The invention relates to a satellite image based on regional network estimation control function nonlinear adjustment method, which comprises the following steps: S01, builds a model of image space image positioning based on RFM; S02: the introduction of constraints; S03: the treatment parameters were solved. The utility model has the advantages of introducing constraints in the conventional regional network adjustment based on the mathematical model, to avoid the case without control points due to the necessary initial data loss caused by not only solution problem, while using the restriction function method for optimal estimation of unknown parameters, keep the original form of nonlinear function model, the nonlinear problem with constraint transformation in order to solve the non extreme constraint function, avoid using linear optimal estimation problem of model error caused by this method, so as to ensure the high precision without control points under the condition of satellite imagery block adjustment solution.
【技术实现步骤摘要】
一种基于制约函数非线性估计的卫星影像区域网平差方法
本专利技术涉及卫星摄影测量
,具体地说,是一种基于制约函数非线性估计的卫星影像区域网平差方法。
技术介绍
航天技术、计算机技术、网络技术、信息处理技术的进步推动遥感对地观测技术不断向前发展,高分辨率测绘卫星系统不断涌现,利用高分辨率遥感卫星进行航天摄影测量具有效率高、覆盖范围大、不受空间管制政策限制的优势,因此高分辨率卫星影像成为获取中小比例尺地理空间信息的重要手段之一。影像的高精度几何定位是高分辨率卫星影像广泛应用的重要前提,是利用卫星影像生产4D数字产品(DTM、DOM、DLG、DRG)的基础。目前“立体影像--地面控制点--空三”是摄影测量非常成熟的几何定位处理过程,利用具有一定视差的立体影像对,匹配出足够数量同名连接点,以构像模型为基础,补偿系统误差,对未知数进行最优估计实现高精度对地定位目的,然而这种方法依赖地面控制点,在境外,岛屿、沙漠等控制点难以获取区域受到限制,而且环保、海洋、矿产等领域对影像内部拼接精度要求高于对绝对精度的要求,因此,影像无控制点区域网平差技术的研究具有重要意义,不仅可以有效解决无控区域测绘问题,还能提高影像间内部符合精度,提高影像间拼接精度。目前卫星应用商在元数据中提供有理多项式系数(RationalPolynomialCoefficient,RPC)文件,可以用来直接计算地面点三维坐标,然而定轨测姿误差会延续到RPC文件中,导致直接解算精度降低,而且通常采用高斯-牛顿法将非线性问题转换为线性问题进行参数最优估计,RFM模型分子分母皆为三次项,强制线性化会带来模型 ...
【技术保护点】
一种基于制约函数非线性估计的卫星影像区域网平差方法,其特征在于,所述基于制约函数非线性估计的卫星影像区域网平差方法包括以下步骤:S01:构建基于RFM的像方空间影像定位的函数模型;S011:获取立体影像及RPC文件;S012:匹配获取足够数量的同名连接点;S013:构建RFM模型:利用RPC文件构建描述物方点与对应像点之间定量关系的RFM模型;S014:构建系统误差补偿模型:对每一个像点进行系统误差补偿,补偿模型如(1)所示:
【技术特征摘要】
1.一种基于制约函数非线性估计的卫星影像区域网平差方法,其特征在于,所述基于制约函数非线性估计的卫星影像区域网平差方法包括以下步骤:S01:构建基于RFM的像方空间影像定位的函数模型;S011:获取立体影像及RPC文件;S012:匹配获取足够数量的同名连接点;S013:构建RFM模型:利用RPC文件构建描述物方点与对应像点之间定量关系的RFM模型;S014:构建系统误差补偿模型:对每一个像点进行系统误差补偿,补偿模型如(1)所示:其中,Δp、Δr表示像方系统误差,(l,s)表示像点坐标,a0,as,a1,b0,bs,b1表示每景影像对应的6个仿射变换系数,作为待求定向参数,其中a0,as,a1修正影像行方向误差,b0,bs,b1修正影像列方向误差;S015:建立区域网平差数学模型:将Δp、Δr代入RFM模型,即可得到像方空间影像区域网平差的函数模型,如(2)所示:其中,(P,L,H)表示地面点大地坐标经平移和缩放后的标准化坐标,取值位于(-1.0~+1.0)之间,NumL、DenL、NumS、DenS表示有理多项式,LINE_OFF、SAMPLE_OFF为像点标准化的平移参数,LINE_SCALE、SAMPLE_SCALE为像点标准化的比例参数;S016:构建目标函数:根据观测值与未知数之间的函数关系(式(2))构建目标函数,将像点理论值与实测值间的残差平方和最小作为目标函数,如(3)所示:f(X)=min(VTPV)(3)其中,f(X)为目标函数,X为所有待估参数,包括连接点三维坐标及每景影像的6个定向参数,V表示像点理论值与实测值间的残差向量,P表示观测值的权;S02:引入约束条件:约束条件为平差后网中重心点的位置保持不变,平差后网中各连接点至重心点的矢径角变化的带权总和为0、平差后网中各点至重心点的矢径距变化的带权总和为0,如(4)所示:STx=0(4)其中,x表示连接点坐标的改正数;S03:对待估参数进行求解;S031:构建罚函数:联合目标函数(式(3))与约束条件(式(4)),构建罚函数,如(5)所示:其中,P(X,M)为罚函数,M为罚因子;S032:选取初始罚因子;S033:计算对应的待估值:利用罚函数对未知参数求一阶导数,并令一阶导数为0,得到带有M的极值罚函数的解,将初始罚因子代入,得到解;S034:判断待估值与约束集的距离是否小于限差:若得到的解不满足约束条件,变更M的值,重复步骤S033;若满足约束条件,则进入步骤S035;S035:获得影像定向参数及加密点坐标:满足约束条件的罚函数如(6)所示:minP(X,Mk)=P(X(k),Mk)(6)其中,Mk为罚函数最小时的罚因子,X(k)为对应的最优待估参数值;获得的解,即X(k),为区域网平差解算得到最优连接点三维坐标及影像定向参数。2.根据权利要求1所述的基于制约函数非线性估计的卫星影像区域网平差方法,其特征在于,所述的步骤S012中,利用最小二乘影像匹配算法对立体...
【专利技术属性】
技术研发人员:马振玲,邓君坪,崔璨璨,汪佳丽,
申请(专利权)人:上海海洋大学,
类型:发明
国别省市:上海,31
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