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前方交會(huì)原理下的立體模型接邊精度檢查方法

2021-03-03 01:20:30尚大帥趙羲蔣丹妮達(dá)利春
遙感信息 2021年6期
關(guān)鍵詞:模型

尚大帥,趙羲,蔣丹妮,達(dá)利春

(1.信息工程大學(xué),鄭州 450001;2.61363部隊(duì),西安 710054)

0 引言

隨著航天遙感技術(shù)、成像傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展,遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)獲取能力越來越強(qiáng),尤其是立體影像數(shù)據(jù)獲取能力,一系列高分辨率立體遙感衛(wèi)星系統(tǒng)開始不斷涌現(xiàn),典型的如美國(guó)的WorldView、法國(guó)的Pleiades。我國(guó)在2019年11月發(fā)射了首顆民用亞米級(jí)光學(xué)傳輸型立體測(cè)繪衛(wèi)星——高分七號(hào),在高分辨率立體影像獲取方面已跨入國(guó)際先進(jìn)行列[1]。

但是,高分辨率立體遙感影像由于受到立體條件和高空間分辨率的影響,幅寬較窄,單幅立體影像覆蓋面積有限,大面積、大范圍應(yīng)用需要多幅拼接;另外,后期數(shù)據(jù)處理和產(chǎn)品制作對(duì)接邊精度都有明確的規(guī)定。故接邊精度是影響高分辨率立體衛(wèi)星影像廣泛應(yīng)用的重要因素,是高分辨率立體影像產(chǎn)品質(zhì)量的重要技術(shù)指標(biāo)之一。

目前,大部分研究主要集中在提高影像的幾何精度方面(絕對(duì)定位精度),包括在軌定標(biāo)技術(shù)[2-4]以及后處理方法[5-6]等研究;在影像產(chǎn)品精度評(píng)價(jià)方面[7-8],主要圍繞單景或者單模型的幾何與輻射質(zhì)量評(píng)價(jià),很少考慮模型間的接邊精度。在立體影像高精度測(cè)繪工程應(yīng)用中,為檢查立體模型接邊精度,多采用手動(dòng)立體量測(cè)方式,效率較低,且精度容易受到作業(yè)員立體觀測(cè)能力影響。因此,為高效準(zhǔn)確評(píng)估立體模型接邊精度,推動(dòng)其大范圍工程化應(yīng)用,本文提出了一種基于前方交會(huì)的立體模型接邊精度檢查方法,并利用Matlab語言編程實(shí)現(xiàn)了該方法。

1 方法流程

接邊精度是立體模型質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。首先,通過自動(dòng)匹配或者人工判刺方式獲取同名像點(diǎn)信息;然后,根據(jù)像點(diǎn)坐標(biāo)關(guān)系或者地理位置信息判斷立體像對(duì)關(guān)系,并進(jìn)行前方交會(huì)獲取對(duì)應(yīng)地面點(diǎn)的地理坐標(biāo);最后,根據(jù)投影要求進(jìn)行高斯正算,并計(jì)算坐標(biāo)較差,分析評(píng)估接邊精度。具體流程見圖1。

圖1 立體模型接邊精度檢查方法流程

1.1 基于立體模型,通過自動(dòng)匹配或者人工判刺方式獲取同名像點(diǎn)坐標(biāo)

首先,根據(jù)立體模型的重疊關(guān)系和接邊檢查要求,確定同名像點(diǎn)的數(shù)量和分布;然后,通過人工判刺方式獲取同名像點(diǎn),或者制定匹配模板,通過自動(dòng)匹配方式獲取同名像點(diǎn)(同名像點(diǎn)是兩個(gè)立體像對(duì)上的一對(duì)同名點(diǎn),是四維重疊);最后,基于判刺或者匹配結(jié)果,提取點(diǎn)號(hào)、影像名和像點(diǎn)坐標(biāo)等信息,組成同名像點(diǎn)文件。

