CN107024683A - 基于dem的sar影像直接正射校正方法及系统 - Google Patents

基于dem的sar影像直接正射校正方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于DEM的SAR影像直接正射校正方法及系统，所述方法通过迭代求解RD模型，解算出像元坐标对应的地面点空间直角坐标(X,Y,Z)，并通过坐标系转换，转换为大地坐标(B,L,H)；根据DEM的空间大小和分辨率建立校正影像空间，确定像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值，生成校正结果影像；在对校正结果影像中的空洞像元进行处理时，首先对空洞像元处理前的校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理，其次依然采用借助附近像元的值进行空洞像元的填充，只是内插邻域会根据空洞区域的面积自适应变大。本发明提供的SAR影像直接正射校正方法不但简单、直观，并且解决了SAR影像存在大区域空洞像元的问题。

Description

基于DEM的SAR影像直接正射校正方法及系统
技术领域
本发明涉及合成孔径雷达图像处理及图像几何校正处理领域，特别是涉及一种基于DEM的SAR影像直接正射校正方法及系统。
背景技术
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)具有全天时、全天候的观测特点，日益受到人们的关注。然而，由于其侧视成像的成像机理导致图像存在叠掩、阴影、透视收缩等多种几何畸变，严重影响成像效果，因此，需要对SAR影像进行正射校正处理。SAR影像正射校正是消除由于侧视成像和复杂地形引起的变形，使其具有真实地理位置和地表信息的过程。
基于数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)构建距离-多普勒(RangeDoppler，RD)模型对SAR影像进行正射校正是近年来发展较快的一类方法，该方法可以分为间接校正方法和直接校正方法。间接校正方法是从大地参考空间坐标出发，通过RD模型解算出每一个像元对应的模拟SAR影像坐标，生成模拟SAR影像，再通过模拟SAR影像与真实SAR影像的配准，进而建立SAR成像几何空间坐标与大地参考空间坐标的映射关系，间接完成SAR影像的校正工作，过程相对来说较为复杂；直接校正方法是从SAR成像几何空间坐标出发，通过RD模型直接解算出每一个像元所对应的大地参考空间坐标，完成校正工作，过程相对来说较为简单。
直接校正方法凭借其计算简单、直观、易于理解的优点得到广泛的应用，但是校正影像中会存在大量的未被赋值的像元，称为空洞像元，这就需要对校正结果做进一步处理，由于SAR图像特殊的成像原理，空洞像元区域会很大，严重影响了影像校正质量，传统的内插方法远远不能满足要求，这就需要探索新的方法来解决SAR影像大区域空洞像元的问题，使直接校正方法可以更好的应用实践，满足实际需求。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于DEM的SAR影像直接正射校正方法及系统，用以解决采用直接校正方法对山区星载SAR影像进行处理而校正结果不精确的问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于DEM的SAR影像直接正射校正方法，包括：
根据SAR的头文件中的参数，确定卫星轨道方程，计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量；
获取SAR影像中的像元坐标，结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程，建立距离-多普勒RD模型；
获取DEM数据，迭代求解RD模型，解算出所述像元坐标对应的地面点空间直角坐标，并转换为地面点大地坐标；
根据DEM的空间大小和分辨率建立校正影像空间，确定所述像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值，生成校正结果影像；
对所述校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理，得到初处理校正影像；
再次从SAR影像空间出发，解算出像元坐标(x,y)所对应的地面点坐标(B,L,H)；
判断所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域的某一像元灰度值是否为零，得到第一判断结果；
判断所述SAR影像像元(x,y)的灰度值是否大于给定阈值T1，得到第二判断结果；
