一、有理函数模型在航空航天传感器摄影测量重建中的应用及分析（论文文献综述）
周瑜[1]（2020）在《基于李代数的高分辨率卫星遥感影像定位理论与方法研究》文中研究表明随着航天遥感技术的不断发展,高分辨率对地观测系统逐渐从专用大平台向通用小平台过渡、从单星观测向多星组网融合探测发展、从地面专业处理向星上实时处理迈进,高分辨率卫星遥感影像应用对数据处理的通用性、时效性、及高精度提出了新的要求。论文引入李代数以解决高分辨率卫星遥感影像几何定位面临的问题,重点研究了基于李代数的卫星遥感影像几何定位相关问题,研究成果丰富和拓展了当前卫星遥感影像定位理论和方法,且具有实用性。论文主要工作:1、深入分析高分辨率对地观测系统高精度定位相关理论和技术发展现状,针对经典欧拉角和四元数表征线阵卫星影像姿态,在数据处理中存在的问题,提出将李代数应用于高分辨率卫星遥感影像姿态表征,建立基于李代数的几何定位理论与方法体系。2、提出高分辨率卫星遥感影像基于李代数的外方位元素表征与建模、共线条件方程线性化、线性插值外方位元素建模以及线性插值的共线条件方程线性化等基础算法模型和数值计算方法。模拟和实际数据的验证结果表明:李代数姿态插值相较于欧拉角和四元数姿态插值,精度高且插值结果完整平滑;三者后方交会计算精度一致,但李代数计算效率提升明显;从而验证了用李代数表征航天线阵摄影测量外方位姿态的可行性。3、提出基于李代数姿态表征的遥感影像严格成像模型,给出线阵卫星任意扫描行影像李代数姿态的插值方法;建立李代数姿态表征下对地直接定位时,地面目标与卫星影像之间成像几何关系;构建基于李代数的单幅影像定位、立体影像定位、多条带影像定位模型。利用天绘一号卫星位于平原、丘陵和高山地三种地形数据对李代数立体几何定位进行了精度验证,结果表明:相较于经典欧拉角表征,李代数立体定位精度更高、稳定性更好,且实用性较强。4、提出基于李代数的高分辨率卫星影像无控区域网平差模型和方法,建立了李代数姿态表征的EFP法和轨道分段多项式拟合法的区域网平差模型。通过天绘一号01星和03星位于我国西南地区的实际数据验证,结果表明:相较于经典欧拉角表征,基于李代数的区域网平差在系统误差探测上更灵敏,且在两种平差模型下都能实现定位精度提升,效率提升较为明显。5、提出基于HEIV模型的RPC参数求解方法。该方法针对RPC参数估计问题中设计矩阵元素含不等精度噪声和常规平差方法含有系统偏差难题,平差准则采用马氏距离最小,平差方法采用总体最小二乘,建立了新的RPC参数求解模型。天绘一号卫星位于不同区域的三种典型地形实际数据验证表明:该方法相较于现有的直接最小二乘法、L曲线岭估计最小二乘法及截断SVD估计法在影像纠正精度上优势明显,能显着提高RPC参数估计精度。6、提出基于卫星影像数据和RPC参数反求卫星成像时刻内方位元素、轨道、姿态等严格成像模型参数的方法。该方法可在不需要初始值情况下,利用卫星影像和RPC参数解算得到卫星影像区域相应的成像时刻内外方位元素,实现有理函数模型反求严格成像模型,打通了严格成像模型和有理函数模型相互转化关键环节。天绘一号01星多景数据反求实验表明:该方法具有良好的实用性,外方位线元素最大残差0.96米、角元素最大残差0.95角秒,内方位残差最大0.42像素,为实现有理函数模型的长条带平差、少控/无控高精度定位、多传感器联合处理提供了新途径。
张荣庭[2]（2019）在《面向FPGA硬件的卫星影像GA-RLS-RFM正射纠正优化算法研究》文中指出卫星影像的正射纠正是制作专题产品的先决条件之一。然而,传统的基于地面处理平台的影像正射纠正方法难以满足对时效性有高要求的应用场景,例如灾害应急救援的快速响应、固定目标的实时监测等。另外,传统的地面控制点（Ground Control Points-GCPs）采集方法通常需要人工干预,而且耗时较长,无法保证卫星影像正射校正的时效性。特别地,在恶劣环境的山地、沙漠或境外的军事敏感区等,GCPs的获取十分困难,甚至不可能。因此,为了能够在少量或无GCPs条件下快速地对卫星影像进行正射纠正,对面向FPGA硬件的卫星影像正射纠正优化算法进行了系统地研究。主要的研究内容如下:（1）在前人研究成果的基础上,利用星历和姿态数据建立了线阵推扫式卫星影像的几何视线模型（Viewing Geometry Model,VGM）。此外,通过流水线结构、数据流串行计算与模块并行计算相结合的设计方法,设计了卫星影像的VGM无控定位算法的FPGA硬件架构。该硬件架构能够使处理速度、计算精度和硬件资源利用率达到平衡。（2）在利用最小二乘（Least Square,LS）求解有理函数模型（Rational Function Model,RFM）参数时,通常需要对大型矩阵进行复杂的乘法和求逆运算。然而,这些复杂的运算不仅会消耗大量的FPGA硬件资源,而且还会影响RFM模型参数的求解速度。为了克服LS求解RFM模型参数算法不利于FPGA硬件实现的缺点,提出了递推最小二乘（Recursive Least Square,RLS）求解RFM模型参数算法,由该算法确定的RFM模型记为RLS-RFM模型。此外,提出了RLS求解RFM模型参数算法的FPGA硬件架构。该硬件架构采用了快速的矩阵乘法并行结构,加快了RFM模型参数的求解速度。（3）由于RLS-RFM模型参数之间存在的相关性会影响纠正精度,因此为了快速获取最佳的RLS-RFM模型结构以及提高影像的正射纠正精度,提出并实现了面向FPGA硬件的GA-RLS-RFM正射纠正优化算法。特别地,所设计的GARLS-RFM正射纠正算法的FPGA硬件架构可在无控制点情况下实现基于RLSRFM模型的卫星影像无控正射纠正。（4）实验结果表明:（i）卫星影像的VGM模型有较高的无控定位精度潜力。（ii）RLS求解RFM模型参数算法能够有效地求解RFM模型参数,并且RLS-RFM模型能够获得与VGM模型相当的纠正精度。（iii）遗传算法能够有效地减少RLSRFM模型参数,并能保持纠正精度不降低,甚至能够提高纠正精度。（iv）FPGA能够得到与PC相当的纠正精度,例如,在利用RLS-RFM模型进行影像的无控正射纠正时,对于SPOT-6（山地）影像和SPOT-6（某机场）影像,FPGA与PC的纠正结果在列方向的最大偏差分别为0.0782像素和0.1026像素,行方向的最大偏差分别为0.1302像素和0.1380像素。（v）在数据处理速度方面,相对于PC,FPGA有明显的优势。
刘丹丹[3]（2019）在《基于RPC参数的卫星多光谱立体影像双介质浅海水深测量》文中研究说明随着高分辨率卫星遥感技术的发展,浅海水深探测技术不断完善和多样化。卫星立体双介质摄影测量是光学遥感的重要组成部分,实现了在无控制点的情况下进行水深测量。本文对卫星立体双介质遥感影像测深展开了系统研究,主要工作内容和创新点如下:1)详细介绍了线阵影像构像模型,根据折射定律以及站点、目标点、像点等的几何关系将单一介质构像模型转化成双介质构像模型。详细推导了基于有理函数模型进行三维重建的公式及解算过程。2)通过卫星影像的飞行方向,从理论上详细分析了构像模型解算点和真实目标点的位置关系,结合光线折射原理构建了折射改正模型。从而建立了基于有理多项式系数的卫星立体影像双介质摄影测量,并对该模型进行了误差源分析。3)设计了卫星立体双介质测深流程。主要包括辐射定标、大气校正、模型构建、水陆分离、边缘线提取、确定水面高程、折射改正,输出水深以及精度评定等过程。详细地描述了太阳耀斑去除方法、水陆分离边缘线提取、基于核线影像的密集匹配以及原始DEM生成等流程。4)提出了双介质摄影测量支持的无控多光谱影像水深反演方法。通过对卫星立体双介质测深模型解算结果进行精度评定,发现在研究区域内无控制点的情况下模型测深结果达到了精度要求;然后使用解算的测深结果作为控制建立多光谱水深反演模型,实验结果表明无控反演精度较高。
