潘紅播， 鄒崢嶸， 張過， 張?jiān)粕?汪韜陽

(1.中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院,長沙　410083； 2.武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,武漢　430079； 3.武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院,武漢　430079)

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基于同軌約束RFM的高分衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差

潘紅播1， 鄒崢嶸1， 張過2， 張?jiān)粕?， 汪韜陽3

(1.中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院,長沙410083； 2.武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,武漢430079； 3.武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院,武漢430079)

摘要：高分辨率光學(xué)(簡稱“高分”)衛(wèi)星影像普遍以標(biāo)準(zhǔn)景的形式提供給用戶，并附帶有理多項(xiàng)式模型(rational function model,RFM)。盡管同一軌道高分影像的姿態(tài)和軌道誤差較為穩(wěn)定，然而由于RFM的參數(shù)沒有清晰的物理意義，因此難以建立同一軌道影像間的幾何約束關(guān)系。從條帶影像與標(biāo)準(zhǔn)景影像的差異出發(fā)，考慮標(biāo)準(zhǔn)景影像的分景效應(yīng)以及積分時(shí)間差異的影響，提出了基于像方多項(xiàng)式模型的同軌約束方法，可對同軌道、不連續(xù)的標(biāo)準(zhǔn)景影像進(jìn)行約束，實(shí)現(xiàn)基于同軌約束的高分衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差。通過用我國資源三號(ZY-3)測繪衛(wèi)星同軌7景三線陣立體影像和印度IRS-P5衛(wèi)星兩軌4景兩線陣立體影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，證明所提出的同軌約束區(qū)域網(wǎng)平差模型能減少對控制點(diǎn)的需求，提高平差精度。

關(guān)鍵詞：高分衛(wèi)星影像； 同軌約束； 區(qū)域網(wǎng)平差； 有理多項(xiàng)式模型(RFM)

0引言

高分辨率光學(xué)(簡稱“高分”)衛(wèi)星影像是基礎(chǔ)地理信息的重要數(shù)據(jù)源，被廣泛應(yīng)用于測圖和地理國情普查等方面。然而，在衛(wèi)星影像獲取過程中，衛(wèi)星的姿態(tài)、軌道參數(shù)不可避免地帶有測量誤差，需要利用控制點(diǎn)提高影像的定位精度。由于控制點(diǎn)的獲取比較困難、周期長、成本高，成為制約生產(chǎn)效率的關(guān)鍵因素； 因此對于大區(qū)域的應(yīng)用，減少區(qū)域網(wǎng)平差對控制點(diǎn)數(shù)目的需求顯得尤為迫切[1]。在傳統(tǒng)航空攝影測量中，因影像視場角較大，相鄰景影像間可以構(gòu)成空中三角鎖，故在航線首末處使用4個(gè)控制點(diǎn)即可實(shí)現(xiàn)航帶影像的絕對定向[2]。然而，對于高分衛(wèi)星影像來說，由于其視場角較小，所以無法構(gòu)建類似的空間三角鎖航線。王任享[2]針對這一問題，在假設(shè)每個(gè)取樣時(shí)刻外方位元素獨(dú)立的前提下，提出了用等效片法求解三線陣影像等效片時(shí)刻的外方位元素，并通過外方位元素連續(xù)平滑的約束條件實(shí)現(xiàn)高分影像的區(qū)域網(wǎng)平差； 但該方法還需獲取影像的嚴(yán)格成像幾何參數(shù)。另一種解決條帶影像區(qū)域網(wǎng)平差的方法是： 假設(shè)高分影像外方位元素誤差較為穩(wěn)定，采用低階多項(xiàng)式模型的方法，通過少量控制點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對誤差模型的求解[3-6]。

有理多項(xiàng)式模型(rational function model,RFM)是一種通用傳感器模型，其參數(shù)缺乏物理意義，往往采用像方或物方的多項(xiàng)式模型進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差[7-9]； 但這種平差模型無法建立參數(shù)與姿態(tài)和軌道誤差的幾何關(guān)系，因而無法建立相鄰景影像間的幾何約束。當(dāng)對同一軌道的標(biāo)準(zhǔn)景影像進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差時(shí)，因其求解參數(shù)較多、參數(shù)相關(guān)等因素，故導(dǎo)致少量控制點(diǎn)難以實(shí)現(xiàn)高精度區(qū)域網(wǎng)平差[10]。張力等[1]在我國西部測圖工程中，通過計(jì)算整軌影像的RFM，實(shí)現(xiàn)了稀少控制點(diǎn)的區(qū)域網(wǎng)平差。張過等[11]通過對同一軌道影像構(gòu)建新的條帶影像，重新計(jì)算了條帶影像的成像幾何模型。但上述2種方法均無法解決中間景缺失時(shí)的條帶重建問題，且補(bǔ)償格網(wǎng)模型的形式較為復(fù)雜。

