張文強(qiáng),張波,劉榮,陳衛(wèi)榮

(1.東華理工大學(xué)測(cè)繪工程學(xué)院,南昌 330013;2.中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院 數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100094;3.中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心,北京 100094)

合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)遙感是一種主動(dòng)式微波成像傳感器,具備全天時(shí)、全天候成像能力[1],在地形測(cè)繪[2]、沉降監(jiān)測(cè)[3]、目標(biāo)檢測(cè)[4]等領(lǐng)域具有突出優(yōu)勢(shì)。SAR影像的廣泛應(yīng)用和推廣,需要對(duì)SAR影像幾何定位精度的提升進(jìn)行持續(xù)研究。近年來,星載 SAR影像已從低分辨率、單極化、單一工作模式向高分辨率、多極化、多工作模式發(fā)展[5],如TerraSAR-X、ALOS-2、高分三號(hào)(GeoFen-3,GF-3)等最高空間分辨率已經(jīng)優(yōu)于1 m[6]。分辨率的提高對(duì)定位精度也有了更高要求,就國(guó)產(chǎn)高分三號(hào)影像而言,其定位精度的提高一直是研究的重點(diǎn)。

SAR影像的幾何校正處理,目前主要方法有:一種是基于SAR嚴(yán)密成像幾何原理的距離-多普勒(range doppler,RD)模型[7],該模型具有定位精度高,但專業(yè)性較強(qiáng)的特點(diǎn),使得模型的廣泛應(yīng)用受限。在距離多普勒模型的原理上,利用數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)內(nèi)插高程值間接糾正,TerraSAR-X的糾正精度可在3個(gè)像素以內(nèi)[8]。用精密測(cè)量?jī)x測(cè)量角反射器的精確地理坐標(biāo),利用RD模型可以使高分三號(hào)平原區(qū)聚束(spotlight,SL)模式的幾何定位精度達(dá)到3 m[9]。丁劉建等[10]基于RD模型,并考慮大氣延遲的影響,利用GF-3 SAR影像進(jìn)行廣域范圍內(nèi)的聯(lián)合幾何檢校,定位精度達(dá)到13 m。另一種是通用幾何模型:有理函數(shù)模型(rational function model,RFM),它具有模型形式簡(jiǎn)單,定位精度高、內(nèi)插性能好,通用性較強(qiáng)的特點(diǎn)[11]。利用有理多項(xiàng)式系數(shù)(rational polynomial coefficient,RPC)構(gòu)建模型進(jìn)行幾何校正最早是由Grodecki[12]在對(duì)IKONOS衛(wèi)星影像進(jìn)行處理時(shí)提出。張過等[13-14]通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了RFM模型對(duì)星載SAR影像處理的可行性,可以用來替代嚴(yán)密物理模型即距離多普勒模型。魏曉紅等[15]利用RD模型構(gòu)建虛擬控制點(diǎn)格網(wǎng)來進(jìn)行有理函數(shù)模型的建模,實(shí)現(xiàn)了一種RFM模型參數(shù)的快速無偏解算新方法,并對(duì)RFM模型進(jìn)行了像方改正處理,并驗(yàn)證了其可行性。

目前,SAR影像定位精度提高的方法有兩種:一種是對(duì)SAR衛(wèi)星軌道參數(shù)進(jìn)行修正,通過幾何定標(biāo)消除衛(wèi)星成像系統(tǒng)誤差[16-17]。潤(rùn)一[18]通過在研究區(qū)內(nèi)布設(shè)角反射器的方法實(shí)現(xiàn)GF-3 SAR影像的在軌幾何定標(biāo),用求取的定標(biāo)數(shù)據(jù)處理后的滑動(dòng)聚束模式影像定位精度可以達(dá)到3 m。該幾何定標(biāo)方法需要布設(shè)角反射器,且求取的定標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)間隔長(zhǎng)時(shí)間之后的影像糾正效果會(huì)下降,精度會(huì)受精密衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)的限制。呂冠南等[19]基于RD模型提出一種稀少控制的多平臺(tái)星載SAR聯(lián)合幾何定標(biāo)方法,該方法以連接點(diǎn)為橋梁逐級(jí)完成從影像的幾何定標(biāo),以此實(shí)現(xiàn)影像的幾何校正。其實(shí)驗(yàn)表明在京津冀地區(qū)高分三號(hào)影像未定標(biāo)的幾何精度為109.428～116.290 m。這種幾何定標(biāo)方法無法對(duì)逐級(jí)定標(biāo)過程中的誤差進(jìn)行約束和改正。另一種則是利用區(qū)域網(wǎng)平差的方法來進(jìn)行定位精度的提高。周平華等[20]提出了用RFM模型進(jìn)行前方交會(huì),用控制點(diǎn)進(jìn)行仿射變換實(shí)現(xiàn)多景影像的區(qū)域網(wǎng)平差。該平差方法對(duì)控制點(diǎn)的合理分布有需求。Jiao等[21]提出了一種新的RD-RFM結(jié)合的平差方法來提高多源SAR衛(wèi)星和光學(xué)圖像的地理定位精度,該模型為多源光學(xué)和SAR數(shù)據(jù)的集成提供了一種新的方法。Zhang等[22]提出了一種用RD模型結(jié)合大氣傳播延遲校正的多?；旌蠋缀涡?zhǔn)方法,用于檢測(cè)影響SAR衛(wèi)星幾何定位精度的系統(tǒng)誤差,該方法驗(yàn)證了YG-13的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。Reimann等[23]提出了一種在數(shù)據(jù)采集過程中進(jìn)行內(nèi)部校準(zhǔn)的方法,該方法提高了SAR圖像采集過程中的圖像質(zhì)量。

