以SRTM-DEM為控制的光學(xué)衛(wèi)星遙感立體影像正射糾正

張　浩，張　過，蔣永華，汪韜陽

1. 中國地質(zhì)大學(xué)資源學(xué)院，湖北 武漢 430074； 2. 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079； 3. 國家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心, 北京 100830； 4. 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430079

?

以SRTM-DEM為控制的光學(xué)衛(wèi)星遙感立體影像正射糾正

張浩1，張過2,3，蔣永華4，汪韜陽4

1. 中國地質(zhì)大學(xué)資源學(xué)院，湖北 武漢 430074； 2. 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079； 3. 國家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心, 北京 100830； 4. 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430079

Foundation support： The National Natural Science Foundation of China(Nos.91538106；41501503；41201361)；Public Science Research Programme of Surveying, Mapping and Geoinformation(No. 201512022)

摘要：針對(duì)全球測(cè)圖缺少統(tǒng)一的控制基準(zhǔn)的問題，提出了利用SRTM-DEM作為控制基準(zhǔn)，對(duì)光學(xué)衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行正射糾正的方法。首先，對(duì)光學(xué)衛(wèi)星影像構(gòu)建的立體影像對(duì)進(jìn)行自由網(wǎng)平差并制作DEM；然后，以SRTM-DEM作為控制，將DEM作為單元模型，進(jìn)行獨(dú)立模型法DEM區(qū)域網(wǎng)平差，獲得單元模型的定向參數(shù)；最后，改正立體影像的成像幾何模型參數(shù)，進(jìn)行正射糾正。選取湖北咸寧和江西某地兩個(gè)測(cè)區(qū)的資源三號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明，資源三號(hào)正視全色影像的平面定向精度由12.93像素提高到6.85像素。

關(guān)鍵詞：全球測(cè)圖；立體像對(duì)；獨(dú)立模型法；DEM區(qū)域網(wǎng)平差；影像定向精度

全球DOM(digital ortho map)有著廣泛應(yīng)用[1]，良好的幾何精度是保證應(yīng)用效果的基礎(chǔ)。在少量控制點(diǎn)或者沒有控制點(diǎn)的條件下，區(qū)域網(wǎng)平差是提高影像幾何精度的有效方法：在僅布設(shè)少量控制點(diǎn)的情況下，通過區(qū)域網(wǎng)平差方法可以將影像的定向精度提高到像素級(jí)別[2-10]；在沒有控制點(diǎn)的情況下，文獻(xiàn)[11]利用光束法平差方法將大區(qū)域資源三號(hào)影像的平面精度(RMS)和高程精度提高到13～15 m，文獻(xiàn)[12]利用區(qū)域網(wǎng)平差將SPOT5-Reference 3D產(chǎn)品的精度由平面精度13.7 m提高到5 m，高程精度由9 m提高到5 m以內(nèi)。

在全球背景下，即使是稀疏的控制點(diǎn)也是極難獲得的，無控條件下的區(qū)域網(wǎng)平差方法會(huì)受到區(qū)域大小等限制[12]。針對(duì)這個(gè)問題，提出將SRTM-DEM作為控制，進(jìn)行衛(wèi)星遙感影像正射糾正的方法。對(duì)能夠構(gòu)成立體像對(duì)的光學(xué)遙感衛(wèi)星影像，采用了獨(dú)立模型法DEM區(qū)域網(wǎng)平差的方法處理，并設(shè)計(jì)了SRTM-DEM做控制進(jìn)行遙感影像正射糾正的算法流程。

1以SRTM-DEM為控制的光學(xué)遙感影像正射糾正

利用SRTM-DEM進(jìn)行光學(xué)遙感影像正射糾正的基本原理：對(duì)光學(xué)影像構(gòu)建的每一個(gè)立體像對(duì)，可以通過密集匹配方法[13-14]生成DEM，以SRTM-DEM作為控制對(duì)多個(gè)DEM進(jìn)行獨(dú)立模型法區(qū)域網(wǎng)平差，獲得每個(gè)DEM的定向參數(shù)，基于此定向參數(shù)計(jì)算對(duì)應(yīng)光學(xué)影像的定向參數(shù)，進(jìn)行正射糾正。

