地性线提高卫星林火监测几何精度的方法

利用卫星热点监测森林火灾,在我国已有近20年的应用历史,但提高火场或火点定位精度的一直没有大的突破,经过系统级及GCP控制校正的监测图像,往往还存在2~4个像元的误差,影响了开展地面核查和处置的工作效率。针对以上问题,提出了一种基于90m DEM(数字高程模型)提取地性线,并集成立体可视地形地貌图、江河及大型湖泊矢量地图,以此为地理参照数据控制校正MODIS林火监测图像的方法。实验结果表明,与原有的几何纠正技术相比,利用地性线控制精校正的监测图像,其火场的定位误差从2~4个像元提高到1个像元内,GCP(控制点)的均方误差仅为431m,该技术方法能极大地提高卫星林火监测的几何精度。     

多重观测卫星影像的无控区域网平差

为了保证卫星遥感影像获取地面目标区域信息的准确性,需要对影像数据进行几何校正,几何校正的精度决定着遥感图像应用的效果。常规的校正方法需要地面控制点信息,但在境外、我国西部、荒漠等这些地方很难获取控制点。针对上述问题,提出了多重观测卫星影像的无控区域网平差方法,提高无控定位的精度。与常规区域网平差不同,该方法的误差方程基于"单物方—多像方"的连接点集建立,在无控条件下误差方程能够收敛到更加精确的解。通过误差补偿模型调整每幅影像的有理函数模型系数,使得不同方向的定位误差进行抵消,从而在无控制点的条件下提高遥感影像的定位精度。首先,利用卫星影像的RPC文件和像方误差补偿模型,建立多重重叠的区域网平差模型,然后,利用共轭梯度算法迭代求解误差方程,最后调整RPC系数,提高遥感图像定位精度。通过资源三号卫星影像试验表明:多重观测区域网平差将遥感图像的平面定位精度由19.8m提高至12.9m,能够有效提高影像的几何定位精度。     

山区地形星载SAR影像的几何纠正

随着搭载合成孔径雷达的各种卫星不断发射,SAR的研究越来越受到重视。由于SAR数据独特的成像方式,山区地形的星载SAR图像几何形变十分复杂。通常应用控制点,采用多项式拟合的方法已经无法将其改正。依据SAR的几何成像模型,利用有关卫星轨道参数和数字高程模型,进行山区地形SAR影像的几何纠正研究。研究利用少量轨道参数和DEM数据,通过坐标变换和投影成像误差纠正建立正确的坐标位置,并采用邻近元采样法完成几何纠正。以上方法应用于山区ERS-1/SAR影像的处理试验结果表明,该方法能够用于山区复杂地形的几何纠正,其误差小于2个像元。     

控制点误差传播模型及其应用

为了获取遥感影像几何纠正误差空间分布情况,提出一种纠正控制点误差传播模型。该模型首先定义了控制点误差,然后按照控制点误差造成纠正模型参数估计的不确定,通过纠正模型传递至整个区域的建模思路构建了控制点误差传播模型。为将模型推广至更一般的情况,定义了表观控制点误差对误差传播模型进行修正。模拟试验表明,应用该模型可以分析纠正模型的适用性,以及纠正控制点数量、质量及空间分布对纠正精度的影响,为纠正控制点选择和优化提供了一种定量分析方法,对遥感产品应用和成果质量控制具有重要意义。     

陆地卫星图像的几何精纠正

陆地卫星MSS图像的几何精纠正,在一些数字图像处理系统上(例如I~2S公司的S_101、S_575等系统)是使用地图投影程序来完成的。理论上,这种精纠正可以达到半个像元的精度,但实际上,由于种种原因很难办到。根据经验,使用地图投影程序进行几何精纠正,纠正控制点上的平均拟合误差一般在5个像元左右。究其原因,控制点本身精度不够高就是重要原因之一。但本文探讨的是地图投影程序解算方案上的不合理,造成几何纠正精度不高的问题。     

QUICKBIRD数据处理及其应用

以高分辨率的QUICKBIRD卫星数据为研究对象，经反差增强和比值运算，使处理后的图像分辨率高且接近真彩色。具有较好的识别效果；在图像上均匀布设13个地面控制点(GCP)，另选取3个国家三级控制点参与静态GPS外业实测及内业解算，平差后各控制点坐标误差在1cm左右。利用遥感图像处理软件ER Mapper6．2为平台，进行二次多项式几何精校正．校正时各控制点的RMS值控制在1个像元以内；用1：500地形图对纠正后的图像进行精度检验，其点位误差在1m左右。说明纠正后的图像具有较高的精度。本文还对纠正后的遥感图像进行了应用研究，结果表明：各地类的判读精度均很高，其综合判对率为95．7％；该图像能将针叶树种和阔叶树种分开，树种的识别仍有难度。通过纠正后的图像与已完成的研究区内土地利用现状图进行匹配与精度分析，发现土地利用现状图有的区域精度较高。但有的区域存在较大误差。     

一种利用少量控制点的SPOT5地面点定位方法

本文研究了SPOT5卫星像元观测方向存在的误差及其分布规律,提出了一种利用少量控制点改正像元观测方向误差的方法,实验证明用两个控制点就可以获得较高的定位精度.     