若所述第一判断结果表示所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域内某一像元灰度值为零，所述第二判断结果表示SAR影像像元(x,y)的灰度值大于给定阈值T1，则将SAR影像像元(x,y)的灰度值赋给所述初处理校正影像中的像元(B,L)；
不断调整K的大小，直至所有空洞像元被赋值。
可选的，所述根据SAR的头文件中的参数，确定卫星轨道方程，计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量具体包括以下步骤：
从SAR头文件中读取多组卫星位置与所对应的时间参数，采用四次多项式拟合生成卫星位置随时间的变化关系式；
对所述变化关系式进行时间求导，生成卫星速度随时间的变化关系式。
可选的，所述获取SAR影像中的像元坐标，结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程，建立线性化的距离-多普勒RD模型具体包括：
对于SAR影像上任意像元(x,y)，满足条件其中，N为方位向视数，PRF为SAR的脉冲重复频率，R0是SAR近地点斜距，Mslant是SAR影像的斜距分辨率；t为当前时间；R为卫星和地面点之间的斜距；
在地心旋转坐标系中，地面点相对于坐标轴是静止的，运动速度为零，建立如下RD模型：其中，XS为卫星在空间位置X方向上的坐标、YS为卫星在空间位置Y方向上的坐标，ZS为卫星在空间位置Z方向上的坐标，VX为卫星在空间位置X方向上的速度，VY为卫星在空间位置Y方向上的速度，VZ为卫星在空间位置Z方向上的速度，X为地面点P在空间位置X方向上的坐标、Y为地面点P在空间位置Y方向上的坐标，Z为地面点P在空间位置Z方向上的坐标，fD为地面点P的多普勒频移，λ为雷达波长。
可选的，所述获取DEM数据，迭代求解RD模型，解算出所述像元坐标所对应的地面点空间直角坐标(X,Y,Z)，并转换为大地坐标(B,L,H)具体包括：
根据RD模型，建立误差方程式：V＝C·ΔG-L，其中，ΔG＝[ΔX,ΔY]T，L＝[F10,F20]T，ΔX,ΔY分别为X、Y的坐标改正量，F10为F1的初始值、F20为F2的初始值；
对所述误差方程式求解，求得地面点平面坐标改正量ΔG＝(CTC)-1CTL，处理后的地面点平面坐标为：X＝X0+ΔX，Y＝Y0+ΔY，其中(X0,YO)为地面点平面坐标初值，将计算出的平面坐标作为初值，通过迭代，重新计算平面坐标改正量ΔG，直至平面坐标改正量ΔG小于给定阈值T2，求得最终的地面的平面坐标(X,Y)；
令Z＝Z0，其中Z0为高程初始值，根据公式
将第一地面点空间直角坐标(X,Y,Z)转换为第一地面点大地坐标(B,L,H)；其中，L为大地经度，B为大地纬度，H为大地高，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b椭球的长短半径，W为第一辅助系数，
根据DEM起始点经纬度与格网像元大小信息，求得地面点大地坐标(B,L)所对应的DEM的行列号(m,n)，DEM(m,n)为DEM中m行n列所对应的灰度值，通过如下公式求得H：
H＝DEM(int(m),int(n))*(int(m)+1-m)*(int(n)+1-n)
+DEM(int(m),int(n)+1)*(int(m)+1-m)*(n-int(n))
+DEM(int(m)+1,int(n))*(m-int(m))*(int(n)+1-n)
+DEM(int(m)+1,int(n)+1)*(m-int(m))*(n-int(n))
根据求得的H以及B、L的值，通过如下公式：
求解地面点大地坐标Z；
给定阈值T3，若|Z0-Z|＞T3，则令Z0＝Z，重新迭代计算平面坐标(X,Y)；否则，终止迭代，求得第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z)；
根据空间直角坐标转换为大地坐标的转换公式将第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z)转换为第二地面点大地坐标(B,L,H)。
可选的，所述确定所述像元坐标所对应的校正影像坐标的灰度值具体为：根据最近邻像元法将SAR影像像元坐标(x,y)的灰度值赋给校正影像空间中距离(B,L)所在像元最近的整数像元。
本发明还提供了一种基于DEM的SAR影像直接正射校正系统，包括：
卫星轨道方程确定单元，用于根据SAR的头文件中的参数，确定卫星轨道方程，计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量；
RD模型建立单元，用于获取SAR影像中的像元坐标，结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程，建立距离-多普勒RD模型；
第一解算单元，用于获取DEM数据，迭代求解RD模型，解算出所述像元坐标对应的地面点空间直角坐标，并转换为地面点大地坐标；