本文從高分衛(wèi)星影像基礎(chǔ)產(chǎn)品的制作原理出發(fā)，分析標(biāo)準(zhǔn)景影像與條帶影像產(chǎn)品之間的幾何約束關(guān)系，建立同一軌道影像間的幾何約束，實(shí)現(xiàn)基于同軌約束的高分衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差。通過用我國資源三號(ZY-3)測繪衛(wèi)星同軌7景三線陣立體影像和印度IRS-P5衛(wèi)星兩軌4景立體影像進(jìn)行驗(yàn)證的結(jié)果表明，本文提出的方法能減少對控制點(diǎn)的需求，實(shí)現(xiàn)高精度區(qū)域網(wǎng)平差。

1基于RFM的區(qū)域網(wǎng)平差

RFM作為一種通用的、與傳感器無關(guān)的遙感影像幾何模型，已被廣泛應(yīng)用于攝影測量處理系統(tǒng)中。當(dāng)前高分衛(wèi)星影像普遍提供RFM作為成像幾何模型(如WorldView3，GF-1等)。RFM的形式為

(1)

式中：Nums(P,L,H)，Dens(P,L,H)，Numl(P,L,H)和Denl(P,L,H)分別為歸一化物方坐標(biāo)(P,L,H)的三次多項(xiàng)式模型；X,Y為歸一化像方坐標(biāo)。歸一化方程為

(2)

式中：LINEscale，LINEoff，SAMPscale和SAMPoff分別為像方坐標(biāo)的歸一化參數(shù)；line和sample分別為圖像量測的行坐標(biāo)與列坐標(biāo)。

由于RFM的參數(shù)不再含有物理意義，因此無法建立姿態(tài)誤差(包括平臺姿態(tài)誤差和安裝角誤差)、軌道誤差與RFM參數(shù)之間的幾何關(guān)系。Grodecki等[7]考慮到高分辨率線推掃式影像的姿態(tài)誤差和軌道誤差之間高度相關(guān)，且其誤差可通過像方多項(xiàng)式模型吸收，故建立補(bǔ)償模型，即

(3)

式中： (x,y)為RFM計(jì)算得到的像方坐標(biāo)； (Δx, Δy)為像方多項(xiàng)式補(bǔ)償模型，其形式為

(4)

式中a0,a1,a2,…和b0,b1,b2,…為模型精化參數(shù)。當(dāng)參數(shù)僅為前3項(xiàng)時(shí)，該補(bǔ)償模型為常用的像方仿射變換模型。利用1個(gè)控制點(diǎn)可以求解偏移參數(shù)(a0和b0)，這樣幾乎可以吸收大部分誤差； 利用2個(gè)控制點(diǎn)則可同時(shí)求解平移和漂移量(a0,a1,b0和b1)[9]。

對于條帶影像來說，由于其平臺較為穩(wěn)定，姿態(tài)誤差和軌道誤差可用時(shí)間的低階多項(xiàng)式模型表示； 因此，基于RFM的長條帶影像區(qū)域網(wǎng)平差即使在少量控制點(diǎn)的情況下，也可以達(dá)到亞像元級的定位精度[7, 10, 12]。

2基于同軌約束的平差模型

當(dāng)前，高分衛(wèi)星影像產(chǎn)品普遍以標(biāo)準(zhǔn)景的形式提供給用戶。在現(xiàn)有區(qū)域網(wǎng)平差方法中，標(biāo)準(zhǔn)景影像之間并沒有建立起有效的幾何約束關(guān)系。本文將構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)景影像與條帶影像間的幾何約束關(guān)系，以條帶為平差單元，建立同軌約束的RFM高分衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差模型。

對于攝影測量的幾何處理來說，用戶傾向于使用傳感器校正產(chǎn)品[13]，因?yàn)樵摦a(chǎn)品較好地保留了成像時(shí)的幾何關(guān)系。為向用戶提供易于使用的基礎(chǔ)影像產(chǎn)品，傳感器校正產(chǎn)品采用虛擬重成像技術(shù)，消除了影像中的內(nèi)外畸變，且附帶高替代精度的RFM。內(nèi)畸變消除是通過虛擬電荷耦合器件(charge-coupled device,CCD)重成像實(shí)現(xiàn)的，具有以下特點(diǎn)： ①不考慮鏡頭畸變，為理想小孔成像； ②位于焦平面上的單組CCD； ③像元大小相同，等間隔分布； ④虛擬CCD覆蓋各片CCD的成像范圍。虛擬CCD通過檢校的內(nèi)方位元素計(jì)算得到，對于同軌影像來說，其內(nèi)方位元素將保持不變； 而外畸變消除的過程包括積分時(shí)間規(guī)劃、姿態(tài)濾波和軌道濾波3部分。

