CN102798381A - 基于实际成像地理位置进行分景编目的方法 - Google Patents

Abstract

基于实际成像地理位置进行分景编目的方法，(1)根据卫星轨道参数构建WRS分景网格模型；(2)构建几何成像模型；(3)确定卫星一轨数据起始点、中间点、终止点的成像地理位置，并根据步骤(1)建立的地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型，确定起始点、中间点和终止点的Path/Row；(4)选择当前数据Path为中间点Path，从起始点Row到终止点Row，依次对每个Row做如下处理：根据步骤(1)构建的地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型，得到当前Path/Row对应的标称经纬度坐标，根据步骤(2)构建的相机几何成像模型，计算所述一轨数据的中间像元在不同时间行的成像地理位置，找到最接近标称纬度的成像行，以该成像行为景中心，计算该景的元数据信息。

Description

基于实际成像地理位置进行分景编目的方法

技术领域

本发明涉及卫星成像数据分景编目的方法，属于遥感图像预处理领域。

背景技术

卫星一次成像对应地面一个条带的数据，提供给用户的卫星数据产品一般是以近似方形的一景为单位。因此，卫星数据在地面预处理时，需要对一个条带的数据进行分景，然后以景为单位进行数据处理，生成各级产品。同时对分景数据进行编目，方便数据的查询检索。

常用的分景方法是如LandSat基于地球网格***(WRS)的分景方法，地球网格***是一种分布在地球表面的网格定位***，每一个网格由一组Path/Row确定。根据WRS分景可以保持不同时间成像数据分景位置的一致性，并且一个Path/Row和一景数据有很好的对应关系，方便数据的重新获取。

目前卫星采用WRS分景时，现有技术一般是基于卫星成像的星下点位置进行分景，而现在越来越多的情况下，卫星成像的星下点位置与实际成像地理位置是不一致的，比如卫星侧摆成像，或者是相机本身具有偏离星下点的安装角等。在这种情况下会导致同一个Path/Row的一景数据，实际成像在不同的位置，与采用WRS分景方法的优势相违背。特别是在一颗卫星安装有多个相机的情况下，各个相机若有不同的安装角，会导致同一个Path/Row景各相机图像分在不同的位置，没有很好的重合性，不方便相互之间的综合使用或融合使用。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种成像位置能准确匹配分景位置，多次成像数据或者是多相机成像数据的分景位置具有很好的一致性的基于实际成像地理位置进行分景编目的方法。

本发明的技术解决方案是：基于实际成像地理位置进行分景编目的方法，步骤如下：

(1)根据卫星轨道参数构建WRS分景网格模型，即建立地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型；

(2)根据卫星和相机参数构建几何成像模型；

(3)利用步骤(2)构建的几何成像模型，确定卫星一轨数据起始点、中间点、终止点的成像地理位置，并根据步骤(1)建立的地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型，确定起始点、中间点和终止点的Path/Row；

(4)选择当前数据Path为中间点Path，从起始点Row到终止点Row，依次对每个Row做如下处理：根据步骤(1)构建的地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型，得到当前Path/Row对应的标称经纬度坐标，根据步骤(2)构建的相机几何成像模型，计算所述一轨数据的中间像元在不同时间行的成像地理位置，找到最接近标称纬度的成像行，以该成像行为景中心，计算该景的元数据信息。

本发明与现有技术相比有益效果为：为了避免同一个Path/Row的图像成像位置不一致，本发明计算一轨数据起始、中间、终止点的Path/Row时，是利用相机成像模型计算中间像元在起始、中间、终止时间的地面成像地理坐标来获取相应的Path/Row。并且在从指定Path/Row标称经纬度坐标获取相应的成像行时，是利用相机几何成像模型，计算中间像元在不同时间行的成像地理位置，找到对应纬度的成像行。上述方式保证了成像位置与Path/Row一致的对应关系，从而保证了分景位置的一致性。而以往仅通过轨道数据计算的星下点位置与Path/Row对应，由于星下点位置与实际成像位置的不一致，会导致不同时间成像数据，或者同一时间不同相机数据分景位置的不一致。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为像元视向量与地球相交示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做详细说明，如图1所示，具体实现步骤如下：

