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多时相高分辨率遥感影像相对几何校正原型研发文献综述

 2020-04-16 14:47:30  

毕 业 设 计(论 文)开 题 报 告

1.结合毕业设计(论文)课题情况,根据所查阅的文献资料,每人撰写

2000字左右的文献综述:

文 献 综 述

1.研究背景、目的及意义

随着计算机技术、空间技术和信息技术的迅猛发展,人类实现了从空中和太空遥远地观测和感知人类赖以生存的地球的理想,并能将所感知到的结果之一#8212;#8212;卫星遥感影像以其分辨率高、信息丰富、获取影像周期短、现势性强等特点,为人类的生存、繁荣和可持续发展服务[1]

遥感图像在成像的过程中,由于受到各种系统性因素的影响会产生几何畸变。几何畸变所带来的误差可以分为内部误差和外部误差[2]。其中的原因有传感器误差、外方位元素、地球曲率、大气折光、地理自转、地形起伏等。前几种基本上是系统变形,而后一种是随机的,遥感影像的校正除对系统变形进行恢复以外,对于用户主要的就是进行一般的几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程[1]

不同传感器获取的多源遥感图像,除了具有不同的几何和辐射特性外,还具有不同的时相特性。对时相特性的研究使得遥感技术提供了最可行的地表变化监测方法[3]

在过去的十几年中,科学家和工程技术人员在多时相遥感图像处理和分析技术上作了大量的研究[4],取得的成果已广泛应用于环境监测、农业调查、城市研究、森林监测、地图修测、运动估计等诸多方面[4-6]

但是,由于在不同季节、不同时间成像时,受不同的大气条件、光照条件、地表起伏、土壤湿度、植被气候、传感器成像模型和侧视角等影响,同一地区所成的影像具有较大的辐射差异,这给多时相图像处理和分析带来了极大的困难[3,7]

2.国内外研究综述

当遥感影像在几何位置上发生了变化,产生诸如行列不均匀,像元大小与地面大小对应不正确,地物形状不规则变化等畸变时,即说明遥感影像发生了几何畸变。遥感影像的总体变形(相对于地面真实形态而言)是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。产生畸变的图像给定量分析及位置配准造成困难,因此遥感数据接受后,首先由接受部门进行校正,这种校正往往根据遥感平台、地球、传感器的各种参数进行处理。而用户拿到这种产品后,由于使用目的的不同或投影及比例尺的不同,仍旧需要作进一步的几何校正[8]

几何纠正的常用方法有光学纠正和数字纠正。目前,使用的遥感图像基本上都是数字图像。因而主要进行的是数字几何纠正。数字纠正方法有两类:一是基于数字高程模型和相应的构像方程的共线方程纠正法;二是根据一定的数学模型只采用控制点解算的方法,其中以多项式法最为典型。如果地形起伏不大的话,采用多项式法计算较为简单。所谓多项式法,指的是纠正前后影像相应点之间的坐标可以用一个适当的多项式来变换。选择一个适当的多项式来近似地描述纠正前后共扼坐标关系,并利用控制点的图像坐标和物方参考系中理论坐标,按最小二乘原理求解出多项式中的变换系数,然后以此多项式对图像进行纠正:该方法对各种类型传感器的纠正都是普遍适用的。经研究表明,条件较好时采用二阶多项式纠正的均方根误差(RMS)可达到0.5个像元以下,即可很好地满足遥感应用的要求[9]

从20世纪90年代起,随着计算机发展和数字化信息产品在全世界普及,遥感数字图像处理技术已深入到地质、测绘、城市管理、资源调查、环境监测等[10]。现有的国内外数字摄影测量系统的主要任务是利用数字影像完成摄影测量作业,一般都具有空中三角测量、等值线自动绘制、数字地形模型(DTM)生成、数字高程模型(DEM)的自动采集和正摄影像图快速制作,地物信息识别和半自动提取及三维重建等功能,但都还未涉及到多时相高分辨率遥感影像相对几何校正的处理[11]

