CN112258422B - 立体影像有理多项式参数(rpc)自动精化方法 - Google Patents

立体影像有理多项式参数(rpc)自动精化方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及立体影像有理多项式参数(简称RPC)自动精化方法，属于摄影测量与遥感技术领域。本发明根据立体影像的特点，在有理函数模型建模及RPC解算过程中，提出立体影像RPC自动精化方法。即根据立体影像及定向参数，自动匹配一定数量的同名像点，并基于严格传感器模型计算出地面点坐标；在此基础上，对前视、后视影像进行有理函数建模并对RPC参数进行解算，并根据计算出的同名点地面坐标及原有的RPC参数，分别求出其对应的***误差补偿参数。根据补偿参数对严格传感器模型生成的虚拟控制格网的像点坐标进行***误差补偿，以获得消除***误差的虚拟控制格网点，再根据虚拟网点采用最小二乘得到精化后的RPC参数。最终保证了立体影像从严格传感器模型转换为有理函数模型后定位精度的一致性，有效改善有理函数模型存在的***偏差。

Description

立体影像有理多项式参数(RPC)自动精化方法
技术领域
本发明涉及立体影像有理多项式参数(简称RPC)自动精化方法，属于摄影测量与遥感技术领域。
背景技术
有理函数模型(简称RFM)具有与传感器无关、直接以形式简单的数学函数描述地面点与相应像点之间的数学关系，其不涉及内方位元素和外方位元素，传感器的核心信息和卫星轨道参数，是目前国内外高分辨率卫星处理采用的一种有效手段。
有理函数模型是将像点坐标(r,c)表示为以相应地面点空间坐标(P，L，H)为自变量的多项式比值，以有理多项式形式表达。但将严格传感器模型转换为有理函数模型后，像点拟合精度都能达到较高精度(通常为0.1像素或更高)。且由于卫星位置和姿态角观测值通常含有常差的***误差，根据这些位置和姿态参数建立的严格几何成像模型也必然包含有***误差。因此，在利用该严格模型生成的虚拟控制网以及采取地形无关方案求解出的RPC参数也必然会包含***误差。此外，传感器镜头畸变参数以及平台震颤、太阳光压等因素引起的误差也会随着严格几何模型建立传播到RPC参数中。导致直接利用严格模型生成的RPC参数进行立体影像地面点坐标计算时，会产生较大的定位误差。针对这种情况，国内外学者通常利用地面控制点求解RPC参数存在的平移、漂移或者仿射变换参数，然后再利用所求出的参数对严格几何模型生成的虚拟格网进行***误差补偿，再根据经过***误差补偿后的虚拟控制格网重新求解RPC参数，从而实现RPC参数精化的目的。但是该方法必须依赖于地面控制点，对于境外大部分无地面控制点区域的RPC参数精化和定位问题，当前还没有较好的办法。鉴于此，本发明提出了一种全球无地面控制点条件下RPC参数精化的理论和方法，采用本方法精化后的RPC参数卫星立体影像定位精度能实现一定提升。
发明内容
本发明的目的是：为了解决无地面控制点条件下，卫星立体影像有理函数模型定位精度存在***偏差难题，提出一种立体影像RPC自动精化方法。
本发明的技术方案是：立体影像RPC自动精化方法，包括如下步骤：
步骤一：在立体卫星前后视影像严格传感器模型基础上，分别对前视和后视影像分别进行有理函数模型建模，通过设定一定的影像像点和虚拟格网点，根据最小二乘平差原理，解算得到前视和后视影像的RPC参数；具体公式如下：
Figure BDA0002776065070000021
其中，(l,s)、(P,L,H)分别为影像像点和像点对应的虚拟格网点坐标的的归一化坐标，取值均在[-1,1]之间；Nl(P,L,H)＝a1+a2L+a3P+a4H+a5LP+a6LH+a7PH+a8L2+a9P2+a10H2+a11PLH+a12L3+a13LP2+a14LH2+a15L2P+a16P3+a17PH2+a18L2H+a19P2H+a20H3，Dl、Ns、Ns同Nl，只需要将ai分别换成bi、ci、di即可，ai、bi、ci、di(i＝1,2，,20)位RPC参数，通常bi、di的值为1。
步骤二：根据卫星线阵立体影像及相关定向参数，通过SIFT影像自动匹配的方法获取n个同名像点，得到前视影像上的像点坐标(xli,yli)(i＝1,2,…,n)，以及后视影像上的像点坐标(xri,yri)(i＝1,2,…,n)；
步骤三：基于卫星线阵影像内方位元素和外方位元素，在影像严格成像模型基础上，利用摄影测量前方交会的方法计算得到前视和后视影像上同名像点(xli,yli)和(xri,yri)对应的地面坐标(Xi,Yi,Zi)(i＝1,2,…,n)；具体公式如下：
Figure BDA0002776065070000022
Figure BDA0002776065070000031
Figure BDA0002776065070000032
公式(2)和(3)中，(Xi，Yi，Zi)为步骤二中同名点A对应的地面点坐标；(BX，BY，BZ)为摄影基线在三个坐标轴上的投影；(XSi，YSi，ZSi)为左摄站在地面坐标系中的坐标；(Xl，Yl，Zl)为A在左像空系中的坐标；(Xr，Yr，Zr)为A在右像空系中的坐标；N、N′为投影系数。公式(4)中，(ai，bi，ci)(i＝1,2,3)为前视影像姿态角
Figure BDA0002776065070000036
ω、κ的方向余弦；a′i,b′i,c′i(i＝1,2,3)为后视影像姿态角
Figure BDA0002776065070000033
