CN107167786B - 卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法 - Google Patents

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Abstract

一种卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,其特点是以实测波形与模拟观测波形作为数据处理对象,通过条带组整体匹配和各波形独立匹配分别实现光斑与DSM平面位置的配准、DSM光斑区高程误差计算,进而实现高程控制点提取和其他应用。包括:对高分立体遥感影像或InSAR进行预处理,实现定向参数初步精化并生成DSM;对实测激光测高数据进行分组和几何定位,并利用光斑周边DSM数据模拟生成激光测高波形数据;实测波形组与模拟波形组整体匹配实现光斑与DSM平面位置配准;组内各对应波形分别匹配实现DSM光斑区高程***差提取和高程控制点提取;DSM高程精化、激光测高仪标定、影像定位等应用实现。

Description

卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法
技术领域
本发明涉及一种高分遥感影像摄影测量、数据匹配和配准、多源遥感数据联合处理等领域,重点涉及激光测高数据与DSM、影像数据的空间匹配和配准方法。
背景技术
卫星雷达测高技术研究主要集中在美国和欧洲一些发达国家,而其他国家,尤其是发展中国家该技术的发展则相对滞后,目前世界上已相继实施了10余项卫星测高计划。2003年美国发射的激光测高卫星ICESat-1上搭载了地球科学测高传感器GLAS,其轨道高度590km,计划于2017年发射的ICESat-2星上搭载一个先进地形激光测高仪ATLAS,采用的微脉冲多波束(3×2结构的6束激光)光子计数激光雷达技术克服GLAS-1快速能量消耗问题,足印大小为10m,测高精度10cm,而计划于2020年发射的LIST通过阵列探测器以5m分辨率和10cm精度扫描地球,其采用的技术表明未来的激光测高***将向着高重复、多波束、扫描式、单光子模式发展。目前我国载有测高传感器的卫星有HY-2A和资源三号,计划于2018年发射的高分7号激光测高仪专门为光学影像立体制图而研制。国内外代表性的激光测高卫星见表1。
卫星激光测高初期任务以获取海面形状、研究大洋环流和其它海洋学参数为目的。卫星测高数据的应用也逐步从一个个点的变化,逐步扩展到整个面上的变化监测的研究,在海洋学、大地测量学和地球物理学领域也得到了广泛的应用。利用卫星测高所获取的观测量作为边界条件建立海洋动力模型,计算出海洋的深度,从而绘制出海底的地形、地貌。激光测高雷达目标几何定位一般使用严密模型,通过卫星的轨道姿态信息确定的激光波束的空间向量进行构建。卫星测高精度的提高主要依靠高度计传感器的改进和波形重构等数据处理算法的改进。激光测高仪***的接收信号脉冲可以看作是发射脉冲卷积目标响应函数,地表反射率的变化,会引起回波脉冲能量的强度、峰值发生变化,光斑区地物目标成份、地形差异,会影响其回波波形地表结构的变化,会导致激光脉冲飞行时间的变化,从而导致回波脉冲的波形发生裂变或展宽,波形与地物地貌特征之间,存在密切的联系。
表1代表性的激光测高卫星
名称 国别 发射时间 高程精度(厘米) 足印(千米)
Jason-1,2,3 法/美 2001,2008,2016 4.2,2.5-3.4 2.2/2.2
ENCISat 欧洲 2002 2.5 1.7
ICESat-1 美国 2003 15 0.07
CryoSat-1,2 欧洲 2005,2010 1-3 1.6
HY-2A 中国 2011 4 2
ZY3-02 中国 2016 573 0.05
理论上,通过光斑中心几何定位处理可以从激光测高数据中提取光斑位置和高程信息,但激光光斑定位平面误差较大、激光光斑直径通常较大,难以从激光测高数据中提取比较复杂地形特定点的高程,同时光斑分布稀疏不均匀,激光测高数据目前还难以直接用于大比例尺地形获取。
由于激光测高精度优势,近年来其在光学与SAR影像处理中逐渐得到重视。如将ICESat/GLAS数据作为高程控制用于ASTER DEM数据生产中,激光点密集区域直接融合到DEM中;利用ICESat/GLAS数据对InSAR高程进行纠正,获取高精度南极洲DEM。针对当前我国高分遥感卫星在完全无控条件下定位精度尤其是高程精度仍难以满足大比例尺制图的难点,文献提出了一种多准则约束的激光高程控制点筛选算法,将筛选后的平地激光足印点数据作为遥感影像高程控制。已有文献对激光高程控制的资三影像定位进行了试验,表明无控条件下可以达到1:5万测图精度,相关学者提出了激光测距数据辅助两线阵影像处理的若干思路,利用激光测距数据与两线阵影像光束法平差仿真试验表明,能有效改善航线模型***变形。从大光斑激光测高数据中提取不同地形影像上某高分影像像点的高程,目前还鲜有文献涉及。
由于影像目标定位、激光遥感目标定位均存在误差,遥感机理的差异使得两者的相对空间关系目前还没有有效的方法实现严格的配准。同时,激光测高数据是光斑区目标的综合反应,遥感影像需要的高程控制点信息包括影像像点坐标及其对应的高程,从激光测高数据中高精度提取像点的高程信息,缺少稳健有效方法。激光测高数据与光学、SAR数据间空间联系的缺失,使得激光测高数据在航天摄影测量领域的应用受到严重的制约和局限,激光测高数据辅助精准提取某像点或地物点的高程信息对卫星摄影测量学科发展有着非常重要的意义,也蕴藏了巨大的经济效益。
参考文献:
[1]李建成,范春波,褚永海,等.2008.ICESAT卫星确定南极冰盖高程模型研究.武汉大学学报·信息科学版,33(3):226–228.
[2]唐新明,李国元,高小明,等.卫星激光测高严密几何模型构建及精度初步验证[J].测绘学报,2016,45(10):1182-1191.
[3]杨乐,林明森,张有广,等.中国近岸海域高度计JASON-1测量数据的波形重构算法研究[J].海洋学报,2010.32(6):91-100.
