CN111121728B - 光学遥感卫星无控内检校方法及系统 - Google Patents

光学遥感卫星无控内检校方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种光学遥感卫星无控内检校方法及系统，包括光学遥感卫星内检校模型建模；选取三张或三张以上具有重叠区域的交会影像构成多度重叠影像；利用多度重叠影像获取同名连接点的像方坐标；利用同名连接点的像方坐标构建关于内检校模型参数的误差方程式；求解内检校模型参数的误差方程式得到内检校模型参数。本发明可利用三张或三张以上重叠影像的相对关系实现光学遥感卫星无控内检校，克服传统光学遥感卫星内检校方法高度依赖高精度三维地面检校场的问题。

Description

光学遥感卫星无控内检校方法及系统
技术领域
本发明属于遥感影像几何处理领域，涉及光学遥感卫星内检校方法及系统。
背景技术
遥感光学卫星的理想光学成像模型满足透视原理：透视中心、像点及物方点满足共线条件。然而，由于遥感传感器和镜头制作、加工、安装误差及实验室测量误差等，用以决定像点位置的内方位元素往往存在阶数较高的畸变误差，使得实际像点位置会偏离理想像点位置，这些畸变误差难以在后续的带控处理中被消除，最终降低影像的相对定位精度。内检校就是通过一定手段探测内方位元素的畸变误差，以提高光学遥感卫星影像的带控纠正精度。
传统的光学遥感卫星多采用基于高精度三维地面检校场的方法进行内检校。此种方法的关键在于高精度三维地面检校数据的获取。Leprince S.(2007，2008)采用仿真-配准的策略，提出一种改进的高精度相位相关算法，并通过此算法逐像素的获取大量高精度控制点，成功的应用于SPOT5的检校。除了利用控制点进行内检校参数获取的策略外，许多学者也利用控制线等高级几何特征来进行检校参数的获取，从而拓展了高精度地面控制数据的选择范围。Long T.F.(2015)提出了利用多种几何特征作为控制的通用框架，此框架提供了多种控制特征的获取方法以及检校参数求解方法。Teo T.A.(2013)提出了直接采用控制线求解的方法，并分析了对于控制线特征如何构建检校参数求解方法。叶勤(2010)、伍洋(2015)提出了利用直线特征进行精度优化的方法。基于高精度三维地面检校场的方法直接将检校结果纳入到第三方的统一时空基准中，因此一般能够获得更加稳定、准确的补偿效果，缺点是第三方数据获取困难、成本高、周期长，同时需要花费大量人力物力对高精度三维地面检校场进行更新(Delevit J.M.,2012)。另外，对于宽幅影像，很难从一张影像上获取足够覆盖幅宽的控制点用于内检校。
此外，许多学者尝试将内检校参数引入到区域网平差形成自检校区域网平差方法，在求解区域网平差参数的同时将附加内检校参数求解出来(Fraser C.S.,1997；HabibA.F.,2002；Kocaman S.,2008；Gonzalez S.,2013；Di K.C.,2014；Zheng M.T.,2015)。贾博(2014)对SPOT-5定向片进行自检校区域网平差，采用畸变模型描述相机内部畸变，在区域网平差过程中同时解求畸变模型参数；Zheng M.T.(2015)对中巴资源02B卫星的长条带影像进行自检校区域网平差，并对不同畸变模型的平差结果进行比较；刘建辉(2015a，2015b)对天绘一号的定向片进行了自检校区域网平差；王涛(2014)对资源三号三线阵影像进行了自检校平差研究。然而，自检校区域网平差需要收集许多张具有重叠大区域的影像，并且求解过程中侧重于区域网平差参数的求解，附加检校参数求解的稳定性受到一定影响；另外，自检校区域网平差需要比较大的计算量，且需要少量控制点使结果更加合理可靠。上述种种缺点限制了自检校区域网平差法在光学遥感卫星内检校的应用。