校正结果影像生成单元，用于根据DEM的空间大小和分辨率建立校正影像空间，确定所述像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值，生成校正结果影像；
内插处理单元，用于对所述校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理，得到初处理校正影像；
第二解算单元，用于再次从SAR影像空间出发，解算出像元坐标(x,y)所对应的地面点坐标(B,L,H)；
第一判断单元，用于判断所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域的某一像元灰度值是否为零，得到第一判断结果；
第二判断单元，用于判断所述SAR影像像元(x,y)的灰度值是否大于给定阈值T1，得到第二判断结果；
赋值单元，用于若所述第一判断结果表示所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域内某一像元灰度值为零，所述第二判断结果表示SAR影像像元(x,y)的灰度值大于给定阈值T1，则将SAR影像像元(x,y)的灰度值赋给所述初处理校正影像中的像元(B,L)；
调整单元，用于不断调整K的大小，直至所有空洞像元被赋值。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明公开的基于DEM的SAR影像直接正射校正方法，在对校正结果影像中的空洞像元进行处理时，首先对处理前校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理，其次借助附近像元的值进行孔洞像元的填充，并且内插邻域会根据空洞区域的面积自适应变大。本发明提供的SAR影像直接正射校正方法不但简单、直观，并且解决了SAR影像大区域空洞像元的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于DEM的SAR影像直接正射校正方法的流程图；
图2为本发明所采用的日本富士山区域的ALOS-2PALSAR-2卫星遥感影像；
图3为本发明所采用的日本富士山区域的SRTM 30米分辨率的DEM影像；
图4为基于图2和图3生成的空洞像元处理前的校正影像；
图5为图4平坦区域局部放大图；
图6为图4地形起伏较大的区域局部放大图；
图7为基于图4生成的空洞像元处理后的校正影像；
图8为图7平坦区域局部放大图；
图9为图7地形起伏较大的区域局部放大图；
图10为本发明基于DEM的SAR影像直接正射校正系统的结构连接图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于DEM的SAR影像直接正射校正方法，用以解决采用直接校正方法对山区星载SAR影像进行处理而校正结果不精确的问题。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明基于DEM的SAR影像直接正射校正方法的流程图，如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤101，根据SAR的头文件中的参数，确定卫星轨道方程，计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量，具体包括以下步骤：
步骤A1，给定一幅富士山区域的ALOS-2 PALSAR-2卫星遥感影像(如图2所示)，假设卫星扫描第一行时的时间为0，从SAR头文件中读取多组卫星位置与所对应的时间参数，采用四次多项式拟合生成卫星位置随时间的变化关系式。
步骤A2，对所述变化关系式进行时间求导，生成卫星速度随时间的变化关系式。
步骤102，获取SAR影像中的像元坐标，结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程，建立距离-多普勒RD模型，具体包括以下步骤：
步骤B1，对于SAR影像上任意像元(x,y)，满足条件其中，N为方位向视数，PRF为SAR的脉冲重复频率，R0是SAR近地点斜距，Mslant是SAR影像的斜距分辨率；t为当前时间；R为卫星和地面点之间的斜距；
步骤B2，在地心旋转坐标系(ECR)中，地面点相对于坐标轴是静止的，运动速度为零，建立如下RD模型：其中，XS为卫星在空间位置X方向上的坐标、YS为卫星在空间位置Y方向上的坐标，ZS为卫星在空间位置Z方向上的坐标，VX为卫星在空间位置X方向上的速度，VY为卫星在空间位置Y方向上的速度，VZ为卫星在空间位置Z方向上的速度，X为地面点P在空间位置X方向上的坐标、Y为地面点P在空间位置Y方向上的坐标，Z为地面点P在空间位置Z方向上的坐标，fD为地面点P的多普勒频移，λ为雷达波长。
步骤103，获取DEM数据，迭代求解RD模型，解算出所述像元坐标对应的地面点空间直角坐标(X,Y,Z)，并转换为地面点大地坐标(B,L,H)，具体包括以下步骤：
