[发明专利]基于矢量特征的卫星成像几何精化模型的构建方法

说明书

本公开提供了一种基于矢量特征的卫星成像几何精化模型的构建方法，包括：构建物方点在扫描方向上中心投影和平行投影的成像几何关系表达式，结合该成像几何关系和仿射变换关系构建基于点特征的成像几何精化模型；采用线性参数方程对控制矢量特征进行模型描述，构建基于矢量特征的成像几何精化模型；将基于矢量特征的成像几何精化模型转化为误差方程形式，并进行线性化展开；采集控制线和控制点特征，计算模型参数的初值；迭代求解模型全部未知数的改正数，收敛得到该模型全部参数的精确值，实现模型的构建。本公开能够充分顾及线阵推扫式传感器的成像几何特点，以及卫星成像姿态变化和复杂地形条件对成像几何模型控制精度的影响。

技术领域

本发明涉及光学遥感技术领域，尤其涉及一种基于矢量特征的线阵推扫式光学对地观测卫星成像几何精化模型的构建方法。

背景技术

在轨成像几何模型的设计与实现是光学对地观测卫星影像高精度几何处理的基本前提。当前国际上，在轨成像几何模型主要分为严格的传感器模型和非严格的数学模型两大类别。其中，严格的传感器模型发展相对成熟。然而，一方面由于光学卫星传感器模型的参数属于技术保密；另一方面由于卫星在轨成像几何关系和传感器物理结构复杂，自相关的模型参数会导致模型精度的不稳定性。因此，严格的传感器模型在实际应用中受到了明显的限制。

由于光学对地观测卫星通常具有稳定高轨道、长焦距和窄视场角等特点，卫星严格的成像几何关系可以采用非严格的数学模型进行适度简化，从而隐藏了卫星参数且便于技术保护。非严格的数学模型包括经典的仿射变换模型(Okamoto，et al.，1999)、直接线性变换模型(El-Manadili，et al.，1996)和有理函数模型(Tao，et al.，2001)等，也包括在上述模型基础上的许多改进模型。其中一种改进方法是精化传感器的成像几何关系，如含附加参数的仿射变换模型(Fraser，et al.，2004；Zhang，et al.，2002；2004)和自检校直接线性变换模型(Wang，1999)等；另一种方法是在有理函数模型的基础上，通过分析和筛选有理多项式系数进行模型的优化处理(Xiong，et al.，2009；Zhang，et al.，2012)。

当前，上述两类光学对地观测卫星的在轨成像几何模型均主要采用控制点作为基本的物方控制条件。大量均匀分布的控制点所需人工布设和维护成本高，识别选取和影像匹配也存在显著困难。特别是在卫星倾斜成像模式下，由于获取的影像存在严重的几何变形和辐射下降，影像中的地物目标与实际地物特点存在较大差异，基于控制点的影像匹配误差显著增大。

相比较而言，矢量特征在特征识别和匹配中具有许多独特的优势：第一，像方空间的矢量特征更容易被自动检测和提取，且垂直于边缘方向的提取精度达到了子像素级；第二，在多幅影像的重叠区域之间或在像方和物方空间之间，矢量特征都更容易精确地匹配；第三，矢量特征可以被沿线方向的线段隐含定义，从而避开线上的变化或被遮蔽区域，使得控制方案更加灵活；第四，物方空间的矢量特征具有更多的属性和语义信息，这些信息能够增加冗余性并且提高影像处理的稳定性；第五，在人造环境中存在大量的矢量特征，矢量特征还可以直接从现有的地理空间数据中提取，如地理信息系统数据库、大比例尺地图和地面移动制图系统等，这些方式都能够大幅地削减地面控制工作的强度。

综上可知，在光学对地观测卫星的在轨成像几何模型中，非严格的数学模型相比于严格的传感器模型具有明显优势，且现有的两类模型均受控制点特征的制约。因此，结合矢量特征的固有优势，构建基于矢量特征的严密数学模型是更优化的成像几何模型设计思路。其难点在于对矢量特征的模型描述，像方和物方空间中严密数学成像几何关系的构建，以及模型参数的整体最优解算方法。

公开内容

(一)要解决的技术问题

本公开提供了一种基于矢量特征的卫星成像几何精化模型的构建方法，以至少部分解决以上所提出的技术问题。

(二)技术方案