发明内容
本发明针对传统光学遥感卫星内检校高度依赖高精度三维地面检校场问题，提供了一种光学遥感卫星无控内检校方法。无控内检校过程包括以下步骤，
步骤1，光学遥感卫星内检校模型建模；
步骤2，选取三张或三张以上具有重叠区域的交会影像构成多度重叠影像；
步骤3，利用多度重叠影像获取同名连接点的像方坐标；
步骤4，利用同名连接点的像方坐标构建关于内检校模型参数的误差方程式；
步骤5，求解内检校模型参数的误差方程式得到内检校模型参数。
而且，步骤1的实现方式为步骤1的实现方式为采用光学畸变模型对光学遥感卫星的高阶畸变进行误差分析，对光学畸变模型进行参数合并与简化，得到解算用的内检校模型。
而且，步骤2、步骤3和步骤4未引入高精度地面三维检校场的绝对约束，而是通过三张或三张以上重叠影像相互之间空间交会点的不一致性来探测高阶畸变。
而且，步骤2选取三张或三张以上具有重叠区域的交会影像的原则是：每张影像重叠部分所对应的探元数量不少于CCD探元总数量一半，同时重叠影像之间交会角大于15°。
而且，步骤3的实现方式为对所有影像进行特征提取，然后两张影像之间分别进行特征匹配构建同名连接点链表，最后采用最小二乘匹配方法对同名连接点的像点坐标进行优化。
而且，步骤4实现方式为采用前方交会获取同名连接点的物方坐标初值，然后利用同名连接点和物方坐标初值构建关于交会残差的误差方程式。
而且，步骤5实现方式为对交会残差误差方程式的法方程进行改化，消除物方坐标未知数，只求解内检校参数的改正数，通过改正数修正内检校参数及相关参数；利用新的检校参数更新像点坐标用于前方交会更新物方点坐标；不断迭代进行，直至前方交会误差的小于1个像素。
本发明还提供一种光学遥感卫星无控内检校系统，用于上述光学遥感卫星无控内检校方法。
本发明提供一种光学遥感卫星无控内检校方法及系统，包括光学遥感卫星内检校模型建模；选取三张或三张以上具有重叠区域的交会影像构成多度重叠影像；利用多度重叠影像获取同名连接点的像方坐标；利用同名连接点的像方坐标构建关于内检校模型参数的误差方程式；求解内检校模型参数的误差方程式得到内检校模型参数。本发明可利用三张或三张以上重叠影像的相对关系实现光学遥感卫星无控内检校，克服传统光学遥感卫星内检校方法高度依赖高精度三维地面检校场的问题。
附图说明
图1为本发明实施例的用以无控内检校的光学遥感卫星重叠影像的区域覆盖示意图。
图2为本发明实施例的光学遥感卫星无控内检校原理示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例详细说明本发明的技术方案。
本发明针对传统光学遥感卫星内检校方法依赖高精度三维地面检校场的问题，开展光学遥感卫星无控内检校方法研究，旨在不依赖高精度三维地面检校场的情况下完成光学遥感卫星高阶畸变的内检校。根据本专利所提方法，可以利用三张或三张以上重叠影像的相对连接关系进行内检校，从而摆脱了光学遥感卫星内检校对高精度三维地面检校场的需求，实现在轨光学遥感卫星的快速内检校，节省了成本和人力。
本发明实施例提供的光学遥感卫星无控内检校方法，包括以下步骤：
步骤1，光学遥感卫星内检校模型建模。
具体实施时，以线推扫光学遥感卫星为例，采用光学畸变模型对光学遥感卫星的高阶畸变进行误差分析，对光学畸变模型进行参数合并与简化，得到检校用的内检校模型。
步骤1.1，采用光学畸变模型对光学遥感卫星的高阶畸变进行误差分析。光学畸变差是由于镜头设计、制作和装配所引起的像点偏离其理想位置的点位误差。其主要包括主点误差、主距误差、径向畸变误差、偏心畸变误差及变形畸变误差。
主点误差：(Δx0,Δy0)，主点测量位置与实际位置的偏差；
