一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法

高分辨率光学卫星遥感影像高精度无地面控制精确处理的理论与方法龚健雅;王密;杨博【期刊名称】《测绘学报》【年(卷),期】2017(046)010【摘要】卫星影像全球无地面控制高精度几何定位是卫星摄影测量技术发展追求的主要目标,也是实现困难地区和境外地区测图的关键支撑技术.本文围绕我国国产遥感卫星的技术发展,详细论述了高分辨率光学卫星遥感影像高精度无地面控制几何定位的理论与方法,在天星地一体化全链路误差建模分析的基础上,提出了在轨几何定标理论与方法、稳态重成像几何处理模型与方法及大规模无地面控制区域网平差理论与方法.将本文方法应用于资源三号卫星影像的数据处理,试验结果满足1∶50 000测图精度,证明了理论和方法的正确性.【总页数】7页(P1255-1261)【作者】龚健雅;王密;杨博【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;地球空间信息协同创新中心,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】P23【相关文献】1.基于四元数的高分辨率卫星遥感影像定位理论与方法研究 [J], 龚辉2.一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配算法 [J], 戴激光;宋伟东;贾永红;张谦3.基于知识的中高分辨率光学卫星遥感影像桥梁目标识别研究 [J], 吴樊;王超;张红;张波;张维胜4.一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法 [J], 戴激光;宋伟东;李建军5.基于深度学习的高分辨率光学卫星遥感影像建筑物变化检测方法 [J], 岳照溪;潘琛;郭功举因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

测绘技术中的卫星影像配准方法介绍随着卫星技术的迅猛发展，遥感影像在测绘领域发挥着重要的作用。

然而，由于卫星影像获取的时空特性，不同卫星获取的影像可能存在位置偏差，这给地理信息的提取和分析带来了困难。

因此，对卫星影像进行配准成为了重要的研究内容之一。

本文将介绍几种常见的卫星影像配准方法。

首先，最简单直接的配准方法是基于控制点的配准。

该方法通过选择并标记出图像中的一些地物特征点，并将这些特征点与地面真实坐标进行对应，从而计算出图像的位置偏差。

这种方法的优点是简单易行，但是需要准确且足够数量的控制点来确保配准精度。

此外，由于图像上地物特征点的选择和标记需要人工干预，所以该方法对操作人员的技术水平也有一定要求。

其次，基于区域匹配的配准方法被广泛应用于卫星影像配准。

该方法通过计算两幅影像中相似区域之间的相似度，从而自动找到位置偏差。

在实现过程中，可以利用直方图匹配、灰度共生矩阵等算法来度量影像间的相似度。

这种方法的优点是能够自动确定位置偏差，减轻了对操作人员的技术要求。

但是，该方法对影像中存在的噪声和图像变化较大的地区容易产生误匹配，因此在应用时需要进行后续处理，提高配准精度。

此外，基于特征点匹配的配准方法也是常见的一种方法。

该方法通过提取图像中的特征点，并通过计算特征点间的相似度来确定位置偏差。

常用的特征点包括角点、边缘点等。

在进行特征点提取时，可以利用SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法等进行特征提取。

然后利用RANSAC（随机抽样一致）算法进行特征点匹配，并计算位置偏差。

特征点匹配方法具有较高的配准精度，而且对图像变化较大的区域也能较好地处理。

但是，该方法对图像中的纹理丰富和重复区域容易产生误匹配，并且算法的计算量较大。

最后，基于地形校正的配准方法也是一种常见的方法。

该方法通过引入数字高程模型（DEM），将三维地形信息与卫星影像进行配准。

在实现过程中，可以利用LPS（光学传感器定位系统）来获取影像的三维位置信息，然后将其与DEM进行相互匹配，从而得到位置偏差。

高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法一、本文概述随着空间技术和遥感科学的迅猛发展，高分辨率卫星遥感已成为地球观测与资源管理的重要手段。

高分辨率卫星遥感立体影像，以其高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的优势，为地表特征提取、环境监测、城市规划等领域提供了丰富而准确的信息源。

