大地控制网主要通过地面大地测量构建。水平控制网用三角测量和导线测量建立，配合天文测量、重力测量、高程测量，并归算到参考椭球面上，以推算出各大地点的大地坐标，作为平面位置的基本控制。高程控制网用水准测量建立，结合天文测量、重力测量，推算出各水准点的高程，作为高程的基本控制。

月面控制网主要是通过地基观测的方法、无线电定位的方法、卫星摄影测量方法等建立。国际上一些研究组织、与制图相关的机构，如美国国防地图局(DMA)、国家海洋大气局(NOAA)、USGS、IAU/IAG等根据一些月球历史探测数据(包括地基观测、环月探测、深空探测等)构建了几种不同的月面控制网。

目前存在的月球控制网主要有阿波罗月面控制网、ULCN1994、CLCN1997、ULCN2005等几种，但是这些控制网存在很多缺陷，主要表现在控制点分布不均，主要集中在月球正面；控制网中的控制点平面位置与高程精度偏低并且精度不一致；控制网没有提供配套的参考影像，无法在卫星图像数据上准确定位，限制了这些控制网的应用。

发明内容

为了解决现有技术的上述问题，本发明提供了一种建立月球控制网的方法，以CCD立体相机图像数据为基础，三线阵摄影测量法作为关键技术，联合激光高度计测距数据，高精度激光测月数据，建立全球联合平差模型，构建月面大地控制网。

本发明提供的月球控制网的建立方法包括步骤：步骤1，获取月面图像数据以及对应的星历数据和姿态数据；步骤2，利用图像自动匹配技术提取同一轨不同视角的图像数据以及相邻轨道图像数据的同名像点；步骤3，利用上述数据以及同名像点进行测区平差处理，形成整个测区的地面立体模型；步骤4，在测区平差处理之后进行全月球平差处理；步骤5，在全月球按照一定规则格网布设控制点，根据测区平差和全球平差参数解算控制点的月面坐标。

优选地，将全月面被划分为若干测区，所述月面图像数据是通过探月卫星携带的CCD立体相机获取的三线阵图像数据，其覆盖全月面，所述不同视角包括前视、正视和后视。

优选地，匹配算法采用尺度不变特征变换SIFT特征匹配和最小二乘匹配相结合的方式，采用SIFT特征匹配算法提供特征的初始位置，再采用最小二乘匹配实现图像精匹配。

优选地，所述测区平差采用独立模型法区域网平差，所述独立模型通过以下方式构建：在测区范围内得到正视影像上的定向片序列，前视与正视、正视与后视、前视与后视上的同名定向片组成定向片对，每个定向片对经过相对定向处理构建独立模型，该独立模型是独立模型法区域网平差的最小单元。

优选地，测区平差处理进一步包括：将图像坐标转换成以定向片像主点为坐标原点的像平面坐标；利用定向片对的同名像点坐标，通过共面条件建立误差方程，解求定向片的相对定向元素；利用相对定向元素解算该定向片对构建的独立模型上每个同名像点的模型坐标；计算同名像点的月面坐标。

优选地，全球平差处理进一步包括：采用图像自动匹配技术，在相邻测区图像数据重叠区域选择一定数量的同名像点作为测区连接点，自动匹配得到同名像点；引入激光测月数据进行联合平差，提高控制网的绝对控制精度；选择高程控制点；解算测区绝对定向元素。

