CN114972078A - 应用sar影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法及系统,与现有技术相比解决了稳健提升国产光学卫星无控几何定位精度。本发明包括以下步骤:构建附加太阳高度角
Description
技术领域
本发明涉及星载光学遥感卫星影像高精度几何处理技术领域,具体来说是一种应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法及系统。
背景技术
近年来,我国空间技术飞速发展,光学卫星影像的质量不断提高、获取更加便捷、成本逐渐降低,光学卫星已成为高分辨率对地观测系统的重要组成部分。随着光学卫星影像的空间分辨率和光谱分辨率的不断提升,细节信息更加丰富,“看得清”的问题得到基本解决。卫星在发射过程中由于应力释放、在轨运行成像环境变化等因素,其成像参数发生变化,严重地降低光学影像的外部几何质量。而在国防军事领、国民经济建设等诸多领域应用中,光学卫星影像的几何精度直接决定了其应用效果。因此,在分辨率提升的基础上,如何使其定位精度性能好,则成了提升国产光学卫星影像性能和扩大应用潜力过程中亟待解决的关键问题。
SAR卫星影像定位由于与姿态无关,较光学遥感卫星几何定位精度表现优良,随着国产高分三号SAR卫星的成功发射以及2022年RADARSAT-1免费公布了其历史17年的数据,可便捷获取更多的SAR数据源,为提升国产光学遥感卫星数据无控几何质量带来可能。目前关于国产光学卫星影像无控几何质量提升研究,国产光学卫星在地面几何处理研究中主要集中利用外部参考数据进行单景影像定位精度提升,每景影像的补偿参数进行单独求解,模型参数适用性差,且计算复杂,因此需对造成绝对定位精度误差差的误差根本原因进行建模。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有国产光学遥感卫星无控几何质量较低的缺陷,提供一种应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法及系统来解决上述问题。
为了实现上述目的,本发明的技术方案如下:
一种应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法,包括以下步骤:
11)构建附加太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型;利用光学卫星的初始内外方位参数以及姿轨星历数据构建严密几何定位模型,每隔5000行计算卫星质心与太阳质心连线矢量在卫星本体坐标系Z轴的夹角,根据太阳高度角θ构建6阶傅里叶级数形式的无控几何定位误差补偿模型;
12)应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量准备工作;获取待进行误差补偿的长条带国产光学卫星影像,获取长条带影像覆盖区对应的SAR影像和SRTM DEM数据,并完成光学影像和SAR影像的匹配以得到求解误差模型系数的参考数据;
13)应用从SAR影像和SRTM DEM中提取的参考数据对无控几何定位误差补偿模型系数进行求解;对偶特定光学卫星长条带影像,每隔5000逐太阳高度角θ构建无控几何定位误差补偿模型并线性化处理,对无控几何定位误差补偿模型中待求补偿系数赋初始值,然后迭代求解,直至计算完太阳高度角范围内的所有误差补偿模型系数。
所述构建附加太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型包括以下步骤:
21)构建光学卫星影像的严密几何定位模型。利用影像的内外方位元素以及姿轨星历数据,构建严密几何定位模型如下:
上式中,s为观测像元所在的影像列数,[tan(ψx(s)),tan(ψy(s)),1]T为像元s卫星本体坐标系下的指向角,t是像元s的对应观测时间,是卫星本体坐标系到星敏坐标系的旋转矩阵,是星敏感器坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵,是J2000坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵,且和随着不同观测时间t而变换,λ是比例系数,为相机中心在WGS84坐标系下的坐标矢量,XGPS(t),YGPS(t),ZGPS(t)分别为相机中心在WGS84坐标系下X轴、Y轴、Z轴的坐标,为观测目标在WGS84坐标系下的坐标矢量,X、Y、Z为观测目标在WGS84坐标系下X轴、Y轴、Z轴的坐标;
22)计算观测时刻太阳与卫星本体质心连线在卫星本体坐标系下与Z轴的夹角θ,本发明称该夹角为太阳高度角,具体步骤为:
221)由于太阳高度角在相邻影像行之间变化不大,本发明取每隔5000行计算;根据待计算太阳高度角的行获取成像时间t',根据卫星轨道模型内插出卫星质心的位置矢量其中XGPS(t'),YGPS(t'),ZGPS(t')分别为卫星质心在t'时刻位于WGS84坐标系下X轴、Y轴、Z轴的坐标;
223)获取t'时刻卫星质心与太阳质心的相对归一化位置矢量ΔpWGS84,其表达式为ΔpWGS84=pbody,t'-psun,t'/|pbody,t'-psun,t'|,其中||符号为取模运算;
