CN109696155B - 光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统 - Google Patents

光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109696155B
CN109696155B CN201710981903.6A CN201710981903A CN109696155B CN 109696155 B CN109696155 B CN 109696155B CN 201710981903 A CN201710981903 A CN 201710981903A CN 109696155 B CN109696155 B CN 109696155B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
error compensation
optical satellite
point
model
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
CN201710981903.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109696155A (zh
Inventor
曹金山
袁修孝
龚健雅
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.)
Wuhan University WHU
Original Assignee
Wuhan University WHU
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 Wuhan University WHU filed Critical Wuhan University WHU
Priority to CN201710981903.6A priority Critical patent/CN109696155B/zh
Publication of CN109696155A publication Critical patent/CN109696155A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109696155B publication Critical patent/CN109696155B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统，包括以下步骤，首先建立光学卫星影像光线共面约束模型，其次建立光学卫星影像严密定位模型，然后建立光学卫星影像姿态误差补偿模型，求解光学卫星影像姿态误差补偿参数。本发明从光学卫星传感器的成像机理出发，建立光学卫星影像光线共面约束模型，并在此基础上，结合光学卫星影像严密定位模型和姿态误差补偿模型，提出一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统。本发明可以在少量控制点的情况下，实现无需DEM辅助的弱交会光学卫星影像精确定位。

Description

光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统
技术领域
本发明属于摄影测量与遥感领域，尤其涉及一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统。
背景技术
高分辨率卫星遥感对地观测技术是人类获取地球空间信息的重要手段，由高分辨率卫星影像制作的地理空间信息产品已被广泛应用于地形测绘、土地资源调查、地理国情监测、灾害救援、城镇规划等众多领域，正在我国社会经济和国防建设中发挥着极其重要的作用。目前，我国已相继发射了天绘一号、资源一号02C、资源三号、高分一号、高分二号、高分九号、吉林一号、高景一号等高分辨率光学遥感卫星，更多高分辨率光学遥感卫星亦已列入研制计划。为了充分挖掘这些光学卫星影像的应用潜能，使其能够更快、更好地为我国社会经济、国防建设乃至全球战略实施提供基础地理空间信息保障，首先需要解决高分辨率光学卫星影像精确定位问题，影像定位精度直接决定了地理空间信息产品的精度。
高分辨率光学遥感卫星上通常搭载有GPS接收机、星敏感器和陀螺仪，用于测量影像采集时卫星的位置与姿态。然而，受卫星位置与姿态测量等误差的影响，在无地面控制点的情况下，高分辨率光学卫星影像仍难以获得最优的定位精度。为了消除这些误差，以获得最优的卫星影像定位精度，控制点仍是必不可少的。众所周知，采集高精度的地面控制点往往需要耗费大量的人力、物力与财力，特别是在大范围区域内。为了减少光学卫星影像定位对控制点数量的要求，区域网平差方法常被用于高分辨率光学卫星影像精确定位。在光学卫星影像具备良好的几何交会条件下，区域网平差以“同名光线对对相交”作为内部几何约束，在少量控制点的辅助下，即可同时实现大范围区域内每一景卫星影像的精确定位。
目前，除了天绘一号和资源三号卫星，我国大部分高分辨率光学遥感卫星搭载的成像传感器是单线阵传感器，如资源一号02C、高分一号、高分二号、吉林一号和高景一号卫星。单线阵卫星影像的空间分辨率最高已达亚米级，这在土地资源调查、地理国情监测等高精度测绘领域有着极其广泛的应用，但这些应用领域对卫星影像的定位精度有着相当高的要求。
