CN112082576A

CN112082576A - 一种“三无情况下”的卫星影像正射纠正方法

Info

Publication number: CN112082576A
Application number: CN202010937908.0A
Authority: CN
Inventors: 周国清; 岳涛; 施宇军
Original assignee: Guilin University of Technology
Current assignee: Guilin University of Technology
Priority date: 2020-09-09
Filing date: 2020-09-09
Publication date: 2020-12-15

Abstract

本发明公开了一种“三无情况下”的卫星影像正射纠正方法，具体包括：1、创建了改正由地形高差引起的投影差的卫星影像正射纠正模型；2、从任意两幅或多幅影像上筛选足够的同名特征点，并构成加密点，再采用区域网平差法计算每幅影像正射纠正模型，得到成像模型系数和所有加密点的大地坐标；3、实现了“三无情况下”的卫星影像正射纠正。利用本发明可以解决单景影像上控制点不足、甚至无控制点，全部影像无传感器内外方位元素，无成像参数的卫星影像的正射纠正。本发明采用的“三无情况下”的卫星影像正射纠正方法，克服了卫星影像控制点不易采集的国际难题。

Description

一种“三无情况下”的卫星影像正射纠正方法

技术领域

本发明涉及摄影测量与遥感领域，尤其涉及“三无情况下”(无传感器内外方位元素、无传感器成像模型、单景影像无地面控制点)的区域网平差、卫星影像正射纠正的理论和技术领域，应用于“三无情况下”的历史卫星影像的正射纠正和现代卫星传感器保密情况下影像正射纠正方面。

技术背景

针对地球长期遥感监测的需求，如几十年的遥感监测，往往需要制作历史卫星影像或航拍影像的正射影像产品。一方面，由于历史卫星的各项参数未知，如传感器的内外方位元素和成像模型，所以，对历史卫星影像进行正射纠正，无法使用如传统的共线方程对这类卫星影像进行正射纠正处理。此外，目前国内外出现不依赖卫星成像传感器参数的正射纠正方法都是采用多项式模型，该方法需要大量的地面控制点。但是，由于历史卫星影像覆盖区域的地貌特征经过几十年发生了较大改变，如岩溶地貌，城市等变化，无法准确测量地面三维控制点信息，使得历史卫星影像无法获得足够控制点，造成无法进行正射纠正的国际难题。

另一方面，所有未处理的卫星影像都会出现由于地面起伏引起的像点位移，即投影差。对于相对于某一个基准面正负高差的存在，引起地面点在像片上与其在基准面上的垂直投影点在相片上的构象点之间产生直线位移。也就是说，地面起伏在影像上产生的像点位移，在正射纠正过程中会产生明显的误差，因此必须改正由地形高差引起的投影差。

发明内容

本发明提出了一种“三无情况下”的卫星影像正射纠正方法，以解决目前国际上历史遥感影像由于缺失传感器内外方位元素、成像模型，且无法获取足够多的地面控制点，难以制作正射影像产品的国际问题。

为实现本发明之目的，本发明采用以下具体技术方案予以实现：

1.创建改正由地形高差引起的投影差的卫星影像正射纠正模型

地形起伏引的像点位移是指当投影区域地存在地形起伏时，相对于某一基准面有高差的地面点，其在相片上的点会与基准面上的构象直接产生位移。当垂直摄影的条件下，则地形起伏引起的像点位移为投影差Δ_Z，根据投影差和卫星高度，可以计算得到地面起伏引起的像点在平面坐标上的位移分量Δ_x和Δ_y。进一步，在二阶多项式改正模型引入位移分量条件下，得到改正由地形高差引起的投影差的卫星影像正射纠正模型。

2.区域网平差法计算控制点加密坐标

由于历史卫星影像存在“三无情况”，即无传感器内外方位元素、无传感器成像模型、甚至部分单景影像无地面控制点。本发明在影像上通过同名特征点进行加密，即在二阶多项式纠正模型中加入参数未知的加密点，建立控制点加密的区域网平差模型。利用已有的地面控制点坐标并结合区域网平差计算得到影像纠正系数和加密点坐标。