1.1組建單元模型

由于軌道誤差、姿態(tài)誤差等誤差影響，立體像對(duì)中不同影像的同名光線并不能實(shí)現(xiàn)對(duì)對(duì)相交，利用像面加仿射變換的RFM模型[15-16]進(jìn)行自由網(wǎng)平差，獲得每個(gè)影像對(duì)應(yīng)6個(gè)仿射變換系數(shù)，通過密集匹配的方法生成DEM，作為進(jìn)一步處理的單元模型。

1.2獨(dú)立模型法DEM區(qū)域網(wǎng)平差

1.2.1DEM區(qū)域網(wǎng)平差定向模型

將DEM視為剛體，只能做平移、縮放、旋轉(zhuǎn)，則定向后DEM與原始DEM的關(guān)系可以看作三維相似變換關(guān)系，將三維相似變換模型作為DEM區(qū)域網(wǎng)平差的定向模型。DEM區(qū)域網(wǎng)平差即通過平差計(jì)算每個(gè)DEM的定向模型參數(shù)。

DEM區(qū)域網(wǎng)平差的定向模型見式(1)[17]

(1)

式中，T表示平移矩陣；R表示旋轉(zhuǎn)矩陣；Tx、Ty、Tz分別表示X軸、Y軸、Z軸方向的平移量；ω、φ、κ分別表示繞X軸、Y軸、Z軸的旋轉(zhuǎn)角，s表示縮放系數(shù)，均為待解算的參數(shù)；(x′，y′，z′)、(x,y,z)表示歸一化后的點(diǎn)坐標(biāo)，取值范圍為(-1,1)。

1.2.2DEM區(qū)域網(wǎng)平差控制點(diǎn)獲取

針對(duì)兩個(gè)DEM之間的配準(zhǔn)問題，文獻(xiàn)[18]提出了LS3D(least squares 3D surface matching)算法；文獻(xiàn)[19]在LS3D基礎(chǔ)上提出了NCC(normal correspondence criterion)算法，即最小法線距離法，并驗(yàn)證其更適用于格網(wǎng)DEM的匹配。以上算法針對(duì)的是兩景DEM之間的匹配，本文針對(duì)區(qū)域DEM，提出獨(dú)立模型法DEM區(qū)域網(wǎng)平差方法：將SRTM-DEM和DEM，以及不同DEM之間，采用NCC算法進(jìn)行配準(zhǔn)獲取對(duì)應(yīng)點(diǎn)，將SRTM-DEM與DEM之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)視為“控制點(diǎn)”，將DEM之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)視為“連接點(diǎn)”，通過最小二乘法，同時(shí)使“控制點(diǎn)”“連接點(diǎn)”沿法線之間的距離最小，獲取DEM的定向參數(shù)。如圖1，提取DEM上的點(diǎn)沿法線方向與另一DEM的交點(diǎn)，區(qū)分為“控制點(diǎn)”“連接點(diǎn)”。

圖1　對(duì)應(yīng)點(diǎn)關(guān)系圖Fig.1　Relationship between corresponding points

另外，影像誤匹配、云遮擋等會(huì)造成DEM存在錯(cuò)誤值點(diǎn)，文獻(xiàn)[20]提出了基于GC(geometricconstraints)點(diǎn)去除DEM粗差點(diǎn)的方法[20]。在提取“控制點(diǎn)”“連接點(diǎn)”之前，根據(jù)坡度、坡向、起伏度的相似度去除粗差點(diǎn)。

獨(dú)立模型法DEM區(qū)域網(wǎng)平差得到了每個(gè)DEM的定向參數(shù)，通過重算RPC參數(shù)來完成對(duì)應(yīng)影像的定向[21]。

