CN104820984A - 一种卫星遥感立体影像处理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种卫星遥感立体影像处理系统及方法，该系统包括：原始数据接收单元，用于接收卫星遥感立体影像数据，并对其进行解码处理；传感器校正单元，用于利用传感器校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正；系统几何校正单元，用于利用系统几何校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行系统几何校正；精校正单元，用于对于经传感器校正单元处理后的数据进行精校正，得到的传感器校正产品、系统几何校正产品、精校正产品均附带通用成像几何模型。本发明同时还提出了一种卫星遥感立体影像处理方法。本发明是卫星遥感立体影像后续精确处理或与其它卫星影像联合处理等操作的基础。

Description

一种卫星遥感立体影像处理系统及方法

技术领域

本发明属于摄影成像技术领域，尤其涉及一种卫星遥感三线阵立体影像处理系统及方法。

背景技术

为了满足不同用户对卫星遥感影像的不同需求，本领域业者提出对于卫星遥感影像进行几何产品分级的方法。但目前常用的通用成像几何模型——严密成像几何模型均是针对卫星的单片产品而言，对于其他级别的几何产品及其通用成像几何模型的研究鲜有报道。因此，针对卫星遥感立体影像的特点，研究其通用成像几何模型，对于提高卫星遥感立体影像的应用水平尤为必要。

如表1所示，利用卫星获取的遥感立体影像可以生产出的测绘遥感影像产品包括以下几类：

原始数据，0级数据产品，是指将直接从卫星上获取的数据解压后得到的数据产品，即未进行辐射校正和几何校正处理的影像产品。

传感器校正产品，1级数据产品，是指经过辐射校正和传感器校正的数据产品，该级数据产品一般附带有遥感影像的轨道、姿态、相机参数和有理函数成像模型(RPC)参数，该级数据产品提供三种数据模式：单片模式、立体模式和核线模式，其中，核线模式仅提供RPC模型参数。

系统几何校正产品，2级数据产品，是指经过辐射校正和传感器校正的数据按照一定的地球投影，以一定的地面分辨率投影在地球椭球面上的几何数据产品，该级数据产品带有相应的投影信息、RPC模型参数，另外，该级数据产品提供三种数据模式：单片模式、立体模式和核线模式。

精校正产品，3级数据产品，是指利用3至6个地面控制点消除经过辐射校正和传感器校正的数据或经过几何校正的数据中的部分轨道和姿态参数误差，并将消除了误差之后的数据投影到地球椭球面上的几何数据产品，该级数据产品附带RPC模型参数，另外，该级数据产品提供三种数据模式：单片模式、立体模式和核线模式。

表1卫星遥感立体影像数据产品分类

由于严密成像几何模型具有较高的定位精度，因此一直是摄影测量学的首选，卫星遥感影像处理也常常要利用严密成像几何模型。然而，一些高性能的传感器系统虽然实现了商业化，但是由于卫星平台和有效载荷等关键技术参数通常是国家技术机密，因此高分辨率传感器的核心信息和卫星轨道参数无法获取，如IKONOS等卫星，因此也就无法利用严格成像几何模型进行数据处理；同时，传感器成像方式的多样化也对摄影测量工具提出了通用化的要求，这样在设计摄影测量工具时就不必为现有的或将来可能会出现的各种类型的传感器一一确定其严格几何模型的形式，而可以统一采用通用模型进行处理，从而大大降低了设计的复杂性，且更易于软件的升级和维护，特别是在同时处理多源卫星遥感影像数据时，通用成像几何模型更能体现出其优势所在。

常见的通用成像几何模型包括以下几种：多项式、直接线性变换、仿射变换、有理函数成像模型(RPC)等。RPC模型是卫星遥感影像处理的通用成像几何模型中的一种，它适用于各类传感器包括最新的航空和航天传感器模型。所述RPC模型并不要求了解传感器的实际特性和成像过程，其是一种能获得与严密成像几何模型近似一致精度的形式简单的广义成像模型。

RPC模型的具体定义关系式表示如下：

$\begin{array}{c}X=\frac{{\mathrm{Num}}_L(P,L,H)}{{\mathrm{Den}}_L(P,L,H)}\\ Y=\frac{{\mathrm{Num}}_s(P,L,H)}{{\mathrm{Den}}_s(P,L,H)}\end{array},$

其中，(X,Y)为正则化的影像点坐标，(P,L,H)为正则化的地面控制点坐标，Num_L(P,L,H)、Den_L(P,L,H)、Num_s(P,L,H)、Den_s(P,L,H)为三次多项式：Num_L(P,L,H)＝a₁+a₂L+a₃P+a₄H+a₅LP+a₆LH+a₇PH+a₈L²+a₉P²

