CN113538595A - 利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法,涉及遥感立体影像几何处理技术领域;该方法充分利用高分七号激光测高数据高程精度极高的优势以及激光测高数据、足印影像与立体影像同平台获取、相对精度较好的特点,实现了激光测高点在立体影像上的位置信息快速提取,并以激光测高点高程为基准,对立体影像前方交会误差进行约束,实现了立体影像几何成像模型参数的优化,进而提升了立体影像几何定位精度。
Description
技术领域
本发明涉及遥感立体影像几何处理技术领域,尤其涉及一种利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法。
背景技术
目前,卫星影像几何成像模型参数更新主要采用地面检校场法。该方法基于地面检校场的高精度参考数据,通过影像匹配的方式,获取卫星影像与参考底图的控制点信息,以此求解成像模型内外参数。基于检校场的方法具有计算精度高、求解快速的特点,但是其缺点也很明显,首先检校场维护成本高,在人力和财力方面是一个巨大的考验,另外,由于天气原因以及卫星重访周期的限制,获取检校场过境影像时间间隔比较长,检校时效性比较差,再者,随着卫星影像分辨率的不断提高以及对影像高定位精度的需求,都对检校场的分辨率和精度提出了更高的要求。因此,如何在不利用地面检校场的前提下,进行高精度、低成本、快速便捷的卫星影像几何成像模型参数更新是当前面临的一项重要课题。充分利用卫星的设计特点以及成像特性,进行无控制场的几何自检校是当前研究热点。
高分七号卫星是我国首颗民用亚米级光学传输型立体测绘卫星,搭载了前后视光学相机,同时配有激光测高仪,是目前民用测图精度最高的卫星,将在激光测高数据的支持下,实现我国民用1:10000比例尺高精度卫星立体测图。经过后期处理,高分七号卫星激光测高数据高程精度可达到0.1m,甚至高于常规检校场精度,其平面精度也能达到6m。充分利用激光测高点高程精度极高的优势,以及立体影像与激光测高点同平台获取其相对精度较高的特点,对卫星影像几何成像模型参数进行更新是十分重要且有意义的研究。
发明内容
本发明的目的在于提供一种利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法,从而解决现有技术中存在的前述问题。
需要说明,本申请所提到的立体影像的定义是指星上下传的原始数据经过物理分景裁切、并经过辐射校正后但未开展任何几何处理的分片CCD影像;本实施例中所应用的立体影像也不止是包括但不限于高分七号卫星获取的立体影像,也可能是其他卫星获取的立体影像。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法,包括以下步骤:
S1,根据卫星下传的姿态、轨道数据,利用实验室标定的几何成像模型内外参数,构建立体影像几何成像模型;
S2,基于高分七号激光测高点的物方坐标、足印影像和激光测高点足印影像像点坐标,以及步骤S1构建的几何成像模型,经过影像匹配,获取激光测高点在立体影像上的像点坐标;
S3,对立体影像进行连接点匹配,特别注意同一相机不同CCD接边处的连接点获取情况,获取分布均匀、数量足够的连接点,连接点的物方坐标由步骤S1建立的几何成像模型前方交会获得;
S4,根据连接点的像方坐标和物方坐标,分别对几何成像模型内外参数以及连接点物方平面坐标和高程坐标求偏导,构建连接点误差方程;
S5,根据激光测高点的像方坐标和物方坐标,分别对几何成像模型内外参数以及激光测高点物方平面坐标求偏导,构建激光测高点误差方程;
S6,根据最小二乘原理,对步骤S4和S5构建的误差方程进行法化,构建法方程,求解几何成像模型内外参数和连接点、激光测高点物方坐标改正数;
S7,根据步骤S6求得的改正数更新几何成像模型内外参数和连接点物方坐标以及激光测高点物方平面坐标,继续步骤S4-S6,直至迭代结束,得到最终几何成像模型内外参数;
S8,根据新求解的几何成像模型内外参数更新立体影像几何成像模型,提升立体影像几何精度。
优选的,步骤S1中构建的几何成像模型表示为公式(1):
其中,是影像点在WGS84坐标系下的物方坐标,是卫星GPS接收机相位中心在WGS84坐标系下的坐标,m是比例系数,是相机坐标系到卫星本体坐标系的转换矩阵,是卫星本体坐标系到J2000惯性坐标系的转换矩阵,是J2000惯性坐标系到WGS84坐标系的转换矩阵,(ψx,ψy)是影像探元的指向角,代表了影像内部精度;
公式(2)中,s是影像的列坐标,ai,bj(i,j≤5)是需要求解的几何成像模型内参数;
优选的,步骤S2中激光测高点在立体影像上的像点坐标获取方法具体包括:
S21,将激光测高点物方坐标代入立体影像几何成像模型,计算得到当前激光测高点在立体影像上的初略位置,设其像点坐标为(x,y),则该点与激光测高点足印影像像点坐标(x0,y0)构成共轭点对;
S22,以像点坐标(x,y)为中心,以激光光斑半径为最大搜索窗口,按公式(4)逐点计算与以激光测高点足印影像像点坐标(x0,y0)为中心的区域影像相关系数,取最大相关系数点位(x1’,y1’)作为像素级配准点位:
S23,以坐标(x0,y0),(x1’,y1’)为初值,按公式(5)进行最小二乘匹配,获取子像素级配准点位(x1,y1),即可获得激光测高点在当前影像上的像点坐标:
式中,h0,h1为影像辐射畸变参数,ai,bi为影像几何变换参数;
S24,重复步骤S21-S23,获取当前激光测高点在所有落点影像上的像点坐标;
S25,重复步骤S21-S24,获取所有激光测高点在立体影像中的像点坐标。