2數(shù)據(jù)試驗(yàn)及結(jié)果分析

2.1試驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文采用經(jīng)過幾何檢校的[22]資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星的傳感器校正產(chǎn)品[23]作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)，包括影像體和RPC參數(shù)，前、中、后視的影像分辨率分別為3.5m、2.1m、3.5m，有兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)，分別為湖北省的咸寧測(cè)區(qū)和江西測(cè)區(qū)。

咸寧測(cè)區(qū)范圍為113.628°E—114.350°E，29.221°N—30.168°N，試驗(yàn)區(qū)南高北低，地貌包括山地和平原，山地為主，高程范圍為10～1229m。該測(cè)區(qū)有一景前、中、后視資源三號(hào)全色影像，數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為2012年。如圖2(a)中實(shí)線所示，該測(cè)區(qū)共設(shè)置了41個(gè)均勻分布的GPS點(diǎn)。另外，獲取了該區(qū)域的Pleiades立體像對(duì)，將四角的GPS點(diǎn)作為控制點(diǎn)、區(qū)域內(nèi)其余6個(gè)GPS點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差。平差后檢查點(diǎn)的平面中誤差優(yōu)于1m，高程中誤差優(yōu)于1.5m，并采用立體匹配方式[13]制作格網(wǎng)大小為10m的Pleiades-DEM，作為驗(yàn)證用控制數(shù)據(jù)使用，其范圍如圖2(a)中虛線所示。

江西測(cè)區(qū)位于江西省的西北，范圍為114.113°E—115.811°E， 27.623°N—29.757°N。試驗(yàn)區(qū)以山地為主，有少量平原，高程范圍為6～1770m。獲取了該區(qū)域的10景前、后、正視全色影像，共30幅影像，其范圍如圖2(b)白線所示，該測(cè)區(qū)內(nèi)共設(shè)置了18個(gè)GPS點(diǎn)。

GPS點(diǎn)坐標(biāo)通過RTK方式在WGS-84坐標(biāo)系下獲取，物方平面和高程精度均優(yōu)于0.2m， 設(shè)在道路交叉口、地塊分界點(diǎn)等影像上較為清楚的位置，人工刺點(diǎn)精度優(yōu)于1個(gè)像元。

圖2　GPS點(diǎn)分布Fig.2　Distribution of GPS points

2.2試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證DEM作控制進(jìn)行遙感影像正射糾正的有效性，以及比較分析不同精度DEM作控制的試驗(yàn)結(jié)果，本文對(duì)兩個(gè)測(cè)區(qū)的資源三號(hào)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行處理，主要按照以下3種試驗(yàn)方案進(jìn)行。

方案1：每個(gè)立體像對(duì)進(jìn)行自由網(wǎng)平差并生成DEM。所有的GPS點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)正視影像的像方殘差。

方案2：以Pleiades-DEM、SRTM-DEM作為控制對(duì)咸寧測(cè)區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對(duì)比不同DEM進(jìn)行控制的精度。

方案3：以SRTM-DEM作控制，對(duì)江西測(cè)區(qū)的10景資源三號(hào)立體影像進(jìn)行DEM區(qū)域網(wǎng)平差，以驗(yàn)證以SRTM-DEM作控制的定向精度。

2.3數(shù)據(jù)試驗(yàn)及結(jié)果分析

2.3.1方案1與方案2處理結(jié)果分析

分別按照方案1、方案2對(duì)咸寧測(cè)區(qū)的資源三號(hào)影像進(jìn)行處理后，將該區(qū)域的41個(gè)GPS點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，精度統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1，其對(duì)應(yīng)的殘差圖見圖3。

表1　咸寧資源三號(hào)影像DEM平差前后結(jié)果對(duì)比

圖3　平差前后殘差Fig.3　Residual before and after adjustment

由表1、圖3可見：

(1) 以Pleiades-DEM作控制進(jìn)行平差后，正視影像的平面定向精度由10.86像素提高到3.69像素，DEM的精度由7.52 m提高到4.53 m。

