星载光子点云支持下的卫星影像区域网平差

以ICESat-2为代表的光子计数激光雷达对地观测手段具有地面足印小、采样频率高、波束数量多等特点，获取点云的平面精度和飞行方向数据密集程度得到很大提升，可作为一种新型三维控制条件以提高卫星影像定位精度。为解决光子点云没有同步影像记录平面位置的应用难题，提出一种星载光子计数激光点云支持下的卫星影像定位精度提升方法。首先采用三维地形剖面匹配方法实现对光子点云数据与卫星立体影像自动生成的数字表面模型（DSM）的精确配准；然后依据坡度变化从光子剖面点云中提取地形特征点，联合DSM多种地形特征生成共同地形特征控制点；最后将该地形特征控制点作为平高控制条件引入带附件参数的卫星影像区域网空中三角测量过程，以进一步提升定位精度。利用陕西省两个地区的ZY-3影像和ATLAS ATL03级数据进行实验，结果表明与完全无控定位方法和SRTM数据辅助定位方法相比，所提方法能够显著提高ZY-3影像平面和高程定位精度，提升幅度相对于SRTM数据分别可以达60%和34%左右，验证了所提方法的有效性和可行性。     

国产立体测图卫星典型冰川区高精度DEM生产及质量对比EI北大核心CSCD

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是开展青藏高原冰川研究的重要基础数据。随着国产立体测图卫星的快速发展,自主可控地获取青藏高原冰川区高精度DEM成为可能。该研究综合采用资源三号、高分七号卫星的立体影像和激光测高数据,分别生成冰川区域5 m和2 m格网的DEM,并选择岗钦及普若岗日等两处冰川为实验区,将国产卫星DEM与国外的AW3D、SRTM、TanDEM、HMA DEM等多种开源数字高程模型进行对比分析,并采用ICESat-2星载激光测高数据开展DEM绝对高程精度验证。结果表明:与中等空间分辨率的开源DEM相比,基于国产立体测图卫星影像生产的DEM高程精度更优,且格网更精细、更能详细描述冰川末端纹理特征;与高空间分辨率数据集HMA DEM对比高程精度,资源三号DEM略差、高分七号DEM更优,且在覆盖完整性方面国产卫星DEM均优于HMA DEM。综上所述,基于国产立体测图卫星可以实现冰川区高精度DEM的获取,能够为青藏高原冰川研究提供自主可控、精度可靠的地形参考数据。     

资源三号03星激光测高数据处理与复合测绘应用

资源三号03星是自然资源部主持建造的用于1∶50 000立体测图的陆地遥感业务卫星,该星装备了业务化的激光测高仪,主要用于获取高精度高程控制点。论文针对资源三号03星激光测高数据,研究了标准化测绘处理流程和高程控制点提取方法,在内蒙古苏尼特右旗和江苏苏州开展了精度验证,并选择黑龙江和河北两个实验区开展了复合测绘应用验证。精度验证结果表明,资源三号03星激光点在内蒙古苏尼特右旗平坦区域高程精度为(0.051±0.232) m,在江苏苏州城市建成区的激光点总体精度为(0.414±6.213) m,经高程控制点提取和质量标记后的激光点高程误差为(?0.526±0.624) m,能满足1∶50 000测图高程控制需求。复合测绘应用表明,利用资源三号03星激光高程控制点,立体影像高程精度在黑龙江平坦地区能从5.27 m提高到2.58 m,河北太行山区能从11.25 m提高到4.45 m;无论是平地还是山区,资源三号03星激光高程控制点均能有效提高立体影像的高程精度并满足1∶50 000测图需求。     

高分七号卫星多源遥感数据精度优化与评估

高分七号卫星是国内首个亚米级双线阵立体成像卫星,同时配有两套激光测高仪和激光足印相机,可同期获取多源遥感数据。文中采用高分七号卫星获取的多源遥感数据进行平面和高程精度优化,利用激光测高数据对立体影像密集匹配的DSM进行偏度、中值、线性和二阶多项式模型和高程优化评估,利用足印影像对DOM进行一阶仿射变换方法和平面优化评估,并利用外业控制点对无控平面高程、激光高程优化、足印-激光平面高程优化、外业-激光平面高程优化等不同优化模型的结果进行精度评估。实验结果表明,利用激光测高数据可明显优化DSM高程精度,无控DSM高程误差平均值为?4.268 m,中误差为4.518 m,经过中值模型优化后的DSM高程误差平均值提升为?0.272 m,中误差提升为1.508 m,经过线性模型优化后的DSM高程误差平均值提升为?0.320 m,中误差提升为1.351 m;利用足印影像可改善DOM的平面精度,平面误差平均值从13.606 m提升到5.341 m,中误差从13.626 m提升到5.495 m。     