3.历史卫星影像正射纠正

利用已有控制点坐标和区域网平差后得到的加密点坐标，对历史卫星影像进行正射纠正。通过空间变换和灰度重采样处理，得到完整的正射纠正后的正射影像。

附图说明

图1是本发明实施例的改正由地形高差引起投影差的卫星影像正射纠正模型原理图。

图2是本发明实施例的控制点加密选取与布设示意图，其中：(a)为山区控制点加密选取与布设；(b)为城市控制点加密选取与布设。

图3是本发明实施例的二阶多项式区域网平差控制点加密原理图。

图4是本发明实施例的二阶多项式区域网平差控制点加密方法流程图。

图5是本发明实施例的二阶多项式区域网平差控制点加密示意图。

图6是本发明实施例的像素灰度重采样示意图。

图7是本发明实施例的区域网平差法控制点加密正射纠正结果对比图，其中：a为原始影像，b为纠正后影像。

图8是本发明实施例的多景影像区域网平差控制点加密正射纠正及镶嵌示意图。

图9是本发明实施例的多景影像分区域正射纠正及镶嵌结果图。

图10是本发明实施例的多景影像区域网平差控制点加密正射纠正结果图。

具体实施方式

下面结合本发明中的实施例附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

实施例：

本实施例中，我们选取选用的是GRONA卫星系统影像，覆盖区为广西岩溶区影像，影像拍摄年份在1962-1969年间。其成像方式为全景式投影。CORONA属于锁眼4(KH-1-4)系列，其分辨率为2.7m，成像宽幅为17×231km²，共446景影像。

步骤1：创建改正由地形高差引起投影差的卫星影像正射纠正模型。由于选取的GRONA影像覆盖区属于岩溶地貌，丘陵、峰丛洼地之类地形，这些未处理的都有影像都出现由于地面起伏引起的像点位移,即投影差。因此，这种投影误差必须进行改正。

结合图1，本发明提出了改正由地形高差引起投影差的卫星影像正射纠正模型。当垂直摄影的条件下，外方位元素中角度方位元素值

和ω为0时，地形起伏引起的像点位移为：

Δz＝(Z·d)/H (1)

其中Z为像点对应地面点与基准面的高差；H为平台相对于基准面的高度；d为像点到像底点的距离。投影差Δz可以分解为沿x，y二个方向，其位移分量分别表示为：

其中(x·y)为像点坐标。M为卫星飞行高度。由于GRONA卫星的成像方式为全景投影方式，由于y＝0，所以Δ_y＝0，所以只x方向是存在像点位移，即投影差只发生在扫描方向上，多项式正射纠正模型为：

其中α＝(α₀,α₁,α₂,α₃,α₄,α₅)^T和β＝(β₀,β₁,β₂,β₃,β₄,β₅)^T为待定参数；X，Y为地面坐标；x，y为像平面坐标。

步骤2：建立控制点加密的区域网平差模型。

结合图2，在山区影像中，平坦地区获取4个控制点，其他非平坦地区添加6个加密点，城市影像部分可以在城市周边地物变化不大的区域获取4个控制点，而城市扩建导致地物变化过大的区域则添加5个加密点。

结合图3，根据公式(3)校正模型的需求，仅有4个控制点无法通过区域网平差进行加密点的坐标计算，至少需要6个控制点。将多景相邻影像进行组合构成一个区域网，建立加密点参数未知的区域网平差误差方程，公式3将加密点作为参数未知并进行线性化得到公式如下：

其中Δa_i(i＝0,1,…,5)和Δb_i(i＝0,1,…,5)是改正系数，v_x，v_y是残差，X和Y是已知控制点的二维坐标，l_x和l_y表示为：

一个控制点可以计算得到2个未知参数，公式4有12个未知参数，因此至少需要6个以上控制点可以计算得到12个未知参数。假设已知N个控制点(N≥6)，公式(5)可以改写成矩阵形式如下：

V＝A·α+B·β-L (6)

其中，

采用最小二乘估计原理求解公式(6)：

Φ＝V^TV＝min (7)

其法方程为：

未知参数求解表示为：

其中Q_ij(i,j＝1,2)为协方差矩阵给定的参数，表示为：

每景影像的转换系数和加密点坐标可以表示为：

步骤3：二阶多项式区域网平差计算控制点加密坐标。

结合图4，通过区域网平差进行控制点加密的坐标精确计算。具体的操作需要进行的是初始值和平差的解算，影像纠正系数和加密点地面坐标求解，流程如下：

步骤4：统一坐标系。

结合图5，通过相邻影像间的加密点利用多项式纠正模型解算转换系数，将所有像点坐标统一到基准坐标系内。以影像106-a为基准往下至110-a，并由左往右统一图像坐标。使用一次多项式计算相邻影像间图像坐标的转换系数。如通过影像106-a和107-a之间重叠区的同名图像坐标点建立两者间的多项式转换模型，计算像点间的转换参数α₁，α₂，α₃，然后即可影像107-a中的图像点坐标转换至影像106-a为基准的坐标系统中。以此类推，统一9景影像的图像坐标系统。

