4.2.4 通用构像方程在线视频

今天我们来学习

《遥感数字图像处理理论与方法》

第四章 遥感图像几何纠正 第二讲

在第一讲中

我们介绍了几何纠正的通用处理流程

我们了解到遥感数字图像的

像元坐标变换

像元值重采样是几何纠正的关键处理步骤

实际上

选择纠正模型就确定了坐标变换函数

它决定了遥感图像几何校正的整体路线

影响遥感图像纠正结果的精度

不同成像方式遥感图像的几何纠正

应该选用合适的构像模型

因为在几何纠正的计算机处理流程中

除了选择的纠正模型不同外

其它处理步骤和算法都是一样的

所以本讲聚焦介绍各种不同的构像模型

加深大家对纠正模型的理解

本章承接第一讲内容

分为5小节

分别为 4 通用构像方程

5 中心投影构像模型

6 多中心投影构像模型

7 SAR图像几何纠正

8 有理函数模型和RPC纠正

学习完第二讲

大家可以了解不同纠正模型的优缺点

更好地掌握不同类型

遥感数字图像的几何纠正方法

首先 我们介绍一下通用构像方程

从数学上说

遥感图像几何纠正的原理

是通过一组地面控制点

建立原始的畸变图像空间

与校正图像空间的坐标变换关系

然后利用这种对应关系

把畸变图像的全部点的坐标

变换到校正空间中去

从而实现几何纠正

为了建立遥感数字图像的像元点

和对应地面目标点之间的数学关系

需要在像方空间 也就是遥感图像

和物方空间 也就是地面坐标

之间建立起坐标的联系

在地面坐标系与传感器坐标系之间

建立的转换关系

称为通用构像方程

那么 学习通用构像方程

有什么作用呢

通用构像方程是一个总体框架

它搭建起图像坐标系

和地图坐标系之间的桥梁

如果确定了遥感器空间坐标

和图像坐标之间的关系后

即可建立起地面空间和

图像空间二者之间的坐标关系

我们来看看通用构像方程的形式

在图上面

红色箭头代表地面坐标系统O-XYZ

O 是地面坐标系的原点

Z轴 原点处的天顶方向

XY平面垂至于Z轴

蓝色箭头代表传感器坐标系统 S-UVW

S是遥感器的位置

传感器坐标系的原点

U轴是代表遥感器的飞行方向

V轴 垂直于U轴

W轴 垂直于UV平面

地面目标P在地面坐标系O-XYZ的坐标

为（Xp，Yp，Zp）

P在遥感器坐标系统

S-UVW的坐标为（Up，Vp，Wp）

传感器S在地面坐标系

O-XYZ的坐标为（Xs，Ys，Zs）

那么 地面空间O-XYZ与

传感器空间S-UVW的关系为

可以用矩阵方程表示为

在这个方程中

A是传感器坐标系相对地面

坐标系的旋转矩阵

这个式子构建起地面坐标系

与传感器坐标系之间的关系

它就是通用构像方程的表达公式

我们来看看通用构像方程中

旋转矩阵A的形式

A为传感器坐标系

相对地面坐标系的旋转矩阵

这个旋转矩阵的公式形式为

组成的3×3的矩阵

在这个矩阵中

这些系数一共有9个

它都是和传感器的姿态有关

当转角系统 翻滚角 俯仰角 偏航角 为

可以推导出各个不同系数的方向余弦

从而确定旋转矩阵A

至此 概括起来说

当传感器的地面坐标 A矩阵确定后

那么

地面坐标系与传感器坐标系之间

就可以相互转换了