利用单个地面控制点的SAR图像高精度立体定位

几何构像模型和定向参数解算方案的选择是实现SAR图像高精度立体定位的关键。该文针对稀少控制下斜侧视SAR图像高精度定位难题,设计了利用单个地面控制点的SAR图像立体定位方案。该方案利用轨道参数获取成像瞬间天线相位中心的位置、速度,并利用一个地面控制点标定近距延迟和多普勒中心频率,实现定向参数的精确解算和SAR图像的高精度立体定位。采用中国测绘科学研究院获取的机载SAR图像进行了立体定位实验,统计分析了其定位误差,验证了该文方法的精确性和有效性。

遥感影像GCP选取方法研究

研究一种遥感影像地面控制点(GCP)的选取方法。为减少人为因素的影响,提高GCP的单点定位精度,采用基于GrabCut分割的方法辅助人工选点;为得到均匀分布的GCP,将Voronoi图应用于GCP的选取中,同时检验GCP总RMS和几何校正精度以确定GCP的数目。试验以0.5 m分辨率的航空影像作为基准影像,通过上述方法选取GCP,人工在2.5 m分辨率的ALOS影像上选取同名点,证明GCP单点控制范围为87~130 km2,该结果在2.5 m卫星遥感影像几何校正的实际生产中具有一定的参考意义。

基于不同GCP数量和获取方法的数字正射影像的制作与评定

SPOT-5影像的高分辨率和高信息量的性质,使其得到了广泛的应用,特别是在全国第二次土地利用调查中得到了更加深入的应用。而数字正射影像的制作是SPOT-5遥感影像应用的关键所在。本文在介绍DOM制作的基础上,依据当前获取GCP主要的三种途径采用ERDAS遥感图像处理软件进行了实验,并对最终的结果精度进行分析,总结了DOM制作过程的相关问题。

北京一号灾害监测小卫星数据几何精校正研究

北京一号是具有双遥感器的灾害监测小卫星,其星载的CCD多光谱传感器可以获取32m的多光谱数据。本文对2005年11月14日的北京天津地区遥感图像数据进行了几何精校正研究,根据图像自身特点和后续研究需求采用有限元模型对空间位置进行校正,采用最临近法重新采样,矫正后的图像满足后续使用精度要求。

MODIS遥感影像的几何精校正—以阿勒泰地区为例

遥感资料的准备和处理是遥感技术在实际应用中的核心工作,几何精校正是利用地面控制点(GCP)对遥感影像进行的几何校正。研究在对阿勒泰地区草地监测时用ERDAS IMAGINE软件对MODIS资料进行几何精校正,主要对相关模型参数设置、控制点输入和几何精校正作了探讨。结果表明:影响几何精校正的因素,主要表现在GCP的数量、分布和定位精度及校正方法和重采样方法。

几何校正在大区域地理影像数据处理中的应用

遥感资料的准备和处理是遥感技术在实际应用中的核心工作,几何校正是利用地面控制点(GCP)对遥感影像进行的几何纠正。文章用多种RS软件对卫星数据进行几何校正,并对相关模型参数设置、控制点输入和几何校正作了探讨。

用ERDAS IMAGINE进行卫星影像几何纠正的方法

介绍了利用ERDAS IMAGINE对卫星影像进行几何纠正的流程,分析了采用多项式变换作为几何校正模型的优缺点。地面控制点(GCP)的选取和判读是影像纠正的关键步骤,总结了在实际作业中GCP选取的规律及经验。

基于高分辨率卫星图像快速成图方法初探

本文给出了基于高分辨率遥感卫星图像的快速制图方法，并对方法中所用的相关数据以及软硬件设施的要求进行了探讨。同时采用某一地区的高分辨率影像，按此方法制作了正射影像，并提取了矢量地物信息数据，验证了快速制图方法的可行性。预测市场应用前景十分广阔。

WorldView-1卫星影像处理方法初探

有理函数模型(RFM)是与具体传感器无关的通用的模型。经试验结果得出,利用RFM并辅以适量的GCP能及时快速精准的处理WorldView-1高分辨率遥感卫星影像,有利于发挥其在国民经济中的巨大潜力。

小型消费级无人机地形数据精度验证

低空遥感是近几年快速发展、应用非常广泛的新兴技术。小型消费级无人机集成可见光传感器,具有快速、灵活、高性价比等优势,受到广泛关注。然而目前有关该类无人机综合测量精度的研究不足,影响其进一步的推广应用。为此,本文开展了针对大疆(Phantom 3 professional)小型消费级无人机地形测量数据精度验证工作,设定6种航高(50 m、60 m、70 m、80 m、90 m和100 m)获取研究区的立体像对,生成影像点云(point cloud)、数字表面模型(DSM)以及数字正射影像图(DOM)等结果。在测量精度验证中,首先,在标准实验场均匀布设地面控制点(GCP),利用差分GPS测出GCP的高精度3维坐标;然后,通过GCP对立体像对进行绝对定位;最后,利用误差统计方法分析上述结果的测量精度。验证表明,在50—100m航高时,无人机影像结果的分辨率为2.22—4.23 cm,水平方向平均误差为±0.51 cm,垂直方向平均误差为±4.39 cm,相对均方根误差(RMSE)水平方向为±2.79 cm,垂直方向为±9.98 cm。研究结果表明,小型消费级无人机在飞控系统下的测量精度可达厘米级,这不仅为野外地理和生态调查工作者提供一种低成本、快速、灵活与精确获取地形信息的新型测量手段,同时还对使用此类无人机做航测应用及飞行参数设置提供一定参考。