对地观测星载激光测高系统高程误差分析

星载激光测高系统通过接收卫星平台激光器发出的激光脉冲经地表反射的微弱回波,计算卫星与地表的距离;结合卫星轨道和姿态数据,生成激光脚点精确地理位置和高程结果.其高程误差主要受器件、环境和目标参数影响,目前还没有完整描述对地观测星载激光测高系统平面和高程误差的数学模型.简化并完善了针对固体地表的激光测距误差模型,建立了完整的激光脚点平面和高程误差模型.利用高程精度和空间分辨率更高的机载Lidar数据评估了星载激光测高系统GLAS实测数据的高程偏差,评估结果符合所建误差模型.在较平坦的冰盖表面,GLAS系统高程精度可以达到设计值约15 cm.研究内容对测高系统高程误差评估和系统参数设计具有参考意义.     

直接地理编码与星载干涉SAR测高不确定度的等效性分析

现有的考虑地球曲率影响的INSAR测高模型主要有星载干涉SAR测高模型和直接地理编码两种。星载干涉SAR测高模型首先利用SAR干涉获取非模糊干涉相位,然后根据考虑地球曲率的空间几何关系直接计算地形高度。而直接地理编码模型则是在SAR干涉获取非模糊干涉相位的基础上,利用两个斜距方程和一个多普勒方程给出地面点的3维坐标值。由于两种模型得到地形高程的途径不同,因此很难直接比较这两种模型的地形测高不确定度。该文在采用矩阵形式推导出直接地理编码模型地形高程不确定度显示表达式的基础上,通过引入斜距平面坐标系,定量化地证明了直接地理编码模型的高程测量不确定度公式与考虑地球曲率的SAR干涉测高模型的测高不确定度公式是相同的,从而说明了这两种模型在用于地形高程测量时具有相同的精度。最后采用计算机仿真验证了理论分析的正确性。     

利用波形匹配实现卫星激光测高脚点精确定位的方法

激光测高仪分米量级的绝对高程精度可以满足地面高程控制点的需求,但其十几米甚至几十米的平面偏移使得其激光脚点仅能在平坦地表区域作为高程控制点使用。通过推导激光回波模型建立回波模型仿真器,综合考虑激光能量时空分布、地表轮廓、地表反射率等器件和目标参数的影响,对没有考虑地表反射率影响的现有波形匹配方法进行改进;进而,使用机载LiDAR点云数据和GLAS波形、能量数据,以仿真波形和真实波形相关系数最大原则进行波形匹配,寻找GLAS激光脚点中心坐标的精确位置。结果表明:在GLAS系统接收能量正常的工作周期内,波形匹配的平均相关系数大于0.9,通过波形匹配提高GLAS激光脚点的平面精度,能够实现约2 m的平面定位精度。研究方法能解决复杂地表条件下的激光高程控制点获取问题。     

单幅SAR遥感影像定位的几何分析

在数字高程模型(DEM)支持下的单幅影像迭代定位方法(IPM)是利用单幅遥感影像进行目标定位或修测地图的主要方法.一直以来,SAR影像IPM的几何意义都不甚明了.依据SAR影像距离投影的原理,对SAR影像IPM的计算过程进行了几何分析,提出以地面倾角和起始高程点入射角作为已知量,推导了其近似的收敛条件以及收敛速度计算公式,并分析得到地面倾角和起始高程值是影响SAR影像IPM收敛性和收敛速度的主要因素.最后,分别利用模拟数据和真实数据对几何分析的结论进行了实验验证.实验结果表明,理论分析结论正确合理,有助于深入分析SAR影像上像点与地面点的几何关系.     

卫星激光辅助光学影像立体测绘评估与分析

卫星激光辅助光学影像进行立体测绘是提高无控制测图精度的重要手段。针对美国ICEsat 1和我国高分七号、资源三号03星在轨激光测高载荷,本文从激光辅助光学影像提升高程精度的需求出发,采用激光与立体影像平高分离的区域网平差方法,对比和分析三颗卫星激光用于复合测绘的精度。试验选取天津同一地区的资源三号03星传感器校正立体影像和三颗卫星激光数据,利用15个外业检查点进行精度验证。试验结果显示,利用6～10个ICEsat 1、高分七号、资源三号03星激光点辅助光学立体影像平差后,立体影像定位高程精度分别由原始的464m提升到251m、24m、348m,充分表明,三颗卫星激光数据均可用于进一步提高立体影像高程精度,GF 7卫星激光辅助定位高程精度效果略优于ICEsat 1,ZY3 03星次之。     