[4]周辉,李松.激光测高仪接收信号波形模拟器[J].中国激光,2006,33(10):1402-1407.
[5]崔云霞,牛燕雄,颜国强,等.自然地物对星载激光测高仪回波特性的影响[J].激光技术,2012,36(4):490-493.
[6]Wang X Y,Huang H B,Gong P,et al.Forest canopy height extraction inrugged areas with ICESat/GLAS data[J].IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing,2014,52(8):4650-4658.
[7]李国元,唐新明,张重阳,等.2017.多准则约束的ICESat/GLAS高程控制点筛选.遥感学报,21(1):96–104.
[8]鄂栋臣,沈强,徐莹,Chen G.2009.基于ASTER立体数据和ICESat/GLAS测高数据融合高精度提取南极地区地形信息.中国科学D辑:地球科学,39(3):351–359.
[9]Yamanokuchi T,Doi K,Shibuya K.Combined use of InSAR and ICESat/GLAS data forhigh accuracy DEM generation on antarctica[C]//Geoscience andRemote Sensing Symposium,2007.IGARSS 2007.IEEE International.IEEE Xplore,2007:1229-1231.
[10]Li G Y,Tang X M,Gao X M,Wang H B and Wang Y.2016.ZY-3blockadjustment supportedby GLAS laser altimetry data.The Photogrammetric Record,31(153):88–107.
[11]王任享,王建荣.二线阵CCD卫星影像联合激光测距数据光束法平差技术[J].测绘科学技术学报,2014,31(1)1-4.
发明内容
(1)发明的基本原理
首先实现激光光斑与DSM的空间配准,以及光斑区DSM高程***差提取,进而实现高程控制点提取和其它应用。利用卫星遥感一段时间获取的数据或一定范围内测绘产品误差主要呈现***性的特点,将同轨一段轨道上的实测激光测高数据当作参考组,并以相同的偏移量对参考组各理论光斑中心周边DSM目标进行搜索和模拟观测,不同偏移量构成不同的模拟观测组,通过整体考察实测组波形与模拟观测组波形的匹配度,寻找DSM上光斑的实际位置。
实测组波形作为参考模板时,针对不同的模拟观测搜索目标,有:
1)当DSM上模拟观测组目标和实际观测组目标位置上没有误差时,理论上DSM模拟观测组波形与实测组波形的位置和形状一致,图1中的(a);
2)当DSM上模拟观测组目标和实际观测组目标位置一致,仅存在高程***差时,时间维上整体滑动参考组波形能够使得两种数据达到最优匹配,图1中的(b);
3)当DSM上模拟观测组目标与实际观测组目标位置存在整体偏移时,模拟观测目标地势可能存在升高、下降、地形地势不变等情况,则对应模拟观测波形中心会在时间轴上左移、右移、不变,在地形变化情况下还会产生波形形状的改变,会导致时间维上的整体匹配测度指标显著下降,图1中的(c)。光斑与DSM配准的实现原理,就是寻找与实际观测组最优匹配的模拟观测组波形。即以实测组波形作为模板,以实测组各理论光斑中心为中心,以相同的变化区间和步长改变光斑中心位置,对周边DSM目标进行模拟观测获取系列模拟组波形,并以此为基础通过计算组内波形整体最优匹配条件下获取DSM上光斑的实际位置,如图2。
在知道光斑在DSM上位置的情况下,通过模拟观测波形与实测波形在时间维上实现最优匹配时的参考波形在时间轴上滑动的距离,即能获取光斑区DSM的高程***差和精确高程,进而提取高程控制点。
(2)发明内容
本发明提供了一种卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,通过波形分组匹配实现激光测高遥感目标与DSM平面和高程上的匹配。首先将一段同轨激光测高波形作为整体,将激光测高光斑区与DSM的平面位置配准转化为实测波形与DSM搜索区模拟观测波形的匹配;其次将光斑区DSM的高程***差计算转化为各测站实现波形与光斑区DSM模拟观测波形间的匹配实现。本发明利用在一定范围内DSM和一段轨道范围内激光测高数据定位平面误差主要表现为***性的特点,将一段同轨实测激光测高波形作为一组参考模板,以参考模板组中各激光光斑理论位置为中心,以相同的偏移量搜索DSM周边位置,将其作为对DSM数据进行模拟观测的光斑中心,获得多组模拟观测波形;通过实测组与各模拟观测组波形时间轴上进行整体匹配,获取最优匹配模拟观测组,提取最优匹配模拟观测组模拟观测时各光斑中心平面位置,实现光斑与DSM的平面配准;根据实测组各测站波形与最优匹配模拟观测组对应测站波形时间轴上最优匹配时的时间偏移量,获得组内光斑区DSM高程的***差;利用波形分组匹配获取的光斑区位置和光斑区DSM高程***差,实现高程控制点提取和测绘应用。本发明主要模拟观测包括以下步骤:
步骤1.高分立体影像或InSAR定向参数精化:对高分立体影像或InSAR数据进行区域网平差或***平差,获取初步精化后的定向参数,用于后继步骤中高分立体影像或InSAR数据的处理;
步骤2.高分立体影像或InSAR DSM生成:高分立体影像或InSAR生成DSM:利用定向参数,通过测区高分立体影像的密集匹配,或通过InSAR干涉处理,生成带有地理坐标的DSM;
步骤3.激光测高数据实测组划分:将测区激光测高数据按轨道进行分组,在激光数据所在轨道区间过长情况下,将同轨测高数据分为若干组;依次选取每一组实测数据并执行步骤4—步骤10,实现对DSM搜索目标的模拟观测与二次匹配,获取激光测高数据与DSM数据空间目标的平面配准位置、光斑区DSM的高程***差和高程控制点;
步骤4.实测组激光测高波形提取:提取实测组中各个激光测高实测波形,设去除错误和粗差数据后实测组中有N个测高波形数据,对这N个实测波形分别进行激光测距时间因仪器、对流层、潮汐、大气等影响的修正,并进行归一化处理;
步骤5.模拟观测参数设计:根据定向参数计算实测组内各激光测高光斑中心的理论位置,作为DSM上光斑配准位置的搜索中心,并设计DSM上光斑中心的搜索区域和步长;以实测组中各测站实际观测参数为准,对各测站统一设计模拟激光测高观测定向参数增量区间和步长,使模拟观测能够对所有设计的DSM搜索区进行观测;具体通过步骤5.1—5.3实现:
5.1设计搜索区间和搜索步长:根据光斑与DSM间的平面相对精度和DSM分辨率,设计模拟观测光斑中心的搜索区间和搜索步长;
