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高分七号卫星多源遥感数据精度优化与评估.docx
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高分七号卫星多源遥感数据精度优化与评估.docx
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0. 引 言
随着激光测高技术的发展,激光足印直径不断减小,定位精度不断提高,高程精度可
达亚米级,观测范围不断扩大,足印影像具有更多的应用价值,为高程控制点的获取提供
了一个新途径
[1]
,为提高平面和高程精度优化与评估提供了新方法。李国元等
[2]
提出多准则
约束算法,筛选 ICESat/GLAS(Ice, cloud, and land elevation satellite/Geo-science Laser
Altimetry System)数据中高精度的高程控制点,有效提高境外地区无地面控制点的立体测图
精度。王密等
[1]
基于 ICESat-2/ATLAS(Advanced topographic laser altimeter system)全球激光
数据产品 ATL08,研究自动提取高程控制点的方法,从而获取点位密度大、精度高的全球
高程控制点,为地面控制点稀少地区的立体测绘和产品质量检验提供了数据支持。Li 等
[3]
提出利用激光测高数据获取控制点的高程信息,利用足印影像和立体影像获取控制点的平
面信息。
高分七号(GF-7)卫星是中国第一颗亚米级的高分辨率对地观测遥感卫星,其高精度的
高程测量能力服务于多学科,可用于资源探测、大地观测及其他工程化应用
[4-5]
。高分七号
激光测高系统获取的高精度高程信息,可辅助开展全球 1:10000 立体测图和大范围的地理
信息数据更新。高分七号激光测高系统第一次同时配有激光足印相机(Laser Footprint
Camera,LFC)和激光光轴监控相机(Laser Optical Axis Survei-llance Camera,
LOASC),激光足印相机平行排列于卫星轨道飞行方向,具备卫星轨道两侧的足印影像获
取能力
[6]
。与资源三号 02 星激光测高仪对比,高分七号激光测高仪将有更高的测距精度和
全波形记录性能
[7-8]
,从而实现更高的地面定位精度,更有利于地形信息提取与分析
[9]
。
前期研究证明基于 GLAS 数据分别利用偏度、中值、线性、二次多项式等进行 DSM
(Digital Surface Model)误差修正,均能有效地消除 DSM 系统误差,其中基于二次多项
式方法更适用于平地和丘陵地貌,线性模型更适用于高山地貌
[10]
。文中介绍了基于高分七
号的激光测高数据,优化高分七号高分辨率线阵影像无控生产的 DSM,同时基于高分七号
的足印影像数据优化高分七号高分辨率线阵影像生产的 DOM(Digital Orthophoto Map),
并利用外业控制点对精度优化前后结果进行评估对比。
1. 高分七号多源遥感数据精度优化原理
高分七号卫星能够获取更多不同类型的同期高精度数据,让同期多源遥感数据控制成
为可能。激光测高可以快速、直接地获取三维空间信息,是一种有效、快速地获取高程控
制点的方法
[11]
。优化高分七号多源遥感数据 DSM 生产技术的原理是利用激光测高数据作
为高程控制点对 DSM 进行模型改正,有效提高无控测量高程精度,并对最终 DSM 进行质
量评估
[10]
(图 1)。足印相机在激光出光时刻同时对激光光斑与地面成像,形成足印影
足印影像是与激光测高数据同期拍摄的具有地理信息的小影像,地面分辨率为 3.2
m。足印相机与激光测高仪具有稳固的相对关系,通过足印影像实现激光测高数据与立体
影像关联,从而实现激光、立体影像多源数据处理。文中引入基于足印影像特征点的平面
一阶仿射变换,辅助提高高分七号同期平面精度。
足印影像特征点选取清晰、无云的影像,且影像均可正确判读、量测。点位应选在影
像明显的线状地物交角(交角应在 30°~150°之间),宽度小于 2 m 的道路交叉口,小于 3
m 的点状地物上或影像明显的灌木上,在林区可选在影像明显的树冠上。利用足印影像特
征点有效配准或自动找到立体影像上的同名点,利用同名点建立足印影像与立体影像的仿
射变换关系,从而求得仿射变换后立体影像。
基于一阶仿射变换模型是利用足印影像上特征点作为平面控制点直接对无控影像进行
几何校正方法,不考虑成像时的空间几何状态
[12]
,回避了足印影像和激光点作为控制点进
行空三加密,把影像的变形作为旋转、平移、缩放及更高级别的弯曲等多种基本变形共同
作用引起的变化,通过选择一种合适的仿射变换多项式来构建影像纠正的转换关系,实用
性强。其中变换后坐标值和变换前坐标值的数学关系如下:
⎡⎣⎢x′y′⎤⎦⎥=[a0b0]+(a1a2b1b2)[XY][x′y′]=[a0b0]+(a1a2b1b2)[XY]
(1)
式中:x′,y′x′,y′为变换后坐标值;X,YX,Y 为变换前坐标值。
2.2 DSM 高程精度优化模型
一般平坦且地物稀少的地区获取的激光数据精度更高,但在空三加密过程中,匹配的
同名点易产生误差,因此,文中提出的激光数据优化 DSM 的方法主要是点对面模型,有
效地避免了同名点匹配造成的误差。首先利用筛选后的控制点,求解 DSM 与控制点之间
的高差 ΔhΔh;利用最小二乘法拟合 ΔhΔh 与 DSM 经纬度 x,y 之间的系数,即
Δh=f(x,y)Δh=f(x,y);然后,将 xx,yy 代入 f(x,y)f(x,y)中求得改正后的 Δh′Δh′。文中针对
f(x,y)f(x,y)提出线性和二次多项式改正模型,具体优化模型如下。
线性优化模型:
f1(x,y)=ax+by+cH′DSM=HDSM+f1(x,y)f1(x,y)=ax+by+cHDSM′=HDSM+f1(x,y)
(2)
二次多项式优化模型:
f2(x,y)=p00+p10⋅x+p01⋅y+p20⋅x2+p11⋅x⋅y+p02⋅y2H′DSM=HDSM+f2(x,y)f2(x,y)=p00+p10⋅x+p01⋅y+p20⋅x2+p11⋅x⋅y+p02⋅y2HDSM′=HDSM+f2(x,y)
(3)
式中:xx 为纬度(latitude);yy 为经度(longitude);ΔhΔh 为改正前高差值;
HDSMHDSM 为改正前 DSM 高程;H′DSMHDSM′为改正后 DSM 高程。
统计过程中,(x,y)(x,y)的数据区间在(100,120)和(30,40)之间,而 ΔhΔh 的数
据区间在(−10,10)之间,地理范围跨度较大,且数据中心有偏差,为避免二次多项式拟
合过程中出现拟合值极大或极小情况,造成拟合结果误差,故在拟合过程中,对经纬度进
行归一化处理,归一化处理如下:
x′=x−mean(x)std(x)y′=y−mean(y)std(y)x′=x−mean(x)std(x)y′=y−mean(y)std(y)
(4)
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