线阵卫星遥感几何成像模拟、处理与优化

发布时间：2018-06-20 03:20

本文选题：RPC模型 + 影像校正　；参考：《华中师范大学》2017年硕士论文

【摘要】：随着遥感科学技术的发展,线阵卫星遥感影像能够充分发掘着地表覆盖、生态环境、社会经济等信息,提供了诸多的资料。面对遥线阵遥感影像及其相关产品广泛应用,有针对性的探索建立一种几何模型,既能够减少线阵卫星遥感系统内外因素造成影像像元相对应的地物位置信息发生变化的影响;又可以在面对地表地形不同复杂程度时进行几何处理模型优选并优解,为快捷高效地对线阵遥感影像几何处理提供借鉴和参考。本文主要研究内容如下:1)高斯曲面地形函数与卫星线阵成像模拟仿真以高斯曲面地形函数生成不同地表起伏程度的六种山地地形,并结合该地形获取理论地面控制信息真值。以不同的X,Z轴方位角模拟卫星传感器成像姿态,对仿真的3D地形采用垂直中心投影成像方式扫描。考虑到每完成一个中心投影成像条带,并生成一个.PNG格式条带图片,将每一个条带看成为一个二维数组,不断向第一个二维数组追加后面的二维数组,实现全图控制格网区域的无缝拼接图像处理。2)无高程控制控制下线阵影像几何处理在实际进行几何校正操作时,为了消除山区遥感影像的变形差异,提出了一种在无高程控制信息下的利用矢量数据与栅格影像相结合的区域加密迭代模型配准方法。对栅格影像进行几何校正,利用“矢-栅”数据的地物属性与典型几何特征,获得同名点,按照全局粗配准和局部精配准的原则,逐级加密控制点分布,迭代配准,并利用最小平方中值法(Least median of squares,LMedS)评估匹配误差,LMedS法对错误匹配具有良好的鲁棒性,可以剔除粗差控制点,从而减小总体均方根误差,提高匹配精度。区域逐级迭代配准模型在消除山区影像变形差异大、降低几何校正难度上,有显著效果,是对山区地形校正处理方法的有益补充。3)有高程控制下线阵影像几何处理对有理多项式函数模型(Rational Function Model,RFM,一般也称为RPC模型,Rational Polynomial Coefficient)进行研究,结合线阵卫星遥感影像几何位置关系与RPC模型参数解算方法,探讨在有高程控制信息下线阵影像几何处理方法,为了避免在参数求解过程中出现病态矩阵和过度参数化的问题,利用偏最小二乘法进行RPC模型参数求解,将六种模拟仿真地形形式和SPOT5影像数据都分为五种高程分层,利用9种RPC模型形式对其进行纠正精度评价,探讨不同的RPC模型形式适用范围,对RPC模型优选优解展开探索;以优选结果先验知识,分析在数据处理过程中的误差来源和系统误差补偿探讨。在误差处理的基础上,分析归纳了逐步回归、偏最小二乘法、正交距离回归、谱修正最小二乘和岭估计求解参数各自的特点,对不同求解算法下RPC模型纠正进行精度对比,获得不同地形起伏程度下的最优RPC模型参数解法。4)实验与结论根据本文算法和实验进行试验,考虑到RPC模型有9种特殊的模型形式并且应用的范围环境有所区别,结合MATLAB模拟仿真3D地形扫描成像与SPOT5真实影像数据实验,进行不同的地形形式下开展RPC模型优选并优解的研究。试验结果显示,带有分母形式的RPC模型形式比没有带有分母模型形式的几何纠正精度高,在9种RPC模型形式下,第3种适用性最广,纠正能力最佳;对于地形平坦地区影像,一阶RPC模型形式就可以在满足精度要求的前提下进行影像纠正操作;对于地形复杂度大的模拟地形和SPOT线阵影像而言,三阶模型形式甚至二阶不带分母的RPC模型形式就能够完成影像纠正。
[Abstract]:With the development of remote sensing science and technology , linear array satellite remote sensing images can fully exploit the information such as surface coverage , ecological environment , social economy and so on . In order to avoid the problem of ill - condition matrix and excessive parameterization in the process of parameter solving , this paper discusses the error sources and systematic error compensation in the process of data processing by using partial least square method .
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP751

【参考文献】