專(zhuān)利名稱(chēng)：一種衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種針對(duì)衛(wèi)星圖像的自動(dòng)幾何精校正方法，尤其涉及一種針對(duì)遙感衛(wèi)星所采集的圖像，首先進(jìn)行自動(dòng)地標(biāo)匹配，獲得地標(biāo)偏移量，然后利用匹配成功的地標(biāo)對(duì)獲得幾何精校正結(jié)果的方法，屬于遙感技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
遙感衛(wèi)星圖像已經(jīng)成為人們獲取地面信息的重要數(shù)據(jù)來(lái)源。目前，國(guó)際上針對(duì)遙感衛(wèi)星所采集的圖像，均采用基于地標(biāo)匹配的幾何精校正方法來(lái)提高定位精度，從而提高遙感衛(wèi)星定量產(chǎn)品的應(yīng)用效果。
在遙感技術(shù)發(fā)展的早期，研究人員通常采用人工方式選取地標(biāo)，進(jìn)行交互式的幾何精校正工作。這是一項(xiàng)十分費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作。在進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的衛(wèi)星圖像分析時(shí)，基于人工方式的幾何精校正變得不可行。不斷增加的圖像分析任務(wù)需要對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)、自動(dòng)的處理，因此自動(dòng)幾何精校正方法更加適合實(shí)際應(yīng)用的需要。
針對(duì)基于地標(biāo)匹配的自動(dòng)幾何精校正方法，有關(guān)研究人員進(jìn)行了
大量的研究。1988年，SSEC針對(duì)GOES衛(wèi)星(地球同步環(huán)境衛(wèi)星)完成了靜止氣象衛(wèi)星的幾何精校正工作。Emery等人開(kāi)展了自動(dòng)地標(biāo)導(dǎo)航方法的研究，其研究對(duì)象是針對(duì)極軌氣象衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)。在美國(guó)專(zhuān)利6084989中，介紹了一種在通過(guò)衛(wèi)星獲得的數(shù)字圖像中，自動(dòng)確定地標(biāo)位置的系統(tǒng)和方法。但是，該發(fā)明所采用的技術(shù)方案對(duì)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)(softcopy map database)要求很高， 一般用戶(hù)很難提供滿(mǎn)足精度要求的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，因此對(duì)大部分用戶(hù)而言并不適用。
國(guó)內(nèi)關(guān)于遙感衛(wèi)星自動(dòng)幾何精校正方法研究已久，例如陸風(fēng)等人將整個(gè)地球圓盤(pán)圖作為地標(biāo)進(jìn)行地球邊緣檢測(cè)，根據(jù)地球圓盤(pán)圖中心點(diǎn)偏移量計(jì)算滾動(dòng)方向上的失配角，減小南北方向上的定位偏差，而東西方向上的定位偏差是通過(guò)圖像配準(zhǔn)步驟減小的。該方法對(duì)于一個(gè)時(shí)次的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，只能獲得一組地標(biāo)偏移量，無(wú)法獲得能夠用于求解
4姿態(tài)所需要的地標(biāo)偏移量。王嬌、張斌、汪愛(ài)華等分別獨(dú)立開(kāi)展了基于地標(biāo)匹配的幾何精校正方法研究，但他們的方法都是通過(guò)人工選取地面控制點(diǎn)進(jìn)行幾何精校正，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)自動(dòng)精校正。在專(zhuān)利號(hào)為ZL
200710065856. 7的中國(guó)發(fā)明專(zhuān)利中，公開(kāi)了 一種基于地性線的衛(wèi)星遙