主距误差：Δf，主距测量值与实际值的偏差；
径向畸变误差：(k1,k2,k3)；径向畸变误差主要来自于透镜的形状，对于航天级相机一般仅仅到k1即可，本发明具体实施考虑到k2；
偏心畸变误差：(P1,P2)；偏心畸变误差一般来自相机(透镜)的组装过程；
变形畸变误差：(a1,a2,b1,b2)，对于航天级相机无须考虑；
假设像面坐标值为(x,y)，像面畸变为(Δx,Δy)，主点偏移为(x0,y0)，主距为f。
主点误差为线性误差，可表述如下：
主距误差为缩放误差，可表述如下：
径向畸变误差为高次模型，可表述如下：
其中r2＝(x-x0)2+(y-y0)2。
偏心畸变误差为高次模型，可表述如下：
上述各类误差合并为畸变模型表述如下：
令(x',y')＝(x-x0,y-y0)，通用光学遥感卫星畸变模型表述如下：
其中r2＝x'2+y'2。
步骤1.2，对光学畸变模型进行参数合并与简化，得到解算用的内检校模型。以线推扫光学遥感卫星为例，沿轨向坐标x'为常数，设为C，并将r代入，畸变模型表述如下：
进行如下的变量替换：
将畸变模型变换如下：
将y'＝y-y0代入得到：
进行如下的变量替换：
得到解算用的线推扫光学遥感卫星内检校模型为：
其中变量a0,a1,…,a4,b0,b1,…,b5为待求的内检校系数。
步骤2，选取三张或三张以上具有重叠区域的交会影像构成多度重叠影像。
具体实施时，为选取三张或三张以上具有重叠区域的交会影像，可采用的原则为：每张影像重叠部分所对应的探元数量不少于CCD探元总数量一半，同时重叠影像之间交会角大于15°。
以线推扫光学遥感卫星为例，如图1所示，CCD探元垂直于飞行方向排列，重叠影像1的CCD探元所覆盖的区域被重叠影像2和重叠影像3所覆盖，按照上述的每张影像重叠部分所对应的探元数量不少于CCD探元总数量一半的原则，能够保证三张影像除了具有两度重叠区域外，还具有三度重叠区域，三度重叠区域的存在是无控内检校的基础。
另外，重叠影像之间交会角尽量保证大于15°是从交会误差的角度出发而制定的。本发明无控内检校利用的是三张及三张以上影像相互之间连接点的物方交会点的不一致性来探测的，因此重叠影像之间交会角保证大于15°，是出于对前方交会求解的准确性出发而制定的。根据此原则，对于大视场角的影像，可以在不进行侧摆情况下，利用旁向重叠拍摄来获取满足条件的影像；对于小视场角的影像，则需要利用侧摆来获取满足条件的影像。
步骤3，利用多度重叠影像获取同名连接点的像方坐标。具体实施时，对所有影像进行特征提取，然后两张影像之间分别进行特征匹配构建同名连接点链表，最后采用最小二乘匹配方法对同名连接点的像点坐标进行优化。
步骤3.1，分别对重叠影像进行影像特征点提取和描述，特征点提取和描述可采用SIFT影像特征描述子，同时要求特征点在影像上分布均匀，记第i张影像的第j个特征点的像点表示为Pij＝(i,j,xij,yij)，其中(xij,yij)表示特征点的像点坐标。
步骤3.2，为每张影像分别分配标记数组，每个标记数组大小与每张影像的特征点数目一致，标记数组的初始值标记为false，表示当前标记数组所对应的特征点还未添加入同名连接点链表，记第i张影像的第j个标记值为Bij。
步骤3.3，为同名连接点链表L分配一个二维可变空间大小，L的第一个维度表示多视影像同名特征点所对应的物方点，L的第二个维度表示物方点在可视影像上的像点坐标链表，第m个物方点下第n个可视像点记录为Lmn，一个Lmn对应一个Pij像点。
步骤3.4，为L的增加一个新元素Sm(m≥1)，Sm为一个空的一维链表；将第一张影像的第k个特征点(x1k,y1k)压入Sm中(此时m＝k)，并分别与后面的所有影像的特征点进行特征匹配，如果第i(i＞1)张影像的第j个特征点与之匹配，则将特征点Pij也压入Sm中，同时将Bij置为true。步骤3.4不断重复，直至遍历完第一张影像的所有特征点。