步骤C1，根据RD模型，建立误差方程式：V＝C·ΔG-L，其中，
L＝[F10,F20]T，ΔX,ΔY分别为X、Y的坐标改正量，F10为F1的初始值、F20为F2的初始值。
步骤C2，对所述误差方程式求解，求得地面点平面坐标改正量ΔG＝(CTC)-1CTL，处理后的地面点平面坐标为：X＝X0+ΔX，Y＝Y0+ΔY，其中(X0,YO)为地面点平面坐标初值，将计算出的平面坐标作为初值，通过迭代，重新计算平面坐标改正量ΔG，直至平面坐标改正量ΔG小于给定阈值T2，求得最终的地面的平面坐标(X,Y)。
步骤C3，给定富士山区域的SRTM 30米分辨率的DEM影像(如图3所示)，令Z＝Z0，其中Z0为高程初始值，根据公式
将第一地面点空间直角坐标(X,Y,Z)转换为第一地面点大地坐标(B,L,H)；其中，L为大地经度，B为大地纬度，H为大地高，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b椭球的长短半径，W为第一辅助系数，
步骤C4，根据DEM起始点经纬度与格网像元大小信息，求得地面点大地坐标(B,L)所对应的DEM的行列号(m,n)，DEM(m,n)为DEM中m行n列所对应的灰度值，通过如下公式求得H：
H＝DEM(int(m),int(n))*(int(m)+1-m)*(int(n)+1-n)
+DEM(int(m),int(n)+1)*(int(m)+1-m)*(n-int(n))
+DEM(int(m)+1,int(n))*(m-int(m))*(int(n)+1-n)。
+DEM(int(m)+1,int(n)+1)*(m-int(m))*(n-int(n))
步骤C5，根据求得的H以及B、L的值，通过如下公式：
求解地面点大地坐标Z。
步骤C6，给定阈值T3，若|Z0-Z|＞T3，则令Z0＝Z，重新迭代计算平面坐标(X,Y)；否则，终止迭代，求得第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z)。
步骤C7，根据空间直角坐标转换为大地坐标的转换公式将第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z)转换为第二地面点大地坐标(B,L,H)。
步骤104，根据DEM的空间大小和分辨率建立校正影像空间，确定所述像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值，生成校正结果影像(如图4所示)；
可选的，确定像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值具体为：根据最近邻像元法将SAR影像像元坐标(x,y)的灰度值赋给校正影像空间中距离(B，L)所在像元最近的整数像元。
此时的校正结果影像中存在大量的未被赋值的像元，即“空洞”像元，平坦区域零星点缀(如图5所示)，地形起伏较大的区域呈现大面积的空洞像元(如图6所示)，之所以产生空洞像元是侧视成像迎坡像元叠加压缩造成的，地形起伏越大的地方，叠加压缩的效应越显著，空洞区域越大。还需要进行空洞像元处理。
步骤105，对所述校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理，得到初处理校正影像；零星空洞的像元处理后可以得到明显改善，但是对于大区域的空洞像元是远远不够的，还需要进一步处理。
步骤106，再次从SAR影像空间出发，解算出像元坐标(x,y)所对应的地面点坐标(B,L,H)；
步骤107，判断初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域的某一像元灰度值是否为零，得到第一判断结果。
步骤108，判断所述SAR影像像元(x,y)的灰度值是否大于给定阈值T1，得到第二判断结果。
步骤109，若所述第一判断结果表示初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域内某一像元灰度值为零，所述第二判断结果表示SAR影像像元(x,y)的灰度值大于给定阈值T1，则将SAR影像像元(x,y)的灰度值赋给初处理校正影像中的像元(B,L)。
步骤110，不断调整K的大小，直至所有空洞像元被赋值。这样即可生成处理后的正射校正影像。
以上处理的原则依然是借附近像元的值进行填充，只是内插邻域会根据空洞区域的面积自适应变大。从SAR影像空间出发，对于每一个像点坐标，解算出像点坐标所对应的地面点坐标，和以上工作不同的地方在于灰度值的确定，此时我们要判定校正影像中像元(B,L)周围的一片区域K×K(如10×10像元)灰度值是否为零，同时判定SAR影像像点坐标(x,y)的灰度值是否大于某一限定值T3(如200)，若校正影像中(B,L)所在像元周围的一片区域K×K内某一像元灰度值为零，同时SAR影像像点坐标(x,y)的灰度值大于限定值T3，则将像点坐标(x,y)的灰度值赋给此像元，不断调整区域大小，直至所有空洞像元都能被赋值，这样即可生成处理后的正射校正影像(如图7所示)。