225)计算Δpbody矢量与本体坐标系Z轴的夹角θ,计算公式如下:θ=ar cos(Δpbody·Zbody)
23)构建附加太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型。
受星敏视场空间误差、星敏安装矩阵热变形、热弹性误差、翼板热变形等误差源影响,国产光学卫星在传统定标后姿态角仍存在低频误差,从而造成全球无控几何定位慢漂。在定位模型基础上,构建如下补偿模型:
上式中,Rcomp为补偿外方位元素误差的补偿矩阵,具体形式如下:
Rcomp(θ)=R(Δpitch,θ)·R(Δroll,θ)·R(Δyaw,θ)
上式中,θ为太阳高度角,Δpitch,θ、Δroll,θ和Δyaw,θ分别表示θ变量下的pitch俯仰姿态角误差补偿值,roll翻滚姿态角误差补偿值和yaw偏航姿态角误差补偿值,具体表达式如下:
上式中,K为傅里叶级数阶数,在本发明中K值设定为3,C与S分别表示余弦分量与正弦分量,ω0为变量θ的变化频率,ω0根据特定光学卫星运行轨道范围内的太阳高度角变量θ变化最大值和最小值参数进行设定;Δpitch,θ、Δroll,θ、Δyaw,θ表示太阳高度角变量θ下的姿态误差值;arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n,byaw,n表示误差模型系数,为待求未知量。
所述构建附加太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型包括以下步骤:
31)国产光学卫星长条带影像获取:由于本发明需对整个卫星运行轨道范围内的太阳高度角构建补偿模型,需获取长条带影像,影像尽可能云量少,且尽可能的覆盖国内外区域;
32)参考影像数据的获取:为了求解无控几何定位误差补偿模型补偿系数,获取长条带影像覆盖区对应的SAR影像和SRTM DEM数据,并对SAR影像进行正射校正和滤波处理;
33)国产光学卫星与SAR卫星影像进行匹配,获取SAR影像平面坐标,并以平面坐标在SRTM DEM影像上内插出高程值,形成三维参考点大地测量坐标其中Lat,Lon为通过匹配从SAR影像上提取的纬度和经度,H为从SRTM DEM对应平面位置提取的高程,并将大地测量坐标(Lat,Lon,H)WGS84转为地心直角坐标形式其中X,Y,Z分别为参考点在地心直角坐标系下的坐标分量。
所述应用从SAR影像和SRTM DEM中提取的参考数据对无控几何定位误差补偿模型系数进行求解包括以下步骤:
41)转化误差模型形式:将23)构建的附加太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型转换为如下形式:
上式中,下标I表示为长条带影像I,fX,I,fY,I,fZ,I为对应长条带影像I严密几何定位模型的X、Y、Z的观测值函数;
42)逐个太阳高度角θ对无控几何定位误差补偿模型建立参数方程,以构建误差方程;
分别对无控几何定位误差补偿模型中待求的arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n,byaw,n误差模型系数,其中0≤n≤3,求取偏导,则对于误差模型系数在长条带影像I上线性关系式记为:
上式中,vfX,I为fX,I函数观测值残差向量,vfY,I为fY,I函数观测值残差向量,vfZ,I为fZ,I函数观测值残差向量,以及为fX函数关于误差模型系数arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n以及byaw,n的偏导数,以及为fY,I函数关于误差模型系数arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n以及byaw,n的偏导数, 以及为fZ,I函数关于误差模型参数arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n以及byaw,n的偏导数,darow,n、dapitch,n、dayaw,n、dbrow,n、dbpitch,n以及dbyaw,n为误差模型系数arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n以及byaw,n的改正数,以及分别表示利用误差模型系数未知数初始值代入41)中公式计算得到的,fX,I、fY,I以及fZ,I分别表示观测值函数。
上式记为:
VI=AIt-lI,
上式中,t表示SAR影像误差补偿模型系数,A表示误差补偿模型系数相应的线性化后系数矩阵,I表示为长条带影像I,lI为常数项,VI为观测值残差向量;
43)对待求误差模型系数赋初始值:分别对arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n,byaw,n误差模型系数,其中0≤n≤3附初值为0;
44)利用第二步提取的参考点坐标求解误差方程,得到误差模型系数的改正数darow,n、dapitch,n、dayaw,n、dbrow,n、dbpitch,n、dbyaw,n并将改正值更新补偿误差模型系数中;
45)重复步骤43)至44)步,直到误差模型系数的的改正数darow,n、dapitch,n、dayaw,n、dbrow,n、dbpitch,n、dbyaw,n都小于阈值10-6,迭代停止;