+a₁₀H²+a₁₁PLH+a₁₂L³+a₁₃LP²+a₁₄LH²+a₁₅L²P+a₁₆P³+a₁₇PH²，

+a₁₈L²H+a₁₉P²H+a₂₀H³

Den_L(P,L,H)＝b₁+b₂L+b₃P+b₄H+b₅LP+b₆LH+b₇PH+b₈L²+b₉P²

+b₁₀H²+b₁₁PLH+b₁₂L³+b₁₃LP²+b₁₄LH²+b₁₅L²P+b₁₆P³+b₁₇PH²，

+b₁₈L²H+b₁₉P²H+b₂₀H³

Num_s(P,L,H)＝c₁+c₂L+c₃P+c₄H+c₅LP+c₆LH+c₇PH+c₈L²+c₉P²

+c₁₀H²+c₁₁PLH+c₁₂L³+c₁₃LP²+c₁₄LH²+c₁₅L²P+c₁₆P³+c₁₇PH²，

+c₁₈L²H+c₁₉P²H+c₂₀H³

Den_s(P,L,H)＝d₁+d₂L+d₃P+d₄H+d₅LP+d₆LH+d₇PH+d₈L²+d₉P²

+d₁₀H²+d₁₁PLH+d₁₂L³+d₁₃LP²+d₁₄LH²+d₁₅L²P+d₁₆P³+d₁₇PH²，

+d₁₈L²H+d₁₉P²H+d₂₀H³

其中，上述三次多项式的系数a₁,...,a₂₀，b₁,...,b₂₀，c₁,...,c₂₀，d₁,...,d₂₀是遥感数据携带的RPC参数文件中提供的模型参数，b₁和d₁通常为1，下标L,s分别为影像列数值和行数值。

上文提及的正则化是一项处理无限大、发散以及一些不合理表示式的方法，该方法引入一项辅助性的概念——正则化因子，在RPC模型中就是运用这种方法对地面点和影像点的坐标进行处理。

其中，正则化地面点坐标的定义公式表示为：

$\begin{array}{c}P=\frac{\mathrm{Latitude}-\mathrm{LAT}\_\mathrm{OFF}}{\mathrm{LAT}\_\mathrm{SCALE}}\\ L=\frac{\mathrm{Longitude}-\mathrm{LONE}\_\mathrm{OFF}}{\mathrm{LONG}\_\mathrm{SCALE}}\\ H=\frac{\mathrm{Height}-\mathrm{HEIGHT}\_\mathrm{OFF}}{\mathrm{HEIGHT}\_\mathrm{SCALE}}\end{array}.$

其中，正则化因子LAT_OFF、LAT_SCALE、LONG_OFF、LONG_SCALE、HEIGHT_OFF、HEIGHT_SCALE是RPC参数文件中包含的地面点坐标正则化模型参数，Latitude表示经度、Longitude表示纬度、Height表示高程，此三项即可表示地面点的空间坐标，其中，某点沿铅垂线方向到大地水准面的距离，通常称为绝对高程或海拔，在本技术领域中简称为高程。

其中，正则化影像点坐标的定义公式表示为：

$\begin{array}{c}X=\frac{\mathrm{Sample}-\mathrm{SAMP}\_\mathrm{OFF}}{\mathrm{SAMP}\_\mathrm{SCALE}}\\ Y=\frac{\mathrm{Line}-\mathrm{LINE}\_\mathrm{OFF}}{\mathrm{LINE}\_\mathrm{SCALE}}\end{array},$

其中，正则化因子SAMP_OFF、SAMP_SCALE、LINE_OFF、LINE_SCALE也是RPC参数文件中包含的影像点坐标正则化模型参数，Sample代表影像列坐标，其数值即为s，Line代表影像行坐标，其数值即为L。

基于RPC模型的数据处理方法具有模拟精度高、通用性好、应用方便、计算量小等等优点，所以研究包括卫星各级数据产品相应的有理函数成像模型的数据处理系统及方法有着重要的实用价值。

发明内容

本发明的目的在于提出一种卫星遥感立体影像产品数据的通用成像几何处理系统及方法，并提出适用于卫星遥感立体影像处理的通用成像模型，为卫星遥感立体影像的高精度几何处理提供基础模型。

根据本发明的一方面，提出一种卫星遥感立体影像处理系统，该系统包括：原始数据接收单元、传感器校正单元、系统几何校正单元和精校正单元，其中：

所述原始数据接收单元用于接收卫星遥感立体影像数据，并对其进行解码处理；

所述传感器校正单元用于利用传感器校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正，得到传感器校正产品；

所述系统几何校正单元用于利用系统几何校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行系统几何校正，得到系统几何校正产品；