感圖像幾何精校正方法。該方法的具體步驟是調(diào)入數(shù)字高程模型，每個(gè)點(diǎn)與周邊8個(gè)點(diǎn)比較確定最大下降方向；累加下降到該點(diǎn)的下降量，儲(chǔ)存為C;人機(jī)交互確定閾值a ， C與a進(jìn)行大小比較，大于a為溝谷記為1，否則記為No data,儲(chǔ)存為D，對(duì)D矢量化得到溝谷線文件El;計(jì)算A的最高海拔點(diǎn)Max,用Max減每個(gè)點(diǎn)數(shù)值加2000得到陣列F;重復(fù)以上步驟得到山脊線文件E2;調(diào)入衛(wèi)星圖像與矢量El與E2進(jìn)行疊加，人機(jī)交互采集同名地物點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)(Xi， Yj)與(Ui， Vj)，儲(chǔ)存為G，并擬合糾正等。該發(fā)明提高了山地衛(wèi)星遙感圖像與基地理底圖的配準(zhǔn)精度，所糾正的衛(wèi)星圖像幾何誤差不超過(guò)1個(gè)像元，能應(yīng)用于資源、軍事等勘察測(cè)繪領(lǐng)域。但是，該發(fā)明主要適用于山地的衛(wèi)星遙感圖像，應(yīng)用范圍比較有限。
根據(jù) Taejung Kim、 Tae-Yoon Lee禾口 Hae-Jin Choi 發(fā)表在論文
《Landmark Extraction, Matching and Processing for AutomatedImage Navigation of Geostationary Weather Satellites》(載于
《Proc. of SPIE》Vol. 5657)中的研究結(jié)果，由于靜止氣象衛(wèi)星與極軌氣象衛(wèi)星觀測(cè)機(jī)制的不同，適用于極軌氣象衛(wèi)星的自動(dòng)幾何精校正方法并不能很好地在靜止氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)中得到應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于提供一種針對(duì)衛(wèi)星圖像的自動(dòng)幾何精校正方法。該方法在充分吸收國(guó)內(nèi)外自動(dòng)地標(biāo)匹配系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了自動(dòng)地標(biāo)匹配的新技術(shù)方案，并在此基礎(chǔ)上獲得幾何精校正結(jié)果。
為實(shí)現(xiàn)上述的發(fā)明目的，本發(fā)明采用下述的技術(shù)方案-一種衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，其特征在于包括如下的步驟(1)利用實(shí)際測(cè)量的衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)、姿態(tài)數(shù)據(jù)及衛(wèi)星發(fā)射前測(cè)量好的衛(wèi)星本體與觀測(cè)儀器的安裝關(guān)系矩陣，進(jìn)行圖像定位和標(biāo)稱(chēng)投影，獲得衛(wèi)星圖像的標(biāo)稱(chēng)圖；(2) 對(duì)所述標(biāo)稱(chēng)圖進(jìn)行處理，獲得待匹配的衛(wèi)星圖像，對(duì)所述待匹配的衛(wèi)星圖像進(jìn)行二值化處理；
(3) 將二值化處理之后的地標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫(kù)與二值化處理之后的所述待匹配的衛(wèi)星圖像進(jìn)行匹配運(yùn)算，獲得地標(biāo)偏移量；
(4) 采用質(zhì)量控制措施對(duì)步驟(3)的結(jié)果進(jìn)行處理，獲得匹配成功的地標(biāo)對(duì)；
(5) 利用匹配成功的地標(biāo)對(duì)對(duì)所述標(biāo)稱(chēng)圖進(jìn)行幾何精校正，獲得修正后的定位結(jié)果。
其中，
所述步驟(l)中，所述衛(wèi)星圖像包括可見(jiàn)光通道獲得的圖像和紅外通道獲得的圖像。
所述步驟(2)中，采用后驗(yàn)概率方法將衛(wèi)星圖像的灰度值轉(zhuǎn)換為后驗(yàn)概率，對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行二值化處理。
所述步驟(3)中，所述地標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)如下方式獲得首先根據(jù)GSHHS數(shù)據(jù)提取地標(biāo)數(shù)據(jù)；然后選取具有明顯特征的地面控制點(diǎn)，并以地面控制點(diǎn)為中心，自動(dòng)擴(kuò)充為預(yù)定大小的地標(biāo)塊圖像；根據(jù)下墊面類(lèi)型，利用Bayes法則將地標(biāo)模板二值化。
