CN106157258B - 一种星载sar图像几何校正方法 - Google Patents

一种星载sar图像几何校正方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106157258B
CN106157258B CN201610300936.5A CN201610300936A CN106157258B CN 106157258 B CN106157258 B CN 106157258B CN 201610300936 A CN201610300936 A CN 201610300936A CN 106157258 B CN106157258 B CN 106157258B
Authority
CN
China
Prior art keywords
satellite
sar image
borne sar
model
geometric correction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610300936.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106157258A (zh
Inventor
余安喜
江魏好
张启雷
董臻
孙造宇
张永胜
黄海风
何峰
金光虎
何志华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
National University of Defense Technology
Original Assignee
National University of Defense Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by National University of Defense Technology filed Critical National University of Defense Technology
Priority to CN201610300936.5A priority Critical patent/CN106157258B/zh
Publication of CN106157258A publication Critical patent/CN106157258A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106157258B publication Critical patent/CN106157258B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/80—Geometric correction

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明提供一种新的星载SAR图像几何校正方法。技术方案是对星载SAR图像及相应的DEM数据进行以下处理：步骤一：建立数字高程模型控制点网格，并采用R‑D模型计算图像位置：步骤二：采用最小二乘法求解模型参数：步骤三：逐点计算数字高程模型网格点的图像位置：步骤四：采用插值法得到几何校正后的星载SAR图像。本发明实现简单、高精度、高效率，对地形变化具有很强的适用性,能有效解决起伏地形下的现有多项式模型定位精度较低的缺陷。

