CN103115627B - 遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法 - Google Patents

Abstract

一种遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法，本发明的优点是利用遥感卫星线阵传感器获取的大量影像数据，充分发挥已有地理信息的作用，采用多轨数据联合区域网平差处理的办法，对遥感卫星线阵传感器进行在轨几何检校，大幅缩减检校成本，提高检校效率，并保证了检校精度。

Description

遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法

技术领域

本发明属于测绘科学与技术领域，涉及一种遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法，主要应用于光学遥感卫星线阵传感器在轨几何检校。

背景技术

三线阵影像测图技术早在1990年德国的MOMS***时，就取得了较好的结果。另外，法国的SPOT5卫星也是采用的线阵推扫式设计，前后视相机HRS1和HRS2主光轴与下视的夹角分别为±20°，形成的基高比最大的达到0.8。同样，SPOT5也利用线阵影像测图取得了成功，相同类型的立体测绘卫星主要还有印度的IRS-P5和日本的ALOS，这些卫星通过检校后，直接几何定位的精度都在100m以内。而利用资源三号星上直接下传的姿轨数据进行直接地理定位，其定位精度为平面1.3公里，高程300m左右，因此为了提高其几何定位精度，内方位元素自检校以及带控制点区域网平差是必不可少的过程。

传感器检校又称为相机检校，主要包括三线阵三个相机与卫星本体之间的安装角误差改正，相机焦距误差改正，镜头畸变误差改正，相机内部CCD(电荷耦合元件)阵列的的旋转，平移，缩放，弯曲等变形误差改正，在卫星发射之前，这些参数都会在实验室进行检校，但卫星在进入轨道后，相机的内方位元素与之前实验室的检校结果会有差异，仅利用实验室检校的内方位元素结果进行处理是不合理的，因此必须进行传感器的在轨检校工作。对于星载平台，传感器内方位与外方位元素之间以及内方位元素各类参数之间都具有很强的相关性，在区域网平差中同时解求这些参数是不可能的。传统检校方法的共同点都是采用了高精度地面控制点，并且检校了多类内参数。但是高精度地面控制点往往需要外业测量得到或者在大比例尺地形图上量测得到，成本较大，而且获取的控制点相对于长条带影像来说，分布范围太小，另外在检校过程中，内方位元素以及外方位元素之间，内方位元素各类参数之间都存在一定的相关性，在平差中无法严格将这些参数分离，必须采取适当的平差策略，才能避免这些参数之间的相关性影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法，克服上述现有技术的不足。

本发明的技术方案为一种遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法，包括以下步骤：

步骤1，导入多条轨道空三匹配的连接点，自动匹配的控制点坐标数据以及卫星的轨道和姿态数据；

步骤2，构建传感器安装角检校模型的误差方程，逐个像点进行法化和改化处理，生成改化后的法方程；

步骤3，利用最小二乘原则解求步骤2所得改化后的法方程，得到各未知数的改正数；

步骤4，根据步骤3所得未知数的改正数判定是否需要进行下一步迭代处理，若不满足退出条件，则转到步骤2，重新生成误差方程和法方程，直到满足退出条件即转到步骤5；

步骤5，输出安装角检校参数；

步骤6，使用检校后的安装角参数，构建CCD偏移以及缩放检校模型的误差方程，逐个像点进行法化和改化处理，生成改化后的法方程；

步骤7，利用最小二乘原则解求步骤6所得改化后的法方程，得到各未知数的改正数；

步骤8，根据步骤7所得未知数的改正数判定是否需要进行下一步迭代处理，若不满足退出条件，则转到步骤6，重新生成误差方程和法方程，直到满足退出条件即转到步骤9；

步骤9，输出CCD偏移以及缩放检校参数；

步骤10，若传感器CCD阵列是由子线阵CCD阵列拼接而成，则转到步骤11，否则退出；

步骤11，使用检校后的安装角以及CCD偏移、缩放参数，构建子线阵CCD偏移以及缩放检校模型的误差方程，逐个像点进行法化和改化处理，生成改化后的法方程；

步骤12，利用最小二乘原则解求步骤11所得改化后的法方程，得到各未知数的改正数；

步骤13，根据步骤12所得未知数的改正数判定是否需要进行下一步迭代处理，若不满足退出条件，则转到步骤11，重新生成误差方程和法方程，直到满足退出条件即转到步骤14；

