高分辨率卫星广义像对立体匹配技术研究

发布时间：2020-08-26 20:26

【摘要】：随着遥感和航天技术的高速发展,高分辨卫星影像成为获取地球表面信息的重要工具。随着卫星数量和分辨率的提高,利用高分辨卫星影像获取数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)或者对地面目标进行三维重建成为可能。本文使用广义卫星像对(高分一号、高分二号、Pleiades 1、Pleiades 2、QuickBird、WorldView-2、WorldView-3)进行特征提取、匹配,然后利用有理函数前方交会模型得到地面点三维坐标,并生成数字高程模型,最后对所得结果进行精度分析,实验得出本文方法可靠有效。论文的主要贡献如下:分析了有理函数模型,给出它的基本公式,模型参数求解的方法。另外还对高分一号,高分二号,Pleiades,QuickBird,WorldView-2和WorldView-3影像的有理函数模型系数拟合误差进行了分析。使用KAZE算法对广义卫星像对进行特征提取,并针对KAZE算法进行改进。改进思路是保留KAZE算法能提取稳定特征点的优点,针对算法运行时间进行优化:在KAZE描述符中添加二阶导数,丰富图像信息。使用圆环区域代替原算法的矩形区域,并对重新划分5个区域,构建一个40维向量,而且不在局限于欧式距离,然后利用严格数学关系分析了改进算法和KAZE算法时间效率,得出改进算法在大部分情况下优于原算法。在高斯模糊、噪声、旋转缩放、光照等条件下,分析了SIFT、SURF、KAZE和改进算法的稳定性,本文结论为KAZE和其改进算法优于SIFT和SURF算法使用了基于网格的运动统计算法(Grid-based Motion Statistics,GMS)算法进行特征点匹配,实验也得出该算法的匹配点正确率很高。然后将得到的同名点代入有理函数前方交会模型,得出地面点三维坐标,对有理函数模型进行误差补偿,得出合适的三维坐标,最后与真实的控制点坐标进行对比得出本文方法精度,其中高分一号广义像对的精度为83%,高分二号广义像对的精度为78%,Pleiades广义像对精度为76%,WorldView-3立体像对精度为85%,并且绘制了三维散点图以及对应的误差图。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P237
【图文】：

影像,影像,中国四川,定位模型

第二章遥感影像定位模型本文使用的高分 1 号影像如图 2-1 所示。为了区分，分别以左右命名两幅影像右影像都拍摄于 2015 年 1 月 12 日，拍摄区域是中国四川省阿坝州，但是拍度不同，左图的中心点经纬度坐标是103.7 E，31.6 N，而右图是103.8 E，31.9 图 2-1 所示：

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表 2-2 高分二号卫星波段特征参数 1m 分辨率全色/4m 分辨率多光谱相机光谱范围全色 0.45—0.90μm多光谱0.45—0.52μm0.52—0.59μm0.63—0.69μm0.77—0.89μm空间分辨率全色 1m多光谱 4m本文使用的高分二号影像如图 2-2 所示，为了行文方便，两幅影像以左右区分。左右影像都拍摄于 2015 年 2 月 19 日上午和下午，拍摄区域是中国四川省阿坝州，但是拍摄角度不同，左图的中心点经纬度坐标是103.3 E，31.4 N，而右图是 E，31.5 N。如图 2-2 所示：

影像,影像,全色

足客户对任何地区的高分辨率数据获取需求。其波段分辨率参数如表 2-3 所示：表 2-3 Pleiades 卫星波段特征参数 0.5m 分辨率全色/2m 分辨率多光谱相机光谱范围全色 0.47—0.83μm多光谱0.43—0.55μm0.50—0.62μm0.59—0.71μm0.74—0.94μm空间分辨率全色 0.5m多光谱 2m本文使用的 Pleiades 影像如图 2-3 所示，其中左影像是 Pleiades-1 卫星传感器，右影像是 Pleiades-2 影像。在图 2.3 中的左右影像分别拍摄于 2013 年 11 月 6 日，2013 年 11 月 7 日。拍摄区域是中国四川省阿坝州，拍摄角度不同，左图的中心点经纬度坐标是103.3 E，31.5 N，而右图是102.9 E，31.6 N。如图 2-3 所示：

【参考文献】