ω′、κ′的方向余弦；(xli,yli)、(xri,yri)分别为前后视影像像点坐标，fl、fr为前后视影像对应的焦距。
步骤四：RPC***误差补偿模型见公式(5)和(6)。利用步骤三中得到的前视和后视影像对应的地面点坐标(Xi,Yi,Zi)和原有的RPC参数，分别求出前后视影像对应公式(6)中的***误差补偿参数。
Figure BDA0002776065070000034
Figure BDA0002776065070000035
其中，公式(5)为RPC***误差补偿模型，式中(r′,c′)为RPC求解过程中影像像点的量测坐标；r＝l×LINE_SCALE+LINE_OFF，c＝s×SAMP_SCALE+SAMP_OFF，为由公式(1)中的归一化坐标计算得到的影像像点坐标。LINE_SCALE，LINE_OFF，SAMP_SCALE，SAMP_OFF为有理函数归一化系数。公式(6)中(Δr,Δc)为像点坐标(r,c)对应的***误差值，(e0,e1,e2,e3,e4,e5,f0,f1,f2,f3,f4,f5)为***误差补偿参数，因为本发明的方法可以不依赖地面控制点，自动匹配得到任意数量的地面点坐标，所以采用精度较高的二阶补偿模型。
步骤五：根据得到的***误差补偿参数，对步骤一中的严格传感器模型生成的虚拟控制格网的像点坐标进行***误差补偿，以获得消除***误差的虚拟控制格网点。
步骤六：利用经过***误差补偿后的虚拟控制格网点和对应归一化像点，根据最小二乘平差原理重新求解RPC参数，从而得到精化后的RPC参数。
本发明的有益效果是：本发明根据立体影像的特点，在有理函数模型建模及RPC解算过程中，提出立体影像RPC自动精化方法。即在不需要地面控制点的条件下，根据立体影像及定向参数，自动匹配一定数量的同名像点，并基于严格传感器模型计算出地面点坐标；在此基础上，对前视、后视影像进行有理函数建模并对RPC参数进行解算，并根据计算出的同名点地面坐标及像点坐标对前视、后视影像RPC参数进行自动精化，保证了立体影像从严格传感器模型转换为有理函数模型后定位精度的一致性，有效改善有理函数模型存在的***偏差。
具体实施例
以天绘一号传输型卫星三线阵影像为例，进行立体影像RPC自动精化方法计算，算例数据中包括60公里长的卫星三线阵CCD影像、卫星影像的轨道数据、姿态数据和相机摄影参数等。
本实施例中立体影像RPC自动精化方法，包括如下步骤：
步骤一：将前视影像和后视影像进行有理函数建模，并求解出各自影像的RPC参数；
步骤二：在60公里范围内的立体影像中，自动匹配15个同名像点，(xli,yli),i＝1,2,…,15和(xri,yri),i＝1,2,…,15，得到的数据如下表所示：数据单位：像素。
Figure BDA0002776065070000041
Figure BDA0002776065070000051
步骤三：利用严格模型进行前方交会计算出同名像点对应的地面坐标(Xi,Yi,Zi),i＝1,2,…,15，得到的数据如下表所示：数据单位：像点坐标(像素)，地面点坐标(米)。
序号i <![CDATA[x<sub>li</sub>(像素)]]> <![CDATA[y<sub>li</sub>(像素)]]> <![CDATA[x<sub>ri</sub>(像素)]]> <![CDATA[y<sub>ri</sub>(像素)]]> <![CDATA[X<sub>i</sub>(米)]]> <![CDATA[Y<sub>i</sub>(米)]]> <![CDATA[Z<sub>i</sub>(米)]]>
1 11155.7 462.3 11202.4 431.0 -2236699.8 4377698.5 4050044.3
2 5806.8 416.0 5858.7 408.8 -2211969.5 4386032.0 4054580.5
3 864.5 392.9 920.0 427.0 -2189096.0 4393764.0 4058606.0
4 10957.8 7351.3 11004.6 7303.0 -2238775.8 4400266.5 4024539.5
5 5780.2 7318.6 5830.9 7294.4 -2214841.5 4408362.5 4028890.8
6 821.8 7312.0 876.7 7328.4 -2191905.3 4416168.5 4032875.0
…… …… …… …… …… …… ……  
步骤四：根据得到的前视和后视影像对应的地面点坐标(Xi,Yi,Zi)和原有的RPC参数，分别求出前后视影像的***误差补偿参数。
步骤五：根据得到的影像***误差补偿参数对严格传感器模型生成的虚拟控制格网的像点坐标进行***误差补偿，以获得消除***误差的虚拟控制格网点。
步骤六：利用***误差补偿后的虚拟控制格网点，根据最小二乘平差原理重新求解RPC参数，从而得到精化后的RPC参数。
对本实施例中的立体影像RPC自动精化方法进行了效果比较。在60公里范围内选择9个地面控制点作为检查点，统计自动精化前后的定位精度，统计结果如下表所示。实验结果表明通过对虚拟控制网进行***误差补偿的方法可以较好地消除RPC参数中存在的***误差，达到精化RPC参数、提高基于有理函数的遥感影像几何定位精度的目的。实验表明经过RPC自动精化后，无控定位精度提高了40％，验证了方法的有效性。
Figure BDA0002776065070000061

