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提高高分辨率遥感影像系统定位精度技术研究

作 者: 左德山
导 师: 谷延锋
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 信息与通信工程
关键词: 遥感影像 系统误差修正 RPC模型 预测模型 定位精度
分类号: TP751
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 27次
引 用: 0次
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内容摘要


随着高分辨率遥感卫星影像数据的获取,使得用户对追求遥感影像定位精度也在不断提高。系统级产品的定位精度主要取决于卫星影像获取的星历数据和姿态数据、星时精度以及传感器本身的几何性能等。地面处理系统的几何校正模型主要有严格物理模型和通用经验模型两种,由于前者在运算处理时需要知道传感器的轨道参数和姿态参数等一些信息,由于这些参数信息代表一定的物理意义,涉及保密问题不会对外提供。因此只能使用RPC模型为代表的通用经验模型,利用少量的控制点就能够获得较高的精度,和严格模型校正的影像精度相当。利用RPC模型来提高高分辨率影像系统定位精度成为本文研究的重点。本文首先从国内外卫星的发展以及研究现状进行阐述,分析了卫星成像中出现的系统误差,提出了系统误差纠正方案,重点介绍了RPC模型以及RPC模型的精确求解方法。为提高影像直接对地定位精度,必须考虑寻找一个能够消除系统误差的方法,建立新的系统误差补偿模式。事实证明地面控制数据是修正系统误差最有效的手段,充分利用高精度控制数据精确提取局部误差修正参数,通过建立修正参数预测模型进行参数推算从而提高较大范围的整体系统定位精度。同时借助RPC通用几何模型对多源影像处理的优势,使这种误差修正方法不但适用于同源/同轨影像也同样适用于异源/异轨影像。本文对目前遥感卫星影像的RPC模型处理方法进行了改进,研究利用地面控制数据提取修正参数,修正系统误差并提高较大范围数据定位精度的应用处理方法和处理流程,实现依据有指导性、目的性的参数优化处理,降低系统误差干扰,提高系统几何定位精度,从而满足用户在各行各业应用的需求。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 本文研究的背景及意义  9-10
  1.2 国内外卫星发展和研究现状  10-13
    1.2.1 国内外卫星发展现状  10-12
    1.2.2 国内外研究现状  12-13
  1.3 本文研究的主要内容  13-15
第2章 遥感影像定位精度误差理论分析  15-23
  2.1 卫星的构像几何  15-17
    2.1.1 截面几何关系分析  15-16
    2.1.2 透视几何关系分析  16-17
  2.2 对几何精度的影响  17-21
    2.2.1 相机安装误差对精度的影响  17
    2.2.2 轨道误差对精度的影响  17-18
    2.2.3 姿态误差对精度的影响  18-20
    2.2.4 量化误差对精度的影响  20
    2.2.5 时间误差对精度的影响  20
    2.2.6 综合误差  20-21
  2.3 主要试验结果  21-22
  2.4 本章小结  22-23
第3章 RPC 模型精确求解方法  23-31
  3.1 RPC 模型概述  23-24
  3.2 模型参数精确求解方法  24-25
  3.3 模型参数求解流程  25-27
  3.4 精确求解试验  27-30
    3.4.1 试验方案设计  27-29
    3.4.2 试验结果  29-30
  3.5 本章小结  30-31
第4章 提高同轨影像系统定位精度方法  31-45
  4.1 卫星遥感影像修正参数预测模型的建立  31-33
  4.2 基于 RPC 模型的系统误差修正方法  33-38
    4.2.1 基本修正方案  33-35
    4.2.2 试验结果及分析  35-38
  4.3 基于姿态检校补偿的系统误差修正方法  38-44
    4.3.1 基本修正方案  38-40
    4.3.2 试验结果及分析  40-44
  4.4 试验分析与研究结果小结  44
  4.5 本章小结  44-45
第5章 提高异轨影像系统定位精度方法  45-56
  5.1 基于区域网平差的修正方案  45-46
  5.2 基于 RPC 的区域网平差模型  46-49
  5.3 区域网平差的处理流程  49-50
  5.4 区域网平差试验及结论  50-54
    5.4.1 试验方案设计  50-52
    5.4.2 试验结果  52-54
    5.4.3 试验分析及结论  54
  5.5 本章小结  54-56
结论  56-58
参考文献  58-63
致谢  63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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