畢業(yè)論文-衛(wèi)星影像RPC空三精度研究

WUHANUNIVERSITY學(xué)號(hào)__密級(jí)________________本科畢業(yè)論文衛(wèi)星影像RPC空三精度研究院（系）名稱(chēng)：測(cè)繪學(xué)院專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)：測(cè)繪工程學(xué)生姓名：指導(dǎo)教師：教授二○一四年六月

BACHELOR'SDEGREETHESISOFWUHANStudyonAerotriangulationAccuracyofSatelliteImageswithRPCFilesJune2014

本人簽名：日期：

摘要隨著攝影測(cè)量與遙感技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及航空航天技術(shù)的發(fā)展，高分辨率衛(wèi)星影像作為遙感數(shù)據(jù)源已越來(lái)越多地用于實(shí)際生產(chǎn)研究中。攝影測(cè)量作業(yè)離不開(kāi)數(shù)量以及精度都足夠的控制點(diǎn)，空中三角測(cè)量作為解析攝影測(cè)量的一種方法，能夠高效快速地提供所需要的大量控制點(diǎn)，因此，空中三角測(cè)量的精度研究是很有必要的一項(xiàng)工作。本文通過(guò)使用全方位數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量處理系統(tǒng)ERDASLPS實(shí)現(xiàn)一套衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的RPC文件的空中三角測(cè)量，同時(shí)分析該種方法的精度。關(guān)鍵詞：RPC；空中三角測(cè)量；精度

ABSTRACTWiththedevelopmentofthetechnologyofphotogrammetryandremotesensing,computerandaerospace,highresolutionsatelliteimages,asakindofresource,havebeenusedinrealproduction.Intheprocessofphotogrammetry,itisvitaltoobtainadequatecontrolpointswithhighaccuracy.Aerotriangulationisamethodtoobtainenoughhigh-accuracycontrolpointsquickly.Thusitisnecessarytodiscusstheaccuracyofaerotriangulation.Inthisdissertation,Itrytwoschemestotesttheaccuracyofaerotriangulation,whichincludethemethodofERDASLPSandtheMATLABprogram,withthesamesatelliteimagesandtheirRPCfile,andthencomparethetworesults.Keywords:RPC；aerotriangulation；accuracy