所述精校正单元用于对于经所述传感器校正单元处理后的数据进行精校正，得到精校正产品。

可选地，所述传感器校正产品、系统几何校正产品、精校正产品均附带通用成像几何模型。

根据本发明的另一方面，还提出一种卫星遥感立体影像处理方法，该方法包括以下步骤：

步骤1.1，接收卫星遥感立体影像数据，即原始影像，并对其进行解码处理；

步骤1.2，利用传感器校正处理模型对解码后的卫星遥感立体影像数据进行传感器校正处理，基于严密成像几何模型、传感器校正模型构建虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网建立传感器校正有理函数成像模型，进而得到传感器校正产品数据。

可选地，所述步骤1.2中建立所述传感器校正有理函数成像模型的步骤包括以下步骤：

步骤1.2.1，根据所述卫星遥感立体影像数据的三度重叠范围，读取全球数字高程模型相应区域的高程值，并构建相应的高程分层；

步骤1.2.2，根据重叠范围和预定的经纬度间隔，建立平面格网，并结合所述步骤1.2.1得到的高程分层建立像点均匀分布的虚拟立体控制点格网；

步骤1.2.3，将某格网点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)通过严密成像几何模型反变换，计算得到该点在原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)，其中，D_lat表示该点的经度值、D_lon表示该点的纬度值、h表示该点的高程值，x₀,y₀表示该点在原始影像上的坐标值，h_base表示该点参与运算的高程值；

步骤1.2.4，将所述步骤1.2.3得到的某格网点原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)通过传感器校正处理模型，计算得到相应的传感器校正产品数据坐标(x₁,y₁,h_base)；

步骤1.2.5，根据所述步骤1.2.3-1.2.4得到的结果计算得到所述虚拟立体控制点格网各格网点的像点坐标，并基于所述虚拟立体控制点格网求解传感器校正有理函数成像模型参数，进而得到传感器校正有理函数成像模型。

可选地，在所述步骤1.2.4得到的传感器校正产品数据的基础上，利用核线模型进行核线重采样，能够形成传感器校正产品数据的核线立体影像，即所述传感器校正产品的核线产品数据。

可选地，所述步骤1.2.5进一步包括以下步骤，

步骤1.2.5.1，根据所述步骤1.2.3和1.2.4得到的结果得到传感器校正产品数据的反算公式：(x₁,y₁)＝T₁ ^-1(D_lat,D_lon,h)，其中，T₁ ^-1表示由某地面点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)反算到传感器校正数据产品提供的卫星遥感影像面坐标(x₁,y₁)的转换关系，根据该反算公式可以根据地面点的大地经纬度坐标计算得到所述虚拟立体控制点格网中各格网点对应的像点坐标(x₁,y₁)，进而得到参数齐全的虚拟立体控制点格网；

步骤1.2.5.2，根据所述步骤1.2.5.1得到的虚拟立体控制点格网的参数，求解得到所述传感器校正有理函数成像模型的参数；

步骤1.2.5.3，根据所述步骤1.2.5.2得到的传感器校正有理函数成像模型参数，建立传感器校正有理函数成像模型。

根据本发明的另一方面，还提出一种卫星遥感立体影像处理方法，该方法包括以下步骤：

步骤2.1，接收卫星遥感立体影像数据，即原始影像，并对其进行解码处理；

步骤2.2，对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正，得到传感器校正影像和所述传感器校正影像的成像模型；

步骤2.3，利用所述传感器校正影像的成像模型和系统几何校正模型对传感器校正影像进行系统几何校正处理，基于系统几何校正处理影像结果构建虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网建立系统几何校正有理函数成像模型，进而得到系统几何校正产品数据。

可选地，所述步骤2.3中建立所述系统几何校正数据的有理函数成像模型的步骤包括以下步骤：

步骤2.3.1，根据所述卫星遥感立体影像数据的三度重叠范围，读取全球数字高程模型相应区域的高程值，并构建相应的高程分层；

步骤2.3.2，根据重叠范围和预定的经纬度间隔，建立平面格网，并结合所述步骤2.3.1得到的高程分层建立像点均匀分布的虚拟立体控制点格网；

步骤2.3.3，将某格网点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)通过严密成像几何模型反变换，计算得到该点在原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)，其中，D_lat表示该点的经度值、D_lon表示该点的纬度值、h表示该点的高程值，x₀,y₀表示该点在原始影像上的坐标值，h_base表示该点参与运算的高程值；

步骤2.3.4，将所述步骤2.3.3得到的某格网点原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)通过所述传感器校正数据的成像模型，计算得到相应的传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)；

步骤2.3.5，对所述传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)利用所述传感器校正影像的成像模型和系统几何校正模型进行系统几何校正处理，得到系统几何校正产品数据坐标(x₂,y₂,h_base)；