5.2模拟观测变化参数的选择:通过设计模拟激光测高观测定向参数变化区间和步长实现对DSM目标的搜索,以相同的增量同时改变实测组各测站观测姿态、或以相同的增量同时改变实测组各测站轨道位置观测参数、或以相同的增量同时改变各测站轨道和姿态参数,实测组其它观测参数不变,来设置模拟观测参数,实现DSM上模拟观测光斑中心位置相对与实测组理论位置的平面偏移和模拟观测DSM目标的改变;
5.3模拟观测参数反算:根据DSM上模拟观测光斑中心的搜索区间和搜索步长,计算各模拟组观测参数相对于实测组观测参数变化的区间和步长,对模拟观测参数进行计算和配置;
步骤6.模拟观测获取各模拟观测组波形:利用设计的模拟观测参数对DSM目标进行激光测高模拟观测,设每测站模拟观测数目为M,则可以获取M组模拟观测,每组模拟观测数目为N个;模拟观测时按DSM分辨率大小对地面光斑区进行空间分割,根据分割单元在光斑区的位置计算每一分割光斑单元的能量及其分布,卷积计算分割单元的能量被DSM上对应特定高程的模拟观测目标反射形成的子回波能量及其分布,模拟观测各采样时刻子回波能量的和形成模拟观测波形;对各模拟观测组中所有波形分别进行归一化处理用于后继步骤中的波形匹配;
步骤7.实测组分别与各模拟观测组整体匹配:依次选取模拟观测组,将实测组中所有归一化波形整体当作匹配模板,沿时间轴上整体平移实测组各测站归一化波形,计算并记录下实测组分别与M个模拟观测组达到最佳匹配时的M个测度值,完成第一次波形匹配;
本步骤中在时间轴上整体平移实测组各测站归一化波形后进行匹配,是为了消除模拟观测组DSM观测目标与实测观测目标高程上存在的***差;在DSM高程***差较小或可忽略的情况下,实测组波形与模拟观测组波形的整体匹配可以不在时间轴上整体平移实测组归一化波形实现,而是直接计算两者的匹配测度,用于后继最优匹配组选择;
本步骤中实测组与模拟观测组波形匹配以波形对应点间的距离平方和、或模板匹配算法作为匹配测度,计算最佳匹配时的测度值,为了提升一些质量不理想DSM模拟观测波形和实测波形间的匹配效果,匹配时将所有波形脉冲宽度以固定的倍率沿时间轴放大,即以波形高斯均值点为中心,将波形两边分别沿时间轴两方向延展加宽,增加实测波形与模拟观测波形间的重叠度,减小DSM内部非***差对匹配的影响;
步骤8.光斑与DSM平面位置配准:从M个匹配测度值中选取最优匹配测度值,其对应的模拟观测组称为最优模拟观测组,其模拟观测时光斑中心位置及光斑范围,即为光斑区与DSM的平面配准位置,该组模拟观测时光斑中心位置与光斑中心理论位置差异即为配准前后的光斑平面位置偏移量;
步骤9.实测组与最优模拟观测组各对应波形分别匹配:分别将实测组中各测站的归一化波形作为参考模板,通过在时间轴上平移参考波形模板,获取实测组各测站归一化波形与最优模拟观测组中对应测站的归一化波形最优匹配时参考波形在时间轴上的偏移量,完成第二次波形匹配;
步骤10.各光斑区DSM高程***差获取:根据时间偏移量和激光传播速度计算最优模拟观测组各光斑区DSM高程的***差,根据DSM上三维点坐标和DSM高程***差,精化并提取DSM上特征点作为高程控制点;
步骤11.影像高程控制点的提取:根据光斑区DSM上的三维坐标点和生成DSM时高分立体或InSAR的定向参数,利用影像的几何模型计算该三维点在影像上对应的像点坐标,同时根据DSM上的三维点坐标和该光斑区DSM的高程***差,计算该三维点修正后的高程值,则影像像点坐标和修正后的高程值组成一对影像高程控制点;
步骤12.匹配结果的应用:根据平面和高程匹配结果,直接对DSM产品进行精化,或实现同轨高分传感器与激光测高仪的相对标定,或对遥感影像数据与激光测高数据进一步联合处理;
其中,对DSM产品进行精化,根据匹配得到的各激光光斑区DSM高程的***差,拟合整个测区DSM的高程误差,对DSM高程进行精化处理实现;或根据DSM与激光光斑目标间的高程***差和提取的高程控制点,精化高分立体影像或InSAR处理参数;
其中,同轨高分传感器与激光测高传感器的相对标定,利用同卫星平台同时期轨道姿态对影像定位和激光测高定位平面位置误差影响相同的特点,根据步骤8中获得的激光光斑中心理论位置和配准位置的相对偏移量以及卫星高度,反算激光测高传感器与高分传感器间的相对姿态修正值。
其中,遥感数据与激光测高数据进一步联合处理通过遥感数据与激光测高数据或激光测高数据中提取的高程信息联合平差处理实现。
本发明中步骤7—步骤10中,组内二次匹配也可以转化为一次匹配完成,即完成分组和模拟观测后,仍以各模拟观测组和实测组为对象,通过在时间轴上分别滑动组内各实测波形,实现组内各实测波形与模拟观测对应波形的最优匹配,并记录下最优匹配时波形匹配测度值和实测波形在时间维上滑动的距离,计算组内各波形最优匹配测度值均值S1,计算组内各实测波形在时间维上滑动的距离均值及各滑动距离与均值间差值的平方和S2,选取最优匹配测度均值S1和最小S2所在的模拟观测组作为最优模拟观测组,或综合比较S1和S2选取最优模拟观测组,最优模拟观测组光斑位置即为光斑与DSM配准位置,并利用最优模拟观测组中各实测波形与模拟波形最优匹配时在时间轴上滑动的距离即时间差计算对应光斑区高程***差。
本发明提供的激光测高数据与DSM模拟观测数据的波形匹配技术,与生成DSM的源数据没有关系,故不仅能够用于激光测高目标与高分立体影像生成的DSM或InSAR生成的DSM空间配准,也能实现激光测高目标与其它方法生成的DSM、DEM、或点云的空间配准,获取DSM上激光测高光斑区位置和光斑区DSM、DEM、或点云高程局部***差。
本发明提供的激光测高数据与DSM模拟观测数据的波形匹配技术,不仅适用于单波束激光测高数据,也能够适用于多波束激光测高数据。
附图说明
图1是所述不同观测目标的模拟观测组与实际观测组波形、位置关系图;
图2是光斑与DSM配准技术实现的示意图;
图3是本发明提供的卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法示意图。
具体实施方式
一种卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,利用遥感目标定位***差的特点,将高程控制点的提取分成DSM高程和高程***差两部分实现,将激光测高目标与DSM的空间配准通过实测波形与搜索区DSM模拟观测波形的分组匹配技术实现,如图3所示,包括以下步骤:
步骤1.高分立体影像或InSAR定向参数精化:对高分立体影像或InSAR数据进行区域网平差或***平差,获取初步精化后的定向参数,用于后继步骤中高分立体影像或InSAR数据的处理;
步骤2.高分立体影像或InSAR生成DSM:利用定向参数,通过测区高分立体影像的密集匹配,或通过InSAR干涉处理,生成带有地理坐标的DSM;