另外，提取的“控制點(diǎn)”的分布會(huì)影響最終的定向精度，Pleiades-DEM的范圍如圖3(b)中框線所示，從殘差分布來看，離框線范圍越遠(yuǎn)的地方，殘差有增大的趨勢(shì)，有DEM控制的區(qū)域系統(tǒng)誤差能夠得到較好的消除。

(2) 從SRTM-DEM作控制的結(jié)果來看，正視影像的定向精度由10.86像素提高到9.20像素，DEM的精度由7.52 m提高到4.53 m，從圖3(c)可以看到，平差后影像仍然存在明顯的系統(tǒng)差，與圖3(b)圖對(duì)比可以推知，這與SRTM-DEM的精度有關(guān)，用于作控制的DEM的精度越高，平差后影像的精度也能得到相應(yīng)的提高。

(3) 文獻(xiàn)[24]對(duì)NCC算法的匹配精度進(jìn)行了試驗(yàn)分析，匹配精度與地形密切相關(guān)，平移量的匹配精度優(yōu)于0.2倍的DEM格網(wǎng)大小，旋轉(zhuǎn)量優(yōu)于5″。以SRTM-DEM作為控制，平差后的平面精度為9.2個(gè)像素，為格網(wǎng)大小的0.21倍，考慮到SRTM-DEM本身的精度為0.1倍格網(wǎng)大小[25]，可知DEM匹配精度在0.11倍格網(wǎng)大小左右，與文獻(xiàn)[24]的試驗(yàn)結(jié)果吻合。以Pleiades-DEM作為控制，平差后的平面精度為3.69像素，為格網(wǎng)大小的0.77倍，推測(cè)主要與Pleiades-DEM的控制區(qū)域有關(guān)。從圖2可見Pleiades影像區(qū)域遠(yuǎn)小于資源三號(hào)影像區(qū)域，控制區(qū)域較小，影響了平差結(jié)果。

(4) 將GPS點(diǎn)作為檢查點(diǎn)評(píng)定SRTM-DEM的精度為6.67 m，定向后DEM的精度提高到4.53 m，考慮到SRTM-DEM的格網(wǎng)大小只有90 m，DEM的格網(wǎng)大小為10 m，可推知，通過本文方法能夠得到更高精度的DEM。

2.3.2方案1與方案3處理結(jié)果分析

分別按照方案1、方案3對(duì)江西測(cè)區(qū)的10景資源三號(hào)影像進(jìn)行試驗(yàn)后，精度統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表2　江西資源三號(hào)影像DEM平差前后結(jié)果對(duì)比

由表2可知：

(1) 正視影像的平面定向精度由12.93像素提高到6.85像素，平面精度提升了47%。Odriguez E等對(duì)SRTM的精度進(jìn)行了驗(yàn)證，歐亞地區(qū)的絕對(duì)定位精度是8.8 m[25]?？紤]到降采樣、匹配錯(cuò)誤等因素，定向精度提高到6.84像素(約為14.4 m)是合理的。

(2) DEM的精度由14.31 m提高到12.19 m，提升不明顯。統(tǒng)計(jì)DEM誤差的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，平差前分別為-12.76 m、6.48 m，平差后分別為-11.86 m、2.84 m，可見仍然存在明顯的系統(tǒng)差，但是標(biāo)準(zhǔn)差由6.48 m提高到2.84 m。

(3) 文獻(xiàn)[10]針對(duì)兩個(gè)測(cè)區(qū)的資源三號(hào)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行了無控制點(diǎn)的自由網(wǎng)區(qū)域網(wǎng)平差，平差后平面精度范圍在10.14～13.83 m。該方法無控精度取決于參與自由網(wǎng)平差的衛(wèi)星影像本身的幾何精度。自由網(wǎng)平差的主要目的是完成相鄰景之間的幾何無縫拼接，而衛(wèi)星在軌后多種原因會(huì)造成影像的無控精度與幾何定標(biāo)時(shí)刻的時(shí)間間隔相關(guān)[26]。本文方法采用SRTM-DEM作為控制基準(zhǔn)，針對(duì)江西測(cè)區(qū)資源三號(hào)影像進(jìn)行平差處理后，平面精度為6.85像素(14.385 m)，與SRTM-DEM的精度保持一致，與影像的成像時(shí)間無關(guān)。

