基于EIV模型的遙感影像幾何校正方法研究.pdf

1、原始的遙感影像往往包含較大的幾何變形,對原始遙感影像幾何變形進行校正是多元數(shù)據(jù)融合、集成處理和分析的前提。分析幾何校正過程中誤差產(chǎn)生的原因,探討減少誤差的技術(shù)和方法,對于用戶更加清楚地理解幾何校正過程中的誤差和不確定性的性質(zhì),提高幾何校正精度具有重要意義。
　　影像幾何校正和配準(zhǔn)采用的主要方法是利用控制點準(zhǔn)確地建立回歸多項式,然后確定圖像中像素的位置和灰度。常用的幾何校正回歸模型求解方法是普通最小二乘LS(least square

2、s)估計。然而,在控制點存在誤差的情況下,它的估計是有偏的,并且不能夠正確傳播和估計校正影像的誤差大小。為解決該問題,引入了EIV(errors-in-variables)模型。這類模型具有改正地面參考控制點RCP(reference control points)誤差和跟蹤模型中的誤差傳播的能力。本論文的主要工作就是探討幾類新的基于EIV模型的幾何校正方法,其主要內(nèi)容包括:
　　1、回顧了幾何校正過程的來源和現(xiàn)有模型。以遙感影像

3、幾何校正處理流程為主線,總結(jié)了遙感影像幾何校正的不確定性因素,包括RCP數(shù)據(jù)采集、RCP數(shù)量和分布、幾何校正模型與參數(shù)估計、空間轉(zhuǎn)換、重采樣等引起的誤差。分析了幾何校正過程中的不確定性表達和傳播問題;
　　2、介紹了幾何校正的多項式回歸模型和EIV模型,詳細(xì)討論了LS估計、一致調(diào)節(jié)最小二乘CALS(consistent adjusted LS)估計、松弛一致調(diào)節(jié)最小二乘RCALS(relaxed CALS)估計的原理。通過模擬實驗

4、人工生成變形影像和控制誤差水平考察了這幾類估計器的性能,并采用LS、CALS和RCALS估計參數(shù)來校正一景SPOT5遙感影像,比較了各方法的性能,驗證了EIV模型對RCP隨機誤差的修正與傳播能力;
　　3、在EIV模型的基礎(chǔ)上,引入了基于總體最小二乘TLS(total LS)估計和尺度總體最小二乘STLS(scaled TLS)估計的幾何校正方法。通過模擬影像實驗和一景Beijing-1衛(wèi)星影像實驗,分析了估計器的應(yīng)用性能。與LS