几何校正是遥感影像应用的前提和基础,不同影像数据和不同软件在处理方法上各不相同,但其基本思路是一致的[12]。目前一些商业高性能遥感卫星的传感器信息参数、成像方式和卫星轨道等对用户不公开,这使得用户使用严密的共线方程成像几何模型去进行影像几何处理困难重重,所以在这种情况下就需要更多更好的通用成像模型,要求这种通用模型能与具体传感器无关,并且形式上尽可能简单,有高处理速度等优点来近似取代共线方程这种约束性较强的模型[13]

多项式模型直接从数学模型的角度把影像的总体畸变看成多种基本数学变换例如平移变换、缩放变换、旋转变换、仿射变换等基本变形的综合,遥感系统在成像过程中受到多种因素的影响造成影像畸变[14],若不考虑遥感系统成像的空间几何过程,而只针对影像本身畸变进行数学模拟,常用的多项式模型有两种形式,分别是二维多项式模型和三维多项式模型。

多项式校正模型是在实践中广泛应用的一种模型,它以多项式传感器模型为原型基础,其公式原理直观、计算方便容易,尤其是当影像所覆盖区域地形地势相对起伏不大时,采用该校正方法能够得到较好的校正精度。在进行多项式校正时可以采用的多项式有多种形式,在实践中被频繁用到的有一般多项式、勒让德多项式等[14]

总之,在进行遥感数字影像处理之前我们必须首先对遥感影像的数据内容、数据量等相关知识进行了解,否则处理过程会带有一定的盲目性[15]

4.参考文献

[1].邓跃明, 翟娅娟, 李怀萍, 等. 遥感影像的几何校正及其在地理信息系统中的应用[J]. 全国测绘与地理信息技术研讨交流会专辑, 2003.

[2].李宏宽,杨晓冬,邹珍军. 基于MPI并行的遥感影像系统级几何校正快速处理技术研究[J]. 河南工程学院学报(自然科学版),2011,01:49-52.

[3].Dai X, Khorram S. The effects of image misregistration on the accuracy of remotely sensed change detection[J]. IEEE Transactions on Geoscience amp; Remote Sensing, 1998, 36(5):1566-1577.

[4].Hall O, Hay G J. A Multiscale Object-Specific Approach to Digital Change Detection[J]. International Journal of Applied Earth Observation amp; Geoinformation, 2003, 4(4):311-327.

[5].Bruzzone L, Prieto D F. Automatic analysis of the difference image for unsupervised change detection[J]. IEEE Transactions on Geoscience amp; Remote Sensing, 2000, 38(3):1171-1182.

[6].Lorenzo B, Diego Fern#224;ndez P. An adaptive semiparametric and context-based approach to unsupervised change detection in multitemporal remote-sensing images.[J]. IEEE Transactions on Image Processing A Publication of the IEEE Signal Processing Society, 2002, 11(4):452 - 466.

[7].LIDeren, SUIHaigang, XIAOPing. Automatic Change Detection of Geo-spatial Data from Imagery[J]. Geo-Spatial Information Science, 2003, 6(3):1-7.

[8].梅安新, 彭望琭, 秦其明, 等. 遥感导论[M]. 高等教育出版社, 2001.

[9].邓晓嘉,朱建军. Quick Bird遥感影像的几何校正[J]. 现代测绘,2005,06:40-41 44.

[10].汤国安. 遥感数字图像处理[M]. 科学出版社, 2004.

[11].李峥. 缺少控制点的无人机遥感影像几何校正技术研究[D]. 电子科技大学硕士学位论文, 2010.

[12].王祥, 刘昊. 基于DRG的遥感影像几何校正[J]. 遥感技术与应用, 2005, 20(5):517-520.

[13].杨高攀. 遥感影像几何校正方法研究与应用[D]. 西安建筑科技大学, 2010.

[14].刘磊, 周军, 田勤虎,等. 基于ERDAS IMAGINE进行ETM影像几何精校正研究#8212;#8212;以新疆阿热勒托别地区为例[J]. 遥感技术与应用, 2007, 22(1):55-58.

[15].张剑清, 郑顺义, 张勇,等. 高分辨率遥感影像的精纠正[C]// 全国遥感技术学术交流会. 2003:994-998.

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