控制点影像库构建与多源影像联合空三定位

针对大遥感时代多源异构导致影像几何精度难以保证的问题,提出通过空天多源异传感器影像自动匹配,在传统的普通地面控制点基础上,构建广义影像控制点和控制点库。同时,以通用传感器模型的精化参数为基础,采用空天影像联合几何处理方法,使用高定位精度的空天影像作为辅助参考影像,对原始空天影像实现多源异构遥感影像的几何纠正和配准,从而保证空天多源数据几何精度的可靠性和一致性。实验表明,该方法符合多源影像的高精度几何纠正和配准需要。该方法应用于控制点影像空间数据库构建与大范围影像定位网更新领域还需要进一步研究。     

TerraSAR图像无控制定位精度研究

针对星载TerraSAR图像无地面控制点情况下的目标定位问题,在分析利用卫星星历数据的基础上,结合SAR距离模型和地球椭球模型,提出了一种TerraSAR图像的地面目标直接定位方法。通过杭州地区数据实验结果表明,TerraSAR图像在平均高程60m的丘陵地区,无控制距离向和方位向的定位精度中误差分别达到24.588m和12.265m。     

全极化合成孔径雷达影像地形纠正及其在雪冰制图中的应用

针对合成孔径雷达（SAR）影像由于地形起伏引起的图像畸变问题,文章提出了基于相干矩阵的全极化SAR影像地形纠正算法,并运用于雪冰制图。该方法首先采用距离多普勒模型建立SAR成像几何模型;然后利用全极化Cloude特征分解方法对全极化SAR图像进行融合,将融合后的SAR图像与模拟图像进行配准提高SAR影像几何定位精度;最后利用投影面积归一化和极化方位角移动补偿技术对地形引起的辐射畸变进行纠正。采用中国长江源区南部唐古拉山中段冬克玛底冰川区域的C波段Radarsat-2全极化SAR数据进行验证,配准模拟SAR和原始SAR影像的控制点方位向和距离向的均方根误差（RMSE）分别为7.765和14.586个像素;经过地形纠正后的地物分类精度达80%以上。结果表明：（1）该方法能够有效消除SAR影像中几何和辐射畸变的影响;（2）地形纠正后的SAR数据在雪冰制图中具有可行性。     

Landsat 8影像像元地理坐标计算

在遥感卫星数据处理中,计算影像中像元对应地面点的地理坐标不仅是遥感影像数据编目的主要工作之一,同时也是各级几何校正的基础,其计算精度直接影响数据产品处理的几何精度.本文在充分了解Landsat 7卫星和SPOT5卫星像元地理坐标计算算法的基础上,对USGS提出的Landsat 8卫星像元地理坐标计算算法进行了系统性整理和研究,并比较了3种传感器间扫描方式和探测器排布的差异造成计算方法的差异,最后以一景Landsat 8的模拟数据为样本,以GLS2005地面控制点库为参考,将本文介绍算法得到的坐标与控制点库坐标作了对比分析,结果验证了该算法的有效性.     

Radarsat-2 SAR影像两种定位模型精度的对比分析

星载SAR无控制点定位可利用距离-多普勒(R-D)模型和有理多项式(RPC)模型两种方法实现。为考察二者在不同高程条件下的适用性,本文利用Radarsat-2数据,基于绝对定位误差小于1m的GPS控制点,对R-D模型和RPC模型定位精度进行了对比分析。结果表明:在无高程数据仅利用头文件元数据的情况下,R-D模型和RPC模型定位精度都较差;当代入高程数据后,R-D模型表现出因高程变化引起的更好定位精度一致性。     

一种光学卫星无控定位误差智能建模方法

光学卫星的无控定位精度是决定影像应用效果的重要因素;研究表明,影响光学卫星无控定位精度的主要因素包括姿态测量随机误差、时间同步误差、结构变形等引起的姿态低频误差等,影响因素多,难解耦,传统通过控制点评估来建立无控定位误差模型的方法难以客观全面地揭示误差规律;为了更准确地建立无控定位误差变化规律模型,该文将卷积神经网络引入无控定位精度建模,以卫星成像参数和业务系统全自动几何质检结果作为学习样本,利用网络训练无控定位精度与成像参数的关系,更全面揭示无控定位误差规律,并通过预测定位误差来提升无控定位精度;试验中选取了10 019景珞珈一号01星数据,采用7 514景影像作为无控定位误差变化规律的训练样本集,剩余的数据开展无控定位误差预测补偿精度验证;结果表明,模型预测精度小于1个像素,验证了该文方案的有效性和可行性。     

星载高分辨率合成孔径雷达影像纠正技术

为检测TERRASAR、COSMO SkyMed、RADARSAT-2等星载高分辨率合成孔径雷达影像(SAR)在土地利用调查监测中的适用性,该文针对高分辨率SAR数据和产品特性,提出了控制点选取方法,分析了不同纠正模型的应用效果。试验表明高分辨率SAR几何纠正一般需要10～15个控制点,1m聚束模式纠正中误差约3m～5m,3m条带模式纠正中误差约5m～8m,分别满足1∶1万和1∶2.5万土地调查监测几何精度要求。研究结果为构建基于高分辨率SAR数据土地利用调查监测应用技术流程和促进高分辨率极化SAR数据业务化应用奠定了基础。     