步骤14，输出子线阵CCD偏移以及缩放检校参数。

而且，步骤2所述传感器安装角检校模型如下，

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Xs}-Y\\ \mathrm{Ys}-Y\\ \mathrm{Zs}-Z\end{array}\right]=\mathrm{\λ}{R}_{\mathrm{obj}2\mathrm{sat}}{R}_{\mathrm{sat}2\mathrm{cam}}\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]=\mathrm{\λR}(p+\mathrm{\Δp},l+\mathrm{\Δl},k+\mathrm{\Δk})\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]$

其中，Xs,Ys,Zs表示摄影中心的物方坐标，X,Y,Z表示地面点的物方坐标，x,y表示地面点对应的像方坐标，f表示相机的焦距，R_obj2sat表示卫星本体坐标系相对于物方坐标系的旋转矩阵，R_sat2cam表示相机至卫星本体的旋转矩阵，λ为比例系数；l,p,k表示实验室测量得到的传感器相对于卫星本体坐标系的三个安装角，Δl,Δp,Δk表示传感器相对于卫星本体坐标系的安装角误差，R(p+Δp,l+Δl,k+Δk)表示p+Δp,l+Δl,k+Δk三个旋转角构成的旋转矩阵。

而且，步骤6所述CCD偏移以及缩放检校模型如下，

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Xs}-Y\\ \mathrm{Ys}-Y\\ \mathrm{Zs}-Z\end{array}\right]=\mathrm{\λ}{R}_{\mathrm{obj}2\mathrm{sat}}{R}_{\mathrm{sat}2\mathrm{cam}}\left[\begin{array}{c}x+\mathrm{\Δx}\\ y+\mathrm{\Δy}\\ -f\end{array}\right]$

Δx＝x₀

Δy＝y₀+y₁c

其中，Δx,Δy分别表示像方坐标改正量，x₀为CCD沿飞行方向的偏移值，y₀,y₁为CCD的垂直于飞行方向的线性漂移参数，c为CCD列号。

而且，步骤11所述子线阵CCD偏移以及缩放检校模型如下，

设在相机焦平面是由n个子线阵CCD阵列拼接成一个大的CCD阵列，则每一行影像按照CCD阵列位置都被分为n个部分，每个部分的CCD个数分别为N₁,N₂,…N_n-1,N_n,则总的CCD个数为N₁,N₂,…N_n-1,N_n之和；

$\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;x}=\left\{\begin{array}{cc}{x}_0& 0<c<N_1\\ x_1& N_1<c<N_1+N_2\\ x_2& N_1+N_2<c<N_1+N_2+N_3\\ & ...\\ x_{n-1}& N_1+...+N_{n-1}<c<N_1+...+N_n\end{array}\right.\\ \mathrm{\&Delta;y}=\left\{\begin{array}{cc}{y}_0+y_{1}c& 0<c<N_1\\ y_2+y_{3}c& N_1<c<N_1+N_2\\ y_4+y_{5}c& N_1+N_2<c<N_1+N_2+N_3\\ & ...\\ y_{2n-2}+y_{2n-1}c& N_1+...+N_{n-1}<c<N_1+...+N_n\end{array}\right.\end{array}$

其中，x₀,x₁,x₂,…x_n-1为CCD沿飞行方向的偏移值，y₀,y₂,y₄,...y_2n-2为CCD的垂直于飞行方向的偏移参数，y₁,y₃,y₅,…y_2n-1为CCD的垂直于飞行方向的线性漂移参数，c为影像垂直于飞行方向列坐标。

本发明的优点是多轨数据联合处理的策略有效的抑制了外方位元素误差对几何检校的影响，且采用的是自动匹配的控制点，无需人工进行外业测点，不需要检校场数据，大幅缩减了检校成本，整个检校过程全自动化，检校效率成倍提高，且精度能够达到甚至超越传统的检校场检校办法。

附图说明

图1是本发明实施例的流程图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。

参见图1，本发明是一种遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法。实施例的具体实现方法包括以下步骤：

步骤1，导入多条轨道空三匹配的连接点，自动匹配的控制点坐标数据以及卫星的轨道和姿态数据。

具体实施时，读取平差工程文件以及相关数据文件即可。实施例具体实现方法是：采用工程管理办法，组织各数据文件，生成一个工程文件，导入工程文件后，读取工程文件即可获取相关数据信息(包括控制点文件路径，连接点、控制点等数据文件路径，各遥感卫星的轨道和姿态数据文件路径，以及相关的***参数)。从而可以进一步读取所需数据。