Claims (1)

1.立体影像RPC自动精化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：在立体卫星前后视影像严格传感器模型基础上，分别对前视和后视影像分别进行有理函数模型建模，通过设定一定的影像像点和虚拟格网点，根据最小二乘平差原理，解算得到前视和后视影像的RPC参数；具体公式如下：
Figure FDA0004083681800000011
其中，(l,s)、(P,L,H)分别为影像像点和像点对应的虚拟格网点坐标的的归一化坐标，取值均在[-1,1]之间；Nl(P,L,H)＝a1+a2L+a3P+a4H+a5LP+a6LH+a7PH+a8L2+a9P2+a10H2+a11PLH+a12L3+a13LP2+a14LH2+a15L2P+a16P3+a17PH2+a18L2H+a19P2H+a20H3，Dl、Ns、Ns同Nl，只需要将ai分别换成bi、ci、di即可，ai、bi、ci、di，为RPC参数，i＝1,2,…,20，通常bi、di的值为1；
步骤二：根据卫星线阵立体影像及相关定向参数，通过SIFT影像自动匹配的方法获取n个同名像点，得到前视影像上的像点坐标(xli,yli)，i＝1,2,…,n，以及后视影像上的像点坐标(xri,yri)，i＝1,2,…,n；
步骤三：基于卫星线阵影像内方位元素和外方位元素，在影像严格成像模型基础上，利用摄影测量前方交会的方法计算得到前视和后视影像上同名像点(xli,yli)和(xri,yri)对应的地面坐标(Xi,Yi,Zi)，i＝1,2,…,n；具体公式如下：
Figure FDA0004083681800000012
Figure FDA0004083681800000013
Figure FDA0004083681800000021
公式(2)和(3)中，(Xi，Yi，Zi)为步骤二中同名点A对应的地面点坐标；(BX，BY，BZ)为摄影基线在三个坐标轴上的投影；(XSi，YSi，ZSi)为左摄站在地面坐标系中的坐标；(Xl，Yl，Zl)为A在左像空系中的坐标；(Xr，Yr，Zr)为A在右像空系中的坐标；N、N′为投影系数；公式(4)中，(ai，bi，ci)，为前视影像姿态角
Figure FDA0004083681800000022
ω、κ的方向余弦，i＝1,2,3；ai′,bi′,ci′为后视影像姿态角
Figure FDA0004083681800000023
ω′、κ′的方向余弦，i＝1,2,3；(xli,yli)、(xri,yri)分别为前后视影像像点坐标，fl、fr为前后视影像对应的焦距；
步骤四：RPC***误差补偿模型见公式(5)和(6)；利用步骤三中得到的前视和后视影像对应的地面点坐标(Xi,Yi,Zi)和原有的RPC参数，分别求出前后视影像对应公式(6)中的***误差补偿参数；
Figure FDA0004083681800000024
Figure FDA0004083681800000025
其中，公式(5)为RPC***误差补偿模型，式中(r′,c′)为RPC求解过程中影像像点的量测坐标；r＝l×LINE_SCALE+LINE_OFF，c＝s×SAMP_SCALE+SAMP_OFF，为由公式(1)中的归一化坐标计算得到的影像像点坐标，LINE_SCALE，LINE_OFF，SAMP_SCALE，SAMP_OFF为有理函数归一化系数；公式(6)中(Δr,Δc)为像点坐标(r,c)对应的***误差值，(e0,e1,e2,e3,e4,e5,f0,f1,f2,f3,f4,f5)为***误差补偿参数，因为本发明的方法不依赖地面控制点，可以自动匹配得到任意数量的地面点坐标，所以采用精度较高的二阶补偿模型；
步骤五：根据得到的***误差补偿参数，对步骤一中的严格传感器模型生成的虚拟控制格网的像点坐标进行***误差补偿，以获得消除***误差的虚拟控制格网点；
步骤六：利用***误差补偿后的虚拟控制格网点，根据最小二乘平差原理重新求解RPC参数，从而得到精化后的RPC参数。
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