图8为处理后的正射校正影像平坦区域局部放大图，图9为处理后的正射校正影像地形起伏较大的区域局部放大图。从图中可以看出，经过处理后空洞像元得到了有效改善，使得直接校正方法可以更好的应用实践，满足实际需求。
本发明还提供了一种基于DEM的SAR影像直接正射校正系统，图10为本发明基于DEM的SAR影像直接正射校正系统的结构连接图。
如图10所示，基于DEM的SAR影像直接正射校正系统包括：卫星轨道方程确定单元1001、RD模型建立单元1002、第一解算单元1003、校正结果影像生成单元1004、内插处理单元1005、第二解算单元1006、第一判断单元1007、第二判断单元1008、赋值单元1009和调整单元1010。
卫星轨道方程确定单元1001，用于根据SAR的头文件中的参数，确定卫星轨道方程，计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量。
RD模型建立单元1002，用于获取SAR影像中的像元坐标，结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程，建立距离-多普勒RD模型。
第一解算单元1003，用于获取DEM数据，迭代求解RD模型，解算出所述像元坐标对应的地面点空间直角坐标，并转换为地面点大地坐标。
校正结果影像生成单元1004，用于根据DEM的空间大小和分辨率建立校正影像空间，确定所述像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值，生成校正结果影像。
内插处理单元1005，用于对校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理，得到初处理校正影像。
第二解算单元1006，再次从SAR影像空间出发，解算出像元坐标(x,y)所对应的地面点坐标(B,L,H)。
第一判断单元1007，用于判断初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域的某一像元灰度值是否为零，得到第一判断结果。
第二判断单元1008，用于判断所述SAR影像像元(x,y)的灰度值是否大于给定阈值T1，得到第二判断结果。
赋值单元1009，用于若所述第一判断结果表示初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域内某一像元灰度值为零，所述第二判断结果表示SAR影像像元(x,y)的灰度值大于给定阈值T1，则将SAR影像像元(x,y)的灰度值赋给初处理校正影像中的像元(B,L)。
调整单元1010，用于不断调整K的大小，直至所有空洞像元被赋值。
对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种基于DEM的SAR影像直接正射校正方法，其特征在于，包括：
根据SAR的头文件中的参数，确定卫星轨道方程，计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量；
获取SAR影像中的像元坐标，结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程，建立距离-多普勒RD模型；
获取DEM数据，迭代求解RD模型，解算出所述像元坐标对应的地面点空间直角坐标，并转换为地面点大地坐标；
根据DEM的空间大小和分辨率建立校正影像空间，确定所述像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值，生成校正结果影像；
对所述校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理，得到初处理校正影像；
再次从SAR影像空间出发，解算出像元坐标(x,y)所对应的地面点坐标(B,L,H)；
判断所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域的某一像元灰度值是否为零，得到第一判断结果；
判断所述SAR影像像元(x,y)的灰度值是否大于给定阈值T1，得到第二判断结果；
若所述第一判断结果表示所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域内某一像元灰度值为零，所述第二判断结果表示SAR影像像元(x,y)的灰度值大于给定阈值T1，则将SAR影像像元(x,y)的灰度值赋给所述初处理校正影像中的像元(B,L)；
不断调整K的大小，直至所有空洞像元被赋值。
2.根据权利要求1所述的基于DEM的SAR影像直接正射校正方法，其特征在于，所述根据SAR的头文件中的参数，确定卫星轨道方程，计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量具体包括以下步骤：