步骤3.5，为L的增加一个新元素Sm，Sm为一个空的一维链表；按顺序遍历第l(l≥2)张影像的标记数组Bl，如果Bl第k个特征点的标记值Blk为false，则将第l(l≥2)张影像的第k个特征点Plk压入Sm中，并把Blk置为true；然后Plk分别与后面的影像的特征点进行特征匹配，如果第i(i＞l)张影像的第j个特征点与之匹配且Bij为false，则将特征点Pij也压入Sm中，同时将Bij置为true。步骤3.5不断重复，直至遍历完第l(l≥2)张影像的所有特征点。
步骤3.6，针对第l(l＞2)张影像，按照步骤3.5的流程不断重复进行，直至完成所有影像的特征点匹配操作，得到关于所有影像的同名连接点链表L。
步骤3.7，遍历同名连接点链表L的元素Lm，如果Lm的元素个数小于3个，则将此Lm从L中去除。此步骤的作用是保证留下来的是三度及三度重叠以上的同名连接点。
步骤3.8，遍历同名连接点链表L的元素Lm，以Lm的第一个元素Lm1所在的影像作为匹配基准影像，将Lmn(n≥2)所在的影像作为匹配源影像，二者进行最小二乘匹配，根据匹配的结果修正Lmn(n≥2)的像素坐标。步骤3.8不断重复，直至遍历完同名连接点链表L。
步骤4，利用同名连接点的像方坐标构建内检校模型参数的误差方程式。具体实施时，如图2所示，以线推扫光学遥感卫星为例，采用前方交会实现同名连接点的物方坐标初值的获取，当不存在畸变误差的时候，多张影像的同名连接点在空间的交会点将会在物方交于一个物方点；当存在畸变误差时候，多张影像的同名连接点在空间的交会点将会互相交于多个不一样的物方点。利用这个交会残差，采用同名连接点和物方坐标初值构建关于内检校参数的交会残差误差方程式。
步骤4.1，前方交会实现同名连接点的物方坐标初值的获取。
步骤4.1.1，成像模型建模。经典的严密成像模型一般写成共线方程物方形式如下：
其中[X(t),Y(t),Z(t)]表示卫星在地球地心直角坐标系中的位置，R(t)表示从本体坐标系到地球地心直角坐标系的旋转矩阵，都由像素坐标所对应的时间内插得到。对于线推扫成像影像，位置[X(t),Y(t),Z(t)]和姿态R(t)都是时间的函数，二者一起被称为严密成像模型的外方位元素。[x-x0,y-y0,f]表示摄影光线在本体坐标系下的方向。其中[x,y]是影像坐标，[x0,y0,f]表示影像的主点和主距。[x-x0,y-y0,f]称为严密成像模型的内方位元素,[XW,YW,ZW]表示影像坐标[x,y]所在的空间光线在地球地心直角坐标系当中的指向向量。另外，m为缩放系数，[XS,YS,ZS]为定位的地面点在地球地心直角坐标系中的位置，此二者都为未知数。
步骤4.1.2，对于同名连接点链表L的第m个元素Lm，设[XSm,YSm,ZSm]为待求的Lm在地球地心直角坐标系中的地面点位置，根据共线方程，可以列出Lm的第n个元素Lmn与[XSm,YSm,ZSm]的函数关系式如下：
其中，tmn为像点Lmn所对应的拍摄时间，[X(tmn),Y(tmn),Z(tmn)]为根据时间tmn内插得到的卫星在地球地心直角坐标系中的位置，[XWmn,YWmn,ZWmn]表示影像坐标Pij(即Lmn所指向的像点)所在的空间光线在地球地心直角坐标系当中的指向向量，皆为已知量。
公式(14)可以列成误差方程式：
逐点对Lm的各个元素进行法化，得到下式：
简化成法方程矩阵形式：
其中B为2n×3矩阵，K为2n×1矩阵。对上式进行最小二乘求解得到第m个地面点在地球地心直角坐标系中坐标初值：
