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專利名稱：自動(dòng)和穩(wěn)健的衛(wèi)星遙感影像正射校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感影像幾何校正技術(shù)，是一種指定校正所需參數(shù)信息后，全自
動(dòng)地完成從衛(wèi)星遙感影像預(yù)處理產(chǎn)品到正射校正產(chǎn)品全過程的方法。控制點(diǎn)的人工選擇和 編輯、控制點(diǎn)粗差觀測值是以往無法實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星遙感影像正射校正自動(dòng)化過程的主要制約因 素。采用該方法，可以實(shí)現(xiàn)控制點(diǎn)自動(dòng)選取、自動(dòng)優(yōu)化、粗差自動(dòng)檢測以及模型穩(wěn)健求解，提 高衛(wèi)星遙感影像正射校正過程的自動(dòng)化水平、校正精確度和可靠性。
背景技術(shù)：
傳統(tǒng)的衛(wèi)星遙感影像正射校正過程主要分為三步控制點(diǎn)的選取與編輯、模型求 解、正射影像生成?？刂泣c(diǎn)選取，一般通過與參考影像進(jìn)行圖像匹配使待校正影像上的控制 點(diǎn)獲取精確的地理坐標(biāo)，這一過程在一般圖像處理商業(yè)軟件中都只能由人工選取，然后根 據(jù)控制點(diǎn)分布和殘差大小對控制點(diǎn)進(jìn)行編輯；模型求解，即利用控制點(diǎn)信息和衛(wèi)星遙感影 像其他輔助信息，計(jì)算遙感圖像校正模型參數(shù)；正射影像生成，則是利用衛(wèi)星圖像校正模型 和數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,簡寫為DEM)，減小因地形起伏對遙感影像變 形的影響，生成衛(wèi)星遙感正射影像。 隨著圖像匹配技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，控制點(diǎn)的選取逐漸實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，為衛(wèi)星遙 感影像正射校正過程的全自動(dòng)化提供了可能。同時(shí)，由于圖像匹配算法缺陷，以及待校正影 像和參考影像存在著分辨率不同、時(shí)相不同、部分地區(qū)(雪山、沙漠、水體、森林)不易匹配 等問題，控制點(diǎn)自動(dòng)選取的結(jié)果往往有諸多缺點(diǎn)，如控制點(diǎn)分布不均勻、控制點(diǎn)觀測值存在 粗差、控制點(diǎn)數(shù)量過多等，這也為遙感影像正射校正過程的全自動(dòng)化帶來了新的問題。
因此，要提高衛(wèi)星遙感影像正射校正過程的自動(dòng)化程度、精確度和可靠性，需 要解決控制點(diǎn)自動(dòng)選取中控制點(diǎn)分布不均勻、控制點(diǎn)觀測值粗差檢測、提高模型求解精 度等問題，并將解決這些問題的方法有機(jī)結(jié)合起來運(yùn)用。本發(fā)明針對這一要求，提出了 由控制點(diǎn)自動(dòng)匹配、控制點(diǎn)自動(dòng)優(yōu)化、控制點(diǎn)粗差自動(dòng)檢測、基于列文伯格-馬夸爾特 (Levenberg-Marquardt，簡稱LM)方法的穩(wěn)健估計(jì)等組成的自動(dòng)化的衛(wèi)星遙感影像正射校 正方法。由于該方法具有穩(wěn)健性、精確性和自動(dòng)化程度高的特點(diǎn)，適用于大批量的衛(wèi)星遙感 影像正射校正工程。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為了實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星遙感圖像正射校正過程的穩(wěn)健、精確和自動(dòng)化，提出了實(shí)現(xiàn) 該過程的如下方法 步驟1 :選擇衛(wèi)星遙感校正模型，并指定正射校正圖像的大地坐標(biāo)系、地圖投影參 數(shù)、空間分辨率等參數(shù)，選定衛(wèi)星遙感參考影像、衛(wèi)星遙感待校正影像和數(shù)字高程模型文 件，建立一個(gè)工程。 從步驟2開始為自動(dòng)化處理。