为了获取最高分辨率的光学卫星影像，单线阵传感器通常采取垂直推扫模式。这些单线阵光学卫星影像往往难以构成理想立体像对，即难以满足区域网平差中“良好交会条件下同名光线对对相交”这一基本几何约束。究其原因就在于：高分辨率光学卫星相机的视场角通常很小(如高分二号相机的视场角仅为2.1°)，以至于相邻条带影像之间同名光线的交会角很小(通常小于10°，即弱交会)。弱交会问题会导致用于良好交会条件的传统区域网平差方法难以适用单线阵光学卫星影像，即：在平差过程中，弱交会问题会引起连接点高程坐标异常，进而导致整个区域网平差失败。因此，受弱交会问题的影响，需要在所有影像上均需布设控制点或者需要DEM数据的辅助，才能够实现弱交会光学卫星影像精确定位，这已成为制约我国单线阵光学卫星影像在高精度测绘领域广泛应用的瓶颈问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统，充分利用光线共面约束，实现少量控制点辅助的弱交会光学卫星影像精确定位。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法，包括以下步骤，步骤1，建立光学卫星影像光线共面约束模型；步骤2，建立光学卫星影像严密定位模型；步骤3，建立光学卫星影像姿态误差补偿模型；步骤4，求解光学卫星影像姿态误差补偿参数。
按上述技术方案，所述步骤1中，建立光学卫星影像光线共面约束模型，具体为，
设影像i和j为相邻条带内具有重叠度的两景光学卫星影像，影像对应的相机主距分别为fi和fj，点P为物方空间任意一个地面点，点pi和pj分别为地面点P在影像i和j上的对应像点，点pi和pj在各自瞬时影像坐标系下的坐标分别为(0,yi)和(0,yj)，Si和Sj分别为像点pi和pj对应的瞬时投影中心，Si和Sj的物方空间坐标分别为
Figure BDA0001439639970000021
和
Figure BDA0001439639970000022
成像光线Sipi和Sjpj的姿态角分别为
Figure BDA0001439639970000023
和
Figure BDA0001439639970000024
由其构成的旋转矩阵分别为Ri和Rj；
影像i和j之间的任意一对同名光线Sipi和Sjpj与瞬时摄影基线SiSj必然满足共面条件，根据这一同名光线必然共面的内在几何约束，建立光学卫星影像光线共面约束模型：
(ΔYSwi-ΔZSvi)uj+(ΔZSui-ΔXSwi)vj+(ΔXSvi-ΔYSui)wj＝0
其中，
Figure BDA0001439639970000031
按上述技术方案，所述步骤2中，建立光学卫星影像严密定位模型，具体为，
设(X,Y,Z)和(XS,YS,ZS)分别为地面点P和瞬时投影中心S的物方空间坐标；(0,y)为地面点P对应的像点p在瞬时影像坐标系下的像方坐标；f为相机主距；λ为比例因子；R为像点p所在扫描行影像的姿态角
Figure BDA0001439639970000032
构成的旋转矩阵，根据瞬时投影中心、地面点及其对应像点的成像几何关系，建立光学卫星影像精确定位的严密模型：
Figure BDA0001439639970000033
按上述技术方案，所述步骤3中，建立光学卫星影像姿态误差补偿模型，实现如下，
设l和l0分别为像点p和中心扫描行影像在像平面坐标系下的行坐标，在卫星姿态测量值
Figure BDA0001439639970000034
的基础上引入平移误差补偿参数
Figure BDA0001439639970000035
和漂移误差补偿参数
Figure BDA0001439639970000036
建立光学卫星影像姿态误差补偿模型：
Figure BDA0001439639970000037
按上述技术方案，所述步骤4，求解光学卫星影像姿态误差补偿参数，具体为，
首先，针对左、右影像上的每一个控制点，分别建立误差方程式如下，
Vl＝AlXl-Ll
Vr＝ArXr-Lr
式中，向量Vl和Vr分别为左、右影像上像点坐标观测值的改正数；矩阵Al和Ar分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；向量Xl和Xr分别为左、右影像姿态误差补偿参数的改正数；向量Ll和Lr分别为左、右影像上像点坐标的残差；
其次，针对左、右影像之间的每一个连接点，建立误差方程式如下，
Vl,r＝BlXl-BrXr；
式中，向量Vl,r为光线共面不符值的改正数；矩阵Bl和Br分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；
然后，根据最小二乘平差原理形成法方程，求解左、右影像姿态误差补偿参数。
本发明还提供一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差系统，包括以下模块，光线共面约束模型模块、严密定位模型模块、姿态误差补偿模型模块、求解模块；其中光线共面约束模型模块，用于建立光学卫星影像光线共面约束模型，实现如下，
设影像i和j为相邻条带内具有重叠度的两景光学卫星影像，影像对应的相机主距分别为fi和fj，点P为物方空间任意一个地面点，点pi和pj分别为地面点P在影像i和j上的对应像点，点pi和pj在各自瞬时影像坐标系下的坐标分别为(0,yi)和(0,yj)，Si和Sj分别为像点pi和pj对应的瞬时投影中心，Si和Sj的物方空间坐标分别为
Figure BDA0001439639970000041
和
Figure BDA0001439639970000042
成像光线Sipi和Sjpj的姿态角分别为
Figure BDA0001439639970000043
和
Figure BDA0001439639970000044
由其构成的旋转矩阵分别为Ri和Rj。
影像i和j之间的任意一对同名光线Sipi和Sjpj与瞬时摄影基线SiSj必然满足共面条件，根据这一同名光线必然共面的内在几何约束，建立光学卫星影像光线共面约束模型：
(ΔYSwi-ΔZSvi)uj+(ΔZSui-ΔXSwi)vj+(ΔXSvi-ΔYSui)wj＝0
其中，
Figure BDA0001439639970000045
严密定位模型模块，用于建立光学卫星影像严密定位模型，实现如下，
设(X,Y,Z)和(XS,YS,ZS)分别为地面点P和瞬时投影中心S的物方空间坐标；(0,y)为地面点P对应的像点p在瞬时影像坐标系下的像方坐标；f为相机主距；λ为比例因子；R为像点p所在扫描行影像的姿态角