Description

一种星载SAR图像几何校正方法
技术领域
本发明涉及微波遥感和信号处理的交叉技术领域，特别涉及一种利用新的多项式模型实现高效高精度星载SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达) 图像几何校正的方法。
背景技术
星载SAR图像几何校正是SAR图像处理的一项关键技术，目的是修正SAR 原始图像的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像，被广泛用于图像配准、土地测绘、环境规划、军事侦察等SAR图像应用领域，具有重要的应用价值。
几何校正处理流程包括建立几何校正模型、图像定位和图像插值等步骤，其中，建立几何校正模型是决定算法精度和效率的核心因素。
在现有的星载SAR图像几何校正模型中，严密几何校正模型是逐点R-D (Range-Doppler，距离-多普勒)模型，该模型是根据SAR成像机理，构建雷达与目标之间的距离方程和多普勒方程，然后利用地球椭球模型方程或外部 DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型，来源于SRTM或ASTER DEM 等其他渠道)数据，解算出各图像像元的三维地理坐标，实现星载SAR图像的精确定位。逐点R-D模型理论上可获得精确的几何校正结果。然而由于它需要进行非线性方程的迭代解算，算法效率低下。
多项式几何校正模型通过建立星载SAR图像像元位置与地面经度、纬度的高阶多项式，实现全场景的逐点定位，可显著提高星载SAR几何校正的效率。出于模型精度与效率的折中，二阶多项式模型最为常见。现有的二阶多项式模型如下：
其中X，Y为像素在原始星载SAR图像的距离向坐标和方位向坐标，B，L为该像素在地理坐标系下的纬度和经度。ai(i＝0,1,...,5)，bi(i＝0,1,...,5)为多项式的待定系数。多项式模型将遥感图像的总体变形等效为平移、缩放、旋转以及更高次基本变形的组合。该模型计算简单，在实践中得到了较为广泛的应用。然而，由于现有的多项式模型没有考虑合适的地面高程信息，对于地形起伏较大的地区，往往定位误差较大，难以获得令人满意的几何校正结果。因此，需要在多项式模型的基础上提出新的方法，通过引入高程变量，在不显著降低算法效率的情况下，提高星载SAR图像的几何校正精度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种新的星载SAR图像几何校正方法，有效解决起伏地形下的现有多项式模型定位精度较低的缺陷。
本发明的技术方案是，对星载SAR图像及相应的DEM数据进行以下处理：
步骤一：建立DEM控制点网格，并采用R-D模型计算图像位置：
已知获取星载SAR图像及其对应的DEM地理范围。按照一定的经纬度间隔(间隔大小根据用户需求确定)生成地理网格，再在地理网格中提取一个均匀分布的稀疏网格(间隔大小根据用户需求确定，例如生成的地理网格为3000 ×3000，则稀疏网格的大小可以为15×15)，稀疏网格的交点作为控制点。然后利用严密R-D模型计算稀疏网格地理坐标，具体方法参照论文《Utilization of Spaceborne SAR Data for Mapping》(IEEE Transactionson geoscience and remote sensing，Vol.22,No.2,March 1984，第107页至第108页)进行处理。设获得的控制点的地理坐标为(B(m,n),L(m,n),H(m,n))及其在星载SAR图像中的像素坐标(X(m,n),Y(m,n))，其中(m,n)
为控制点在稀疏网格中的坐标位置，m＝1,2，…，M，n＝1,2，…，N，M和N的取值均大于待定模型参数的数目的一半。
步骤二：采用最小二乘法求解模型参数：
将上述求得的控制点数据代入下述公式，得到一组方程组：
其中，H(m,n)为控制点(m,n)在地理坐标系下的高程，ai、bj为多项式的待定系数，i＝0,1,...,9，j＝0,1,...,7。采用最小二乘法求解上述方程组的解，得到多项式的待定系数。具体方法参照课本(科学出版社，尤红建、付琨编写的《合成孔径雷达图像精准处理》第35页到第37页)进行处理。
步骤三：逐点计算DEM网格点的图像位置：
将地理网格上每一点的地理坐标代入公式一中，求得该点在星载SAR图像中的像素坐标。
步骤四：采用插值法得到几何校正后的星载SAR图像：
采用双线性插值法，计算地理网格上每一点对应的图像灰度值，得到几何校正后的星载SAR图像。具体方法参照课本(科学出版社，尤红建、付琨编写的《合成孔径雷达图像精准处理》第77页到第79页)进行处理。
本发明的有益效果是：实现简单、高精度、高效率，对地形变化具有很强的适用性。一方面，本发明提出的二阶多项式模型，算法效率与现有的二阶多项式模型相当；另一方面，本发明提出的二阶多项式模型通过在方位向引入高程二阶项，在距离向引入高程二阶项的同时还增加了高程与经度、纬度的乘积项，使得新模型既能获得良好的算法效率，又能适用于地形起伏区域的星载SAR 图像几何校正。因此，无论是处理平坦地形图像还是处理地形起伏较大的山地图像，本发明均可获得精确的几何校正结果。
附图说明
图1是本发明的原理流程示意图；
图2为利用本发明实施例对平坦地形星载SAR图像的几何校正结果；
图3为利用本发明实施例在山地地形星载SAR图像的几何校正结果；
图 4为对图2所示实验结果进行性能评估的结论；
图 5为对图3所示实验结果进行性能评估的结论。
具体实施方式
本实施例所用的实测数据如图2(a)和图3(a)所示，其中图2(a)是一景平坦地形区域的TerraSAR-X图像，图3(a)是一景山地地形区域的TerraSAR-X图像。
本实施例的辅助DEM数据采用的是全球公开的SRTM-C DEM数据，地理网格的间隔大小为90米×90米。
图1是本发明的原理流程示意图。技术方案包括：首先，建立DEM控制点格网，采用R-D模型计算图像位置。然后，采用最小二乘法求解模型参数。接下来，逐点计算DEM网格点的图像位置。最后，采用插值法得到几何校正后的星载SAR图像。
图2为利用本发明实施例对平坦地形星载SAR图像的几何校正结果。其中，图2(a)为待校正的平坦地形TerraSAR-X卫星SAR图像，图像大小为8330像素×9504像素，像元大小为1.2米×1.9米；几何校正的结果如图2(b)所示，处理中，生成地理网格的经纬度间隔为0.1”×0.1”，即像元大小为3米×3米，稀疏网格的大小为15×15，即M＝N＝15，图中所示x坐标轴为地理经向，y坐标轴为地理纬向。
图3为利用本发明实施例在山地地形星载SAR图像的几何校正结果。其中，图3(a)为待校正的山地地形TerraSAR-X卫星SAR图像，图像大小为15328像素×32686像素，像元大小为1.3米×1.8米；几何校正的结果如图3(b)所示，处理中，生成地理网格的经纬度间隔为0.1”×0.1”，即像元大小为3米×3米，稀疏网格的大小为15×15，即M＝N＝15，图中所示x坐标轴为地理经向，y坐标轴为地理纬向。
对图2(a)、3(a)的SAR图像，分别采用现有的二阶多项式方法(方法一)(参照科学出版社尤红建、付琨编写的《合成孔径雷达图像精准处理》第35页到第 37页)和本发明提出的方法(方法二)进行几何校正处理，然后以严密R-D模型的定位结果为理想定位结果，评估两种方法的几何校正处理性能，采用的性能评估指标包括方位向最大误差值、方位向中误差值、距离向最大误差值、距离向中误差值、像元平面最大误差值、像元平面中误差值和处理时间。图 4为对图2所示实验结果进行性能评估的结论。图 5为对图3所示实验结果进行性能评估的结论。评估结果表明，尽管本发明的处理时间略高于现有的二阶多项式方法，但其算法精度(方位向最大误差值、方位向中误差值、距离向最大误差值、距离向中误差值、像元平面最大误差值、像元平面中误差值)有显著提高，平面定位中误差可达亚像元级的精度水平。