目錄第1章緒論 緒論概述隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能等相關(guān)技術(shù)設(shè)為發(fā)展，人們對(duì)地球科學(xué)的研究也逐步深入，同時(shí)對(duì)地球科學(xué)的研究成果也正逐步應(yīng)用于生活，無(wú)可厚非，攝影測(cè)量對(duì)此做出了巨大的貢獻(xiàn)。生活中常見(jiàn)的4D產(chǎn)品（數(shù)字高程模型DEM、數(shù)字正射影像DOM、數(shù)字線劃圖DLG、數(shù)字柵格圖DRG）以及三維景觀圖等等離不開(kāi)攝影測(cè)量技術(shù)。從20世紀(jì)90年代初以來(lái)，航天遙感已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)能快速提供多種高分辨率對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)的新階段，當(dāng)前，利用高分辨率衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行高精度目標(biāo)定位、立體測(cè)圖和變化監(jiān)測(cè)室國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。同時(shí)，衛(wèi)星遙感影像糾正越來(lái)越多地應(yīng)用于攝影測(cè)量領(lǐng)域，空間分辨率達(dá)到了米級(jí)/亞米級(jí)的立體遙感圖像，已有能力替代傳統(tǒng)用于1:50000和1:10000比例尺地形圖測(cè)繪或地理信息更新的航空影像[1]。這些高分辨率衛(wèi)星為攝影測(cè)量學(xué)提供了新的研究?jī)?nèi)容，引起了攝影測(cè)量學(xué)者的普遍關(guān)注。但是由于技術(shù)上的以及政治上的保密，攝影測(cè)量所關(guān)注的一些高性能傳感器的相關(guān)信息如軌道星歷、鏡頭構(gòu)造、成像方式等并未被公開(kāi)這導(dǎo)致了基于傳感器的成像模型研究存在了一定的困難。同時(shí)，由于航天遙感影像的攝影高度大，視場(chǎng)角小，以致其共線方程的定向參數(shù)之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性，常常很難得到合理的解，因此用共線方程作為衛(wèi)星影像定位的幾何模型雖然在理論上嚴(yán)密，但往往并不能得到理想的定位精度因此，對(duì)衛(wèi)星影像定位的各種幾何模型進(jìn)行分析、比較，尋求一種高精度的定位方法，是航天攝影測(cè)量凾待解決的問(wèn)題[2]。1.2研究意義攝影測(cè)量與遙感是一門(mén)先進(jìn)的技術(shù)，在各個(gè)領(lǐng)域如軍事偵察、目標(biāo)檢測(cè)、土地利用、資源普查、災(zāi)情監(jiān)測(cè)、天氣預(yù)報(bào)、地形測(cè)繪等等方面應(yīng)用廣泛，其發(fā)展前景也很可觀，各國(guó)對(duì)攝影測(cè)量方面的研究也在不斷深入。在遙感成像過(guò)程中，由于各種因素的影響，使得遙感圖像存在一定的幾何變形。遙感影像的幾何變形是指原始圖像上各種地物的幾何位置、形狀、尺寸、方位等特征與在參考系統(tǒng)中表達(dá)要求不一致時(shí)產(chǎn)生的變形。遙感影像的變形誤差總的可以分為靜態(tài)誤差和動(dòng)態(tài)誤差兩大類(lèi)。靜態(tài)誤差是在成像過(guò)程中，傳感器相對(duì)于地球表面呈靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)所具有的各種變形誤差；而動(dòng)態(tài)誤差主要是由于在成像過(guò)程中地球的旋轉(zhuǎn)等所造成的圖像變形誤差。遙感影像的變形誤差亦也分為內(nèi)部誤差和外部誤差。內(nèi)部誤差主要是由于傳感器自身的性能、技術(shù)指標(biāo)偏離標(biāo)稱(chēng)數(shù)值所造成的，通常內(nèi)部誤差是隨傳感器的結(jié)構(gòu)不同而異的，其數(shù)值一般較小，可以通過(guò)檢校的方式得以測(cè)定。外部變形誤差，指的是遙感傳感器本身處在正常工作條件下，而由傳感器以外的各種因素造成的誤差，例如傳感器的外方位(位置、姿態(tài))變化、傳感器介質(zhì)的不均勻、地球曲率、地形起伏、地球旋轉(zhuǎn)等因素所引起的變形誤差。遙感中的幾何變形給遙感圖像給某些方面的應(yīng)用（如影像匹配、影像融合、目標(biāo)測(cè)量以及綜合制圖等）帶來(lái)了不便，只有使用合理的方式消除或減少幾何形變的影響，高分辨率衛(wèi)星影像才能發(fā)揮更好的作用。因此，高精度的幾何糾正是遙感影像在投入應(yīng)用之前必須解決的重要問(wèn)題，研究各種地理數(shù)據(jù)幾何精糾正的算法，開(kāi)發(fā)相關(guān)的幾何精糾正系統(tǒng)具有重要的實(shí)際意義。在攝影測(cè)量與遙感圖像處理方面，無(wú)論是僅僅進(jìn)行影像糾正還是進(jìn)行4D產(chǎn)品的生成，控制點(diǎn)就是不可或缺的條件之一，因此，快速獲取高精度、數(shù)量足夠的控制點(diǎn)是攝影測(cè)量與遙感數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)?？罩腥菧y(cè)量能夠利用少量控制點(diǎn)或利用其他控制資料對(duì)影像進(jìn)行處理，從而獲得足夠數(shù)量控制點(diǎn)的過(guò)程。隨著攝影測(cè)量與遙感技術(shù)的發(fā)展和電子計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，用攝影測(cè)量方法測(cè)定點(diǎn)位的精度有了明顯提高，其應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，除了為攝影測(cè)量作業(yè)提供必要的控制點(diǎn)以及像片外方位元素，也在單元模型中加密大量的地面坐標(biāo)用于數(shù)字高程模型的采樣，用于地籍測(cè)量確定大范圍內(nèi)界址點(diǎn)的國(guó)家統(tǒng)一坐標(biāo)以建立坐標(biāo)地籍，取代大地測(cè)量方法進(jìn)行三、四等或等外三角測(cè)量的點(diǎn)位測(cè)定，另外，高精度的攝影測(cè)量加密，用于各種不同的應(yīng)用目的，如解析法地面攝影測(cè)量，用于各類(lèi)建筑物的變形觀測(cè)、工業(yè)測(cè)量等。綜上所述，研究空中三角測(cè)量的精度是保障攝影測(cè)量處理的根本。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)從上世紀(jì)六十年代開(kāi)始，國(guó)外就開(kāi)始了遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)和遙感圖像幾何糾正方面的研究，但是大多是針對(duì)具體的傳感器獲得的遙感影像進(jìn)行討論。校正精度對(duì)于經(jīng)過(guò)系統(tǒng)幾何處理的遙感影像而言，小于一個(gè)像元已經(jīng)很容易達(dá)到，幾何校正技術(shù)也比較成熟，達(dá)到了應(yīng)用的要求。根據(jù)誤差的來(lái)源和影響方式，影像的幾何糾正有光學(xué)糾正和數(shù)字糾正之分。光學(xué)糾正的基本形式是利用一臺(tái)光學(xué)糾正儀進(jìn)行攝影過(guò)程的幾何反轉(zhuǎn)，它是攝影測(cè)量中糾正圖像的傳統(tǒng)方法。但這些經(jīng)典的光學(xué)糾正儀器在數(shù)學(xué)關(guān)系上受到很大的限制，特別是近年來(lái)遙感技術(shù)中許多新傳感器的出現(xiàn)，產(chǎn)生了與經(jīng)典框幅式航攝像片不同的影像，不便使用這些光學(xué)糾正儀器。對(duì)于數(shù)字影像，目前主要采用的是數(shù)字幾何糾正，這種方式不僅靈活性大，而且所需設(shè)備少，適用于工程實(shí)踐中。它實(shí)際上是根據(jù)有關(guān)的參數(shù)與數(shù)字地面模型，利用相應(yīng)的構(gòu)像方程，或按一定的數(shù)學(xué)模型用控制點(diǎn)解算，從原始非正射投影的數(shù)字影像獲取正射影像的過(guò)程。因此對(duì)于數(shù)字影像而言，實(shí)際采用的糾正方法大致有兩類(lèi)：其一是使用數(shù)字高程模型(DigitalElevationModel，簡(jiǎn)稱(chēng)DEM)和相應(yīng)的構(gòu)像方程的共線方程糾正法；其二是根據(jù)一定的數(shù)學(xué)模型采用控制點(diǎn)解算的方法。前者主要針對(duì)遙感影像，嚴(yán)格按照成像時(shí)的空間幾何關(guān)系進(jìn)行模擬，幾何糾正精度較高，但是必須首先獲得該影像范圍的DEM，否則在缺乏數(shù)字地面高程模型的情況下，影像的糾正將變得復(fù)雜而困難。后者是一種傳統(tǒng)的幾何糾正方法，它原理直觀，計(jì)算方法較為簡(jiǎn)單，而且回避了成像的空間幾何過(guò)程，直接對(duì)圖像變形本身進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬，該方法對(duì)各種類(lèi)型傳感器的幾何糾正都是普遍適用的。無(wú)論采用哪一種糾正方法，均離不開(kāi)足夠數(shù)量的控制點(diǎn)，它們實(shí)際上都是按一定的數(shù)學(xué)模型，利用控制點(diǎn)解算轉(zhuǎn)換矩陣的方法對(duì)圖像進(jìn)行幾何糾正。它們都需要控制點(diǎn)提供影像在空間上的地理位置控制，而且控制點(diǎn)精度的高低將直接影響到幾何糾正的精度，最終影響到影像的精度，因而降低數(shù)據(jù)分析的可靠性。所以，如何獲取高精度的控制點(diǎn)亦是幾何糾正中的關(guān)鍵。在需要大量控制點(diǎn)的情況下，控制點(diǎn)獲取的效率和質(zhì)量問(wèn)題是我們要研究的另一個(gè)方面，解析法空中三角測(cè)量就是利用少量的控制點(diǎn)，運(yùn)用模型進(jìn)行解算，得到更多的精度滿足要求的地面控制點(diǎn)的過(guò)程?？罩腥菧y(cè)量的發(fā)展較大程度上取決于攝影測(cè)量技術(shù)和計(jì)算工具的發(fā)展,可以將它分為輻射三角測(cè)量,航帶法空中三角測(cè)量,區(qū)域網(wǎng)平差的數(shù)字方法3個(gè)主要發(fā)展階段。近年來(lái),隨著數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量技術(shù)的發(fā)展,使用數(shù)字影像的自動(dòng)空中三角測(cè)量系統(tǒng)已經(jīng)很實(shí)用,有的系統(tǒng)集自動(dòng)采集量測(cè)、區(qū)域網(wǎng)平差于一體,有的則將自動(dòng)采集量測(cè)和區(qū)域網(wǎng)平差分開(kāi),以便利用現(xiàn)有的區(qū)域網(wǎng)平差軟件。隨著全數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)逐步成為各航測(cè)生產(chǎn)單位的主要測(cè)繪儀器,自動(dòng)空中三角測(cè)量也逐漸成為空中三角測(cè)量的主要方法。解析空中三角測(cè)量一般需要刺點(diǎn)計(jì)劃、量測(cè)、計(jì)算等幾道工序,生產(chǎn)分工很明確,需要多人協(xié)同工作才能完成,而自動(dòng)空中三角測(cè)量一個(gè)人就可以完成，便于生產(chǎn)管理,提高效率。一般解析空中三角測(cè)量是將像片坐標(biāo)的量測(cè)與數(shù)據(jù)處理分開(kāi)進(jìn)行的,是離線空中三角測(cè)量,而自動(dòng)空中三角測(cè)量一般是將像片坐標(biāo)的量測(cè)與數(shù)據(jù)處理合并進(jìn)行的,是在線空中三角測(cè)量。目前,全數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)已經(jīng)逐步成為各生產(chǎn)單位的主要設(shè)備,自動(dòng)空中三角測(cè)量也越來(lái)越普及,成為了進(jìn)行空中三角測(cè)量作業(yè)的主要手段。目前,自動(dòng)空中三角測(cè)量的發(fā)展趨勢(shì)為[3]提高自動(dòng)空中三角測(cè)量的點(diǎn)位相關(guān)成功率和改進(jìn)粗差自動(dòng)消除算法。目前,在自動(dòng)空中三角測(cè)量中,人工干涉消除點(diǎn)位相關(guān)粗差是主要工作量之一,尤其是在攝影質(zhì)量較差時(shí)和森林覆蓋等區(qū)域,尤為突出。采用GPS輔助航空測(cè)量技術(shù)。GPS輔助航空測(cè)量技術(shù)是在航空攝影飛機(jī)上安設(shè)一臺(tái)GPS信號(hào)接收機(jī),既測(cè)定GPS信號(hào)接收天線的實(shí)時(shí)點(diǎn)位,又精確而自動(dòng)地記錄每一個(gè)攝影時(shí)元,經(jīng)過(guò)測(cè)后數(shù)據(jù)處理,解算出在WGS-84坐標(biāo)系中的攝站3維坐標(biāo),進(jìn)而按要求變換成所攝區(qū)的實(shí)用坐標(biāo),然后將其作為攝影測(cè)量區(qū)域網(wǎng)平差的附加觀測(cè)值,參與空中三角測(cè)量的聯(lián)合解算,以達(dá)到大量減少甚至完全消除外業(yè)像片控制作業(yè)。國(guó)內(nèi)外的試驗(yàn)表明,目前該技術(shù)已進(jìn)入實(shí)用階段,已經(jīng)可以滿足1B2000等大比例尺成圖的需要,可以減少地面控制點(diǎn)的數(shù)目,縮短成圖周期,降低成本。目前的自動(dòng)空中三角測(cè)量系統(tǒng)基本上都提供了加入各種輔助數(shù)據(jù)(如GPS定位信息)的接口,可以加入輔助信息,參加攝影測(cè)量與非攝影測(cè)量觀測(cè)值的聯(lián)合平差。數(shù)碼航攝系統(tǒng)的應(yīng)用。隨著航天航空攝影測(cè)量與遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,衛(wèi)星影像的分辨率不斷提高,由SPOT全色波段的10m發(fā)展到IKONOS衛(wèi)星可見(jiàn)光的1m分辨率,這對(duì)滿足較大比例尺測(cè)繪成圖的航空攝影技術(shù)提出了更高的要求,高精度的數(shù)碼航空攝影成為測(cè)繪成圖追尋的目標(biāo)。目前,數(shù)碼航攝相機(jī)與GPS全球定位系統(tǒng)、IMU慣性測(cè)量裝置組合使用,不但可使航測(cè)工程減少了像片掃描、野外地面控制等環(huán)節(jié),而且也無(wú)需再進(jìn)行空中三角測(cè)量,可以大大縮短成圖周期、提高成圖精度。1.4本文主要內(nèi)容本文主要研究利用有利函數(shù)模型對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)空中三角測(cè)量的精度。論文一共分為以下六個(gè)部分：緒論。簡(jiǎn)述研究意義，國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)。幾種國(guó)內(nèi)外常見(jiàn)的高分辨率遙感衛(wèi)星。簡(jiǎn)要地介紹了國(guó)內(nèi)外常見(jiàn)的高分辨遙感衛(wèi)星的情況，了解遙感數(shù)據(jù)源的發(fā)展。基于有理函數(shù)的通用成像模型。主要介紹了有理函數(shù)模型的原理，以及其自身的優(yōu)缺點(diǎn)，同時(shí)對(duì)有理函數(shù)模型的優(yōu)化也做了簡(jiǎn)單地介紹?？罩腥菧y(cè)量。介紹了空中三角測(cè)量的原理，以及三中不同的空中三角測(cè)量方法，其中，重點(diǎn)介紹了目前最主流的光束法區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量。試驗(yàn)。使用青海油田的臺(tái)南衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的RPC文件，使用ERDASLPS方法實(shí)現(xiàn)空中三角測(cè)量，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。