步骤3.激光测高数据实测组划分:将测区激光测高数据按轨道进行分组,在激光数据所在轨道区间过长情况下,将同轨测高数据分为若干组;依次选取每一组实测数据并执行步骤4—步骤10,实现对DSM搜索目标的模拟观测与二次匹配,获取激光测高数据与DSM数据空间目标的平面配准位置、光斑区DSM的高程***差和高程控制点;
步骤4.实测组激光测高波形提取:提取实测组中各个激光测高实测波形,设去除错误和粗差数据后实测组中有N个测高波形数据,对这N个实测波形分别进行激光测距时间因仪器、对流层、潮汐、大气等影响的修正,并进行归一化处理;
步骤5.模拟观测参数设计:根据定向参数计算实测组内各激光测高光斑中心的理论位置,作为DSM上光斑配准位置的搜索中心,并设计DSM搜索区域;以实测组中各测站实际观测参数为准,对各测站统一设计模拟激光测高观测定向参数增量区间和步长,使模拟观测能够对所有设计的DSM搜索区进行观测;具体通过步骤5.1—5.3实现:
5.1设计搜索区间和搜索步长:根据光斑与DSM间的平面相对精度和DSM分辨率,设计模拟观测光斑中心的搜索区间和搜索步长;
5.2模拟观测参数确定:通过设计模拟激光测高观测定向参数变化区间和步长实现对DSM目标的搜索,可以以相同的增量同时改变实测组各测站观测姿态、或以相同的增量同时改变实测组各测站轨道位置观测参数、或以相同的增量同时改变各测站轨道和姿态参数,实测组其它观测参数不变,来设置模拟观测参数,实现DSM上模拟观测光斑中心位置相对与实测组理论位置的平面偏移、以及模拟观测DSM目标的改变;
5.3模拟观测参数反算:根据DSM上模拟观测光斑中心的搜索区间和搜索步长,计算各模拟组观测参数相对于实测组观测参数变化的区间和步长。
其中,搜索区间可以是以定向参数初值计算的理论光斑中心为中心的圆形或正方形区域。当搜索区间为正方形,且通过改变姿态来改变搜索区间时,通过步骤(5.4)—(5.6)实现:
(5.4)光斑中心搜索范围和步长设计:根据光斑与DSM间的相对定位精度和DSM分辨率,设计模拟观测光斑中心的正方形搜索区间和搜索步长,其边长设为L米,搜索步长设为S米;
(5.5)模拟观测姿态变化区间和步长计算:通过改变激光测高传感器侧滚角和俯仰角来实现搜索目标的改变,侧滚角和俯仰角的改变步长为
Figure BDA0001312705250000141
其中HS为卫星相对于地面的高度,针对不同的搜索目标,侧滚角和俯仰角可配置值的数目均设计为m=m0×2+1,其中
Figure BDA0001312705250000142
int.[]表示对[]内的值取整;
(5.6)模拟观测姿态计算:设实测组中第i(i∈[1,N],N为当前实测组激光测高数)个测高数据的姿态侧滚和俯仰角分别为ωi
Figure BDA0001312705250000143
以实测组中的每个测站传感器姿态为基准,以不同的姿态侧滚角和俯仰角改变量设置模拟观测参数:整形参数k1依次在区间[-m0,m0]内取值,配置第i个模拟观测姿态侧滚角为ωi+k1δ;并针对每一个设置好的k1值,整数参数k2依次从区间[-m0,m0]内取值,配置第i个模拟观测姿态俯仰角为
Figure BDA0001312705250000144
依次将ωi+k1δ和
Figure BDA0001312705250000145
分别替代实测组第i测站的侧滚角和俯仰角,其余参数不变,作为模拟观测条件,则可获得模拟观测组总数为M=m×m。
通过改变卫星轨道、或通过同时改变卫星轨道和姿态实现对DSM搜索目标的改变,可参考上述的方案实现。
采用以理论波束中心为中心的圆形搜索范围等方案,可以在矩形搜索的基础上,对搜索范围超过圆半径的模拟观测直接放弃。
步骤6.模拟观测获取各模拟观测组波形:利用设计的模拟观测参数对DSM目标进行激光测高模拟观测,每测站模拟观测数目为M,可以获取M组模拟观测,每组模拟观测数目为N个;模拟观测时按DSM分辨率大小对地面光斑区进行空间分割,根据分割单元在光斑区的位置计算每一分割光斑单元的能量及其分布,卷积计算分割单元的能量被DSM上对应特定高程的模拟观测目标反射形成的子回波能量及其分布,模拟观测各采样时刻子回波能量的和形成模拟观测波形;对各模拟观测组中所有波形分别进行归一化处理用于后继步骤中的波形匹配;
步骤7.实测组分别与各模拟观测组整体匹配:依次选取模拟观测组,将实测组中所有归一化波形整体当作匹配模板,沿时间轴上整体平移实测组各测站归一化波形,计算并记录下实测组分别与M个模拟观测组达到最佳匹配时的M个测度值,完成第一次波形匹配;
本步骤中在时间轴上整体平移实测组各测站归一化波形后进行匹配,是为了消除模拟观测组目标与实际观测目标高程上存在的***差。在DSM高程***差较小或可忽略的情况下,实测组波形与模拟观测组波形的整体匹配可以不在时间轴上整体平移实测组归一化波形实现,而是直接计算两者的匹配测度值,用于后继最优匹配组选择;
本步骤中实测组与模拟观测组波形匹配以波形对应点间的距离平方和、或相关模板匹配算法为匹配测度,计算最佳匹配时的测度值,为了提升一些质量不理想DSM模拟观测波形和实测波形间的匹配效果,匹配时将所有波形脉冲宽度以固定的倍率沿时间轴放大,即以波形高斯均值点为中心,将波形两边分别沿时间轴两方向延展加宽,增加实测波形与模拟观测波形间的重叠度,减小DSM内部非***差对匹配的影响;
步骤8.光斑区与DSM平面位置匹配:从M个匹配测度值中选取最优匹配测度值,其对应的模拟观测组称为最优模拟观测组,其模拟观测时光斑中心位置及光斑范围,即为光斑区与DSM的平面配准位置,该组模拟观测时光斑中心位置与光斑中心理论位置差异即为配准前后的光斑平面位置偏移量;
步骤9.实测组与最优模拟观测组各对应波形分别匹配:分别将实测组中各测站的归一化波形作为参考模板,通过在时间轴上平移参考波形模板,获取实测组各测站归一化波形与最优模拟观测组中对应测站的归一化波形最优匹配时参考波形在时间轴上的偏移量,完成第二次波形匹配;
步骤10.各光斑区DSM高程***差获取:根据时间偏移量和激光传播速度计算最优模拟观测组各光斑区DSM高程的***差,根据DSM上三维点坐标和DSM高程***差,精化并提取DSM上特征点作为高程控制点;
步骤11.影像高程控制点的提取:根据光斑区DSM上的三维坐标点和生成DSM时高分立体或InSAR的定向参数,利用影像的几何模型计算该三维点在影像上对应的像点坐标,同时根据DSM上的三维点坐标和该光斑区DSM的高程***差,计算该三维点修正后的高程值,则影像像点坐标和修正后的高程值组成一对影像高程控制点;
步骤12.根据平面和高程匹配结果,直接对DSM产品进行精化,或实现同轨高分传感器与激光测高仪的相对标定,或对遥感影像数据与激光测高数据进一步联合处理;
其中,对DSM产品进行精化,根据匹配得到的各激光光斑区DSM高程的***差,拟合整个测区DSM的高程误差,对DSM高程进行精化处理实现;或根据DSM与激光光斑目标间的高程***差和提取的高程控制点,精化高分立体影像或InSAR处理参数;