优选地，全月球按照0.5°×0.5°的规则格网布设控制点。

通过利用本发明的方法构建月球控制网，围绕1∶250万或更大比例尺月面制图的具体要求，解决了控制网比例尺改化和绝对定向的问题，提高了控制网的绝对精度。

附图说明

图1为测区平差、全球平差算法及月面控制网建立数据处理流程；

图2为CCD立体相机月表三线阵影像数据获取过程示意图；

图3a和3b为独立模型线性误差改正前后结果比较示意图；

图4a和4b为CCD立体相机平差处理测区划分空间分布示意图；

图5a和5b为测区平差和全球平差月面控制点空间分布示意图

图5c为图5b的局部放大图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

图1示出了本发明的建立月球控制网的方法流程图。

参照图1，在利用本发明的方法建立月球控制网时，首先要进行数据组织与准备。

CCD立体相机是搭载在月球探测器，例如CE-1卫星上的主要有效载荷之一，采用线阵推扫成像技术沿卫星飞行方向获取前视、正视与后视等三个视角的三线阵影像条带。图2给出了立体相机获取图像数据的原理图。立体相机的CCD探测器是一个面阵转移设备，设置了1、1.5、3和5等四档增益，3.2ms、7ms、20ms和84ms等四档曝光时间，曝光时间的设置由增益大小、太阳光照条件和月表平均反射率等因素决定。CCD立体相机的光谱范围为500nm-750nm，视场范围为17°x 34°。在200km的轨道高度上，图像幅宽为60km，空间分辨率为120米。

实际上，CCD立体相机为一台面阵传感器，即经典的框幅式相机。来自月表的反射能量被1024×1024大小的面阵探测器获取，但是只在面阵上读取沿垂直于飞行方向上的第11行、第512行和第1013行的图像数据，分别作为前视、正视和后视三个不同视角的影像阵列，并且只读取每条线阵上中间512个像素的数据。也就是说，每次只有三条线阵获取图像数据，而不是整个面阵，这三条线阵垂直于卫星飞行方向，输出频率为11.89帧/秒，跟卫星月表星下点速度相匹配，以保证在沿着飞行方向和垂直飞行方向上具有一致的月面分辨率。根据CCD立体相机的成像原理，可以得到三条独立的影像条带，这些数据几乎是同时获取的，但是对于同一个月面目标，前视、正视与后视影像是在不同时刻获取的，利用这些不同视角的图像信息采用摄影测量的方法可以获取月面点的三维数据。

以CE-1为例，卫星在其寿命期间共获得1000多轨图像数据，从其中选择了628轨色调均一与光照条件差异小等图像质量较好的、覆盖全月面的图像数据，用于月面控制网的构建。另外，为了进行平差处理还必须准备图像数据对应的卫星星历数据和姿态数据，卫星星历数据是测控部门根据地面观测对CE-1卫星进行跟踪测量得到的卫星位置数据，姿态是由卫星上携带的仪器设备测量得到的卫星平台滚动、俯仰、偏航等数据。

为了保证控制网数据精度在全球范围内的一致性，必须实现上述选取的图像数据在全球范围内的无缝镶嵌和绝对定向，在全月范围内进行平差处理。为了进行全球平差处理，将全球划分为若干测区，先进行测区平差处理，再进行全球平差处理。

在该步骤中，将所获取的月面图像数据，以及对应的星历数据和姿态数据等按照测区进行裁剪并按照测区编号的文件夹管理起来，作为后续图像匹配和平差处理的输入数据。

数据准备之后，执行图像匹配处理步骤。具体地，需要对上述步骤中划分测区后的三线阵图像数据进行匹配处理，即利用图像自动匹配技术自动提取同一轨不同视角(前视、正视与后视)的图像数据、相邻轨道图像数据的同名像点。同名像点将作为平差处理的观测数据。

在数据准备步骤中获得图像数据之后，首要的任务是进行特征匹配。在本发明中，匹配算法采用尺度不变特征变换SIFT(Scale InvariantFeature Transform)特征匹配和最小二乘匹配相结合的方式。SIFT算法首先在尺度空间进行特征检测，并确定关键点的位置和关键点所处的尺度，然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征，以实现算子对尺度的方向的无关性。SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。SIFT特征匹配不仅对图像的尺度变化和旋转具有不变性，对光照的变化和图像变形具有较强的适应性，而且在计算过程中主要利用了DOG差分算子，找到的特征大部分是“blobs”(圆状点)，这恰好适合月球影像纹理贫乏，具有较多微小撞击坑的圆状点这一特征，其中CCD图像空间分辨率为120m，对于直径在500m以内的撞击坑由于边缘的强反射在图像上表现为亮圆状点。图像精匹配主要是通过最小二乘匹配实现的，最小二乘匹配算法最难解决的问题是初始位置的确定，这里我们采用SIFT特征匹配算法提供特征的初始位置，然后再采用最小二乘匹配，实现图像精匹配。图像匹配精度优于0.3像元，其中CCD立体相机图像数据的空间分辨率为120m。

