本发明涉及摄影测量与遥感领域，具体为一种多视角卫星影像区域网平差方法及系统。
背景技术：
1、有理函数模型(rational function model,以下简称rfm)作为光学卫星影像传感器模型的标准，已经在卫星影像处理中得到广泛的应用。rfm是严密成像模型的高精度拟合，已有研究表明rfm常包含误差。如何通过区域网平差提高rfm的定位精度是当前研究热点。目前常用的做法是在像方空间增加一个仿射变换模型来改正rfm的系统误差，例如公开号为cn 113532377 a的中国发明，需要用仿射变换模型(公式5)对rfm模型(公式1)进行补偿，求解仿射变换模型中的m0/m1/m2/n0/n1/n2。该方法优点是原理简单、解算快捷，缺点是无法适用于更为复杂的系统误差。对于定位精度要求不高的应用而言，该方法是可行的，但是随着卫星分辨率的不断提高，亚米级分辨率卫星影像的广泛出现，各种应用对卫星影像的定位精度提出了新的更高的要求，而且卫星机动成像能力得到显著增强，rfm的系统误差规律也更为复杂，所以在像方空间增加一个仿射变换模型的方法已经不能满足高精度定位需求的应用，如何改善rfm系统误差以提高定位精度是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种多视角卫星影像区域网平差方法及系统，以提高多视角卫星影像的定位精度。
2、为了实现上述发明目的，本发明实施例提供了以下技术方案：
3、一种多视角卫星影像区域网平差方法，包括以下步骤：
4、s1，获得基于多个视角拍摄的原始卫星影像以及附加的若干原始rpc参数，并从原始多视角卫星影像中获取连接点的坐标，所述连接点包括控制点；
5、s2，对每一张原始卫星影像上的每个连接点列误差方程vxy，对每一张原始卫星影像列误差方程vc，其中，其中，vxy用于衡量平差后反投影点和原始像点之间的距离残差；vc表示平差后rfm优化结果与rpc参数初值之间的残差，表示连接点p在影像ip上的像点坐标；p表示物方连接点，ip表示对于连接点p的可见影像，表示根据和连接点p物方坐标计算对应的反投影点的像点坐标；表示影像i的原始rpc参数，w表示优化的rpc参数的权值，分别表示rpc的平差迭代值与初值，ci表示优化后的rpc参数；
6、s3，采用最小二乘平差思想，法化求解误差方程vxy和vc，获得优化后的rpc参数。
7、传统方法是通过引入仿射变换模型来补偿rfm模型的系统误差，本发明上述方案中，是通过直接对rfm模型的部分参数进行优化，不引入任何补偿模型，按照本发明所列误差公式且通过最小二乘法求解出最优解，最优解对应的就是优化后的rpc参数，经过实验验证，本发明直接优化rpc参数的方式反而比引入仿射变换模型的方式更能提高定位精度。
8、误差方程vxy和误差方程vc通过以下方式获得：
9、定义rfm模型的形式为：其中，(u,v,w)和(x,y)分别代表正则化的地面点地理坐标与正则化的影像像点坐标；numl(u,v,w)＝a1+a2v+a3u+a4w+a5vu+a6vw+a7uw+a8v2+a9u2+a10w2+a11vuw+a12v3+a13vu2+a14vw2+a15v2w+a16u3+a17uw2+a18v2w+a19u2w+a20w3，nums(u,v,w)＝c1+c2v+c3u+c4w+c5vu+c6vw+c7uw+c8v2+c9u2+c10w2+c11vuw+c12v3+c13vu2+c14vw2+c15v2w+c16u3+c17uw2+c18v2w+c19u2w+c20w3；
10、以rfm模型中a1、a2、a3、a4、c1、c2、c3、c4共8个参数作为模型未知数，以自动匹配的同名像点作为观测值，以同名点和反投影点之间距离的平方和作为平差精度指标，引入先验信息约束，构建平差的全局能量函数，如下式所示：其中，c表示rfm优化参数构成的集合；e表示目标函数；
11、对全局能量函数公式中的求极值获得误差方程vxy，对全局能量函数公式中的求极值获得误差方程vc。