其中,同轨高分传感器与激光测高传感器的相对标定,利用同卫星平台同时期轨道姿态对影像定位和激光测高定位平面位置误差影响相同的特点,根据步骤8中获得的激光光斑中心理论位置和配准位置的相对偏移量以及卫星高度,反算激光测高传感器与高分传感器间的相对姿态修正值;
其中,遥感数据与激光测高数据进一步联合处理通过遥感数据与激光测高数据或激光测高数据中提取的高程信息联合平差处理实现。
本发明中步骤7—步骤10中,组内波形二次匹配也可以转化为一次匹配完成,即完成分组和模拟观测后,仍以各模拟观测组和实测组为对象,通过在时间轴上分别滑动组内各实测波形,实现组内各实测波形与模拟观测对应波形的最优匹配,并记录下最优匹配时波形匹配测度值和实测波形在时间维上滑动的距离,计算组内各波形最优匹配测度值均值S1,计算组内各实测波形在时间维上滑动的距离均值及各滑动距离与均值间差值的平方和S2,选取最优匹配测度均值S1和最小S2所在的模拟观测组作为最优模拟观测组,或综合比较S1和S2选取最优模拟观测组,最优模拟观测组光斑位置即为光斑与DSM配准位置,并利用最优模拟观测组中各实测波形与模拟波形最优匹配时在时间轴上滑动的距离即时间差计算对应光斑区高程***差。
本发明提供的激光测高数据与DSM模拟观测数据的波形分组匹配技术,与生成DSM的源数据没有关系,不仅能够用于激光测高目标与高分立体影像生成的DSM或InSAR生成的DSM空间配准,也能实现激光测高目标与其它方法生成的DSM、DEM、或点云间的空间配准,获取激光测高光斑区配准位置和光斑区DSM、DEM、或点云高程局部***差。

Claims (7)

1.一种卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,通过实测激光测高波形与DSM模拟激光测高波形分组匹配技术实现光斑区与DSM的平面位置配准、高程控制点提取、遥感几何信息处理,包括以下步骤:
(1)高分立体影像或InSAR定向参数精化:对高分立体影像或InSAR数据进行区域网平差或***平差,获取初步精化后的定向参数,用于后继步骤中高分立体影像或InSAR数据的处理;
(2)高分立体影像或InSAR生成DSM:利用初步精化后的定向参数,通过测区高分立体影像的密集匹配,或通过InSAR干涉处理,生成带有地理坐标的DSM;
(3)激光测高数据实测组划分:将测区激光测高数据按轨道进行分组,在激光测高数据所在轨道区间过长情况下,将同轨测高数据分为若干组;依次选取每一组实测数据并执行步骤(4)—步骤(10),实现对DSM搜索目标的模拟观测与二次匹配,获取激光测高数据与DSM数据空间目标的平面配准位置和光斑区DSM的高程***差;
(4)实测组激光测高波形提取:提取实测组中各个激光测高实测波形,设去除错误和粗差数据后实测组中有N个实测波形,对这N个实测波形分别进行激光测距时间因仪器、对流层、潮汐、大气影响的修正,并进行归一化处理;
(5)模拟观测参数设计:根据定向参数计算实测组内各激光测高光斑中心的理论位置,作为DSM上光斑配准位置的搜索中心,并根据光斑与DSM的平面相对精度设计DSM的搜索区域;以实测组中各测站实际观测参数为准,对各测站统一设计模拟激光测高观测定向参数增量区间和步长,使模拟观测能够对所有设计的DSM搜索区进行观测;
(6)模拟观测获取各模拟观测组波形:利用设计的模拟观测参数对DSM目标进行激光测高模拟观测,设每测站模拟观测数目为M,则能够获取M组模拟观测,每组模拟观测数目为N个;模拟观测时按DSM分辨率大小对地面光斑区进行空间分割,根据分割单元在光斑区的位置计算每一分割单元的能量及其分布,卷积计算分割单元的能量被DSM上对应特定高程的模拟观测目标反射形成的子回波能量及其分布,模拟波形各采样时刻能量等于各子回波波形在该时刻能量的和;对各模拟观测组中所有波形分别进行归一化处理用于后继步骤中的波形匹配;
(7)实测组分别与各模拟观测组整体匹配:依次选取模拟观测组,将实测组中所有归一化波形整体当作匹配模板,沿时间轴上整体平移实测组各测站归一化波形,计算并记录下实测组分别与M个模拟观测组达到最佳匹配时的M个匹配测度值,完成第一次波形匹配;
(8)光斑区与DSM平面位置匹配:从M个匹配测度值中选取最优匹配测度值,其对应的模拟观测组称为最优模拟观测组,其模拟观测时光斑中心位置及光斑范围,即为光斑区与DSM的平面配准位置,该组模拟观测时光斑中心位置与直接利用定向参数计算得到的光斑中心理论位置差异即为配准前后的光斑平面位置偏移量;
(9)实测组与最优模拟观测组各对应波形分别匹配:分别将实测组中各测站的归一化波形作为参考模板,通过在时间轴上平移参考波形模板,获取实测组各测站归一化波形与最优模拟观测组中对应测站的归一化波形最优匹配时参考波形在时间轴上的偏移量,完成第二次波形匹配;
(10)各光斑区DSM高程***差和高程控制点提取:根据时间偏移量和激光传播速度计算最优模拟观测组各光斑区DSM高程的***差,根据DSM上三维坐标点的坐标和DSM高程***差,精化并提取DSM上特征点作为高程控制点;
(11)影像高程控制点的提取:根据光斑区DSM上的三维坐标点和生成DSM时高分立体或InSAR的定向参数,利用影像的几何模型计算该三维坐标点在影像上对应的像点坐标,同时根据DSM上的三维坐标点的坐标和该光斑区DSM的高程***差,计算该三维坐标点修正后的高程值,则影像像点坐标和修正后的高程值组成一对影像高程控制点;
(12)遥感几何信息处理:根据平面和高程匹配结果,直接对DSM产品进行精化,或实现同轨高分传感器与激光测高仪的相对标定,或对遥感影像数据与激光测高数据进一步联合处理。
2.根据权利要求1所述的卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,其特征在于:所述步骤(7)中,实测组与模拟观测组波形整体匹配以波形对应点间的距离平方和、或模板匹配算法作为匹配测度,计算最佳匹配时的测度值,为了提升一些质量不理想DSM模拟观测波形和实测波形间的匹配效果,匹配时将所有波形脉冲宽度以固定的倍率沿时间轴放大,即以波形高斯均值(GaussianMean)点为中心,将波形两边分别沿时间轴两方向延展加宽,增加实测波形与模拟观测波形间的重叠度,减小DSM内部非***差对匹配的影响。
3.根据权利要求1所述的卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,其特征在于:所述步骤(12)中,对DSM产品进行精化,根据匹配得到的各激光光斑区DSM高程的***差,拟合整个测区DSM的高程误差,对DSM高程进行精化处理实现;或根据DSM与激光光斑目标间的高程***差和提取的高程控制点,精化高分立体影像或InSAR处理参数实现。