步骤2.3.6，根据步骤2.3.1-2.3.5得到的结果构建得到所述虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网得到系统几何校正有理函数成像模型参数，进而得到系统几何校正有理函数成像模型。

根据本发明的另一方面，还提出一种卫星遥感立体影像处理方法，该方法包括以下步骤：

步骤3.1，接收卫星遥感立体影像数据，即原始影像，并对其进行解码处理；

步骤3.2，对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正，得到传感器校正影像和所述传感器校正影像的成像模型；

步骤3.3，利用所述传感器校正影像的成像模型和系统几何校正模型对于所述传感器校正影像进行系统几何校正处理，得到系统几何校正数据；

步骤3.4，利用精校正模型对系统几何校正数据进行精校正处理，基于精校正处理结果构建虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网建立精校正有理函数成像模型，进而得到精校正产品数据。

可选地，所述步骤3.4中建立所述精校正有理函数成像模型的步骤包括以下步骤：

步骤3.4.1，根据所述卫星立体影像数据的三度重叠范围，读取全球数字高程模型相应区域的高程值，并构建相应的高程分层；

步骤3.4.2，根据重叠范围和预定的经纬度间隔，建立平面格网，并结合所述步骤3.4.1得到的高程分层建立像点均匀分布的虚拟立体控制点格网；

步骤3.4.3，将某格网点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)通过严密成像几何模型反变换，计算得到该点在原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)，其中，D_lat表示该点的经度值、D_lon表示该点的纬度值、h表示该点的高程值，x₀,y₀表示该点在原始影像上的坐标值，h_base表示该点参与运算的高程值；

步骤3.4.4，将所述步骤3.4.3得到的某格网点原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)通过所述传感器校正影像的成像模型，计算得到相应的传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)；

步骤3.4.5，对所述传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)通过系统几何校正模型进行系统几何校正，计算得到相应的系统几何校正数据坐标(x₂,y₂,h_base)；

步骤3.4.6，对所述系统几何校正数据坐标(x₂,y₂,h_base)利用精校正模型进行精校正处理，得到精校正产品数据坐标(x₃,y₃,h_base)；

步骤3.4.7，根据步骤3.4.1-3.4.6得到的结果构建得到所述虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网得到精校正有理函数成像模型参数，进而得到精校正有理函数成像模型。

本发明构建了立体影像传感器校正产品、系统几何校正产品、精校正产品的像元坐标到三维坐标的通用几何转换关系，是卫星遥感立体影像后续精确处理或与其它卫星影像联合处理等操作的基础。

附图说明

图1是本发明卫星遥感立体影像处理系统的结构示意图；

图2是根据本发明一实施例的传感器校正有理函数成像模型的构建流程图；

图3是根据本发明一实施例的系统几何校正有理函数成像模型的构建流程图；

图4是根据本发明一实施例的精校正有理函数成像模型的构建流程图。

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。

根据本发明的一方面，提出一种卫星遥感立体影像处理系统，如图1所示，所述系统包括：原始数据接收单元、传感器校正单元、系统几何校正单元和精校正单元，其中：

所述原始数据接收单元用于接收卫星遥感立体影像数据，并对其进行解码处理；

所述传感器校正单元用于利用传感器校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正，得到传感器校正产品；

所述系统几何校正单元用于利用系统几何校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行系统几何校正，得到系统几何校正产品；

其中，所述系统几何校正处理模型在所述传感器校正处理模型的基础上增加了数据投影；其中，所述数据投影是指将待处理数据按照一定的地球投影规则，以一定的地面分辨率投影在地球椭球面上。

所述精校正单元用于对于经所述传感器校正单元处理后的数据进行精校正，得到精校正产品。

其中，所述精校正是指利用地面控制点消除经所述传感器校正单元处理后的数据中的部分轨道和姿态参数误差，并将消除了部分轨道和姿态参数误差之后的数据投影到地球椭球面上。

其中，所述传感器校正产品、系统几何校正产品、精校正产品均附带通用成像几何模型，便于后续精确处理或与其它卫星影像联合处理。

根据本发明的另一方面，提出一种卫星遥感立体影像处理方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1.1，接收卫星遥感立体影像数据，即原始影像，并对其进行解码处理；

步骤1.2，利用传感器校正处理模型对解码后的卫星遥感立体影像数据进行传感器校正处理，基于严密成像几何模型、传感器校正模型构建虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网建立传感器校正有理函数成像模型，进而得到传感器校正产品数据。

