遥感卫星影像数字纠正方法的技术探讨
2018-02-13李之光
李之光
(河北省第三测绘院 河北省石家庄市 050000)
引言
随着科技的不断发展,世界各国对于遥感技术的重视程度不断加大,致使许多类型的高分辨遥感卫星不断出现,这些卫星在资源勘察、灾害预防、疾病控制以及城市规划等多个角度与学科运用开来,为人们提供了更加高速、快捷的图像与数据信息。而现阶段WORDVIEW-2是拥有着最高空间分辨率商业卫星,该类卫星一共有三个等级分别为:正射纠正级、标准级以及基础级,现阶段由于RFM或RPC组成的有理函数模型与其他类型的传感器模型比较而言有着更强的适用性与更高的精准度,由此得到了更多人们的关注,有关人员在该技术上已有了一定的研究成果。
1 遥感图像几何畸变
图像的几何畸变是说在获取遥感图像的过程中,图像由于受到多种因素的影响,打乱了原有的目标物的相对位置关系,从而严重影响图像精准度的问题,通常情况下造成图像几何畸变的原因有以下几种:
(1)由于我国古代关于地球形态的假设“天圆地方”被否定,随着现代技术的不断发展,我们都知道地球是一个中间略鼓、两端略扁的不规则球体,那么是球体就会受到球体曲率的影响,如果在星下点视场角比较小的情况下,那么这时地球曲率我们可以忽略不计,但当产生误差的情况下我们可以将其近似于航空像片像点位移的原因,从而影响遥感图形的精确性。
(2)由于传感器几何形态的不同也会产生一定程度上的畸变,通常情况下传感器是有以下几种形态,即全影投影、中心投影以及平行投影等等多种不同的形式,而形式的不同也会在实际成像的过程中产生差异。
(3)因为传感器方位元素的变化所导致的。
(4)我们都知道地球不仅仅在围绕太阳进行公转,也要时时刻刻自传,这样才有了白天与黑夜的不断交替,但是自传速度对于扫描成像会造成一定影响,产生图像平行错动,但瞬时光学成像遥感是不受地球自转限制的。
2 几何校正的原理与方法
一般情况下我们常用的校正方法中有两个较为核心的思想,具体如下:
2.1 选择控制点
在遥感的地形图上或者是遥感图像上要对同名控制点进行选择,这样才能够奠定地图与图像之间正确的投影关系,这些控制点的作用十分重要,由此要选择图中相对特殊的点,如山峰最高点、河流交叉点等等。
选取同名控制点的作用就在于可通过已知坐标以及有限量的控制点来进行多项式的解答,从而确定相对适合的交换函数,最后将各个像元带入到多项式的计算之中,从而达到图像纠正的效果。
2.2 建立整体映射函数
我们可根据地面控制点的数量以及图像的几何畸变性质来进行校正模型的确定,这样才能对地图和图像的空间变换关系进行确认,其中可能可用的方法有很多,如多项式法、有理函数法等等。摇杆影像的数字纠正是利用计算机技术,对图像中的各个像元进行纠正处理,处理的过程一般包含两个方面,即像元灰度值重新计算与采样以及像元坐标交换。
2.2.1 进行坐标交换的两种方法
进行坐标交换必须要在已经确定好原始图与校正图之间的坐标关系基础之上,其主要确定方法有以下两种:
间接法:这种方法是以空白图像阵列为基础,该式子中x,y为P点原始图像的行数和列数,而X,Y为P在新图像中的坐标(即地面坐标系),对每个像元P(X,Y)在原始图像中的的位置 P(x,y)进行有效计算,之后将计算后得出的该像元点的灰度值反馈给P(X,Y)。
直接法:这种方法是建立在原始图像阵列的基础之上,对其中的每一个像元按照一定顺序分别计算,并将计算纠正后的数据输出到图像坐标中。
2.2.2 遥感图像的灰度重新采样内插
为了充分保障校正后输出的图像中的像元能够与输入的未校正图像进行对应,由此我们依据具体选用的校正公式来对输入图像进行重新排序。
通常情况下有以下几种方法:即双线性内插法、近邻法等,现阶段运用最多的就是第二种方法。最近邻域法具体是运用离投影点最近的像元中的灰度值来进行像元灰度的输出。
2.3 遥感图像数字纠正方法
在进行纠正的过程中,可采用的函数类型有很多中,如刚才提到过的多项式法、有理函数法等等,一般情况下采用最多的就是多项式方法,在此针对高分辨率卫星的纠正中,拥有较高精度的共线方程纠正方法进行讨论。
在运用共线方程模型的过程中,需要对卫星传感器参数以及星历参数等数据来对卫星飞行瞬间成像的地面与影像坐标关系进行分析,是一种精确的物理模型,而在正射校正中所运用的物理模型是保障各类卫星影像的严格物理模型,但物理模型会根据卫星数据的不同而产生差异。在影响测试角度较大或地区地势起伏较大的地区,都能在卫星严格轨道模型数据的基础上,参照卫星传感器参数以及轨道参数等进行较为严密的物理模型纠正。
3 SPOT5正射校正实验
SPOT-5中的物理模型涵盖了地球与卫星之间的高度、坐标、轨道等位置关系信息以及卫星姿态、地球模型、传感器参数与图像参数等等,我们能够利用这些有效数据进行遥感图像的正射校正。
我们将一个地区比例尺为1:10000的地形图作为基准,采取其中一块区域的10m分辨率为DEM,运用地面控制点修正投影参数RPC方法对该地区的某日所得到的SPOT5中的10m分辨率的多光谱数据进行校正,其中满足精度要求的控制点达到9个。
4 结束语
综上所述,对遥感卫星影像数字进行纠正有多种方法,但是我们应根据实际要求选用作为合适的方法有效提升校正的精准性,提升图像数据的可靠性。实验证明,将RPC模型与DEM数据进行结合,所得到的纠正结果有着很高的精确性,有关人员要不断研究与探索精准度更高的算法模型,为该技术的发展提供更多的理论与实践支撑。
[1]邵俊.基于RPC模型的CBERS 02B卫星HR相机遥感影像几何纠正[D].北京:中国空间技术研究院,2009.
[2]秦绪文.基于拓展RPC模型的多源卫星遥感影像几何处理[D].北京:中国地质大学,2007.