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[發明專利]多源異構遙感影像控制點自動采集方法有效

專利信息
申請號: 201310143369.3 申請日: 2013-04-23
公開(公告)號: CN103218787A 公開(公告)日: 2013-07-24
發明(設計)人: 唐新明;王光輝;王伶俐;王華斌;李參海;樊文峰 申請(專利權)人: 國家測繪地理信息局衛星測繪應用中心
主分類號: G06T5/00 分類號: G06T5/00
代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105 代理人: 劉貝
地址: 100830 北京市*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 多源異構 遙感 影像 控制 自動 采集 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種遙感影像控制點采集方法,更具體而言涉及一種多源異構遙感影像控制點自動采集方法。

背景技術

隨著遙感技術的發展,特別是遙感傳感器技術的不斷發展,通過遙感技術所獲得的遙感影像或數據的用途越來越廣。目前,遙感數據的應用范圍已經擴展到社會信息服務領域,例如,廣泛應用于測繪、農業、林業、地質礦產、水文與水資源、環境監測、自然災害、區域分析與規劃、軍事、土地利用等方面。具有精確地理編碼的遙感影像可以為土地、規劃、環保、農業、林業、海洋等不同的領域提供各自需要的地物特征和信息。

在通過衛星或航空平臺等飛行平臺獲取遙感圖像數據或其他數據時,會受到天氣、日光、遮擋等外在因素的影響,同時,在數據采集時飛行平臺的高度、姿態會發生變化,因此,在進行遙感圖像拍攝時往往會造成圖像平移、旋轉、縮放等問題。此外,根據光學成像原理,相機成像時是按照中心投影方式成像的,因此地面上的高低起伏在成像時就會導致投影差的存在。上述因素綜合,會造成遙感影像的誤差,例如傾斜誤差、投影誤差等。因此,在使用這些遙感影像/數據之前需要對所獲得的原始遙感影像進行正射糾正。

傳統的遙感影像正射糾正一般包括:首先通過外業測量或者從已有的地形圖資料采集地面控制點(Ground?Control?Point,GCP)及數字高程模型(Digital?Elevation?Model,DEM)信息;然后將這些信息導入專業的遙感或者數字攝影測量系統;接下來由加載了GCP和DEM信息的系統對遙感影像進行正射糾正。

所謂正射糾正,就是基于GCP及DEM信息,對在進行航天、航空攝影時,由于無法保證攝影瞬間航攝像機的絕對水平,得到的影像是一個傾斜投影的像片,像片各個部分的比例尺不一致問題進行影像傾斜糾正,同時對光學成像相機中心投影成像的方式,由地面的高低起伏在像片上形成投影差的問題進行投影差的改正,消除各種變形的糾正過程。

在遙感影像正射糾正系統的構建中,GCP的獲取是最關鍵的步驟,GCP的精度直接影響校正后結果的幾何精度。

傳統的攝影測量中,GCP的獲取是很麻煩的:在像片上選擇明顯的地物點,再到野外通過三角測量或其它大地測量方法來獲取這些點的精確空間位置,由此得到一組控制點對。這種傳統的GCP采集方法,雖然精度較高,但是采集周期長,作業成本高。

此外,目前,一些遙感圖像處理軟件,在滿足一定精度的應用要求下,可以從相應比例尺的地圖上量取控制點。但是,通過地形圖資料獲取的GCP存在地形圖現勢性、人工判讀誤差等問題。

發明內容

為了應對常規控制點獲取技術中周期長、應用效率低、可重復利用率低的缺點,本發明提供了一種多源異構遙感影像控制點自動采集方法,該方法包括:從經過幾何精糾正處理的多個數據源獲取遙感影像;對所述獲取的遙感影像進行分析歸納,統計并分析其屬性信息,該屬性信息包括影像格式、影像分辨率、坐標系統、成圖比例尺、影像時相;對所述獲取的遙感影像進行優化格網設計,根據影像分辨率、幅寬將影像分為不同尺寸的格網;利用Wallis變換對每一個格網內的影像進行預處理;對經Wallis變換處理后的影像進行增強,綜合運用Moravec算子、Harris算子、Forstner算子、SUSAN算子、尺度不變特征及最穩定極值區域檢測算法提取特征點;以控制點影像片采集窗口來遍歷統計特征點的個數,選擇特征點數量最大的窗口為采集區域;針對所述選擇的采集區域進行遙感控制點影像片的裁切保存,同時獲取其對應區域的數字高程模型數據。

通過該方法能夠從多源異構影像自動提取遙感控制影像點,提高了控制數據獲取的效率和精度,為遙感影像的自動化、智能化處理提供了基礎資料。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案,下面將對實施例的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅涉及本發明的一些實施例,而非對本發明的限制。

圖1是根據本發明實施例的遙感影像控制點自動采集方法的流程圖;

圖2a和圖2b分別示出了Wallis變換前的影像和Wallis變換后的影像;

圖3是Moravec算子的示意圖;

圖4是尺度空間生成的示意圖;

圖5是空間極值點檢測的示意圖;

圖6是特征描述符生成的示意圖;

圖7示意性地示出了在極值區域ε的MSER檢測中擬合的橢圓區域;

圖8示出了對于示例性圖像的SIFT特征點描述。

具體實施方式

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