专利汇可以提供基于DEM的SAR影像直接正射校正方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于DEM的SAR影像直接正射校正方法及系统,所述方法通过 迭代 求解RD模型,解算出像元坐标对应的地面点空间直 角 坐标(X,Y,Z),并通过 坐标系 转换,转换为大地坐标(B,L,H);根据DEM的空间大小和 分辨率 建立校正影像空间,确定像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值,生成校正结果影像;在对校正结果影像中的空洞像元进行处理时,首先对空洞像元处理前的校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理,其次依然采用借助附近像元的值进行空洞像元的填充,只是内插邻域会根据空洞区域的面积自适应变大。本发明提供的SAR影像直接正射校正方法不但简单、直观,并且解决了SAR影像存在大区域空洞像元的问题。,下面是基于DEM的SAR影像直接正射校正方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种基于DEM的SAR影像直接正射校正方法,其特征在于,包括:
根据SAR的头文件中的参数,确定卫星轨道方程,计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量;
获取SAR影像中的像元坐标,结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程,建立距离-多普勒RD模型;
获取DEM数据,迭代求解RD模型,解算出所述像元坐标对应的地面点空间直角坐标,并转换为地面点大地坐标;
根据DEM的空间大小和分辨率建立校正影像空间,确定所述像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值,生成校正结果影像;
对所述校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理,得到初处理校正影像;
再次从SAR影像空间出发,解算出像元坐标(x,y)所对应的地面点坐标(B,L,H);
判断所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域的某一像元灰度值是否为零,得到第一判断结果;
判断所述SAR影像像元(x,y)的灰度值是否大于给定阈值T1,得到第二判断结果;
若所述第一判断结果表示所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域内某一像元灰度值为零,所述第二判断结果表示SAR影像像元(x,y)的灰度值大于给定阈值T1,则将SAR影像像元(x,y)的灰度值赋给所述初处理校正影像中的像元(B,L);
不断调整K的大小,直至所有空洞像元被赋值;
所述获取DEM数据,迭代求解RD模型,解算出所述像元坐标所对应的地面点空间直角坐标(X,Y,Z),并转换为大地坐标(B,L,H)具体包括:
根据RD模型,建立误差方程式:V=C·ΔG-L,其中,ΔG=[ΔX,ΔY]T,
L=[F10,F20]T,
ΔX,ΔY分别为X、Y的坐标改正量,F10为F1的初始值、F20为F2的初始值;XS为卫星在空间位置X方向上的坐标、YS为卫星在空间位置Y方向上的坐标,ZS为卫星在空间位置Z方向上的坐标,R0是SAR近地点斜距,Mslant是SAR影像的斜距分辨率,VX为卫星在空间位置X方向上的速度,VY为卫星在空间位置Y方向上的速度,VZ为卫星在空间位置Z方向上的速度,fD为地面点P的多普勒频移,λ为雷达波长;
对所述误差方程式求解,求得地面点平面坐标改正量ΔG=(CTC)-1CTL,处理后的地面点平面坐标为:X=X0+ΔX,Y=Y0+ΔY,其中(X0,YO)为地面点平面坐标初值,将计算出的平面坐标作为初值,通过迭代,重新计算平面坐标改正量ΔG,直至平面坐标改正量ΔG小于给定阈值T2,求得最终的地面的平面坐标(X,Y);
令Z=Z0,其中Z0为高程初始值,根据空间直角坐标转换为大地坐标的转换公式:
将第一地面点空间直角坐标(X,Y,
Z)转换为第一地面点大地坐标(B,L,H);其中,L为大地经度,B为大地纬度,H为大地高,N为椭球面卯酉圈的曲率半径,e为椭球的第一偏心率,a、b为椭球的长短半径,W为第一辅助系数,
根据DEM起始点经纬度与格网像元大小信息,求得地面点大地坐标(B,L)所对应的DEM的行列号(m,n),DEM(m,n)为DEM中m行n列所对应的灰度值,通过如下公式求得H:
H=DEM(int(m),int(n))*(int(m)+1-m)*(int(n)+1-n)+DEM(int(m),int(n)+1)*(int(m)+1-m)*(n-int(n))+DEM(int(m)+1,int(n))*(m-int(m))*(int(n)+1-n)+DEM(int(m)+
1,int(n)+1)*(m-int(m))*(n-int(n))
根据求得的H以及B、L的值,通过如下公式:
求解地面点在空间位置Z方向上的坐标Z;
给定阈值T3,若|Z0-Z|>T3,则令Z0=Z,重新迭代计算平面坐标(X,Y);否则,终止迭代,求得第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z);
根据空间直角坐标转换为大地坐标的转换公式将第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z)转换为第二地面点大地坐标(B,L,H);