4.根据权利要求1所述的卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,其特征在于:所述步骤(12)中,同轨高分传感器与激光测高传感器的相对标定,利用同卫星平台同时期轨道姿态对影像定位和激光测高定位平面位置误差影响相同的特点,根据步骤(8)中获得的激光光斑中心理论位置和配准位置的相对偏移量以及卫星高度,解算激光测高传感器与高分传感器间的相对姿态修正值。
5.根据权利要求1所述的卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,其特征在于:所述步骤(12)中,遥感数据与激光测高数据进一步联合处理通过遥感数据与激光测高数据或激光测高数据中提取的高程信息联合平差处理实现。
6.根据权利要求1所述的卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,其特征在于,所述激光测高数据与DSM模拟观测数据的波形匹配技术,不仅能够用于激光测高目标与高分立体影像生成的DSM或InSAR生成的DSM空间配准,也能实现激光测高目标与其它方法生成的DSM、DEM、或点云间的空间配准,获取激光测高光斑区配准位置和光斑区DSM、DEM、或点云高程局部***差。
7.根据权利要求1所述的卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法,其特征在于,所述激光测高数据与DSM模拟观测数据的波形匹配技术,不仅能够用于单波束激光测高数据,也能适用于多波束激光测高数据。
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Families Citing this family (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107167786B (zh) * 2017-06-05 2021-01-01 中国测绘科学研究院 卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法
CN107907867B (zh) * 2017-09-29 2019-10-18 北京空间飞行器总体设计部 一种多工作模式的实时sar快视***
CN108088422B (zh) * 2018-01-24 2020-12-15 成都纵横自动化技术股份有限公司 一种确定真实重叠率的方法
CN108306688A (zh) * 2018-02-08 2018-07-20 南京大学 基于星载角反镜的空间混沌激光通信***和方法
CN108596153A (zh) * 2018-05-10 2018-09-28 四川省冶地工程勘察设计有限公司 遥感影像卫片高程控制点自动提取方法和数据处理方法
CN109633601B (zh) * 2018-12-29 2023-06-13 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于地表模型的星载激光雷达脚点精确定位方法
CN110471078B (zh) * 2019-09-25 2023-06-30 浙江缔科新技术发展有限公司 一种光量子测高望远镜及测高方法
CN110763187B (zh) * 2019-09-30 2024-04-12 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 一种稳健的基于雷达分布式目标的地面沉降监测方法
CN110940966B (zh) * 2019-11-25 2021-09-03 同济大学 一种基于激光测高卫星足印影像的激光足印平面定位方法
CN111060899B (zh) * 2019-12-31 2022-03-04 武汉大学 星地一体化激光雷达回波波形仿真方法及***
CN111623802B (zh) * 2020-07-01 2023-03-28 中国科学院上海技术物理研究所 一种基于足印影像的星载激光测高仪在轨指向检校方法
CN112017283A (zh) * 2020-08-07 2020-12-01 西安羚控电子科技有限公司 视景仿真中大范围真实地形创建与呈现方法
CN111999737B (zh) * 2020-08-10 2021-03-30 自然资源部国土卫星遥感应用中心 一种多波束星载激光测高仪在轨联合检校的方法
CN112327302B (zh) * 2020-10-22 2022-10-25 上海卫星工程研究所 装载激光测高仪的分布式InSAR***
CN112529946B (zh) * 2020-12-04 2022-05-17 中南大学 高分立体模型优化方法、***、电子设备及可读存储介质
CN112946688B (zh) * 2021-02-02 2024-02-02 松山湖材料实验室 新型光子计数激光雷达3d成像方法及装置
CN113093154B (zh) * 2021-03-04 2023-08-01 武汉大学 一种单光子激光测高卫星地面有源探测器
CN113138388B (zh) * 2021-04-09 2024-06-14 浙江省测绘科学技术研究院 融合精密水准与InSAR可靠沉降值的地面沉降监测方法
CN113282695B (zh) * 2021-05-31 2024-03-15 国家基础地理信息中心 一种基于遥感影像的矢量地理信息采集方法和装置
CN113313769B (zh) * 2021-06-11 2022-08-30 湖北工业大学 一种光学卫星多面阵传感器片间无缝几何定标方法
CN113625288A (zh) * 2021-06-15 2021-11-09 中国科学院自动化研究所 基于点云配准的相机与激光雷达位姿标定方法和装置
CN113379648B (zh) * 2021-07-09 2023-12-19 自然资源部国土卫星遥感应用中心 一种高分七号和资源三号立体影像联合平差方法
CN113834547B (zh) * 2021-07-23 2022-08-16 河海大学 一种河流虚拟站水位时序重建方法及***
CN113569760A (zh) * 2021-07-29 2021-10-29 重庆交通大学 基于多模态深度学习的三维变化检测方法
CN113589318B (zh) * 2021-07-30 2023-09-19 上海无线电设备研究所 一种星载红外凝视相机入瞳辐射图像仿真方法
CN113640848B (zh) * 2021-08-05 2024-02-13 窦显辉 无人机的地面激光足印数据采集方法、***、介质及设备
CN113840127B (zh) * 2021-08-12 2024-02-27 长光卫星技术股份有限公司 一种卫星视频影像获取水域自动掩膜处理dsm的方法