綜上可知,目前學(xué)者在對(duì)SAR影像進(jìn)行幾何糾正時(shí)以RD模型為主,RFM模型的運(yùn)用較少,且主要用于光學(xué)影像。為了提高高分三號(hào)SAR影像幾何定位精度,用RFM模型可以消除SAR影像內(nèi)部的幾何畸變。張劍清等[24]提出了嚴(yán)密投影仿射變換模型,該模型克服了定向參數(shù)的相關(guān)性,定向參數(shù)的解算穩(wěn)定,較好地解決了高分辨率遙感衛(wèi)星影像定向參數(shù)計(jì)算中的相關(guān)性問題[25]。在運(yùn)用RFM模型時(shí)若是使用坐標(biāo)點(diǎn)所得到的觀測(cè)量來進(jìn)行像點(diǎn)坐標(biāo)改正,利用仿射變換進(jìn)行糾正可以消除由于衛(wèi)星位置不準(zhǔn)確而引起的系統(tǒng)誤差[26]。Zhang等[27]在機(jī)載SAR影像精度未知的條件下,提出了一種由旋轉(zhuǎn)、尺度、平移等未知參數(shù)組成的結(jié)合距離多普勒模型的仿射變換模型。Wang等[28]對(duì)GF-3立體像對(duì)定向的幾何精度進(jìn)行了全面的分析,證明了圖像空間中的仿射變換模型能夠有效地補(bǔ)償GF3圖像中的未建模誤差。但仿射變換需要的控制點(diǎn)數(shù)達(dá)到6個(gè)時(shí),所求解的參數(shù)才能使影像糾正得到較好的精度。當(dāng)參數(shù)存在2次項(xiàng)時(shí),其參數(shù)會(huì)引起內(nèi)部畸變,利用權(quán)重矩陣進(jìn)行處理存在權(quán)重?cái)?shù)據(jù)選取較難,實(shí)際運(yùn)用性不強(qiáng)的特點(diǎn)。

因此,為了減少控制點(diǎn)的數(shù)量及減少內(nèi)部畸變引起的誤差,并考慮到成像時(shí)的誤差來源的特性,充分發(fā)揮RFM模型的優(yōu)點(diǎn)。設(shè)計(jì)了一種用RFM模型對(duì)SAR影像進(jìn)行初步處理,然后利用少量地面控制點(diǎn)并結(jié)合五參數(shù)變換來進(jìn)行SAR影像幾何校正的定位精度提升方法。利用北京地區(qū)不同地形分布的未進(jìn)行幾何定標(biāo)的GF-3影像及對(duì)應(yīng)范圍內(nèi)的DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并通過實(shí)測(cè)點(diǎn)來檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)本文方法幾何精校正后的定位精度。

1 方法要點(diǎn)及核心技術(shù)

1.1 RFM模型定位原理

RFM模型在嚴(yán)格傳感器模型的共線條件方程的基礎(chǔ)上,通過使用80個(gè)多項(xiàng)式系數(shù)來表示圖像空間坐標(biāo)與對(duì)象空間坐標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,將地面坐標(biāo)(P,L,H)進(jìn)行歸一化處理,將其與像點(diǎn)坐標(biāo)用比值的形式關(guān)聯(lián)起來,定義為