如图2所示，所述步骤1.2中建立所述传感器校正有理函数成像模型的步骤包括以下步骤：

步骤1.2.1，根据所述卫星遥感立体影像数据的三度重叠范围，读取全球数字高程模型(DEM)相应区域的高程值，并构建相应的高程分层；

其中，所述高程分层第i层的高程值H_i为：H_i＝H_MIN+i×(H_MAX-H_MIN)/m，其中，H_MAX、H_MIN表示重叠范围内最大高程和最小高程，m为自然数，通常取为5-10。

步骤1.2.2，根据重叠范围和预定的经纬度间隔，建立平面格网，并结合所述步骤1.2.1得到的高程分层建立像点均匀分布的虚拟立体控制点格网；

步骤1.2.3，将某格网点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)通过严密成像几何模型反变换，计算得到该点在原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)，其中，D_lat表示该点的经度值、D_lon表示该点的纬度值、h表示该点的高程值，x₀,y₀表示该点在原始影像上的坐标值，h_base表示该点参与运算的高程值；

其中，大地经纬度坐标的含义是：在大地坐标系中，某点的大地经度就是通过该点的子午面与起始子午面所构成的二面角，由起始子午面起算，向东为正，叫东经，向西为负，叫西经；该点的法线与赤道面的夹角，叫做大地纬度，由赤道面起算，向北为正，叫北纬，向南为负，叫南纬；由大地经度和大地纬度所表示的地面点坐标就称为经纬度坐标，经纬度坐标加上高程即可标注地面点的坐标。

其中，对于严密成像几何模型，首先利用相机的设计参数、在轨标定参数、相机与卫星的安装关系来确定像点坐标与卫星的几何关系；再利用卫星搭载的双频GPS、激光角反射器的观测数据及其安装关系确定卫星影像的摄影位置；然后再利用卫星搭载的星敏感器、陀螺的观测数据及其安装关系确定卫星影像的摄影角度，构建卫星各像点的共线方程，最终形成卫星影像的严密成像几何模型。

步骤1.2.4，将所述步骤1.2.3得到的某格网点原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)通过传感器校正处理模型，计算得到相应的传感器校正产品数据坐标(x₁,y₁,h_base)；

其中，所述传感器校正处理模型是通过精确的内方位元素处理来解决由CCD拼接等因素导致的影像内部畸变的问题。

另外，在传感器校正产品数据的基础上，利用核线模型进行核线重采样，能够形成传感器校正产品数据的核线立体影像，称为所述传感器校正产品的核线产品数据。

步骤1.2.5，根据所述步骤1.2.3-1.2.4得到的结果计算得到所述虚拟立体控制点格网各格网点的像点坐标，并基于所述虚拟立体控制点格网求解传感器校正有理函数成像模型参数，进而得到传感器校正有理函数成像模型。

其中，所述步骤1.2.5进一步包括以下步骤，

步骤1.2.5.1，根据所述步骤1.2.3和1.2.4得到的结果得到传感器校正产品数据的反算公式：(x₁,y₁)＝T₁ ^-1(D_lat,D_lon,h)，其中，T₁ ^-1表示由某地面点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)反算到1级数据产品提供的卫星遥感影像面坐标(x₁,y₁)的转换关系，根据该反算公式可以根据地面点的大地经纬度坐标计算得到所述虚拟立体控制点格网中各格网点对应的像点坐标(x₁,y₁)，进而得到参数齐全的虚拟立体控制点格网；

步骤1.2.5.2，根据所述步骤1.2.5.1得到的虚拟立体控制点格网的参数，求解得到所述传感器校正有理函数成像模型的参数；

首先，将通用的RPC模型变形为：

F_X＝Num_s(P,L,H)-X*Den_s(P,L,H)＝0

                              (1)

F_Y＝Num_L(P,L,H)-Y*Den_L(P,L,H)＝0

则误差方程可表示为：

V＝Bx-l,W    (2)

式中，

$B=\left[\begin{array}{cccc}\frac{\∂F_X}{\∂a_i}& \frac{\∂F_X}{\∂a_j}& \frac{\∂F_X}{\∂c_i}& \frac{\∂F_X}{\∂d_j}\\ \frac{\∂F_Y}{\∂a_i}& \frac{\∂F_Y}{\∂b_j}& \frac{\∂F_Y}{\∂c_i}& \frac{\∂F_Y}{\∂d_j}\end{array}\right],(i=1,\·\·\·,20,j=2,\·\·\·,20);$

$l=\left[\begin{array}{c}-F_X^0\\ -F_Y^0\end{array}\right],$ 表示公式(1)在初始值参数情况下的等式值；

x＝[a_i b_j c_i d_j]^T

W为权矩阵。

根据最小二乘平差原理，对于所述误差方程，可以求解得到系数矩阵x，即所述传感器校正有理函数成像模型的参数：

x＝(B^TB)^-1B^Tl    (3)