根据上述同名像点匹配方法，在同航带、相邻航带、相邻测区的前视、正视和后视影像上选取满足相对定向、测区平差、全球平差要求的同名像点，也就是图1中所示的相对定向连接点、绝对定向连接点以及全球平差连接点。然后，在立体环境下对这些同名像点人工检查和修测，保证自动匹配得到的同名像点坐标的正确性。这些同名像点是后续平差处理的输入数据。

在获取上述同名像点之后，进行测区平差处理。参照图1，其中虚线框(1)内的步骤为测区平差处理过程，虚线框(2)内的步骤为全球平差的处理过程。

为了实现三线阵影像数据在全月范围内的无缝镶嵌和绝对定向，将全球划分为若干测区，先进行测区平差处理，再进行全球平差处理。测区平差和全球平差均采用采用独立模型法区域网平差技术。

根据Hofmann、王任享等人提出定向片原理，在测区范围内的正视影像条带上每隔50行选择定向时刻，以定向时刻为中心160行作为定向片宽度，得到正视影像上的定向片序列，前视与后视影像上的定向片边界通过图像匹配确定。前视与正视、正视与后视、前视与后视上的同名定向片组成定向片对，每个定向片对经过相对定向处理构建独立模型。该独立模型是独立模型法区域网平差的最小单元，测区平差的目的就是将定向片对构建的独立模型在测区范围内无缝的连接起来，形成整个测区的地面立体模型。

测区平差处理过程分以下几步完成：

(1)定向片内定向。将图像坐标转换成以定向片像主点为坐标原点的像平面坐标。变换公式如下所示：

$\left.\begin{array}{c}{x}^{\′}=(d_x-x_0+L_0)\·\mathrm{ds}\\ y^{\′}=(y-y_0)\·\mathrm{ds}\\ d_x=x-L_i\end{array}\right\}---\left(1\right)$

其中，x′、y′是像平面坐标值(单位为mm)，d_x为定向片中x方向的图像坐标值(单位为像素)；x、y为原始图像行、列号；ds＝14μm为探测器像元大小；x₀＝0.8050，y₀＝-0.7990为像主点的像平面坐标值(单位为像素)；L₀为扫描线在CCD面阵中的位置(前视L₀＝11；正视L₀＝512，后视L₀＝1013)；L_i为定向片中心扫描行在影像条带中的行号。像主点的像平面坐标值、相机焦距、像元大小等为相机的内定向参数。

通过像片内定向处理，将原始同名像点图像坐标值转换为以像主点为坐标原点的像平面坐标值，该坐标值将作为模型相对定向处理的输入数据。

(2)相对定向处理。利用定向片对的同名像点坐标，通过共面条件建立误差方程，解求定向片的相对定向元素。共面条件满足的方程如下：

其中，

κ，

ω′，κ′为待求的相对定向元素；B为基线长度，前视与正视或正视与后视模型B优选为60km，也可以取其他值，前视与后视模型B优选为120km，也可以选择其他值；u，v，w为左像点的左像空间坐标，u′，v，w′为右像点的右像空间坐标，由左右定向片的同名像点像平面坐标通过其旋转矩阵坐标转换得到，旋转矩阵由定向片的外方位角元素构建。