Claims (1)

1.一种星载SAR图像几何校正方法，SAR是指合成孔径雷达，其特征在于，对星载SAR图像及相应的DEM数据进行以下处理，其中DEM是指数字高程模型：
步骤一、建立DEM控制点网格，并采用R-D模型计算图像位置：
按照一定的经纬度间隔生成地理网格，在地理网格中提取一个均匀分布的稀疏网格，稀疏网格的交点作为控制点；利用严密R-D模型计算稀疏网格地理坐标：设获得的控制点的地理坐标为(B(m,n),L(m,n),H(m,n))，其在星载SAR图像中的像素坐标(X(m,n),Y(m,n))，其中(m,n)为控制点在稀疏网格中的坐标位置，m＝1,2，…，M，n＝1,2，…，N，M和N的取值均大于待定模型参数的数目的一半；
步骤二：采用最小二乘法求解模型参数：
将上述求得的控制点数据代入下述公式，得到一组方程组：
其中，H(m,n)为控制点(m,n)在地理坐标系下的高程，ai、bj为多项式的待定系数，i＝0,1,...,9，j＝0,1,...,7；采用最小二乘法求解上述方程组的解，得到多项式的待定系数；
步骤三：逐点计算DEM网格点的图像位置：
将地理网格上每一点的地理坐标代入公式一中，求得该点在星载SAR图像中的像素坐标；
步骤四：采用插值法得到几何校正后的星载SAR图像：
采用双线性插值法，计算地理网格上每一点对应的图像灰度值，得到几何校正后的星载SAR图像。
CN201610300936.5A 2016-05-09 2016-05-09 一种星载sar图像几何校正方法 Active CN106157258B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610300936.5A CN106157258B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 一种星载sar图像几何校正方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610300936.5A CN106157258B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 一种星载sar图像几何校正方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106157258A CN106157258A (zh) 2016-11-23
CN106157258B true CN106157258B (zh) 2018-11-30