12、上述方案中，在平差过程中将已有的rpc参数作为先验，以像点反投影误差最小的原则构建平差的能量函数，将平差过程转换为能量函数最小的优化问题；针对平差过程的不稳定、局部最优的问题，增加了参数改正量的软约束，以确保改正后的rpc不能偏离原始rpc参数过远，同时针对不同价的平差参数，优化设置了其权值，以确保方程的稳定解算。也就是说，通过本方案不仅可以实现寻找最优rpc参数，而且稳定性高。
13、(u,v,w)和(x,y)分别由初始的影像像素坐标(l,s)和地面点的地理坐标(lat,lon,hei)按照如下变换公式变换而得：其中，line_off和samp_off为像方坐标的正则化偏移量，line_scale和samp_scale为像方坐标正则化的尺度归一化参数；lon_off、lat_off和hei_off为物方坐标的正则化偏移量，lon_scale、lat_scale和hei_scale为物方坐标正则化的尺度归一化参数；lat、lon分别表示纬度坐标和经度坐标，hei表示高程坐标。
14、上述方案中，通过正则化转换将初始的影像像素坐标(l,s)和地面点的地理坐标(lat,lon,hei)的取值范围规范到[-1,1]之间，保障了计算的稳定性。
15、另一方面，本发明实施例提供了一种多视角卫星影像区域网平差系统，包括：
16、连接点获取模块，用于获得基于多个视角拍摄的原始卫星影像以及附加的若干原始rpc参数，并从原始多视角卫星影像中获取连接点的坐标，所述连接点包括控制点；
17、误差方程构建模块，用于对每一张原始卫星影像上的每个连接点列误差方程vxy，对每一张原始卫星影像列误差方程vc，其中，
18、其中，vxy用于衡量平差后反投影点和原始像点之间的距离残差；vc表示平差后rfm优化结果与rpc参数初值之间的残差，表示连接点p在影像ip上的像点坐标；p表示物方连接点，ip表示对于连接点p的可见影像，表示根据和连接点p物方坐标计算对应的反投影点的像点坐标；表示影像i的原始rpc参数，w表示优化的rpc参数的权值，分别表示rpc的平差迭代值与初值，ci表示优化后的rpc参数；
19、参数求解模块，用于采用最小二乘平差思想，法化求解误差方程vxy和vc，获得优化后的rpc参数。
20、与现有技术相比，不同于传统的基于仿射变换卫星影像区域网平差方法，本发明方法首次实现rfm模型参数直接优化平差方法，通过平差构建一组新的rpc参数，能够补偿更复杂的rfm模型系统误差，进而能够获得更高的精度。
1.一种多视角卫星影像区域网平差方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多视角卫星影像区域网平差方法，其特征在于，误差方程vxy和误差方程vc通过以下方式获得：
3.根据权利要求2所述的多视角卫星影像区域网平差方法，其特征在于，(u,v,w)和(x,y)分别由初始的影像像素坐标(l,s)和地面点的地理坐标(lat,lon,hei)按照如下变换公式变换而得：其中，line_off和samp_off为像方坐标的正则化偏移量，line_scale和samp_scale为像方坐标正则化的尺度归一化参数；lon_off、lat_off和hei_off为物方坐标的正则化偏移量，lon_scale、lat_scale和hei_scale为物方坐标正则化的尺度归一化参数；lat、lon分别表示纬度坐标和经度坐标，hei表示高程坐标。
4.一种多视角卫星影像区域网平差系统，其特征在于，包括：
5.根据权利要求4所述的多视角卫星影像区域网平差系统，其特征在于，误差方程vxy和误差方程vc通过以下方式获得：
6.根据权利要求5所述的多视角卫星影像区域网平差系统，其特征在于，(u,v,w)和(x,y)分别由初始的影像像素坐标(l,s)和地面点的地理坐标(lat,lon,hei)按照如下变换公式变换而得：其中，line_off和samp_off为像方坐标的正则化偏移量，line_scale和samp_scale为像方坐标正则化的尺度归一化参数；lon_off、lat_off和hei_off为物方坐标的正则化偏移量，lon_scale、lat_scale和hei_scale为物方坐标正则化的尺度归一化参数；lat、lon分别表示纬度坐标和经度坐标，hei表示高程坐标。