Figure BDA0001439639970000046
构成的旋转矩阵。根据瞬时投影中心、地面点及其对应像点的成像几何关系，建立光学卫星影像精确定位的最严密模型：
Figure BDA0001439639970000047
姿态误差补偿模型模块，用于建立光学卫星影像姿态误差补偿模型，实现如下，
设l和l0分别为像点p和中心扫描行影像在像平面坐标系下的行坐标。在卫星姿态测量值
Figure BDA0001439639970000048
的基础上引入平移误差补偿参数
Figure BDA0001439639970000049
和漂移误差补偿参数
Figure BDA00014396399700000410
建立光学卫星影像姿态误差补偿模型：
Figure BDA00014396399700000411
求解模块，用于求解光学卫星影像姿态误差补偿参数，实现如下，
首先，针对左、右影像上的每一个控制点，分别建立误差方程式如下，
Vl＝AlXl-Ll
Vr＝ArXr-Lr
式中，向量Vl和Vr分别为左、右影像上像点坐标观测值的改正数；矩阵Al和Ar分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；向量Xl和Xr分别为左、右影像姿态误差补偿参数的改正数；向量Ll和Lr分别为左、右影像上像点坐标的残差。
其次，针对左、右影像之间的每一个连接点，建立误差方程式如下，
Vl,r＝BlXl-BrXr
式中，向量Vl,r为光线共面不符值的改正数；矩阵Bl和Br分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵。
然后，根据最小二乘平差原理形成法方程，求解左、右影像姿态误差补偿参数。
本发明产生的有益效果是：本发明从光学卫星传感器的成像机理出发，建立光学卫星影像光线共面约束模型，并在此基础上，结合光学卫星影像严密定位模型和姿态误差补偿模型，提出一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统。本发明可以在少量控制点的情况下，实现无需DEM辅助的弱交会光学卫星影像精确定位，进而为我国单线阵光学卫星影像的广泛应用提供技术支撑。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法的流程图；
图2为本发明实施例的弱交会光学卫星影像光线共面示意图；
图3为本发明实施例采用的武汉试验区内控制点的分布图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例中，提供一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法，包括以下步骤，步骤1，建立光学卫星影像光线共面约束模型；步骤2，建立光学卫星影像严密定位模型；步骤3，建立光学卫星影像姿态误差补偿模型；步骤4，求解光学卫星影像姿态误差补偿参数。
进一步地，所述步骤1中，建立光学卫星影像光线共面约束模型，具体为，
设影像i和j为相邻条带内具有重叠度的两景光学卫星影像，影像对应的相机主距分别为fi和fj，点P为物方空间任意一个地面点，点pi和pj分别为地面点P在影像i和j上的对应像点，点pi和pj在各自瞬时影像坐标系下的坐标分别为(0,yi)和(0,yj)，Si和Sj分别为像点pi和pj对应的瞬时投影中心，Si和Sj的物方空间坐标分别为
Figure BDA0001439639970000061
和
Figure BDA0001439639970000062
成像光线Sipi和Sjpj的姿态角分别为
Figure BDA0001439639970000063
和
Figure BDA0001439639970000064
由其构成的旋转矩阵分别为Ri和Rj；
影像i和j之间的任意一对同名光线Sipi和Sjpj与瞬时摄影基线SiSj必然满足共面条件，根据这一同名光线必然共面的内在几何约束，建立光学卫星影像光线共面约束模型：
(ΔYSwi-ΔZSvi)uj+(ΔZSui-ΔXSwi)vj+(ΔXSvi-ΔYSui)wj＝0
其中，
Figure BDA0001439639970000065
进一步地，所述步骤2中，建立光学卫星影像严密定位模型，具体为，
设(X,Y,Z)和(XS,YS,ZS)分别为地面点P和瞬时投影中心S的物方空间坐标；(0,y)为地面点P对应的像点p在瞬时影像坐标系下的像方坐标；f为相机主距；λ为比例因子；R为像点p所在扫描行影像的姿态角
Figure BDA0001439639970000066
构成的旋转矩阵，根据瞬时投影中心、地面点及其对应像点的成像几何关系，建立光学卫星影像精确定位的严密模型：
Figure BDA0001439639970000067
进一步地，所述步骤3中，建立光学卫星影像姿态误差补偿模型，实现如下，
设l和l0分别为像点p和中心扫描行影像在像平面坐标系下的行坐标，在卫星姿态测量值
Figure BDA0001439639970000068
的基础上引入平移误差补偿参数
Figure BDA0001439639970000069
和漂移误差补偿参数
Figure BDA00014396399700000610
建立光学卫星影像姿态误差补偿模型：
Figure BDA00014396399700000611
进一步地，所述步骤4，求解光学卫星影像姿态误差补偿参数，具体为，
首先，针对左、右影像上的每一个控制点，分别建立误差方程式如下，
Vl＝AlXl-Ll
Vr＝ArXr-Lr
式中，向量Vl和Vr分别为左、右影像上像点坐标观测值的改正数；矩阵Al和Ar分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；向量Xl和Xr分别为左、右影像姿态误差补偿参数的改正数；向量Ll和Lr分别为左、右影像上像点坐标的残差；
其次，针对左、右影像之间的每一个连接点，建立误差方程式如下，