2.3.3正射糾正

進(jìn)行正射糾正試驗(yàn)，疊加相鄰景糾正后的影像，對(duì)比圖如圖4、圖5所示，分別表示相鄰正射影像的相對(duì)接邊關(guān)系。其中，(a)圖、(c)圖表示未作平差的影像直接進(jìn)行正射影像糾正的接邊情況，(b)圖、(d)圖表示利用方案3的平差定向結(jié)果進(jìn)行正射糾正后的接邊情況。從垂軌方向、沿軌方向以及不同區(qū)域的相鄰影像拼接結(jié)果對(duì)比來看，影像接邊處的相對(duì)精度得到提升。

圖4　正射糾正后垂軌向相鄰影像的接邊處位置關(guān)系Fig.4　Relative positional relationship between the edge of adjacent ortho-rectification images cross the orbit

圖5　正射糾正后沿軌向相鄰影像的接邊處位置關(guān)系Fig.5　Relative positional relationship between the edge of adjacent ortho-rectification images along the orb1it

3結(jié)論

本文針對(duì)全球測(cè)圖缺少統(tǒng)一的控制基準(zhǔn)問題，提出了將SRTM-DEM作為控制，進(jìn)行衛(wèi)星遙感影像正射糾正的方法，并利用不同區(qū)域的資源三號(hào)影像進(jìn)行了試驗(yàn)，結(jié)果證實(shí)：

(1) 將DEM作為控制基準(zhǔn)進(jìn)行光學(xué)遙感影像的糾正方法是可行的，最終的精度與參考DEM的精度有關(guān)。

(2) 本文方法能夠保障整個(gè)區(qū)域影像糾正后，達(dá)到較高的相對(duì)幾何精度，幾何上達(dá)到了無縫拼接的水平。

(3) 本文方法能夠有效提高影像的幾何精度，考慮SRTM-DEM能夠覆蓋全球范圍，該方法能夠適用于全球測(cè)圖項(xiàng)目，以及大量減少控制點(diǎn)的需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]王桂芝. 全球測(cè)圖項(xiàng)目及其應(yīng)用淺談[J]. 地理信息世界, 2005, 3(1): 28-33, 38.

WANG Guizhi. Brief Introduction to Global Mapping Project and Its Applications[J]. Geomatics World, 2005, 3(1): 28-33, 38.

[2]張過, 汪韜陽, 李德仁, 等. 軌道約束的資源三號(hào)標(biāo)準(zhǔn)景影像區(qū)域網(wǎng)平差[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2014, 43(11): 1158-1164. DOI: 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0179.

ZHANG Guo, WANG Taoyang, LI Deren, et al. Block Adjustment for ZY-3 Satellite Standard Imagery Based on Strip Constraint[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2014, 43(11): 1158-1164. DOI:10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0179.

[3]劉楚斌, 張永生, 范大昭, 等. 資源三號(hào)衛(wèi)星三線陣影像自檢校區(qū)域網(wǎng)平差[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2014, 43(10): 1046-1050.DOI: 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0148.

LIU Chubin, ZHANG Yongsheng, FAN Dazhao, et al. Self-calibration Block Adjustment for Three Line Array Image of ZY-3[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2014, 43(10): 1046-1050. DOI: 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0148.

[4]程春泉, 鄧喀中, 孫鈺珊, 等. 長條帶衛(wèi)星線陣影像區(qū)域網(wǎng)平差研究[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2010, 39(2): 162-168.

CHENG Chunquan, DENG Kazhong, SUN Yushan,et al. Study of Block Adjustment for Long-strip Satellite CCD Images[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2010, 39(2): 162-168.

[5]WESER T, ROTTENSTEINER F, WILLNEFF J, et al. Development and Testing of a Generic Sensor Model for Pushbroom Satellite Imagery[J]. The Photogrammetric Record, 2008, 23(123): 255-274.