方向自适应的星载光子计数激光测高植被冠层高度估算

星载光子计数激光测高系统具有较高的沿轨距离分辨率,能够探测得到植被冠层和地表的连续高程信息。然而星载植被点云的低点云密度和低信噪比,对植被相对冠层高度的估算方法提出了新的要求。本文提出了一种方向自适应的星载光子计数激光测高植被点云冠高估算方法。首先通过寻找点云高程统计直方图中代表冠层和地面位置的极值进行粗去噪,大致得到信号高程所在的范围,并估算出冠层,地面和噪声点云的平均密度以及地表坡度。随后对粗去噪后的点云进行方向自适应的密度聚类精去噪,其邻域的方向为地表坡度,与密度有关的阈值均根据估算出的点云密度自适应的做出调整。在滤波后,结合点云的密度和高程百分比分别找出地面与树冠顶端的初始点,并通过三角网方法(TIN)扩展初始点以进行分类,最终确定地表与树冠顶端的高程。采用ATLAS星载激光测高仪的植被点云对算法进行了验证,结果表明算法能够正确估算植被冠高,十分适用于坡度较大和叶面积指数较低的地区,其中冠顶与地面的高程和机载LIDAR数据高程的决定系数R~2分别为0.99与0.77,均方根误差RMSE为0.28 m与2.6 m。     

基于空变多项式的高精度重构模型

针对由于合成孔径雷达(SAR)图像几何失真的空变性,传统的多项式模型与距离多普勒模型精度不高的问题,文中提出了结合距离多普勒模型和空变的多项式模型的少量控制点精确重构模型。该模型从距离多普勒方程出发,通过优化地面控制点的方位向分布建立空变的多项式模型,实现SAR图像的高精度重构。实验数据表明:在少量控制点情况下,文中的重构模型精度高于传统的距离多普勒模型和多项式模型。     

Evaluation of Geometric Modeling for KOMPSAT‐1 EOC Imagery Using Ephemeris Data

Using stereo images with ephemeris data from the Korea Multi‐Purpose Satellite‐1 electro‐optical camera (KOMPSAT‐1 EOC), we performed geometric modeling for three‐dimensional (3‐D) positioning and evaluated its accuracy. In the geometric modeling procedures, we used ephemeris data included in the image header file to calculate the orbital parameters, sensor attitudes, and satellite position. An inconsistency between the time information of the ephemeris data and that of the center of the image frame was found, which caused a significant offset in satellite position. This time inconsistency was successfully adjusted. We modeled the actual satellite positions of the left and right images using only two ground control points and then achieved 3‐D positioning using the KOMPSAT‐1 EOC stereo images. The results show that the positioning accuracy was about 12‐17 m root mean square error (RMSE) when 6.6 m resolution EOC stereo images were used along with the ephemeris data and only two ground control points (GCPs). If more accurate ephemeris data are provided in the near future, then a more accurate 3‐D positioning will also be realized using only the EOC stereo images with ephemeris data and without the need for any GCPs.     

Automated georeferencing and orthorectification of Amazon basin-wide SAR mosaics using SRTM DEM data

Frequently large synthetic aperture radar (SAR) mosaics are not precisely georeferenced because topographic distortions are not removed during the mosaicking process due to the lack of adequate digital elevation models (DEMs). The Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) has recently provided high-resolution DEM data with nearly global coverage and makes it possible to rectify SAR mosaics. Though techniques are available for rectifying individual scenes of SAR imagery using DEM data, these methods encounter difficulties when rectifying SAR mosaics because abrupt geometric discontinuities occur in SAR mosaics at scene boundaries. This paper introduces an automated method to removing topographic distortions from SAR mosaics and producing orthorectified mosaics, without accessing original SAR images. The procedures include SAR image simulation from DEMs, two-staged image matching between SAR mosaics and the simulated image, automated tie-point derivation and screening, piecewise image rectification for localized adjustment, and production of orthorectified mosaics. The method is used to orthorectify both high-water and low-water Global Rain Forest Mapping project SAR mosaics covering the entire Amazon basin. Validation results show that one-pixel (i.e., 92 m) positioning accuracy (root mean square error) was achieved in both cases, compared to 14-16 pixel errors (i.e., 1288-1472 m) of the original mosaics.     