為了保證時(shí)間延遲積分(time delay and integration,TDI)CCD的積分速度與像移速度一致，TDI CCD的積分時(shí)間隨地面緯度變化[14]。由于高分衛(wèi)星的軌道采用近圓形軌道，可認(rèn)為其線速度近似相等，故積分時(shí)間變化將造成影像沿軌向的分辨率發(fā)生變化。積分時(shí)間規(guī)劃是消除影像內(nèi)因積分時(shí)間不一致造成的影像內(nèi)部的幾何畸變； 姿態(tài)濾波是為了消除姿態(tài)抖動(dòng)引起RFM替代精度降低； 軌道濾波則是為了消除軌道噪聲的影響。姿態(tài)濾波和軌道濾波過程引起的光線方向變化將引入高程誤差，這種誤差在傳感器校正產(chǎn)品制作過程中得到了控制，因此可以認(rèn)為相鄰景重疊區(qū)域的成像光線仍然保持平行。在考慮到相鄰景影像積分時(shí)間可能存在差異時(shí)，相鄰景影像像點(diǎn)坐標(biāo)應(yīng)滿足如下約束關(guān)系，即

(5)

式中：dci為第i景影像相對于第(i-1)景影像的沿歸向縮放系數(shù)；dsyi是第i景影像相對于第(i-1)景影像的平移系數(shù)。當(dāng)以第1景影像為基準(zhǔn)，恢復(fù)整軌的條帶影像時(shí)，則可以得到如下關(guān)系式，即

(6)

式中：ci為第i景影像與條帶影像間的縮放參數(shù)；syi為第i景影像與條帶影像之間的平移參數(shù)。其中

(7)

(8)

(9)

(10)

式中：syik為第k段的平移參數(shù)；sy1k為第k段第1景影像的平移系數(shù)。針對式(10)建立誤差方程，即

(11)

對于第k段條帶影像上的控制點(diǎn)來說，未知數(shù)為平差參數(shù)(a0,a1,a2,b0,b1,b2,sy1k)； 而對于連接點(diǎn)來說，未知數(shù)包括平差參數(shù)和相應(yīng)的物方坐標(biāo)(lat,lon,h)。因此，對于1軌n段影像來說，所需求解模型精化參數(shù)個(gè)數(shù)為(n+5)個(gè)，而控制點(diǎn)數(shù)目不應(yīng)少于(n+2)個(gè)。

對式(11)進(jìn)行一階泰勒級數(shù)展開，可得到線性化的誤差方程，即

(12)

將式(1)(2)(11)帶入式(12)，可得到間接平差模型，即

V=AX+BY-L，P ，

(13)

式中： X=[Δa0Δa1Δa2Δb0Δb1Δb2sy1k],

(14)

對于控制點(diǎn)來說，B=0。當(dāng)同時(shí)存在控制點(diǎn)和連接點(diǎn)時(shí)，即可建立如下誤差方程，即

(15)

對于2類未知數(shù)的誤差方程，可以消除第2類未知數(shù)Y，得到相應(yīng)的改化法方程，即

(16)

當(dāng)連接點(diǎn)的交會(huì)角滿足一定條件時(shí)，矩陣BTP2B的逆存在； 當(dāng)缺少足夠的控制點(diǎn)時(shí)，式(16)的系數(shù)矩陣秩虧?？梢酝ㄟ^嶺估計(jì)或者截?cái)嗥娈愔捣纸獾确椒ㄟM(jìn)行正則化求解。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文采用覆蓋張家口地區(qū)的ZY-3測繪衛(wèi)星同軌7景標(biāo)準(zhǔn)景的三線陣影像和覆蓋北京懷柔地區(qū)的IRS-P5衛(wèi)星兩軌4景影像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。ZY-3影像的時(shí)相為2012年1月29日，影像的起始部分有少量雪覆蓋，最后1景影像中有少許云覆蓋。在實(shí)驗(yàn)區(qū)范圍內(nèi)均勻布設(shè)大量地面控制點(diǎn)，均勻分布在影像范圍內(nèi)，間隔約10km。選取的控制點(diǎn)大部分為道路交叉口，少量為地物拐角處； 在控制點(diǎn)選取比較困難的山區(qū)，部分道路的銳角相交處被選作了控制點(diǎn)。因測區(qū)范圍較大，控制點(diǎn)均利用TOPCONNET-G3A單點(diǎn)靜態(tài)觀測，經(jīng)地面數(shù)據(jù)處理后，定位精度在10cm之內(nèi)。經(jīng)過剔除部分無法識別的點(diǎn)位以及小角度道路交匯處之后，余下的193個(gè)控制點(diǎn)在平面和高程上均勻分布(圖1)。