第2章常用的高分辨率遙感影像衛(wèi)星2.1陸地衛(wèi)星（Landsat）第一顆陸地衛(wèi)星是美國(guó)1972年7月23日發(fā)射的，是世界上第一次發(fā)射的真正的地球觀測(cè)衛(wèi)星，由于它的出色的觀測(cè)能力推動(dòng)了衛(wèi)星遙感的飛躍發(fā)展，迄今Landsat已經(jīng)發(fā)射了7顆衛(wèi)星，但第六顆衛(wèi)星發(fā)射失敗，第七顆衛(wèi)星在2005年出現(xiàn)故障，退出運(yùn)行，現(xiàn)在運(yùn)行的是第五號(hào)衛(wèi)星。Landsat-5衛(wèi)星上搭載了多光譜掃面議MSS，其分辨率為80米，還搭載了一臺(tái)專(zhuān)題成像儀TM，其遠(yuǎn)紅外波段分辨率為120米，其他波段分辨率為30米。Landsat的數(shù)據(jù)現(xiàn)在被世界上十幾個(gè)地面站所接收，主要用于陸地的資源探測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)，是目前世界上利用最為廣泛地球觀測(cè)數(shù)據(jù)。2.2SPOT系列衛(wèi)星SPOT系列衛(wèi)星是法國(guó)空間研究中心，（CNES）研制的一種地球觀測(cè)衛(wèi)星系統(tǒng)，至今已發(fā)射SPOT衛(wèi)星1-6號(hào)，預(yù)計(jì)在2014年6月發(fā)射第7號(hào)衛(wèi)星。1986年已來(lái)，SPOT已經(jīng)接受、存檔超過(guò)7百萬(wàn)幅全球衛(wèi)星數(shù)據(jù)，提供了準(zhǔn)確、豐富、可靠、動(dòng)態(tài)的地理信息源，滿足了制圖、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、土地利用、水利、國(guó)防、環(huán)境、地質(zhì)勘探等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域不斷變化的需要第一顆SPOT衛(wèi)星于1986年2月發(fā)射成功，其后相繼發(fā)射了4顆SPOT衛(wèi)星。SPOT1-4均攜帶了兩臺(tái)相同的高分辨率遙感器HRV或HRVIR，其全色影像分辨率達(dá)到10米，其他波段影像分辨率為20米。SPOT-5衛(wèi)星于2002年5月發(fā)射成功，它與之前4顆衛(wèi)星最主要的區(qū)別在于，衛(wèi)星上主載作了重大改進(jìn)：包括兩個(gè)高分辨率的幾何裝置（HRG）和一個(gè)高分辨率的立體成像裝置（HRS），HRG的全色影像分辨率可達(dá)到5米，甚至是2.5米，多光譜影像分辨率達(dá)到10米，而HRS全色影像分辨率達(dá)到10米。2012年9月9日當(dāng)?shù)貢r(shí)間6:23，SPOT6由印度火箭PSLV-C21搭載，成功發(fā)射。9月22日，SPOT6順利進(jìn)入695公里高的軌道，與Pleiades1A衛(wèi)星在同一軌道平面上，在2013年1月以后正式商業(yè)運(yùn)行。SPOT6衛(wèi)星保留了SPOT5的標(biāo)志性?xún)?yōu)勢(shì)，具有60公里的大幅寬，衛(wèi)星星座每天可以接受6百萬(wàn)平方公里的影像，在制定編程計(jì)劃過(guò)程中集成了自動(dòng)天氣預(yù)報(bào)，最大化提高了接收成功率。其全色影像的空間分辨率為1.5米，多光譜影像的空間分辨率為6米。2.3美國(guó)IKONOS衛(wèi)星目前在軌運(yùn)行的第一顆高分辨率商業(yè)遙感衛(wèi)星是空間成像公司的IKONOS，IKONOS衛(wèi)星入軌后拍攝的圖像，因?yàn)槠鋬?yōu)良的清晰度，已經(jīng)得到了廣泛的贊譽(yù)。它可以拍攝到地面上直徑不足1m的物體的全色圖像和直徑僅僅為3.8m的物體的多光譜圖像。它的全色影像分辨率為0.82m，多光譜影像分辨率為4m。2.4美國(guó)Quickbird衛(wèi)星QuickBird衛(wèi)星于2001年10月由美國(guó)DigitalGlobe公司發(fā)射，是目前世界上能提供亞米級(jí)分辨率的商業(yè)衛(wèi)星之一，具有最高的地理定位精度，海量星上存儲(chǔ)，單景影像比其它的商業(yè)高分辨率衛(wèi)星高出2—10倍。而且QuickBird衛(wèi)星系統(tǒng)每年能采集七千五百萬(wàn)平方公里的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，存檔數(shù)據(jù)每天以史無(wú)前例的速度在遞增。在中國(guó)境內(nèi)每天至少有2至3個(gè)過(guò)境軌道，有存檔數(shù)據(jù)約500萬(wàn)平方公里。Quickbird全色影像分辨率為61cm，多光譜影像分辨率為2.44m，是同類(lèi)衛(wèi)星IKONOS的1.63倍。2.5GeoEye衛(wèi)星世界上規(guī)模最大的商業(yè)衛(wèi)星遙感公司——美國(guó)地球之眼公司GeoEye在2006年成立，該公司友OrbView和SpaceImaging公司合并而成，是實(shí)力強(qiáng)大的商業(yè)遙感公司。其中標(biāo)合同價(jià)值5億美元，用于開(kāi)發(fā)高分辨率遙感衛(wèi)星GeoEye-1.GeoEye-1衛(wèi)星于2008年9月6日成功發(fā)射。GeoEye-1衛(wèi)星具有分辨率最高、測(cè)圖能力極強(qiáng)、重訪周期極短的特點(diǎn)，已為全球廣大用戶所關(guān)注。GeoEye-1高分辨率衛(wèi)星影像應(yīng)用前景廣闊，在實(shí)現(xiàn)大面積成圖項(xiàng)目、細(xì)微地物的解譯與判讀等方面優(yōu)勢(shì)突出。衛(wèi)星設(shè)計(jì)壽命為七年。GeoEye-1衛(wèi)星全色影像分辨率為0.41m，多光譜影像分辨率達(dá)到了1.65m。2.6worldview衛(wèi)星Worldview是DigitalGlobe公司繼Quickbird衛(wèi)星之后推出的新一代商業(yè)成像衛(wèi)星系統(tǒng)，有兩顆（worldview-1和worldview-2）衛(wèi)星組成，其中worldview-1于2007年9月18日發(fā)射，worldview-2于2009年10月9日發(fā)射。Worldview-1是目前全球分辨率最高、響應(yīng)能力最敏捷的商業(yè)成像衛(wèi)星之一，該衛(wèi)星將運(yùn)行在高度450公里、傾角980、周期93.4min的太陽(yáng)同步軌道上，平均重訪周期為1.7天，星載大容量全色成像系統(tǒng)每天能夠拍攝多達(dá)50萬(wàn)平方公里的0.5米分辨率圖像。衛(wèi)星還將具備現(xiàn)代化的地理定位精度能力和極佳的響應(yīng)能力，能夠快速瞄準(zhǔn)要拍攝的目標(biāo)和有效地進(jìn)行同軌立體成像。Worldview-2衛(wèi)星能提供0.5m分辨率的全色圖像和1.8m分辨率的多光譜圖像，該衛(wèi)星的星載多光譜遙感器不僅具有4個(gè)業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)譜段（紅、綠、藍(lán)、近紅外），還包括四個(gè)新增譜段（海岸、黃、紅邊、和近紅外2）。多樣性的譜段能為用戶提供進(jìn)行精確變化檢測(cè)和制圖的能力，由于worldview衛(wèi)星對(duì)指令的響應(yīng)速度更快，因此圖像的周轉(zhuǎn)時(shí)間（從下達(dá)成像指令到接收到圖像所需的時(shí)間）從幾天提高到了幾個(gè)小時(shí)。2.7中巴資源衛(wèi)星CBERS中巴資源衛(wèi)星CBERS-1的國(guó)內(nèi)名稱(chēng)為資源-1，是以中國(guó)為主、巴西為輔研制的中國(guó)的第一代傳輸型地球資源衛(wèi)星。它于1999年10月14日順利升空，在2003年10月21日成功發(fā)射了第二顆資源衛(wèi)星CBERS-2。CBERS衛(wèi)星是我國(guó)第一顆數(shù)字傳輸型資源衛(wèi)星，星上搭載了CCD傳感器、IRMSS紅外掃描儀、廣角成像儀，由于提供了從20~256m分辨率的11個(gè)不同不斷不同寬幅的遙感數(shù)據(jù)，他成為資源衛(wèi)星系列中有特色的一員。紅外多光譜掃描儀分辨率為77.8m（B6~B8）和156m（B9），CCD相機(jī)分辨率為19.5m，廣角成像儀的空間分辨率為256m。2007年9月19日，CBERS-2B衛(wèi)星在中國(guó)太原衛(wèi)星發(fā)射中心發(fā)射，并成功入軌，2007年9月22日首次獲取了對(duì)地觀測(cè)圖像。此后兩個(gè)多月時(shí)間里，有關(guān)單位完成了衛(wèi)星平臺(tái)在軌測(cè)試、有效載荷的在軌測(cè)試和狀態(tài)調(diào)整及數(shù)據(jù)應(yīng)用評(píng)價(jià)等工作，正式交付用戶使用。2007年10月29日，國(guó)防科工委與國(guó)土資源部簽署協(xié)議，國(guó)土資源部成為資源02B星的主用戶。02B星是具有高、中、低三種空間分辨率的對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星，搭載了2.36米分辨率的HR相機(jī)，在國(guó)土資源、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)、減災(zāi)防災(zāi)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利等眾多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。資源一號(hào)02C衛(wèi)星（簡(jiǎn)稱(chēng)ZY-102C）于2011年12月22日成功發(fā)射。ZY-102C衛(wèi)星重約2100公斤，設(shè)計(jì)壽命3年，搭載有全色多光譜相機(jī)和全色高分辨率相機(jī)，影像分辨率達(dá)到2.36m，主要任務(wù)是獲取全色和多光譜圖像數(shù)據(jù)，可廣泛應(yīng)用于國(guó)土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境、國(guó)家重大工程等領(lǐng)域。資源三號(hào)衛(wèi)星于2012年1月9日成功發(fā)射。資源三號(hào)衛(wèi)星重約2650公斤，設(shè)計(jì)壽命約5年。該衛(wèi)星的主要任務(wù)是長(zhǎng)期、連續(xù)、穩(wěn)定、快速地獲取覆蓋全國(guó)的高分辨率立體影像和多光譜影像，為國(guó)土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境、城市規(guī)劃與建設(shè)、交通、國(guó)家重大工程等領(lǐng)域的應(yīng)用提供服務(wù)。資源三號(hào)衛(wèi)星是我國(guó)首顆民用高分辨率光學(xué)傳輸型立體測(cè)圖衛(wèi)星，衛(wèi)星集測(cè)繪和資源調(diào)查功能于一體。資源三號(hào)上搭載的前、后、正視相機(jī)可以獲取同一地區(qū)三個(gè)不同觀測(cè)角度立體像對(duì)，能夠提供豐富的三維幾何信息，填補(bǔ)了我國(guó)立體測(cè)圖這一領(lǐng)域的空白，具有里程碑意義。其前視相機(jī)和后視相機(jī)空間分辨率為3.5m，正視相機(jī)分辨率為2.1m，多光譜相機(jī)分辨率為6m。2.8Pléiades衛(wèi)星Pléiades高分辨率衛(wèi)星星座由2顆完全相同的衛(wèi)星Pléiades1和Pléiades2組成。Pléiades1已于2011年12月17日成功發(fā)射并開(kāi)始商業(yè)運(yùn)營(yíng)，Pléiades2于2012年12月1日成功發(fā)射并已成功獲取第一幅影像。雙星配合可實(shí)現(xiàn)全球任意地區(qū)的每日重訪，最快速滿足客戶對(duì)任何地區(qū)的超高分辨率數(shù)據(jù)獲取需求。該衛(wèi)星全色影像分辨率為0.5m，多光譜影像分辨率為2m。2.9RapidEye衛(wèi)星RapidEye衛(wèi)星星座為德國(guó)所有的商用衛(wèi)星，2008年8月29日，RapidEye5顆對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星已成功發(fā)射升空，目前運(yùn)行狀況良好。RapidEye影像獲取能力強(qiáng)，日覆蓋范圍達(dá)400萬(wàn)平方公里以上，能夠在15天內(nèi)覆蓋整個(gè)中國(guó)。RapidEye主要性能優(yōu)勢(shì)：大范圍覆蓋、高重訪率、高分辨率、多光譜獲取數(shù)據(jù)方式，這些優(yōu)點(diǎn)整合在一起，讓RapidEye擁有了空前的優(yōu)勢(shì)。日覆蓋范圍達(dá)400萬(wàn)k㎡以上，每天都可以對(duì)地球上任一點(diǎn)成像，空間分辨率為5m。RapidEye作為地理空間信息的提供者，致力于將用戶解決方案融入全球農(nóng)業(yè)、林業(yè)、能源、國(guó)防和相關(guān)市場(chǎng)的客戶工作流程。RapidEye是第一顆提供“紅邊”波段的商業(yè)衛(wèi)星，結(jié)合這5個(gè)光譜波段是適用于監(jiān)測(cè)植被狀況和檢測(cè)生長(zhǎng)異常的理想條件。2.10ALOS衛(wèi)星ALOS衛(wèi)星于2006年1月24日由日本自行開(kāi)發(fā)的H-2A火箭攜帶發(fā)射升空，綽號(hào)”Daichi”，在日語(yǔ)中的意思是“大地”，設(shè)計(jì)壽命為3年，該衛(wèi)星的太陽(yáng)能電池板展開(kāi)后有72英尺，是目前日本部署的所有衛(wèi)星中翼展最長(zhǎng)的一顆衛(wèi)星。ALOS是日本對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星，ALOS衛(wèi)星搭載了三個(gè)傳感器：全色遙感立體測(cè)繪儀（PRISM），主要用于數(shù)字高程測(cè)繪；先進(jìn)的可見(jiàn)光與近紅外輻射計(jì)-2（AVNIR-2），主要用于精確的陸地觀測(cè)；相控陣型L波段合成孔徑雷達(dá)（PALSAR），主要用于全天時(shí)全天候陸地觀測(cè)。全色遙感立體測(cè)繪儀能夠獲取2.5米分辨率的全色影像，而先進(jìn)可見(jiàn)光和近紅外輻射計(jì)-2分辨率為10米，相控陣型L波段合成孔徑雷達(dá)具有高分辨率、掃描式合成孔徑雷達(dá)和極化三種觀測(cè)模式，高分辨率模式（幅度10m）之外又加上，廣域模式（幅度250~350km），使之能獲取比普通SAR更寬的地面幅寬。日本宇宙航空研究開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)2011年4月22日宣布，ALOS衛(wèi)星的自身電力供應(yīng)急劇下降，無(wú)法再與地面進(jìn)行通信聯(lián)系。雖然多次努力，但是地面控制中心最終還是未能恢復(fù)ALOS衛(wèi)星的功能，因此決定停止使用這顆衛(wèi)星。這顆衛(wèi)星的設(shè)計(jì)壽命是3年，最終服役5年，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了它的目標(biāo)壽命。2.11本章小結(jié)本章主要介紹幾種國(guó)內(nèi)外常見(jiàn)的高分辨率衛(wèi)星的基本概況，雖然有的衛(wèi)星已經(jīng)停止工作，但是其工作期間所獲取的地球信息數(shù)據(jù)讓偉人們研究地球提供珍貴的資源。在介紹中，重點(diǎn)介紹各種衛(wèi)星的影像的分辨率。

