本文關(guān)鍵詞：基于AROP的HJ-1B衛(wèi)星圖像的自動(dòng)配準(zhǔn)研究與精度分析

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【摘要】：對于衛(wèi)星影像的配準(zhǔn)問題,雖然目前為止已比較成熟和完善,但是由于衛(wèi)星傳感器的成像原理、衛(wèi)星影像的光譜特征不同,所以一個(gè)系統(tǒng)不能適用于所有的衛(wèi)星影像的配準(zhǔn)且能達(dá)到一定的精度要求。AROP (Automated Registration and Orthorectification Package)是由美國國家航空和航天管理局下設(shè)LEDAPS(Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System)小組研究并編寫的配準(zhǔn)與正射校正程序包。它主要是針對Landsat以及類Landsat衛(wèi)星影像進(jìn)行處理,但是AROP不能對我國自主開發(fā)的環(huán)境星數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理,且能達(dá)到亞像素的精度要求。主要的原因是因?yàn)榄h(huán)境星數(shù)據(jù)的分辨率與Landsat之間還是存在一定的差距,所以在處理的過程中找不到足夠多的匹配點(diǎn)進(jìn)行圖像的幾何校正,為了解決該問題,作者對其原理進(jìn)行了深刻的研究,并對其源碼進(jìn)行了修改和改進(jìn),最后使之能夠?qū)Νh(huán)境星影像實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理,且精度達(dá)到0.5個(gè)像元,本文最后比較了由中國科學(xué)院遙感與地球數(shù)字研究所開發(fā)的幾何處理系統(tǒng)和AROP對環(huán)境星數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)結(jié)果,并對其進(jìn)行誤差分析和精度評定。本文中主要研究的內(nèi)容分為兩個(gè)方面：(1)對AROP系統(tǒng)的各個(gè)模塊以及工作原理進(jìn)行研究,因?yàn)锳ROP是由NASA的課題組針對本國的Landsat衛(wèi)星影像以及類Landsat傳感器的中分辨率衛(wèi)星影像進(jìn)行處理,但是我國的環(huán)境星的影像的質(zhì)量和分辨率方面都與Landsat影像存在差別,所以為了使其適用于環(huán)境星的影像,對AROP的工作原理和流程進(jìn)行研究,并對其代碼進(jìn)行了修改,使能夠?qū)Νh(huán)境星的衛(wèi)星影像進(jìn)行處理,并可以達(dá)到0.5個(gè)像素的精度。(2)通過比較AROP和幾何處理系統(tǒng)對HJ-1 B數(shù)據(jù)的處理結(jié)果,分析兩者各自的優(yōu)缺點(diǎn),并作出精度評價(jià)。試驗(yàn)表明對于平原地區(qū),兩者精度相近,但是對于山區(qū),AROP的處理結(jié)果的精度明顯優(yōu)于幾何處理系統(tǒng),主要原因是在圖像配準(zhǔn)之前,AROP對衛(wèi)星影像進(jìn)行正射校正處理,除去了由地形起伏所帶來的誤差,而幾何系統(tǒng)不進(jìn)行預(yù)處理,直接對影像進(jìn)行配準(zhǔn),這是精度差的主要原因,另外分析了影響精度的其他誤差的來源,例如地球曲率的變化、云的覆蓋度不同等原因。最后得出的結(jié)論是AROP對我國的環(huán)境星數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理,且滿足0.5個(gè)像素的精度,所以可以把AROP應(yīng)用于實(shí)際的項(xiàng)目以及應(yīng)用中。
【關(guān)鍵詞】：遙感影像 自動(dòng)配準(zhǔn) AROP 精度分析
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P237
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-14
• 1.1 引言11
• 1.2 衛(wèi)星圖像配準(zhǔn)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)12-14
• 1.3.1 研究內(nèi)容12
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)12-14
• 2 AROP配準(zhǔn)算法及基于SIFT提點(diǎn)配準(zhǔn)算法的理論介紹14-26
• 2.1 遙感圖像配準(zhǔn)的原理14-18