CN113720351B (zh) * 2021-08-30 2023-10-03 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 星载激光测高数据与遥感立体影像的联合区域网平差方法
CN114689015B (zh) * 2021-11-29 2023-01-17 成都理工大学 一种提高光学卫星立体影像dsm高程精度的方法
CN114114315B (zh) * 2021-12-15 2024-06-18 上海无线电设备研究所 一种针对激光测高装置探测精度的仿真方法
CN114612631B (zh) * 2022-03-02 2023-06-09 自然资源部重庆测绘院 一种基于InSAR技术的高精度无漏洞DSM提取方法
CN114856221A (zh) * 2022-04-25 2022-08-05 中建科工集团武汉有限公司 建筑用控制测量施工方法
CN115113228B (zh) * 2022-05-09 2023-10-24 江苏省水利科学研究院 一种基于地理信息技术的退圩还湖工程测验方法
CN114972078B (zh) * 2022-05-09 2023-05-05 安徽大学 应用sar影像提升国产光学卫星影像无控几何质量方法及***
CN114966613B (zh) * 2022-06-09 2024-04-30 武汉大学 基于波匹配的星载激光测高仪山区脚点定位方法及设备
CN114998630B (zh) * 2022-07-19 2022-11-04 北京科技大学 一种从粗到精的地对空图像配准方法
CN115128609B (zh) * 2022-09-01 2022-12-06 中国科学院空天信息创新研究院 星载sar三维产品生成方法及装置
CN115147313B (zh) * 2022-09-01 2022-12-30 中国科学院空天信息创新研究院 椭圆轨道遥感图像的几何校正方法、装置、设备及介质
CN115436965B (zh) * 2022-09-23 2024-05-03 辽宁工程技术大学 基于多模态星载激光雷达数据的林下地形数据集生成方法
CN115578531B (zh) * 2022-12-07 2023-04-11 湖北晓雲科技有限公司 基于遥感数据的城市三维模型重建方法
CN116594045B (zh) * 2023-01-30 2023-11-14 中国科学院国家空间科学中心 一种弹载探测器高度测量方法、装置、设备和介质
CN116609759B (zh) * 2023-07-21 2023-10-31 自然资源部第一海洋研究所 一种机载激光测深海底弱回波增强识别方法及***
CN117237565B (zh) * 2023-09-27 2024-02-13 自然资源部国土卫星遥感应用中心 基于高分辨率卫星立体影像的建筑物白模制作方法
CN117455970B (zh) * 2023-12-22 2024-05-10 山东科技大学 基于特征融合的机载激光测深与多光谱卫星影像配准方法
CN117541752B (zh) * 2024-01-10 2024-04-26 中山大学 一种区域网平差模型的dem校正方法、电子设备及存储介质
CN117647232B (zh) * 2024-01-29 2024-04-16 航天宏图信息技术股份有限公司 激光高程点转刺到卫星立体影像的方法、装置及设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104237887A (zh) * 2014-09-29 2014-12-24 中国测绘科学研究院 一种sar遥感影像匹配方法
CN104567801A (zh) * 2014-12-30 2015-04-29 北京空间机电研究所 一种基于立体视觉的高精度激光测量方法
CN105550639A (zh) * 2015-12-07 2016-05-04 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 对地观测激光测高卫星高程控制点自动提取方法和数据处理方法
CN105547244A (zh) * 2015-12-01 2016-05-04 中国科学院上海技术物理研究所 一种结合立体像对的激光高度计高程控制点生成方法
CN105652260A (zh) * 2015-12-01 2016-06-08 中国科学院上海技术物理研究所 一种基于数字表面模型的卫星激光高度计波形分解的方法
CN105866764A (zh) * 2015-12-01 2016-08-17 中国科学院上海技术物理研究所 一种多源数据集成的星载激光测高仪粗差剔除方法

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5189424A (en) * 1991-09-19 1993-02-23 Environmental Research Institute Of Michigan Three dimensional interferometric synthetic aperture radar terrain mapping employing altitude measurement and second order correction
US5170171A (en) * 1991-09-19 1992-12-08 Environmental Research Institute Of Michigan Three dimensional interferometric synthetic aperture radar terrain mapping employing altitude measurement
US5260708A (en) * 1992-04-13 1993-11-09 Environmental Research Institute Of Michigan Three dimensional interferometric synthetic aperture radar terrain mapping with unambiguous phase unwrapping employing subset bandwidth processing
US6731236B1 (en) * 2003-06-11 2004-05-04 Honeywell International Inc. Methods and apparatus for optimizing interferometric radar altimeter cross track accuracy