汪佳[4]（2019）在《高分辨率卫星广义像对立体匹配技术研究》文中认为随着遥感和航天技术的高速发展,高分辨卫星影像成为获取地球表面信息的重要工具。随着卫星数量和分辨率的提高,利用高分辨卫星影像获取数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）或者对地面目标进行三维重建成为可能。本文使用广义卫星像对（高分一号、高分二号、Pleiades 1、Pleiades 2、QuickBird、WorldView-2、WorldView-3）进行特征提取、匹配,然后利用有理函数前方交会模型得到地面点三维坐标,并生成数字高程模型,最后对所得结果进行精度分析,实验得出本文方法可靠有效。论文的主要贡献如下:分析了有理函数模型,给出它的基本公式,模型参数求解的方法。另外还对高分一号,高分二号,Pleiades,QuickBird,WorldView-2和WorldView-3影像的有理函数模型系数拟合误差进行了分析。使用KAZE算法对广义卫星像对进行特征提取,并针对KAZE算法进行改进。改进思路是保留KAZE算法能提取稳定特征点的优点,针对算法运行时间进行优化:在KAZE描述符中添加二阶导数,丰富图像信息。使用圆环区域代替原算法的矩形区域,并对重新划分5个区域,构建一个40维向量,而且不在局限于欧式距离,然后利用严格数学关系分析了改进算法和KAZE算法时间效率,得出改进算法在大部分情况下优于原算法。在高斯模糊、噪声、旋转缩放、光照等条件下,分析了SIFT、SURF、KAZE和改进算法的稳定性,本文结论为KAZE和其改进算法优于SIFT和SURF算法使用了基于网格的运动统计算法（Grid-based Motion Statistics,GMS）算法进行特征点匹配,实验也得出该算法的匹配点正确率很高。然后将得到的同名点代入有理函数前方交会模型,得出地面点三维坐标,对有理函数模型进行误差补偿,得出合适的三维坐标,最后与真实的控制点坐标进行对比得出本文方法精度,其中高分一号广义像对的精度为83%,高分二号广义像对的精度为78%,Pleiades广义像对精度为76%,WorldView-3立体像对精度为85%,并且绘制了三维散点图以及对应的误差图。
孙钰珊[5]（2018）在《基于参考地理数据的多源国产卫星影像一体化定位方法研究》文中指出无需地面控制信息的卫星影像精准对地定位是获取全球地理和资源环境信息,监测全球资源环境变化等的先决条件。在进行高分辨率光学卫星影像的高精度定位时,如果缺少控制点的约束,直接将影像初始RPC参数作为区域网平差参数会造成法方程矩阵的病态不收敛,精度分布的不稳定及误差的过度累积也会导致区域网的扭曲变形。多源高分辨率光学卫星影像的高精度无控制区域网平差为在无地面控制情况下,引入特定约束（距离、角度等）的卫星影像联合区域网平差处理。理论上有控制定位与无控制定位本质的区别在于有控制定位中使用的是外业实测控制点,精度高且一致性好;而大多数无控制定位中使用的是一种虚拟控制点,这些虚拟控制点的精度较低（含有不同程度的系统误差）且精度在测区中是不一致的,所以无控制定位是不等精度控制下的区域网平差定位,其误差传播规律更加复杂,粗差检测与定位难度较大。同时大量试验表明,在不同的点位上系统误差的大小和方向基本保持一致,但在覆盖同一区域的不同时相、较长时间间隔内成像的不同轨道影像中这些系统误差大小和方向是不同的,表现出一定的随机性,甚至可部分相互抵消。针对以上问题,本文在Google Earth影像、Landsat/ETM参考影像、SRTM数字高程数据、国家基础测绘数据等精度己知/精度可验证的参考地理数据的基础上,以我国自主研制的高分辨率光学卫星影像（资源三号、高分系列卫星等）为主要数据源,基于超多核计算机（云服务器）、高性能GPU/CPU集群计算机系统、高速存储传输网络的高性能计算平台,分析和研究不依赖于外业控制信息的高效、高精度、智能化的几何定位方法,实现多源国产卫星影像连接点及参考控制点的自动提取及立体和弱交会混合模式下大范围联合区域网平差处理,可以为快速生成高精度影像底图提供高精度的定向参数。具体研究内容如下:（1）高分辨率光学卫星影像无控制区域网平差方法—GISIBA将有理函数模型（RFM）作为区域网平差的基础方程,以“交替趋近法”和基于RFM的最小二乘平差为基础,提出一种易于并行化、高效的高分辨率光学卫星影像无控制区域网平差方法-GISIBA（GCP-Independent Satellite Imagery Block Adjustment）。一方面解决无控制区域网平差中不收敛导致的“秩亏”问题,改善区域网平差系统的法方程状态从而有利于区域网的稳定和快速收敛;另一方面充分利用覆盖同一成像区域的长时间序列立体卫星影像残余系统误差所表现出的随机性,可以进行完全不依赖于第三方地理空间数据和地面控制点的无控制区域网平差,便于从理论上分析卫星影像无控制区域网平差结果与数据的覆盖次数及时相之间的关系。（2）多源国产高分辨率卫星影像大规模联合区域网平差引入参考地理信息数据作为几何约束,实现立体/单景覆盖影像的超大规模联合区域网平差,并进行粗差自动检测与剔除,完成大规模法方程的解算,获得满足高精度影像产品生产制作需求的高精度的定向参数,有效解决实际生产中遇到的相邻区域平差结果接边等问题。（3）多源国产高分辨率卫星影像连接点及参考控制点高精度自动提取采用基于影像显着边缘的整体匹配策略,实现初始定位异常影像系统误差的快速消除,以基于物方的自适应高精度相关匹配算法（Image-Reshaping过程）为基础,采用由粗到精的多层金字塔逐级影像匹配策略,并在匹配策略中引入定向质量控制,动态改正由地形起伏引起的影像几何畸变,实现影像连接点和参考控制点的自动提取。（4）多核CPU/GPU集群分布式架构下的影像精确定位算法并行计算为保证连接点与参考控制点自动提取及区域网平差的效率,使用基于OMP并行的方式实现以点特征提取和匹配为“并行粒度”的多进程并行化,实现高速局域网络的多核CPU/GPU集群分布式架构下的影像精确定位算法并行计算。最后以已有的分布式并行构架及作者及所在团队研发的高分辨率卫星影像测图软件系统—PixelGrid-GlobalMapping为基础,选择典型实验区,开展资源三号、高分一号等国产高分辨率光学卫星影像大规模区域网平差实验,对本研究方法的平差精度进行分析,验证方法的有效性与普适性。本文提出的方法可以广泛应用于困难地区和境外地区大区域卫星影像高精度无控制几何定位。软件系统在2016、2017全球测图试生产中得到实际应用和改进,为全球地理信息资源建设工程、国产光学卫星影像高精度影像产品生产提供了技术保障。
余岸竹[6]（2017）在《高分辨率遥感影像几何定位精度提升技术研究》文中研究指明随着卫星、计算机和传感器技术的不断发展,高分辨率遥感影像在国民经济中的作用越来越明显,其高精度几何定位成为了获取基础地理数据的关键步骤。本文围绕着高分辨率遥感影像几何定位的原理和方法展开研究,重点研究了Errors-in-variables（EIV）模型和已有地理数据在几何定位中的应用,旨在通过高精度平差求解与多源数据联合处理,提升高分辨率遥感影像几何定位的精度,为全球范围内高精度基础地理数据的获取提供参考。论文的主要工作和创新点有:1.引入EIV模型对平差计算中观测向量和系数矩阵中误差进行描述,并基于该模型推导了总体最小二乘迭代法、基于虚拟观测方程的总体最小二乘法以及正则化总体最小二乘法的求解公式与计算方法,利用试验验证了所推导方法的正确性和合理性。2.针对在有理函数模型（Rational Function Model,RFM）系统误差改正过程中,系数矩阵含有误差的问题,提出了一种基于总体最小二乘的RFM几何定位方法,该方法可在不额外增加任何控制信息的情况下,提高RFM系统误差参数求解的精度,进而提高了线阵卫星遥感影像几何定位精度。3.分别针对严格成像模型和有理函数模型光束法平差中,像点观测方程的系数矩阵中含有误差而虚拟观测方程的系数矩阵为常数矩阵的情形,提出了基于虚拟观测的总体最小二乘光束法平差方法,通过试验验证了所提出方法的正确性和有效性,提升了光束法平差求解的精度。4.研究了基于直线特征的高分辨率遥感影像几何定位方法,引入EIV模型,推导了基于直线特征光束法平差的总体最小二乘求解方法。为解决控制直线数量不足所引起的定位精度下降的问题,引入了直线上对应点重合的约束条件。试验结果表明,直线特征方法可以获得与点特征几何定位相当的定位精度,而本文方法可以提高直线特征方法的定位精度,是在城区等直线特征丰富的区域进行几何定位计算的有效方法。5.研究了数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）辅助线阵光学遥感影像几何定位的方法,以表面之间的欧氏距离最小为优化准则,推导了相对表面与基准DEM之间的变换参数的求解方法;针对两个距离比较接近且不存在局部剧烈变化的地形（如陡峭的高山等）,利用两个地形表面之间的局部近似性推导了法向量的近似求解方法,并以此为基础建立了稀疏地形匹配方法,可以减少参与运算的连接点的数量,用于有一定起伏、变化相对平缓的地形之间的匹配。顾及到地形匹配是一个病态的问题,论文通过对地形匹配的6参数、5参数和3参数模型进行比较分析,得出了当相对表面的物方旋转误差比较小时3参数模型的求解更为稳定的结论;考虑到系数矩阵中包含误差的问题,引入EIV模型,提出了基于总体最小二乘的地形匹配模型,并基于该模型进一步实现了利用DEM数据提取控制点来辅助遥感影像几何定位的方法。试验结果表明,论文所提出的辅助定位方法既可以有效提高光学遥感影像无地面控制点时的几何定位精度,同时也可为有控制点参与的几何定位提供良好的初值。6.研究了Google Earth辅助遥感影像几何定位的方法,分析了多种Google Earth控制点布设策略对遥感影像几何定位的影响,并对3个试验区内Google Earth提取控制点精度进行了验证,试验结果表明,引入Google Earth控制点可以降低几何定位对地面实测控制点数量的要求,适合在缺少控制点或者控制点分布不佳的区域参与几何定位计算。