步骤4.1.3，逐个遍历同名连接点链表L的元素Lm，按照步骤4.1.2逐元素计算所对应的地面点的初值，并保存。
步骤4.2，采用大量同名连接点和物方坐标初值构建关于内检校参数的交会残差误差方程式。
步骤4.2.1，检校模型的构建。内检校参数对于每张影像都是固定的，但是由于卫星的位置姿态测量等误差，影像之间存在不同的系统偏移量，为此添加偏置矩阵RU来描述每张影像自己的偏移量，构建的检校模型如下：
其中， ω、κ分别是相对于本体坐标系X、Y、Z轴旋转的欧拉角；(Δx,Δy)为公式(12)所描述的内检校模型。将公式(19)消去尺度量m转化为像方表达，得到像方坐标(x,y)关于未知数ω,/>κ,a0,…,a4,b0,…,b5和XS,YS,ZS的函数(F,G)：
步骤4.2.2，检校模型线性化。对于Lmn所对应的像点Pij，对公式(20)进行线性化后得到：
其中，
表示线性化后的像面残差值；
表示函数F关于内检校参数的偏导数；
表示函数G关于内检校参数的偏导数；
表示函数F关于像点Pij所在的影像i的偏置矩阵参数的偏导数；
表示函数G关于像点Pij所在的影像i的偏置矩阵参数的偏导数；
表示函数F关于像点Pij所对应的第m个物方点的坐标的偏导数；
表示函数G关于像点Pij所对应的第m个物方点的坐标的偏导数；
da0,…,da4,db0,…db5表示待求的内检校模型参数的改正数；
dωi,dκi表示待求的第i张影像的偏置矩阵参数的改正数；
表示待求的第m个物方点的坐标的改正数；
为误差方程式的常数项，表达式为：
对于初值，可以令内检校模型参数和偏置矩阵参数的初值皆为0，物方点坐标的初值为步骤4.1求解的值：
步骤4.2.3，逐点线性化。逐个遍历同名连接点链表L的Lm，对于Lm的元素逐点进行步骤4.2.2的线性化，得到关于交会残差的误差方程组：
为了简便，设线性化的总点数记为mn，影像总数为k，将公式(24)记为：
V＝At+BX-L (25)
其中：
为误差残差向量，大小为2mn×1；
为待求的检校参数改正数向量，大小为(9+3k)×1；
为待求的检校参数向量的系数矩阵，大小为2mn×(9+3k)；
为待求的地面点坐标的改正数向量，大小为3m×1；
为待求的物方坐标改正数向量的系数矩阵，大小为2mn×3m；
为误差方程的常数项向量，大小为2mn×1。
公式(25)写成法方程矩阵形式为：
用下式简化表示：
步骤5，求解内检校模型的误差方程式得到内检校模型参数。具体实施时，以线推扫光学遥感卫星为例，对交会残差误差方程式的法方程进行改化，消除物方坐标未知数，只求解内检校参数的改正数，通过改正数修正内检校参数及相关参数；利用新的检校参数更新像点坐标用于再次前方交会更新物方点坐标；不断迭代进行，直至前方交会误差的小于1个像素。
步骤5.1，对交会残差误差方程式(27)的法方程进行改化，获得关于内检校模型和偏置矩阵参数改正数的法化改方程：
采用谱修正迭代法(王新洲,2001)进行求解，得到检校参数改正数向量t。
步骤5.2，利用新的检校参数更新像点坐标及系统误差用于再次前方交会更新物方点坐标步骤5.2.1，根据检校参数的改正数对检校参数进行更新：
步骤5.2.2，根据新的检校参数，在步骤3中，R(t)和(x,y)分别由Rnew(t)和(xnew,ynew)替代：
重新进行步骤3前方交会后得到新的物方点坐标,同时输出前方交会的误差值。
步骤5.3，根据步骤4，重新逐点进行误差法方程的法化，其中，公式(22)中的参数初值由步骤5.2.1的更新值代入。
步骤5.4，不断重复步骤5.1，5.2，5.3，直至步骤5.2.2中前方交会的误差值的统计值小于1.0个像素退出解算。此时，步骤5.2.1得到的内检校参数即需要的最终的内检校数值。