所述步驟(3)中，所述匹配運(yùn)算采用基于最大相關(guān)系數(shù)方法。
所述步驟(4)中，所述質(zhì)量控制措施為采用假設(shè)檢驗(yàn)的方法，將所有小于顯著水平95%的匹配都作為誤匹配?；蛘?，所述質(zhì)量控制措施為對(duì)于有云區(qū)域的地標(biāo)不進(jìn)行匹配運(yùn)算。
采用本發(fā)明所提供的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，不需要對(duì)地形進(jìn)行大量的、細(xì)致的探測(cè)工作也能夠獲得精度較高的幾何精校正結(jié)果。該結(jié)果能夠充分滿(mǎn)足制作遙感衛(wèi)星定量產(chǎn)品方面的需求，從而大大降低了衛(wèi)星圖像自動(dòng)地標(biāo)匹配系統(tǒng)的運(yùn)行成本。


下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明。圖1為本發(fā)明所提供的基于地標(biāo)匹配的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正的流程圖2為生成二值化的地標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫(kù)的流程示意圖3為將待匹配的衛(wèi)星圖像進(jìn)行二值化處理的流程示意圖；圖4 (a)為南北方向上的幾何精校正前、后定位偏差對(duì)比圖，圖4(b)為東西方向上的幾何精校正前、后定位偏差對(duì)比圖。
具體實(shí)施例方式
如圖1所示，對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行基于自動(dòng)地標(biāo)匹配的幾何精校正的基本流程是這樣的首先利用實(shí)際測(cè)量的衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)、姿態(tài)數(shù)據(jù)及衛(wèi)星發(fā)射前測(cè)量好的衛(wèi)星本體與觀測(cè)儀器的安裝關(guān)系矩陣，進(jìn)行圖像定位和標(biāo)稱(chēng)投影，獲得衛(wèi)星圖像的標(biāo)稱(chēng)圖。然后，對(duì)標(biāo)稱(chēng)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得待匹配的衛(wèi)星圖像，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的Bayes法則對(duì)待匹配的衛(wèi)星圖像進(jìn)行二值化。之后，將二值化之后的地標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫(kù)與二值化之后的待匹配衛(wèi)星圖像進(jìn)行匹配運(yùn)算，獲得地標(biāo)偏移量。在這個(gè)過(guò)程中，需要注意避免云的污染，同時(shí)采用質(zhì)量控制措施如數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的假設(shè)檢驗(yàn)方法減少誤匹配，剔除明顯的野值(即異常值)，獲得匹配成功的地標(biāo)對(duì)。對(duì)于所有匹配成功的地標(biāo)對(duì)，通過(guò)直接線性變換等計(jì)算方法對(duì)標(biāo)稱(chēng)圖進(jìn)行幾何精校正，從而獲得修正后的定位結(jié)果。
下面介紹實(shí)現(xiàn)自動(dòng)地標(biāo)匹配的基本流程。實(shí)現(xiàn)自動(dòng)地標(biāo)匹配包括三個(gè)方面的基本要素第一.地標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫(kù)；第二.待匹配的衛(wèi)星圖像；第三.地標(biāo)模板與衛(wèi)星圖像的圖像匹配算法。下面分別展開(kāi)詳細(xì)的說(shuō)明。
