CN113160312A - 一种卫星线阵影像rpc模型定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种卫星线阵影像RPC模型定位方法，针对各影像行成像积分时间存在差异，难以直接拟合符合精度要求的RPC的影像，通过时间均衡化虚拟重成像技术重新生成新影像，并根据虚拟成像时的几何关系构建严密几何模型，拟合新影像的PRC参数，新影像和对应的RPC，实现影像RPC模型的定位。通过上述时间均衡化虚拟成像获得的新影像及其RPC参数，可以继续使用基于RPC模型的技术实现该影像的定位与制图应用。
Description
技术领域
本发明涉及卫星遥感影像摄影测量处理与应用领域中，一种影像RPC模型几何定位处理方法，具体而言涉及一种卫星线阵影像RPC模型定位方法。
背景技术
自1960年世界上第一颗遥感卫星TIROS-1以来，对地观测高分卫星在性能、功能均实现了跨越式发展。美国光学高分卫星技术一直处于世界领先地位，Digital Global卫星QuickBird-2、GeoEye-1、Worldview 1-4是主要的商业遥感卫星，用于军事目的美国KH-11分辨率更是达到0.1m。欧洲当前典型的高分光学卫星包括法国的SPOT 5-7和Pleiades 1A/1B卫星，英国萨里公司设计制造的灾害监测星座DMC等。印度、韩国和以色列都已发射了分辨率优于1m高分辨率光学卫星。中国近年发射的具有同轨立体测绘功能的天绘一号01-03星、ZY-301-02星，以及已广泛使用的高分系列卫星，极大地提升了国内遥感观测能力与数据使用的自给率。静止轨道卫星由于能够对同一地区实现不间断观测的优势得到重视，我国2016年发射的高分4号分辨率为50m，ESA应用传统相机地面分辨率可达3m，提出的光学合成孔径设计概念，可进一步提升超高轨道影像分辨率。表1列出全球有代表性的光学高分卫星。
表1代表性的光学高分卫星
遥感影像的高精度定位是影像几何处理的基础、信息量化的依据以及数据复合分析的关键，高分辨率卫星影像定位方法有严密几何模型和通用传感器模型两种。严密几何模型是高分辨率卫星影像处理理论最为严密的数学模型，是卫星遥感影像几何处理的基本模型。在遥感影像处理中，为实现高精度的几何定位，需要获取传感器的各项成像参数，建立影像与地面目标之间的严密几何关系，通过获取传感器的各种物理参数，影像拍摄时刻的位置及卫星姿态等信息构建严密几何模型，针对不同传感器需要建立不同的严密几何模型。聂倩将严密几何模型引入到TSS影像的高精度几何定位中，并通过采用不同的误差改正函数对卫星的轨道和姿态进行系统误差修正，并针对TSS条带内外方位元素不变的构像特点和相应的姿态变化特性，提出增加虚拟误差方程的方法。王涛分别分析建立ZY-3、SPOT-5、ALOS卫星传感器严密几何模型及相应的改化形式，并进行比较客观的实验、分析和比较。
有理多项式模型(Rational Function Model，RFM)是通用传感器模型的一种，实现了严密几何模型的替代，使得几何处理与传感器几何物理参数脱离。应用层次上，卫星影像的严密几何模型正逐渐被有理多项式模型RFM取代，有理多项式模型RFM因数学模型简单，精度高和具有优良的内插性能等优点得到广泛应用。有理多项式模型RFM系数的解算则根据使用控制点的来源不同分为地形相关和地形无关两种方案，地形相关方案是严密几何模型未知，通过获取控制点来解算有理多项式模型RFM中多项式系数(RationalPolynomial Coefficients，RPC)；地形无关方案是严密几何模型已知，通过严密几何模型生成虚拟控制点格网来解算RPC参数。张过、李德仁[5]对SPOT-5和ERS卫星影像进行实验，得出阶数为3并且分母不同的RPC模型可以取代严密几何模型进行摄影测量处理的结论。童小华、刘世杰以quickbird立体影像为实验，得出从物理模型得到的有理多项式模型，具有与物理模型相近的精度的结论。