优选的,在进行误差方程建立之前,需要将公式(1)进行变形后得到公式(1-1):
则:
展开上式,得到如下公式:
式中:
对于每一个连接点,利用公式(1-3)对几何成像模型内外参数和连接点物方平面坐标和高程求偏导,建立连接点误差方程,如公式(6)所示:
将公式(6)写成矩阵形式为:
V1=A1t+B1x1-L1,P1 (7)
优选的,步骤S6中对每一个激光测高点,利用公式(1-3)对几何成像模型内外参数和激光测高点物方平面坐标求偏导,建立激光测高点误差方程,如公式(8):
将公式(8)写成矩阵形式为:
V2=A2t+B2x2-L2,P2 (9)
优选的,步骤S6具体包括:
S61,结合步骤S4构建的连接点误差方程和步骤S5中构建的激光测高点误差方程构建整体误差方程:
V=At+Bx-L,P (10)
式中,x=(x1 x2)T表示连接点和激光测高点的物方坐标改正数;
S62,根据最小二乘平差原理,将误差方程法化,得到法方程,如公式(11)所示:
求解上述方程,得到几何成像模型内外参数和连接点、激光测高点物方坐标改正数。
本发明的有益效果是:
本发明公开了一种利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法,该方法充分利用高分七号激光测高数据高程精度极高的优势以及激光测高数据、足印影像与立体影像同平台获取、相对精度较好的特点,实现了激光测高点在立体影像上的位置信息快速提取,并以激光测高点高程为基准,对立体影像前方交会误差进行约束,实现了立体影像几何成像模型参数的优化,进而提升了立体影像几何定位精度。
附图说明
图1是实施例1中采用高分七号激光测高***进行测试的原理图;
图2是实施例1中提供的激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1
遥感卫星在对地观测时,由于各相机倾角不同,对同一地区拍摄会形成一定的夹角,也就构成立体观测,以高分七号卫星为例,其搭载的前后视相机倾角分别为26度和5度,观测模式如图1所示。
理想情况下,卫星上搭载的相机同名光线应该交会于同一点,例如图1中的地面点A。但是,由于各种误差的影响,前后视相机同名光线实际交会于地面点B。此时的误差源有星上误差,包括姿态轨道测量误差以及相机内部畸变,还有就是地面交会点的高程误差。因此在没有任何确切信息的情况下,很难判断前后视相机交会误差由哪种或哪几种误差产生。
而本实施例中采用的激光测高数据由高分七号卫星激光测高仪获取,具有非常高的高程精度,同时足印相机与前后视立体相机同步拍摄,能够获取激光光斑地面影像,在一个标准影像范围内可获得两列共16个激光测高点。充分利用激光测高数据高程精度极高的优势,给立体相机交会点提供高程值,可消除地面点高程误差对立体交会误差的影响,有利于实现立体相机几何成像模型参数优化提升。因此本实施例即提供了一种利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法,如图2所示,主要包括以下步骤:
S1,根据卫星下传的姿态、轨道数据,利用实验室标定的几何成像模型内外参数,构建立体影像几何成像模型;
S2,基于高分七号激光测高点的物方坐标、足印影像和激光测高点足印影像像点坐标,以及步骤S1构建的几何成像模型,经过影像匹配,获取激光测高点在立体影像上的像点坐标;
S3,对立体影像进行连接点匹配,特别注意同一相机不同CCD接边处的连接点获取情况,获取分布均匀、数量足够的连接点,连接点的物方坐标由步骤S1建立的几何成像模型前方交会获得;
S4,根据连接点的像方坐标和物方坐标,分别对几何成像模型内外参数以及连接点物方平面坐标和高程坐标求偏导,构建连接点误差方程;
S5,根据激光测高点的像方坐标和物方坐标,分别对几何成像模型内外参数以及激光测高点物方平面坐标求偏导,构建激光测高点误差方程;
S6,根据最小二乘原理,对步骤S4和S5构建的误差方程进行法化,构建法方程,求解几何成像模型内外参数和连接点、激光测高点物方坐标改正数;
S7,根据步骤S6求得的改正数更新几何成像模型内外参数和连接点物方坐标以及激光测高点物方平面坐标,继续步骤S4-S6,直至迭代结束,得到最终几何成像模型内外参数;
S8,根据新求解的几何成像模型内外参数更新立体影像几何成像模型,提升立体影像几何精度。
需要说明,本申请所提到的立体影像是指星上下传的原始数据经过物理分景裁切、并经过辐射校正后但未开展任何几何处理的分片CCD影像;本实施例中所应用的立体影像包括但不限于高分七号卫星获取的立体影像,也可能是其他卫星获取的立体影像。
本实施例中步骤S1中构建的几何成像模型表示为公式(1):
其中,是影像点在WGS84坐标系下的物方坐标,是卫星GPS接收机相位中心在WGS84坐标系下的坐标,m是比例系数,是相机坐标系到卫星本体坐标系的转换矩阵,是卫星本体坐标系到J2000惯性坐标系的转换矩阵,是J2000惯性坐标系到WGS84坐标系的转换矩阵,(ψx,ψy)是影像探元的指向角,代表了影像内部精度;
公式(2)中,s是影像的列坐标,ai,bj(i,j≤5)是需要求解的几何成像模型内参数;
本实施例中步骤S2中激光测高点在立体影像上的像点坐标获取方法具体包括:
S21,将激光测高点物方坐标代入立体影像几何成像模型,计算得到当前激光测高点在立体影像上的初略位置,设其像点坐标为(x,y),则该点与激光测高点足印影像像点坐标(x0,y0)构成共轭点对;
S22,以像点坐标(x,y)为中心,以激光光斑半径为最大搜索窗口,按公式(4)逐点计算与以激光测高点足印影像像点坐标(x0,y0)为中心的区域影像相关系数,取最大相关系数点位(x1’,y1’)作为像素级配准点位:
S23,以坐标(x0,y0),(x1’,y1’)为初值,按公式(5)进行最小二乘匹配,获取子像素级配准点位(x1,y1),即可获得激光测高点在当前影像上的像点坐标:
式中,h0,h1为影像辐射畸变参数,ai,bi为影像几何变换参数;
S24,重复步骤S21-S23,获取当前激光测高点在所有落点影像上的像点坐标;
S25,重复步骤S21-S24,获取所有激光测高点在立体影像中的像点坐标。
在进行误差方程建立之前,需要将公式(1)进行变形后得到公式(1-1):
则:
展开上式,得到如下公式:
式中:
对于每一个连接点,利用公式(1-3)对几何成像模型内外参数和连接点物方平面坐标和高程求偏导,建立连接点误差方程,如公式(6)所示:
将公式(6)写成矩阵形式为:
V1=A1t+B1x1-L1,P1 (7)
本实施例中,步骤S6中对每一个激光测高点,利用公式(1-3)对几何成像模型内外参数和激光测高点物方平面坐标求偏导,建立激光测高点误差方程,如公式(8):
将公式(8)写成矩阵形式为:
V2=A2t+B2x2-L2,P2 (9)
本实施例中的步骤S6具体包括:
S61,结合步骤S4构建的连接点误差方程和步骤S5中构建的激光测高点误差方程构建整体误差方程:
V=At+Bx-L,P (10)
式中,x=(x1 x2)T表示连接点和激光测高点的物方坐标改正值;
S62,根据最小二乘平差原理,将误差方程法化,得到法方程,如公式(11)所示:
求解上述方程,得到几何成像模型内外参数和连接点、激光测高点物方坐标改正数。
本实施例中,步骤S7中的迭代过程包括设置迭代次数设定次数和几何成像模型内外参数改正值设定阈值,在迭代过程中,当迭代次数大于设定次数或几何成像模型内外参数改正值小于设定阈值时,那么则输出几何成像模型内外参数。
通过采用本发明公开的上述技术方案,得到了如下有益的效果:
本发明公开了一种利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法,该方法充分利用高分七号激光测高数据高程精度极高的优势以及激光测高数据、足印影像与立体影像同平台获取、相对精度较好的特点,实现了激光测高点在立体影像上的位置信息快速提取,并以激光测高点高程为基准,对立体影像前方交会误差进行约束,实现了立体影像几何成像模型参数的优化,进而提升了立体影像几何定位精度。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,根据卫星下传的姿态、轨道数据,利用实验室标定的几何成像模型内外参数,构建立体影像几何成像模型;
S2,基于高分七号激光测高点的物方坐标、足印影像和激光测高点足印影像像点坐标,以及步骤S1构建的几何成像模型,经过影像匹配,获取激光测高点在立体影像上的像点坐标;
S3,对立体影像进行连接点匹配,获取分布均匀、数量足够的连接点,连接点的物方坐标由步骤S1建立的几何成像模型前方交会获得;
S4,根据连接点的像方坐标和物方坐标,分别对几何成像模型内外参数以及连接点物方平面坐标和高程坐标求偏导,构建连接点误差方程;
S5,根据激光测高点的像方坐标和物方坐标,分别对几何成像模型内外参数以及激光测高点物方平面坐标求偏导,构建激光测高点误差方程;
S6,根据最小二乘原理,对步骤S4和S5构建的误差方程进行法化,构建法方程,求解几何成像模型内外参数和连接点、激光测高点物方坐标改正数;
S7,根据步骤S6求得的改正数更新几何成像模型内外参数和连接点物方坐标以及激光测高点物方平面坐标,继续步骤S4-S6,直至迭代结束,得到最终几何成像模型内外参数;
S8,根据新求解的几何成像模型内外参数更新立体影像几何成像模型,提升立体影像几何精度。
2.根据权利要求1所述的利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法,其特征在于,步骤S1中构建的几何成像模型表示为公式(1):
其中,是影像点在WGS84坐标系下的物方坐标,是卫星GPS接收机相位中心在WGS84坐标系下的坐标,m是比例系数,是相机坐标系到卫星本体坐标系的转换矩阵,是卫星本体坐标系到J2000惯性坐标系的转换矩阵,是J2000惯性坐标系到WGS84坐标系的转换矩阵,(ψx,ψy)是影像探元的指向角,代表了影像内部精度;
式中,s是影像的列坐标,ai,bj(i,j≤5)是需要求解的几何成像模型内参数;
3.根据权利要求1所述的利用激光测高数据辅助提升遥感立体影像几何精度的方法,其特征在于,步骤S2中激光测高点在立体影像上的像点坐标获取方法具体包括:
S21,将激光测高点物方坐标代入立体影像几何成像模型,计算得到当前激光测高点在立体影像上的初略位置,设其像点坐标为(x,y),则该点与激光测高点足印影像像点坐标(x0,y0)构成共轭点对;
S22,以像点坐标(x,y)为中心,以激光光斑半径为最大搜索窗口,按公式(4)逐点计算与以激光测高点足印影像像点坐标(x0,y0)为中心的区域影像相关系数,取最大相关系数点位(x1’,y1’)作为像素级配准点位:
S23,以坐标(x0,y0),(x1’,y1’)为初值,按公式(5)进行最小二乘匹配,获取子像素级配准点位(x1,y1),即可获得激光测高点在当前影像上的像点坐标:
式中,h0,h1为影像辐射畸变参数,ai,bi为影像几何变换参数;
S24,重复步骤S21-S23,获取当前激光测高点在所有落点影像上的像点坐标;
S25,重复步骤S21-S24,获取所有激光测高点在立体影像中的像点坐标。