首先說(shuō)明如何確定地標(biāo)模板的數(shù)據(jù)。對(duì)于自動(dòng)地標(biāo)匹配來(lái)說(shuō)，地標(biāo)模板的選擇是非常重要的。地標(biāo)模板由若干個(gè)一定大小的地標(biāo)組成，這些地標(biāo)圖像具有顯著的地標(biāo)物，大多是湖泊、河流、海岸線、島嶼等，具有清晰的結(jié)構(gòu)特征。在實(shí)踐中，發(fā)明人根據(jù)GSHHS數(shù)據(jù)提取地標(biāo)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)基于可以在互聯(lián)網(wǎng)上自由下載的世界海岸線矢量庫(kù)(worldvector shoreline)以及世界數(shù)據(jù)銀行(world data bank)，包括了8種下墊面類(lèi)型其中0代表淺海、l代表陸地、2代表水陸分界線、3代表內(nèi)陸水體、4代表間歇性水體、5代表內(nèi)陸深水體、6代表大陸海洋水體、7代表深海水體。
地標(biāo)模板必須與待匹配的衛(wèi)星圖像具有相同的投影方式。若衛(wèi)星在理想的地球同步軌道上，星下點(diǎn)在標(biāo)稱(chēng)位置，衛(wèi)星自旋軸與地球南北極之間的連線平行，掃描輻射計(jì)無(wú)失配，對(duì)地球做正常掃描，所得到的影像稱(chēng)為標(biāo)稱(chēng)投影圖像。此時(shí)的投影方式成為標(biāo)稱(chēng)投影。實(shí)際上，衛(wèi)星的軌道和姿態(tài)都不可能是上述理想情況。為了方便用戶(hù)使用，將實(shí)際衛(wèi)星
7圖像投影到標(biāo)稱(chēng)投影上，成為標(biāo)稱(chēng)投影圖像。在標(biāo)稱(chēng)投影下，圖像坐標(biāo)與地理經(jīng)緯度是一一對(duì)應(yīng)的，這就方便了后續(xù)的應(yīng)用。以標(biāo)稱(chēng)投影圖像為基礎(chǔ)，選取地標(biāo)點(diǎn)，形成地標(biāo)塊圖像。
圖2為生成二值化的地標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫(kù)的流程示意圖。在生成地標(biāo)模板數(shù)據(jù)時(shí)，首先選取具有明顯特征的地面控制點(diǎn)，并以地面控制點(diǎn)為中
心，自動(dòng)擴(kuò)充為15X15大小的地標(biāo)塊圖像，并根據(jù)下墊面類(lèi)型，利用Bayes法則將地標(biāo)模板數(shù)據(jù)二值化，其中l(wèi)代表陸地，2代表水體(具體過(guò)程可參見(jiàn)下文的說(shuō)明)。在選取地面控制點(diǎn)時(shí)，應(yīng)該在空間分布上盡可能均勻的選取。
待匹配的衛(wèi)星圖像由太空中運(yùn)行的遙感衛(wèi)星通過(guò)其可見(jiàn)光通道或紅外通道實(shí)時(shí)采集獲得，在此就不詳細(xì)贅述了。
在進(jìn)行自動(dòng)地標(biāo)匹配之前，需將衛(wèi)星圖像進(jìn)行預(yù)處理，將其進(jìn)行二值化。如圖3所示，首先采用后驗(yàn)概率方法，將圖像的灰度值轉(zhuǎn)換為后驗(yàn)概率，對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行二值化。具體而言，記￡和『分別為陸地和水體；
戶(hù)(丄〃)、P(ff〃)分別為給定灰度值/時(shí)，其屬于陸地、水體的后驗(yàn)概率；
P(//Z)、尸(//^)是給定陸地和水體的概率分布時(shí)，其灰度值是/的條件概率。
尸闊攀〃)=(1)尸(丄)/尸(PT) 尸(/同
如公式(1)所示，給定像素的灰度值/， p(/)是歸一化之后的后驗(yàn)
概率比。如果p(/)H，則給定灰度值/時(shí)，該像素所在區(qū)域是陸地；否則
該像素所在區(qū)域是水體。通過(guò)Bayes后驗(yàn)概率公式，/ (/)可以轉(zhuǎn)換為條件概率的比值。我們假設(shè)陸地和水體的條件概率滿(mǎn)足高斯分布的條件，那
么有公式(2)存在-
尸(//￡)=, g 2"
2加i ( 2)
其中，附p 分別是樣本中陸地和水體像素灰度平均值；^、 分
8別是樣本中陸地和水體像素灰度的方差。對(duì)公式(1)兩端取對(duì)數(shù)，可以獲得公式(3):
(/-加￡)2
(3)
當(dāng)lnp(/)20時(shí)，該灰度值所在區(qū)域是陸地；否則為水體。
地標(biāo)模板數(shù)據(jù)與待匹配的衛(wèi)星圖像之間的圖像匹配算法可以采用目前最為有效的基于最大相關(guān)系數(shù)方法(NCC)。通過(guò)圖像匹配，獲得地標(biāo)偏差，并由此進(jìn)行圖像幾何精校正。它的計(jì)算原理是這樣的給定一
幅圖像/(x,力，最大相關(guān)問(wèn)題就是在該圖像中尋找與實(shí)現(xiàn)給定的模板圖像