如何高效、精确地处理这些立体影像，以充分发挥其应用潜力，是当前遥感领域面临的重要挑战。

本文旨在探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法。

本文将回顾高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展历程，分析现有技术的优缺点。

接着，本文将重点介绍几种先进的处理模型与算法，包括基于深度学习的立体匹配算法、多源数据融合算法以及变化检测算法等。

这些算法不仅提高了影像处理的精度和效率，还拓宽了高分辨率卫星遥感的应用范围。

本文还将探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理技术在实践中的应用案例，如城市规划、灾害监测、环境评估等，以展示这些技术的实际应用价值和潜力。

本文将对未来高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展趋势进行展望，指出可能的研究方向和挑战，以期为相关领域的研究和实践提供参考。

本文将对高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法进行全面而深入的探讨，旨在推动遥感科学技术的发展，为地球观测与资源管理提供更有效的技术支持。

二、高分辨率卫星遥感技术概述高分辨率卫星遥感技术是指利用卫星搭载的遥感设备获取地球表面的高清晰度图像和数据的技术。

这种技术在地理信息系统、城市规划、农业监测、环境保护、灾害评估和军事侦察等领域具有广泛的应用。

高分辨率卫星遥感技术的关键在于其搭载的传感器和数据处理算法。

传感器必须具备高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率，以确保获取到的图像清晰、详细。

同时，数据处理算法需要能够从这些高分辨率图像中提取有用的信息，进行分类、识别和分析。

立体影像处理是高分辨率卫星遥感技术中的一个重要方面，它涉及到从不同角度获取的两幅或多幅图像中重建地面的三维模型。

使用测绘技术实现遥感影像融合与匹配的步骤1. 引言遥感影像融合与匹配是将多个遥感影像融合为一张多模态的图像，并将其与其他地理数据进行匹配的过程。

这一技术的应用非常广泛，可以用于农业、城市规划、环境监测等领域。

本文将介绍使用测绘技术实现遥感影像融合与匹配的步骤。

2. 数据获取首先，需要获取所需的遥感影像数据。

这些数据可以通过航空摄影、卫星遥感或激光雷达等技术获取。

为了获得高质量的影像数据，需要考虑遥感传感器的分辨率、波段、覆盖范围等因素。

3. 影像校正获取的遥感影像数据可能存在几何和辐射校正问题。

几何校正包括图像去除畸变、地理坐标定位和图像配准等步骤。

辐射校正是将影像转换为辐射值或反射率，以便进行定量分析。

4. 影像增强为了获得更好的视觉效果和数据分析能力，可以对遥感影像进行增强处理。

例如，可以通过直方图均衡化、滤波、对比度增强等方法改善图像的质量，使其中潜在的地物和地貌特征更加清晰可见。

5. 影像融合影像融合是将多个遥感影像融合为一张多模态的图像。

常用的融合方法包括基于变换的融合、基于统计的融合和基于物理模型的融合。

其中，基于变换的融合是将不同波段或传感器的影像转换到相同的特征空间中，然后融合。

基于统计的融合是根据各个波段的统计特征进行像素级的融合。

基于物理模型的融合是利用地物辐射物理模型对影像进行融合。

6. 影像匹配影像匹配是将融合后的遥感影像与其他地理数据进行匹配，以获得准确的地物位置和空间信息。

匹配方法可以分为特征点匹配和区域匹配两类。

特征点匹配是找到两幅图像中具有相似特征的点，并计算它们之间的几何关系。

区域匹配是将图像分为多个区域，并进行相似性度量和匹配。

7. 结果分析与应用完成影像融合与匹配后，可以对结果进行分析和应用。

分析包括地物分类、目标检测、变化监测等。

应用可以是土地利用规划、环境保护、资源管理等领域。

8. 结论使用测绘技术实现遥感影像融合与匹配是一项重要的工作。

通过获取遥感影像数据、进行校正和增强、融合和匹配等步骤，可以得到融合后的多模态图像，并将其与其他地理数据进行匹配。

遥感技术在测绘中的影像匹配方法遥感技术是一种通过远距离获取和获取地球物体信息的技术手段。