(1)

NumL(Pn,Ln,Hn)、DenL(Pn,Ln,Hn)、NumS(Pn,Ln,Hn)、DenS(Pn,Ln,Hn)可表示為

Ni(Pn,Ln,Hn)=a0+a1Ln+a2Pn+a3Hn+

a4LnPn+a5LnHn+a6PnHn+

(2)

式中:Ni=NumL、NumS、DenL、DenS;(in,jn)為歸一化的影像上的像點(diǎn)坐標(biāo),其值在-1.0～1.0;ai為多項(xiàng)式參數(shù),i=0,1,…,19,即a0,a1,…,a19為多項(xiàng)式系數(shù);(Pn,Ln,Hn)為正則化的地面點(diǎn)的經(jīng)度、緯度和高程,其正則化表達(dá)式為

(3)

式(3)中:Heihgt為點(diǎn)位高程;B為影像點(diǎn)緯度;L為影像點(diǎn)經(jīng)度。

式(1)計(jì)算的是正則化坐標(biāo),不能代表實(shí)際像元位置,需要將其轉(zhuǎn)為實(shí)際像點(diǎn)坐標(biāo),其坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為

(4)

式(4)中:Row為行數(shù);Column為列數(shù);LAT_OFF、LONG_OFF、HEIGHT_OFF、Line_OFF、Sample_OFF為偏移量參數(shù);LAT_SCALEL、LONG_SACALEL、HEIGHT_SCALEL、Line_SCALEL、Samp_SCALEL為比例參數(shù)。

以上參數(shù)信息均可在高分三號(hào)數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的*.RPC文件中找到。

RFM模型的求解,主要是多項(xiàng)式參數(shù)的求解,吳穎丹[29]分析了9種不同形式的參數(shù)求解方法,并提出RFM模型可以看作是一種廣義的成像模型。多項(xiàng)式參數(shù)的求解依賴于高精度的控制點(diǎn),且所需點(diǎn)的數(shù)量較多。高分三號(hào)向用戶提供了RPC參數(shù)文件。方韓康等[30]研究發(fā)現(xiàn),高分三號(hào)提供RPC參數(shù)和元數(shù)據(jù)文件存在不自洽的問題,并提出用元數(shù)據(jù)文件來與RPC參數(shù)結(jié)合的方法來進(jìn)行影像糾正。

1.2 基于像方的五參數(shù)變換模型誤差補(bǔ)償

由于內(nèi)外元素的誤差,經(jīng)過擬合的RPCs仍存在偏差的,這些偏差的來源,可歸結(jié)為三類:傳感器誤差、平臺(tái)星歷數(shù)據(jù)誤差、目標(biāo)測(cè)距誤差。行方向上的偏差主要由傳感器誤差和衛(wèi)星平臺(tái)星歷誤差引起,列方向上的偏差主要由目標(biāo)測(cè)距誤差引起,而其他的一些隨機(jī)誤差則忽略不計(jì)。采用基于像方補(bǔ)償?shù)姆桨改軌蚝芎玫叵鋵?duì)影像幾何定位精度的影響[31]。文獻(xiàn)[32]提出了一種基于RPC像方改正模型的衛(wèi)星幾何糾正方法,并利用地面控制點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)合平差求解轉(zhuǎn)換參數(shù),但其方法會(huì)引起內(nèi)部形變,為了避免內(nèi)部形變,建立了類似于仿射變換(affine transformation,AT)的五參數(shù)變換模型(five parameter transformation model,FPT),該模型中包含兩個(gè)尺度參數(shù),它們分別代表方位向與距離向,這與SAR成像的方位向與距離向相一致。模型中包含兩個(gè)平移參數(shù),這與衛(wèi)星位置引起的系統(tǒng)平移誤差相一致;模型還包括一個(gè)旋轉(zhuǎn)參數(shù),這與衛(wèi)星飛行的指向誤差一致。因此,該模型是旋轉(zhuǎn)、縮放、平移的一個(gè)整體變換,不會(huì)引起內(nèi)部的變化。

五參數(shù)變換模型表達(dá)式為

(5)

式(5)中:(x,y)為控制點(diǎn)在影像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的大地坐標(biāo)利用式(1)計(jì)算得到的一級(jí)影像(SLC)上的歸一化像點(diǎn)坐標(biāo);t1、t2分別為一級(jí)影像在行方向和列方向上的縮放系數(shù);α為旋轉(zhuǎn)角;k1、k2為平移系數(shù);(x′,y′)為用式(1)和式(4)計(jì)算得到的歸一化像點(diǎn)坐標(biāo),實(shí)際像點(diǎn)坐標(biāo)可以用式(4)的變形進(jìn)行計(jì)算。