第3章基于有理函數(shù)的通用成像模型3.1有理函數(shù)模型原理隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，一些高分辨率衛(wèi)星的傳感器信息暫時(shí)并未公布，只是向用戶提供有理函數(shù)模型系數(shù)，在不知道其軌道參數(shù)和成像有關(guān)參數(shù)的情況下，使用嚴(yán)格成像幾何模型處理其圖像是不可能的，因此，傳感器模型的保密性、成像幾何模型的通用性和更高的處理速度要求使用與具體傳感器無(wú)關(guān)的、形式簡(jiǎn)單的通用成像幾何模型取代嚴(yán)格成像幾何模型完成遙感圖像處理。有理函數(shù)模型（RationalFunctionModel，RFM）是SpaceImaging公司提供的一種廣義的新型傳感器模型，是一種能夠獲得與嚴(yán)格成像模型近似一致精度、形式簡(jiǎn)單的概括模型。RFM將地面點(diǎn)大地坐標(biāo)D(Latitude，Longitude，Height)與其對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)坐標(biāo)d（Line，Sample）用比值多項(xiàng)式關(guān)聯(lián)起來(lái)。為了增強(qiáng)參數(shù)求解的穩(wěn)定性，將地面坐標(biāo)和影像坐標(biāo)正則化到-1和1之間。對(duì)于一個(gè)影像，定義一下比值多項(xiàng)式：Y=NumL(P,L,H)DenLX=式中，多項(xiàng)式的形式如下：NDenNum