随着光学卫星遥感的发展，传统线阵CCD相机已不能满足航天光学遥感的需求，时间延迟积分电荷耦合器件(TDI CCD)拼接相机正取而代之，成为主流星载光学传感器。如国外的quickbird，IKONOS，ATLOS和pleiades卫星，以及我国的资源三号(ZY-3)、天绘一号(TH-1)等都采用了TDI CCD相机。TDI(Time Delayed and Integration)是典型的非均匀时间积分成像的传感器，沿轨方向多片TDI CCD成两行平行交错排列，垂轨方向相邻TDI CCD之间具有少量重叠探元，通过时间延迟积分技术提高曝光量，推扫成像时几何上仍满足线中心投影原理，与一般线阵CCD相比，它具有响应度高、动态范围宽等优点。在光线较暗的场所也能输出一定信噪比的信号，可大大改善环境条件恶劣引起信噪比太低这一不利因素。
对于高分辨率光学卫星获取的原始TDI CCD推扫影像，由于行积分时间跳变，在采用有理多项式模型等通用成像几何模型替代其严格的共线方程模型时，系数拟合精度不理想，限制了有理多项式模型对原始遥感影像严密几何模型的替代精度。
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发明内容
本发明提供了一种卫星线阵影像RPC模型定位方法，能够基于RPC的几何处理与目标定位方法实现非均匀时间成像的卫星线阵影像，解决原始遥感影像成像时间不均匀，导致有理多项式模型RFM对原始遥感影像严密几何模型的替代精度有限制的难题。
本方法根据计算虚拟影像成像时刻的卫星位置、姿态，结合影像传感器的相关参数，准确建立虚拟影像的严密几何模型，并实现RPC参数高精度拟合。本发明利用原始遥感影像，计算原始遥感影像行中心成像时刻和新影像行中心成像时刻，插值和重采样获取与原始遥感影像具有相同列宽和行高的新影像，新影像虚拟成像时间均匀，无行积分时间跳变，与均匀成像的CCD卫星线阵影像一样，易于实现RPC参数的高精度拟合。本发明主要包括以下内容：
一种卫星线阵影像RPC模型定位方法，包括以下步骤：
S1：根据原始遥感影像成像的起始时刻和每个影像行的成像时间，累积计算原始遥感影像每个影像行中心的成像时刻；
S2：根据原始遥感影像成像的起始时刻和终止时刻，以及影像总行数即影像高度，计算每个影像行成像的平均时间；
S3：根据每个影像行成像的开始时刻和每个影像行的平均成像时间，在假设每个影像行均以平均时间虚拟成像情况下，计算该虚拟成像的新影像所有影像行中心的成像时刻；
S4：针对新影像的各个影像行，根据新影像的影像行中心的虚拟成像时刻，计算该时刻对应原始遥感影像的影像行位置；
S5：根据新影像的影像行中心的虚拟成像时刻和该时刻对应的原始遥感影像的影像行位置，通过对原始影像邻近行重采样获取与原始遥感影像具有相同列宽W的新影像行；
S6：对所有新影像的影像行进行虚拟成像，形成一景与原始遥感影像相同行高H的最终影像；
S7：根据最终影像各影像行中心的成像时刻以及卫星的星历数据、传感器参数，拟合新影像的RPC参数。
进一步的，所述步骤S1中，原始遥感影像每个影像行中心的成像时刻计算方法如下：从第一影像行开始，依次逐个计算各影像行中心成像时刻，其中第一个影像行的中心时刻按C1＝C0+T1/2.0计算，其它影像行中心时刻按公式Ci＝Ci-1+(Ti-1+Ti)/2.0，式中C1为第一影像行中心时刻，Ci为第i影像行中心时刻，Ci-1为第i-1行中心时刻，T1为第一影像行成像积分时间，Ti-1和Ti为第i-1行和i行成像积分时间，C0表示原始遥感影像成像的起始时刻，即第一行成像起始时刻。