當(dāng)有實(shí)測(cè)的GPS控制點(diǎn)時(shí),五參數(shù)變換補(bǔ)償模型可以用矩陣的形式表示為

V=AΔ-l

(6)

式(6)中:

Δ=[t1cosα,-t2sinα,k1,t1sinα,t2cosα,k2]T;

轉(zhuǎn)換參數(shù)可以采用最小二乘平差的方法求解出。

仿射變換模型所含的6個(gè)參數(shù)之間是自由的,即相互之間不具有約束性,這樣容易受控制點(diǎn)分布的影響,使遠(yuǎn)離控制點(diǎn)的定位精度較低。而本文所提出的五參數(shù)變換模型,在方位向和距離向之間增加了約束,各參數(shù)具有具體的物理意義。仿射變換模型的參數(shù)求解至少需要3個(gè)點(diǎn),且點(diǎn)數(shù)在5～10才能達(dá)到最佳精度,所用模型只需用2個(gè)點(diǎn)就能求解,考慮穩(wěn)健性則取3、4個(gè)點(diǎn)可達(dá)到很好的效果。

1.3 RFM模型與五參數(shù)變換模型(RFM-FPT)的糾正流程

主要是利用RFM模型的計(jì)算公式、影像提供的RPC參數(shù)和元數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)對(duì)高分三號(hào)的單視復(fù)數(shù)據(jù)(single look complex data,SLC)進(jìn)行幾何糾正?？傮w糾正流程如圖1所示。主要步驟如下。

圖1 利用RFM模型進(jìn)行高分三號(hào)影像幾何精校正的流程Fig.1 Workflow of geometric correction of Gaofen-3 image using RFM model

步驟1 用高分三號(hào)一級(jí)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集構(gòu)建RFM模型:主要是利用提供的RPC參數(shù)及式(1)構(gòu)建從大地經(jīng)緯度(B,L)到SLC影像上像點(diǎn)坐標(biāo)(i,j)的關(guān)系,利用元數(shù)據(jù)角點(diǎn)坐標(biāo)控制影像整體的糾正范圍。

步驟2 對(duì)SAR影像進(jìn)行初級(jí)糾正:利用GDAL庫(kù)和參數(shù)信息構(gòu)建影像的投影關(guān)系,引入DEM高程數(shù)據(jù),對(duì)影像采用高斯反算和RPC正算結(jié)合的方法進(jìn)行逐像點(diǎn)糾正,同時(shí)按照設(shè)定的重采樣間隔和重采樣方法輸出初級(jí)糾正影像,具體流程參考文獻(xiàn)[30]。

步驟3 選取控制點(diǎn)求解像點(diǎn)坐標(biāo)。在初級(jí)糾正后的影像上選取控制點(diǎn)的同名點(diǎn),并讀取經(jīng)緯度坐標(biāo)(B′,L′),利用式(1)和式(4)分別計(jì)算出控制點(diǎn)和對(duì)應(yīng)點(diǎn)的像點(diǎn)坐標(biāo)(x,y)、(x′,y′)。

步驟4 用求解的像點(diǎn)坐標(biāo)利用式(5)構(gòu)建五參數(shù)變換模型,解算出5個(gè)參數(shù)。

步驟5 RFM-FPT復(fù)合模型校正:將解算出的5個(gè)參數(shù)以及五參數(shù)模型引入步驟2的糾正程序中,完成SAR影像是幾何精校正并輸出校正后的結(jié)果。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證所提五參數(shù)變換模型的有效性,以北京地區(qū)獲取的四景超精細(xì)條帶模式高分三號(hào)SAR影像作為典型實(shí)例。將單RFM模型處理、RFM模型結(jié)合仿射變換、RFM模型結(jié)合五參數(shù)變換模型3種處理方法相比較,并對(duì)三種處理方法的糾正結(jié)果精度進(jìn)行了對(duì)比分析,以此來驗(yàn)證本文方法的有效性。