在测绘领域，遥感技术被广泛应用于地图制作、地形分析和资源调查等方面。

其中，影像匹配是遥感技术中重要的一环，它通过对遥感影像进行准确的配准，使得不同时间或者不同源的影像能够互相重叠，因此具有重要的意义和应用价值。

影像匹配是指将两个或多个影像通过寻找各个影像之间的相同或相似的特征点，并利用这些特征点建立变换模型，将影像转换到同一坐标系下以实现重叠，从而完成准确的配准。

在影像匹配的过程中，有许多方法可以用于提取和匹配特征点，如几何特征匹配、密集光流法和SIFT等。

其中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是目前较为常用且常见的影像匹配方法之一。

SIFT是一种在计算机视觉领域常用的特征提取和描述算法。

它的基本思想是通过在影像中寻找并描述关键点，然后利用这些关键点在不同影像之间进行匹配。

SIFT算法有三个主要步骤：尺度空间极值检测、关键点定位和描述符的生成。

在尺度空间极值检测中，通过使用高斯差分函数来检测影像中不同尺度下的极值点。

接着，在关键点定位中，通过阈值筛选和边缘响应去除等方法来确定最稳定的关键点。

最后，在描述符的生成中，利用关键点周围的图像梯度来生成一个128维的向量表示，该向量能够保持关键点的尺度和旋转不变性。

此外，除了SIFT方法外，基于区域的匹配方法也是影像匹配中常用的一种方法。

该方法针对影像中大范围的区域进行匹配，以获取图像的全局特征。

基于区域的匹配方法主要基于相似性度量，通过计算不同区域的相似度来找到最佳匹配的位置。

这种方法特别适用于遥感影像中存在遮挡、相似和重复纹理结构的情况。

总的来说，影像匹配方法在测绘中有着重要的作用。

它能够解决不同时间或者不同源的影像在几何上的差异，从而实现不同时空条件下的影像对比和变化检测。

通过遥感影像匹配，我们能够更加准确和可靠地获取地表的信息，进一步提高地理信息系统（GIS）和遥感技术在测绘中的应用水平。

科技信息2010年第7期SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION遥感是目前为止能够提供全球范围的动态对地观测数据的惟一手段,其成像模式多种多样。

多源传感器影像的数据融合,可以产生出比单一信息源更精确、更完整、更可靠的影像信息。

在融合这些多源遥感影像数据时,必须先进行影像配准，经过适当配准的多传感器图像可以在像素级直接融合形成融合图像，然后在此基础上完成目标探测、特征提取和目标识别等处理。

图像配准广泛应用于航空航天技术、地理信息系统、图像镶嵌、图像融合、目标识别、虚拟现实等领域。

1图像配准的基本概念图像配准是指同一目标的两幅（或者两幅以上）图像在空间位置上的对准，图像配准的技术过程称为图像匹配。

影像匹配实质上是在两幅(或多幅)影像之间识别同名点,是计算机视觉及遥感数字图像制图的核心问题[1]。

对影像匹配可作如下数学描述[2]:若影像I1与I2中的像点O1与O2具有坐标P1=(x1,y1)、P2=(x2,y2)及特征属性f1与f2，即O1=(P1,f1)、O2=(P2,f2)。

其中f1与f2可以是P1与P2为中心的小影像窗口的灰度矩阵g1与g2,也可以是其他能够描述O1与O2的特征。

基于f1与f2定义某种测度m(f1,f2)。

所谓影像匹配就是建立一个映射函数M满足：P2=M(P1,T)、M(f1,f2)=max或min(O1∈I1,O2∈I2)。

其中T为描述映射M的参数矢量,测度m表示O1与O2的匹配程度,称为匹配测度。

基于不同的理论或不同的思想可以定义各种不同的匹配测度,因而形成了各种影像匹配方法及相应的实现算法。

2图像匹配的一般算法2.1基于图像灰度的匹配方法基于图像灰度的匹配方法的基本思想是：首先对待匹配图像做几何变换；然后根据灰度信息的统计特性定义一个目标函数，作为参考图像与变换图像之间的相似性度量，使得匹配参数在目标函数的极值处取得，并以此为匹配的判决准则和匹配参数最优化的目标函数，从而将匹配问题转化为多元函数的极值问题；最后通过一定的最优化方法求得正确的几何变换参数。

一种高分七号和资源三号立体影像联合平差方法与流程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随着卫星遥感技术的不断发展，高分辨率遥感卫星如高分七号和资源三号的应用越来越广泛。