具体实施时，以上流程可采用计算机软件方式实现自动运行，运行本方法的系统装置也应当在保护范围内。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
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Claims (7)

1.一种光学遥感卫星无控内检校方法，其特征在于：无控内检校过程包括以下步骤：
步骤1，光学遥感卫星内检校模型建模；
步骤2，选取三张或三张以上具有重叠区域的交会影像构成多度重叠影像；
步骤3，利用多度重叠影像获取同名连接点的像方坐标；
步骤4，利用同名连接点的像方坐标构建关于内检校模型参数的误差方程式；
步骤5，求解内检校模型参数的误差方程式得到内检校模型参数；
步骤1的实现方式为采用光学畸变模型对光学遥感卫星的高阶畸变进行误差分析，主要包括主点误差、主距误差、径向畸变误差、偏心畸变误差及变形畸变误差，
主点误差：(Δx0,Δy0)，主点测量位置与实际位置的偏差；
主距误差：Δf，主距测量值与实际值的偏差；
径向畸变误差：(k1,k2,k3)；
偏心畸变误差：(P1,P2)；偏心畸变误差一般来自相机(透镜)的组装过程；
变形畸变误差：(a1,a2,b1,b2)，对于航天级相机无须考虑；
假设像面坐标值为(x,y)，像面畸变为(Δx,Δy)，主点偏移为(x0,y0)，主距为f；
主点误差为线性误差，表述如下：
主距误差为缩放误差，表述如下：
径向畸变误差为高次模型，表述如下：
其中r2＝(x-x0)2+(y-y0)2；
偏心畸变误差为高次模型，表述如下：
上述各类误差合并为畸变模型表述如下：
令(x',y')＝(x-x0,y-y0)，通用光学遥感卫星畸变模型表述如下：
其中r2＝x'2+y'2；
对光学畸变模型进行参数合并与简化，得到解算用的内检校模型；沿轨向坐标x'为常数，设为C，并将r代入，畸变模型表述如下：
进行如下的变量替换：
将畸变模型变换如下：
将y'＝y-y0代入得到：
进行如下的变量替换：
得到解算用的线推扫光学遥感卫星内检校模型为：
其中变量a0,a1,…,a4,b0,b1,…,b5为待求的内检校系数。
2.如权利要求1所述一种光学遥感卫星无控内检校方法，其特征在于：步骤2、步骤3和步骤4未引入高精度地面三维检校场的绝对约束，而是通过三张或三张以上重叠影像相互之间空间交会点的不一致性来探测高阶畸变。
3.如权利要求1所述一种光学遥感卫星无控内检校方法，其特征在于：步骤2选取三张或三张以上具有重叠区域的交会影像的原则是：每张影像重叠部分所对应的探元数量不少于CCD探元总数量一半，同时重叠影像之间交会角大于15°。
4.如权利要求1所述一种光学遥感卫星无控内检校方法，其特征在于：步骤3的实现方式是对所有影像进行特征提取，然后两张影像之间分别进行特征匹配构建同名连接点链表，最后采用最小二乘匹配方法对同名连接点的像点坐标进行优化。
5.如权利要求1所述一种光学遥感卫星无控内检校方法，其特征在于：步骤4实现方式是采用前方交会获取同名连接点的物方坐标初值，然后利用同名连接点和物方坐标初值构建关于交会残差的误差方程式。
6.如权利要求1所述一种光学遥感卫星无控内检校方法，其特征在于：步骤5实现方式是对交会残差误差方程式的法方程进行改化，消除物方坐标未知数，只求解内检校参数的改正数，通过改正数修正内检校参数及相关参数；利用新的检校参数更新像点坐标用于前方交会更新物方点坐标；不断迭代进行，直至前方交会误差的小于1个像素。
7.一种光学遥感卫星无控内检校系统，其特征在于：用于权利要求1至6任一项所述的一种光学遥感卫星无控内检校方法。
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