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)概況

北京地勢(shì)分布為西北高、東南低。西部、北部和東北部三面環(huán)山,東南部是一片緩緩向渤海傾斜的平原,數(shù)據(jù)特點(diǎn)有平原有山區(qū),方便進(jìn)行驗(yàn)證地形對(duì)糾正結(jié)果的影響。所用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是北京地區(qū)四景高分三號(hào)影像數(shù)據(jù)超精細(xì)條帶模式(ultra fine strip,UFS,3 m分辨率)影像,影像的軌道模式為升軌右視,實(shí)驗(yàn)區(qū)覆蓋范圍為116.05°E～116.48°E,39.24°N～40.48°N。影像基本數(shù)據(jù)信息如表1所示。實(shí)驗(yàn)用的高分三號(hào)影像的區(qū)域范圍如圖2所示。

表1 影像數(shù)據(jù)基本參數(shù)Table 1 Main parameters of experiment image

圖2 實(shí)驗(yàn)區(qū)地形及影像范圍Fig.2 Topography and area of the experiment

2.2 精度評(píng)定方法

為了驗(yàn)證采用RFM模型進(jìn)行幾何糾正后的定位精度,在實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)先通過內(nèi)業(yè)選點(diǎn)的方法,在影像的四周和中間部位選取10～14個(gè)具有代表性的點(diǎn),如道路交叉口、具有強(qiáng)反射作用的路燈桿和路邊線桿等明顯、易于在SAR影像上判讀的位置,然后再利用GPS在實(shí)地進(jìn)行測(cè)量,各影像檢查點(diǎn)分布情況如圖3所示。外業(yè)采集點(diǎn)位所用GPS-RTK測(cè)量點(diǎn)位誤差不超過2 cm,SAR圖像上選點(diǎn)的點(diǎn)位誤差在一個(gè)像素以內(nèi)。外業(yè)實(shí)地測(cè)量的點(diǎn)位一部分為精糾正提供控制點(diǎn),另一部分作為檢查點(diǎn)用于驗(yàn)證本文方法的精度。

圖3 實(shí)驗(yàn)區(qū)部分檢查點(diǎn)點(diǎn)位示意圖Fig.3 Schematic diagram of some inspection points in the experimental area

驗(yàn)證方法如下:在處理后的影像上選取與實(shí)地測(cè)量的GPS點(diǎn)的同名點(diǎn),量取其地理坐標(biāo),并將量取后的坐標(biāo)點(diǎn)與實(shí)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行精度比較,計(jì)算出各點(diǎn)坐標(biāo)在東西方向的偏差中誤差。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

(1)直接采用RFM模型對(duì)高分三號(hào)進(jìn)行幾何糾正,即單一模型處理,處理流程參考文獻(xiàn)[30]。定位精度統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 單RFM模型糾正定位結(jié)果Table 2 Correction and positioning results of single RFM model

(2)利用RFM模型結(jié)合仿射變換模型參數(shù)(RFM-AT)對(duì)影像進(jìn)行精糾正。具體步驟為:①對(duì)影像上分別選取6、7、10個(gè)實(shí)地測(cè)量的控制點(diǎn),采用目視解譯的方法在經(jīng)過初校正后的影像上量測(cè)出與實(shí)地測(cè)量的點(diǎn)位的同名點(diǎn)坐標(biāo),實(shí)測(cè)所有點(diǎn)位的示意圖如圖3所示;②將量測(cè)的SAR影像上的同名點(diǎn)的像點(diǎn)坐標(biāo)與控制點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)建仿射變換方程,并求解出RFM-AT模型參數(shù)來對(duì)影像進(jìn)行糾正,糾正后的定位精度誤差如表3所示。

表3 各模型補(bǔ)償后定位結(jié)果Table 3 Positioning results after compensation of each model

對(duì)比表2和表3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,通過計(jì)算出的檢查點(diǎn)殘差可知,影像在方位方向有較明顯的系統(tǒng)誤差,采用RFM-AT結(jié)合的模型的方法可以在一定程度上補(bǔ)償單RFM模型存在的誤差,研究所用影像的平面定位精度分別由1 492.00、52.88、68.52、52.52 m提高至50.34、15.39、28.82、20.98 m。

(3)雖然采用仿射變換模型能在一定程度上提高SAR影像的定位精度,但依據(jù)SAR成像的特點(diǎn),在成像時(shí)生成的影像存在透視收縮、疊掩和陰影等現(xiàn)象[33-34]。隨著高程的增加,影像在距離向上的偏移也會(huì)增加。曹寧等[35]提出了一種以數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)為高程輔助的區(qū)域網(wǎng)平差方法。為了有效抑制由于高程變化所帶來的定位精度的影響,考慮借助外部高分辨率的數(shù)字高程模型來提高幾何校正的精度。