w(x,力相匹配的位置。為此，將w(x,力作為一個(gè)空間濾波器在/(x，力中的每
個(gè)位置計(jì)算^與/的乘積的和，然后歸一化，如下:
ZZ[/(") (")]N> +W)-用 f j 、
——^-^ 、"
H<X， W在力中的最佳匹配是在得到的相關(guān)圖像中出現(xiàn)最大值的地
方。由于計(jì)算量較大， 一個(gè)變通的方法是可以將其與巻積聯(lián)系起來(lái)，如
下
/(x,少)。w(x,少)F(w,v)v) (5)
其中，。表示相關(guān)運(yùn)算，*表示復(fù)共軛，F(xiàn)、 //是傅立葉算子。由于地標(biāo)圖像受到云污染、太陽(yáng)耀斑、太陽(yáng)高度角等等不確定因素的影響，對(duì)所產(chǎn)生的NCC系數(shù)有很大影響，并會(huì)產(chǎn)生大量的誤匹配。為了減少誤匹配問(wèn)題的影響，發(fā)明人采用假設(shè)檢驗(yàn)(如t檢驗(yàn))的方法，將所有小于顯著水平95%的匹配都作為誤匹配。同時(shí)，應(yīng)用數(shù)據(jù)參考云檢測(cè)的結(jié)果，對(duì)于有云區(qū)域的地標(biāo)不進(jìn)行匹配運(yùn)算。
在獲得匹配成功的地標(biāo)對(duì)之后，對(duì)于所有匹配成功的地標(biāo)對(duì)，可以通過(guò)直接線性變換(DLT)對(duì)標(biāo)稱(chēng)圖進(jìn)行幾何精校正，從而獲得修正后的定位結(jié)果。
具體而言，由于衛(wèi)星圖像的幾何失真一般是非線性的，但是在一個(gè)小區(qū)域內(nèi)可以假定是線性失真?；谶@一假設(shè)，可以采用三角形線性映射方法，獲得校正圖像。三角形線性映射方法是非常經(jīng)典的方法，其原理是這樣的
利用每一對(duì)三角形區(qū)域內(nèi)的三個(gè)地面控制點(diǎn)(處于三角形的三個(gè)頂點(diǎn))， 一一求出每對(duì)三角形范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)換關(guān)系，進(jìn)行轉(zhuǎn)換。此數(shù)學(xué)模型為
其中，X， Y表示原始圖像行列坐標(biāo)，《，7表示校正后圖像行列坐標(biāo)，
"，b^，《e，/是六個(gè)待定系數(shù)，該待定系數(shù)通過(guò)最小二乘法獲得。在幾何精
校正過(guò)程中，位置計(jì)算完成后，通過(guò)最近鄰法進(jìn)行像素灰度重采樣，這樣做的目的是為了更好的保持原始數(shù)據(jù)特性。
上述的直接線性變換(DLT)并不是實(shí)現(xiàn)幾何精校正的唯一計(jì)算方法。從技術(shù)角度講，可以從自動(dòng)地標(biāo)匹配結(jié)果出發(fā)，利用數(shù)學(xué)模型反推衛(wèi)星姿態(tài)，然后將衛(wèi)星姿態(tài)與衛(wèi)星軌道信息等附加信息一起代入到定位方程中，通過(guò)一定的數(shù)學(xué)運(yùn)算獲得幾何精校正的結(jié)果。具體計(jì)算示例可以參見(jiàn)George W. Rosborough, Daniel G. Baldwin禾卩William J. Emery的論文《Precise AVHRR Image Navigation》中關(guān)于"attitude estimation"的部么、內(nèi)容(載于IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTESENSING, VOL. 32, NO. 3, MAY 1994)。它的整體思路是首先將地標(biāo)偏移量代入到姿態(tài)估計(jì)的方程中，計(jì)算獲得衛(wèi)星姿態(tài)；在獲得估計(jì)的衛(wèi)星姿態(tài)后，將軌道、安裝矩陣等定位需要的參數(shù)一并帶入到數(shù)學(xué)方程中，計(jì)算獲得新的幾何定位結(jié)果，該定位結(jié)果就是幾何精校正的結(jié)果。
利用上述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法對(duì)2009年1月1 7日、3月1 7日、5月1 7日、7月1 7日風(fēng)云二號(hào)氣象衛(wèi)星可見(jiàn)光通道的遙感圖像(共255軌)進(jìn)行幾何精校正，以便測(cè)試本方法的實(shí)際性能。對(duì)于給定的n個(gè)匹配成功的地標(biāo)對(duì)，如式(7)定義圖像定位偏差
Ax 二
(7)