46)得到的太阳高度角θ变量下的误差模型系数,间隔5000行重复42)-45),计算下一个太阳高度角θ的误差模型系数,直至覆盖完光学卫星运行范围内的太阳高度角范围,完成无控几何定位误差补偿模型系数求解;
求解完误差补偿模型系数后,在标准景影像生产过程中将误差补偿模型补偿至几何定位模型中,可有效提升国产光学卫星影像无控几何定位精度。
一种应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量系统,包括以下模块:
光学几何定位模型构建模块,用于完成长条带光学卫星影像严密几何定位模型构建;应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量准备模块:完成SAR影像正射校正,光学影像与SAR影像匹配获取三维参考点功能;无控几何定位误差补偿模型构建模块:用于长条带影像逐太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型构建;无控几何定位误差补偿模型系数求解模块:用于完成误差补偿模型系数求解;几何定位误差补偿模型系数补偿模块:用于将几何定位误差补偿模型系数补偿至单景光学影像中,提升无控几何定位精度。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
有益效果
本发明的一种应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法及其系统,相较传统单景影像几何质量提升方法,本发明拥有如下显著优势:
传统在轨标定可较好完成某一静态时刻系统误差的补偿,但关键难点在于动态误差的建模和补偿。国产光学卫星由于受空间热环境变化等因素影响,存在随时空变化的低频误差,严重制约了影像无控几何定位。本发明不同于传统单景几何质量提升处理方法,根据国产光学卫星特点,通过将影响卫星热稳定性的太阳高度角引入到定位误差补偿模型中,构建傅里叶级数形式的误差模型,利用SAR影像参考数据完成误差补偿参数的求解,对影响无控几何定位误差根本原因进行建模,形成可操作性的无控几何质量提升途径,进而有效提升国产光学卫星影像的无控几何质量。
附图说明
图1为本发明的方法顺序图;
图2为本发明所涉及的方法实施流程图;
具体实施方式
为使对本发明的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识,用以较佳的实施例及附图配合详细的说明,说明如下:
如图1和图2所示,本发明所述的一种应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法,包括以下步骤:
第一步,构建附加太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型;利用光学卫星的初始内外方位参数以及姿轨星历数据构建严密几何定位模型,每隔5000行计算卫星质心与太阳质心连线矢量在卫星本体坐标系Z轴的夹角,根据太阳高度角θ构建6阶傅里叶级数形式的无控几何定位误差补偿模型。
其具体步骤如下:
(1)构建光学卫星影像的严密几何定位模型。利用影像的内外方位元素以及姿轨星历数据,构建严密几何定位模型如下:
上式中,s为观测像元所在的影像列数,[tan(ψx(s)),tan(ψy(s)),1]T为像元s卫星本体坐标系下的指向角,t是像元s的对应观测时间,是卫星本体坐标系到星敏坐标系的旋转矩阵,是星敏感器坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵,是J2000坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵,且和随着不同观测时间t而变换,λ是比例系数,为相机中心在WGS84坐标系下的坐标矢量,XGPS(t),YGPS(t),ZGPS(t)分别为相机中心在WGS84坐标系下X轴、Y轴、Z轴的坐标,为观测目标在WGS84坐标系下的坐标矢量,X、Y、Z为观测目标在WGS84坐标系下X轴、Y轴、Z轴的坐标。
(2)计算观测时刻太阳与卫星本体质心连线在卫星本体坐标系下与Z轴的夹角θ,本发明称该夹角为太阳高度角,具体步骤为:
A1)由于太阳高度角在相邻影像行之间变化不大,本发明取每隔5000行计算;根据待计算太阳高度角的行获取成像时间t',根据卫星轨道模型内插出卫星质心的位置矢量其中XGPS(t'),YGPS(t'),ZGPS(t')分别为卫星质心在t'时刻位于WGS84坐标系下X轴、Y轴、Z轴的坐标;
A3)获取t'时刻卫星质心与太阳质心的相对归一化位置矢量ΔpWGS84,其表达式为ΔpWGS84=pbody,t'-psun,t'/|pbody,t'-psun,t'|,其中||符号为取模运算;
A5)计算Δpbody矢量与本体坐标系Z轴的夹角θ,计算公式如下:
θ=ar cos(Δpbody·Zbody)
(3)构建附加太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型。
受星敏视场空间误差、星敏安装矩阵热变形、热弹性误差、翼板热变形等误差源影响,国产光学卫星在传统定标后姿态角仍存在低频误差,从而造成全球无控几何定位慢漂。在定位模型基础上,构建如下补偿模型:
