SAR图像的几何校正

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1、第22卷第1期武汉测绘科技大学学报Vol.22No.11997年3月JounralofWuhanTechnicalUniversityofSurveyingandMappngMarch1997SAR图像的几何校正范永弘(郑州测绘学院研究生队,郑州市陇海中路66号,450052)摘要采用Konecny等提出的合成孔径雷达(SAR)的构像几何模型并结合数字高程模型(DEM)进行了SAR图像的几何校正,取得了较好的效果。此外,在定向元素的解算中引入了岭估计,较好地克服了由外方位元素间的强相关引起的方程病态。关键词几何校正;岭估计;数字高程模

2、型分类号TP751.1;P231.5SAR具有的全天时、全天候、高分辨率等其对SAR图像采用Konecny提出的构像模型进行它光学传感器所无法比拟的优点使它对于多云、处理。多雨雾地区的地形图的测制有着重要的意义。但1.1Konecny构像模型是,由于SAR图像的几何失真大,难以作定量测在1988年国际摄影测量与遥感学会的京都量,这在很大程度上限制了它在测绘领域的应用。会议上,德国的Konecny等提出了平距投影的为了充分发挥SAR图像的应用潜力,必须对其进SAR图像构像模型。平距和斜距可以互换,不失行几何校正,以满足不同比例尺地形图测

3、制或修其通用意义。文献[1]导出了斜距投影的构像模测的需要。SAR图像的几何校正方法很多,但归型,即′纳起来不外乎多项式校正和数字微分纠正。本文xsl=0=-fx[a11j(Xi-X-Xsj)重点进行了数字微分纠正,并与多项式拟合的结+a12j(Yi-Y-Ysj)+a13j(Z-Zsj)]/果进行了比较。[a31j(Xi-X-Xsj)+a32j(Yi-Y-Ysj)数字微分纠正的关键是SAR图像构像模型+a33j(Z-Zsj)](1a)的选择。目前国内外采用的SAR构像模型主要有y′sl=-fy[a21j(Xi-X-Xsj)[

4、1]3种:一是前苏联导出的理论上比较严密的数+a22j(Yi-Y-Ysj)+a23j(Z-Zsj)]/[2]学模型,但该模型因过于复杂而难以应用;二是[a31j(Xi-X-Xsj)+a32j(Yi-Y-Ysj)Leberl等依像点距离方程和零多普勒条件提出的+a33j(Z-Zsj)](1b)[3]数学模型,该模型仅考虑了传感器外方位元素式中,X=P(Xi-Xsj),Y=P(Yi-Ysj);P=中的线元素变化而未顾及角元素的变化;三是221/22[[(Xi-Xsj)+(Yi-Ysj)]-[(Xi-Xsj)+(YiKonecny

5、等提出的平距投影的雷达图像数学模221/22-Ysj)+(Zi-Zsj)]]/[(Xi-Xsj)+(Yi-[4]型,该模型将距离投影和侧视几何成像关系转21/2′′Ysj)];xsl、ysl为斜距投影的像点坐标;Xi、Yi、Zi化为多中心投影的透视几何关系,类似于摄影测为地面点坐标;Xsj、Ysj、Zsj为天线几何中心在j量中的共线方程,便于应用。本文采用Konecny时刻的位置;fz、fy为等效焦距;Z为数据归化面公式进行数字微分纠正,并引入岭估计进行定向平均高程;a11j,a12j,⋯,a33j为第j行传感器方向余元素的答解,较好

6、地克服了外方位元素间的强相弦。关性,弥补了传统算法的不足。j=0+x+⋯j=0+0x+⋯1SAR图像的数字微分纠正j=0+0x+⋯(2)数字微分纠正是根据传感器成像时的定向元Xsj=X0+X0x+⋯素和成像地区的DEM,依一定的构像几何模型,Ysj=Y0+Y0x+⋯对DEM的格网节点进行几何纠正的方法。本文Zsj=Z0+Z0x+⋯收稿日期:1996-07-22.范永弘,男,24岁,硕士生,现从事遥感图像的处理与识别的研究。40武汉测绘科技大学学报1997年T-1T式中,0、0、0、X0、Y0、Z0

7、为x=0处外方位元素;X=(AA+KI)AL(6)···0、0、0、X0、Y0、Z0为外方位元素一阶变率;x、yX即未知参数X的岭估计。K值的确定可以为雷达图像坐标,且y′′′根据观测控制数据用岭迹法确定。本实验中K取sl=y+r0,r0为扫描延迟。上式既反映了雷达投影的特点,又考虑了外0.012。本实验分别运用线、角迭代法和岭回归进行方位元素的线、角元素的变化。将(1)式进行泰勒了解算。结果表明,线角迭代法在没有足够精度的展开线性化后,利用一定数量的控制点组成误差方程,法化后进行平差运算即可解出定向参数。由初值时,方程

8、的解往往不收敛或解的差别太大,呈定向参数结合DEM格网(X,Y,Z),可以反算像现出不稳定性,实验中不得不用行中心投影近似坐标(x,y),从而完成数字微分纠正。求解SAR图像的定向参数以获得有一定精度的值得说明的是,Ko

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