测绘卫星定位精度优化与可靠性提升技术

发布时间：2017-03-21 14:11

  本文关键词：测绘卫星定位精度优化与可靠性提升技术，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文在深入分析测绘卫星成像模型和传感器检校方法的基础上,针对立体成像卫星定位精度优化与可靠性提升的一系列关键技术进行了深入研究。论文完成的主要工作和创新点如下：1.根据高分辨率测绘卫星影像的成像机理和特点,归纳和分析了国内外典型立体测绘卫星传感器的成像几何模型和定位精度优化策略,为后续测绘卫星定位精度优化与可靠性提升方法的研究奠定了基础。2.通过对卫星轨道和姿态数据分析,提出了一种适用于测绘卫星传感器的简化外方位元素模型。顾及像差特点,构建了可用于几何检校的附加参数模型。在此基础上,结合传感器的成像特点,设计了多种几何检校方案和控制点布设方案。根据不同的外方位元素模型,附加参数模型和控制点条件,采用多种几何检校方案对资源三号卫星全色相机和ALOSPRISM进行了几何检校的实验验证。在大量试验的基础上,分析和总结了不同地区和不同时间卫星传感器几何检校参数的变化特点,得出了一些有益的结论。3.从改善定位精度的需求出发,构建了基于严格几何模型和基于有理函数模型的区域网平差模型。针对卫星摄影测量的特点,将轨道和姿态数据作为初值引入平差中,提出了一种适用于测绘卫星影像的自检校平差数学模型。在对区域网平差轨道约束条件和控制点布设方案进行设计和分析的基础上,采用构建的模型对单轨和异轨卫星影像进行了大范围的区域网平差试验,在少量控制点条件下,取得了精度得到优化的平差效果。4、针对无控制点条件下平差迭代难以收敛和影像重叠区域存在接边误差的问题,提出了一种基于基准影像的区域网平差方法。采用该方法对同轨和异轨长条带影像数据进行验证,内部符合精度得到显著优化,为下一级测绘产品的高精度处理奠定了基础。此外,利用SRTM数据和高精度商业卫星影像辅助区域网平差,也在提高卫星影像无控定位精度方面发挥了作用。5、在提升卫星定位成果的可靠性方面,借鉴了测量数据可靠性分析的理论和方法,重点探讨了卫星摄影测量平差中设置粗差探测算法权函数系数的方法,提出了一种基于粗差率的自适应粗差探测算法,通过实验验证了算法的有效性。
【关键词】：几何检校 严格几何模型 可靠性 外方位元素 内方位元素 区域网平差 定位
【学位授予单位】：解放军信息工程大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P236
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-19
• 第一章 绪论19-29
• 1.1 研究背景和意义19
• 1.2 国内外相关技术的研究现状19-26
• 1.2.1 定位精度优化技术20-25
• 1.2.2 可靠性提升技术25
• 1.2.3 技术难点与现有研究的不足25-26
• 1.3 本文的研究内容和结构安排26-29
• 第二章 遥感测绘卫星成像几何模型29-63
• 2.1 坐标系统及其转换29-34
• 2.1.1 坐标系统29-31
• 2.1.2 坐标转换31-34
• 2.2 严格几何模型的建立34-42
• 2.2.1 天绘一号全色相机严格几何模型34-35
• 2.2.2 资源三号全色相机严格几何模型35-36
• 2.2.3 ALOS PRISM严格几何模型36-38
• 2.2.4 SPOT5 HRS严格几何模型38-41
• 2.2.5 卫星影像的对地目标定位41-42
• 2.3 有理函数模型的建立42-45
• 2.3.1 有理函数模型的定义42-43
• 2.3.2 有理多项式系数的解算43
• 2.3.3 有理函数模型的解算方案43-44
• 2.3.4 有理函数模型的立体定位44-45
• 2.4 定位精度优化策略45-48
• 2.4.1 系统误差检校45-47
• 2.4.2 星载线阵传感器高精度几何检校47
• 2.4.3 改善卫星影像定位精度的区域网平差47-48
• 2.4.4 无控制点条件下的定位精度优化方法48
• 2.5 实验分析48-61
