摘要
卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计算法,被广泛应用于GPS动态数据处理、组合导航和通信与信号处理等领域。本文将卡尔曼滤波引入卫星影像几何精校正处理中,以Landsat-8卫星影像为例,利用卡尔曼滤波方法和地面控制点构建运动方程和测量方程,实现了对卫星星历和姿态数据的修正。实验证明,相比于传统最小二乘平差法,该方法使用较少的控制点即可达到稳定的精度,降低了几何精校正对控制点数量的依赖,具有较高适用性。
Kalman filter is a recursive linear minimum variance estimation algorithm,and it has been widely used in GPS dynamic data processing,integrated navigation,communication and signal processing fields.This paper applies kalman filter into geometric precision correction of Landsat-8imagery,and completes the correction of satellite ephemeris and attitude data.In the experiments,the comparison of accuracy between kalman filter algorithm and least square method shows that the application of kalman filter in precision correction of landsat-8imagery can reduce the dependence of GCPs.
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2015年第1期14-21,共8页
Remote Sensing Information
基金
中国科学院对地观测与数字地球科学中心主任科学基金项目(Y2ZZ12101B)