上式中,Rcomp为补偿外方位元素误差的补偿矩阵,具体形式如下:
Rcomp(θ)=R(Δpitch,θ)·R(Δroll,θ)·R(Δyaw,θ)
上式中,θ为太阳高度角,Δpitch,θ、Δroll,θ和Δyaw,θ分别表示θ变量下的pitch俯仰姿态角误差补偿值,roll翻滚姿态角误差补偿值和yaw偏航姿态角误差补偿值,具体表达式如下:
上式中,K为傅里叶级数阶数,在本发明中K值设定为3,C与S分别表示余弦分量与正弦分量,ω0为变量θ的变化频率,ω0根据特定光学卫星运行轨道范围内的太阳高度角变量θ变化最大值和最小值参数进行设定;Δpitch,θ、Δroll,θ、Δyaw,θ表示太阳高度角变量θ下的姿态误差值;arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n,byaw,n表示误差模型系数,为待求未知量。
第二步,应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量准备工作;获取待进行误差补偿的长条带国产光学卫星影像,获取长条带影像覆盖区对应的SAR影像和SRTM DEM数据,并完成光学影像和SAR影像的匹配以得到求解误差模型系数的参考数据。
其具体步骤如下:
(1)国产光学卫星长条带影像获取:由于本发明需对整个卫星运行轨道范围内的太阳高度角构建补偿模型,需获取长条带影像,影像尽可能云量少,且尽可能的覆盖国内外区域;
(2)参考影像数据的获取:为了求解无控几何定位误差补偿模型补偿系数,获取长条带影像覆盖区对应的SAR影像和SRTM DEM数据,并对SAR影像进行正射校正和滤波处理;
(3)国产光学卫星与SAR卫星影像进行匹配,获取SAR影像平面坐标,并以平面坐标在SRTM DEM影像上内插出高程值,形成三维参考点大地测量坐标其中Lat,Lon为通过匹配从SAR影像上提取的纬度和经度,H为从SRTM DEM对应平面位置提取的高程,并将大地测量坐标(Lat,Lon,H)WGS84转为地心直角坐标形式其中X,Y,Z分别为参考点在地心直角坐标系下的坐标分量。
第三步,应用从SAR影像和SRTM DEM中提取的参考数据对无控几何定位误差补偿模型系数进行求解;对偶特定光学卫星长条带影像,每隔5000逐太阳高度角θ构建无控几何定位误差补偿模型并线性化处理,对无控几何定位误差补偿模型中待求补偿系数赋初始值,然后迭代求解,直至计算完太阳高度角范围内的所有误差补偿模型系数。其具体步骤如下:
(1)转化误差模型形式:将第一步中(3)构建的构建附加太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型转换为如下形式:
上式中,下标I表示为长条带影像I,fX,I,fY,I,fZ,I为对应长条带影像I严密几何定位模型的X、Y、Z的观测值函数。
(2)逐个太阳高度角θ对无控几何定位误差补偿模型建立参数方程,以构建误差方程;
分别对无控几何定位误差补偿模型中待求的arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n,byaw,n误差模型系数,其中0≤n≤3,求取偏导,则对于误差模型系数在长条带影像I上线性关系式记为:
上式中,vfX,I为fX,I函数观测值残差向量,vfY,I为fY,I函数观测值残差向量,vfZ,I为fZ,I函数观测值残差向量,以及为fX函数关于误差模型系数arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n以及byaw,n的偏导数,以及为fY,I函数关于误差模型系数arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n以及byaw,n的偏导数, 以及为fZ,I函数关于误差模型参数arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n以及byaw,n的偏导数,darow,n、dapitch,n、dayaw,n、dbrow,n、dbpitch,n以及dbyaw,n为误差模型系数arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n以及byaw,n的改正数,以及分别表示利用误差模型系数未知数初始值代入第三步(1)中公式计算得到的,fX,I、fY,I以及fZ,I分别表示观测值函数。
上式记为:
VI=AIt-lI,
上式中,t表示SAR影像误差补偿模型系数,A表示误差补偿模型系数相应的线性化后系数矩阵,I表示为长条带影像I,lI为常数项,VI为观测值残差向量;
(3)对待求误差模型系数赋初始值:分别对arow,n,apitch,n,ayaw,n,brow,n,bpitch,n,byaw,n误差模型系数,其中0≤n≤3附初值为0。
(4)利用第二步提取的参考点坐标求解误差方程,得到误差模型系数的改正数darow,n、dapitch,n、dayaw,n、dbrow,n、dbpitch,n、dbyaw,n并将改正值更新补偿误差模型系数中;