由上可知，经过上述变形的RPC模型可以得到线型误差方程，因此，在求解RPC模型参数的过程中不需要初值，另外，可采用谱修正迭代法来提高上述求解的稳定性。

步骤1.2.5.3，根据所述步骤1.2.5.2得到的传感器校正有理函数成像模型参数，建立传感器校正有理函数成像模型。

根据本发明的另一方面，还提出一种卫星遥感立体影像处理方法，所述方法包括以下步骤：

步骤2.1，接收卫星遥感立体影像数据，即原始影像，并对其进行解码处理；

步骤2.2，对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正，得到传感器校正影像和所述传感器校正影像的成像模型；

其中，所述传感器校正影像的成像模型可以是上文所描述的传感器校正有理函数成像模型，也可以是其它成像模型，本实施例中对于所述传感器校正影像的成像模型不作具体的限定，所有能够获得传感器校正影像的成像模型都落入本发明的保护范围内。

步骤2.3，利用所述传感器校正影像的成像模型和系统几何校正模型对传感器校正影像进行系统几何校正处理，基于系统几何校正处理影像结果构建虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网建立系统几何校正有理函数成像模型，进而得到系统几何校正产品数据。

如图3所示，所述步骤2.3中建立所述系统几何校正有理函数成像模型的步骤包括以下步骤：

步骤2.3.1，根据所述卫星遥感立体影像数据的三度重叠范围，读取全球数字高程模型(DEM)相应区域的高程值，并构建相应的高程分层；

步骤2.3.2，根据重叠范围和预定的经纬度间隔，建立平面格网，并结合所述步骤2.3.1得到的高程分层建立像点均匀分布的虚拟立体控制点格网；

步骤2.3.3，将某格网点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)通过严密成像几何模型反变换，计算得到该点在原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)，其中，D_lat表示该点的经度值、D_lon表示该点的纬度值、h表示该点的高程值，x₀,y₀表示该点在原始影像上的坐标值，h_base表示该点参与计算的高程值；

步骤2.3.4，将所述步骤2.3.3得到的某格网点原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)通过所述传感器校正数据的成像模型，计算得到相应的传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)；

步骤2.3.5，对所述传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)，利用所述传感器校正影像的成像模型和系统几何校正模型进行系统几何校正处理，得到系统几何校正产品数据坐标(x₂,y₂,h_base)；

其中，所述系统几何校正处理是将传感器校正影像进行投影变换的过程，具体地，根据将传感器校正影像按照卫星的地面分辨率投影到地球椭球面的投影方式，即投影变换公式，可把大地经纬度坐标转换成投影面(即地球椭球面)下的投影坐标。

另外，在系统几何校正产品数据的基础上，利用核线模型进行核线重采样，能够得到传感器校正产品的核线立体影像，称为系统几何校正产品的核线产品。

步骤2.3.6，根据步骤2.3.1-2.3.5得到的结果构建得到所述虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网得到系统几何校正有理函数成像模型参数，进而得到系统几何校正有理函数成像模型。

其中，所述虚拟立体控制点格网的构建过程以及利用所述虚拟立体控制点格网求解得到系统几何校正有理函数成像模型参数，进而得到系统几何校正有理函数成像模型的步骤与求得传感器校正有理函数成像模型的过程类似，此处不再赘述。

根据本发明的另一方面，还提出一种卫星遥感立体影像处理方法，所述方法包括以下步骤：

步骤3.1，接收卫星遥感立体影像数据，即原始影像，并对其进行解码处理；

步骤3.2，对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正，得到传感器校正影像和所述传感器校正影像的成像模型；

步骤3.3，利用所述传感器校正影像的成像模型和系统几何校正模型对于所述传感器校正影像进行系统几何校正处理，得到系统几何校正数据；

步骤3.4，利用精校正模型对系统几何校正数据进行精校正处理，基于精校正处理结果构建虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网建立精校正有理函数成像模型，进而得到精校正产品数据。

如图4所示，所述步骤3.4中建立所述精校正有理函数成像模型的步骤包括以下步骤：

步骤3.4.1，根据所述卫星立体影像数据的三度重叠范围，读取全球数字高程模型(DEM)相应区域的高程值，并构建相应的高程分层；

步骤3.4.2，根据重叠范围和预定的经纬度间隔，建立平面格网，并结合所述步骤3.4.1得到的高程分层建立像点均匀分布的虚拟立体控制点格网；

步骤3.4.3，将某格网点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)通过严密成像几何模型反变换，计算得到该点在原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)，其中，D_lat表示该点的经度值、D_lon表示该点的纬度值、h表示该点的高程值，x₀,y₀表示该点在原始影像上的坐标值，h_base表示该点参与运算的高程值；