1.2 根據(jù)像點(diǎn)坐標(biāo)關(guān)系或者地理位置信息判斷立體像對(duì)關(guān)系,并進(jìn)行前方交會(huì)獲取對(duì)應(yīng)地面點(diǎn)的地理坐標(biāo)

立體像對(duì)兩張影像間的重疊度一般在90%以上,相鄰兩個(gè)立體像對(duì)之間的重疊度一般在10%左右。因此,同一立體像對(duì)內(nèi)兩張影像間地理位置基本一致,主要體現(xiàn)在兩張影像定位文件中的LAT_OFF和LONG_OFF參數(shù)很接近,故可通過影像間這兩個(gè)參數(shù)關(guān)系判斷其是否為立體像對(duì)。同理,同一立體像對(duì)內(nèi)兩張影像上同名點(diǎn)的像點(diǎn)坐標(biāo)也基本一致,故可通過影像間的同名像點(diǎn)坐標(biāo)關(guān)系判斷其是否為立體像對(duì)。

基于同名像點(diǎn)坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)定位文件(有理函數(shù)模型、RPC文件)進(jìn)行前方交會(huì)得到對(duì)應(yīng)地面點(diǎn)的地理坐標(biāo)。有理函數(shù)模型是表示像方坐標(biāo)(r,c)與相應(yīng)的地面點(diǎn)三維地理坐標(biāo)(P,L,H)關(guān)系的多項(xiàng)式,具體描述如式(1)、式(2)所示[9-10]。

(1)

(2)

式中:(LINE_OFF,SAMP_OFF)為像方坐標(biāo)平移參數(shù)、(LINE_SCALE,SAMP_SCALE)為像方坐標(biāo)縮放參數(shù)、(LAT_OFF,LONG_OFF,HEIGHT_OFF)為三維地理坐標(biāo)平移參數(shù)、(LAT_SCALE,LONG_SCALE,HEIGHT_SCALE)為三維地理坐標(biāo)縮放參數(shù),共10個(gè)參數(shù);NumL(Pn,Ln,Hn)、DenL(Pn,Ln,Hn)、NumS(Pn,Ln,Hn)和DenS(Pn,Ln,Hn)為RPC系數(shù),共80個(gè)參數(shù)。這90個(gè)參數(shù)都可從影像的定位文件中提取。假設(shè)自動(dòng)匹配或者人工判刺方式獲取同名像點(diǎn)坐標(biāo)為(rleft,cleft)和(rright,cright),則可建立如式(3)所示方程組。

(3)

線性化之后,迭代解算可得到地面點(diǎn)三維地理坐標(biāo)(P,L,H)。其中,迭代解算時(shí)地面點(diǎn)三維地理坐標(biāo)的初始值(P0,L0,H0)可取立體像對(duì)兩影像物方平移參數(shù)的平均值(式(4))。

(4)

1.3 設(shè)置投影方式和橢球參數(shù),通過高斯正算解算地面點(diǎn)的高斯坐標(biāo)

首先,根據(jù)后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用需求,選擇3°帶投影或者6°帶投影;其次,依據(jù)前方交會(huì)計(jì)算得到的地面點(diǎn)三維坐標(biāo)(P,L,H)計(jì)算得到中央經(jīng)線和帶號(hào),如式(5)所示。

(5)

式中:int()為取整函數(shù);Daihao6為6°帶帶號(hào);Central_Meridian6為6°帶中央經(jīng)線;Daihao3為3°帶帶號(hào);Central_Meridian3為3°帶中央經(jīng)線。最后,設(shè)置橢球的長(zhǎng)半軸、短半軸、扁率等參數(shù),利用高斯正算公式計(jì)算地面點(diǎn)高斯坐標(biāo)。