Vl,r＝BlXl-BrXr；
式中，向量Vl,r为光线共面不符值的改正数；矩阵Bl和Br分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；
然后，根据最小二乘平差原理形成法方程，求解左、右影像姿态误差补偿参数。
本发明实施例中还提供一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差系统，包括以下模块，光线共面约束模型模块、严密定位模型模块、姿态误差补偿模型模块、求解模块；其中光线共面约束模型模块，用于建立光学卫星影像光线共面约束模型，实现如下，
设影像i和j为相邻条带内具有重叠度的两景光学卫星影像，影像对应的相机主距分别为fi和fj，点P为物方空间任意一个地面点，点pi和pj分别为地面点P在影像i和j上的对应像点，点pi和pj在各自瞬时影像坐标系下的坐标分别为(0,yi)和(0,yj)，Si和Sj分别为像点pi和pj对应的瞬时投影中心，Si和Sj的物方空间坐标分别为
Figure BDA0001439639970000071
和
Figure BDA0001439639970000072
成像光线Sipi和Sjpj的姿态角分别为
Figure BDA0001439639970000073
和
Figure BDA0001439639970000074
由其构成的旋转矩阵分别为Ri和Rj。
影像i和j之间的任意一对同名光线Sipi和Sjpj与瞬时摄影基线SiSj必然满足共面条件，根据这一同名光线必然共面的内在几何约束，建立光学卫星影像光线共面约束模型：
(ΔYSwi-ΔZSvi)uj+(ΔZSui-ΔXSwi)vj+(ΔXSvi-ΔYSui)wj＝0
其中，
Figure BDA0001439639970000075
严密定位模型模块，用于建立光学卫星影像严密定位模型，实现如下，
设(X,Y,Z)和(XS,YS,ZS)分别为地面点P和瞬时投影中心S的物方空间坐标；(0,y)为地面点P对应的像点p在瞬时影像坐标系下的像方坐标；f为相机主距；λ为比例因子；R为像点p所在扫描行影像的姿态角
Figure BDA0001439639970000081
构成的旋转矩阵。根据瞬时投影中心、地面点及其对应像点的成像几何关系，建立光学卫星影像精确定位的最严密模型：
Figure BDA0001439639970000082
姿态误差补偿模型模块，用于建立光学卫星影像姿态误差补偿模型，实现如下，
设l和l0分别为像点p和中心扫描行影像在像平面坐标系下的行坐标。在卫星姿态测量值
Figure BDA0001439639970000083
的基础上引入平移误差补偿参数
Figure BDA0001439639970000084
和漂移误差补偿参数
Figure BDA0001439639970000085
建立光学卫星影像姿态误差补偿模型：
Figure BDA0001439639970000086
求解模块，用于求解光学卫星影像姿态误差补偿参数，实现如下，
首先，针对左、右影像上的每一个控制点，分别建立误差方程式如下，
Vl＝AlXl-Ll
Vr＝ArXr-Lr
式中，向量Vl和Vr分别为左、右影像上像点坐标观测值的改正数；矩阵Al和Ar分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；向量Xl和Xr分别为左、右影像姿态误差补偿参数的改正数；向量Ll和Lr分别为左、右影像上像点坐标的残差。
其次，针对左、右影像之间的每一个连接点，建立误差方程式如下，
Vl,r＝BlXl-BrXr
式中，向量Vl,r为光线共面不符值的改正数；矩阵Bl和Br分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵。
然后，根据最小二乘平差原理形成法方程，求解左、右影像姿态误差补偿参数。
本发明的较佳实施例中，所提供光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法的流程如图1所示，包括：(1)建立光学卫星影像光线共面约束模型；(2)建立光学卫星影像严密定位模型；(3)建立光学卫星影像姿态误差补偿模型；(4)求解光学卫星影像姿态误差补偿参数。
(1)建立光学卫星影像光线共面约束模型
如图2所示，影像i和j为相邻条带内具有一定重叠度的两景影像，点P为物方空间任意一个地面点，点pi和pj分别为地面点P在影像i和j上的对应像点，Si和Sj分别为像点pi和pj对应的瞬时投影中心。
传统区域网平差以“同名光线对对相交”作为内部几何约束，利用连接点将具有重叠区域的所有影像连接起来，以减少卫星影像精确定位对地面控制点数量的要求。然而，传统区域网平差方法仅适用于同名光线具有良好几何交会条件的情况，而对于图2所示的同名光线Sipi和Sjpj之间的弱交会情况，传统区域网平差会出现高程异常问题，进而导致整个平差失败。
分析图2可出看出，相邻条带之间的任意一对同名光线Sipi和Sjpj与瞬时摄影基线SiSj必然满足共面条件。根据同名光线必然共面的固有几何约束，可得：
Figure BDA0001439639970000091
令Si和Sj的物方空间坐标分别为
Figure BDA0001439639970000092
和
Figure BDA0001439639970000093
则
Figure BDA0001439639970000094
令pi和pj在各自瞬时影像坐标系下的坐标分别为(0,yi)和(0,yj)，成像光线Sipi和Sjpj的姿态角分别为
Figure BDA0001439639970000095
和
Figure BDA0001439639970000096
由其构成的旋转矩阵分别为Ri和Rj，则
Figure BDA0001439639970000097
Figure BDA0001439639970000098
将式(2)、(3)和(4)代入式(1)，即可建立光学卫星影像光线共面模型：