Den（3.2）式中，多項(xiàng)式中的系數(shù)ai,bi,ci,di稱(chēng)為有理函數(shù)的系數(shù)RFC（RationalFunctionCoefficient）。P=L=H=（3.3）X=Y=其中，LAT_OFF、LAT_SCALE、LONG_OFF、LONG_SCALE、HEIGHT_OFF、HEIGHT_SCALE為地面坐標(biāo)的正則化參數(shù)，SAMP_OFF、SAMP_SCALE、LINE_OFF、LINE_SCALE為影像坐標(biāo)的正則化參數(shù)。在RFM中，光學(xué)投影系統(tǒng)產(chǎn)生的誤差用有理多項(xiàng)式中的一次項(xiàng)來(lái)表示，地球曲率、大氣折射和鏡頭畸變等誤差能很好地用有理多項(xiàng)式中的二次項(xiàng)來(lái)模擬化，其他一些未知的具有高階分量的誤差如相機(jī)振動(dòng)等，用有理多項(xiàng)式中的三次項(xiàng)來(lái)表示。表3.1RPC模型有以下不同的形式表3.1給出了9種情況下帶球RFM參數(shù)的形式和需要的最少控制點(diǎn)，當(dāng)DenL=Den3.2有理函數(shù)模型的特點(diǎn)有理函數(shù)模型有很多的有點(diǎn)，具體如下幾點(diǎn)：因?yàn)镽FM中每一個(gè)多項(xiàng)式都是有理函數(shù)，所以RFM能得到比多項(xiàng)式模型更高的精度。另一方面，多項(xiàng)式模型次數(shù)過(guò)高時(shí)會(huì)產(chǎn)生振蕩，而RFM不會(huì)振蕩。在像點(diǎn)坐標(biāo)中加入附加改正參數(shù)能提高傳感器模型的精度。在RFM中則無(wú)需另行加入這一附加改正參數(shù)，因?yàn)槎囗?xiàng)式系數(shù)本身包含了這一改正參數(shù)。RFM獨(dú)立于攝影平臺(tái)和傳感器，這是RFM最誘人的特性。這就意味著用RFM糾正影像時(shí)，無(wú)需了解攝影平臺(tái)和傳感器的幾何特性，也無(wú)需知道任何攝影時(shí)的有關(guān)參數(shù)。這一點(diǎn)確保RFM不僅可用于現(xiàn)有的任何傳感器模型，而且可應(yīng)用于一種全新的傳感器模型。RFM獨(dú)立于坐標(biāo)系統(tǒng)。像點(diǎn)和地面點(diǎn)坐標(biāo)可以在任意坐標(biāo)系統(tǒng)中表示，地面點(diǎn)坐標(biāo)可以是大地坐標(biāo)、地心坐標(biāo)，也可以是任何地圖投影坐標(biāo)系統(tǒng)；同時(shí)像點(diǎn)坐標(biāo)系統(tǒng)也是任意的。這使得在使用RFM時(shí)無(wú)需繁復(fù)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，大大簡(jiǎn)化了計(jì)算過(guò)程。但是有理函數(shù)模型也有其自身的缺陷，具體如下幾點(diǎn)：該定位方法無(wú)法為影像的局部變形建立模型；模型中很多參數(shù)沒(méi)有物理意義，無(wú)法對(duì)這些參數(shù)的作用和影響做出定性的解釋和確定；解算過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)分母過(guò)小或者零分母，影響該模型的穩(wěn)定性；有理多項(xiàng)式系數(shù)之間也有可能存在相關(guān)性，會(huì)降低模型的穩(wěn)定性；如果影像的范圍過(guò)大或者有高頻的影像變形，則定位精度無(wú)法保證。3.3RFM的優(yōu)化當(dāng)我們擁有RPC參數(shù)時(shí)，不管這些參數(shù)是通過(guò)一些數(shù)學(xué)計(jì)算得到的還是商業(yè)衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)公司直接提供的，這些RPC參數(shù)并非總是能夠?qū)τ跋癯上駮r(shí)刻的空間幾何形態(tài)進(jìn)行精確的模擬。如果要購(gòu)買(mǎi)高精度的RPC參數(shù)，需要高昂的花費(fèi)。研究表明，如果能利用一些附加的控制點(diǎn)信息，這些RPC參數(shù)將能在像方空間或者物方空間內(nèi)被進(jìn)一步優(yōu)化，以提供給相應(yīng)的RFM模型更高的定位精度。一般來(lái)說(shuō)，有理函數(shù)模型有兩種優(yōu)化方式，一種是直接優(yōu)化法，另一種是間接優(yōu)化法。直接優(yōu)化法是對(duì)原始的RPC參數(shù)本身進(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)有新增控制點(diǎn)信息時(shí)，可以對(duì)RPC參數(shù)進(jìn)行重新計(jì)算。優(yōu)化后的RPC參數(shù)可以直接帶入影像的定位和計(jì)算，無(wú)需對(duì)已經(jīng)建立起來(lái)的影像定位模型進(jìn)行改變；間接優(yōu)化法是在像方空間或者物方空間進(jìn)行補(bǔ)償或者聯(lián)合變換，并不對(duì)原始的RPC參數(shù)本身進(jìn)行修改。3.4本章小結(jié)由于現(xiàn)在衛(wèi)星的傳感器以及衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)可能可能不便于公開(kāi)，用戶可能無(wú)法使用具體的傳感器模型進(jìn)行定位，因此提出一種與傳感器模型無(wú)關(guān)的通用傳感器模型——有理函數(shù)模型。本章主要對(duì)通用有理函數(shù)模型的數(shù)學(xué)原理進(jìn)行了詳細(xì)的分析，從其定義入手進(jìn)行闡述，并對(duì)其他點(diǎn)進(jìn)行概述，在最后簡(jiǎn)述了有理函數(shù)模型的優(yōu)化，本章的內(nèi)容對(duì)于理解有理函數(shù)模型以及其有理函數(shù)模型系數(shù)在空三中的作用很重要。