式(2)用泰勒级数展开并取一次项得到误差方程式如下：

其中，v_r为共面条件方程在同名像点处的残差；

为引入相对定向元素近似值计算出的初值；

Δω′，Δκ，Δκ′为相对定向元素近似值的改正数，即待解算的未知数的改正数；(x，y)，(x′，y′)为左右像点的图像坐标，根据式(1)计算得到；f为相机的焦距长度。

考虑到定向片是一种近似处理，误差方程式只取用了泰勒展开的一次项式。为了提高解算精度，每个独立模型上选择了约150个均匀分布的定向点，定向点是通过图像匹配得到的同名像点，将这些像点的图像坐标作为观测数，根据方程(3)构建误差方程，根据最小二乘理论构建法方程，解算相对定向参数的增量值

Δκ，

Δω′，Δκ′，相对定向元素的初始值加上对应的增量值作为相对定向元素值。该处理过程需要进行迭代运算，直到满足精度要求才终止。

通过相对定向处理，得到独立模型的相对定向元素，用于解算定向点的模型坐标。

(3)模型坐标计算。相对定向处理得到每组定向片的相对定向元素，利用相对定向元素可以解算该定向片对构建的独立模型上每个同名像点的模型坐标，由下式计算：

U＝U_s+Mu_t，V＝V_s+Mv_t，W＝W_s-Mf         (4)

$\left.\begin{array}{c}{u}_t=-f\frac{a_{1}x+a_{2}y-a_{3}f}{c_{1}x+c_{2}y-c_{3}f}\\ v_t=-f\frac{b_{1}x+b_{2}y-b_{3}f}{c_{1}x+c_{2}y-c_{3}f}\\ {u^{\′}}_t=-f\frac{a_1^{\′}x+a_2^{\′}y-a_3^{\′}f}{c_1^{\′}x+c_2^{\′}-c_3^{\′}f}\end{array}\right\}$

$M=\frac{\text{B}}{u_t-u_t^{\′}}$

其中，U_s，V_s，W_s为左像片投影中心在模型坐标下的坐标值；U，V，W为模型点在模型坐标下的坐标值；a_i，b_i，c_i和a′_i，b′_i，c′_i(i＝1，2，3)分别为左右像片旋转矩阵R，R′的9个矩阵元素；(x，y)，（x′，y′)为左右像点的图像坐标；f为相机的焦距长度；u_t，v_t，u′_t和M是为了简化公式的表达而构建的中间变量。

通过模型坐标计算，我们得到每个模型点的模型坐标值，将作为绝对定向处理的输入数据。

(4)模型坐标改正。实验结果表明，独立模型在X方向存在明显的系统误差，此种误差在X方向是线性变化的。为解决这个问题，在平差算法中加入了X方向的线性误差改正，误差改正前后的结果见图3a和3b。图中曲面A和曲面B是用一个独立模型上均匀分布的模型点在像空间坐标系下的三维坐标构建的。图3a是模型未进行线性误差改正的平差结果，在X方向存在明显的线性变化；图3b是经过线性误差改正后的平差结果，系统误差明显消除。坐标改正方程如下：

U′＝U+aU(5)

其中，U为模型X坐标。a为坐标改正系数。绝对定向处理将用改正后的模型坐标作为输入。

(5)引入激光高度计数据作为高程控制信息。

在区域网平差处理过程中，控制点的高程信息是从空间分辨率为3公里的DEM数据上获取的，该DEM数据是利用嫦娥一号探测器激光高度计的探测数据制作的。高程控制点误差方程如下：

$v_i=Z_i-Z_i^{\mathrm{dem}}---\left(6\right)$

$Z_i^{\mathrm{dem}}=a_0+a_1{X}_i+a_2{Y}_i+a_3{X}_i^2{+a}_4{X}_i{Y}_i+a_5{Y}_i^2$

式中，v_i为同名像点待解算的Z_i坐标与DEM数据上获取的

坐标的差值。(X_i，Y_i，Z_i)是利用前方交会得到的同名像点月面坐标，根据(X_i，Y_i，Z_i)对应的月面经纬度坐标在DEM数据上获取

值。a₀，a₁，a₂，a₃，a₄，a₅为二次曲面系数，该曲面是根据(X_i，Y_i，Z_i)在DEM上所在的位置附近的3×3格网内的DEM数据建立的。i为高程控制点的编号。