(ΔYSwi-ΔZSvi)uj+(ΔZSui-ΔXSwi)vj+(ΔXSvi-ΔYSui)wj＝0 (5)
(2)建立光学卫星影像严密定位模型
建立光学卫星影像严密定位模型是实现卫星影像精确定位的前提和基础。根据瞬时投影中心、地面点及其对应像点的成像几何关系，可建立光学卫星影像精确定位的最严密模型，其数学表达式为：
Figure BDA0001439639970000101
式中，(X,Y,Z)和(XS,YS,ZS)分别为地面点P和瞬时投影中心S的物方空间坐标；(0,y)为地面点P对应的像点p在瞬时影像坐标系下的像方坐标；f为相机主距；λ为比例因子；R为像点p所在扫描行影像的姿态角
Figure BDA0001439639970000102
构成的旋转矩阵。
(3)建立光学卫星影像姿态误差补偿模型
高分辨率光学卫星上通常搭载有GPS接收机、星敏感器和陀螺仪，用于测量卫星的位置和姿态。随着我国卫星定轨技术的不断发展，我国卫星的位置测量精度已可达亚米级甚至更高。另外，卫星位置测量误差与其引起的影像定位误差是一致的。譬如，在600km的轨道高度，0.5m的位置测量误差引起的影像定位误差亦为0.5m。然而，目前我国遥感卫星的姿态测量精度只能达到几角秒甚至几十角秒。相比于卫星位置测量误差，卫星姿态测量误差对影像定位精度的影响尤为明显。譬如，在600km的轨道高度，1”的姿态测量误差就会引起约为2.9m的影像定位误差。
在高分辨率光学卫星影像精确定位过程中，对于米级空间分辨率的卫星影像(如高分一号)，亚米级的卫星位置测量误差可忽略不计；而对于亚米级空间分辨率的卫星影像(如高分二号)，亚米级的卫星位置测量误差可以作为姿态误差处理，这是因为在卫星影像定向参数求解过程中，位置参数与姿态参数之间存在强相关性，姿态参数完全可以吸收少量的位置参数误差。对于卫星姿态测量误差，必须利用地面控制点加以消除，才能获得最优的卫星影像定位精度。因此，本发明在卫星姿态测量值
Figure BDA0001439639970000103
的基础上引入平移误差补偿参数
Figure BDA0001439639970000104
和漂移误差补偿参数
Figure BDA0001439639970000105
建立光学卫星影像姿态误差补偿模型，即
Figure BDA0001439639970000106
式中，l和l0分别为像点p和中心扫描行影像在像平面坐标系下的行坐标。
(4)求解光学卫星影像姿态误差补偿参数
1)针对左、右影像上的每一个控制点，根据式(6)和(7)，分别建立误差方程式：
Vl＝AlXl-Ll (8)
Vr＝ArXr-Lr (9)
式中，向量Vl和Vr分别为左、右影像上像点坐标观测值的改正数；矩阵Al和Ar分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；向量Xl和Xr分别为左、右影像姿态误差补偿参数的改正数；向量Ll和Lr分别为左、右影像上像点坐标的残差。
2)针对左、右影像之间的每一个连接点，根据式(5)和(7)，建立误差方程式：
Vl,r＝BlXl-BrXr (10)
式中，向量Vl,r为光线共面不符值的改正数；矩阵Bl和Br分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵。
3)在式(9)和(10)的基础上，根据最小二乘平差原理形成法方程：
Figure BDA0001439639970000111
4)求解式(11)中的未知数Xl和Xr：
Figure BDA0001439639970000112
5)迭代求解出左、右影像的姿态误差补偿参数。
本实施例选用覆盖湖北武汉地区的两景资源三号下视影像进行了试验。试验区的基本信息如表1所示，控制点分布如图3所示。由左、右影像采集时资源三号卫星的滚动角、俯仰角和偏流角可知，这两景影像对应的相机主光轴光线的交会角约为5°，难以构成传统区域网平差所需的理想立体像对。
表1武汉试验区基本信息
Figure BDA0001439639970000113
为了验证本发明的有效性与实用性，这里利用武汉试验区内不同数量的控制点对左、右影像构成的立体像对进行光线共面约束的弱交会卫星影像联合平差处理(方法1)，并将试验区内剩余的控制点作为检查点，分别统计左、右影像的定位精度，列于表2。同时，为了便于对比分析，表2同时列出了利用传统区域网平差方法(方法2)获得的影像定位精度。
表2资源三号卫星影像定位精度
Figure BDA0001439639970000121
其中表2中“/”表示区域网平差迭代不收敛。
分析表2中的试验结果可以看出：
1)对于资源三号下视影像构成的弱交会立体像对，进行传统区域网平差处理时，弱交会问题会引起连接点高程坐标异常，进而导致整个区域网平差无法获得稳定、可靠的平差结果。而且，随着控制点数量的增加，也无法避免弱交会问题对传统区域网平差方法的影响。
2)利用本发明方法进行资源三号弱交会立体像对联合平差处理，对于影像之间的连接点，以光线共面约束模型代替传统的共线条件方程建立误差模型，不涉及连接点物方空间坐标的求解，可以有效避免传统区域网平差中弱交会引起的连接点高程异常问题，进而获得稳定、可靠的平差结果。在4个控制点的情况下，左、右影像的定位精度分别达到了1.053像素和1.078像素。当控制点数量增至8个时，左、右影像的定位精度仅分别提升了0.007像素和0.01像素。相比于增加的4个控制点，影像定位精度的提升幅度是非常有限的，这也充分说明了本发明方法的稳定性。
综上可以看出，本发明提出的光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法是切实可行的。针对传统区域网平差方法难以适用的弱交会卫星影像，本发明方法在少量控制点的情况下，可以精确求解出影像姿态误差补偿参数，从而实现弱交会光学卫星影像精确定位。