凌霄[7]（2017）在《基于多重约束的多源光学卫星影像自动匹配方法研究》文中研究指明最近十年来随着中国空间科学技术的不断突破,国内在轨光学遥感卫星的数量急剧增加,特别是2012年和2013年相继发射成功的资源三号卫星与高分一号卫星更是标志着中国正式进入民用高分辨率遥感卫星应用新时代。目前多源国产光学遥感卫星应用已深入到城市规划、林业监测、土地利用等各行各业的信息检测与决策之中。在这些应用背后,多源光学遥感卫星影像匹配作为光学遥感卫星业务化应用系统中的核心问题之一,直接影响着最终卫星影像产品的质量与应用前景。目前由于受到诸多技术条件的限制和传统影像匹配思想的束缚,多源光学遥感卫星影像匹配技术仍不成熟,还存在许多关键问题亟待解决。因此整理与分析前人在多源光学遥感卫星影像匹配中的研究成果,归纳与总结目前多源光学遥感卫星影像匹配中存在的核心问题,探索与实践新的多源光学遥感卫星影像自动匹配方法和思路,对于多源多时相光学遥感卫星数据的应用具有重要的意义。本文将来自于不同传感器、不同时相的光学遥感卫星影像作为研究对象,把多源多时相影像间正确且分布均匀的同名点获取作为研究目标,在结合前人已有研究成果的基础上,设计一整套行之有效的基于多重约束的多源光学遥感卫星影像自动匹配方法。论文的主要工作如下:1、针对基于有理多项式的仿射变换补偿模型在具有侧摆的光学遥感卫星影像中精度不稳定的问题,本文通过理论分析推导出光学遥感卫星成像中滚动角/俯仰角的误差会引起像点在列方向/行方向上的偏差,并且此像点偏差与像点所对应地物的高差成正比。从而提出基于有理多项式的仿射变换加高差补偿模型以代替传统基于有理多项式的仿射变换补偿模型。通过多组实验验证此模型,相对于基于有理多项式的仿射变换补偿模型,不仅在处理平地区域数据时与其精度相当,而且在应对山区侧摆数据时具有更高的精度;2、在SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）卫星影像匹配算法基础上,根据每个SIFT的尺度因子赋予其相应的权值,此权值被运用在整个匹配流程的三个重要环节之中:一个是在解算同名点集的转换模型参数时,不再使用单位权矩阵的最小二乘法进行处理,而是先由每对同名点权值构成权矩阵,然后使用加权最小二乘法来求解模型参数,从而有利于提高整个转换模型的精度;另一方面在传统RANSAC（RANdom SAmple Consensus）算法中引入SIFT同名点权值,帮助其优化随机样本选取过程和辅助确定每个SIFT的模型残差阈值;最后一个方面是在对每个SIFT特征点进行几何约束引导匹配时不再是所有特征点同一个搜索半径,而是每个SIFT特征点根据其权值确定其搜索半径,从而有效地解决此搜索半径阈值选择的难题;3、本文在充分分析与理解相位相关算法、Log-Gabor滤波器等前人研究的基础上,融合两者的特点提出一套基于Log-Gabor滤波的相位相关扩展算法（Extended Phase Correlation algorithm based on Log-Gabor filtering,LGEPC）。此算法通过在频率域中不同波长的Log-Gabor滤波器来构建影像多尺度结构图集,将原始影像匹配问题转化为两个多尺度图集相关问题,并通过相位相关算法来快速求解此相关问题。此方法能够有效解决非线性辐射差异与缩放比例差异引起传统相位相关失败的问题,提高现有的相位相关扩展算法的适用性和稳定性;4、本文为了解决因影像间重叠度不高或影像间存在较大变化而造成误匹配率上升甚至匹配失败的问题,在LGEPC算法基础上加入金字塔搜索与分块约束等决策,形成一套分块化相位相关扩展算法（Patch-based Extended Phase Correlation algorithm,PEPC）。此方法根据初始搜索半径确定需构建的金字塔层数,然后对每层金字塔影像进行分块,接着使用LGEPC算法来获取每个影像块与参考影像块之间的转换模型参数,并从全局与局部两个尺度上快速定位疑似误匹配的影像块,最终获取两原始影像间大量正确而均匀的同名点。本文通过分析总结多源光学遥感卫星影像实际应用中所遇到的影像匹配问题,针对现有多源光学遥感卫星影像匹配算法的不足,深度融合多种影像匹配思路,提出一套基于多重约束的多源光学遥感卫星影像自动匹配方法。最终通过多组模拟实验数据和多组真实多源光学遥感卫星数据对本文各个研究内容与整体流程进行验证,实验结果充分说明本文每个研究成果均具有重要的实用价值与良好的应用前景,而且本文提出的整体匹配流程能够为后续影像配准与应用奠定坚实的基础。
叶江[8]（2017）在《面向青藏高原矿集区三维场景的高分辨率卫星影像精处理方法》文中指出我国青藏高原地区矿产资源丰富,但受制于严苛的自然环境条件,往往缺乏满足地质找矿工作需要的地理信息数据,矿产资源的勘探工作常常受到制约。随着航天遥感技术,计算机技术的发展,高分辨率遥感卫星系统在矿产资源勘探过程中逐渐起到了重要作用。利用高分辨率—卫星影像进行青藏高原矿集区的三维场景重建,数据采集速度快、野外工作量较少,特别对于自然环境条件艰苦的青藏高原地区具有巨大的应用价值。本文针对青藏高原矿集区三维场景的特点和0.5m级高分辨率卫星影像几何处理的特殊问题,对Geoeye-1、WorldView-2卫星影像的成像几何模型构建、影像控制点布设方法、影像空间信息提取、矿集区三维场景重建及信息集成等多个关键问题进行了系统的研究和分析。实现了卫星影像三维重建中的关键算法,满足了西藏及青海地区的两个矿集区三维场景生成的实际需求,以实测数据为例完成了相应实验验证,本文主要研究内容与研究成果如下:1.提出了精化的Geoeye-1、WorldView-2卫星影像严格几何模型构建方法,建立了一种顾及速度像差、成像延迟及大气折光影响的严格几何模型。应用此模型进行卫星影像无控三维重建,Geoeye-1影像单片水平精度（CE90）为5.4m,立体为3.2m:WorldView-2影像单片水平精度（CE90）为6.7m,立体为5.0m。同时,针对Geoeye-1、WorldView-2影像的特点,提出了一种新的基于严格几何模型正算的双迭代反算模型。该反算模型兼顾了影像物方及像方的收敛条件,比现有单迭代模型更精确,能够满足0.5m级高分遥感卫星影像反投影的精度要求。WorldView-2影像的实验结果显示,该反算模型在像方的水平中误差均值为6.7像素,物方水平中误差均值为3.7m,符合WorldView-2卫星标称定位精度,验证了该模型算法的正确性。2.提出了一种RPC仿射变换直接改正模型,优化的WorldView-2单张影像行误差从3.6pixels减小到1.54pixels,列误差从4.30pixels减小到1.81pixels;影像立体交会平面精度从4.0m提高到2.3m,高程精度从3.8m提高到1.8m。改正精度与RPC间接改正模型一致,优化的RPC系数可以在各商业软件中直接使用,较间接改正模型具有更佳的适用性。采用相关系数法对求解RPC系数过程中的设计矩阵列向量进行复共线性分析。验证了即使在地形无关方案计算中,仍然可以通过相关系数法进行RPC参数的优选以减少后续计算工作量。3.针对在青藏高原山区国家高等级高程控制点不足、分布不均匀造成传统GPS拟合方法误差较大的情况,采用了一种利用重力场模型的GPS高程严密平差算法进行像控点的高程计算。该算法利用EGM2008重力场模型转换GPS基线大地高高差为正常高高差,并利用少量已知点进行严密平差求解。通过西藏某矿集区实测数据验证,此方法计算结果精度在已知点较少的情况下优于传统的GPS高程拟合方法。4.深入研究了多像对、多条带、稀少控制点条件下的Geoeye-1、WorldView-2卫星影像三维重建精度情况,并按不同像控点布设方案进行了RPC区域网平差实验,结果表明两种卫星影像在青藏高原地区的三维重建精度都符合1:10000及1:5000的成图要求。对于影像覆盖范围较大的测区,单个控制点并不能完全控制整个测区的三维重建精度,沿影像整体覆盖范围四角及中心布点是最优布点方案;通过连接点使测区影像构成统一的整体,采用RPC区域网平差方法可以获得稳定的最优解。在无控条件下,Geoeye-1卫星立体定位平面精度达到3.0m,高程精度到达6.0m;WorldView-2平面精度达到1.0m,高程精度达到 3.0m。有控条件下,Geoeye-1卫星与WorldView-2卫星立体定位的平面及高程精度都达到1.0m之内。本文实验结果证实了在高海拔和地形起伏变化较大的青藏高原地区,有理函数模型仍然具有和严格几何模型一致的三维重建精度。5.研究了高分辨率卫星影像三维场景信息提取的方法及过程,针对DEM、DOM数据的提取进行了深入分析。对Geoeye-1影像采用多种影像融合方法进行实验,并对影像融合效果采用了一种综合指数法进行融合效果评价,从客观上判别了不同融合算法的优劣。在DEM提取中,研究了同轨及异轨立体影像在DEM生成时的精度差别。实验结果显示,采用异轨WorldView-2影像提取的DEM精度能够满足1:50000测图规范中对高山地区等高线高程精度的要求。6.研究了矿集区三维场景建模的实现方法,并基于SpaceEyes3D平台开发了一套矿山三维场景信息集成原型系统。系统实现了大范围、高分辨率、高品质的矿山三维场景漫游和2D、3D数据的可视化表达,并能对各种矿山地理信息进行简单的GIS分析与属性查询。
朱丹[9]（2017）在《基于高分辨率遥感影像的地形三维重建关键技术研究》文中研究说明随着卫星及遥感技术的飞速发展,高分辨率遥感影像已经成为我们认识地理空间的重要信息来源之一。高分辨率卫星遥感影像不受地域限制、全天候获取、获取周期短,同时也保证了测量的精度,具有巨大的科研与应用价值,为测绘研究提供了新的数据来源。本文对高分辨率遥感影像三维重建展开了理论研究,以资源三号卫星立体像对为例进行了实验验证,主要工作如下:（1）分析了当前常用传感器成像模型的原理及流程,考虑到方法的通用性与准确性,选择有理函数模型（RFM）进行研究。本文详细介绍了有理函数模型的原理,以及地形无关与地形相关两种解算有理多项式系数（RPC）的方法,描述了 RPC相关性造成的法方程病态问题。为了减弱求解过程中的病态性,本文完善了基于共线性分析的地形相关法。实验结果表明该方法有效的改善了法方程病态性,提升了有理函数模型在影像定位中的精度。（2）研究了基于立体像对的影像匹配问题,并以资源三号卫星立体像对为例,选择具有多量性的SIFT算法实现影像特征匹配。本文研究了 SIFT特征匹配算法原理与实现过程,并使用该算法对资源三号卫星立体像对进行了粗匹配。改进了RANSAC算法,在保证正确率的情况下有效的减少了 36.76%的时间开销,去除了粗匹配中错误的同名点,提升了影像匹配的正确率。（3）叙述了基于立体像对生成DEM的原理与流程,使用解算的RPC和SIFT算法匹配的同名点生成了数字高程模型（DEM）,并对生成的DEM进行精度评估。结果表明DEM的高程均方根误差（RMSE）为4.24米,相比传统地形相关法与ENVI所使用的影像匹配方法,本文所用的基于共线性分析的地形相关法与影像特征匹配算法均有较好的效果。（4）分析了 World Wind的架构与数据组织结构,集成其Java SDK实现了资源三号高分辨率遥感影像与DEM的地形三维可视化,在此基础上增加了三维模型载入、空间测量与剖面分析等基础功能。
刘建辉[10]（2015）在《光学遥感卫星影像高精度对地定位技术研究》文中指出本文针对光学遥感卫星影像高精度对地定位中涉及的成像模型的系统误差改正、外方位元素建模、摄影测量参数的在轨几何定标、星历姿态数据辅助的光束法平差等关键技术问题进行了系统、深入的研究,以形成一套处理光学遥感卫星影像较完备的理论体系与技术方法。论文完成的主要工作和创新点如下:1.根据线阵列CCD传感器的特点,详细介绍了遥感卫星成像模型中涉及到的主要坐标系,建立了光学遥感卫星影像严格成像几何模型,并结合星上辅助数据,依次构建了不同遥感卫星的成像几何模型。2.针对卫星星历姿态辅助数据中存在较大系统误差而导致影像直接定位精度较差这一问题,构建了光学遥感卫星影像的姿态系统误差检校模型,实验表明该方法能够有效提升卫星影像的直接定位精度。3.建立了用于描述线阵列传感器位置和姿态变化特征的外方位元素模型。通过对卫星成像模型中旋转变换的预处理,将姿态辅助数据转换为外方位角元素,为传感器内部参数标定和影像光束法平差奠定了理论基础。4.建立了摄影测量参数的在轨几何定标模型,提出了一种利用常数模型和多项式模型对内部参数进行分段标定的方法;建立了传感器外部参数标定模型,将影响卫星影像定位精度的诸多因素归结为一个正交旋转矩阵。分别按照不同的几何定标方法进行实验,验证了本文摄影测量参数在轨几何定标模型的正确性和有效性。5.建立了不同外方位元素模型描述的光束法平差模型和自检校光束法平差模型,对平差过程中各未知参数间的相关性问题及对应的解决方案进行了深入研究。将几何定标参数引入光束法平差模型,实验结果表明,标定后的平差结果明显优于直接利用辅助数据时的平差结果,验证了本文几何定标算法的有效性和必要性。6.提出一种利用立体影像匹配生成连接点的地形相关方案用于构建有理函数模型的方法;在几何定标的基础上,分别利用不同的控制方案,构建有理函数模型并用于影像的直接定位,实验结果表明,本文方法能够显着提高卫星影像无地面控制直接定位精度。
二、有理函数模型在航空航天传感器摄影测量重建中的应用及分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、有理函数模型在航空航天传感器摄影测量重建中的应用及分析（论文提纲范文）
（1）基于李代数的高分辨率卫星遥感影像定位理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高分辨率对地观测系统发展现状 |
| 1.2.2 高分对地观测几何定位技术现状 |
| 1.2.3 李代数在高分对地观测定位应用现状 |
| 1.2.4 技术难点与现有研究的不足 |
| 1.3 研究的主要内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究主要内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第二章 李代数基础及基于李代数的外方位建模 |
| 2.1 李代数基础 |
| 2.1.1 李群/李代数定义 |
| 2.1.2 李群基本概念及其运算性质 |
| 2.1.3 李群表达的三维旋转 |
| 2.1.4 李代数求导与扰动模型 |
| 2.1.5 李代数插值方法 |
| 2.2 李代数姿态微分的共线条件方程线性化 |
| 2.2.1 李代数姿态表征的线阵影像外方位元素构建 |
| 2.2.2 李代数姿态微分的线阵影像共线条件方程线性化 |
| 2.3 基于李代数姿态线性插值的线阵影像外方位建模 |
| 2.3.1 基于线性插值的外方位元素建模 |
| 2.3.2 姿态李代数分段多项式模型的共线条件方程线性化 |
| 2.4 实验分析 |
| 2.4.1 李代数姿态插值分析 |
| 2.4.2 基于李代数的空间后方交会 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 星载线阵传感器成像几何模型构建 |
| 3.1 坐标系定义 |
| 3.1.1 像方空间坐标系 |
| 3.1.2 平台坐标系 |
| 3.1.3 物方坐标系 |
| 3.2 坐标系之间的转化关系 |
| 3.3 卫星严格成像模型建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于李代数的高分辨率卫星影像立体定位 |
| 4.1 星历和姿态数据的内插 |
| 4.1.1 卫星星历数据内插 |
| 4.1.2 姿态李代数内插 |
| 4.2 基于李代数的卫星影像定位 |
| 4.2.1 基本思路 |
| 4.2.2 单幅影像定位 |
| 4.2.3 立体影像定位 |
| 4.2.4 多幅影像前方交会定位 |
| 4.3 高分辨率遥感影像的李代数定位 |
| 4.3.1 李代数定位与传统定位方法的区别 |
| 4.3.2 基于李代数微分方程的外方位元素求解 |
| 4.3.3 基于李代数线性插值的外方位元素求解 |
| 4.4 基于李代数的高分辨率遥感卫星影像立体定位 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.5.1 数据选取及实验方法 |
| 4.5.2 北京山东测区实验情况 |
| 4.5.3 江西广东测区实验情况 |
| 4.5.4 重庆测区实验情况 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于李代数的高分辨率卫星影像无控区域网平差 |
| 5.1 区域网平差基本原理 |
| 5.2 外方位元素模型及误差方程式建立 |
| 5.3 基于李代数的区域网平差模型 |
| 5.3.1 基于EFP模型的区域网平差 |
| 5.3.2 基于分段多项式拟合的区域网平差 |
| 5.4 区域网平差精度验证 |
| 5.4.1 理论分析法 |
| 5.4.2 实验分析法 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 基于EFP的李代数区域网平差 |
| 5.5.2 基于分段多项式拟合的李代数区域网平差 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于李代数的RPC参数生成与严格成像模型反求 |
| 6.1 基于李代数的RPC参数生成方法 |
| 6.1.1 线阵卫星影像严格成像模型建立 |
| 6.1.2 RPC参数模型构建 |
| 6.1.3 基于李代数RPC参数生成 |
| 6.1.4 RPC模型及常用解算方法 |
| 6.1.5 RPC参数的HEIV估计方法 |
| 6.2 有理函数模型反求严格成像模型 |
| 6.2.1 有理函数和严格成像基本模型 |
| 6.2.2 有理函数模型下摄影光线的位置和定向 |
| 6.2.3 内外方位元素具体计算 |
| 6.3 实验与分析 |
| 6.3.1 基于HEIV的 RPC参数解算技术 |
| 6.3.2 有理函数模型反求严格成像模型 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 论文创新与贡献 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（2）面向FPGA硬件的卫星影像GA-RLS-RFM正射纠正优化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星影像几何纠正模型研究现状 |
| 1.2.2 星上遥感影像实时处理现状 |
| 1.3 本文的研究内容和创新点 |
| 1.4 组织结构 |
| 第2章 卫星影像的VGM无控定位模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 单线阵推扫式卫星的成像几何 |
| 2.3 卫星星历数据和姿态数据插值 |
| 2.3.1 星历数据插值 |
| 2.3.2 姿态数据插值 |
| 2.4 单线阵推扫式卫星影像的VGM无控定位模型 |
| 2.4.1 像元在本体坐标系中的视线向量 |
| 2.4.2 像元在轨道坐标系中的视线向量 |
| 2.4.3 像元在地心坐标系中的视线向量 |
| 2.4.4 VGM模型的建立 |
| 2.4.5 地面点大地坐标的解算 |
| 2.5 VGM模型改正 |
| 2.5.1 改正由相对速度引起的像差 |
| 2.5.2 改正由光传输延迟引起的定位误差 |
| 2.5.3 改正卫星参数中的系统误差 |
| 2.6 利用VGM模型进行卫星影像定位实验 |
| 2.6.1 无控制点的定位实验 |
| 2.6.2 有控制点的定位实验 |
| 2.6.3 实验结果分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 卫星遥感影像的RLS-RFM模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 RLS-RFM模型的建立 |
| 3.2.1 RLS-RFM模型参数求解算法 |
| 3.2.2 RLS-RFM模型参数求解流程 |
| 3.2.3 RLS-RFM模型参数求解实验 |
| 3.3 利用RLS-RFM模型对卫星影像进行正射纠正 |
| 3.3.1 RLS-RFM模型像方坐标补偿 |
| 3.3.2 SPOT-6 影像正射纠正实验 |
| 3.3.3 IKONOS-2 影像正射纠正实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 RLS-RFM模型的遗传算法优化及卫星影像正射纠正算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 RLS-RFM模型的遗传算法优化原理 |
| 4.2.1 个体编码 |
| 4.2.2 适应度函数的建立 |
| 4.2.3 种群繁殖 |
| 4.3 卫星影像的正射纠正算法 |
| 4.3.1 传统的基于RFM模型的卫星影像正射纠正算法 |
| 4.3.2 卫星影像的GA-RLS-RFM正射纠正算法 |
| 4.4 卫星影像的GA-RLS-RFM正射纠正实验 |
| 4.4.1 GA算法参数设计 |
| 4.4.2 SPOT-6 影像正射纠正实验 |
| 4.4.3 IKONOS-2 影像正射纠正实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 卫星影像的 VGM无控定位算法的 FPGA硬件架构 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 FPGA硬件架构 |
| 5.3 子模块 |
| 5.3.1 CTRL_VGM模块 |
| 5.3.2 VVCM模块 |
| 5.3.3 RAM_VV模块 |
| 5.3.4 ITERATION模块 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.4.1 参数设置 |
| 5.4.2 仿真波形 |
| 5.4.3 性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 RLS-RFM模型参数求解算法的FPGA硬件架构 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 FPGA硬件架构 |
| 6.3 .子模块 |
| 6.3.1 NORMALIZE模块 |
| 6.3.2 快速的矩阵乘法并行结构 |
| 6.4 仿真实验 |
| 6.4.1 参数设置 |
| 6.4.2 仿真波形 |
| 6.4.3 性能分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 GA-RLS-RFM正射纠正算法的FPGA硬件架构 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 FPGA硬件架构 |
| 7.3 子模块 |
| 7.3.1 GARFM模块 |
| 7.3.2 GETCORD模块 |
| 7.3.3 ORTHOM模块 |
| 7.4 仿真实验 |
| 7.4.1 参数设置 |
| 7.4.2 仿真波形 |
| 7.4.3 性能分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录:英文缩写词 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（3）基于RPC参数的卫星多光谱立体影像双介质浅海水深测量（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 双介质摄影测量研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 2 数据介绍及预处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 卫星影像数据 |
| 2.3 实测水深数据 |
| 2.4 数据预处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 立体双介质水深测量方法 |
| 3.1 双介质摄影测量原理 |
| 3.2 基于RPC参数的高分辨率卫星影像双介质测深 |
| 3.3 立体双介质测深过程 |
| 3.4 立体双介质测深结果和精度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 双介质摄影测量支持的无控多光谱影像水深反演 |
| 4.1 多光谱水深反演原理 |
| 4.2 波段反射率比值与水深相关性分析 |
| 4.3 反演水深模型建立与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 研究不足和展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（4）高分辨率卫星广义像对立体匹配技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 高分辨率遥感影像定位模型 |
| 2.1 高分辨率卫星影像介绍 |
| 2.2 高分辨率卫星影像成像模型 |
| 2.2.1 基于共线方程的成像模型 |
| 2.2.2 基于多项式的传感器成像模型 |
| 2.2.3 有理函数模型 |
| 2.3 有理函数模型解算与分析 |
| 2.3.1 有理函数模型解算 |
| 2.3.2 实验和结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于KAZE特征提取算法研究 |
| 3.1 KAZE特征提取算法 |
| 3.1.1 非线性扩散滤波 |
| 3.1.2 AOS方案 |
| 3.1.3 KAZE特征 |
| 3.2 改进的KAZE算法 |
| 3.3 线性空间特征提取算法 |
| 3.3.1 SIFT算法 |
| 3.3.2 SURF算法 |
| 3.4 KAZE算法稳定性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 GMS匹配和三维坐标获取 |
| 4.1 GMS匹配算法 |
| 4.1.1 GMS正确匹配的数学描述 |
| 4.1.2 GMS匹配的概率分布 |
| 4.1.3 GMS匹配评价标准 |
| 4.1.4 使用改进的KAZE特征进行GMS匹配结果 |
| 4.2 地面点三维坐标获取 |
| 4.3 精度验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论和展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）基于参考地理数据的多源国产卫星影像一体化定位方法研究（论文提纲范文）
| 论文的创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 背景介绍 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 概述 |
| 1.2.2 主要国产高分光学卫星研究现状 |
| 1.2.3 影像定位模型及方法研究现状与分析 |
| 1.2.4 影像匹配技术研究现状与分析 |
| 1.2.5 CPU/GPU集群分布式影像数据处理研究现状与分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.5 文章组织结构 |
| 第二章 光学卫星影像几何定位与区域网平差模型 |
| 2.1 坐标系统的定义与转换 |
| 2.1.1 像方坐标系 |
| 2.1.2 物方坐标系 |
| 2.1.3 辅助空间直角坐标系 |
| 2.2 严密成像模型几何定位 |
| 2.2.1 影像严密定位模型 |
| 2.2.2 影像严密定向方法 |
| 2.3 严密成像模型几何定位误差影响 |
| 2.3.1 卫星影像严密定位影响因素 |
| 2.3.2 各类误差对卫星影像严密定位误差的影响 |
| 2.4 基于有RFM的区域网平差模型 |
| 2.4.1 有理函数模型(RFM) |
| 2.4.2 基于RFM模型的区域网平差模型 |
| 第三章 多源光学卫星影像连接点及参考控制点的自动获取 |
| 3.1 影像预处理 |
| 3.1.1 数据源自动识别及异常数据检测 |
| 3.1.2 影像纹理增强 |
| 3.1.3 基于影像显着边缘的初值匹配 |
| 3.2 顾及地形约束的光学卫星影像匹配方法 |
| 3.2.1 特征点提取与匹配基元确定 |
| 3.2.2 引入约束条件的高精度相关匹配算法 |
| 3.2.3 基于影像金字塔的匹配策略 |
| 3.2.4 基于参考地理数据的影像自动匹配 |
| 3.3 影像连接点及参考控制点的自动获取 |
| 3.3.1 影像连接点及参考控制点获取流程 |
| 3.3.2 数据实验结果 |
| 3.4 大规模影像连接点及参考控制点匹配并行实现 |
| 3.4.1 高性能硬件架构 |
| 3.4.2 高分辨率卫星影像分布式处理系统 |
| 3.4.3 影像连接点匹配并行实现 |
| 第四章 多源光学卫星影像大规模联合区域网平差 |
| 4.1 卫星影像区域网平差 |
| 4.1.1 立体影像区域网平差方法 |
| 4.1.2 单景覆盖影像(弱交会条件)区域网平差方法 |
| 4.1.3 选权迭代法剔除粗差 |
| 4.2 GISIBA无控制区域网平差模型及分析 |
| 4.2.1 无控区域网平差误差源分析 |
| 4.2.2 交替趋近法区域网平差 |
| 4.2.3 GISIBA无控制区域网平差方法 |
| 4.2.4 GISIBA平差方法的特点及精度分析 |
| 4.2.5 数据实验结果 |
| 4.3 GISIBA平差方法在实际应用中的问题和处理方法 |
| 4.3.1 卫星影像在轨几何标定 |
| 4.3.2 几何接边问题处理方法 |
| 第五章 实验与分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 公众地理信息数据精度分析 |
| 5.3 应用实验与分析 |
| 5.3.1 实验数据 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.3.3 实验结论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 主要贡献与创新 |
| 6.3 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的与学位论文相关的科研成果目录 |
| 致谢 |
（6）高分辨率遥感影像几何定位精度提升技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 几何定位提升方法的研究现状 |
| 1.2.2 总体最小二乘理论用于摄影测量几何定位的研究现状 |
| 1.2.3 国内外典型商业遥感卫星研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 EIV模型及总体最小二乘法 |
| 2.1 EIV模型的定义 |
| 2.2 总体最小二乘算法 |
| 2.3 附加虚拟观测方程的总体最小二乘法 |
| 2.4 正则化总体最小二乘法 |
| 2.5 试验与分析 |
| 2.5.1 非病态平差算例 |
| 2.5.2 病态平差算例 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 高分辨率遥感影像的成像几何模型及其求解 |
| 3.1 相关坐标系的定义及其转换 |
| 3.1.1 像方坐标系 |
| 3.1.2 导航坐标系 |
| 3.1.3 物方坐标系 |
| 3.1.4 正常高与大地高 |
| 3.2 卫星遥感影像的严格成像几何模型 |
| 3.2.1 资源三号卫星三线阵传感器严格成像几何模型 |
| 3.2.2 天绘一号卫星三线阵传感器严格成像几何模型 |
| 3.3 严格模型的直接传感器定向 |
| 3.4 有理函数模型及其定位原理 |
| 3.5 试验与分析 |
| 3.5.1 严格成像模型几何定位试验 |
| 3.5.2 有理函数模型几何定位试验 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于总体最小二乘的高分辨率遥感影像几何定位方法 |
| 4.1 基于总体最小二乘的有理函数模型系统误差改正方法 |
| 4.2 基于总体最小二乘的严格成像模型光束法平差解算 |
| 4.3 基于总体最小二乘的有理函数模型光束法平差解算 |
| 4.4 基于总体最小二乘的直线特征几何定位方法 |
| 4.4.1 直线的表达 |
| 4.4.2 基于总体最小二乘的光束法平差解算 |
| 4.5 试验与分析 |
| 4.5.1 有理函数模型系统误差改正试验 |
| 4.5.2 基于严格成像模型的光束法平差试验 |
| 4.5.3 基于有理函数模型的光束法平差试验 |
| 4.5.4 基于直线特征的光束法平差试验 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 已有地理数据辅助的高分辨率遥感影像几何定位方法 |
| 5.1 数字高程模型数据的表达 |
| 5.1.1 常见数字高程模型数据 |
| 5.1.2 数字高程模型数据的数学表达 |
| 5.2 DEM辅助的遥感影像几何定位方法 |
| 5.2.1 地形匹配的基本方法 |
| 5.2.2 常规地形下的稀疏地形匹配方法 |
| 5.2.3 基于总体最小二乘的DEM辅助定位方法 |
| 5.3 Google Earth数据辅助定位方法 |
| 5.4 试验与分析 |
| 5.4.1 DEM数据的辅助定位试验 |
| 5.4.2 Google Earth影像辅助定位试验 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（7）基于多重约束的多源光学卫星影像自动匹配方法研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 影像匹配 |
| 1.2.2 光学卫星影像通用成像模型 |
| 1.2.3 匹配点粗差探测方法 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 多源光学卫星影像匹配整体思路与实验数据介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 算法流程 |
| 2.3 数据介绍 |
| 3 加权几何约束的同源卫星影像自动匹配 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 前人相关工作介绍 |
| 3.2.1 SIFT尺度空间 |
| 3.2.2 快速最近邻搜索 |
| 3.2.3 粗差剔除 |
| 3.2.4 存在的问题 |
| 3.3 卫星影像间几何转换模型 |
| 3.3.1 有理函数模型概述 |
| 3.3.2 RFM补偿模型 |
| 3.4 加权几何约束SIFT匹配算法 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 测试数据实验 |
| 3.5.2 卫星数据实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于相位相关扩展算法的异源卫星影像自动匹配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于傅里叶变换的影像配准 |
| 4.2.1 相位相关 |
| 4.2.2 相位相关算法扩展 |
| 4.2.3 存在的问题 |
| 4.3 基于Log-Gabor滤波的相位相关扩展算法 |
| 4.3.1 Log-Gabor滤波器 |
| 4.3.2 相位相关算法扩展 |
| 4.4 分块化相位相关扩展算法 |
| 4.4.1 算法流程 |
| 4.4.2 算法参数设置 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 LGEPC算法对比实验 |
| 4.5.2 PEPC算法验证实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 算法流程实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 第一部分实验:模块对比测试 |
| 5.3 第二部分实验:流程对比测试 |
| 5.3.1 实验结果 |
| 5.3.2 实验分析与总结 |
| 5.4 第三部分实验:全国测区测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 结论与创新 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
（8）面向青藏高原矿集区三维场景的高分辨率卫星影像精处理方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 高分辨率卫星系统的发展 |
| 1.3.2 光学高分辨率卫星成像处理模型 |
| 1.3.3 矿山三维场景重建与可视化 |
| 1.4 研究内容及组织结构 |
| 第2章 GEOEYE-1和WORLDVIEW-2卫星影像的严格几何模型及解算方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 推扫式线阵CCD卫星成像原理 |
| 2.2.1 时间延迟积分传递方式 |
| 2.2.2 推扫式线阵CCD传感器的工作原理 |
| 2.3 严格几何模型的种类及算法 |
| 2.3.1 扩展共线方程 |
| 2.3.2 仿射变换模型 |
| 2.4 GEOEYE-1及WORLDVIEW-2影像的严格几何模型解算 |
| 2.4.1 影像常用坐标系统 |
| 2.4.2 影像外方位元素内插 |
| 2.4.3 严格几何模型的通用解算流程 |
| 2.4.4 Geoeye-1及WorldView-2卫星严格几何模型精化 |
| 2.4.5 立体像对定位 |
| 2.5 严格几何模型反算 |
| 2.5.1 反算模型概述 |
| 2.5.2 基于双重迭代的反算模型 |
| 2.6 本章小节 |
| 第3章 GEOEYE-1和WORLDVIEW-2卫星影像的有理函数模型及解算方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 有理函数模型的解算方法 |
| 3.2.1 有理函数模型的数学表达 |
| 3.2.2 有理函数模型的特点 |
| 3.2.3 地形无关RPC解算方法 |
| 3.2.4 地形相关RPC解算方法 |
| 3.3 有理函数模型参数的相关性分析 |
| 3.3.1 复共线性分析 |
| 3.3.2 优选RPC参数 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 有理函数模型的优化 |
| 3.4.1 直接优化法 |
| 3.4.2 间接优化法 |
| 3.5 RPC像方仿射变换直接改正模型 |
| 3.6 基于RPC正解的立体像对定位 |
| 3.7 有理函数模型的区域网平差 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 高原矿集区GEOEYE-1和WORLDVIEW-2卫星影像三维重建精度分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验数据概述 |
| 4.2.1 西藏某矿集区 |
| 4.2.2 青海某矿集区 |
| 4.3 高原矿集区空间位置框架的确定 |
| 4.3.1 矿集区基础控制网的构建方法 |
| 4.3.2 利用重力场模型的GPS高程严密平差算法 |
| 4.3.3 像控点及检查点布设 |
| 4.4 严格几何模型的三维重建实验 |
| 4.4.1 严格几何模型直接定位 |
| 4.4.2 反算模型验证 |
| 4.4.3 严格几何模型的区域网平差 |
| 4.5 有理函数模型的三维重建实验 |
| 4.5.1 地形相关方案 |
| 4.5.2 地形无关方案 |
| 4.5.3 仿射变换直接改正模型 |
| 4.5.4 RPC正解立体像对三维重建 |
| 4.6 RPC区域网平差实验 |
| 4.6.1 无控制点条件 |
| 4.6.2 稀少控制点条件 |
| 4.7 实验结果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 高原矿集区三维场景信息提取方法与集成应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数字高程模型提取方法 |
| 5.2.1 提取方法概述 |
| 5.2.2 同轨立体像对DEM提取 |
| 5.2.3 广义异轨立体像对DEM提取 |
| 5.3 数字正射影像提取方法 |
| 5.3.1 数字微分纠正 |
| 5.3.2 影像融合方法 |
| 5.3.3 影像镶嵌与匀光 |
| 5.3.4 精度分析 |
| 5.4 矿集区三维场景信息集成应用 |
| 5.4.1 系统设计 |
| 5.4.2 系统开发 |
| 5.4.3 矿集区三维场景信息集成原型系统 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
（9）基于高分辨率遥感影像的地形三维重建关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 高分辨率遥感卫星国内外发展 |
| 1.2.2 遥感影像三维重建的国内外研究现状 |
| 1.2.3 地形三维可视化平台国内外研究进展 |
| 1.3 论文技术路线及研究内容 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 遥感卫星传感器成像模型对比分析 |
| 2.1 遥感影像方位元素 |