步驟2 :進(jìn)行待校正影像與參考影像的圖像同名點(diǎn)自動(dòng)匹配。
(1)影像特征點(diǎn)選取 采用一種哈里斯角點(diǎn)(Harris corner)算子計(jì)算參考影像中的特征點(diǎn)，生成參考 影像的角點(diǎn)圖(corner map); (2)以特征點(diǎn)為中心的特征影像塊進(jìn)行匹配 選取以特征點(diǎn)為中心的影像子塊，采用歸 一 化互相關(guān)(Normalized Cross Correlation, NCC)的方法，在待匹配影像中尋找與其相配的影像塊；
(3)確定匹配點(diǎn) 確定匹配的影像塊之后，采用最小均方(Least Mean Squares,LMS)算法對匹配點(diǎn) 進(jìn)行精確定位，從而確定匹配點(diǎn)； 該步驟輸出結(jié)果為備選的控制點(diǎn)觀測值，即圖像坐標(biāo)(x， y)和該像素點(diǎn)對應(yīng)的地 理坐標(biāo)(X、 Y)。 步驟2如說明書附圖1所示。 步驟3 :對步驟2中輸出的控制點(diǎn)集進(jìn)行控制點(diǎn)空間分布自動(dòng)優(yōu)化。
根據(jù)遙感影像的大小確定控制點(diǎn)優(yōu)化后控制點(diǎn)數(shù)量的范圍。在去除多余控制點(diǎn) 時(shí)，主要考慮控制點(diǎn)的空間分布，使優(yōu)化后的控制點(diǎn)在整幅影像中接近于均勻分布。此外， 應(yīng)盡量保留位于圖像邊緣的點(diǎn)。給出兩種控制點(diǎn)空間分布的定量化評價(jià)方法(l)控制點(diǎn) 重要值衡量方法和(2)基于獨(dú)占園概念的控制點(diǎn)空間分布均勻度衡量方法，獨(dú)占園概念參 考文獻(xiàn)IXuoChim麗en，Point spatial analysis-fractel dimension and uniform index, Science & TechnologyReview， vol. 10,2004， pp. 51-54]。提出了控制點(diǎn)二維均勻度的定 義，即在長方形內(nèi)，所有點(diǎn)的總獨(dú)占圓面積與長方形總面積的n/4倍之比稱為二維分布 均勻度。 本發(fā)明中，控制點(diǎn)的優(yōu)化有兩種方法( 一 )基于泰森多邊形的優(yōu)化方法和(二 )
基于聚類分析的優(yōu)化方法。可以任選一種方法對控制點(diǎn)集進(jìn)行控制點(diǎn)空間分布自動(dòng)優(yōu)化。( — )基于泰森多邊形方法的優(yōu)化方法具體過程如下 (1)求出控制點(diǎn)點(diǎn)集的凸包(位于圖像邊緣的點(diǎn))； (2)由控制點(diǎn)構(gòu)建三角網(wǎng)； (3)構(gòu)建泰森多邊形； (4)記錄每個(gè)控制點(diǎn)的"重要值"； 記錄每個(gè)點(diǎn)所在的多邊形的面積并記錄。每一個(gè)控制點(diǎn)都有一個(gè)其所在的泰森多 邊形的面積，這個(gè)面積可以看做是該控制點(diǎn)的影響范圍，影響范圍越大，表示該控制點(diǎn)在正 射校正中的重要性越高。以一個(gè)控制點(diǎn)所在的多邊形面積占整幅影像面積的百分比來度量 這種重要性，并稱其為"重要值"。所保留的控制點(diǎn)能夠均勻分布，而均勻分布的理想狀態(tài)就 是所有控制點(diǎn)的重要值都相等。
(5)控制點(diǎn)集優(yōu)化； 根據(jù)控制點(diǎn)的數(shù)量要求和控制點(diǎn)的重要值，建立優(yōu)化準(zhǔn)則，對控制點(diǎn)進(jìn)行逐一優(yōu)
化，直到滿足要求。輸出優(yōu)化后的控制點(diǎn)。