第4章空中三角測(cè)量4.1概述攝影測(cè)量作業(yè)均需要一定數(shù)量的控制點(diǎn)，所需的這些大量的控制點(diǎn)如果都由外業(yè)測(cè)定，外業(yè)工作量會(huì)很大。而攝影測(cè)量的任務(wù)之一就是盡可能最大限度地減少外業(yè)作業(yè)的工作量，因此提出了解析空中三角測(cè)量的概念：即在一條航帶幾十個(gè)像對(duì)覆蓋的區(qū)域或由幾條航帶幾百個(gè)像對(duì)構(gòu)成的區(qū)域內(nèi)，僅僅有外業(yè)實(shí)測(cè)幾個(gè)少量的控制點(diǎn)，按照一定的數(shù)學(xué)模型，平差解算出（加密）攝影測(cè)量作業(yè)過(guò)程中所需的所有控制點(diǎn)（稱(chēng)為待定點(diǎn)或加密點(diǎn)）以及每張影像的外方位元素。解析空中三角測(cè)量通常采用的平差模型可分為航帶法，獨(dú)立模型法和光束法。若按加密區(qū)域來(lái)分，又可分為單航帶法和區(qū)域網(wǎng)法。單航帶法是以一條航帶構(gòu)成的區(qū)域?yàn)榧用軉卧鴧^(qū)域網(wǎng)法是按整體平差時(shí)所用的平差單元不同而有不同的稱(chēng)謂，主要有三種：航帶法區(qū)域網(wǎng)平差（該方法是以航帶作為整體平差的基本單元）、獨(dú)立模型法區(qū)域網(wǎng)平差（該方法是以單元模型為平差單元）、光束法區(qū)域網(wǎng)平差（該方法是以每張影像相似投影光束為平差單元，從而求出每張像片的外方位元素以及各個(gè)加密點(diǎn)的地面坐標(biāo)）。4.2航帶網(wǎng)法空中三角測(cè)量航帶網(wǎng)法空中三角測(cè)量研究的對(duì)象是一條航帶的模型。在一條航帶內(nèi)，首先用立體像對(duì)按連續(xù)法建立單個(gè)模型，再把單個(gè)模型連接成航帶模型，構(gòu)成航帶自由網(wǎng)，再把航帶模型視為一個(gè)單元模型進(jìn)行航帶網(wǎng)的絕對(duì)定向。由于在單個(gè)模型構(gòu)成航帶模型的過(guò)程中，不可避免地有誤差存在，同時(shí)還要受到誤差累積的影響，致使航帶模型產(chǎn)生非線性變形，所以，航帶模型經(jīng)絕對(duì)定向后，還要進(jìn)行航帶模型的非線性改正，最終求出加密點(diǎn)的地面坐標(biāo)。航帶網(wǎng)法空中三角測(cè)量的作業(yè)流程如下：按單航帶模型法分別建立航帶模型，以取得各航帶模型點(diǎn)在本航帶的輔助坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值；各航帶模型的絕對(duì)定向。從第一條航帶開(kāi)始，根據(jù)本航帶已知地面控制點(diǎn)和下一航帶的公共點(diǎn)進(jìn)行絕對(duì)定向，從而求出區(qū)域內(nèi)各航帶模型點(diǎn)的概略坐標(biāo)；計(jì)算重心坐標(biāo)及重心化坐標(biāo)。非線性改正要用到各航帶本身的重心化坐標(biāo)，因此各航帶需要各自的重心坐標(biāo)；根據(jù)模型中控制點(diǎn)加密坐標(biāo)應(yīng)與外業(yè)實(shí)測(cè)坐標(biāo)相等以及相鄰航帶間公共連接點(diǎn)的坐標(biāo)應(yīng)相等為條件，列出誤差方程式，用最小二乘平差計(jì)算非線性的改正系數(shù)；用平差計(jì)算得出的多項(xiàng)式系數(shù)，分別計(jì)算各模型點(diǎn)改正后的坐標(biāo)值。根據(jù)殘差不符值來(lái)衡量加密精度，一般取均值作為加密點(diǎn)成果。4.3獨(dú)立模型法區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量獨(dú)立模型法區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量是基于獨(dú)立法相對(duì)定向建立單個(gè)立體模型，再由一個(gè)個(gè)單模型相互連接組成一個(gè)區(qū)域網(wǎng)。由于各個(gè)模型的像空間輔助坐標(biāo)系和比例尺均不一致，因此，在模型連接時(shí)，要用到模型內(nèi)的已知控制點(diǎn)和模型間的公共點(diǎn)進(jìn)行空間相似變換。首先將各個(gè)單模型視為剛體，利用各單模型彼此之間的公共點(diǎn)連接成一個(gè)區(qū)域。在連接的過(guò)程中每個(gè)模型只做平移、旋轉(zhuǎn)及放縮，所以，利用空間相似變換式就能完成上述任務(wù)。在變換中應(yīng)使模型公共點(diǎn)的坐標(biāo)相等，控制點(diǎn)的計(jì)算坐標(biāo)應(yīng)與實(shí)測(cè)坐標(biāo)相等，同時(shí)，誤差的平方和應(yīng)該為最小，在滿足這些的條件下，根據(jù)最小二乘準(zhǔn)則對(duì)全區(qū)域網(wǎng)實(shí)施整體平差，解求每個(gè)模型的七個(gè)絕對(duì)定向參數(shù)，從而求出所有待定點(diǎn)的地面坐標(biāo)。獨(dú)立模型法區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量的作業(yè)主要流程如下：獨(dú)立法相對(duì)定向建立單元模型，獲取各個(gè)單元模型的模型坐標(biāo)，包括攝站點(diǎn)；利用相鄰模型公共點(diǎn)和所在模型中的控制點(diǎn)，各個(gè)單元模型分別作三維線性變換，按照各自的條件列出誤差方程式及法方程式；建立全區(qū)域的改化法方程式，并按循環(huán)分塊法來(lái)求解，求得每個(gè)模型點(diǎn)的七個(gè)絕對(duì)定向元素；按平差后求得的七個(gè)絕對(duì)定向元素，計(jì)算每個(gè)單模型中待定點(diǎn)的坐標(biāo)，若為相鄰模型的公共點(diǎn)，取其平均值作為最后結(jié)果。4.4光束法區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量4.4.1基本思想與主要內(nèi)容在一張像片中，待定點(diǎn)和控制點(diǎn)的像點(diǎn)與攝影中心以及相應(yīng)的地面點(diǎn)均構(gòu)成一條光束。該方法是以每張像片所組成的一束光線作為平差的基本單元，以共線條件方程作為平差的基礎(chǔ)方程，通過(guò)各個(gè)光線在空中的旋轉(zhuǎn)和平移，使得模型之間公共點(diǎn)的光線實(shí)現(xiàn)最佳交會(huì)，并使整個(gè)區(qū)域納入到已知控制點(diǎn)的地面坐標(biāo)系統(tǒng)中去，所以要建立全區(qū)域統(tǒng)一的誤差方程式，整體解求全區(qū)域內(nèi)每張像片的六個(gè)外方位元素以及所有待求點(diǎn)的地面坐標(biāo)值，下圖即為光束法區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量示意圖：