Family

ID=57353448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610300936.5A Active CN106157258B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 一种星载sar图像几何校正方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106157258B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106600551A (zh) * 2016-12-03 2017-04-26 中国人民解放军国防科学技术大学 一种适用于大场景星载sar图像的高精度几何校正方法
CN107220665B (zh) * 2017-05-18 2019-12-20 清华大学深圳研究生院 一种图像插值方法及基于该方法的二维经验模态分解方法
CN107064935B (zh) * 2017-06-13 2019-12-03 中国科学院电子学研究所 一种星载sar系统及其构建方法
CN107833278B (zh) * 2017-10-25 2021-02-02 中煤航测遥感集团有限公司 地形模拟方法、装置及电子设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101738605A (zh) * 2009-12-17 2010-06-16 中国测绘科学研究院 Sar影像多项式正射纠正方法
CN103218780A (zh) * 2013-03-27 2013-07-24 中国科学院电子学研究所 基于逆rd定位模型的无控星载sar图像正射校正方法
CN103869296A (zh) * 2014-01-26 2014-06-18 中国测绘科学研究院 一种基于成像面表征的极化sar地形辐射校正和几何纠正方法
KR20140094211A (ko) * 2013-01-21 2014-07-30 국방과학연구소 입체 위성 영상 ＲＰＣｓ 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101738605A (zh) * 2009-12-17 2010-06-16 中国测绘科学研究院 Sar影像多项式正射纠正方法
KR20140094211A (ko) * 2013-01-21 2014-07-30 국방과학연구소 입체 위성 영상 ＲＰＣｓ 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법
CN103218780A (zh) * 2013-03-27 2013-07-24 中国科学院电子学研究所 基于逆rd定位模型的无控星载sar图像正射校正方法
CN103869296A (zh) * 2014-01-26 2014-06-18 中国测绘科学研究院 一种基于成像面表征的极化sar地形辐射校正和几何纠正方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Evaluation of DEM-assisted SAR coregistration;D.O.Nitti 等;《Image and signal processing for remote sensing XIV》;20081010;第7109卷;710919-1至710919-14 *
SAR 影像多项式正射纠正方法与实验;黄国满 等;《测绘科学》;20041231;第29卷(第6期);27-30 *
先验DEM辅助的星载SAR几何校正技术;余安喜 等;《第二届高分辨率对地观测学术年会》;20131201;1-11 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106157258A (zh) 2016-11-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101165523B1 (ko) 다중 소스의 지리 정보를 이용한 지리공간 모델링 시스템 및 관련 방법
CN106157258B (zh) 一种星载sar图像几何校正方法
CN107341778B (zh) 基于卫星控制点库和dem的sar影像正射纠正方法
CN106600551A (zh) 一种适用于大场景星载sar图像的高精度几何校正方法
US10553020B1 (en) Shadow mask generation using elevation data
Zhang et al. Satellite SAR geocoding with refined RPC model
CN106197383A (zh) 一种海冰体积的遥感估算方法
CN111003214B (zh) 基于云控制的国产陆地观测卫星姿轨精化方法
CN108562900B (zh) 一种基于高程校正的sar图像几何配准方法
CN109597074A (zh) 一种sar影像几何定位参数校正方法及系统
CN108364279A (zh) 确定静止轨道遥感卫星指向偏差的方法
CN106443676A (zh) 稀少控制点星载合成孔径雷达图像对地定位方法
CN115201825B (zh) 一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法
CN109188483B (zh) 一种时序化高精度外方位元素自动定标方法
CN113238228B (zh) 基于水准约束的三维地表形变获取方法、系统及装置
Wang et al. Layover compensation method for regional spaceborne SAR imagery without GCPs
CN105571598A (zh) 一种卫星激光高度计足印相机姿态的测定方法
CN110310370B (zh) 一种gps与srtm点面融合的方法
CN109035312A (zh) 一种dem辅助的sar图像高精度配准方法
CN109946682A (zh) 基于ICESat/GLAS的GF3数据基线估计方法
CN111738135B (zh) 一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的sar影像特征提取方法
CN115457022A (zh) 基于实景三维模型正视影像的三维形变检测方法
Recla et al. From Relative to Absolute Heights in SAR-based Single-Image Height Prediction
CN115015931A (zh) 无需外部误差校正的实时差分立体sar几何定位方法及系统
Wang et al. A Novel Three-Dimensional Block Adjustment Method for Spaceborne InSAR-DEM Based on General Models

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant