[发明专利]基于极坐标系的破解稀疏阵引发的病态奇异性的遥感影像处理方法和装置

说明书

本发明涉及一种基于极坐标系的破解稀疏阵引发的病态奇异性的遥感影像处理方法和装置。该方法包括以下步骤：1)通过航空拍摄测量区域得到遥感影像，提取并匹配所有遥感影像的特征像点；2)根据匹配之后的特征像点与主副相机点的空间关系建立三维极坐标系统；3)建立直角坐标系和极坐标系间像点坐标表示的关系，在建立的三维极坐标系统中表示特征像点；4)利用在三维极坐标系统中表示的特征像点对遥感影像进行平差解算，得到严密的地面点坐标。本发明能够在平差的过程中避免法方程产生稀疏性，使得空中三角测量解算更快更好的收敛，得到严密的地面点坐标。本发明可用于航空航天高分辨率影像大数据的解算。

技术领域

本发明涉及一种基于极坐标系的破解稀疏阵引发的病态奇异性的遥感影像处理方法和装置，主要应用于航空航天高分辨率遥感影像处理领域。

背景技术

随着航空航天数字摄影测量与遥感新技术的发展，遥感影像处理技术广泛应用于地形图测绘、地质灾害监测等领域，在农业生产和环境治理领域也有重要应用。其中，利用高分辨率遥感影像获取高精度的地面地物位置信息是关键，它影响最终产品的精度质量及可用性。根据成像距离的不同，摄影测量可分为近景摄影测量，航空摄影测量和航天摄影测量。近景摄影测量的影像获取和数据处理方法发展迅速，但主要是基于直角坐标系统的解算，当遇到观测条件较差、同名点质量低、视差角较小的情况，往往对解算的结果造成较大的影响。而航空航天摄影测量成像距离大，视差角极小，在直角坐标系下的解算过程中，往往会出现迭代次数过多，解算结果精度低甚至发散的现象，与实际生产中利用遥感影像快速获取地面信息的需求不符。

空中三角测量可以获得地面加密点的坐标，较为成熟的空中三角测量方法有航带法区域网平差、独立模型法平差和光束法平差。其中光束法平差是摄影测量中最严密的空中三角测量方法之一，以共线方程为平差方程，观测值是最原始的同名像点量测坐标，利用光束在空间的旋转和平移使像对模型中同名光线最佳交会得到地面点坐标，之后利用地面控制点将解算结果归化至全局坐标系统中。此方法可以整体优化相机位姿和加密点的三维坐标，得到严密的地面点坐标解，在近景和常规摄影测量中得到较多应用。随着影像分辨率增加和测区范围的不断扩大，直角坐标系统表达特征点的三维坐标相对增量值差异很大，导致光束法平差的法方程系数矩阵出现病态奇异性，且矩阵规模随测区范围大小和像点数量的增大而倍增，因此，误差方程系数矩阵可能会是一个几万阶或者数十万阶的大规模稀疏矩阵，为影像高效解算带来很大挑战。

高分辨率遥感数据处理运算速度慢收敛性差的根源在于直角坐标系下的稀疏阵和病态解。因为航空航天观测视差角过小而引入较大高程误差，解算误差大而耗时；且高程增量趋0时会出现不收敛。为了提高经典光束法平差模型的收敛性，业内常常采用大量地面控制点或较准确的相机外方位元素来弥补，这种做法可以给非线性优化问题提供较好初值和增加法方程不相关性，但是并没有实际上改变非线性优化问题的曲线构造。当模型间的视差角较小时，经典光束法平差收敛性差的缺点将被进一步放大，即使问题能收敛，收敛速度也将非常慢。这些问题很难在直角坐标系根本解决。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种以极坐标作为描述特征像点位置信息的参考基准，在空中三角解算过程中能有效避免稀疏阵和病态解的遥感影像处理方法和装置。

本发明从航空航天成像的锥体本质出发，提出基于极坐标系的影像解算方法。对一个特征像点选定其主锚点(主相机点)和副锚点(副相机点)，选取主锚点为极点，主副锚点间基线方向为起始参考方向建立三维极坐标系，使用方位角、高程角和深度信息表达影像上一个特征点(或称为特征像点)，这种表达包含确定一个点位的必需信息。在后续的平差过程中，极坐标系统中的数学特性又能优化解算过程，提高结果质量。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：

一种基于极坐标系的破解稀疏阵引发的病态奇异性的遥感影像处理方法，包括以下步骤：

1)通过航空拍摄测量区域得到一系列遥感影像，提取并匹配所有遥感影像的特征像点；