[6]ROTTENSTEINER F, WESER T, LEWIS A, et al. A Strip Adjustment Approach for Precise Georeferencing of ALOS Optical Imagery[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009, 47(12): 4083-4091.

[7]FRASER C S,RAVANBAKHSH M.Precise Georefrencing of Long Strips of ALOS Imagery[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2011, 77(1): 87-93.

[8]MASSERA S, FAVé P, GACHET R, et al. Toward a Global Bundle Adjustment of SPOT5-HRS Images[C]∥Proceedings of ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Melbourne, Australia: ISPRS, 2012, XXXIX-B1: 251-256.

[9]ZHANG Guo, WANG Taoyang, LI Deren, et al. Block Adjustment for Satellite Imagery Based on the Strip Constraint[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 2015, 53(2): 933-941.

[10]汪韜陽, 張過, 李德仁, 等. 資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星影像平面和立體區(qū)域網(wǎng)平差比較[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2014, 43(4): 389-395.DOI: 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0058.

WANG Taoyang, ZHANG Guo, LI Deren, et al. Comparison between Plane and Stereo Block Adjustment for ZY-3 Satellite Images[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2014, 43(4): 389-395. DOI: 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0058.

[11]ZHANG Yongjun, ZHENG Maoteng, XIONG Xiaodong, et al. Multistrip Bundle Block Adjustment of ZY-3 Satellite Imagery by Rigorous Sensor Model without Ground Control Point[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015, 12(4): 865-869.

[12]BOUILLON A, BERNARD M, GIGORD P, et al. SPOT 5 HRS Geometric Performances: Using Block Adjustment as a Key Issue to Improve Quality of DEM Generation[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2006, 60(3): 134-146.

[13]江萬壽. 航空影像多視匹配與規(guī)則建筑物自動(dòng)提取方法研究[D]. 武漢: 武漢大學(xué), 2004.

JIANG Wanshou. Multiple Aerial Image Matching and Automatic Building Detection[D]. Wuhan: Wuhan University, 2004.

[14]D’ANGELO P,LEHNER M,KRAUSS T,et al.Towards Automated DEM Generation from High Resolution Stereo Satellite Images[C]∥The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Beijing: Copernicus Publications, 2008: 1137-1142.

[15]張過. 缺少控制點(diǎn)的高分辨率衛(wèi)星遙感影像幾何糾正[D]. 武漢:武漢大學(xué), 2005.

ZHANG Guo. Rectification for High Resolution Remote Sensing Image under Lack of Ground Control Points[D]. Wuhan: Wuhan University, 2005.

[16]FRASER C S, HANLEY H B. Bias-compensated RPCs for Sensor Orientation of High-resolution Satellite Imagery[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2005, 71(8): 909-915.

[17]李德仁, 鄭肇葆. 解析攝影測(cè)量學(xué)[M]. 北京: 測(cè)繪出版社, 1992: 138-139.

LI Deren, ZHENG Zhaobao. Analytical Photogrammetry[M]. Beijing: Surveying and Mapping Press, 1992: 138-139.

[18]GRUEN A,AKCA D.Least Squares 3D Surface and Curve Matching[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2005, 59(3): 151-174.

[19]ZHANG Tonggang, CEN Minyi, REN Zizhen, el al. Efficient Correspondence Criterion for Gridded DEM Coregistration[C]∥The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Beijing: Copernicus Publications, 2008: 1241-1246.

[20]NOH M J, HOWATIM.Automated Coregistration of Repeat Digital Elevation Models for Surface Elevation Change Measurement Using Geometric Constraints[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2014, 52(4): 2247-2260.

[21]GRODECKI J, DIAL G. Block Adjustment of High-resolution Satellite Images Described by Rational Polynomials[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2003, 69(1): 59-68.

[22]蔣永華, 張過, 唐新明, 等. 資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星多光譜影像高精度譜段配準(zhǔn)[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2013, 42(6): 884-890.