进一步的，所述步骤S3中，新影像各行中心时刻的计算根据如下公式实现：
V(i)＝(i-0.5)*[CE-CS]/H
式中，H为新影像的行高，i为新影像行号，i＝1......H，CS和CE为原始影像成像的开始时刻和结束时刻，V(i)为新影像第i行中心的成像时刻。
进一步的，所述步骤S4中，新影像的影像行中心的成像时刻，计算该时刻对应原始遥感影像的影像行位置，是通过比较新影像的影像行中心时刻与原始遥感影像的影像行中心成像时刻得到的，新影像的影像行中心时刻在原始遥感影像中通常没有严格相同的影像行中心时刻与其对应，则寻找出与该中心时刻最近的两个相邻影像行j-1、j及它们行中心对应的成像时刻Cj-1、Cj；
进一步的，所述步骤S5中，新影像的影像行虚拟成像通过对原影像邻近行j-1、j行影像线性插值并重采样得到，设新影像第i影像行中心的时刻为Vi，则通过如下公式计算新影像行每个像素的亮度值，实现新影像行虚拟成像：
G(i,k)＝[g(j-1,k)*(Cj-Vi)+g(j,k)*(Vi-Cj-1)]/(Cj-Cj-1)
其中G(i,k)代表虚拟成像的第i影像行第k列像素的亮度值，g(j-1,k)代表原始遥感影像第j-1影像行第k列像素的亮度值，g(j,k)代表原始遥感影像第j影像行第k列像素的亮度值，Vi、Cj-1和Cj分别代表新影像第i影像行、原始遥感影像第Cj-1影像行和原始遥感影像第Cj影像行中心的时刻，通过计算，获取与原始遥感影像宽度W相同的新影像行。
进一步的，当Vi小于原始遥感影像第一影像行中心时刻C1时，直接将原始遥感影像的第一影像行复制到新影像的第一影像行，当Vi大于原始遥感影像的最后一个影像行中心时刻CW时，直接将原始遥感影像的最后一影像行拷贝到新影像的最后一影像行。
进一步的，所述步骤S7中，通过虚拟生成的新影像的严密几何模型在物方空间构建三维格网控制点，通过三维空间格网点拟合RPC参数；新影像严密几何模型构建时，传感器参数采用与原始遥感影像传感器参数相同；新影像各影像行虚拟成像中心时刻根据步骤S3获得；星历和姿态参数采用原始遥感影像对应的星历和姿态参数，新影像各影像行成像时传感器位置和姿态根据其成像时刻在原星历和姿态数据中插值获得。
本发明提供了非均匀时间成像的卫星线阵影像虚拟重成像方法，主要是通过时间均匀化原始遥感影像，进而通过虚拟成像形成新影像，并根据新影像各影像行虚拟成像时间与原始遥感影像成像时间的对应关系，逐行虚拟成像获得最终影像。
本专利通过非均匀时间成像的卫星线阵影像虚拟成像为新影像，精确计算相应虚拟成像时刻卫星位置、姿态，结合影像传感器的相关参数，建立虚拟成像的新影像的严密几何模型，实现新影像与RPC参数的拟合，将虚拟成像的新影像及其RPC参数代替原始遥感影像，实现新影像基于RPC模型的几何处理、目标定位、三维重建等应用。
附图说明
图1是所述卫星线阵影像RPC模型定位方法的步骤示意图。
具体实施方式
本发明涉及TDI CCD获取的原始遥感影像，所述原始遥感影像包括若干个影像行，本发明实现将原始遥感影像通过虚拟成像处理形成新影像，具体操作包括以下步骤：
步骤1、计算原始遥感影像的每个影像行中心的成像时刻：从第一影像行开始处理，依次逐个计算各影像行中心的成像时刻，其中第一影像行中心的成像时刻采用公式C1＝C0+T1/2.0，其它各影像行中心的成像时刻采用公式Ci＝Ci-1+(Ti-1+Ti)/2.0，式中C1为第一影像行中心时刻，Ci为第i影像行中心时刻，Ci-1位第i-1行中心时刻，T1为第一影像行成像时间，Ti-1和Ti分别为第i-1行和i行成像时间。