从SAR头文件中读取多组卫星位置与所对应的时间参数，采用四次多项式拟合生成卫星位置随时间的变化关系式；
对所述变化关系式进行时间求导，生成卫星速度随时间的变化关系式。
3.根据权利要求1所述的基于DEM的SAR影像直接正射校正方法，其特征在于，所述获取SAR影像中的像元坐标，结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程，建立线性化的距离-多普勒RD模型具体包括：
对于SAR影像上任意像元(x,y)，满足条件其中，N为方位向视数，PRF为SAR的脉冲重复频率，R0是SAR近地点斜距，Mslant是SAR影像的斜距分辨率；t为当前时间；R为卫星和地面点之间的斜距；
在地心旋转坐标系中，地面点相对于坐标轴是静止的，运动速度为零，建立如下RD模型：其中，XS为卫星在空间位置X方向上的坐标、YS为卫星在空间位置Y方向上的坐标，ZS为卫星在空间位置Z方向上的坐标，VX为卫星在空间位置X方向上的速度，VY为卫星在空间位置Y方向上的速度，VZ为卫星在空间位置Z方向上的速度，X为地面点P在空间位置X方向上的坐标、Y为地面点P在空间位置Y方向上的坐标，Z为地面点P在空间位置Z方向上的坐标，fD为地面点P的多普勒频移，λ为雷达波长。
4.根据权利要求1所述的基于DEM的SAR影像直接正射校正方法，其特征在于，所述获取DEM数据，迭代求解RD模型，解算出所述像元坐标所对应的地面点空间直角坐标(X,Y,Z)，并转换为大地坐标(B,L,H)具体包括：
根据RD模型，建立误差方程式：V＝C·ΔG-L，其中，ΔG＝[ΔX,ΔY]T，
L＝[F10,F20]T，ΔX,ΔY分别为X、Y的坐标改正量，F10为F1的初始值、F20为F2的初始值；
对所述误差方程式求解，求得地面点平面坐标改正量ΔG＝(CTC)-1CTL，处理后的地面点平面坐标为：X＝X0+ΔX，Y＝Y0+ΔY，其中(X0,YO)为地面点平面坐标初值，将计算出的平面坐标作为初值，通过迭代，重新计算平面坐标改正量ΔG，直至平面坐标改正量ΔG小于给定阈值T2，求得最终的地面的平面坐标(X,Y)；
令Z＝Z0，其中Z0为高程初始值，根据空间直角坐标转换为大地坐标的转换公式：
将第一地面点空间直角坐标(X,Y,Z)转换为第一地面点大地坐标(B,L,H)；其中，L为大地经度，B为大地纬度，H为大地高，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b椭球的长短半径，W为第一辅助系数，
根据DEM起始点经纬度与格网像元大小信息，求得地面点大地坐标(B,L)所对应的DEM的行列号(m,n)，DEM(m,n)为DEM中m行n列所对应的灰度值，通过如下公式求得H：
H＝DEM(int(m),int(n))*(int(m)+1-m)*(int(n)+1-n)
+DEM(int(m),int(n)+1)*(int(m)+1-m)*(n-int(n))
+DEM(int(m)+1,int(n))*(m-int(m))*(int(n)+1-n)
+DEM(int(m)+1,int(n)+1)*(m-int(m))*(n-int(n))
根据求得的H以及B、L的值，通过如下公式：
求解地面点大地坐标Z；
给定阈值T3，若|Z0-Z|＞T3，则令Z0＝Z，重新迭代计算平面坐标(X,Y)；否则，终止迭代，求得第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z)；
根据空间直角坐标转换为大地坐标的转换公式将第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z)转换为第二地面点大地坐标(B,L,H)。
5.根据权利要求1所述的基于DEM的SAR影像直接正射校正方法，其特征在于，所述确定所述像元坐标所对应的校正影像坐标的灰度值具体为：根据最近邻像元法将SAR影像像元坐标(x,y)的灰度值赋给校正影像空间中距离(B,L)所在像元最近的整数像元。
6.一种基于DEM的SAR影像直接正射校正系统，其特征在于，包括：
卫星轨道方程确定单元，用于根据SAR的头文件中的参数，确定卫星轨道方程，计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量；
RD模型建立单元，用于获取SAR影像中的像元坐标，结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程，建立距离-多普勒RD模型；
第一解算单元，用于获取DEM数据，迭代求解RD模型，解算出所述像元坐标对应的地面点空间直角坐标，并转换为地面点大地坐标；
校正结果影像生成单元，用于根据DEM的空间大小和分辨率建立校正影像空间，确定所述像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值，生成校正结果影像；