这两颗卫星都具有高分辨率和高精度的特点，可以提供丰富的地理信息数据，为地理信息系统、城市规划、资源环境监测等领域提供了有力支持。

单独利用高分七号或资源三号的立体影像进行数字地形模型（DTM）的生成存在一定的局限性，为了充分利用两种卫星数据的优势，可以采用联合平差方法进行数据融合，提高数字地形模型的精度和稳定性。

1. 数据预处理需要对高分七号和资源三号的立体影像数据进行预处理工作。

包括数据的质量控制、大气校正、影像配准等工作，确保两种卫星数据具有一致的坐标系统和分辨率。

2. 立体匹配利用立体影像的特点，对高分七号和资源三号的影像进行匹配，提取影像对应点和视差信息。

通常可以采用基于区域的立体匹配算法，根据像素的亮度、颜色等特征进行匹配，得到高度信息。

3. 数字地形模型的生成利用匹配得到的高度信息，可以通过三角剖分、插值等算法生成数字地形模型。

不同的算法会对模型的精度和稳定性产生影响，需要根据实际需求选择合适的算法。

4. 联合平差将高分七号和资源三号的数字地形模型数据进行联合平差，通过最小二乘法等方法对两种模型进行优化，消除系统误差和随机误差，获得更加精确和可靠的数字地形模型数据。

5. 结果评价对联合平差得到的数字地形模型进行评价，包括模型的精度评估、误差分析等工作。

可以采用交叉验证、误差椭圆估计等方法对模型进行可靠性分析，为后续应用提供可靠的基础数据。

一种高分七号和资源三号立体影像联合平差方法可以充分利用两种卫星数据的优势，提高数字地形模型的精度和稳定性，为地理信息数据的获取和分析提供了有力支持。

未来随着遥感技术的不断发展和应用需求的提升，这种方法将会得到更加广泛的应用和推广。

第二篇示例：摘要：随着高分辨率遥感卫星的发展，高分七号和资源三号成为了当今遥感影像获取的重要数据源。

高分辨率遥感卫星影像的处理技术与解决方案辽宁省沈阳市 110034【摘要】近几年，随着地球空间新技术的不断发展，高分辨卫星遥感技术已逐渐发展成了对地测量的主流技术，其造价低廉、采集速度快、不受地理环境等条件制约，已广泛应用于石油、林业等领域。

然而，由于海量的高精度遥感图像，在实际的数据分析和实际运用中，尚缺少一套行之有效的规范，使得许多领域还处在摸索的初级阶段。

本文旨在探讨高分辨率遥感图像的一些技术难题，并根据实际使用要求，给出了相应的数据分析与实现方法，为高精度遥感图像的处理与应用奠定了基础。

关键词：高分辨率；遥感卫星；影像；处理；解决方案0.引言传统的遥感图像分类法主要是根据图像的频谱信息来进行相关的特征抽取，然后采用有监控的或无监控的分类方法进行。

但事实上，从卫星的角度看，地面上的各种地形都有很大的差别，再加上物体本身对光有反射作用以及同物异谱，同谱异物现象的存在，这就极大的制约了遥感图像的采集精度。

也就是说，仅仅依靠遥感图像的频谱来进行目标的识别，存在着极大的局限性。

因此，多属性的描述已经是一个不可避免的发展方向。

1.高分辨率遥感卫星影像如下表所示为当前高分辨率卫星和重要的参数信息比较。

从图表中可以看出，当前高分辨率的卫星图像在时空上的分辨能力已达2.5m，同时也有较强的实时性能。

根据已有的技术条件，根据工程施工要求及技术要求，采用高精度的卫星定位技术，可以在项目的规划、图纸的编制、项目的维修和管理等方面得到推广。

在此基础上，根据遥感图像的特征，结合实际的工程需要，提出了相应的数据处理方案。

实现了局部图像的无缝连接。

通常情况下，如果是从网上下载和采购的卫星图像，由于其初始资料是不规则的、经纬的，所以在实际应用中，往往难以达到与复杂地形有关的空间特性，所以必须将原始资料进行无缝的连接。

在图像的无缝拼接时，对于非均匀图像，要根据行列矩阵存储图像，同时要在边沿处进行像素的自动填补，同时还要在接缝部位采用特别的工艺，以进一步消除图像中的马赛克现象，避免图像的自动填补失效。