步骤2、计算每个影像行成像的平均成像时间Tave：根据原始遥感影像整体影像行成像的起始时刻CS、终止时刻CE、以及原始遥感影像总行数即影像高度H，根据公式Tave＝(CE-CS)/H计算而得。所述原始遥感影像和新影像具有相同的影像高度H。
步骤3、假设每个影像行均以平均时间成像，根据原始遥感影像单个影像行成像的开始时刻和每个影像行的平均成像时间Tave，按下式计算该新影像每个影像行中心的成像时刻。
V(i)＝(i-0.5)*Tave
式中，i为新影像行号，i＝1......H，V(i)为新影像第i行中心的成像时刻。
步骤4、通过比较新影像每个影像行中心的成像时刻与原始遥感影像每个影像行中心的成像时刻，计算新影像中，单个影像行中心的成像时刻与该成像时刻对应的原始遥感影像的位置。
步骤5、重采样原始遥感影像的宽度，使新影像与原始遥感影像相同宽度，因为虚拟成像得到的新影像的每个影像行中心的成像时刻在原始遥感影像中通常没有严格相同的影像行中心的成像时刻与其对应，设新影像第i影像行中心的时刻为Vi，查询得到与该时刻Vi成像最接近的原始遥感影像的影像行分别为j-1和j，对应影像行中心的成像时刻分别为Cj-1和Cj，通过如下公式计算新影像第i影像行每个像素的亮度值：
G(i,k)＝[g(j-1,k)*(Cj-Vi)+g(j,k)*(Vi-Cj-1)]/(Cj-Cj-1)
其中G(i,k)代表虚拟成像的新影像第i影像行第k像素的亮度值，g(j-1,k)代表原始遥感影像第j-1影像行第k列像素的亮度值，g(j,k)代表原始遥感影像第j影像行第k列像素的亮度值，Vi、Cj-1和Cj分别代表新影像第i影像行、原始遥感影像第Cj-1影像行和原始遥感影像第Cj影像行中心的成像时刻，通过上述方式，利用卫星运行平稳的特点，获取与原始遥感影像宽度W相同的新影像行。当Vi小于原始遥感影像第一个影像行中心时刻C1时，直接将原始遥感影像的第一个影像行复制到新影像的第一个影像行，当Vi大于原始遥感影像的最后一个影像行中心时刻CW时，直接将原始遥感影像的最后一个影像行拷贝到新影像的最后一个影像行。
步骤6、对新影像所有影像行进行虚拟成像，形成一景与原始遥感影像相同高度H的最终影像。
步骤7、根据新影像各影像行的成像时刻以及卫星的星历和姿态数据，插值计算相应新影像行中心成像时刻卫星位置、姿态，以原始遥感影像的传感器参数作为最终影像的传感器参数，通过严密几何模型构建物方空间三维格网点，拟合新虚拟影像的RPC，获取新影像对应的RPC参数。
利用上述方法获得的虚拟成像后的新影像及其对应RPC，应用上与传统影像及其RPC使用方法完全相同，可以实现影像的正射校正、目标定位、三维重建等用途。
Claims (7)
1.一种卫星线阵影像RPC模型定位方法，包括以下步骤：
S1：根据原始遥感影像成像的起始时刻和每个影像行的成像时间，累积计算原始遥感影像每个影像行中心的成像时刻；
S2：根据原始遥感影像成像的起始时刻和终止时刻，以及影像总行数即影像高度，计算每个影像行成像的平均时间；
S3：根据每个影像行成像的开始时刻和每个影像行的平均成像时间，在假设每个影像行均以平均时间虚拟成像情况下，计算该虚拟成像的新影像所有影像行中心的成像时刻；
S4：针对新影像的各个影像行，根据新影像的影像行中心的虚拟成像时刻，计算该时刻对应原始遥感影像的影像行位置；
S5：根据新影像的影像行中心的虚拟成像时刻和该时刻对应的原始遥感影像的影像行位置，通过对原始影像邻近行重采样获取与原始遥感影像具有相同列宽W的新影像行；
S6：对所有新影像的影像行进行虚拟成像，形成一景与原始遥感影像相同行高H的最终影像；
S7：根据最终影像各影像行中心的成像时刻以及卫星的星历数据、传感器参数，拟合新影像的RPC参数。