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---|---|
CN (1) | CN113538595B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114137567A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-03-04 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 一种基于卫星遥感数据的冰川高程变化监测方法 |
CN114184173A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-03-15 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 一种遥感卫星立体影像测图能力综合评估方法 |
CN117109519A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-11-24 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 一种激光测高数据辅助的卫星线阵影像拼接方法及*** |
CN117647232A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-05 | 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 (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040130702A1 (en) * | 2001-02-09 | 2004-07-08 | Jupp David L | Lidar system and method |
CN104931022A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-09-23 | 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 |
CN106646430A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-10 | 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 | 一种基于地面探测器的激光足印中心确定方法 |
CN106960174A (zh) * | 2017-02-06 | 2017-07-18 | 中国测绘科学研究院 | 高分影像激光雷达高程控制点提取及其辅助定位方法 |
CN109919835A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-06-21 | 湖北省电力勘测设计院有限公司 | 基于多源卫星遥感影像联合平差的境外电力选线方法 |
CN110940966A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-31 | 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 |
CN111060139A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-24 | 武汉大学 | 星载激光测高仪无场几何定标方法及*** |
CN111174753A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-05-19 | 同济大学 | 基于有理函数模型的光学影像与激光测高数据平差方法 |
CN111275773A (zh) * | 2020-02-29 | 2020-06-12 | 武汉大学 | 无场几何定标方法及*** |
CN111508029A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-08-07 | 武汉大学 | 星载分片线阵ccd光学相机整体几何定标方法及*** |
CN111999737A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-27 | 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 |
CN112013874A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-12-01 | 武汉大学 | 一种基于激光足印先验坐标的星载激光测高仪在轨标定方法 |
-
2021
- 2021-07-14 CN CN202110797215.0A patent/CN113538595B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040130702A1 (en) * | 2001-02-09 | 2004-07-08 | Jupp David L | Lidar system and method |
CN104931022A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-09-23 | 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 |