(5)重复步骤(3)至(4)步,直到误差模型系数的的改正数darow,n、dapitch,n、dayaw,n、dbrow,n、dbpitch,n、dbyaw,n都小于阈值10-6,迭代停止;
(6)得到的太阳高度角θ变量下的误差模型系数,间隔5000行重复(2)-
(5),计算下一个太阳高度角θ的误差模型系数,直至覆盖完光学卫星运行范围内的太阳高度角范围,完成无控几何定位误差补偿模型系数求解;
求解完误差补偿模型系数后,在标准景影像生产过程中将误差补偿模型补偿至几何定位模型中,可有效提升国产光学卫星影像无控几何定位精度。
在此,还提供一种应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量系统,包括以下模块:
光学几何定位模型构建模块,用于完成长条带光学卫星影像严密几何定位模型构建;应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量准备模块:完成SAR影像正射校正,光学影像与SAR影像匹配获取三维参考点功能;无控几何定位误差补偿模型构建模块:用于长条带影像逐太阳高度角θ变量的无控几何定位误差补偿模型构建;无控几何定位误差补偿模型系数求解模块:用于完成误差补偿模型系数求解;几何定位误差补偿模型系数补偿模块:用于将几何定位误差补偿模型系数补偿至单景光学影像中,提升无控几何定位精度。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (5)
1.一种应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法,其特征在于,包括以下步骤:
11)构建附加太阳高度角变量的无控几何定位误差补偿模型;利用光学卫星的初始内外方位参数以及姿轨星历数据构建严密几何定位模型,每隔5000行计算卫星质心与太阳质心连线矢量在卫星本体坐标系Z轴的夹角,根据太阳高度角构建6阶傅里叶级数形式的无控几何定位误差补偿模型;
12)应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量准备工作;获取待进行误差补偿的长条带国产光学卫星影像,获取长条带影像覆盖区对应的SAR影像和SRTM DEM数据,并完成光学影像和SAR影像的匹配以得到求解误差模型系数的参考数据;
21)构建光学卫星影像的严密几何定位模型;利用影像的内外方位元素以及姿轨星历数据,构建严密几何定位模型如下:
上式中,为观测像元所在的影像列数,为像元卫星本体坐标系下的指向角,是像元的对应观测时间,是卫星本体坐标系到星敏坐标系的旋转矩阵,是星敏感器坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵,是J2000坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵,且和随着不同观测时间而变换,是比例系数,为相机中心在WGS84坐标系下的坐标矢量,分别为相机中心在WGS84坐标系下X轴、Y轴、Z轴的坐标,为观测目标在WGS84坐标系下的坐标矢量,X、Y、Z为观测目标在WGS84坐标系下X轴、Y轴、Z轴的坐标;
221)由于太阳高度角在相邻影像行之间变化不大,本发明取每隔5000行计算;根据待计算太阳高度角的行获取成像时间,根据卫星轨道模型内插出卫星质心的位置矢量,其中分别为卫星质心在时刻位于WGS84坐标系下X轴、Y轴、Z轴的坐标;
受星敏视场空间误差、星敏安装矩阵热变形、热弹性误差、翼板热变形等误差源影响,国产光学卫星在传统定标后姿态角仍存在低频误差,从而造成全球无控几何定位慢漂;在定位模型基础上,构建如下补偿模型:
31)国产光学卫星长条带影像获取:由于本发明需对整个卫星运行轨道范围内的太阳高度角构建补偿模型,需获取长条带影像,影像尽可能云量少,且尽可能的覆盖国内外区域;
32)参考影像数据的获取:为了求解无控几何定位误差补偿模型补偿系数,获取长条带影像覆盖区对应的SAR影像和SRTM DEM数据,并对SAR影像进行正射校正和滤波处理;
4.根据权利要求1所述的应用SAR影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法,其特征在于,所述应用从SAR影像和SRTM DEM中提取的参考数据对无控几何定位误差补偿模型系数进行求解包括以下步骤:
上式中,为函数观测值残差向量,为函数观测值残差向量,为函数观测值残差向量,、、、、以及为函数关于误差模型系数,,,,以及的偏导数,、、、、以及为函数关于误差模型系数,,,,以及的偏导数,、、、、以及为函数关于误差模型参数,,,,以及的偏导数,、、、、以及为误差模型系数,,,,以及的改正数,、以及分别表示利用误差模型系数未知数初始值代入41)中公式计算得到的,、以及分别表示观测值函数;
上式记为:
求解完误差补偿模型系数后,在标准景影像生产过程中将误差补偿模型补偿至几何定位模型中,可有效提升国产光学卫星影像无控几何定位精度。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115578448A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-06 | 武汉大学 | 一种基于ccd观测数据批处理的天文定位方法及系统 |
