一种基于环境一号卫星遥感影像的自动正射校正方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于环境一号卫星遥感影像的自动正射校正方法，属于遥感影像 处理技术领域，适用于环境一号卫星遥感影像的精确定位，影像信息提取和专题产品生产 的预处理工作等。
【背景技术】
[0002] 卫星影像在成像的过程中，受到投影、摄影轴倾斜、地球曲率及地形起伏等诸多因 素影响，致使影像中各像点产生不同程度的几何变形失真。而正射校正图像可以消除成像 过程中的各种因素导致的影像畸变，还原一个地理位置准确的遥感影像。因而，对遥感影像 进行正射校正已经成为各种遥感应用过程中必不可少的基础工作。
[0003] 对环境一号卫星遥感影像进行正射校正可以选择的方法很多，主要包括严格物理 模型和通用经验模型两种。严格物理模型以共线方程为代表，但是为获得较高的精度需要 已知传感器的轨道参数和姿态参数等等，此方法参数要求较高，实现起来较为复杂；通用经 验模型应用灵活，只要有足够数量的控制点就可以获得正射影像，但是其精度往往受到地 形和控制点的限制。目前最主要的正射影像制作方法是结合立体像对的数字摄影测量和通 用经验模型。但立体像对遥感影像获取不易、成本较高，而且需要人工选取一定数量的控制 点。对于目前少量已存在的利用影像匹配和通用经验模型的遥感影像自动校正方法，也只 是利用角点匹配和二次多项式模型简单的套用，并且需要在每一个步骤中设置一个固定的 阈值，方法不灵活，适用性不高。
[0004] 以上方法存在的缺点主要体现在：（1)需要人工选取控制点，选取控制点的过程 极为繁琐，大大降低了影像正射校正的效率；（2)由于对人工高度依赖，以至于影像的校正 精度不可控，受人工作业影响较大；（3)立体像对遥感影像获取不易，成本较高；(4)对于已 存在的自动校正方法存在阈值的普适性不高，计算效率与计算结果的精度无法提高。
【发明内容】
[0005] 本发明解决的技术问题为：克服现有技术不足，提供一种基于环境一号卫星遥感 影像的自动正射校正方法，该方法结合几何投影变换、同名点自动选取和多项式模型等方 法实现环境一号卫星遥感影像的高效率高精度的校正，同时生产效率和精度较高，工程实 现谷易。
[0006] 本发明解决的技术方案为：一种基于环境一号卫星遥感影像的自动正射校正方 法，步骤如下：
[0007] (1)选择一景环境卫星2级C⑶影像作为目标数据，设定包含该目标数据的 Landsat卫星参考影像，该Landsat卫星参考影像中的每一个像元的坐标为真实测量的地 理坐标；设定数字高程数据（DEM)作为基准数据，该数字高程数据是测量真实地面的海拔 高度h，用于对基准影像姿态的复原；
[0008] (2)将步骤（1)的Landsat卫星正射参考影像模拟为成像时的投影影像，以进行 偏差参数解算，在步骤（1)的Landsat卫星正射参考影像上S点向外侧添加dS的投影偏移 量，以消除大地高程起伏所带来的误差；S为卫星传感器拍摄的目标地物与星下点的间距； dS为卫星照射目标地物在大地投影的长度，即大地高程起伏在成像过程中的误差；
[0009] (3)对步骤（2)模拟后成像时的投影影像进行剪裁，得到剪裁后的投影参考影像， 使得一景环境卫星2级C⑶影像的地理范围被完全包含在投影参考影像的地理范围中，且 投影参考影像的各边都比目标影像的各边长1/2个目标影像的边长，以完成数据准备与预 处理；
[0010] (4)进行步骤（1)的目标影像与步骤（3)的投影参考影像的影像匹配过程如下： [0011] ①设定一个N*N像元大小的影像窗口，在目标影像中从左上角开始，以一个像元 为步长先从左到右，再从上到下进行遍历，对每一个N*N像元大小的影像窗口覆盖的目标 影像中的所有像元，进行Harris算子计算，即从目标影像和投影参考影像中提取兴趣点的 角点响应值I，公式如下：
[0014] 式中，gxS X方向的梯度，g 方向的梯度；
[0015] 式中，为高斯模板，det为矩阵的行列式，tr为矩阵的迹，k为默认
[0016] 常数。矩阵I中每一点的元素值对应于原图相应点的兴趣值。
[0017] ②设定符合特征点的阈值，即对步骤①的兴趣点的角点响应值I，从大到小进行排 序，取第P个兴趣点的I值作为符合特征点的阈值T，