• 2.1.1 圖像配準(zhǔn)理論基礎(chǔ)14
• 2.1.2 圖像的空間幾何變換模型14-16
• 2.1.3 圖像匹配算法的構(gòu)成因素16-18
• 2.2 AROP的圖像配準(zhǔn)算法18-20
• 2.2.1 互相關(guān)法的特征提取19-20
• 2.2.2 多項(xiàng)式配準(zhǔn)法20
• 2.3 基于不變量特征的SIFT特征提取算法20-25
• 2.3.1 尺度空間極值檢測21-22
• 2.3.2 消除不穩(wěn)定特征點(diǎn)22-24
• 2.3.3 特征點(diǎn)方向的確定24
• 2.3.4 特征描述子的生成24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 3 基于AROP的HJ-1星圖像配準(zhǔn)26-39
• 3.1 AROP在ubantu系統(tǒng)下環(huán)境搭建26-27
• 3.2 AROP幾何校正的流程并對提取匹配點(diǎn)部分進(jìn)行改進(jìn)27-28
• 3.3 AROP從粗到精配準(zhǔn)28-36
• 3.3.1 工作區(qū)間的介紹29-30
• 3.3.2 特征點(diǎn)的提取與匹配30-32
• 3.3.3 多項(xiàng)式配準(zhǔn)模型32-34
• 3.3.4 圖像重采樣34-36
• 3.4 基于AROP的HJ-1B圖像的實(shí)驗(yàn)36-38
• 3.4.1 HJ-1B星平原地區(qū)圖像自動(dòng)配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)36-37
• 3.4.2 HJ-1B星山區(qū)圖像自動(dòng)配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 4 基于SIFT算法的HJ-1星圖像配準(zhǔn)39-55
• 4.1 GDAL庫在VS2008中環(huán)境搭建39-41
• 4.1.1 GDAL的介紹39
• 4.1.2 在VS2008里的環(huán)境搭建39-41
• 4.2 基于SIFT提取特征點(diǎn)從粗到精的匹配41-52
• 4.2.1 幾何系統(tǒng)技術(shù)流程41-43
• 4.2.2 特征點(diǎn)的提取43-45
• 4.2.3 剔除“一對多”或”多對一“的匹配點(diǎn)45-46
• 4.2.4 斜率約束剔除錯(cuò)誤匹配點(diǎn)46-47
• 4.2.5 極限約束剔除錯(cuò)誤匹配點(diǎn)47-49
• 4.2.6 RANSAC算法剔除外點(diǎn)49-52
• 4.3 基于SIFT算法的HJ-1B圖像的配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)52-54
• 4.3.1 HJ-1 B平原地區(qū)圖像自動(dòng)配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)52-53
• 4.3.2 HJ-1B山區(qū)圖像自動(dòng)配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)53-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 5 兩種自動(dòng)配準(zhǔn)系統(tǒng)的精度分析與評定55-71
• 5.1 兩個(gè)系統(tǒng)各自的特點(diǎn)及優(yōu)勢55-57
• 5.2 兩系統(tǒng)的配準(zhǔn)算法的對比分析57-59
• 5.2.1 提取特征點(diǎn)方法比較57-58
• 5.2.2 剔除錯(cuò)誤匹配點(diǎn)方法比較58-59
• 5.3 匹配點(diǎn)的的精度分析59-64
• 5.3.1 特定匹配點(diǎn)精度分析與評價(jià)59-61
• 5.3.2 任意特征點(diǎn)精度分析與評價(jià)61-64
• 5.4 地形起伏對配準(zhǔn)精度的影響64-70
• 5.4.1 平原地區(qū)的配準(zhǔn)精度比較65-67
• 5.4.2 山區(qū)圖像的配準(zhǔn)精度比較67-70
• 5.5 本章小結(jié)70-71
• 6 結(jié)論與展望71-73
• 6.1 結(jié)論71-72
• 6.2 展望72-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 作者簡歷77-79
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集79

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1134095