( 二 )基于聚類分析方法的優(yōu)化具體過程如下 (1)求出所有點(diǎn)中距離最大的兩個(gè)點(diǎn)歸為一類； (2)求其它各點(diǎn)到這一類的距離，將距離最大的點(diǎn)歸到類中；點(diǎn)到類的距離定義為該點(diǎn)到類中所有點(diǎn)的距離中最小值。
(3)循環(huán)操作，直到所有點(diǎn)歸為一類； (4)控制點(diǎn)集優(yōu)化； 綜合考慮控制點(diǎn)的數(shù)量要求和殘差，建立優(yōu)化準(zhǔn)則，對控制點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，直到滿足 要求。輸出優(yōu)化后的控制點(diǎn)。 步驟4 :對步驟3輸出的控制點(diǎn)，從數(shù)字高程模型中提取其高程信息，獲得三維控 制點(diǎn)。 步驟5 :使用步驟4中的控制點(diǎn)求解衛(wèi)星遙感影像正射校正模型的參數(shù)。本發(fā)明 中，求解衛(wèi)星遙感影像正射校正模型的參數(shù)有兩種方法(一)基于粗差檢測的模型求解方 法和(二)基于穩(wěn)健估計(jì)的模型求解方法。可以任選一種方法求解衛(wèi)星遙感影像正射校正 模型的參數(shù)。( — )基于粗差檢測的模型參數(shù)求解方法。
(1)讀取衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的頭文件，獲取相關(guān)信息，建立衛(wèi)星初始成像模型；
(2)根據(jù)衛(wèi)星初始成像模型和步驟4輸出的控制點(diǎn)，建立方程，求解模型參數(shù)；
(3)在求解過程中，根據(jù)模型參數(shù)的改正數(shù)是否小于閾值判斷模型優(yōu)化參數(shù)的求 解結(jié)果是否為最終解。如果不是，更新模型參數(shù)，更新法方程系數(shù)矩陣和誤差矩陣，重新建 立法方程，進(jìn)一步進(jìn)行求解；如果是最優(yōu)解，結(jié)束這一循環(huán)； (4)從(2)中得到協(xié)因數(shù)矩陣，從(3)中的末次循環(huán)中得到改正數(shù)向量，對控制點(diǎn) 是否為粗差進(jìn)行檢測；其中粗差檢測方法參考文獻(xiàn)[李德仁，袁修孝.誤差處理與可靠性理 論[M].武漢武漢大學(xué)出版社.2003]; (5)根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果，如果符合假設(shè)檢驗(yàn)停止條件，粗差檢測過程結(jié)束，如果 不符合假設(shè)檢驗(yàn)停止條件，則將更新控制點(diǎn)集合，然后重復(fù)(2) - (5)，直到粗差檢測過程停 止。
(6)輸出衛(wèi)星成像模型參數(shù)、粗差控制點(diǎn)和不含粗差的控制點(diǎn)；
( 二 )基于穩(wěn)健估計(jì)的模型參數(shù)求解方法(抗差LM方法)。
(1)讀取衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的頭文件，獲取相關(guān)信息，建立衛(wèi)星影像初始成像模型；
(2)根據(jù)步驟四輸出的控制點(diǎn)和衛(wèi)星影像初始成像模型，計(jì)算各控制點(diǎn)殘差向 (3)分別對控制點(diǎn)平面坐標(biāo)的殘差向量(x，y)和高程坐標(biāo)的殘差向量(h)以中位 數(shù)為參考進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化； (4)依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化絕對殘差的中位數(shù)，使用等價(jià)權(quán)方法對各個(gè)點(diǎn)進(jìn)行賦權(quán)，等價(jià)權(quán) 方法參考文獻(xiàn)[周江文，黃幼才，楊元喜.抗差最小二乘法.