本发明考虑到对于弱交会光学卫星影像之间的连接点，以光线共面约束模型代替传统的严密定位模型建立误差方程，不涉及连接点物方空间坐标的求解，可以有效避免传统区域网平差中弱交会引起的连接点高程异常问题，从而在少量控制点的情况下，实现无需DEM辅助的光学卫星影像姿态误差补偿参数的联合精确求解。因此，进行弱交会光学卫星影像精确定位时，充分利用光线共面约束，有望减少控制点野外实测和DEM获取的经济和人力成本。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1，建立光学卫星影像光线共面约束模型；步骤2，建立光学卫星影像严密定位模型；步骤3，建立光学卫星影像姿态误差补偿模型；步骤4，求解光学卫星影像姿态误差补偿参数；所述步骤1中，建立光学卫星影像光线共面约束模型，具体为，
设影像i和j为相邻条带内具有重叠度的两景光学卫星影像，影像对应的相机主距分别为fi和fj，点P为物方空间任意一个地面点，点pi和pj分别为地面点P在影像i和j上的对应像点，点pi和pj在各自瞬时影像坐标系下的坐标分别为(0,yi)和(0,yj)，Si和Sj分别为像点pi和pj对应的瞬时投影中心，Si和Sj的物方空间坐标分别为
Figure FDA0002680190060000011
和
Figure FDA0002680190060000012
成像光线Sipi和Sjpj的姿态角分别为
Figure FDA0002680190060000013
和
Figure FDA0002680190060000014
由其构成的旋转矩阵分别为Ri和Rj；
影像i和j之间的任意一对同名光线Sipi和Sjpj与瞬时摄影基线SiSj必然满足共面条件，根据这一同名光线必然共面的内在几何约束，建立光学卫星影像光线共面约束模型：
(ΔYSwi-ΔZSvi)uj+(ΔZSui-ΔXSwi)vj+(ΔXSvi-ΔYSui)wj＝0
其中，
Figure FDA0002680190060000015
2.根据权利要求1所述的光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法，其特征在于，所述步骤2中，建立光学卫星影像严密定位模型，具体为，
设(X,Y,Z)和(XS,YS,ZS)分别为地面点P和瞬时投影中心S的物方空间坐标；(0,y)为地面点P对应的像点p在瞬时影像坐标系下的像方坐标；f为相机主距；λ为比例因子；R为像点p所在扫描行影像的姿态角
Figure FDA0002680190060000016
构成的旋转矩阵，根据瞬时投影中心、地面点及其对应像点的成像几何关系，建立光学卫星影像精确定位的严密模型：
Figure FDA0002680190060000017
3.根据权利要求2所述的光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法，其特征在于，所述步骤3中，建立光学卫星影像姿态误差补偿模型，实现如下，
设l和l0分别为像点p和中心扫描行影像在像平面坐标系下的行坐标，在卫星姿态测量值
Figure FDA0002680190060000021
的基础上引入平移误差补偿参数
Figure FDA0002680190060000022
和漂移误差补偿参数
Figure FDA0002680190060000023
建立光学卫星影像姿态误差补偿模型：
Figure FDA0002680190060000024
4.根据权利要求3所述的光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法，其特征在于，所述步骤4，求解光学卫星影像姿态误差补偿参数，具体为，
首先，针对左、右影像上的每一个控制点，分别建立误差方程式如下，
Vl＝AlXl-Ll
Vr＝ArXr-Lr
式中，向量Vl和Vr分别为左、右影像上像点坐标观测值的改正数；矩阵Al和Ar分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；向量Xl和Xr分别为左、右影像姿态误差补偿参数的改正数；向量Ll和Lr分别为左、右影像上像点坐标的残差；
其次，针对左、右影像之间的每一个连接点，建立误差方程式如下，
Vl,r＝BlXl-BrXr；
式中，向量Vl,r为光线共面不符值的改正数；矩阵Bl和Br分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；
然后，根据最小二乘平差原理形成法方程，求解左、右影像姿态误差补偿参数。
5.一种光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差系统，其特征在于，包括以下模块，光线共面约束模型模块、严密定位模型模块、姿态误差补偿模型模块、求解模块；其中光线共面约束模型模块，用于建立光学卫星影像光线共面约束模型，实现如下，
设影像i和j为相邻条带内具有重叠度的两景光学卫星影像，影像对应的相机主距分别为fi和fj，点P为物方空间任意一个地面点，点pi和pj分别为地面点P在影像i和j上的对应像点，点pi和pj在各自瞬时影像坐标系下的坐标分别为(0,yi)和(0,yj)，Si和Sj分别为像点pi和pj对应的瞬时投影中心，Si和Sj的物方空间坐标分别为
Figure FDA0002680190060000025
和
Figure FDA0002680190060000026
成像光线Sipi和Sjpj的姿态角分别为
Figure FDA0002680190060000027
和
Figure FDA0002680190060000028
由其构成的旋转矩阵分别为Ri和Rj；
影像i和j之间的任意一对同名光线Sipi和Sjpj与瞬时摄影基线SiSj必然满足共面条件，根据这一同名光线必然共面的内在几何约束，建立光学卫星影像光线共面约束模型：
(ΔYSwi-ΔZSvi)uj+(ΔZSui-ΔXSwi)vj+(ΔXSvi-ΔYSui)wj＝0
其中，
Figure FDA0002680190060000031