A weighted least squares solution for space intersection ofspaceborne stereo SAR data

The use of stereoscopic SAR images offers an alternative to interferometric SAR for the generation of digital elevation models (DEMs). The stereo radargrammetric method is robust and can generate DEMs of sufficient accuracy to geocode SAR images. Previous work has shown that ground coordinates with accuracy of four times the resolution cell can be obtained from ERS data without using any ground control points (GCPs), where the high accuracy of the orbit and satellite position of the order of metres introduce insignificant errors into the intersection procedure. The orbit data for RADARSAT is not as accurate as that for ERS, and the perpendicular relationship between the resultant velocity vector and the resultant range vector is uncertain in terms of image geometry. Hence, it is necessary to refine the method to allow for possible errors. This paper introduces a weighted space intersection algorithm based on an analysis of the predicted errors. A radargrammetric error model for observation errors is also formulated to predict the accuracy of the algorithm. The revised method can be used without any GCPs, but this can lead to systematic errors due to less accurate orbit data, and it has been found that the use of two GCPs provides a reasonable solution. The method is insensitive to the spatial distribution of GCPs, which is often critical in traditional methods. The error statistics of the results generated from 32 independent check points, distributed through the entire SAR image, approach the predicted errors and give positional accuracy of 38 m in three dimensions     

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。      

多特征参数约束的星载激光高程控制点提取

星载激光点位高程精度是其辅助光学立体影像复合测绘的基础。针对光学影像立体测绘对激光高程控制点精度的需求,提出了一种基于多特征参数约束的星载激光高程控制点提取方法。该方法利用全波形数据包含的目标地物垂直结构信息,分析高精度激光高程控制点特征,基于数据的有效性、波形的峰值个数、回波特征参数实现逐级约束筛选。选取信噪比、峰度和偏度作为评价指标,通过全波形数据回波特征参数的计算、统计与分析,确定其信噪比、峰度和偏度阈值,最终高效提取出可用于星载激光高程控制点的有效波形数据。以我国高分七号数据为试验对象,选取草地、戈壁、道路、水体、沙地、耕地六种典型地物样本,确定适用于提取高分七号高程控制点的信噪比、峰度与偏度的阈值。以江苏地区机载LiDAR点云数据为参考,验证分析高程控制点提取和阈值设定的准确性,试验结果表明:基于多特征参数约束算法,利用设定的适用于GF-7卫星的参数阈值,可以高效、准确地从原始波形数据中提取出有效波形用于高精度高程控制点生产。以与参考数据高程差0.32 m为高程精度要求,提取准确性平均为90.34%,所提取的激光高程平均测量精度优于0.5 m。     

基于统计直方图两步法的星载单光子数据去噪

针对星载单光子激光有效回波信号混杂于噪声中难以区分的问题,提出一种基于统计直方图两步法的星载单光子数据去噪方法。先后采用沿轨小窗口直方图粗去噪与距离平方统计直方图精去噪,实现星载单光子回波数据中的噪声光子有效剔除。利用该方法对美国星载单光子激光雷达先进地形激光测高系统(ATLAS)的强与弱波束、白天和夜间、平地与山地3种典型情况下的回波光子数据进行实验,结合ATLAS官方去噪结果,基于混淆矩阵统计去噪精确度。实验结果表明,强波束数据去噪精确度为98.86%,弱波束数据去噪精确度为96.94%;夜间数据去噪精确度为99.02%,白天数据去噪精度为98.86%;山地数据去噪精确度为96.28%,平地数据去噪精确度为96.94%。说明本文方法适用于常见的以上3种典型情况下的星载单光子数据去噪。     

基于StereoSAR辅助的InSAR DEM重建方法研究

StereoSAR与InSAR是两种利用合成孔径雷达图像重建DEM的关键技术。InSAR利用SAR干涉像对的相位信息重建高程,具有DEM重建精度高的特点,但DEM重建精度受环境、时间等失相干因素影响较大;StereoSAR是利用SAR立体像对的幅度信息重建高程,尽管DEM重建理论精度比InSAR差,但受失相干因素影响小,并且可以在缺乏外部辅助高程信息时获取绝对DEM。在传统的InSAR处理中,干涉条纹密集区域相位解缠难度较大,存在相位解缠错误和错误传播现象,且在没有地面控制点或外部DEM的时难以获得绝对DEM。文中提出了一种迭代式的基于StereoSAR辅助的InSAR高精度DEM重建方法,该方法可以在缺乏外部高程信息时获得绝对DEM,降低干涉条纹密集区域相位解缠的难度,提高DEM重建精度。采用文中所提方法、传统InSAR方法及公开DEM辅助InSAR DEM重建方法,分别在地形复杂与平坦区域进行DEM重建,并用ICESat/GLAS及TanDEM-X DEM进行精度评估。DEM重建结果验证了文中所提方法的有效性,所提方法的DEM重建精度优于传统InSAR方法且与公开DEM辅助InSAR DEM重建方法精度相当。