圖4.1光束法平差示意圖光束法區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量主要內(nèi)容有：獲取每張影像外方位元素以及待定點(diǎn)坐標(biāo)的近似值；從每張影像上的控制點(diǎn)、待求點(diǎn)的像點(diǎn)坐標(biāo)出發(fā)，按共線條件列出誤差方程式；逐點(diǎn)法化建立改化法方程式，按循環(huán)分塊的求解方法，先求其中一類(lèi)未知數(shù)，通常先求每張像片的外方位元素；按空間前方交會(huì)求待定點(diǎn)的地面坐標(biāo)值，對(duì)于相鄰像片的公共點(diǎn)，應(yīng)取其平均值作為最后結(jié)果。4.4.2誤差方程式與法方程式的建立同單張像片的空間后方交會(huì)一樣，光束法平差仍以共線條件方程式作為基本的數(shù)學(xué)模型，像點(diǎn)坐標(biāo)（x，y）是未知數(shù)的非線性函數(shù)，仍要進(jìn)行線性化，與單像空間后方交會(huì)不一樣的是，對(duì)待定點(diǎn)的地面坐標(biāo)(X,Y,Z)也要進(jìn)行偏微分，所以，線性化過(guò)程中要提供每張像片外方位元素的近似值以及待定點(diǎn)坐標(biāo)的近似值，然后逐漸趨近求出最佳解。共線條件方程式如下：x=-fy=-f（4.1）QUOTE在內(nèi)方位元素已知的情況下，視像點(diǎn)坐標(biāo)為觀測(cè)值，其誤差方程式可表示為：vv（4.2）其中：ll（4.3）式中（x）(y)為函數(shù)的近似值，是將外方位元素的初始值XS0、YS0、ZS0、φ0、ω0、k0以及待定點(diǎn)地面坐標(biāo)近似值X0、Y0、Z0代入到共線條件方程式中所得的數(shù)值，?XS、?YS、V=(4.4)式中V=A=B=t=X=L=對(duì)于每一個(gè)像點(diǎn)，可以列出一組形如（4.4）式的誤差方程，其相應(yīng)的法方程式為：A（4.5）或者N(4.6)一般情況下，待定點(diǎn)的未知數(shù)X的個(gè)數(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于相片外方位元素t的個(gè)數(shù)，對(duì)于（4.6）式消去未知數(shù)X，可得到未知數(shù)t的解向量為：t=(4.7)利用（4.7）式求出每張像片的外方位元素后，利用雙像空間前方交會(huì)公式求出全部待定點(diǎn)的地面坐標(biāo)，也可利用多片前方交會(huì)求得待定點(diǎn)的地面坐標(biāo)。在共線條件的誤差方程（4.2）式中，由于每張像片的六個(gè)外方位元素已經(jīng)求出，可以列出每個(gè)待定點(diǎn)的前方交會(huì)誤差方程：vv(4.8)如果有一個(gè)待定點(diǎn)跨了幾張影像，則可以列出形如（4.8）式的2n（n為所跨影像張數(shù)）個(gè)誤差方程，將所有待定點(diǎn)的誤差方程組成法方程式，解求出每個(gè)待定點(diǎn)的地面坐標(biāo)近似值改正數(shù)，加上近似值后，就能得到該點(diǎn)的地面坐標(biāo)。光束法區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量中，誤差方程直接由像點(diǎn)坐標(biāo)的觀測(cè)值列出，能對(duì)像點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)誤差改正，雖然光束法區(qū)域網(wǎng)平差公式是由共線方程式線性化而得來(lái)的，因此，必須提供未知數(shù)的近似值，同時(shí)，由于未知數(shù)個(gè)數(shù)比較多，計(jì)算量大，影響了解求的速度，但是光束法區(qū)域網(wǎng)平差是三種方法中最嚴(yán)密的方法，隨著攝影測(cè)量技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)水平的提高，光束法區(qū)域網(wǎng)平差的應(yīng)用也日益廣泛，現(xiàn)在，該方法已經(jīng)成為了解析空中三角測(cè)量的主流方法。4.5本章小結(jié)本章主要講述空中三角測(cè)量的基本知識(shí)，同時(shí)對(duì)幾種常用的空中三角測(cè)量方法做了介紹，由于光束法空中三角測(cè)量最為嚴(yán)密，現(xiàn)在的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，因此對(duì)光束法空中三角測(cè)量做了重點(diǎn)介紹。

第5章實(shí)驗(yàn)5.1引言ERDASIMAGINE是國(guó)際上最為流行的遙感圖像處理系統(tǒng)，它的界面友好，操作方式靈活，內(nèi)容豐富，功能強(qiáng)大，在遙感圖像處理方面的使用越來(lái)越廣泛，目前，它以其自身的高精度，靈活快捷特點(diǎn)，代表著遙感圖像處理系統(tǒng)的未來(lái)趨勢(shì)。LPS（LeicaPhotogrammetrySuite）是徠卡公司推出的數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量及遙感處理系統(tǒng)。它為影像處理及攝影測(cè)量提供了高精度及高效能的生產(chǎn)工具。它可以處理各種航天（包括QuickBuid、IKONOS、SPOT5、ALOS及LANDSAT等）及航空（掃描航片、ADS40數(shù)字影像）的各類(lèi)傳感器影像定向及空三加密，處理各種影像格式(包括黑/白、彩色、多光譜及高光譜等)的數(shù)字影像。在使用ERDASLPS做空三實(shí)驗(yàn)時(shí)，其流程圖如下：原始資料分析原始資料分析創(chuàng)建測(cè)區(qū)創(chuàng)建相機(jī)文件影像格式轉(zhuǎn)換創(chuàng)建控制點(diǎn)文件人工選擇加密點(diǎn)調(diào)用軟件，挑出粗差測(cè)量控制點(diǎn)創(chuàng)建測(cè)區(qū)文件列表自動(dòng)相對(duì)定向，模型連接連接點(diǎn)編輯平差計(jì)算輸出加密點(diǎn)是否滿足要求圖5.1空三加密作業(yè)流程否是

5.2數(shù)據(jù)說(shuō)明本實(shí)驗(yàn)使用的是青海油田臺(tái)南地區(qū)的worldview衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，取兩張worldview全色影像，每張衛(wèi)片都有其對(duì)應(yīng)的RPC文件。同時(shí)已有四個(gè)控制點(diǎn)，以及對(duì)應(yīng)的點(diǎn)位圖片和其對(duì)應(yīng)的WGS-84大地坐標(biāo)。Worldview衛(wèi)星影像全色波段的分辨率在星下點(diǎn)位置是0.45m。實(shí)驗(yàn)地區(qū)是青海油田的臺(tái)南區(qū)域，該區(qū)域地形起伏不大，整體較平坦。實(shí)驗(yàn)通過(guò)使用RPC文件作為控制文件，并加入四個(gè)控制點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)空三加密。有理函數(shù)模型是用兩個(gè)多項(xiàng)式的比值來(lái)轉(zhuǎn)換像方和物方的關(guān)系，在本試驗(yàn)中，Worldview圖像像素坐標(biāo)的正則化坐標(biāo)為(X,Y),（P,L,H）是正則化的物方坐標(biāo)，即WGS-84坐標(biāo)的經(jīng)、緯度、大地高經(jīng)過(guò)式（3.3）正則化得到。有理函數(shù)系數(shù)是空間變換數(shù)學(xué)模型的重要文件，RPC文件參數(shù)共有90個(gè)，其中10個(gè)位正則化參數(shù)，80個(gè)是有理函數(shù)系數(shù)。RPC文件數(shù)據(jù)格式分析見(jiàn)下表

表5.1RPC數(shù)據(jù)格式字段名稱(chēng)數(shù)據(jù)位數(shù)單位LineOffset掃描線偏移量10pixelsampOffset采樣偏移量10PixellatOffset緯度偏移量12°longOffset經(jīng)度偏移量13°heightOffset高度偏移量9mlineScale掃面線比例因子10PixelSampScale采樣比例因子10PixellatScale緯度比例因子12°longScale經(jīng)度比例因子13°heightScale高度比例因子9mlineNumCoef掃描線分子系數(shù)22lineDenCoef掃描線分母系數(shù)22sampNumCoef采樣點(diǎn)分子系數(shù)22sampDenCoef采樣點(diǎn)分母系數(shù)225.3實(shí)驗(yàn)主要操作流程（1）創(chuàng)建工程。在創(chuàng)建工程時(shí)，要選擇相應(yīng)的模型，本實(shí)驗(yàn)選用幾何模型時(shí)有理函數(shù)模型，并選擇worldviewRPC；投影坐標(biāo)系選擇大地坐標(biāo)系WGS-84系；（2）加載影像并計(jì)算金字塔；（3）關(guān)聯(lián)RPC文件。將每張衛(wèi)片與其相對(duì)應(yīng)的RPC文件進(jìn)行關(guān)聯(lián)；（4）控制點(diǎn)量測(cè)。輸入四個(gè)控制點(diǎn)的坐標(biāo)，按照所給的控制點(diǎn)點(diǎn)位圖進(jìn)行控制點(diǎn)的量測(cè)；（5）自動(dòng)匹配；（6）空中加密。空中三角測(cè)量得出的殘差報(bào)告如下表表5.2空三加密殘差報(bào)告5.4實(shí)驗(yàn)分析控制點(diǎn)殘差如下表所示：表5.3控制點(diǎn)殘差表由于條件限制，并沒(méi)有采用檢查點(diǎn)，四個(gè)已知坐標(biāo)的點(diǎn)全用做了控制點(diǎn)，由控制點(diǎn)殘差分布表格可看出，高程和平面的誤差都比較小，最大的誤差也只有0.3294m，worldview衛(wèi)片分辨率為0.5m，因此，此次空三加密結(jié)果在一個(gè)像素范圍內(nèi)，可見(jiàn)空三加密的精度較好。利用空三加密結(jié)果可以方便地進(jìn)行后續(xù)處理，如生成和編輯數(shù)字高程模型DEM，然后對(duì)DEM進(jìn)行數(shù)字微分糾正，生成正射影像圖。