JIANG Yonghua, ZHANG Guo, TANG Xinming, et al. Research on the High Accuracy Band-to-band Registration Method of ZY-3 Multispectral image[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2013, 42(6): 884-890.

[23]潘紅播, 張過, 唐新明, 等. 資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星影像產(chǎn)品精度分析與驗(yàn)證[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2013, 42(5): 738-744, 751.

PAN Hongbo, ZHANG Guo, TANG Xinming, et al. Accuracy Analysis and Verification of ZY-3 Products[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2013, 42(5): 738-744, 751.

[24]張同剛. 無控制DEM匹配與差異探測(cè)及其在泥石流災(zāi)害地區(qū)的應(yīng)用[D]. 成都: 西南交通大學(xué), 2006.

ZHANG Tonggang. DEM Matching without Control Points for Detecting the Earth’s Surface Deformation and Its Application on Debris-flow Area[D]. Chengdu: Southwest Jiaotong University, 2006.

[26]李德仁, 張過, 堅(jiān)持政產(chǎn)學(xué)研用實(shí)現(xiàn)中國遙感衛(wèi)星質(zhì)量的飛躍——以我國第一顆民用測(cè)繪衛(wèi)星“資源三號(hào)”為例[J]. 中國科學(xué)院院刊, 2013, 28(S): 25-32.

LI Deren, ZHANG Guo. Achieving Great Leap of Remote Sensing Satellites in China with Adhering to the Model of Government, Industry, Academy, Research, and Users—Our Nation’s First Civil Surveying and Mapping Satellite ZY-3 for an Example[J]. Bullentin of Chinese Academy of Sciences, 2013, 28(S): 25-32.

(責(zé)任編輯：叢樹平)

A SRTM-DEM-controlled Ortho-rectification Method for Optical Satellite Remote Sensing Stereo Images

ZHANG Hao1，ZHANG Guo2,3，JIANG Yonghua4，WANG Taoyang4

1. Faculty of Earth Resources, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China; 2. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing， Wuhan University， Wuhan 430079, China; 3. Satellite Surveying and Mapping Application Center, State Bureau of Surveying, Mapping and Geoinformation, Beijing 100830, China; 4.School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China

Abstract：In response to the problem of lacking of control base in the project of global mapping, a method to ortho-rectify satellite remote sensing images is proposed, which uses SRTM-DEM as control base. First, stereo images pairs which compose of optical images are adjusted by block adjustment of free networks and DEMs are extracted.Then SRTM-DEM is used as control base, the single DEM is the cell model and DEM block adjustment of independent models is implemented to get orientation parameters of each model.Finally, the geometric model parameters of each stereo image pair are corrected to ortho-rectify the nadir image. The ZY-3 images in Xianning and Jiangxi are taken as test data and the results show that the planar orientation accuracy of the pan nadir image is improved from 12.93 pixels to 6.85 pixels.

Key words：global mapping; stereo images pair; independent model; DEM block adjustment; image orientation accuracy

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金(91538106；41501503；41201361)；測(cè)繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201512022)

中圖分類號(hào)：P237

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-1595(2016)03-0326-06

Corresponding author：ZHANG Guo

通信作者：張過

作者簡介：第一 張浩(1986—)，男，碩士，研究方向?yàn)镈EM匹配算法和星載SAR處理。

收稿日期：2015-07-07

引文格式：張浩，張過，蔣永華，等.以SRTM-DEM為控制的光學(xué)衛(wèi)星遙感立體影像正射糾正[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2016,45(3)：326-331. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150358.

ZHANG Hao，ZHANG Guo，JIANG Yonghua，et al.A SRTM-DEM-controlled Ortho-rectification Method for Optical Satellite Remote Sensing Stereo Images[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(3):326-331. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150358.

修回日期： 2015-08-28

First author： ZHANG Hao (1986—), male, master, majors in DEM-coregistration algorithms and processing of synthetic aperture radar data.

E-mail： haozhang0536@foxmail.com

E-mail： guozhang@whu.edu.cn