武漢華中理工大學(xué)出版社， 1997]; (5)將殘差向量及其權(quán)向量輸入LM算法，求取一組參數(shù)和一組新的殘差向量，其 中LM算法參考文獻(xiàn)[William H. Press, Saul A. Teukolsky， William T. Vetterling， Brian P.Flannery. Numerical Recipes in C (Second Edition) CAMBRIDGE UNIVERSITYPRESS， 1995]，LM算法的迭代參數(shù)參考文獻(xiàn)[王德人.非線性方程組解法與最優(yōu)化方法.北京人 民教育出版社，1979]; (6)重復(fù)步驟(3)-(5)，直至LM算法所求解得到的參數(shù)或者是殘差向量達(dá)到設(shè)定閾值； (7)輸出衛(wèi)星遙感影像成像模型參數(shù)和控制點(diǎn)的權(quán)矩陣。 步驟6 :根據(jù)步驟5中輸出的衛(wèi)星遙感影像成像模型參數(shù)計(jì)算控制點(diǎn)、同名點(diǎn)的擬
合誤差，如果擬合誤差小于閾值，繼續(xù)執(zhí)行步驟7 ;如擬合誤差大于閾值，將粗差控制點(diǎn)或
權(quán)值為0的控制點(diǎn)從步驟2中的備選控制點(diǎn)中去除，重復(fù)執(zhí)行步驟3至步驟6 ; 步驟7 :利用步驟6輸出的衛(wèi)星遙感影像校正模型和DEM對待校正影像進(jìn)行正射校正。 使用文獻(xiàn)[張祖勛，張劍清編著，數(shù)字?jǐn)z影測量學(xué)，武漢武漢大學(xué)出版社，2002] 中描述的方法對衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行正射校正。輸出衛(wèi)星遙感正射影像和校正報(bào)告文件。
步驟1-7如說明書附圖2所示。


圖1是待校正影像與參考影像的圖像同名點(diǎn)自動(dòng)匹配的流程示意圖 圖2是自動(dòng)和穩(wěn)健的衛(wèi)星遙感影像正射校正方法的主流程示意圖
本發(fā)明方法的具體應(yīng)用 應(yīng)用實(shí)例一 北京地區(qū)一景SP0T52. 5米分辨率影像數(shù)據(jù)，選取12個(gè)控制點(diǎn)，27個(gè) 檢查點(diǎn)，用l : 5萬DEM做正射校正。 一般方法圖像校正精度(x二6.26米，y二4. 17米)， 本發(fā)明方法圖像校正精度(x = 3. 26米，y = 3. 98米)。 應(yīng)用實(shí)例二 福建地區(qū)一景Landsat5TM 30米分辨率的多光譜數(shù)據(jù)，選取30個(gè)控 制點(diǎn)，20個(gè)檢查點(diǎn)，用1 : 25萬DEM做正射校正。 一般方法圖像校正精度(x二 24.46米， y = 26. 13米)，本發(fā)明方法圖像校正精度(x = 13. 32米，y = 15. 59米)。
權(quán)利要求
一種穩(wěn)健的全自動(dòng)的衛(wèi)星遙感影像正射校正方法的主要步驟是(1)選擇衛(wèi)星遙感校正模型，并指定正射校正圖像的相關(guān)參數(shù)；(2)進(jìn)行待校正影像與參考影像的圖像同名點(diǎn)自動(dòng)匹配，獲得備選控制點(diǎn)集；(3)對步驟(2)中輸出的控制點(diǎn)進(jìn)行控制點(diǎn)空間分布自動(dòng)優(yōu)化，并給出分布均勻度指標(biāo)；在控制點(diǎn)優(yōu)化過程中，采用泰森多邊形或基于聚類分析方法的控制點(diǎn)自動(dòng)優(yōu)化方法。(4)對步驟(3)輸出的控制點(diǎn)，在數(shù)字高程模型中提取其高程信息，組成三維控制點(diǎn)；(5)使用步驟(4)中的控制點(diǎn)求解衛(wèi)星遙感影像正射校正模型的參數(shù)。在求解衛(wèi)星遙感影像成像模型的過程中，采用基于粗差檢測的模型求解方法或基于穩(wěn)健估計(jì)的模型求解方法。