[0018] ③若步骤①的兴趣点的角点响应值I大于步骤②设定的符合特征点的阈值T，则 该角点响应值I所对应的兴趣点为投影参考影像的特征点；
[0019] (5)根据步骤⑷提取的投影参考影像的特征点，利用相关系数法，得到相关系数 P (c，r)，有I P (c，r) I < 1，当I P (c，r) I越趋近于1时，投影参考影像的特征点与目标影 像的参考点，作为匹配的初始同名点对集合。对于环境卫星影像，设定相关系数P (c，r)必 须满足I P (c，r) I彡0.85,否则视为投影参考影像中的此特征点在目标影像中无匹配的初 始同名点对，对此特征点予以剔除；
[0020] (6)对步骤（5)中的初始同名点对集合进行筛选，即通过二次多项式模型，求解出 二次多项式的系数，再将求解出的二次多项式的系数代入二次多项式模型中， 求出目标影像的坐标（u，v)对应的投影参考影像的坐标（x，y)，将所有投影参考影像的坐 标（x，y)分别与步骤（5)的初始同名点对中的投影参考影像的特征点坐标进行对比，用最 小二乘法将残差最大的（x，y)所对应的同名点对剔除，得到剔除后的同名点对集合；
[0022] (7)然后在剔除后的同名点对集合中，重复步骤（6)，直至剔除后的同名点对集合 中的同名点对的残差精度达到设定精度时，即一个像元内，不再重复步骤（6)，得到最终的 二次多项式的系数a# I^lj，此时同名点对集合中的同名点对为控制点对；
[0023] (8)根据步骤（7)的最终的二次多项式的系数&1]，，解算出所有的目标影像中所 有像元的二维平面的地理坐标；
[0024] (9)对目标影像中所有像元的二维平面的地理坐标，去除dS的投影偏移量，得到 三维空间的真实地理坐标，完成目标影像的自动正射校正。
[0025] 本发明与现有技术相比的优点在于：
[0026] (1)本发明中，目标数据的投影变换，同名点确定以及二次多项式系数求解等步骤 均为自动化处理，无需人工干预，实现了环境一号卫星遥感影像批量校正的工程化；
[0027] ⑵本发明中，在利用Harris算子提取兴趣点时，存在一个NXN像元大小的影像 遍历窗口，这个窗口大小的确定是基于环境一号卫星CCD影像的特点确定的，一景环境一 号卫星C⑶影像的分辨率为30米，而环境一号卫星C⑶影像中的兴趣点一般为城市桥梁 道路的拐点，大型建筑物的棱角，山体的角点等，这些地物兴趣点在环境一号卫星CCD影像 中的可识别的最大范围约为300米X 300米，若大于此范围，地物呈现较为复杂，会对兴趣 点提取造成干扰，若小于此范围，地物特征无法完整呈现，并且窗口遍历计算的次数也会增 加，会降低计算效率。结合对环境一号卫星CCD影像的反复测试，本发明最终确定窗口大小 为IOX 10像元，实践证明，IOX 10像元大小的影像遍历窗口不仅能最大程度地获取准确的 兴趣点，还能保证较高的计算效率。
[0028] (3)本发明中，利用第P个兴趣点的I值来确定符合特征点的阈值T中，设置P为 150个，不仅可以保证特征点的选取的精确度，为后续步骤提供足够的初始同名点对，还可 以使得计算复杂度维持在较低区间，大大缩短了特征点、同名点对、以及后续的二次多项式 解算的时间；
[0029] (4)本发明中，对于已提取的参考影像中的特征点在目标影像中寻找同名点，相关 系数法中确定相关系数必须满足I P (c，r) I彡0.85时才能成为候选的初始同名点对，是根 据环境一号卫星CCD影像自身特点以及相关系数计算中目标图像窗口反复测试而设定的， 由于环境一号卫星CCD影像为中等分辨率影像，其图像细节并不像高分辨率影像那么丰 富，故在目标图像10* 10像元的窗口中计算相关性会受到相似地物图像的干扰，如山地、森 林等。因此，在此处设置一个较高的相关系数阈值可以进一步保证初始同名点对选取的准 确性；
[0030] (5)本发明中，在解算二次多项式模型中循环使用最小二乘法剔除误差较大的同 名点对使得二次多项式模型系数解算更为精确，使得最后的校正误差控制在一个像元之 内；
[0031] (6)本发明中，在投影影像进行剪裁的步骤中，由于Landsat卫星参考影像与环境 一号卫星2级C⑶影像之间地理位置偏差一般在30个像元以内，所以1/2边长距离即能足 够保证目标影像在基准影像区域内，又能使投影参考影像不至于远大于目标影像，缩小了 后续投影参考影像的匹配步骤中的影像窗口的遍历、利用相关系数筛选同名点对的搜索范 围，极大的