步骤3.4.4，将所述步骤3.4.3得到的某格网点原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)通过所述传感器校正影像的成像模型，计算得到相应的传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)；

步骤3.4.5，对所述传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)通过系统几何校正模型进行系统几何校正，计算得到相应的系统几何校正数据坐标(x₂,y₂,h_base)；

步骤3.4.6，对所述系统几何校正数据坐标(x₂,y₂,h_base)利用精校正模型进行精校正处理，得到精校正产品数据坐标(x₃,y₃,h_base)；

该步骤中，首先需要根据格网点对所述传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)进行仿射变换，所述仿射变换是平移、旋转、缩放等运算的组合，仿射变换关系式的系数即为仿射变换参数。

在本发明一实施例中，根据仿射变换关系式： $\begin{array}{c}y=e_0+e_1\·\mathrm{sample}+e_2\·\mathrm{line}\\ x=f_0+f_1\·\mathrm{sample}+f_2\·\mathrm{line}\end{array},$ 利用最小二乘原理计算仿射变换参数f₀,f₁,f₂,e₀,e₁,e₂，其中，x、y分别表示格网点在传感器校正产品提供的影像上的影像坐标，sample、line分别表示格网点大地经纬坐标经过几何模型反算后在影像上的影像坐标。

在利用格网点修正所述传感器校正数据坐标后，根据将获得的影像数据按照卫星的地面分辨率投影在地球椭球面的投影方式，即投影变换公式，把大地经纬度坐标转换成投影面(即地球椭球面)下的投影坐标，即得到精校正产品数据坐标(D'_east,D'_north,h_base)。

步骤3.4.7，根据步骤3.4.1-3.4.6得到的结果构建得到所述虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网得到精校正有理函数成像模型参数，进而得到精校正有理函数成像模型。

其中，所述虚拟立体控制点格网的构建过程以及利用所述虚拟立体控制点格网求解得到精校正有理函数成像模型参数，进而得到精校正有理函数成像模型的步骤与求得传感器校正有理函数成像模型的过程类似，此处不再赘述。

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)

1.一种卫星遥感立体影像处理系统，其特征在于，该系统包括：原始数据接收单元、传感器校正单元、系统几何校正单元和精校正单元，其中：

所述原始数据接收单元用于接收卫星遥感立体影像数据，并对其进行解码处理；

所述传感器校正单元用于利用传感器校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正，得到传感器校正产品；

所述系统几何校正单元用于利用系统几何校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行系统几何校正，得到系统几何校正产品；

所述精校正单元用于对于经所述传感器校正单元处理后的数据进行精校正，得到精校正产品。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述传感器校正产品、系统几何校正产品、精校正产品均附带通用成像几何模型。

3.一种卫星遥感立体影像处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1.1，接收卫星遥感立体影像数据，即原始影像，并对其进行解码处理；

步骤1.2，利用传感器校正处理模型对解码后的卫星遥感立体影像数据进行传感器校正处理，基于严密成像几何模型、传感器校正模型构建虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网建立传感器校正有理函数成像模型，进而得到传感器校正产品数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤1.2中建立所述传感器校正有理函数成像模型的步骤包括以下步骤：

步骤1.2.1，根据所述卫星遥感立体影像数据的三度重叠范围，读取全球数字高程模型相应区域的高程值，并构建相应的高程分层；

步骤1.2.2，根据重叠范围和预定的经纬度间隔，建立平面格网，并结合所述步骤1.2.1得到的高程分层建立像点均匀分布的虚拟立体控制点格网；

步骤1.2.3，将某格网点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)通过严密成像几何模型反变换，计算得到该点在原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)，其中，D_lat表示该点的经度值、D_lon表示该点的纬度值、h表示该点的高程值，x₀,y₀表示该点在原始影像上的坐标值，h_base表示该点参与运算的高程值；

步骤1.2.4，将所述步骤1.2.3得到的某格网点原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)通过传感器校正处理模型，计算得到相应的传感器校正产品数据坐标(x₁,y₁,h_base)；

步骤1.2.5，根据所述步骤1.2.3-1.2.4得到的结果计算得到所述虚拟立体控制点格网各格网点的像点坐标，并基于所述虚拟立体控制点格网求解传感器校正有理函数成像模型参数，进而得到传感器校正有理函数成像模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述步骤1.2.4得到的传感器校正产品数据的基础上，利用核线模型进行核线重采样，能够形成传感器校正产品数据的核线立体影像，即所述传感器校正产品的核线产品数据。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤1.2.5进一步包括以下步骤，