CN117214924A (zh) * | 2023-09-11 | 2023-12-12 | 中国人民解放军32039部队 | 同步卫星多波束天线指向标校方法、装置和电子设备 |
CN117788281A (zh) * | 2024-01-08 | 2024-03-29 | 安徽大学 | 低pos精度的机载线阵高光谱影像区域影像拼接方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105698764A (zh) * | 2016-01-30 | 2016-06-22 | 武汉大学 | 一种光学遥感卫星影像时变系统误差建模补偿方法及系统 |
CN105910607A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-08-31 | 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 | 基于地面控制的卫星长周期姿态误差修正方法 |
CN106873004A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-06-20 | 中国资源卫星应用中心 | 基于太阳高度角自适应的高轨面阵相机在轨几何检校方法 |
US20200103530A1 (en) * | 2017-06-05 | 2020-04-02 | Chinese Academy Of Surveying And Mapping | Method for extracting elevation control point with assistance of satellite laser altimetry data |
CN113960545A (zh) * | 2021-10-19 | 2022-01-21 | 安徽大学 | 基于对称几何构型约束的星载sar无场几何定标方法及其系统 |
-
2022
- 2022-05-09 CN CN202210503510.5A patent/CN114972078B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105698764A (zh) * | 2016-01-30 | 2016-06-22 | 武汉大学 | 一种光学遥感卫星影像时变系统误差建模补偿方法及系统 |
CN105910607A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-08-31 | 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 | 基于地面控制的卫星长周期姿态误差修正方法 |
CN106873004A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-06-20 | 中国资源卫星应用中心 | 基于太阳高度角自适应的高轨面阵相机在轨几何检校方法 |
US20200103530A1 (en) * | 2017-06-05 | 2020-04-02 | Chinese Academy Of Surveying And Mapping | Method for extracting elevation control point with assistance of satellite laser altimetry data |
CN113960545A (zh) * | 2021-10-19 | 2022-01-21 | 安徽大学 | 基于对称几何构型约束的星载sar无场几何定标方法及其系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
胡堃: "高分辨率光学卫星影像几何精准处理方法研究", 《中国博士学位论文全文数据库 (基础科学辑)》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115578448A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-06 | 武汉大学 | 一种基于ccd观测数据批处理的天文定位方法及系统 |
CN117214924A (zh) * | 2023-09-11 | 2023-12-12 | 中国人民解放军32039部队 | 同步卫星多波束天线指向标校方法、装置和电子设备 |
CN117788281A (zh) * | 2024-01-08 | 2024-03-29 | 安徽大学 | 低pos精度的机载线阵高光谱影像区域影像拼接方法及系统 |
CN117788281B (zh) * | 2024-01-08 | 2024-05-28 | 安徽大学 | 低pos精度的机载线阵高光谱影像区域影像拼接方法及系统 |
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Publication number | Publication date |
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