CN106646430A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-10 | 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 | 一种基于地面探测器的激光足印中心确定方法 |
CN106960174A (zh) * | 2017-02-06 | 2017-07-18 | 中国测绘科学研究院 | 高分影像激光雷达高程控制点提取及其辅助定位方法 |
CN109919835A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-06-21 | 湖北省电力勘测设计院有限公司 | 基于多源卫星遥感影像联合平差的境外电力选线方法 |
CN110940966A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-31 | 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 |
CN111174753A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-05-19 | 同济大学 | 基于有理函数模型的光学影像与激光测高数据平差方法 |
CN111060139A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-24 | 武汉大学 | 星载激光测高仪无场几何定标方法及*** |
CN111275773A (zh) * | 2020-02-29 | 2020-06-12 | 武汉大学 | 无场几何定标方法及*** |
CN111508029A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-08-07 | 武汉大学 | 星载分片线阵ccd光学相机整体几何定标方法及*** |
CN111999737A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-27 | 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 |
CN112013874A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-12-01 | 武汉大学 | 一种基于激光足印先验坐标的星载激光测高仪在轨标定方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
CHAOFENG REN 等: "Laser Spot Center Location Method for Chinese Spaceborne GF-7 Footprint Camera", 《SENSORS》 * |
张鑫磊 等: "ATLAS 数据与资源三号02星影像联合区域网平差", 《红外与激光工程》 * |
曹宁 等: "激光测高数据辅助卫星成像几何模型精化处理", 《遥感学报》 * |
王晋 等: "ICESat激光高程点辅助的天绘一号卫星影像立体区域网平差", 《测绘学报》 * |
耿迅: "火星形貌摄影测量技术研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)基础科学辑》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114137567A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-03-04 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 一种基于卫星遥感数据的冰川高程变化监测方法 |
CN114184173A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-03-15 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 一种遥感卫星立体影像测图能力综合评估方法 |
CN117109519A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-11-24 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 一种激光测高数据辅助的卫星线阵影像拼接方法及*** |
CN117109519B (zh) * | 2023-08-25 | 2024-04-09 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 一种激光测高数据辅助的卫星线阵影像拼接方法及*** |
CN117647232A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-05 | 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 |
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 |
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