在绝对定向处理过程中，该误差方程将作为约束方程参与平差，消除绝对定向结果与参考DEM数据之间的高程系统偏差值，提高控制网中控制点的高程精度。

(6)绝对定向。通过以上相对定向过程，我们计算出了左右像片之间的相对位置和姿态(模型坐标系下)，但没有换算到像片的绝对位置和姿态，并与有无地面控制点无关。为了求出这些模型点的月面坐标，我们需要将独立模型作为一个整体进行缩放、平移和旋转，并考虑相邻模型之间的连接情况和月面控制点，通过区域网平差，实现独立模型的绝对定向。

模型点经过绝对定向变换，就可以得到月面坐标。变换采用空间相似变换(七参数变换)公式如下：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\mathrm{\λR}(\mathrm{\Φ},\mathrm{\Ω},K)\left[\begin{array}{c}U+\mathrm{aU}\\ V\\ W\end{array}\right]+\begin{array}{}\end{array}\left[\begin{array}{c}{X}_t\\ Y_t\\ Z_t\end{array}\right]---\left(7\right)$

其中，a为线性修正系数；(X，Y，Z)为模型点月面摄影测量坐标；(U，V，W)为模型点的模型坐标；λ为待求的模型比例尺参数，R(Ф，Ω，K)是由旋转角参数构建的旋转矩阵，Φ，Ω，K为3个旋转角参数；X_t，Y_t，Z_t为3个平移参数。月面摄影测量坐标是以测区中心位置为原点的切面坐标系，根据该原点位置的月固坐标构建切面坐标和月面摄影测量坐标的转换矩阵。

将上式用泰勒级数展开并取一次项得到误差方程式：

$v_X=\frac{\∂X}{\∂\mathrm{\Φ}}\mathrm{\Δ\Φ}+\frac{\∂X}{\∂\mathrm{\Ω}}\mathrm{\Δ\Ω}+\frac{\∂X}{\∂K}\mathrm{\ΔK}+\frac{\∂X}{\∂X_t}\mathrm{\Δ}{X}_t+\frac{\∂X}{\∂\mathrm{\λ}}\mathrm{\Δ\λ}+\frac{\∂X}{\∂a}\mathrm{\Δa}-(X-[X\left]\right)$

$v_Y=\frac{\∂X}{\∂\mathrm{\Φ}}\mathrm{\Δ\Φ}+\frac{\∂X}{\∂\mathrm{\Ω}}\mathrm{\Δ\Ω}+\frac{\∂X}{\∂K}\mathrm{\ΔK}+\frac{\∂X}{\∂Y_t}\mathrm{\Δ}{Y}_t+\frac{\∂X}{\∂\mathrm{\λ}}\mathrm{\Δ\λ}+\frac{\∂X}{\∂a}\mathrm{\Δa}-(Y-[Y\left]\right)---\left(8\right)$

$v_Z=\frac{\∂X}{\∂\mathrm{\Φ}}\mathrm{\Δ\Φ}+\frac{\∂X}{\∂\mathrm{\Ω}}\mathrm{\Δ\Ω}+\frac{\∂X}{\∂K}\mathrm{\ΔK}+\frac{\∂X}{\∂Z_t}\mathrm{\Δ}{Z}_t+\frac{\∂X}{\∂\mathrm{\λ}}\mathrm{\Δ\λ}+\frac{\∂X}{\∂a}\mathrm{\Δa}-(Z-[Z\left]\right)$