| 2.2 基于立体像对的三维重建 |
| 2.3 常用的传感器成像模型 |
| 2.3.1 基于共线方程的成像模型 |
| 2.3.2 基于仿射变换的成像模型 |
| 2.3.3 基于直接线性变换的成像模型 |
| 2.3.4 基于多项式变换的成像模型 |
| 2.3.5 基于有理函数的成像模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于有理函数模型的影像定位方法研究 |
| 3.1 有理多项式系数的解算 |
| 3.1.1 多项式形式的确定 |
| 3.1.2 地形无关法 |
| 3.1.3 地形相关法 |
| 3.1.4 基于共线性分析的地形相关解算方法 |
| 3.2 影像定位实验分析 |
| 3.2.1 实验数据介绍 |
| 3.2.2 控制点与检查点选取 |
| 3.2.3 影像定位精度评估 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于立体像对的影像匹配算法研究 |
| 4.1 SIFT影像匹配算法 |
| 4.2 基于SIFT算法的影像匹配 |
| 4.2.1 特征点提取 |
| 4.2.1.1 构建高斯金字塔 |
| 4.2.1.2 特征点定位 |
| 4.2.1.3 确定特征点主方向 |
| 4.2.2 特征点描述 |
| 4.2.3 特征点匹配 |
| 4.3 RANSAC算法去除误匹配 |
| 4.4 改进的RANSAC算法 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于立体像对的DEM生成及精度评估 |
| 5.1 基于立体像对的三维重建方法研究 |
| 5.1.1 数学模型推导 |
| 5.1.2 迭代初始值计算 |
| 5.1.3 基于立体像对的三维重建流程 |
| 5.2 基于资源三号立体像对的DEM生成 |
| 5.3 DEM精度评估 |
| 5.3.1 定性评估 |
| 5.3.2 定量评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于World Wind的地形三维可视化 |
| 6.1 三维可视化系统设计 |
| 6.2 World Wind Java |
| 6.2.1 World Wind Java SDK |
| 6.2.2 瓦片金字塔模型 |
| 6.3 资源三号卫星遥感影像的三维可视化 |
| 6.3.1 数据准备 |
| 6.3.2 World Wind WMS Server的搭建 |
| 6.3.3 地形三维可视化 |
| 6.3.4 三维模型载入 |
| 6.3.5 地理空间测量 |
| 6.3.6 剖面分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）光学遥感卫星影像高精度对地定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 遥感卫星成像几何模型 |
| 1.2.2 基于模拟数据的分析及卫星影像的系统误差改正 |
| 1.2.3 影像定向参数间相关性问题及克服方法 |
| 1.2.4 卫星影像在轨几何定标及光束法区域网平差 |
| 1.3 本文的研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 1.4 论文所用实验数据 |
| 1.4.1 SPOT5 HRS数据 |
| 1.4.2 天绘一号卫星三线阵数据 |
| 1.4.3 资源三号卫星三线阵数据 |
| 第二章 光学遥感卫星影像成像几何模型 |
| 2.1 涉及的坐标系及其相互转换 |
| 2.2 遥感卫星影像成像几何模型 |
| 2.2.1 SPOT-5 卫星HRS影像成像几何模型 |
| 2.2.2 天绘一号卫星三线阵影像成像几何模型 |
| 2.2.3 资源三号卫星三线阵影像成像几何模型 |
| 2.3 星历姿态辅助条件下的卫星影像立体定位 |
| 2.4 姿态系统误差检校模型的建立和解算 |
| 2.4.1 模型的建立 |
| 2.4.2 模型的解算 |
| 2.5 实验与分析 |
| 2.5.1 卫星影像无地面控制直接定位实验 |
| 2.5.2 卫星影像姿态系统误差检校实验 |
| 2.5.3 利用地面控制点的影像定位实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 摄影测量参数在轨几何定标 |
| 3.1 外方位元素建模 |
| 3.1.1 低阶多项式模型 |
| 3.1.2 定向片模型 |
| 3.1.3 分段多项式模型 |
| 3.2 卫星成像模型旋转变换预处理 |
| 3.3 摄影测量参数标定模型的构建 |
| 3.3.1 内部参数标定模型的建立与解算 |
| 3.3.2 外部参数标定模型的建立与解算 |
| 3.4 几何定标的方法 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 SPOT5 HRS影像实验 |
| 3.5.2 天绘一号三线阵影像实验 |
| 3.5.3 资源三号三线阵影像实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 光学遥感卫星影像光束法平差 |
| 4.1 常规光束法平差模型 |
| 4.1.1 低阶多项式模型描述的光束法平差 |
| 4.1.2 定向片模型描述的光束法平差 |
| 4.1.3 分段多项式模型描述的光束法平差 |
| 4.2 带附加参数的自检校模型 |
| 4.2.1 顾及相差特点的附加参数模型 |
| 4.2.2 基于多项式描述的附加参数模型 |
| 4.3 自检校光束法平差模型 |
| 4.4 平差时各未知参数间相关性克服策略 |
| 4.4.1 增设观测方程条件下观测值的定权方法 |
| 4.4.2 验后方差分量估计定权方法 |
| 4.5 精度评定 |
| 4.5.1 理论精度 |
| 4.5.2 实际精度 |
| 4.6 实验与分析 |
| 4.6.1 控制点布设方案 |
| 4.6.2 SPOT-5 卫星HRS影像实验 |
| 4.6.3 天绘一号卫星三线阵影像实验 |
| 4.6.4 资源三号卫星三线阵影像实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 有理函数模型的卫星影像高精度对地定位 |
| 5.1 有理函数模型 |
| 5.2 有理函数模型的建立与求解 |
| 5.2.1 建立有理函数模型的控制方案 |
| 5.2.2 有理多项式系数的解算 |
| 5.3 有理函数模型的立体定位方法 |
| 5.4 有理函数模型描述的区域网平差 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 不同控制方案下检查点的有理函数模型像方定位实验 |
| 5.5.2 基于有理函数模型的直接对地定位实验 |
| 5.5.3 天绘一号卫星附带RPC产品验证实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
四、有理函数模型在航空航天传感器摄影测量重建中的应用及分析（论文参考文献）
- [1]基于李代数的高分辨率卫星遥感影像定位理论与方法研究[D]. 周瑜. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [2]面向FPGA硬件的卫星影像GA-RLS-RFM正射纠正优化算法研究[D]. 张荣庭. 天津大学, 2019(01)
- [3]基于RPC参数的卫星多光谱立体影像双介质浅海水深测量[D]. 刘丹丹. 山东科技大学, 2019(05)
- [4]高分辨率卫星广义像对立体匹配技术研究[D]. 汪佳. 电子科技大学, 2019(01)
- [5]基于参考地理数据的多源国产卫星影像一体化定位方法研究[D]. 孙钰珊. 武汉大学, 2018(06)
- [6]高分辨率遥感影像几何定位精度提升技术研究[D]. 余岸竹. 战略支援部队信息工程大学, 2017(01)
- [7]基于多重约束的多源光学卫星影像自动匹配方法研究[D]. 凌霄. 武汉大学, 2017(01)
- [8]面向青藏高原矿集区三维场景的高分辨率卫星影像精处理方法[D]. 叶江. 西南交通大学, 2017(07)
- [9]基于高分辨率遥感影像的地形三维重建关键技术研究[D]. 朱丹. 电子科技大学, 2017(03)
- [10]光学遥感卫星影像高精度对地定位技术研究[D]. 刘建辉. 解放军信息工程大学, 2015(07)