結(jié)論本文主要是對(duì)衛(wèi)星影像RPC空中三角測(cè)量進(jìn)行了闡述以及實(shí)驗(yàn)，主要研究了通用傳感器成像模型的原理，空中三角測(cè)量的概況，以及通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)研究使用軟件對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行空中三角測(cè)量的精度情況，本文試驗(yàn)中使用了控制點(diǎn)對(duì)RPC參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而提高空中三角測(cè)量的精度。盡管如此，本文還有不夠完善的地方，如未使用檢查點(diǎn)進(jìn)一步評(píng)判三角測(cè)量的精度。

參考文獻(xiàn)[1]張力,張繼賢,陳向陽(yáng),等.基于有理多項(xiàng)式模型RFM的稀少控制SPOT-5衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2009,(04):302～310.[2]王利英.基于RFM的IKONOS遙感影像幾何糾正方法研究[碩士].遼寧工程技術(shù)大學(xué),2007.[3]武瑞宏.空中三角測(cè)量的再認(rèn)識(shí)[J].測(cè)繪通報(bào),2002,(03):8～10.[4]邢閩,黃健.ERDASLPS進(jìn)行空三加密的精度分析[J].現(xiàn)代測(cè)繪,2007,(04):30～31.[5]范蘭,趙巍,陳杰,等.P5衛(wèi)星影像立體測(cè)圖的試驗(yàn)和分析[J].測(cè)繪通報(bào),2013,(02):54～58.[6]王鐵軍,尹大林,劉倩.基于SPOT5衛(wèi)星影像的空間數(shù)據(jù)快速更新[J].測(cè)繪與空間地理信息,2008,(03):18～20.[7]高文革,范永杰,宋倩,等.空三加密在數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量中的精度分析[J].山東國(guó)土資源,2010,(12):26～29.[8]蘇逸平.淺談當(dāng)代攝影測(cè)量的發(fā)展與應(yīng)用[J].地礦測(cè)繪,2005,(03):31～32.[9]劉衛(wèi)東.攝影測(cè)量與遙感發(fā)展探討[J].科技信息,2008,(35):59～70.[10]Th.Toutin.BlockbundleadjustmentofIkonosin-trackimages[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2003,Vol.24(4)[11]萬(wàn)幼川,張永軍.攝影測(cè)量與遙感學(xué)科發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)[J].工程勘察,2009,(06):6～12.[12]謝元禮.試論數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量空三加密的應(yīng)用及精度[J].北京測(cè)繪,1998,(03):2～6.[13]萬(wàn)幼川,劉良明,張永軍.我國(guó)攝影測(cè)量與遙感發(fā)展探討[J].測(cè)繪通報(bào),2007,(01):1～4.[14]張祖勛.數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量學(xué)[M].武漢測(cè)繪科技大學(xué)出版社,1997.[15]C.S.Fraser,G.Dial,J.Grodecki.SensororientationviaRPCs[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2005,Vol.60(3),pp.182-194.[16]鄭琳,陳鷹,林怡.SPOT影像的RPC模型糾正[J].測(cè)繪與空間地理信息,2007,(02):16～19.[17]劉軍,張永生,王冬紅.基于RPC模型的高分辨率衛(wèi)星影像精確定位[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2006,(01):30～34.[18]張?jiān)票?許斌,劉軍.基于通用成像模型的攝影測(cè)量處理方法分析[J].測(cè)繪技術(shù)裝備,2003,(04):3～4.[19]劉軍,張永生,范永弘.基于通用成像模型——有理函數(shù)模型的攝影測(cè)量定位方法[J].測(cè)繪通報(bào),2003,(04):10～13.[20]鞏丹超,鄧雪清,張?jiān)票?新型遙感衛(wèi)星傳感器幾何模型—有理函數(shù)模型[J].海洋測(cè)繪,2003,(01):31～33.

致謝在鄧非導(dǎo)師的指導(dǎo)下，歷時(shí)兩個(gè)月終于完成了本課題。由于之前并不是學(xué)習(xí)攝影測(cè)量與遙感方向，所以在完成本課題的過(guò)程中遇到了很多困難，不得不從基礎(chǔ)開(kāi)始學(xué)起?；叵朐谶@次畢業(yè)設(shè)計(jì)中的投入，此時(shí)心里很充實(shí)，為自己的收獲感到快樂(lè)。在學(xué)習(xí)中，非常感謝鄧非老師的指導(dǎo)，在此過(guò)程中，他多次給了我學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)的機(jī)會(huì)，讓我參加了適普公司以及吉威公司在我們?cè)旱呐嘤?xùn)，學(xué)習(xí)與本課題相關(guān)的知識(shí)，對(duì)此我很感激鄧?yán)蠋煂?duì)我的培養(yǎng)。鄧?yán)蠋焽?yán)謹(jǐn)細(xì)致的態(tài)度和有條不紊的處事方式，一直是我學(xué)習(xí)的榜樣。同時(shí)，感謝研究生師兄師姐們的幫忙，不管是在原始數(shù)據(jù)方面還是在后續(xù)學(xué)習(xí)中，師兄師姐們耐心的解釋和細(xì)心的指導(dǎo)都讓我感激萬(wàn)分，再次感謝他們，在今后的學(xué)習(xí)中，我會(huì)努力向他們學(xué)習(xí)，同時(shí)，在待人接物方面，我也會(huì)以他們?yōu)榘駱?。大學(xué)四年轉(zhuǎn)眼就過(guò)去了，當(dāng)我們沒(méi)有了課程，在聽(tīng)到學(xué)弟學(xué)妹們抱怨哪些課無(wú)聊哪些課很難時(shí)，突然有些感觸，到這個(gè)時(shí)候回頭想一想，上課的日子很充實(shí)，課下花十分的精力都抵不過(guò)上課認(rèn)真聽(tīng)講更有收獲。在這里，我想衷心感謝大學(xué)四年里所有為我們付出過(guò)的老師，是他們的辛勤工作，我們才有了安定溫馨的學(xué)習(xí)和生活環(huán)境。在即將離校的日子里，最不舍的就要算是室友了，在這樣和諧的宿舍生活了四年，心里滿滿的都是對(duì)那種溫馨氣氛和可愛(ài)的人的懷念，在此，我要衷心感謝日夜陪伴著的室友，永遠(yuǎn)忘不了她們一起去本部給我送傘的情形，永遠(yuǎn)忘不了考試前我們一起在宿舍對(duì)重點(diǎn)，幫彼此復(fù)習(xí)分析問(wèn)題的時(shí)光，永遠(yuǎn)忘不了大家一起去游玩過(guò)生日的快樂(lè)，這份快樂(lè)時(shí)光是她們給的，不管是學(xué)習(xí)還是生活方面，我都要對(duì)她們表示衷心的感謝。

附錄Aworldview影像的RPC文件satId="WV02";bandId="P";SpecId="RPC00B";BEGIN_GROUP=IMAGE errBias=58.06; errRand=0.11; lineOffset=8112; sampOffset=13170; latOffset=37.3888; longOffset=93.7850; heightOffset=2635; lineScale=8711; sampScale=13429; latScale=0.0373; longScale=0.0747; heightScale=501; lineNumCoef=( +4.307977E-04, -1.263816E-02, -9.499729E-01, +6.271073E-02, -8.415825E-07, +7.528216E-05, -5.714220E-04, -6.002494E-04, -2.238782E-04, +3.123121E-05, -6.075009E-07, -2.891710E-06, -4.740412E-08, +1.712935E-08, +3.354846E-07, +0.000000E+00, +4.190858E-07, -9.764863E-07, -2.322106E-07, -1.098735E-06); lineDenCoef=( +1.000000E+00, -8.022845E-06, +2.320613E-04, -5.707061E-04, +2.263116E-07, -2.928767E-07, +8.723062E-08, -2.279204E-08, -3.131957E-07, +1.760395E-07, +5.961097E-07, +1.613036E-06, +6.070308E-08, +1.049754E-06, +3.190152E-08, +6.151591E-07, +3.740401E-07, -5.936936E-08, +4.275312E-07, -2.215415E-06); sampNumCoef=( +1.019382E-03, +9.847502E-01, -5.134738E-03, -2.092356E-02, -2.431299E-04,