其中，；c，少是地標(biāo)塊圖像中心點(diǎn)在地標(biāo)模板圖像中的坐標(biāo)，a，a是匹
10配計(jì)算后地標(biāo)塊中心點(diǎn)在衛(wèi)星圖像標(biāo)稱(chēng)圖中的坐標(biāo)。
根據(jù)地標(biāo)模板圖像的生成方法及標(biāo)稱(chēng)圖的定義，地標(biāo)模板圖像的坐標(biāo)系與衛(wèi)星圖像標(biāo)稱(chēng)圖的坐標(biāo)系是相同的。根據(jù)公式(7)所定義的定位偏差，應(yīng)用上述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，在實(shí)施幾何精校正前風(fēng)云二號(hào)氣象衛(wèi)星可見(jiàn)光通道所采集的圖像平均定位偏差是
&=4.07， =2.35;實(shí)施幾何精校正后的平均定位偏差是Ax-2.23,Ay-1.62。由
此可見(jiàn)，南北方向上的定位精度提高了 31.06%，東西方向上的定位精度提高了 45.21%。
圖4 (a)為南北方向上的幾何精校正前、后定位偏差對(duì)比圖，圖4 (b)為東西方向上的幾何精校正前、后定位偏差對(duì)比圖。圖中每個(gè)點(diǎn)是每軌可見(jiàn)光通道圖像幾何精校正前或后的平均偏差。通過(guò)比較南北、東西方向上幾何精校正前、后的偏差可以看出，上述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法能夠有效改善衛(wèi)星圖像的定位精度。對(duì)于一軌風(fēng)云二號(hào)氣象衛(wèi)星的可見(jiàn)光通道圖像，其幾何精校正前的偏差大于幾何精校正后的偏差，則定義該次幾何精校正為成功的?；谠摱x，根據(jù)255軌數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果，經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析可以得出本發(fā)明所提供的基于自動(dòng)地標(biāo)匹配的幾何精校正方法的成功率為95.29%。
由上述的測(cè)試數(shù)據(jù)可以看出，本發(fā)明所提供的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法可以有效改進(jìn)可見(jiàn)光通道的定位精度南北方向上提高31. 06°/。，東西方向上提高45.21%，且該方法的成功率達(dá)到95.29%。經(jīng)過(guò)分析指出，幾何精校正前、后風(fēng)云二號(hào)氣象衛(wèi)星可見(jiàn)光通道的定位精度在星下點(diǎn)地方時(shí)正午前后將達(dá)到最佳狀態(tài)，南北方向上的定位偏差小于東西方向上的定位偏差。
需要強(qiáng)調(diào)的是，本發(fā)明所提供的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法不僅可以改善可見(jiàn)光通道的定位精度，同樣也可以用于改善紅外通道的定位精度。這是本領(lǐng)域一般技術(shù)人員都能勝任的常規(guī)操作，在此就不詳細(xì)贅述了。
以上對(duì)本發(fā)明所述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明。對(duì)本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員而言，在不背離本發(fā)明實(shí)質(zhì)精神的前提下對(duì)它所做的任何顯而易見(jiàn)的改動(dòng)，都將構(gòu)成對(duì)本發(fā)明專(zhuān)利權(quán)的侵犯，將承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。
權(quán)利要求
1.一種衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，其特征在于包括如下的步驟(1)利用實(shí)際測(cè)量的衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)、姿態(tài)數(shù)據(jù)及衛(wèi)星發(fā)射前測(cè)量好的衛(wèi)星本體與觀測(cè)儀器的安裝關(guān)系矩陣，進(jìn)行圖像定位和標(biāo)稱(chēng)投影，獲得衛(wèi)星圖像的標(biāo)稱(chēng)圖；(2)對(duì)所述標(biāo)稱(chēng)圖進(jìn)行處理，獲得待匹配的衛(wèi)星圖像，對(duì)所述待匹配的衛(wèi)星圖像進(jìn)行二值化處理；(3)將二值化處理之后的地標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫(kù)與二值化處理之后的所述待匹配的衛(wèi)星圖像進(jìn)行匹配運(yùn)算，獲得地標(biāo)偏移量；(4)采用質(zhì)量控制措施對(duì)步驟(3)的結(jié)果進(jìn)行處理，獲得匹配成功的地標(biāo)對(duì)；(5)利用匹配成功的地標(biāo)對(duì)對(duì)所述標(biāo)稱(chēng)圖進(jìn)行幾何精校正，獲得修正后的定位結(jié)果。
