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《高精度遙感影像配準融合方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、高精度遙感影像配準融合方法提要：本文介紹一種實用的高精度遙感影像配準、糾正、融合方法和高效處理軟件─erLand。該系統(tǒng)是由張祖勛教授等提出算法，由適普公司研制開發(fā)的。這是將先進的數(shù)字攝影測量技術應用于遙感影像定量化處理的新突破。它不僅解決了長期困惑遙感信息定量化處理的理論問題和實際應用問題，而且提供了大規(guī)模生產(chǎn)實用的先進手段，使遙感信息定量化處理進入了實際應用的新階段。1.前言隨著信息技術和傳感器技術的飛速發(fā)展，衛(wèi)星遙感影像分辨率有了很大提高，包括空間分辨率、光譜分辨率和時間分辨率?？臻g分辨率已從30米，10米，
2、提高到今天的2米，1米，軍用甚至達到0.1米。光譜分辨率已達到5~6nm(納米)，包括高光譜在內(nèi)已超過400個波段。時間分辨率，即重訪周期也在不斷縮短。每天都有數(shù)量龐大的不同分辨率的遙感信息，從各種傳感器上接收下來?！ 『Ａ窟b感信息的分析處理，尤其是遙感信息的定量化處理，是遙感領域當前面臨的重要研究發(fā)展方向之一。鑒于遙感信息的定量化處理，可以在現(xiàn)有遙感數(shù)據(jù)的基礎上，獲取質量更高、位置更精確的信息，從而擴大遙感信息的應用深度和廣度。遙感信息的定量化研究，主要是集中在遙感數(shù)據(jù)的星上校準、幾何糾正、大氣校正、數(shù)據(jù)預處理等
3、方面。這些研究涉及傳感器 影像成像系統(tǒng)的誤差，運載工具軌道參數(shù)的影響，影像途徑大氣層因輻射、散射、吸收等產(chǎn)生的變形。遙感信息的定量化的另一個值得重視的發(fā)展方向，是利用高分辨率的經(jīng)過糾正的影像（包括更高分辨率的航空影像），對低分辨率的影像進行配準、糾正及融合處理，即遙感影像的相互校正。本文介紹一種高精度、高效的相互糾正的新方法，基于數(shù)字攝影測量影像匹配的獨特算法。由于該方法影像糾正的精度高、處理過程自動化程度高、應用范圍廣和實用性強，引起了國內(nèi)遙感應用領域和國外遙感圖像處理軟件廠商的極大關注和興趣。2.遙感信息定
4、量化研究現(xiàn)狀 目前，大部分遙感信息的分類和提取，主要是利用數(shù)理統(tǒng)計與人工解譯相結合的方法。這種方法不僅精度相對較低，效率不高，勞動強度大，而且依賴參與解譯分析的人，在很大程度上不具備重復性。尤其對多時相、多傳感器、多平臺、多光譜波段遙感數(shù)據(jù)的復合處理，問題更為突出。在遙感信息定量化研究方面，已經(jīng)建立了各種分析模型及相應的計算改正公式[1][2][3][4]，如大氣輻射傳輸簡化模型，大氣成份的吸收與散射影響模型，以及傳感器的定標改正模型等。雖然在上述各項研究中已達到了較高水平，但尚未有重大的突破。在遙感影像相互校正
5、方面，一些商業(yè)化的遙感圖像處理軟件，雖然提供了簡單的影像相互校正和融合功能，但均是基于純交互式的人工識別選取同名點，不僅效率非常低，而且精度也難于達到實用要求，尤其是對于山區(qū)的遙感影像的校正。遙感影像的精糾正，即遙感影像的高精度正射糾正[5]，是遙感影像定量化最直接的重要途徑。但是由于獲取必要數(shù)量的高精度的控制點（已知地面坐標）非常困難，使得實際應用受到很大的局限。通常做法是在1：50000地形圖上，人工選取少數(shù)幾個控制點，由于遙感影像比例尺很小，很難在圖上找到同名位置點，加上地圖變形和人為的辨認誤差，這樣讀取的控
6、制點不僅精度很低，而且效率也非常低。用這種方法只能作簡單的多項式曲面擬合，而不能進行高精度的糾正處理。利用傳統(tǒng)的航測方法獲取所覆蓋地區(qū)的數(shù)字地形模型（DEM），作為正射糾正的基礎數(shù)據(jù)，往往受既有航攝資料的限制，以及費用較高、工期較長等因素制約，應用也很局限。3.高精度遙感影像糾正融合新方法 國際著名的數(shù)字攝影測量學者張祖勛教授等，提出了一種先進的遙感影像相互校準的大面元微分糾正算法[6]，在其基礎上又提出了小面元微分糾正算法[7]。該算法利用了數(shù)字攝影測量中影像匹配的研究成果，即影像特征提取與基于松弛法的整體影像
7、匹配，全自動地獲取密集同名點對作為控制點，由密集同名點對構成密集三角網(wǎng)（小面元），利用小三角形面元進行微分糾正，實現(xiàn)影像精確配準。然后進行影的像糾正融合處理，這使遙感影像的配準、糾正與融合技術提高到了新的階段。該小面元微分糾正算法的要點如下：1）影像特征點的提取 將主影像中的明顯點，提取出來作為配準的控制點。這些點特征的提取是利用所謂興趣算子提取的，例如Forstner算子[8]。2）預處理 不同的遙感影像間存在平面位置、方位與比例的差異，因而需要對其進行平移、旋轉與縮放等預處理，以便影像匹配較容易進行。當影像
8、的差異較大時，需人工選取一至三對同名點的概略位置，根據(jù)這些同名點解算影像間概略的平移、旋轉與縮放等預處理參數(shù)。若點數(shù)不小于三，可利用仿射變換。預處理可以使低分辨率影像的比例尺和方位與主影像基本接近，使影像匹配較容易進行。解算出變換參數(shù)后，既可對整個影像進行重采樣，也可在后續(xù)的匹配處理中進行局部影像重采樣。3）粗匹配 以特征點（通常是從主影像上提取出來的）為