(1)根据卫星轨道参数构建WRS分景网格模型

根据卫星轨道的回归周期、每天运行圈数构建覆盖整个地球的网格***。网格***的Path数与卫星一个轨道回归周期内星下点轨迹数一致，卫星一个轨道回归周期内的星下点轨迹数等于轨道的回归周期(天)×每天运行圈数(圈数/天)。网格***的Row数根据相邻轨迹在赤道上的间隔以及相机图像幅宽综合考虑。如果相机图像幅宽能覆盖相邻轨迹在赤道上的间隔，则Row数大致等于地球的南北周长除以相邻轨迹在赤道上的间隔。如果相机图像幅宽不能覆盖相邻轨迹在赤道上的间隔，则Row数大致等于地球的南北周长除以图像幅宽。

网格建立后，根据卫星的轨道半长轴、轨道倾角等参数，建立地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型。

(Lon，Lat)＝Func_fw(Path，Row)         (1)

(Path，Row)＝Func_rev(Lon，Lat)        (2)

上面公式(1)为构建的从Path/Row到标称景中心经纬度的转换模型，以函数Func_fw表示，公式(2)为从标称景中心经纬度到Path/Row的转换模型，以函数Func_rev表示。上述转换模型的构建，参见《Landsat 7 Image AssessmentSystem(IAS)Geometric Algorithm Theoretical Basis Document》(Version 3，1998.)，或其他类似算法技术文档，属于本领域技术人员公知常识。

(2)根据卫星和相机参数构建几何成像模型

利用卫星星历和姿态参数，传感器的各种参数和地球模型参数，建立相机像元与地面成像地理位置坐标之间的数学关系模型。像元与地面成像地理位置坐标之间的变换，经过像元变换到传感器坐标系视向量，传感器坐标系视向量依次变换到卫星平台坐标系视向量、卫星轨道坐标系视向量、地心坐标系视向量，地心坐标系视向量与地球相交，得到地心坐标系位置坐标，地心坐标系位置坐标变换到大地测量坐标系得到地理位置坐标。成像像元与地面成像地理位置坐标之间的数学模型变量参数是时间。

像元变换到传感器坐标系视向量：

${\hat{u}}_{\mathrm{SEN}}=\left[\begin{array}{c}x/f\\ y/f\\ 1\end{array}\right]---\left(3\right)$

上式(3)中x，y为当前像元投影在焦平面上的x，y坐标，f为焦距。

传感器坐标系视向量到地心坐标系视向量转换：

${\hat{u}}_{\mathrm{ECR}}=T_{\mathrm{ECR}/\mathrm{ORB}}{T}_{\mathrm{ORB}/\mathrm{SAT}}{T}_{\mathrm{SAT}/\mathrm{SEN}}\widehat{u_{\mathrm{SEN}}}---\left(4\right)$

上式(4)中，为地球固定地心坐标系(简称地固系)的单位视向量，为传感器坐标系的单位视向量。T_ECR/ORB、T_ORB/SAT、T_SAT/SEN分别代表卫星轨道坐标系到地心坐标系、卫星平台坐标系到卫星轨道坐标系、传感器坐标系到卫星平台坐标系的转换矩阵。

地心坐标系视向量与地球相交，如图2所示，得到地心坐标系位置坐标：

$u_{\mathrm{ECR}}=r_{\mathrm{ECR}}{\hat{u}}_{\mathrm{ECR}}---\left(5\right)$

D_ECR＝P_ECR+u_ECR                            (6)

上述公式(5)中，u_ECR为地固系的视向量，r_ECR为向量长度。

上述公式(6)中，P_ECR为地固系卫星位置与地心相连构成的向量，D_ECR为视向量在地固系的成像位置坐标。

地固系位置坐标变换到大地测量坐标系得到地理位置坐标(不考虑位置高度)：

e²＝1-(b²/a²)                               (7)

$\mathrm{Lon}={\tan }^{-1}\left(\frac{D_{\mathrm{ECR}.}y}{D_{\mathrm{ECR}.}x}\right)---\left(8\right)$