2. 如權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，其特征在于所述步驟(l)中，所述衛(wèi)星圖像包括可見(jiàn)光通道獲得的圖像和紅外通 道獲得的圖像。
3. 如權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，其特征在于所述步驟(2)中，采用后驗(yàn)概率方法將衛(wèi)星圖像的灰度值轉(zhuǎn)換為后驗(yàn) 概率，對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行二值化處理。
4. 如權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，其特征在于所述步驟(3)中，所述地標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)如下方式獲得首先根據(jù)GSHHS數(shù)據(jù)提取地標(biāo)數(shù)據(jù)；然后選取具有明顯特征的地面控制點(diǎn)，并以 地面控制點(diǎn)為中心，自動(dòng)擴(kuò)充為預(yù)定大小的地標(biāo)塊圖像；根據(jù)下墊面類(lèi) 型，利用Bayes法則將地標(biāo)模板二值化。
5. 如權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，其特征在于所述步驟(3)中，所述匹配運(yùn)算采用基于最大相關(guān)系數(shù)方法。
6. 如權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，其特征在于所述步驟(4)中，所述質(zhì)量控制措施為采用假設(shè)檢驗(yàn)的方法，將所有 小于顯著水平95%的匹配都作為誤匹配。
7. 如權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法，其特征在于所述步驟(4)中，所述質(zhì)量控制措施為對(duì)于有云區(qū)域的地標(biāo)不進(jìn)行匹 配運(yùn)算。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種衛(wèi)星圖像自動(dòng)幾何精校正方法。該方法包括如下的步驟(1)獲得衛(wèi)星圖像的標(biāo)稱(chēng)圖；(2)對(duì)標(biāo)稱(chēng)圖進(jìn)行處理，獲得待匹配的衛(wèi)星圖像并進(jìn)行二值化處理；(3)將二值化處理之后的地標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫(kù)與二值化處理之后的待匹配的衛(wèi)星圖像進(jìn)行匹配運(yùn)算，獲得地標(biāo)偏移量；(4)采用質(zhì)量控制措施對(duì)步驟(3)的結(jié)果進(jìn)行處理，獲得匹配成功的地標(biāo)對(duì)；(5)利用匹配成功的地標(biāo)對(duì)對(duì)所述標(biāo)稱(chēng)圖進(jìn)行幾何精校正，獲得修正后的定位結(jié)果。利用本方法，不需要對(duì)地形進(jìn)行大量的、細(xì)致的探測(cè)工作也能夠獲得精度較高的幾何精校正結(jié)果，從而大大降低了衛(wèi)星圖像自動(dòng)地標(biāo)匹配系統(tǒng)的運(yùn)行成本。
文檔編號(hào)G01C11/00GK101672646SQ20091023580
公開(kāi)日2010年3月17日 申請(qǐng)日期2009年10月9日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月9日
發(fā)明者張志清, 張曉虎, 磊 楊, 許健民, 強(qiáng) 郭, 風(fēng) 陸 申請(qǐng)人:國(guó)家衛(wèi)星氣象中心