(6)根據(jù)步驟(5)中輸出的衛(wèi)星遙感影像成像模型參數(shù)計(jì)算控制點(diǎn)、同名點(diǎn)的擬合誤差，如果擬合誤差小于閾值，繼續(xù)執(zhí)行步驟(7)；如擬合誤差大于閾值，將粗差控制點(diǎn)或控制點(diǎn)權(quán)值為0的控制點(diǎn)從步驟(2)中的備選控制點(diǎn)中去除，重復(fù)執(zhí)行步驟(3)至步驟(6)；(7)利用步驟(5)輸出的衛(wèi)星遙感影像成像模型和DEM對待校正影像進(jìn)行正射校正。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征是將圖像自動(dòng)匹配、控制點(diǎn)自動(dòng)優(yōu)化、粗差自動(dòng) 檢測、基于LM算法的穩(wěn)健估計(jì)等方法的組合應(yīng)用，凡采用等同變換或者等效替換而形成的 技術(shù)方案，均落在本發(fā)明權(quán)利保護(hù)范圍之內(nèi)；
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，其中步驟(2)包括影像特征點(diǎn)選取，以特 征點(diǎn)為中心的特征影像塊匹配；
4. 根據(jù)權(quán)利要求l所述方法，其特征在于，其中步驟(3)中，提出了控制點(diǎn)二維空間分 布均勻度的計(jì)算方法，并給出兩種控制點(diǎn)空間分布的定量化評價(jià)方法控制點(diǎn)重要值衡量 方法、基于獨(dú)占園概念的控制點(diǎn)空間分布均勻度衡量方法；
5. 根據(jù)權(quán)利要求l所述方法，其特征在于，其中步驟(3)中，在控制點(diǎn)優(yōu)化過程中，采用 了基于泰森多邊形的控制點(diǎn)自動(dòng)優(yōu)化方法；
6. 根據(jù)權(quán)利要求l所述方法，其特征在于，其中步驟(3)中，在控制點(diǎn)優(yōu)化過程中，采用 了基于聚類分析方法的控制點(diǎn)自動(dòng)優(yōu)化方法；
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，其中步驟(5)包括在求解衛(wèi)星遙感影像校 正模型參數(shù)過程中，可選擇采用基于粗差檢測的模型求解方法和基于穩(wěn)健估計(jì)的模型求解 方法(抗差LM方法)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求l所述方法，其特征在于，其中步驟(5)中采用抗差LM方法，包括對 控制點(diǎn)平面和高程坐標(biāo)的殘差向量以中位數(shù)為參考進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；使用等價(jià)權(quán)方法對各個(gè)控 制點(diǎn)進(jìn)行賦權(quán)。
全文摘要
本發(fā)明提出了自動(dòng)和穩(wěn)健的衛(wèi)星遙感影像正射校正方法，該方法是由控制點(diǎn)自動(dòng)匹配、控制點(diǎn)自動(dòng)優(yōu)化、控制點(diǎn)粗差自動(dòng)檢測、校正模型穩(wěn)健求解等有機(jī)結(jié)合組成的。它解決了控制點(diǎn)自動(dòng)選取中控制點(diǎn)分布不均勻、控制點(diǎn)觀測值粗差檢測、提高模型求解精度等問題。由于該方法具有穩(wěn)健性、精確性和自動(dòng)化程度高的特點(diǎn)，適用于大批量的衛(wèi)星遙感影像正射校正產(chǎn)品制作。
文檔編號(hào)G01S7/48GK101750606SQ20091022358
公開日2010年6月23日 申請日期2009年11月24日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月24日
發(fā)明者何國金, 劉復(fù)生, 劉慧嬋, 劉遠(yuǎn), 孫穎, 張京濤, 張兆明, 張思龍, 張曉美, 張鑫, 李盈, 焦偉利, 王威, 王桂周, 王鐸, 秦靜, 程博, 袁繼穎, 賈秀鵬, 陳朋山, 陳立波, 項(xiàng)波, 馬應(yīng)召, 龍騰飛 申請人:中國科學(xué)院對地觀測與數(shù)字地球科學(xué)中心