步骤5：计算加密点的地面坐标初始值。

利用计算得到的转换系数求加密点的平面坐标初始值。计算加密点初始值首先需要求出平面坐标与影像坐标(统一后)间的转换参数。

步骤6：获取加密点的高程值，视为已知值。

根据加密点的平面坐标，从DEM获取高程值作为高程值。

步骤7：计算各影像正射纠正系数初始值。

根据GCP点和加密点的坐标初始值求出转换参数初始值α_i,β_i(i＝0,…,5)。

步骤8：计算影像正射纠正系数和加密点的地面坐标。

根据区域网平差法计算各影像正射纠正系数的改正值和加密点地面坐标的改正值，然后利用趋近计算方法计算纠正系数和加密点坐标。

步骤9：影像空间变换。将原始图像的四个角点按变换函数投影到地图坐标系统中可以得到如下8个坐标值。

(X_a,Y_a)，(X_b,Y_b)，(X_c,Y_c)，(X_c,Y_c)；

对这8组坐标求解出最大和最小X，Y值，并组合成最大和最小坐标组(X_min,Y_min)，(X_max,Y_max)。将影像输出范围转换为计算机中纠正后影像的存储数组空间，即确定影像的总行列数M，N。再将地面坐标转换为输出影像坐标。

步骤10：像素灰度重采样。

结合图6，采用双三次卷积重采样法，将原始影像将对应点位上的亮度值赋予纠正后影像对应像点。

结合图7，在本实施例中平面点坐标系统采用基准面为WGS-84，投影为UTM-49N。获取加密点的坐标后，结合已有的控制点计算每一景影像的转换参数α_ij,β_ij，(i＝0,…,5；j＝1，…，9)，然后利用多项式正射纠正公式进行影像纠正得到纠正后影像。

结合图8，为了保证多景影像的整体正射纠正精度，本发明提出了多景影像整体镶嵌规则，首先进行左区域两片区域镶嵌，右区域两片区域镶嵌，最后左右与中部片区整体镶嵌。该规则可以避免局部地区的低精度对整体精度的影响和重复多次重采样产生的影响。

结合图9，图10，通过整体镶嵌规则，镶嵌得到多景影像的正射纠正结果图。

Claims

1.一种“三无情况下”的卫星影像正射纠正方法，其特征在于具体步骤：

(1)创建改正由地形高差引起的投影差的卫星影像正射纠正模型：在二阶多项式正射纠正模型中加入由地形高差引起的投影差的改正项，建立改正由地形高差引起的投影差的卫星影像正射纠正模型；

(2)区域网平差计算改正由地形高差引起的投影差的卫星影像正射纠正模型得到控制点加密坐标：在相邻两幅或多幅影像上选取同名点作为加密点，利用区域网平差模型，并根据现有的控制点坐标信息，计算改正由地形高差引起的投影差的卫星影像正射纠正模型，得到控制点加密的三维坐标信息；

(3)“三无情况下”的卫星影像正射纠正：影像空间变换，通过相邻影像间的加密点利用多项式纠正模型解算转换系数，将所有像点坐标统一到基准坐标系内，采用双三次卷积重采样法，将原始影像将对应点位上的亮度值赋予纠正后图像对应像点，根据多景影像整体镶嵌规则，镶嵌得到多景影像的正射纠正结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤(1)具体为：

(1)计算垂直摄影条件下，地面起伏引起的投影差Δ_z，然后根据投影差计算x，y两个方向上的位移分量Δ_x和Δ_y；

(2)将计算得到的地面起伏在x,y两个方向上的位移分量作为由地形高差引起的投影差的改正项，加入到二阶多项式纠正模型中，得到改正由地形高差引起的投影差的卫星影像正射纠正模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤(2)具体为：

(1)统一坐标系：通过相邻影像间的加密点利用多项式纠正模型解算转换系数，将所有像点坐标统一到基准坐标系内；

(2)计算加密点的地面坐标初始值：利用计算得到的转换系数求加密点的平面坐标初始值，计算加密点初始值首先需要计算出平面坐标与统一后的影像坐标间的转换参数；

(3)获取加密点的高程值：根据加密点的平面坐标，从DEM中获取高程值作为高程值；

(4)计算各影像正射纠正系数初始值；

(5)计算影像正射纠正系数和加密点的地面坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤(3)具体为：

(1)影像空间变换：确定待纠正影像大小，根据影像坐标系和地面坐标系的关系，进行坐标转换；

(2)像素重采样：采用双三次卷积重采样法，将原始影像将对应点位上的亮度值赋予纠正后图像对应像点；

(3)多景影像整体镶嵌：创建多景影像整体镶嵌规则，首先进行左区域两片区域镶嵌，右区域两片区域镶嵌，最后左右与中部片区整体镶嵌，镶嵌得到多景影像的正射纠正结果。