US7783612B2 (en) * 2005-09-21 2010-08-24 The Boeing Company Creation of optimized terrain databases
US8077294B1 (en) * 2008-01-17 2011-12-13 Ball Aerospace & Technologies Corp. Optical autocovariance lidar
US8119971B2 (en) * 2008-01-17 2012-02-21 Ball Corporation Pulse data recorder in which a value held by a bit of a memory is determined by a state of a switch
US8249346B2 (en) * 2008-01-28 2012-08-21 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Three dimensional imaging method and apparatus
US9041915B2 (en) * 2008-05-09 2015-05-26 Ball Aerospace & Technologies Corp. Systems and methods of scene and action capture using imaging system incorporating 3D LIDAR
US7961301B2 (en) * 2008-05-09 2011-06-14 Ball Aerospace & Technologies Corp. Flash LADAR system
US7929215B1 (en) * 2009-02-20 2011-04-19 Ball Aerospace & Technologies Corp. Field widening lens
US8306273B1 (en) * 2009-12-28 2012-11-06 Ball Aerospace & Technologies Corp. Method and apparatus for LIDAR target identification and pose estimation
US8736818B2 (en) * 2010-08-16 2014-05-27 Ball Aerospace & Technologies Corp. Electronically steered flash LIDAR
US8744126B1 (en) * 2012-03-07 2014-06-03 Ball Aerospace & Technologies Corp. Morphology based hazard detection
CN104006791A (zh) * 2014-05-06 2014-08-27 国家基础地理信息中心 基于多源遥感影像的城市地区高程维度变化信息提取方法
CN104931022B (zh) * 2015-04-21 2018-03-16 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 基于星载激光测高数据的卫星影像立体区域网平差方法
NO340764B1 (en) * 2015-04-23 2017-06-12 Forest Vision As A system, an apparatus and a Method therein
US10458904B2 (en) * 2015-09-28 2019-10-29 Ball Aerospace & Technologies Corp. Differential absorption lidar
CN107167786B (zh) * 2017-06-05 2021-01-01 中国测绘科学研究院 卫星激光测高数据辅助提取高程控制点方法
US10921245B2 (en) * 2018-06-08 2021-02-16 Ball Aerospace & Technologies Corp. Method and systems for remote emission detection and rate determination

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104237887A (zh) * 2014-09-29 2014-12-24 中国测绘科学研究院 一种sar遥感影像匹配方法
CN104567801A (zh) * 2014-12-30 2015-04-29 北京空间机电研究所 一种基于立体视觉的高精度激光测量方法
CN105547244A (zh) * 2015-12-01 2016-05-04 中国科学院上海技术物理研究所 一种结合立体像对的激光高度计高程控制点生成方法
CN105652260A (zh) * 2015-12-01 2016-06-08 中国科学院上海技术物理研究所 一种基于数字表面模型的卫星激光高度计波形分解的方法
CN105866764A (zh) * 2015-12-01 2016-08-17 中国科学院上海技术物理研究所 一种多源数据集成的星载激光测高仪粗差剔除方法
CN105550639A (zh) * 2015-12-07 2016-05-04 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 对地观测激光测高卫星高程控制点自动提取方法和数据处理方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Synergistic Use of Satellite Laser Altimetry and Shuttle Radar Topography Mission DEM for Estimating Ground Elevation Over Mountainous Vegetated Areas;Wen Liu et al.;《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》;20120828;481-485 *
以交叉累积剩余熵为准则的星载激光测高仪大光斑波形数据与地形匹配法;岳春宇;《测绘学报》;20170315;346-352 *
卫星激光测高严密几何模型构建及精度初步验证;唐新明 等;《测绘学报》;20161015;1182-1191 *

Also Published As

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