改进的自适应谱修正迭代法的RPC参数求解方法技术

本发明专利技术涉及改进的自适应谱修正迭代法的RPC参数求解方法，属于遥感影像处理技术领域。本发明专利技术在谱修正迭代法与最小二乘法的基础上，基于法矩阵对称正定特性，采用LDL

【技术实现步骤摘要】
改进的自适应谱修正迭代法的RPC参数求解方法


[0001]本专利技术涉及改进的自适应谱修正迭代法的RPC参数求解方法，属于遥感影像处理


技术介绍

[0002]有理函数模型(Rational Function Model,RFM)是卫星遥感影像的通用几何处理模型，RFM模型是独立于传感器和平台，其可以建立地面任意坐标系统与影像空间的关系，如大地坐标系，地理坐标系，投影坐标系等。当给定适当数量的控制信息时，RFM模型可以获得较严密成像模型很高的拟合精度，而且它直接采用数字模型来描述地面点和相应像点坐标之间的对应关系，形式简单、计算效率高、定位精度高、应用灵活等优点，在摄影测量处理中得到了广泛的应用。
[0003]在RFM模型中，有理多项式参数(Rational Polynomial Coefficients,RPC)的高精度求解对于实现卫星影像的高精度定位具有重要意义。在RPC参数求解中，控制点非均匀分布或模型过度参数化，法方程系数矩阵很容易产生病态。病态问题带来的不利影响是比较严重的，往往会导致最小二乘解算值与真值发生较大偏离，导致得到RPC参数精度比较低，进而影响卫星影像的定位精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供改进的自适应谱修正迭代法的RPC参数求解方法，以解决目前RPC参数确定过程中存在的解算精度低、效率低的问题。
[0005]本专利技术为解决上述技术问题而提供改进的自适应谱修正迭代法的RPC参数求解方法，该确定方法包括以下步骤：
[0006]1)获取遥感影像数据，构建有理函数模型，所述有理函数模型用于将影像坐标、地面坐标进行关联；
[0007]2)根据所述的有理函数模型和获取的遥感影像数据，采用最小二乘法确定误差方程及其对应的法方程；
[0008]3)在所述法方程两边同时加上自适应谱修正迭代因子，得修正法方程；
[0009]4)采用LDL
T
分解法对修正法方程进行分解，避免法方程矩阵求逆引起的精度损失；对所述修正法方程进行迭代求解，根据相邻两次迭代对应的残差比值调整自适应谱修正迭代因子，进行循环迭代，直至所得参数解满足迭代终止条件。
[0010]本专利技术在谱修正迭代法与最小二乘法的基础上，基于法矩阵对称正定特性，采用LDL
T
分解法求解方程，避免了矩阵求逆过程；并通过设置自适应谱修正迭代因子，根据相邻两次迭代残差比值调整迭代因子，可有效在法方程求解过程中自适应得到良好的近似解。该方法既有效的保持解的精确性，又提高了迭代速度、解的计算效率；该方法可有效解决直接使用最小二乘解算时因法矩阵条件数N过大导致法方程呈病态性、法矩阵求逆不稳定，进而获得的解偏移真值的问题。
[0011]进一步地，所述步骤1)中建立的有理函数模型为：
[0012][0013]N
L
(P,L,H)＝a0+a1L+a2P+a3H+a4LP+a5LH+a6PH+a7L2+a8P2+a9H2+a
10
LPH+a
11
L3+a
12
LP2+a
13
LH2+a
14
L2P+a
15
P3+a
16
PH2+a
17
L2H+a
18
P2H+a
19
H3[0014]D
L
(P,L,H)＝b0+b1L+b2P+b3H+b4LP+b5LH+b6PH+b7L2+b8P2+b9H2+b
10
LPH+b
11
L3+b
12
LP2+b
13
LH2+b
14
L2P+b
15
P3+b
16
PH2+b
17
L2H+b
18
P2H+b
19
H3[0015]N
S
(P,L,H)＝c0+c1L+c2P+c3H+c4LP+c5LH+c6PH+c7L2+c8P2+c9H2+c
10
LPH+c
11
L3+c
12
LP2+c
13
LH2+c
14
L2P+c
15
P3+c
16
PH2+c
17
L2H+c
18
P2H+c
19
H3[0016]D
S
(P,L,H)＝d0+d1L+d2P+d3H+d4LP+d5LH+d6PH+d7L2+d8P2+d9H2+d
10
LPH+d
11
L3+d
12
LP2+d
13
LH2+d
14
L2P+d
15
P3+d
16
PH2+d
17
L2H+d
18
P2H+d
19