严密定位模型模块，用于建立光学卫星影像严密定位模型，实现如下，
设(X,Y,Z)和(XS,YS,ZS)分别为地面点P和瞬时投影中心S的物方空间坐标；(0,y)为地面点P对应的像点p在瞬时影像坐标系下的像方坐标；f为相机主距；λ为比例因子；R为像点p所在扫描行影像的姿态角
Figure FDA0002680190060000032
构成的旋转矩阵； 根据瞬时投影中心、地面点及其对应像点的成像几何关系，建立光学卫星影像精确定位的最严密模型：
Figure FDA0002680190060000033
姿态误差补偿模型模块，用于建立光学卫星影像姿态误差补偿模型，实现如下，
设l和l0分别为像点p和中心扫描行影像在像平面坐标系下的行坐标； 在卫星姿态测量值
Figure FDA0002680190060000034
的基础上引入平移误差补偿参数
Figure FDA0002680190060000035
和漂移误差补偿参数
Figure FDA0002680190060000036
建立光学卫星影像姿态误差补偿模型：
Figure FDA0002680190060000037
求解模块，用于求解光学卫星影像姿态误差补偿参数，实现如下，
首先，针对左、右影像上的每一个控制点，分别建立误差方程式如下，
Vl＝AlXl-Ll
Vr＝ArXr-Lr
式中，向量Vl和Vr分别为左、右影像上像点坐标观测值的改正数；矩阵Al和Ar分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；向量Xl和Xr分别为左、右影像姿态误差补偿参数的改正数；向量Ll和Lr分别为左、右影像上像点坐标的残差；
其次，针对左、右影像之间的每一个连接点，建立误差方程式如下，
Vl,r＝BlXl-BrXr
式中，向量Vl,r为光线共面不符值的改正数；矩阵Bl和Br分别为左、右影像姿态误差补偿参数的偏导数构成的设计矩阵；
然后，根据最小二乘平差原理形成法方程，求解左、右影像姿态误差补偿参数。
CN201710981903.6A 2017-10-20 2017-10-20 光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统 Active CN109696155B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710981903.6A CN109696155B (zh) 2017-10-20 2017-10-20 光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710981903.6A CN109696155B (zh) 2017-10-20 2017-10-20 光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109696155A CN109696155A (zh) 2019-04-30
CN109696155B true CN109696155B (zh) 2021-04-27

Family

ID=66226313

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710981903.6A Active CN109696155B (zh) 2017-10-20 2017-10-20 光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109696155B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110500995B (zh) * 2019-07-12 2020-06-23 武汉大学 利用rpc参数建立高分辨率卫星影像等效几何成像模型的方法
CN112212833B (zh) * 2020-08-28 2021-07-09 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 机械拼接型tdi ccd推扫相机整体几何平差方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4951136A (en) * 1988-01-26 1990-08-21 Deutsche Forschungs- Und Versuchsanstalt Fur Luft- Und Raumfahrt E.V. Method and apparatus for remote reconnaissance of the earth
EP2529183A1 (en) * 2010-01-25 2012-12-05 Tarik Ozkul Autonomous decision system for selecting target in observation satellites
CN102866397A (zh) * 2012-10-12 2013-01-09 中国测绘科学研究院 一种多源异构遥感影像联合定位方法
CN105628052A (zh) * 2015-12-24 2016-06-01 武汉大学 基于控制直线的光学卫星传感器在轨几何定标方法及系统
CN106595600A (zh) * 2016-12-23 2017-04-26 航天恒星科技有限公司 立体测绘卫星姿态测定系统低频误差补偿方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4951136A (en) * 1988-01-26 1990-08-21 Deutsche Forschungs- Und Versuchsanstalt Fur Luft- Und Raumfahrt E.V. Method and apparatus for remote reconnaissance of the earth