2.根据权利要求1所述的卫星线阵影像RPC模型定位方法，其特征在于，所述步骤S1中，原始遥感影像每个影像行中心的成像时刻计算方法如下：从第一影像行开始，依次逐个计算各影像行中心成像时刻，其中第一个影像行的中心时刻按C1＝C0+T1/2.0计算，其它影像行中心时刻按公式Ci＝Ci-1+(Ti-1+Ti)/2.0，式中C1为第一影像行中心时刻，Ci为第i影像行中心时刻，Ci-1为第i-1行中心时刻，T1为第一影像行成像积分时间，Ti-1和Ti为第i-1行和i行成像积分时间，C0表示原始遥感影像成像的起始时刻，即第一行成像起始时刻。
3.根据权利要求1所述的卫星线阵影像RPC模型定位方法，其特征在于，所述步骤S3中，新影像各行中心时刻的计算根据如下公式实现：
V(i)＝(i-0.5)*[CE-CS]/H
式中，H为新影像的行高，i为新影像行号，i＝1......H，CS和CE为原始影像成像的开始时刻和结束时刻，V(i)为新影像第i行中心的成像时刻。
4.根据权利要求1所述的卫星线阵影像RPC模型定位方法，其特征在于，所述步骤S4中，新影像的影像行中心的成像时刻，计算该时刻对应原始遥感影像的影像行位置，是通过比较新影像的影像行中心时刻与原始遥感影像的影像行中心成像时刻得到的，新影像的影像行中心时刻在原始遥感影像中通常没有严格相同的影像行中心时刻与其对应，则寻找出与该中心时刻最近的两个相邻影像行j-1、j及它们行中心对应的成像时刻Cj-1、Cj。
5.根据权利要求3所述的卫星线阵影像RPC模型定位方法，其特征在于，所述步骤S5中，新影像的影像行虚拟成像通过对原影像邻近行j-1、j行影像线性插值并重采样得到，设新影像第i影像行中心的时刻为Vi，则通过如下公式计算新影像行每个像素的亮度值，实现新影像行虚拟成像：
G(i,k)＝[g(j-1,k)*(Cj-Vi)+g(j,k)*(Vi-Cj-1)]/(Cj-Cj-1)
其中G(i,k)代表虚拟成像的第i影像行第k列像素的亮度值，g(j-1,k)代表原始遥感影像第j-1影像行第k列像素的亮度值，g(j,k)代表原始遥感影像第j影像行第k列像素的亮度值，Vi、Cj-1和Cj分别代表新影像第i影像行、原始遥感影像第Cj-1影像行和原始遥感影像第Cj影像行中心的时刻，通过计算，获取与原始遥感影像宽度W相同的新影像行。
6.根据权利要求4所述的卫星线阵影像RPC模型定位方法，其特征在于，当Vi小于原始遥感影像第一影像行中心时刻C1时，直接将原始遥感影像的第一影像行复制到新影像的第一影像行，当Vi大于原始遥感影像的最后一个影像行中心时刻CW时，直接将原始遥感影像的最后一影像行拷贝到新影像的最后一影像行。
7.根据权利要求1所述的卫星线阵影像RPC模型定位方法，其特征在于，所述步骤S7中，通过虚拟生成的新影像的严密几何模型在物方空间构建三维格网控制点，通过三维空间格网点拟合RPC参数；新影像严密几何模型构建时，传感器参数采用与原始遥感影像传感器参数相同；新影像各影像行虚拟成像中心时刻根据步骤S3获得；星历和姿态参数采用原始遥感影像对应的星历和姿态参数，新影像各影像行成像时传感器位置和姿态根据其成像时刻在原星历和姿态数据中插值获得。
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-
2021
- 2021-02-07 CN CN202110168821.6A patent/CN113160312B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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