H3[0017]其中，(r,c)表示经标准化处理后的所述影像坐标，(P,L,H)表示经标准化处理后的所述地面坐标；a
m
、b
m
、c
m
和d
m
(m＝0,1,
…
,19)为有理多项式参数。
[0018]进一步地，所述标准化处理为：
[0019][0020]其中，r
u
、c
u
为未标准化的所述影像坐标；P
u
、L
u
、H
u
为未标准化所述地面坐标；P0、P
s
、L0、L
s
、H0、H
s
为所述地面坐标的第一标准化参数；r0、r
s
、c0、c
s
为所述影像坐标的第二标准化参数。
[0021]进一步地，所述步骤2)中误差方程、法方程的确定过程如下：
[0022]根据遥感影像大小建立均匀分布的像方格网点；
[0023]利用DEM数据信息获取遥感影像覆盖地面范围的最大高程值、最小高程值，并在高程范围内均匀分层，得到各层的高程值；
[0024]依据严格几何成像模型，确定各像方格网点在每层高程面上对应的地面点坐标及影像坐标对应的误差方程和法方程，所述的法方程为：
[0025](A
T
A)X＝A
T
L
[0026][0027]V
r
、V
c
表示所述影像坐标的r对应的r误差、c对应的c误差；A1表示为所述r误差对应的系数；A2表示为所述c误差对应的系数；X为待求参数解，J＝(a
0 a1ꢀ…ꢀ
a
19 b
1 b2ꢀ…ꢀ
b
19
)
T
；K＝(c
0 c1ꢀ本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.改进的自适应谱修正迭代法的RPC参数求解方法，其特征在于，该确定方法包括以下步骤：1)获取遥感影像数据，构建有理函数模型，所述有理函数模型用于将影像坐标、地面坐标进行关联；2)根据所述的有理函数模型和获取的遥感影像数据，采用最小二乘法确定误差方程及其对应的法方程；3)在所述法方程两边同时加上自适应谱修正迭代因子，得修正法方程；4)采用LDL
T
分解法对修正法方程进行分解，避免法方程矩阵求逆引起的精度损失；对所述修正法方程进行迭代求解，根据相邻两次迭代对应的残差比值调整自适应谱修正迭代因子，进行循环迭代，直至所得参数解满足迭代终止条件。2.根据权利要求1所述的改进的自适应谱修正迭代法的RPC参数求解方法，其特征在于，所述步骤1)中建立的有理函数模型为：N
L
(P,L,H)＝a0+a1L+a2P+a3H+a4LP+a5LH+a6PH+a7L2+a8P2+a9H2+a
10
LPH+a
11
L3+a
12
LP2+a
13
LH2+a
14
L2P+a
15
P3+a
16
PH2+a
17
L2H+a
18
P2H+a
19
H3D
L
(P,L,H)＝b0+b1L+b2P+b3H+b4LP+b5LH+b6PH+b7L2+b8P2+b9H2+b
10
LPH+b
11
L3+b
12
LP2+b
13
LH2+b
14
L2P+b
15
P3+b
16
PH2+b
17
L2H+b
18
P2H+b
19
H3N
S
(P,L,H)＝c0+c1L+c2P+c3H+c4LP+c5LH+c6PH+c7L2+c8P2+c9H2+c
10
LPH+c
11
L3+c
12
LP2+c
13
LH2+c
14
L2P+c
15
P3+c
16
PH2+c
17
L2H+c
18
P2H+c
19
H3D
S
(P,L,H)＝d0+d1L+d2P+d3H+d4LP+d5LH+d6PH+d7L2+d8P2+d9H2+d
10
LPH+d
11
L3+d
12
LP2+d
13
LH2+d
14
L2P+d
15
P3+d
16
PH2+d
17
L2H+d
18
P2H+d
19
H3其中，(r,c)表示经标准化处理后的所述影像坐标，(P,L,H)表示经标准化处理后的所述地面坐标；a
m
、b
m
、c
m
和d
m
(m＝0,1,
…
,19)为有理多项式参数。3.根据权利要求2所述的改进的自适应谱修正迭代法的RPC参数求解方法，其特征在于，所述标准化处理为：其中，r
u
、c
u
为未标准化的所述影像坐标；P
u
、L
u
、H
u
为未标准化所述地面坐标；P0、P
s
、L0、L
s
、H0、H
s
为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王涛，王龙辉，张艳，张永生，戴晨光，于英，李磊，李力，汪汉云，刘少聪，宋亮，邹小玲，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：