1.4 基于高斯坐標(biāo)計(jì)算接邊差,統(tǒng)計(jì)計(jì)算中誤差、平均值等各類精度指標(biāo),分析評(píng)估接邊精度

首先,基于高斯坐標(biāo)(X,Y,Z)計(jì)算模型接邊差,包括高斯X方向、高斯Y方向、平面S方向、高程Z方向;其次,統(tǒng)計(jì)計(jì)算各方向接邊差的中誤差、最大值、最小值、平均值、均方差等精度指標(biāo);最后,分析評(píng)估接邊精度。其中,最大值、最小值能夠分析接邊差的極限值;算數(shù)平均值可分析系統(tǒng)差情況,值越小,說明存在的系統(tǒng)差越小;中誤差能夠分析接邊差的整體情況,值越小說明接邊精度越好;均方差代表接邊差分布的離散程度,在一定程度上反映接邊差的幾何一致性,值越小,說明接邊差越集中,幾何一致性越好。

2 實(shí)驗(yàn)分析與驗(yàn)證

為了對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證,利用Matlab語言編程實(shí)現(xiàn)了該方法,并搜集多組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)開展實(shí)驗(yàn)。

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)一:國(guó)內(nèi)某衛(wèi)星于分別2017年8月和2018年2月拍攝的兩景立體像對(duì),成像區(qū)域?yàn)槌青l(xiāng)結(jié)合部,地物種類豐富,丘陵地地形,基本情況如圖2所示。立體像對(duì)的前視影像分辨率為0.5 m左右,后視影像分辨率為0.6 m;絕對(duì)定位精度(中誤差)平面優(yōu)于10 m,高程優(yōu)于10 m。

圖2 數(shù)據(jù)一基本情況

數(shù)據(jù)二:國(guó)外某衛(wèi)星于2014年4月拍攝的兩景立體像對(duì),成像區(qū)域?yàn)樯絽^(qū),地物稀少,山地地形,基本情況如圖3所示。前視影像分辨率為0.50 m,后視影像分辨率為0.52 m;絕對(duì)定位精度(中誤差)平面優(yōu)于5 m,高程優(yōu)于5 m。

圖3 數(shù)據(jù)二基本情況

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為避免同名點(diǎn)匹配誤差對(duì)接邊精度檢查造成影響,采用人工手動(dòng)方式選取同名點(diǎn),在立體像對(duì)接邊區(qū)域內(nèi)均勻選擇八個(gè)同名像點(diǎn)參與接邊精度檢查,兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。為避免左右視差對(duì)立體觀測(cè)精度的影響,需對(duì)立體像對(duì)進(jìn)行消視差處理;在攝影測(cè)量系統(tǒng)中,建立高斯坐標(biāo)系統(tǒng)工程,對(duì)相同點(diǎn)位(八個(gè))進(jìn)行立體觀測(cè),分別量測(cè)其左右模型的坐標(biāo)信息,檢查接邊精度,兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表1 前方交會(huì)計(jì)算的接邊精度統(tǒng)計(jì) m

表2 人工立體觀測(cè)的接邊精度統(tǒng)計(jì) m

結(jié)合實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果對(duì)實(shí)驗(yàn)作如下分析。

分析數(shù)據(jù)一統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,數(shù)據(jù)一接邊精度較差,且不穩(wěn)定。通過將立體觀測(cè)結(jié)果和前方交會(huì)計(jì)算結(jié)果比較,兩者在平面方向和高程方向的最大值、最小值、平均值、中誤差、均方差等指標(biāo)表現(xiàn)基本一致;尤其是在平均值(反映接邊精度有無系統(tǒng)性誤差)和中誤差(反映接邊誤差的大小)這兩項(xiàng)指標(biāo)上,相差很小,說明前方交會(huì)自動(dòng)計(jì)算方法能夠準(zhǔn)確檢查立體模型間的接邊精度情況。

分析數(shù)據(jù)二統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,數(shù)據(jù)二接邊精度較好。通過將立體觀測(cè)結(jié)果和前方交會(huì)計(jì)算結(jié)果比較,兩者在高程方向上的最大值、最小值、平均值、中誤差、均方差等指標(biāo)方面表現(xiàn)基本一致;但是平面方向有一定偏差:前方交會(huì)計(jì)算結(jié)果具有明顯的系統(tǒng)性,而立體觀測(cè)結(jié)果相對(duì)隨機(jī),其原因主要是影像重疊區(qū)域位于山區(qū),特征選取困難,平面方向觀測(cè)誤差較大,而影像接邊誤差較小,致使觀測(cè)誤差影響了接邊精度的檢查。因此,前方交會(huì)自動(dòng)計(jì)算方法能夠準(zhǔn)確檢查模型間的接邊精度情況。