$\mathrm{Lat}={\tan }^{-1}\left(\frac{1}{(1-e^2)}\frac{D_{\mathrm{ECR}.}z}{\sqrt{{\left(D_{\mathrm{ECR}.x}\right)}^2+{\left(D_{\mathrm{ECR}}y\right)}^2}}\right)---\left(9\right)$

上式(7)中a，b分别为地球的长短半轴。

上式(8)，(9)中，D_ECR.、D_ECR.y、D_BCR.z分别为向量D_ECR的x、y、z坐标，Lon、Lat为成像位置的经纬度坐标。

根据上述变换关系构建像元、时间到经纬度的函数，以LPT表示：

(Lon，Lat)＝LPT(N_pixel，currentLinetime)            (10)

上式(10)中，N_pixel，为像元号，currentLinetime为当前行时间。

上述几何成像模型构建，参见《Landsat 7 Image Assessment System(IAS)Geometric Algorithm Theoretical Basis Document》(Version 3，1998.)，《SPOT SATELLITE GEOMETRY HANDBOOK》(SPOT IMAGE  2002.)或其他类似算法技术文档，属于本领域技术人员公知常识。

(3)计算一轨数据起始、中间、终止点的成像地理位置，进而得到相应的Path/Row

根据步骤2构建的相机几何成像模型和一轨数据起始、中间、终止点时间，使用中间像元计算得到起始、中间和终止点的成像地理位置，再根据步骤1构建的地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型的逆向模型Func_rev，可以计算得到起始、中间和终止点的Path/Row。

在步骤2成像几何模型公式(10)中，带入N_pixel＝N/2，N为有效像元数，可计算得到中间像元在指定时间的经纬度坐标。

(4)依次对每个Row计算获取相应的元数据信息

选择当前数据Path为中间点Path，从起始Row到终止Row，依次对每个Row，根据步骤1构建的地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型的正向模型Func_fw，得到当前Row对应的标称经纬度坐标，根据步骤2构建的相机几何成像模型，计算中间像元在不同时间行的成像地理位置，找到最接近对应纬度的成像行，以该行为景中心，计算该景的元数据信息。元数据信息包括该景的构造信息，如开始行、结束行等，用于产品生产时切分一景，还包括该景的位置信息，如四个角点和中心经纬度坐标等。

具体步骤如下：

a.利用上述公式(1)获得当前Path/Row的标称经纬度坐标；

b.获得初始行的成像时间currentLinetime；

c.把N_pixel＝N/2，N为有效像元数，和currentLinetime代入上述公式(10)，得到当前时间的成像位置经纬度坐标；

d.把上述坐标与标称经纬度坐标比较，如果纬度差小于一行图像纬度差，则当前行即为当前景中心行，否则根据纬度差调整当前行，获得新当前行的成像时间currentLinetime；

e.重复上述步骤c、d，直到找到当前景的中心行；

f.根据当前景中心行，获得当前景的起始行和结束行，以及起始行和结束行的成像时间t_起始、t_结束；

g.分别把N_pixel＝1和t_起始，N_pixel＝N和t_起始，N_pixel＝1和t_结束，N_pixel＝N和t_{结 束}代入代入上述公式(10)，分别得到当前景成像位置的四个角点经纬度坐标，完成当前景元信息计算；

f.从a起重复上述步骤，依次获得其他各景的中心行，计算各景的元信息。

本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (1)

1.基于实际成像地理位置进行分景编目的方法，其特征在于步骤如下：

(1)根据卫星轨道参数构建WRS分景网格模型，即建立地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型；

(2)根据卫星和相机参数构建几何成像模型；

(3)利用步骤(2)构建的几何成像模型，确定卫星一轨数据起始点、中间点、终止点的成像地理位置，并根据步骤(1)建立的地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型，确定起始点、中间点和终止点的Path/Row；

(4)选择当前数据Path为中间点Path，从起始点Row到终止点Row，依次对每个Row做如下处理：根据步骤(1)构建的地理位置坐标与网格Path/Row之间的相互转换模型，得到当前Path/Row对应的标称经纬度坐标，根据步骤(2)构建的相机几何成像模型，计算所述一轨数据的中间像元在不同时间行的成像地理位置，找到最接近标称纬度的成像行，以该成像行为景中心，计算该景的元数据信息。

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