式中，v_X，v_Y，v_Z为月面坐标的残差，[X]，[Y]，[Z]为利用未知数的近似值代入式(7)得到的计算结果；Δλ，ΔФ，ΔΩ，ΔK，ΔX_t，ΔY_t，ΔZ_t，Δa为待定值的改正数，即待解算的未知数改正数；为误差方程系数。

对三线阵数据进行图像匹配，确定一定数量均匀分布的相邻定向片的连接点(即定向片重叠区域的同名像点)后，即可根据式(4)计算出连接点的模型坐标，作为相邻独立模型的连接条件，然后代入误差方程(8)，联合方程(6)和(8)，采用最小二乘的方法可解算出绝对定向参数X_t，Y_t，Z_t，Ф，Ω，K，λ和模型坐标改正系数a。连接点的选择要保证航带内(沿卫星飞行方向的影像条带)模型之间，以及相邻航带间模型之间的连接。本工作中，航带内的每个模型均选择了均匀分布的5行(垂直飞行方向)和9列(沿着飞行方向)连接点作为模型连接点，并使相邻模型的重叠区有6列连接点；相邻航带的模型重叠区选择了均匀分布的3列、4行连接点作为航带连接点。

测区平差必须在控制点的支持下进行，高程控制点从空间分辨率为3公里的DEM上选择，参见上述式(6)。平面控制点坐标由一定数量和分布的同名像点根据前方交会解算得到。测区平差控制点分布参见图5a，图5a以编号为E004的测区为例，三角形代表平高(平面与高程)控制点，整个测区均匀地选择了9个，分布在第一轨、中间轨和最后一轨的第一个模型、中间模型和最后一个模型上；圆点代表高程控制点，分布在测区每个地面模型的中心位置；黑色实线代表测区边界线，图中给出了相邻测区的编号信息。平高控制点的权设定为20.0，高程控制点设定为3.0，高程值从“嫦娥一号CE-1”高度计制作的空间分辨率为3km的全球DEM数据上获取。

绝对定向参数X_t，Y_t，Z_t，Ф，Ω，K，λ和模型坐标改正系数a是解算每个模型点月面坐标的输入参数。

(7)月面点坐标计算。利用绝对定向元素(X_t，Y_t，Z_t，Φ，Ω，K，λ)和模型坐标改正系数a，代入方程(7)解算切面坐标值(月面摄影测量坐标)。经过上述绝对定向和全球平差后，我们得到的是在摄影测量坐标系下的坐标值，即以测区中心位置为原点的切面坐标系下的坐标值。根据该位置上的前视与后视定向片组成的独立模型的外方位元素，我们可以建立切面坐标与月固坐标之间的转换矩阵，实现切面坐标到月固坐标的转换，从而求得所有模型点的月面坐标值。

至此，得到了每个独立测区的相的每个独立模型的相对定向参数、绝对定向参数，这些参数能够保证测区内所有多了模型的无缝连接，从而实现整个测区的地面立体模型的构建。测区地面模型将作为全球平差处理的独立模型，是全球平差处理的最小单元。图1中的虚线框①给出了测区平差的数据处理流程。

根据上面的步骤，完成了测区平差处理，之后进行全球平差处理。测区平差实现了测区内各个独立模型的无缝连接，为了实现全球数据的无缝镶嵌，还必须进行全球平差。将全月球表面按照一定的原则划分成若干区块(或测区，见图4b)。在测区平差的基础上，以测区为单元进行全球平差。全球平差均也采用上述独立模型法区域网平差的方法，唯一的区别是测区平差的独立模型是由划分的定向片对构建的地面模型，而全球平差的独立模型是整个测区对应的地面模型。测区平差的输入数据是相邻独立模型(由定向片构建)之间的连接点，这些连接点保证了整个测区内数据的无缝镶嵌；全球平差的输入数据是相邻测区之间的连接点，这些连接点保证了所有测区在全球范围内的无缝镶嵌。

