本文選題：RPC模型 + 影像校正　； 參考：《華中師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著遙感科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,線陣衛(wèi)星遙感影像能夠充分發(fā)掘著地表覆蓋、生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟等信息,提供了諸多的資料。面對遙線陣遙感影像及其相關(guān)產(chǎn)品廣泛應(yīng)用,有針對性的探索建立一種幾何模型,既能夠減少線陣衛(wèi)星遙感系統(tǒng)內(nèi)外因素造成影像像元相對應(yīng)的地物位置信息發(fā)生變化的影響;又可以在面對地表地形不同復(fù)雜程度時進行幾何處理模型優(yōu)選并優(yōu)解,為快捷高效地對線陣遙感影像幾何處理提供借鑒和參考。本文主要研究內(nèi)容如下:1)高斯曲面地形函數(shù)與衛(wèi)星線陣成像模擬仿真以高斯曲面地形函數(shù)生成不同地表起伏程度的六種山地地形,并結(jié)合該地形獲取理論地面控制信息真值。以不同的X,Z軸方位角模擬衛(wèi)星傳感器成像姿態(tài),對仿真的3D地形采用垂直中心投影成像方式掃描。考慮到每完成一個中心投影成像條帶,并生成一個.PNG格式條帶圖片,將每一個條帶看成為一個二維數(shù)組,不斷向第一個二維數(shù)組追加后面的二維數(shù)組,實現(xiàn)全圖控制格網(wǎng)區(qū)域的無縫拼接圖像處理。2)無高程控制控制下線陣影像幾何處理在實際進行幾何校正操作時,為了消除山區(qū)遙感影像的變形差異,提出了一種在無高程控制信息下的利用矢量數(shù)據(jù)與柵格影像相結(jié)合的區(qū)域加密迭代模型配準(zhǔn)方法。對柵格影像進行幾何校正,利用“矢-柵”數(shù)據(jù)的地物屬性與典型幾何特征,獲得同名點,按照全局粗配準(zhǔn)和局部精配準(zhǔn)的原則,逐級加密控制點分布,迭代配準(zhǔn),并利用最小平方中值法(Least median of squares,LMedS)評估匹配誤差,LMedS法對錯誤匹配具有良好的魯棒性,可以剔除粗差控制點,從而減小總體均方根誤差,提高匹配精度。區(qū)域逐級迭代配準(zhǔn)模型在消除山區(qū)影像變形差異大、降低幾何校正難度上,有顯著效果,是對山區(qū)地形校正處理方法的有益補充。3)有高程控制下線陣影像幾何處理對有理多項式函數(shù)模型(Rational Function Model,RFM,一般也稱為RPC模型,Rational Polynomial Coefficient)進行研究,結(jié)合線陣衛(wèi)星遙感影像幾何位置關(guān)系與RPC模型參數(shù)解算方法,探討在有高程控制信息下線陣影像幾何處理方法,為了避免在參數(shù)求解過程中出現(xiàn)病態(tài)矩陣和過度參數(shù)化的問題,利用偏最小二乘法進行RPC模型參數(shù)求解,將六種模擬仿真地形形式和SPOT5影像數(shù)據(jù)都分為五種高程分層,利用9種RPC模型形式對其進行糾正精度評價,探討不同的RPC模型形式適用范圍,對RPC模型優(yōu)選優(yōu)解展開探索;以優(yōu)選結(jié)果先驗知識,分析在數(shù)據(jù)處理過程中的誤差來源和系統(tǒng)誤差補償探討。在誤差處理的基礎(chǔ)上,分析歸納了逐步回歸、偏最小二乘法、正交距離回歸、譜修正最小二乘和嶺估計求解參數(shù)各自的特點,對不同求解算法下RPC模型糾正進行精度對比,獲得不同地形起伏程度下的最優(yōu)RPC模型參數(shù)解法。4)實驗與結(jié)論根據(jù)本文算法和實驗進行試驗,考慮到RPC模型有9種特殊的模型形式并且應(yīng)用的范圍環(huán)境有所區(qū)別,結(jié)合MATLAB模擬仿真3D地形掃描成像與SPOT5真實影像數(shù)據(jù)實驗,進行不同的地形形式下開展RPC模型優(yōu)選并優(yōu)解的研究。試驗結(jié)果顯示,帶有分母形式的RPC模型形式比沒有帶有分母模型形式的幾何糾正精度高,在9種RPC模型形式下,第3種適用性最廣,糾正能力最佳;對于地形平坦地區(qū)影像,一階RPC模型形式就可以在滿足精度要求的前提下進行影像糾正操作;對于地形復(fù)雜度大的模擬地形和SPOT線陣影像而言,三階模型形式甚至二階不帶分母的RPC模型形式就能夠完成影像糾正。
[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 .
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP751

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本文編號：2042704