數(shù)據(jù)處理效率方面,基于前方交會(huì)自動(dòng)計(jì)算的方法主要耗時(shí)點(diǎn)在于同名點(diǎn)的選取(手動(dòng)選取),基于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)立體觀測(cè)方法主要耗時(shí)點(diǎn)在于立體觀測(cè)以及觀測(cè)結(jié)果的輸出。相比之下,同名點(diǎn)選取不依賴立體環(huán)境,操作簡(jiǎn)單,效率更高。另外,同名點(diǎn)可直接記錄在點(diǎn)文件中,不用手動(dòng)輸出結(jié)果,減少了人為誤差,結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。

2.3 算法應(yīng)用驗(yàn)證

在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用中,完成區(qū)域網(wǎng)平差后,一般需要檢查各模型間的接邊差。為了對(duì)本文算法作進(jìn)一步應(yīng)用驗(yàn)證,搜集國(guó)內(nèi)某衛(wèi)星于2020年拍攝的兩軌共六個(gè)立體像對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行試生產(chǎn),包括添加連接點(diǎn)進(jìn)行自由網(wǎng)平差處理和在自由網(wǎng)平差基礎(chǔ)上添加控制數(shù)據(jù)(四個(gè)控制點(diǎn))進(jìn)行控制網(wǎng)平差處理。其中,數(shù)據(jù)基本情況(立體模型數(shù)據(jù)和控制點(diǎn)數(shù)據(jù))如圖4所示。然后,利用同一組同名像點(diǎn)數(shù)據(jù)(九個(gè)均勻分布的同名像點(diǎn))基于本文算法分別對(duì)自由網(wǎng)平差處理前軌道間立體模型接邊精度、自由網(wǎng)平差處理后軌道間立體模型接邊精度、控制網(wǎng)平差處理后軌道間立體模型接邊精度進(jìn)行檢查。最后,對(duì)檢查結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,具體統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

圖4 區(qū)域網(wǎng)平差實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)基本情況

表3 區(qū)域網(wǎng)平差實(shí)驗(yàn)的接邊精度統(tǒng)計(jì) m

依據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析:該批數(shù)據(jù)的立體模型軌道間接邊精度存在一定的系統(tǒng)誤差,其中平面方向約1.5 m,高程方向約3 m;自由網(wǎng)平差處理可較好地消除該誤差,提高模型間接邊精度,添加控制點(diǎn)進(jìn)行控制網(wǎng)平差處理對(duì)接邊精度基本沒有影響。以上結(jié)果與攝影測(cè)量區(qū)域網(wǎng)平差理論分析結(jié)果基本一致,再次驗(yàn)證了本文算法的有效性。

3 結(jié)束語

立體模型接邊精度是制約其大范圍應(yīng)用的重要因素,是評(píng)價(jià)立體影像質(zhì)量的重要指標(biāo),本文提出的基于前方交會(huì)的立體模型接邊精度檢查方法能夠高效準(zhǔn)確地檢測(cè)其接邊精度。檢測(cè)結(jié)果可為后續(xù)數(shù)據(jù)處理與精度分析提供指導(dǎo),為影像使用方選擇立體模型提供參考。

但是,該方法檢測(cè)結(jié)果受同名點(diǎn)選取精度影響較大,手動(dòng)選取精度較高,分布也更加合理,但效率不高;后續(xù)還需要加強(qiáng)匹配算法研究與匹配模板設(shè)計(jì),提高同名點(diǎn)自動(dòng)匹配的精度以及點(diǎn)位分布的合理性,進(jìn)一步提高該方法的精度和效率。

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