一种新的稀少控制条件下机载SAR影像区域网平差方法的研究

困难测图地区缺少控制点一直是SAR图像校正的难点之一。该文针对机载SAR影像,提出了一种新的基于F.leberl构像模型平差的方法。借鉴光束法平差方法中解算前、后方交会的思想,交替趋近求解未知参量。实验结果表明,该方法不仅实现了在稀少控制点下求得定位参数的稳定解,而且有效减小了航带间同名点坐标误差,平差精度达到了单航带多控制点独立校正的水平。     

一种适用于大区域稀疏控制点下的机载InSAR定标方法

高精度的高程测量需要通过干涉定标来对InSAR系统干涉参量误差进行校正,传统干涉定标方法需要较多控制点来降低系统随机误差对定标精度的影响,而对于复杂地形区域,野外布设控制点难度较大,部分区域可能只有少数控制点甚至没有控制点,对于这些区域传统干涉定标方法不再适用,该文提出了一种新的基于区域网平差理论的机载InSAR定标方法,该方法将摄影测量学中的区域网平差理论引入到InSAR系统定标处理中,通过对多条带进行联合定标处理可以实现大区域稀疏控制点下InSAR系统参量定标,而且解决了传统定标方法导致的条带间重叠区域高程不一致问题。最后,通过对丘陵区域3条带仿真数据进行区域联合定标处理,验证了该方法的有效性和合理性。     

无人机影像区域网平差精度研究

轻型无人机以其机动灵活的特点,能够适应地形复杂、多云雾地区的飞行任务。但是由于其镜头小,获取的影像具有像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则等特点,使得在进行区域网平差时和传统的航空影像有所不同。为解决无人机影像区域网平差工作量大、精度不高的问题,对获取的无人机影像进行了常规光束法区域网平差试验,利用无人机机载POS数据进行POS辅助光束法区域网平差,针对无人机获取的原始POS数据精度不高的问题,通过在区域网内布设少量控制点,建立POS数据改正模型,从而获取POS数据误差改正参数,对原始POS数据进行改正。提出了一种利用改正后POS数据辅助区域网平差的方法,并对三种方法的精度进行了评定。研究结果表明,常规方法的精度要优于直接利用原始POS数据的方法,利用改正后POS数据的方法在精度上接近常规方法,同时提高了区域网平差的效率。     

基于模型的稀疏控制点下机载InSAR 定标中CP 连接点选取方法

高精度的高程测量需要利用较多地面控制点(Ground Control Point, GCP)通过干涉定标来校正干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)系统干涉参量误差,针对部分区域可能只有少数控制点甚至没有控制点的情况,需要采用新的基于区域网平差理论的高精度机载InSAR定标方法,该方法中CP(Control Point)连接点的选取是影响InSAR 定标精度的关键环节。该文提出了一种基于模型的稀疏控制点下机载InSAR 定标中CP 连接点的选取方法,该方法基于InSAR 干涉参量敏感度特性采用多项式模型拟合的方法来选取CP 连接点。通过对实测机载InSAR 数据进行区域联合定标处理,验证了该方法的有效性和合理性。      

不同类型卫星遥感影像的联合区域网平差方法

根据区域网平差的基本原理,提出了不同类型卫星遥感影像联合区域网平差的方法,建立了光束法联合区域网平差模型,对误差方程式的建立、权矩阵的计算、多片前方交会模型的建立以及平差计算过程的设计等关键问题进行了研究,并通过两组实验验证了平差模型的有效性,分析了影像组合形式以及控制点的分布、数量、精度对平差结果的影响,最后总结了多源遥感影像联合区域网平差的特点以及应用前景.