可在已有的地理信息数据库中自动匹配控制点数据，已有地理信息数据库包括正射影像数据库，数字高程模型数据库等，例如GoogleMap，ETM，SRTM，ASTER等数据库。

本发明同时采用多条轨道的数据进行在轨几何检校，多轨数据之间可以重叠也可以不重叠。

步骤2，构建传感器安装角检校模型的误差方程，逐个像点进行法化和改化处理，生成改化后的法方程。构建传感器安装角检校模型的误差方程，可根据检校模型按照传统方法实现。

本发明将传感器与卫星之间的偏置角度作为未知参数，在检校的过程中同时求解。具体实施时，可逐点构建安装角检校误差方程并法化和改化。实施例具体实现方法是：利用矩阵运算的相关知识，逐个像点计算出像点对应的局部法方程以及该局部法方程在最终改化后的法方程中的位置，然后将这些局部法方程填充到最终的改化后法方程中，即更新法方程。所有像点处理完毕后即得到完整的改化后的法方程。

为便于实施参考，提供本发明涉及的传感器相对于卫星本体的安装角检校模型如下所示：

引入传感器相对于卫星安装角检校参数之后，传统的共线方程变为如下格式：

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Xs}-Y\\ \mathrm{Ys}-Y\\ \mathrm{Zs}-Z\end{array}\right]=\mathrm{\&lambda;}{R}_{\mathrm{obj}2\mathrm{orb}}{R}_{\mathrm{orb}2\mathrm{sat}}{R}_{\mathrm{sat}2\mathrm{cam}}\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，Xs,Ys,Zs表示摄影中心的物方坐标，X,Y,Z表示地面点的物方坐标，x,y表示地面点对应的像方坐标，f表示相机的焦距，λ为比例系数，R_obj2orb表示卫星轨道坐标系相对于物方坐标系的旋转矩阵，R_orb2sat表示卫星本体至卫星轨道坐标系之间的旋转矩阵，R_sat2cam表示相机至卫星本体的旋转矩阵。

由于卫星本体坐标系相对于物方坐标系的旋转角已经通过前端处理得到，即平差中直接使用的是卫星本体坐标系直接相对于物方坐标系的旋转角度，相机至卫星本体的旋转矩阵是由相机的三个安装角组成：

其中，R_obj2sat表示卫星本体坐标系相对于物方坐标系的旋转矩阵，ω,κ表示卫星本体坐标系相对于物方坐标系的三个旋转角；表示ω,κ构成的旋转矩阵，l,p,k表示实验室测量得到的传感器相对于卫星本体坐标系的三个安装角。Δl,Δp,Δk表示传感器相对于卫星本体坐标系的安装角误差，即本发明自检校参数模型中的未知数。R(p+Δp,l+Δl,k+Δk)表示p+Δp,l+Δl,k+Δk三个旋转角构成的旋转矩阵。

将式(2)代入式(1)得到传感器安装角检校模型：

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Xs}-Y\\ \mathrm{Ys}-Y\\ \mathrm{Zs}-Z\end{array}\right]=\mathrm{\&lambda;}{R}_{\mathrm{obj}2\mathrm{sat}}{R}_{\mathrm{sat}2\mathrm{cam}}\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]=\mathrm{\&lambda;R}(p+\mathrm{\&Delta;p},l+\mathrm{\&Delta;l},k+\mathrm{\&Delta;k})\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]---\left(3\right)$

步骤3，利用最小二乘原则解求步骤2所得改化后的法方程，得到各未知数的改正数。

求解法方程的实现为现有技术，根据最小二乘原则，法方程逆矩阵与常数项向量点乘即可得到未知数的改正数向量，如式(7)所示。

▽X＝(A^TPA)^-1A^TPL    (4)

其中▽X表示未知数向量，A表示误差方程系数矩阵，L表示误差方程常数项向量，P观测值表示权矩阵。

步骤4，根据步骤3所得未知数的改正数判定是否需要进行下一次迭代处理，若不满足退出条件，则转到步骤2，重新生成误差方程和法方程，直到满足退出条件即转到步骤5。

实施例具体实现方法是：设置一个未知数改正数阈值以及迭代次数阈值，退出条件为：未知数的改正数最大值超过这个未知数改正数阈值或者迭代次数超过迭代次数阈值。具体实施时，本领域技术人员可根据具体情况预先设定阈值。