EP2529183A1 (en) * 2010-01-25 2012-12-05 Tarik Ozkul Autonomous decision system for selecting target in observation satellites
CN102866397A (zh) * 2012-10-12 2013-01-09 中国测绘科学研究院 一种多源异构遥感影像联合定位方法
CN105628052A (zh) * 2015-12-24 2016-06-01 武汉大学 基于控制直线的光学卫星传感器在轨几何定标方法及系统
CN106595600A (zh) * 2016-12-23 2017-04-26 航天恒星科技有限公司 立体测绘卫星姿态测定系统低频误差补偿方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN109696155A (zh) 2019-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110057295B (zh) 一种免像控的单目视觉平面距离测量方法
CN107014399B (zh) 一种星载光学相机-激光测距仪组合系统联合检校方法
CN112017224B (zh) Sar数据区域网平差处理方法和系统
US20140191894A1 (en) Three-dimensional positioning method
Teo Bias compensation in a rigorous sensor model and rational function model for high-resolution satellite images
CN101750619A (zh) 自检校pos直接对地目标定位方法
CN108447100B (zh) 一种机载三线阵ccd相机的偏心矢量和视轴偏心角标定方法
CN113538595B (zh) 利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法
CN111473802A (zh) 一种基于线阵推扫的光学传感器内方位元素定标方法
CN104361563B (zh) 基于gps的高光谱遥感图像几何精校正方法
Liu et al. Accurate mapping method for UAV photogrammetry without ground control points in the map projection frame
Jiang et al. CCD distortion calibration without accurate ground control data for pushbroom satellites
Gruen et al. Sensor modeling for aerial mobile mapping with Three-Line-Scanner (TLS) imagery
CN109696155B (zh) 光线共面约束的弱交会光学卫星影像联合平差方法及系统
Guo et al. Accurate calibration of a self-developed vehicle-borne LiDAR scanning system
CN113255740B (zh) 一种多源遥感影像平差定位精度分析方法
Yingdong et al. On-orbit geometric calibration of Linear push-broom optical satellite based on sparse GCPs
CN105628052B (zh) 基于控制直线的光学卫星传感器在轨几何定标方法及系统
Zhang et al. Auto-calibration of GF-1 WFV images using flat terrain
Zhang et al. Bundle block adjustment of weakly connected aerial imagery
Tao et al. On-orbit geometric calibration of the panchromatic/multispectral camera of the ZY-1 02C satellite based on public geographic data
Navarro et al. Accuracy analysis of a mobile mapping system for close range photogrammetric projects
Guntel et al. Accuracy analysis of control point distribution for different terrain types on photogrammetric block
Zhang et al. Bundle block adjustment with self-calibration of long orbit CBERS-02B imagery
Cannelle et al. Off-line vs. on-line calibration of a panoramic-based mobile mapping system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Gong Jianya

Inventor after: Yuan Xiuxiao

Inventor after: Cao Jinshan

Inventor before: Cao Jinshan

Inventor before: Yuan Xiuxiao

Inventor before: Gong Jianya

CB03 Change of inventor or designer information