所述根据SAR的头文件中的参数,确定卫星轨道方程,计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量具体包括以下步骤:
从SAR头文件中读取多组卫星位置与所对应的时间参数,采用四次多项式拟合生成卫星位置随时间的变化关系式;
对所述变化关系式进行时间求导,生成卫星速度随时间的变化关系式。
2.根据权利要求1所述的基于DEM的SAR影像直接正射校正方法,其特征在于,所述获取SAR影像中的像元坐标,结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程,建立线性化的距离-多普勒RD模型具体包括:
对于SAR影像上任意像元(x,y),满足条件 其中,N′为方位向视数,PRF
为SAR的脉冲重复频率;t为当前时间;R为卫星和地面点之间的斜距;
在地心旋转坐标系中,地面点相对于坐标轴是静止的,运动速度为零,建立如下RD模型: 其中,X为地面点P在空间位置X方向上的
坐标、Y为地面点P在空间位置Y方向上的坐标,Z为地面点P在空间位置Z方向上的坐标。
3.根据权利要求1所述的基于DEM的SAR影像直接正射校正方法,其特征在于,所述确定所述像元坐标所对应的校正影像坐标的灰度值具体为:根据最近邻像元法将SAR影像像元坐标(x,y)的灰度值赋给校正影像空间中距离(B,L)所在像元最近的整数像元。
4.一种基于DEM的SAR影像直接正射校正系统,其特征在于,包括:
卫星轨道方程确定单元,用于根据SAR的头文件中的参数,确定卫星轨道方程,计算出卫星任意时刻的位置和速度矢量;
RD模型建立单元,用于获取SAR影像中的像元坐标,结合SAR头文件中的参数和所述卫星轨道方程,建立距离-多普勒RD模型;
第一解算单元,用于获取DEM数据,迭代求解RD模型,解算出所述像元坐标对应的地面点空间直角坐标,并转换为地面点大地坐标,具体包括:
根据RD模型,建立误差方程式:V=C·ΔG-L,其中,ΔG=[ΔX,ΔY]T,
L=[F10,F20]T,
ΔX,ΔY分别为X、Y的坐标改正量,F10为F1的初始值、F20为F2的初始值;XS为卫星在空间位置X方向上的坐标、YS为卫星在空间位置Y方向上的坐标,ZS为卫星在空间位置Z方向上的坐标,R0是SAR近地点斜距,Mslant是SAR影像的斜距分辨率,VX为卫星在空间位置X方向上的速度,VY为卫星在空间位置Y 方向上的速度,VZ为卫星在空间位置Z方向上的速度,fD为地面点P的多普勒频移,λ为雷达波长;
对所述误差方程式求解,求得地面点平面坐标改正量ΔG=(CTC)-1CTL,处理后的地面点平面坐标为:X=X0+ΔX,Y=Y0+ΔY,其中(X0,YO)为地面点平面坐标初值,将计算出的平面坐标作为初值,通过迭代,重新计算平面坐标改正量ΔG,直至平面坐标改正量ΔG小于给定阈值T2,求得最终的地面的平面坐标(X,Y);
令Z=Z0,其中Z0为高程初始值,根据空间直角坐标转换为大地坐标的转换公式:
将第一地面点空间直角坐标(X,Y,
Z)转换为第一地面点大地坐标(B,L,H);其中,L为大地经度,B为大地纬度,H为大地高,N为椭球面卯酉圈的曲率半径,e为椭球的第一偏心率,a、b为椭球的长短半径,W为第一辅助系数,
根据DEM起始点经纬度与格网像元大小信息,求得地面点大地坐标(B,L)所对应的DEM的行列号(m,n),DEM(m,n)为DEM中m行n列所对应的灰度值,通过如下公式求得H:
H=DEM(int(m),int(n))*(int(m)+1-m)*(int(n)+1-n)+DEM(int(m),int(n)+1)*(int(m)+1-m)*(n-int(n))+DEM(int(m)+1,int(n))*(m-int(m))*(int(n)+1-n)+DEM(int(m)+
1,int(n)+1)*(m-int(m))*(n-int(n))
根据求得的H以及B、L的值,通过如下公式:
求解地面点在空间位置Z方向上的坐标Z;
给定阈值T3,若|Z0-Z|>T3,则令Z0=Z,重新迭代计算平面坐标(X,Y);否则,终止迭代,求得第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z);
根据空间直角坐标转换为大地坐标的转换公式将第二地面点空间直角坐标(X,Y,Z)转换为第二地面点大地坐标(B,L,H);
校正结果影像生成单元,用于根据DEM的空间大小和分辨率建立校正影像空间,确定所述像元坐标对应的校正影像坐标的灰度值,生成校正结果影像;
内插处理单元,用于对所述校正结果影像的空洞像元进行3*3邻域的内插处理,得到初处理校正影像;
第二解算单元,用于再次从SAR影像空间出发,解算出像元坐标(x,y)所对应的地面点坐标(B,L,H);
第一判断单元,用于判断所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域的某一像元灰度值是否为零,得到第一判断结果;
第二判断单元,用于判断所述SAR影像像元(x,y)的灰度值是否大于给定阈值T1,得到第二判断结果;
赋值单元,用于若所述第一判断结果表示所述初处理校正影像中的像元(B,L)周围的K×K像元区域内某一像元灰度值为零,所述第二判断结果表示SAR影像像元(x,y)的灰度值大于给定阈值T1,则将SAR影像像元(x,y)的灰度值赋给所述初处理校正影像中的像元(B,L);
调整单元,用于不断调整K的大小,直至所有空洞像元被赋值。
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