搭载POS数据的无人机影像提高定位精度的方法

针对无人机航测依赖原始POS数据成像地理目标定位的精度较低问题,提出了一种建立误差模型纠正POS数据用于无人机成像的方法。鉴于原始POS数据存在系统误差,通过分析其误差来源,并根据奇、偶行带间影像外方位线元素误差具有相反性,建立POS数据纠正模型;利用误差改正数对原始机载POS数据进行纠正,并用改正后POS数据进行影像坐标定位精度对比。实验结果表明,纠正后的POS数据减小了系统误差,可以快速、有效地提高无人机影像地理坐标定位精度。     

基于北斗卫星的GPS轨迹数据异常双频定位方法

当前GPS轨迹定位方法均采用单频定位,在数据异常情况下不能保障定位精度,故此提出一种基于北斗卫星的GPS轨迹数据双频定位方法研究。先基于北斗卫星的定位原理建立用于空间几何距离测量和地面监测点精准定位的数学模型,并确定出伪距和载波相位的观测值的权重;利用北斗卫星确定出标的物的空间几何距离,及空间位置信息;由于定位系统本身及大气电离层的影响,得到空间定位信息内包含有误差项,基于北斗卫星系统可以修正GPS轨迹误差项和异常数据,实现对标的物位置信息的精准定位。测试数据表明提出定位方法的精度更高,综合定位偏差值为0.56%,同时定位误差的均值和方差控制表现更好。     

基于AROP程序包的类Landsat遥感影像配准与正射纠正试验和精度分析

遥感影像的精确配准和正射纠正是进行图像融合、变化检测、图像镶嵌、定量遥感建模、多时相和多传感器影像协同应用的基础和前提。以美国国家航空和航天管理局下设LEDAPS(Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System)课题组开发的配准与正射纠正程序包AROP(Automated Registration and Orthorectification Package)为例,详细阐述了其配准的原理与程序设计流程,并对其配准的精度进行了分析和评价。试验表明:AROP程序包算法能够找出足够的控制点,且控制点分布较为均匀,配准误差小于0.5个像元。误差特征表现为:扫描误差明显大于航向误差,误差的结果与影像漂移、DEM、坡度存在一定的相关性,高程和坡度是影响配准精度的主要因素之一。该程序包目前能够用于对我国CBERS影像的正射校正以及波段不匹配处理,但是对HJ卫星CCD影像数据配准还有待于进一步研究。     

天宫二号卫星宽波段成像光谱仪地理定位方法

本文针对天宫二号(Tiangong No.2,TG-2)宽波段成像光谱仪的宽波段相机进行观测几何和地理定位解算。TG-2搭载的宽波段成像光谱仪是用于海洋、气象和环境空间综合观测的新一代试验遥感仪器。解算该仪器观测几何和高质量遥感地理定位数据是开展上述应用的前提和基础。本文基于宽波段相机多CCD拼接直视推扫模式,根据其特殊的扫描几何和卫星空间位置姿态,建立仪器焦平面与地理空间位置的对应模型。通过大量实际观测的定位数据建立旋转角度与变形数量的关系,修正安装矩阵,提高了模型定位精度。利用该模型实现了对TG-2卫星宽波段成像光谱仪图像的地理定位。利用图像的地理位置进行投影,与高精度海陆模板进行比较,定位精度约为2个像元(200m)。     

机载聚束SAR图像定位精度研究

根据机载聚束SAR成像几何关系及线性RD成像算法,对SAR图像的定位精度 进行了深入探讨。由于现有的惯性导航系统大多精度不高,并不能准确提供载机的真实运动 信息,利用这些参数进行成像处理会使目标偏离真实位置。本文主要分析惯性导航系统提供 的载机飞行参数对机载SAR定位精度的影响,建立定位方程并推导出定位误差解析公式。最 后对机载SAR图像定位精度进行仿真分析与实测数据处理验证,处理结果表明载机的视线方 向的速度误差和载机的位置误差是影响SAR图像定位精度主要因素。     

修正安装矩阵提高FY-3B/MERSI的地理定位精度

遥感数据的地理定位精度是影响其定量化应用的重要因素,为了提高FY-3B中分辨率光谱成像仪(MERSI)L1级数据的定位精度,分析了地理定位算法模型中安装矩阵与实际定位偏差之间的关系,通过修正风云三号卫星地面应用系统预处理模块中参数——安装矩阵,提高了地理定位精度。当仪器坐标系分别绕X轴、Y轴和Z轴旋转一个小角度后,遥感图像的定位结果会分别产生左右平移、前后平移和旋转变形。分析并建立旋转角度与变形之间的数量关系,根据海陆掩码与遥感图像的偏差程度估算安装矩阵的误差。修正安装矩阵后,计算出的定位结果准确性得到明显提高,精度达到1个像元左右。通过一段时间的业务系统测试,地理定位结果的质量稳定可靠。