步骤1.2.5.1，根据所述步骤1.2.3和1.2.4得到的结果得到传感器校正产品数据的反算公式：其中，表示由某地面点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)反算到传感器校正数据产品提供的卫星遥感影像面坐标(x₁,y₁)的转换关系，根据该反算公式可以根据地面点的大地经纬度坐标计算得到所述虚拟立体控制点格网中各格网点对应的像点坐标(x₁,y₁)，进而得到参数齐全的虚拟立体控制点格网；

步骤1.2.5.2，根据所述步骤1.2.5.1得到的虚拟立体控制点格网的参数，求解得到所述传感器校正有理函数成像模型的参数；

步骤1.2.5.3，根据所述步骤1.2.5.2得到的传感器校正有理函数成像模型参数，建立传感器校正有理函数成像模型。

7.一种卫星遥感立体影像处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤2.1，接收卫星遥感立体影像数据，即原始影像，并对其进行解码处理；

步骤2.2，对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正，得到传感器校正影像和所述传感器校正影像的成像模型；

步骤2.3，利用所述传感器校正影像的成像模型和系统几何校正模型对传感器校正影像进行系统几何校正处理，基于系统几何校正处理影像结果构建虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网建立系统几何校正有理函数成像模型，进而得到系统几何校正产品数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤2.3中建立所述系统几何校正数据的有理函数成像模型的步骤包括以下步骤：

步骤2.3.1，根据所述卫星遥感立体影像数据的三度重叠范围，读取全球数字高程模型相应区域的高程值，并构建相应的高程分层；

步骤2.3.2，根据重叠范围和预定的经纬度间隔，建立平面格网，并结合所述步骤2.3.1得到的高程分层建立像点均匀分布的虚拟立体控制点格网；

步骤2.3.3，将某格网点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)通过严密成像几何模型反变换，计算得到该点在原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)，其中，D_lat表示该点的经度值、D_lon表示该点的纬度值、h表示该点的高程值，x₀,y₀表示该点在原始影像上的坐标值，h_base表示该点参与运算的高程值；

步骤2.3.4，将所述步骤2.3.3得到的某格网点原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)通过所述传感器校正数据的成像模型，计算得到相应的传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)；

步骤2.3.5，对所述传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)利用所述传感器校正影像的成像模型和系统几何校正模型进行系统几何校正处理，得到系统几何校正产品数据坐标(x₂,y₂,h_base)；

步骤2.3.6，根据步骤2.3.1-2.3.5得到的结果构建得到所述虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网得到系统几何校正有理函数成像模型参数，进而得到系统几何校正有理函数成像模型。

9.一种卫星遥感立体影像处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤3.1，接收卫星遥感立体影像数据，即原始影像，并对其进行解码处理；

步骤3.2，对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正，得到传感器校正影像和所述传感器校正影像的成像模型；

步骤3.3，利用所述传感器校正影像的成像模型和系统几何校正模型对于所述传感器校正影像进行系统几何校正处理，得到系统几何校正数据；

步骤3.4，利用精校正模型对系统几何校正数据进行精校正处理，基于精校正处理结果构建虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网建立精校正有理函数成像模型，进而得到精校正产品数据。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤3.4中建立所述精校正有理函数成像模型的步骤包括以下步骤：

步骤3.4.1，根据所述卫星立体影像数据的三度重叠范围，读取全球数字高程模型相应区域的高程值，并构建相应的高程分层；

步骤3.4.2，根据重叠范围和预定的经纬度间隔，建立平面格网，并结合所述步骤3.4.1得到的高程分层建立像点均匀分布的虚拟立体控制点格网；

步骤3.4.3，将某格网点的大地经纬度坐标(D_lat,D_lon,h)通过严密成像几何模型反变换，计算得到该点在原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)，其中，D_lat表示该点的经度值、D_lon表示该点的纬度值、h表示该点的高程值，x₀,y₀表示该点在原始影像上的坐标值，h_base表示该点参与运算的高程值；

步骤3.4.4，将所述步骤3.4.3得到的某格网点原始影像上的像素坐标(x₀,y₀,h_base)通过所述传感器校正影像的成像模型，计算得到相应的传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)；

步骤3.4.5，对所述传感器校正数据坐标(x₁,y₁,h_base)通过系统几何校正模型进行系统几何校正，计算得到相应的系统几何校正数据坐标(x₂,y₂,h_base)；

步骤3.4.6，对所述系统几何校正数据坐标(x₂,y₂,h_base)利用精校正模型进行精校正处理，得到精校正产品数据坐标(x₃,y₃,h_base)；

步骤3.4.7，根据步骤3.4.1-3.4.6得到的结果构建得到所述虚拟立体控制点格网，并基于所述虚拟立体控制点格网得到精校正有理函数成像模型参数，进而得到精校正有理函数成像模型。