全球平差处理具体包括以下几个步骤：

(1)测区连接点的选取。采用上述图像匹配步骤中的图像自动匹配技术，在相邻测区图像数据重叠区域选择一定数量的同名像点作为测区连接点。自动匹配得到的同名像点，需要在立体环境下进行人工检查和修测，保证自动匹配得到的同名像点坐标的正确性。测区连接点是保证相邻测区无缝连接的约束条件，利用测区平差得到的相对定向和绝对定向参数，可以计算这些连接点的月面坐标，作为全球平差的输入数据。

(2)引入激光测月数据进行联合平差。激光测月(LLR)精度在厘米级，远远超过卫星轨道、姿态测量精度，引入激光测月进行联合平差，可以明显提高控制网的绝对定位精度。

目前在月球上有激光反射器5处，分别是由美国Apollo 11、Apollo14、Apollo 15、苏联Luna 17、Luna 21等5次月球探测任务放置在月球正面上的，这几个激光反射器之间距离约1000km，这些激光反射器分布在月球正面。目前国际上已经公布了这些激光反射器的相关影像资料，通过人工比对确认它们在CCD立体相机前视、正视与后视图像上的准确位置，提取正确的同名像点。

在全球平差处理中，将激光反射器的地面测距数据作为约束条件，参与平差处理。约束方差如下：

LLR条件方程为：v_ρ＝ρ_o-ρ_c(9)

式中，v_ρ为激光反射器距离残差，ρ_o为天文台站的观测距离(地面观测站到激光反射器的距离)，ρ_c为根据地面观测站和激光反射器的坐标计算的理论距离，有

${\mathrm{\ρ}}_c=\sqrt{{(X_e-X)}^2+{(Y_e-Y)}^2+{(Z_e-Z)}^2}$

式中，(X_e，Y_e，Z_e)为地面观测站在月固坐标系下的坐标值，(X，Y，Z)为利用激光反射器在三线阵影像上的图像坐标，根据相对定向和绝对定向参数计算得到的其在月固坐标系下的坐标值。

在全球平差处理过程中，该误差方程将作为约束方程参与平差。

(3)选择控制点。全球平差均必须在控制点的支持下进行，高程控制点从空间分辨率为3公里的DEM上选择，参见上述式(6)。平面控制点坐标由一定数量和分布的同名像点根据前方交会解算得到。全球平差控制点分布参见图5b，三角形代表平高控制点，全球均匀的布设了9个；五角星代表高程控制点，全球共202个，分布在每个测区的中心位置；黑色圆点代表相邻测区间的连接点，共约23766个，均匀分布在测区重叠区，图5c为图5b中斜线区域的局部放大图，图中的符号含义与图5b相同。平高控制点的权设定为20.0，高程控制点设定为3.0，高程值从“嫦娥一号CE-1”高度计制作的空间分辨率为3km的全球DEM数据上获取。

(4)平差处理。联合式(8)和式(9)构建误差方程，利用最小二乘原理，解算测区绝对定向元素(X_t，Y_t，Z_t，Φ，Ω，K，λ)。图1中的虚线框②给出了全球平差的数据处理流程。

利用CCD立体相机内定向参数，测区平差和全球平差处理得到的独立模型的相对定向参数、绝对定向参数，测区绝对定向参数，根据式(1)、式(4)、式(5)、式(7)，计算三线阵影像上的任何一个同名像点的月面坐标。另外，测区平差处理中在相邻独立模型重叠区选择了足够数量与分布的连接点，保证了测区内独立模型之间的无缝镶嵌，全球平差处理中在相邻测区的重叠区域也选择了足够数量与分布的连接点，保证了全球范围内相邻测区之间的无缝镶嵌。因此，通过测区平差和全球平差处理，很好的解决了数据的全球连接问题。控制点数据就是在全球平差处理的基础上选取的，也就保证了控制点数据在全球范围内的一致性。