• 2.5.1 严格几何模型定位实验48-59
• 2.5.2 有理函数模型定位实验59-61
• 2.6 本章小结61-63
• 第三章 星载线阵传感器高精度几何检校63-87
• 3.1 外方位元素误差分析63-67
• 3.1.1 低阶多项式模型64
• 3.1.2 分段多项式模型64-65
• 3.1.3 定向片内插模型65-66
• 3.1.4 简化外方位模型66-67
• 3.2 内方位元素误差分析67-70
• 3.2.1 光学系统误差67-68
• 3.2.2 线阵CCD变形误差68-69
• 3.2.3 顾及像差特点的附加参数模型69
• 3.2.4 多项式型附加参数模型69-70
• 3.3 几何检校方案70-71
• 3.3.1 整体检校方案70
• 3.3.2 分步检校方案70-71
• 3.3.3 相机联合检校方案71
• 3.3.4 单个相机检校方案71
• 3.4 实验与分析71-85
• 3.4.1 几何检校模型与检校方案验证71-83
• 3.4.2 几何检校参数变化分析83-85
• 3.5 本章小结85-87
• 第四章 改善卫星影像定位精度的区域网平差87-111
• 4.1 基于严格几何模型的区域网平差87-94
• 4.1.1 基本原理87-89
• 4.1.2 平差的数学模型89-94
• 4.2 有理函数模型区域网平差94-98
• 4.2.1 基本原理94-95
• 4.2.2 平差的数学模型95-98
• 4.3 区域网平差精度98-99
• 4.4 区域网平差实验99-109
• 4.4.1 条带区域网平差实验99-104
• 4.4.2 有理函数模型区域网平差实验104-109
• 4.5 本章小结109-111
• 第五章 无控制点条件下的定位精度优化方法111-141
• 5.1 自由网平差方法111-114
• 5.1.1 岭估计111-112
• 5.1.2 谱修正迭代法112
• 5.1.3 LM算法112-113
• 5.1.4 基于基准影像的区域网平差113-114
• 5.2 无控制点条件下三线阵影像的定位分析114-116
• 5.2.1 偏流角控制114-116
• 5.2.2 低频误差补偿116
• 5.3 多源遥感影像辅助区域网平差116-118
• 5.3.1 SRTM辅助区域网平差116-117
• 5.3.2 高精度遥感卫星影像辅助区域网平差117-118
• 5.4 实验与分析118-139
• 5.4.1 自由网平差实验118-124
• 5.4.2 基于基准影像的区域网平差124-130
• 5.4.3 SRTM辅助区域网平差130-133
• 5.4.4 高精度遥感卫星影像辅助区域网平差133-139
• 5.5 本章小结139-141
• 第六章 卫星定位可靠性提升方法141-183
• 6.1 测量数据可靠性的基本理论141-145
• 6.1.1 观测误差及其分类141-142
• 6.1.2 观测误差对观测值改正数的影响142
• 6.1.3 观测误差与改正数之间的关系142-145
• 6.1.4 Q_(VV)P(ll)矩阵的特性145
• 6.2 粗差检测与定位145-152
• 6.2.1 粗差定位及其方法分类146-147
• 6.2.2 粗差归入函数模型的粗差检测方法147
• 6.2.3 粗差归入随机模型的粗差定位方法147-152
• 6.2.4 自适应粗差探测算法152
• 6.3 卫星定位可靠性因素分析152-153
• 6.3.1 像点量测粗差分析153
• 6.3.2 连接点粗差分析153
• 6.3.3 外方位元素粗差分析153
• 6.4 实验与分析153-181
• 6.4.1 不同粗差探测方法下的区域网平差153-176
• 6.4.2 资源三号数据的粗差探测实验176-181
• 6.5 本章小结181-183
• 第七章 总结与展望183-185
• 7.1 总结183-184
• 7.2 展望184-185
• 致谢185-187
• 参考文献187-197
• 作者简历197

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本文编号：259776