内插处理单元，用于对所述校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理，得到初处理校正影像；
第二解算单元，用于再次从SAR影像空间出发，解算出像元坐标(x,y)所对应的地面点坐标(B,L,H)；
第一判断单元，用于判断所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域的某一像元灰度值是否为零，得到第一判断结果；
第二判断单元，用于判断所述SAR影像像元(x,y)的灰度值是否大于给定阈值T1，得到第二判断结果；
赋值单元，用于若所述第一判断结果表示所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域内某一像元灰度值为零，所述第二判断结果表示SAR影像像元(x,y)的灰度值大于给定阈值T1，则将SAR影像像元(x,y)的灰度值赋给所述初处理校正影像中的像元(B,L)；
调整单元，用于不断调整K的大小，直至所有空洞像元被赋值。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107657597A (zh) * 2017-10-19 2018-02-02 中国科学院遥感与数字地球研究所 跨平台月基对地观测影像自动几何校正方法
CN108090956A (zh) * 2017-11-10 2018-05-29 中国科学院空间应用工程与技术中心 一种几何校正方法及系统
CN109166084A (zh) * 2018-09-11 2019-01-08 中南大学 一种基于邻近点梯度关系的sar几何畸变定量模拟方法
CN109448119A (zh) * 2018-10-19 2019-03-08 深圳市工勘岩土集团有限公司 一种地理信息系统开发中关于数字高程模型（dem）应用的方法
WO2019062166A1 (zh) * 2017-09-30 2019-04-04 中国科学院遥感与数字地球研究所 跨平台月基对地观测影像自动几何校正方法
CN109886910A (zh) * 2019-02-25 2019-06-14 榆林市国土资源局 外部数字高程模型dem修正方法及装置
CN109975836A (zh) * 2019-04-08 2019-07-05 中国科学院电子学研究所 解算ccd图像地面位置方法、装置、电子设备及介质
CN111899183A (zh) * 2019-05-06 2020-11-06 中国海洋大学 一种基于地理定位数据的遥感图像几何精校正方法
CN112099009A (zh) * 2020-09-17 2020-12-18 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 一种基于DEM和查找表的ArcSAR数据反投影可视化方法
CN112433213A (zh) * 2020-10-21 2021-03-02 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种sar干涉测量结果与光学影像位置偏移综合纠正方法
CN114280613A (zh) * 2022-03-08 2022-04-05 南京雷电信息技术有限公司 基于dem数据生成仿真机载火控雷达对地测绘图像方法
CN114331851A (zh) * 2022-03-08 2022-04-12 南京雷电信息技术有限公司 基于dem数据生成仿真机载火控雷达sar图像的方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120319892A1 (en) * 2011-06-15 2012-12-20 Thales Alenia Space Italia S.P.A. Con Unico Socio Acquisition of SAR images for computing a height or a digital elevation model by interferometric processing

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120319892A1 (en) * 2011-06-15 2012-12-20 Thales Alenia Space Italia S.P.A. Con Unico Socio Acquisition of SAR images for computing a height or a digital elevation model by interferometric processing

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张福荣 等: "《GPS测量技术与应用》", 31 December 2013 *
