本发明涉及遥感影像校准方法的技术领域，具体涉及一种实现遥感影像自动化快速校准的方法。
背景技术：
遥感卫星原始影像一般需要经过正射校准后，才可成为可用产品，遥感卫星影像的地理位置才能与实际地理位置较精准匹配。
目前的正射校准可以分为路网校准和参考影像校准，而传统的软件处理需要借助人工选取控制点，这种传统处理方式不仅效率低下，而且不同时期的影像还需要重新选择新的参考影像或路网，浪费人力时力。
技术实现要素：
本发明是为了克服现有技术中存在的缺点而提出的，其目的是提供一种实现遥感影像自动化快速校准的方法。
本发明的技术方案是：
一种实现遥感影像自动化快速校准的方法，包括以下步骤：
（ⅰ）数据库设计
（ⅰ）制定影像瓦片数据库金字塔每一层的分辨率标准；
（ⅱ）采用分布式nosql数据库构建多时相多分辨率海量影像瓦片数据库；
（ⅱ）影像校准
（ⅰ）影像校准时，从逻辑上对影像进行分块，并选取靠近中心的一块；
（ⅱ）根据选中的一块，从数据中查找地理坐标范围、分辨率一样且时间最近的瓦片就，如果找到，则进行该数据块与瓦片特征点识别与匹配；
（ⅲ）判断当前选取块和控制点是否已满足需求，如满足则进行整个影像特征点校准，否则螺旋外扩，继续选择不相邻分块，直到成功或没有分块可以选择，如果失败则继续执行下一步骤，否则跳到步骤（ⅴ）执行；
（ⅳ）影像在当前分辨率下校准失败，将分辨率降低1倍重采样到上一层级分辨率，然后重新执行步骤（ⅰ），依次类推，直到成功或达到规定的重采样次数，如果执行成功，则继续执行下一步骤，否则校准失败退出；
（ⅴ）将影像按照标准进行金字塔分片并更新到多时相多分辨率海量影像瓦片数据库。
所述步骤（ⅰ）数据库设计中步骤（ⅰ）所述影像瓦片数据库金字塔存储规则具体为：
当在wgs-84坐标系下，金字塔的每一层的分辨率计算公式如下：
resolution=0.703125/math.pow(2，layers)，
其中layers为层数，layers大于等于0；
当在墨卡托坐标系下，金字塔的每一层分辨率计算公式如下：
resolution=156543.033928/math.pow(2，layers)，
其中layers为层数，layers大于等于0。
所述步骤（ⅰ）数据库设计中步骤（ⅱ）的nosql数据库的key值设计包含了影像瓦片的地理坐标范围、分辨率、时间信息，且时间以倒序排序。
所述步骤（ⅰ）数据库设计中步骤（ⅱ）在影像瓦片数据库初始构建阶段，先将校准后的影像瓦片入库至影像瓦片数据库中，再根据校准过程中的增量更新影像瓦片，更新的影像瓦片包括校准失败后通过人工干预校准后的影像瓦片，以及时间晚于当前影像瓦片数据库的影像瓦片。
所述步骤（ⅱ）影像校准中步骤（ⅰ）对影像按照256*256或512*512的规格进行网格分块。
所述步骤（ⅱ）影像校准中步骤（ⅱ）中匹配算法采用sift算法与ransac算法相结合，运用sift算法使描述子对原始影像与参考影像进行特征提取，再采用ransac算法消除错误匹配，然后在sift算法和ransac算法结合的基础上基于inteltbb并行编程开发工具与cuda运算平台进行并行的cpu和gpu运算。
本发明的有益效果是：
本发明提供了一种实现遥感影像自动化快速校准的方法，基于多时相多分辨率影像瓦片在线校准的方法，采用分布式数据库存储海量历史影像瓦片数据，利用特征点选取与匹配校准算法，实现遥感影像自动化快速正射校准。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明一种实现遥感影像自动化快速校准的方法进行详细说明：
实施例1
一种实现遥感影像自动化快速校准的方法，包括以下步骤：
（ⅰ）数据库设计
（ⅰ）制定影像瓦片数据库金字塔每一层的分辨率标准；
（ⅱ）采用分布式nosql数据库构建多时相多分辨率海量影像瓦片数据库；
（ⅱ）影像校准
（ⅰ）影像校准时，从逻辑上对影像进行分块，并选取靠近中心的一块；
（ⅱ）根据选中的一块，从数据中查找地理坐标范围、分辨率一样且时间最近的瓦片就，如果找到，则进行该数据块与瓦片特征点识别与匹配；
（ⅲ）判断当前选取块和控制点是否已满足需求，如满足则进行整个影像特征点校准，否则螺旋外扩，继续选择不相邻分块，直到成功或没有分块可以选择，如果失败则继续执行下一步骤，否则跳到步骤（ⅴ）执行；
（ⅳ）影像在当前分辨率下校准失败，将分辨率降低1倍重采样到上一层级分辨率，然后重新执行步骤（ⅰ），依次类推，直到成功或达到规定的重采样次数，如果执行成功，则继续执行下一步骤，否则校准失败退出；
（ⅴ）将影像按照标准进行金字塔分片并更新到多时相多分辨率海量影像瓦片数据库。
所述步骤（ⅰ）数据库设计中步骤（ⅰ）所述影像瓦片数据库金字塔存储规则具体为：
当在wgs-84坐标系下，金字塔的每一层的分辨率计算公式如下：
resolution=0.703125/math.pow(2，layers)，
其中layers为层数，layers大于等于0；
当在墨卡托坐标系下，金字塔的每一层分辨率计算公式如下：
resolution=156543.033928/math.pow(2，layers)，
其中layers为层数，layers大于等于0。
所述步骤（ⅰ）数据库设计中步骤（ⅱ）的nosql数据库的key值设计包含了影像瓦片的地理坐标范围、分辨率、时间信息，且时间以倒序排序，以保证查询到多条记录时返回的第一条记录为距离查询时间条件最近的数据。
所述步骤（ⅰ）数据库设计中步骤（ⅱ）在影像瓦片数据库初始构建阶段，先将校准后的影像瓦片入库至影像瓦片数据库中，再根据校准过程中的增量更新影像瓦片，更新的影像瓦片包括校准失败后通过人工干预校准后的影像瓦片，以及时间晚于当前影像瓦片数据库的影像瓦片。
所述步骤（ⅱ）影像校准中步骤（ⅰ）对影像按照256*256或512*512的规格进行网格分块。
所述步骤（ⅱ）影像校准中步骤（ⅱ）中匹配算法采用sift算法与ransac算法相结合，运用sift算法使描述子对原始影像与参考影像进行特征提取，再采用ransac算法消除错误匹配，然后在sift算法和ransac算法结合的基础上基于inteltbb并行编程开发工具与cuda运算平台进行并行的cpu和gpu运算。