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【发明授权】一种稳健的卫星影像无控区域网平差方法_自然资源部国土卫星遥感应用中心_202311112406.4 

申请/专利权人:自然资源部国土卫星遥感应用中心

申请日:2023-08-31

公开(公告)日:2024-03-19

公开(公告)号:CN117288169B

主分类号:G01C11/36

分类号:G01C11/36;G01C11/02

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.03.19#授权;2024.01.12#实质审查的生效;2023.12.26#公开

摘要:区域网平差是实现遥感影像大范围高精度测图的关键技术和步骤,特别是无控自由网平差,对于测控困难区和境外区域具有重要的意义。无控自由网平差由于缺少观测数,导致法方程矩阵病态不满秩,进而导致平差不收敛,平差结果不可靠。针对这一问题,本发明提出了一种稳健的虚拟控制点辅助的无控自由网平差方法。本发明的区域网平差方法中采用直接修改RPC的平差方法、虚拟控制点辅助的方案来提高无控自由网平差精度和效率,对于测控困难区和境外区域具有重要的意义。在区域网中,来源于不同时相、多轨重叠的虚拟控制点不仅可以提供区域网几何基准,提高平差结果稳定度,还可以一定程度上提高影像无控平差精度,确保整体平差精度不低于影像原始定位精度。

主权项:1.一种稳健的卫星影像无控区域网平差方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,收集测区内卫星影像数据、控制数据和公开地形数据,利用卫星影像RFM模型构建区域网,确保影像覆盖测区全部范围,平差模型选用直接修改RPC参数方法;步骤2,按照地理格网或影像像素格网,获取分布均匀且数量足够的连接点;步骤3,按照虚拟控制点的选取原则,在所有连接点中选取虚拟控制点,同时确保虚拟控制点也是均匀分布;步骤4,按照连接点误差方程和虚拟控制点误差方程,对连接点和虚拟控制点列误差方程组,同时确定各自的权值;步骤5,按照最小二乘原理,求解步骤4中构建的误差方程组,计算每张影像RPC参数改正值和连接点物方坐标,同时更新RPC;步骤6,根据更新后的RPC,重新计算所有虚拟控制点的投影误差,再次执行步骤4-步骤5,直到迭代收敛;步骤7,根据最后的平差结果,更新影像RFM模型,得到几何模型精化后的卫星影像;所述步骤3中的虚拟控制点的选取原则为:虚拟控制点来源于区域网中已经匹配好的连接点,但是并不是所有的连接点都要作为虚拟控制点,其选取方法如下:步骤3.1,在整个测区范围内划分均匀格网,格网大小应小于影像长或宽之中的小值,这样可以保证每一景影像范围内至少划分出一个格网;步骤3.2,获取连接点物方坐标;根据连接点所在影像像点坐标及其RFM模型,利用前方交会原理计算点的物方坐标,公式如下: lx=sample-xLat,Long,Heightly=line-yLat,Long,Height式中,vx,vy是投影误差,sample,line是连接点的像点坐标,Lat,Long,Height是连接点的物方坐标,lx,ly是初值计算的常量;步骤3.3,利用连接点的物方坐标,带入卫星影像通用几何成像模型公式则得到该连接点在当前影像上的投影坐标sample',line',则该点在当前影像上的投影差为Δx,Δy=sample-sample',line-line',依次求得该连接点在所有覆盖影像上的投影差Δxi,Δyii=0…n,n为该连接点的覆盖影像数;计算该连接点投影误差绝对值最大值|Δx|max=max|Δx0|,|Δx1|,L,|Δxn|,|Δy|max=max|Δy0|,|Δy1|,L,|Δyn|n为该连接点的覆盖影像数;步骤3.4,根据格网范围和连接点的物方坐标,得到格网内的所有连接点,同时按照以下公式计算当前格网内所有连接点的投票得分,取得分最小者为虚拟控制点: 式中,μ为投票得分,E是投影误差,D是连接点到格网中心的距离,N是该点的覆盖影像数;α,β,γ是对应系数,表示对应因素的权重,值越大则权重越大,表示在投票中更考虑该项因素;步骤3.5,根据步骤3.4求得所有格网内的虚拟控制点;步骤4中连接点和虚拟控制点的权值与自身的观测误差有关,依据以下公式进行: 式中,σ是观测值误差,σ0是单位权误差;对于连接点,高精度的匹配算法可达到0.3像素,因此连接点初始观测误差σ=0.3pixel;对于虚拟控制点,其观测误差由投影误差决定,因此虚拟控制点初始观测误差σ=sqrtΔx2+Δy2;步骤6中在迭代过程中不断更新连接点和虚拟控制点的权重,以降低误差较大的点对整个区域网的精度影响,确保最后的精度在合理区间;权重更新依据以下公式进行: 式中,Wj是第j个连接点或虚拟控制点的权重,ej是第j个连接点或虚拟控制点的残差,ε是标准残差,k0和k1是固定系数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 自然资源部国土卫星遥感应用中心 一种稳健的卫星影像无控区域网平差方法

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