在完成全球平差处理之后，建立月面控制网。

通过测区平差和全球平差处理，很好的解决了数据的全球连接问题。全球按照一定规则格网布设控制点，优选为0.5°×0.5°，在每个格网点附近，采用步骤2中的方法，在前视、正视和后视影像上提取同名像点，利用CCD立体相机内定向参数，测区平差和全球平差处理得到的独立模型的相对定向参数、绝对定向参数，测区绝对定向参数，根据式(1)、式(4)、式(5)、式(7)，计算每个格网点处同名像点的月面坐标，作为该点的控制点月面坐标。最后，根据控制点所在正视影像的位置，截取100×100的影像作为控制点对应的影像数据。将这些控制点坐标、影像信息，根据控制点的编号顺序、月面位置等进行统一命名、存储。

下面进一步通过举例的方式描述本发明建立月面控制网的过程。

首先进行数据组织。将全月球表面分为S70°N70°，S70°S90°和N70°N90°三个制图区，每个制图区再划分为若干测区，全球共202测区，每个测区大约20条航带影像。为了保证测区之间的连接条件，裁剪数据时相邻测区在沿经度方向重叠约4°，沿纬度方向重叠约2°。测区划分结果见图4a和图4b。

其次进行图像匹配。根据上述图像匹配处理步骤中提供的同名像点匹配方法，在同轨道内不同视角两两间(前视、正视与后视)、相邻轨道提取同名像点，用于测区平差处理；在相邻测区图像数据重叠区域提取同名像点作为测区连接点，用于全球平差处理。为了保证自动匹配得到的同名像点坐标的正确性，对匹配得到的同名像点数据，需要在立体环境下进行人工检查和修测。

之后，进行平差处理。首先，进行测区平差处理；然后，进行全球平差处理。平差处理参照上述测区平差和全球平差处理过程。

最后，建立月面控制网。全球按照0.5°×0.5°的规则格网布设控制点，具体参照上述建立月面控制网步骤中描述的内容。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种月球控制网的建立方法，该方法包括步骤：

步骤1，获取月面图像数据以及对应的星历数据和姿态数据；

步骤2，利用图像自动匹配技术提取同一轨不同视角的图像数据以及相邻轨道图像数据的同名像点；

步骤3，利用上述数据以及同名像点进行测区平差处理，形成整个测区的地面立体模型；

步骤4，在测区平差处理之后进行全月球平差处理；

步骤5，在全月球按照一定规则格网布设控制点，根据测区平差和全球平差参数解算控制点的月面坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1进一步包括：

将全月面被划分为若干测区，所述月面图像数据是通过探月卫星携带的CCD立体相机获取的三线阵图像数据，其覆盖全月面。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在在于，步骤2中所述不同视角包括前视、正视和后视。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2进一步包括：匹配算法采用尺度不变特征变换SIFT特征匹配和最小二乘匹配相结合的方式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤2进一步包括：采用SIFT特征匹配算法提供特征的初始位置，再采用最小二乘匹配实现图像精匹配。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤3进一步包括，所述测区平差采用独立模型法区域网平差。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述独立模型通过以下方式构建：在测区范围内得到正视影像上的定向片序列，前视与正视、正视与后视、前视与后视上的同名定向片组成定向片对，每个定向片对经过相对定向处理构建独立模型，该独立模型是独立模型法区域网平差的最小单元。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤3进一步包括步骤：

将图像坐标转换成以定向片像主点为坐标原点的像平面坐标；

利用定向片对的同名像点坐标，通过共面条件建立误差方程，解求定向片的相对定向元素；

利用相对定向元素解算该定向片对构建的独立模型上每个同名像点的模型坐标；

计算同名像点的月面坐标。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述步骤4进一步包括：

采用图像自动匹配技术，在相邻测区图像数据重叠区域选择一定数量的同名像点作为测区连接点，自动匹配得到同名像点；

引入激光测月数据进行联合平差，提高控制网的绝对控制精度；

选择高程控制点，并解算测区绝对定向元素。

10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，步骤5进一步包括：全月球按照0.5°×0.5°的规则格网布设控制点。

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