步骤5，输出安装角检校参数。

实施例具体实现方法是：将安装角检校参数在相机参数文件中输出，以便下一步检校使用。

步骤6，使用检校后的安装角参数，构建CCD偏移以及缩放检校模型的误差方程，逐个像点进行法化和改化处理，生成改化后的法方程。构建CCD偏移以及缩放检校模型的误差方程，可根据检校模型按照传统方法实现。

本发明将CCD位置偏移参数以及尺度缩放参数作为未知数，在检校的过程中同时求解。具体实施时，可逐点构建整CCD检校误差方程并法化和改化。实施例具体实现方法是：利用矩阵运算的相关知识，逐个像点计算出像点对应的局部法方程以及该局部法方程在最终改化后的法方程中的位置，然后将这些局部法方程填充到最终的改化后的法方程中，即更新法方程。所有像点处理完毕后即得到完整的改化后的法方程。

为便于实施参考，提供本发明涉及的CCD偏移以及尺度缩放误差检校模型如下所示：引入CCD偏移以及缩放误差检校参数后，变换传统共线条件方程得到CCD偏移以及缩放检校模型：

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Xs}-Y\\ \mathrm{Ys}-Y\\ \mathrm{Zs}-Z\end{array}\right]=\mathrm{\&lambda;}{R}_{\mathrm{obj}2\mathrm{sat}}{R}_{\mathrm{sat}2\mathrm{cam}}\left[\begin{array}{c}x+\mathrm{\&Delta;x}\\ y+\mathrm{\&Delta;y}\\ -f\end{array}\right]---\left(5\right)$

Δx＝x₀

                                        (6)

Δy＝y₀+y₁c

其中，Δx,Δy分别表示像方坐标改正量，x₀为CCD沿飞行方向的偏移值，y₀,y₁为CCD的垂直于飞行方向的线性漂移参数，分别为常数项和一次项，c为CCD列号。

步骤7，利用最小二乘原则解求步骤6所得改化后的法方程，得到各未知数的改正数。

实施例具体实现方法是：根据最小二乘原则，法方程逆矩阵与常数项向量点乘即可得到未知数的改正数向量，如式(4)所示。

步骤8，根据步骤7所得未知数的改正数判定是否需要进行下一次迭代处理，若不满足退出条件，则转到步骤6，重新生成误差方程和法方程，直到满足退出条件即转到步骤9。

实施例具体实现方法是：设置一个未知数改正数阈值以及迭代次数阈值，退出条件为：未知数的改正数最大值超过未知数改正数阈值或者迭代次数超过迭代次数阈值。

步骤9，输出CCD偏移以及缩放检校参数。

实施例具体实现方法是：将CCD偏移以及缩放检校参数在相机参数文件中输出，以便下一步检校使用。

步骤10，若传感器CCD阵列是由子线阵CCD阵列拼接而成，则转到步骤11，否则检校结束。

步骤11，使用检校后的安装角以及CCD偏移、缩放参数，构建子线阵CCD偏移以及缩放检校模型的误差方程，逐个像点进行法化和改化处理，生成改化后的法方程。构建子线阵CCD偏移以及缩放检校模型的误差方程，可根据检校模型按照传统方法实现。

本发明将子线阵CCD的位置偏移以及缩放参数作为未知数，在检校的过程中同时求解。具体实施时，可逐点构建子线阵CCD检校误差方程并法化和改化。实施例具体实现方法是：利用矩阵运算的相关知识，逐个像点计算出像点对应的局部法方程以及该局部法方程在最终改化后的法方程中的位置，然后将这些局部法方程填充到最终的改化后法方程中，即更新法方程。所有像点处理完毕后即得到完整的改化后的法方程。

为便于实施参考，提供本发明涉及的子线阵CCD检校模型如下所示：

引入子线阵CCD阵列偏移以及尺度缩放误差检校参数后，得到子线阵CCD阵列偏移以及尺度缩放误差检校模型如式(7)，若在相机焦平面是由n个子线阵CCD阵列拼接成一个大的CCD阵列，则每一行影像按照CCD阵列位置都被分为n个部分，每个部分的CCD个数分别为N₁,N₂,…N_n-1,N_n,则总的CCD个数为N₁,N₂,…N_n-1,N_n之和。