张红敏: ""SAR图像高精度定位技术研究"", 《中国博士学位论文全文数据库（电子期刊） 信息科技辑》 *
李艳艳 等: ""基于DEM的SAR影像直接与间接正射校正方法比较"", 《计算机工程与应用》 *

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11107199B2 (en) 2017-09-30 2021-08-31 Institute Of Remote Sensing And Digital Earth, Chinese Academy Of Sciences Automatic cross-platform geometric correction method for moon-based earth observation image
WO2019062166A1 (zh) * 2017-09-30 2019-04-04 中国科学院遥感与数字地球研究所 跨平台月基对地观测影像自动几何校正方法
CN107657597B (zh) * 2017-10-19 2020-09-08 中国科学院遥感与数字地球研究所 跨平台月基对地观测影像自动几何校正方法
CN107657597A (zh) * 2017-10-19 2018-02-02 中国科学院遥感与数字地球研究所 跨平台月基对地观测影像自动几何校正方法
CN108090956A (zh) * 2017-11-10 2018-05-29 中国科学院空间应用工程与技术中心 一种几何校正方法及系统
CN108090956B (zh) * 2017-11-10 2021-12-21 中国科学院空间应用工程与技术中心 一种几何校正方法及系统
CN109166084A (zh) * 2018-09-11 2019-01-08 中南大学 一种基于邻近点梯度关系的sar几何畸变定量模拟方法
CN109166084B (zh) * 2018-09-11 2022-04-22 中南大学 一种基于邻近点梯度关系的sar几何畸变定量模拟方法
CN109448119B (zh) * 2018-10-19 2022-04-19 深圳市工勘岩土集团有限公司 一种地理信息系统开发中关于数字高程模型（dem）应用的方法
CN109448119A (zh) * 2018-10-19 2019-03-08 深圳市工勘岩土集团有限公司 一种地理信息系统开发中关于数字高程模型（dem）应用的方法
CN109886910A (zh) * 2019-02-25 2019-06-14 榆林市国土资源局 外部数字高程模型dem修正方法及装置
CN109975836A (zh) * 2019-04-08 2019-07-05 中国科学院电子学研究所 解算ccd图像地面位置方法、装置、电子设备及介质
CN109975836B (zh) * 2019-04-08 2021-03-26 中国科学院电子学研究所 解算ccd图像地面位置方法、装置、电子设备及介质
CN111899183A (zh) * 2019-05-06 2020-11-06 中国海洋大学 一种基于地理定位数据的遥感图像几何精校正方法
CN112099009A (zh) * 2020-09-17 2020-12-18 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 一种基于DEM和查找表的ArcSAR数据反投影可视化方法
CN112099009B (zh) * 2020-09-17 2022-06-24 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 一种基于DEM和查找表的ArcSAR数据反投影可视化方法
CN112433213A (zh) * 2020-10-21 2021-03-02 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种sar干涉测量结果与光学影像位置偏移综合纠正方法
CN112433213B (zh) * 2020-10-21 2023-05-23 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种sar干涉测量结果与光学影像位置偏移综合纠正方法
CN114331851A (zh) * 2022-03-08 2022-04-12 南京雷电信息技术有限公司 基于dem数据生成仿真机载火控雷达sar图像的方法
CN114280613A (zh) * 2022-03-08 2022-04-05 南京雷电信息技术有限公司 基于dem数据生成仿真机载火控雷达对地测绘图像方法

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