因此,所提方法直接在有數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行,仿射變換模型參數(shù)求解所用控制點(diǎn)數(shù)同之前的實(shí)驗(yàn),而五參數(shù)變換模型參數(shù)則只用3～4個(gè)點(diǎn)進(jìn)行求取,分別進(jìn)行RFM模型結(jié)合仿射變換模型及DEM處理(RFM-AT-DEM),RFM模型結(jié)合五參數(shù)變換模型及DEM處理(RFM-FPT-DEM)。

研究采用的是5 m分辨率的DEM,用RFM-AT-DEM糾正后的定位誤差精度如表3所示,RFM-FPT-DEM處理后的定位精度如表3所示。以影像1為例,圖5為引入DEM和未引入DEM進(jìn)行糾正處理的結(jié)果。

圖5 影像1引入和未引入DEM處理后的幾何糾正結(jié)果Fig.5 Geometry correction results with and without DEM processing in image 1

由表3可知,引入DEM數(shù)據(jù)后,對(duì)于山區(qū)較多的影像1和少量山區(qū)的影像4,兩種模型方法都能有效減少因?yàn)榈匦斡绊懙恼`差積累,提高糾正的定位精度。從圖5可以看出,引入DEM數(shù)據(jù)后,地形得到了糾正,山體呈現(xiàn)出了實(shí)際的形狀,說明對(duì)于地形起伏較大的地區(qū)和相對(duì)高程較大的地區(qū),所提方法可以很好地進(jìn)行地形糾正的。對(duì)于均是平原區(qū)的影像2和3糾正的也有同樣效果,由RFM-AT模型的15.39 m和28.82 m提升到了13.01 m和7.09 m。

由表3可知,在均采用GPS實(shí)測(cè)點(diǎn)作為控制點(diǎn)的情況下,所提五參數(shù)變換模型只用3～4個(gè)實(shí)測(cè)點(diǎn)就能得到優(yōu)于仿射變換模型的結(jié)果。對(duì)表1、表3的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理可以得到表4。由表4可知,當(dāng)所用模型相同時(shí),影像的糾正精度與入射角的大小具有相關(guān)性,即入射角較小的影像其糾正精度要低于入射角較大的影像糾正精度。運(yùn)用RFM模型和五參數(shù)變換模型進(jìn)行糾正的方法可以有效提高平面定位精度,能將高分三號(hào)影像的定位誤差糾正到兩個(gè)像素左右,且其精度和入射角大小相關(guān)。

表4 不同入射角下的誤差Table 4 Different incident angle error precision

3 結(jié)論

對(duì)高分三號(hào)幾何精校正方法進(jìn)行了綜合研究分析,提出采用RFM模型結(jié)合五參數(shù)變換模型并引入高分辨率DEM的方法,通過實(shí)地采集控制點(diǎn)進(jìn)行誤差評(píng)定,表明該方法可以有效提高GF-3的定位精度,由實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到以下結(jié)論。

(1)采用RFM模型直接利用影像供應(yīng)商提供的RPC數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正后,所用高分三號(hào)UFS模式3 m分辨率的影像,其精度在平原地區(qū)其平面定位精度為57.97 m,山地的平面定位精度為1 492 m,對(duì)于平原區(qū)的影像,供應(yīng)商的RPC參數(shù)的精度還有待提高,而對(duì)于山地較多的影像,地形對(duì)糾正結(jié)果影響較大。

(2)利用3或4個(gè)地面控制點(diǎn)結(jié)合五參數(shù)變換模型并引入DEM來對(duì)高分三號(hào)3 m分辨率的影像進(jìn)行幾何精糾正,能有效的提高定位精度,糾正的精度會(huì)受地形和入射角的影響,當(dāng)?shù)匦纹鸱兓笄矣跋竦娜肷浣切r(shí)精度相應(yīng)較低,整體的定位精度可以達(dá)到約2個(gè)像素。該方法對(duì)于制作1∶10 000地形圖提供了有效的方法,有助于國(guó)產(chǎn)高分三號(hào)影像的廣泛應(yīng)用。由于一般情況下精確測(cè)量的控制點(diǎn)獲取難度大,需要耗費(fèi)大量人力物力。后續(xù)將繼續(xù)研究在沒有實(shí)地測(cè)量的控制點(diǎn)的情況下如何進(jìn)一步提高高分三號(hào)SAR影像的定位精度。