$\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;x}=\left\{\begin{array}{cc}{x}_0& 0<c<N_1\\ x_1& N_1<c<N_1+N_2\\ x_2& N_1+N_2<c<N_1+N_2+N_3\\ & ...\\ x_{n-1}& N_1+...+N_{n-1}<c<N_1+...+N_n\end{array}\right.\\ \mathrm{\&Delta;y}=\left\{\begin{array}{cc}{y}_0+y_{1}c& 0<c<N_1\\ y_2+y_{3}c& N_1<c<N_1+N_2\\ y_4+y_{5}c& N_1+N_2<c<N_1+N_2+N_3\\ & ...\\ y_{2n-2}+y_{2n-1}c& N_1+...+N_{n-1}<c<N_1+...+N_n\end{array}\right.\end{array}---\left(7\right)$

其中，x₀,x₁,x₂,…x_n-1为CCD沿飞行方向的偏移值，y₀,y₂,y₄,...y_2n-2为CCD的垂直于飞行方向的偏移参数，y₁,y₃,y₅,…y_2n-1为CCD的垂直于飞行方向的线性漂移参数，c为影像垂直于飞行方向列坐标。

以三片子线阵CCD为例，子线阵CCD检校模型如下所示：

$\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;x}=\left\{\begin{array}{cc}{x}_0& 0<c<N_1\\ x_1& N_1<c<N_1+N_2\\ x_2& N_1+N_2<c<N_1+N_2+N_3\end{array}\right.\\ \mathrm{\&Delta;y}=\left\{\begin{array}{cc}{y}_0+y_{1}c& 0<c<N_1\\ y_2+y_{3}c& N_1<c<N_1+N_2\\ y_4+y_{5}c& N_1+N_2<c<N_1+N_2+N_3\end{array}\right.\end{array}---\left(8\right)$

其中，x₀，x₁，x₂为CCD沿飞行方向的偏移值，y₀，y₂，y₄，为CCD的垂直于飞行方向的偏移参数，y₁，y₃，y₅为CCD的垂直于飞行方向的线性漂移参数，c为总的CCD列号。N₁，N₂，N₃分别为第1，第2片以及第3片子线阵CCD阵列的CCD探元个数。

步骤12，利用最小二乘原则解求步骤11所得改化后的法方程，得到各未知数的改正数。

实施例具体实现方法是：根据最小二乘原则，法方程逆矩阵与常数项向量点乘即可得到未知数的改正数向量，如式(4)所示。

步骤13，根据步骤12所得未知数的改正数判定是否需要进行下一次迭代处理，若不满足退出条件，则转到步骤11，重新生成误差方程和法方程，直到满足退出条件即转到步骤14。

实施例具体实现方法是：设置一个未知数改正数阈值以及迭代次数阈值，退出条件为：未知数的改正数最大值超过未知数改正数阈值或者迭代次数超过迭代次数阈值。

步骤14，输出子线阵CCD偏移以及缩放检校参数，检校结束。

实施例具体实现方法是：将子线阵CCD偏移以及缩放检校参数在相机参数文件中输出。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (4)

1.一种遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法，包括以下步骤：

步骤1，导入多条轨道空三匹配的连接点，自动匹配的控制点坐标数据以及卫星的轨道和姿态数据；

步骤2，构建传感器安装角检校模型的误差方程，逐个像点进行法化和改化处理，生成改化后的法方程；

步骤3，利用最小二乘原则解求步骤2所得改化后的法方程，得到各未知数的改正数；

步骤4，根据步骤3所得未知数的改正数判定是否需要进行下一步迭代处理，若不满足退出条件，则转到步骤2，重新生成误差方程和法方程，直到满足退出条件即转到步骤5；

步骤5，输出安装角检校参数；

步骤6，使用检校后的安装角参数，构建CCD偏移以及缩放检校模型的误差方程，逐个像点进行法化和改化处理，生成改化后的法方程；

步骤7，利用最小二乘原则解求步骤6所得改化后的法方程，得到各未知数的改正数；

步骤8，根据步骤7所得未知数的改正数判定是否需要进行下一步迭代处理，若不满足退出条件，则转到步骤6，重新生成误差方程和法方程，直到满足退出条件即转到步骤9；

步骤9，输出CCD偏移以及缩放检校参数；

步骤10，若传感器CCD阵列是由子线阵CCD阵列拼接而成，则转到步骤11，否则退出；

步骤11，使用检校后的安装角以及CCD偏移、缩放参数，构建子线阵CCD偏移以及缩放检校模型的误差方程，逐个像点进行法化和改化处理，生成改化后的法方程；

步骤12，利用最小二乘原则解求步骤11所得改化后的法方程，得到各未知数的改正数；

步骤13，根据步骤12所得未知数的改正数判定是否需要进行下一步迭代处理，若不满足退出条件，则转到步骤11，重新生成误差方程和法方程，直到满足退出条件即转到步骤14；

