当前课程知识点: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 > 4.2.8 有理函数模型和RPC纠正
我们来看看
有理函数模型和RPC纠正
首先了解一下
有理函数模型的产生背景
共线方程
从机理上描述了图像的成像关系
但需要知道传感器的物理构造
成像方式等参数
高性能的传感器参数
成像方式
卫星轨道不公开
商用遥感卫星传感器
信息不向用户公开
如IKNOS QuickBird等等
当新的传感器发射升空时
必须要有新的 适合的传感器模型支持
随着各种新型传感器的不断出现
引入一种独立于传感器平台的
不考虑其物理意义的
抽象传感器模型是非常有意义的事情
有理函数模型
是Space Imaging公司
提供的一种新型构像模型
有理函数是多项式模型的比值形式
RFM是比多项式模型
更为精确的构像表达形式
是各种传感成像几何模型的
一种更广义的表达
能够获得
与严格成像模型近似一致的精度
有理函数模型有哪些特点呢
RFM是多项式模型的比值形式
是利用RFM拟合严格的几何模型
在不知道传感器物理模型的
有关参数的情况下
对传感器严格成像模型的
一种近似模拟
RFM将地面点的大地坐标
与其对应的像点坐标
用比值多项式关联起来
为了增强参数求解的稳定性
将地面坐标X和影像坐标x
正则化到-1.0和1.0之间
可以用公式
将两个坐标对应起来
在上面公式当中
XY是正规化的像点坐标
PLH是正规化的地面点坐标
我们再具体看看
有理函数模型的具体公式
在公式当中
NUMs(P,L,H)/ NUML(P,L,H)
以及DENs(P,L,H)/ DENL(P,L,H)
都是三次多项式
在多项式当中的系数
像ai bi ci di
i可以从0到19
所以这些参数称为有理函数系数
简称为RFC
我们再来看看有理函数模型
应用于遥感图像几何纠正
当遥感卫星影像获取的详细信息
如轨道参数以及成像方式无法得到的时候
以地面控制点强
制用数学模式进行坐标转换
是比较常用的并且简单的方法
比如像仿射变换和多项式变换等等
多项式模型纠正比较简单
速度快
但采用一般的多项式作为模型时
它在确定系数的点拟合很好
而在其他点的内插值
可能有明显偏离
且与相邻GCP不协调
也就是说在某些点处产生振荡现象
这导致了多项式
近似计算中误差的
界限明显超出平均误差
RFM在多项式中
加入控制点高程因子
且增加多项式阶数和系数
并以多项式比值形式
使模型能更接近真实地表的变化
投影系统产生的误差
可以用RFM的1次项来表示
地球曲率
大气折射和镜头畸变等
产生的误差可以很好地使用
用RFM的2次项来表示
其他一些未知的
具有高阶分量的误差
如相机振动等
用RFM的3次项来表示
RFM具有独立于具体传感器
形式简单等特点
它适用于各类传感器
包括最新的航空和航天传感器
能满足传感器参数透明化
成像几何模型通用化和处理高速
智能化等要求
我们介绍一下
目前我们应用比较多的RPC纠正
RPC就是有理函数模型的系数
是将地面点大地坐标
与其对应的像点坐标
用比值多项式关联起来的
RFM模型的参数
RFM的参数
共有90个
其中有理函数的多项式系数共有80个
也就是a b c是有理多项式系数
另外还有10个为归一化系数
他们提供将地面点坐标
像点坐标归一化为-1到1之间的参数
我们在购买遥感数据产品时候
经过几何校正的遥感数据产品
这些系数均可从
影像附带的RPC参数文件中读取
在RPC校正过程中
将这些参数应用到图像几何处理过程中
即可完成图像坐标到地图坐标的变换
完成遥感图像的RPC校正
在这
左图是ZY-3卫星的原始图像
不具有地图坐标信息
右图是经过RPC校正后的ZY-3卫星遥感图像
它具有了正确的地图坐标
我们接下来介绍一下常用商业软件中的
几何纠正模块支持的构像模型
这里以ERDAS软件为例
在模型选择对话框中
我们可以选择
适合遥感数据的构像模型
比如
Affine
这是指仿射变换模型
比如像Camera是
框幅式相机中心投影构像模型
另外
还有其它多种和传感器相关的
推扫式构像模型
这些都是多中心投影类型
我们来看看常用商业软件
这里以ENVI软件中支持的构像模型
大家可以看到
和ERDAS一样
在正射纠正模型中
就包括多种和传感器相关的模型
以及通用的有理函数模型等等
本讲我们就介绍到这里
谢谢
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