步骤14，输出子线阵CCD偏移以及缩放检校参数。

2.根据权利要求1所述遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法，其特征在于：步骤2所述传感器安装角检校模型如下，

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Xs}-X\\ \mathrm{Ys}-Y\\ \mathrm{Zs}-Z\end{array}\right]=\mathrm{\&lambda;}{R}_{\mathrm{obj}2\mathrm{sat}}{R}_{\mathrm{sat}2\mathrm{cam}}\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]\mathrm{\&lambda;R}(p+\mathrm{\&Delta;p},l+\mathrm{\&Delta;l},k+\mathrm{\&Delta;k})\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]$

其中，Xs,Ys,Zs表示摄影中心的物方坐标，X,Y,Z表示地面点的物方坐标，x,y表示地面点对应的像方坐标，f表示相机的焦距，R_obj2sat表示卫星本体坐标系相对于物方坐标系的旋转矩阵，R_sat2cam表示相机至卫星本体的旋转矩阵，λ为比例系数；l,p,k表示实验室测量得到的传感器相对于卫星本体坐标系的三个安装角，Δl,Δp,Δk表示传感器相对于卫星本体坐标系的安装角误差，R(p+Δp,l+Δl,k+Δk)表示p+Δp,l+Δl,k+Δk三个旋转角构成的旋转矩阵。

3.根据权利要求2所述遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法，其特征在于：步骤6所述CCD偏移以及缩放检校模型如下，

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Xs}-X\\ \mathrm{Ys}-Y\\ \mathrm{Zs}-Z\end{array}\right]=\mathrm{\&lambda;}{R}_{\mathrm{obj}2\mathrm{sat}}{R}_{\mathrm{sat}2\mathrm{cam}}\left[\begin{array}{c}x+\mathrm{\&Delta;x}\\ y+\mathrm{\&Delta;y}\\ -f\end{array}\right]$

Δx＝x₀

Δy＝y₀+y₁c

其中，Δx,Δy分别表示像方坐标改正量，x₀为CCD沿飞行方向的偏移值，y₀,y₁为CCD的垂直于飞行方向的线性漂移参数，c为CCD列号。

4.根据权利要求3所述遥感卫星线阵传感器多轨联合在轨几何检校方法，其特征在于：步骤11所述子线阵CCD偏移以及缩放检校模型如下，

设在相机焦平面是由n个子线阵CCD阵列拼接成一个大的CCD阵列，则每一行影像按照CCD阵列位置都被分为n个部分，每个部分的CCD个数分别为N₁,N₂,…N_n-1,N_n,则总的CCD个数为N₁,N₂,…N_n-1,N_n之和；

$\mathrm{\&Delta;x}=\left\{\begin{array}{cc}{x}_0& 0<c<N_1\\ x_1& N_1<c<N_1+N_2\\ x_2& N_1+N_2<c<N_1+N_2+N_3\\ & ...\\ x_{n-1}& N_1+...+N_{n-1}<c<N_1+...+N_n\end{array}\right.$

$\mathrm{\&Delta;y}=\left\{\begin{array}{cc}{y}_0+y_{1}c& 0<c<N_1\\ y_2+y_{3}c& N_1<c<N_1+N_2\\ y_4+y_{5}c& N_1+N_2<c<N_1+N_2+N_3\\ & ...\\ y_{2n-2}+y_{2n-1}c& N_1+...+N_{n-1}<c<N_1+...+N_n\end{array}\right.$

其中，x₀,x₁,x₂,…x_n-1为CCD沿飞行方向的偏移值，y₀,y₂,y₄,...y_2n-2为CCD的垂直于飞行方向的偏移参数，y₁,y₃,y₅,…y_2n-1为CCD的垂直于飞行方向的线性漂移参数，c为影像垂直于飞行方向列坐标。