圖1　ZY-3后視影像及控制點(diǎn)分布示意圖

IRS-P5為兩線陣衛(wèi)星，由前后視相機(jī)獲取立體影像； 其中，前視相機(jī)下視角為26°，后視相機(jī)下視角為5°。IRS-P5衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)由2個(gè)相鄰軌道組成，每個(gè)軌道的影像包含2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)景，分別覆蓋北京懷柔和密云地區(qū)。該地區(qū)共有33個(gè)控制點(diǎn)，控制點(diǎn)在影像中均勻分布(圖2)。控制點(diǎn)通過差分GPS測得，測量精度為10cm。

圖2　IRS-P5 前視影像及控制點(diǎn)分布示意圖

3.2ZY-3測繪衛(wèi)星影像平差實(shí)驗(yàn)

針對ZY-3測繪衛(wèi)星數(shù)據(jù)，本文采用了3種不同平差策略進(jìn)行驗(yàn)證： ①基于條帶影像產(chǎn)品的區(qū)域網(wǎng)平差； ②基于同軌約束的標(biāo)準(zhǔn)景影像區(qū)域網(wǎng)平差； ③基于標(biāo)準(zhǔn)景影像的區(qū)域網(wǎng)平差。而控制點(diǎn)分別采用無控制點(diǎn)、4角點(diǎn)布設(shè)控制點(diǎn)和條帶均勻布設(shè)16個(gè)控制點(diǎn)3種不同的控制點(diǎn)布設(shè)方案，其平差精度見表1。

表1　ZY-3影像各平差結(jié)果對比

從表1可以看出，3種不同實(shí)驗(yàn)方案的無控制點(diǎn)立體平差精度差異較小，平面中誤差約為11m，高程中誤差約為4m。

當(dāng)采用4角點(diǎn)布設(shè)控制點(diǎn)時(shí)，條帶影像的區(qū)域網(wǎng)平差精度平面中誤差為2.85m，高程中誤差為1.86m； 基于同軌約束的標(biāo)準(zhǔn)景影像平差的平面中誤差為2.84m，高程中誤差為1.83m； 而標(biāo)準(zhǔn)景影像區(qū)域網(wǎng)平差由于缺少足夠的控制點(diǎn)，其系數(shù)矩陣嚴(yán)重病態(tài)，平面中誤差達(dá)6.44m，高程中誤差達(dá)2.04m。條帶影像產(chǎn)品與基于同軌約束的標(biāo)準(zhǔn)景影像的誤差幾乎相同。

當(dāng)控制點(diǎn)數(shù)目增加到16個(gè)時(shí)，使得標(biāo)準(zhǔn)景影像上均有4個(gè)控制點(diǎn)覆蓋，條帶影像的平面中誤差為2.48m，高程中誤差為1.42m，精度進(jìn)一步得到提升； 而基于同軌約束的標(biāo)準(zhǔn)景影像的平面中誤差為2.51m，高程中誤差為1.41m，兩者幾乎沒有差異； 標(biāo)準(zhǔn)景影像平面中誤差為2.54m，高程中誤差為1.71m，比同軌約束和條帶影像產(chǎn)品的高程精度略差，與標(biāo)準(zhǔn)景所能達(dá)到的精度相近[15]。

通過比較基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差的殘差圖(圖3(a))與無約束的區(qū)域網(wǎng)平差的殘差圖(圖3(b))可以看出，其殘差的方向相同； 而基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差的高程殘差要小于未加入同軌約束的高程殘差。由于為每景影像單獨(dú)求解相應(yīng)的平差參數(shù)，因此受單個(gè)控制點(diǎn)的影響較大。當(dāng)1景影像內(nèi)出現(xiàn)質(zhì)量較差的控制點(diǎn)時(shí)，整景影像的殘差將會(huì)變大(如第3景影像中的高程方向)。

(a) 基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差 (b) 無約束的區(qū)域網(wǎng)平差

圖3305軌道標(biāo)準(zhǔn)景影像16個(gè)控制點(diǎn)平差誤差分布

Fig.3Residualerrorsoforbit305standardscenesbyusingbundleadjustmentof16GCPs

3.3IRS-P5影像平差實(shí)驗(yàn)

因無法獲取IRS-P5衛(wèi)星的條帶影像產(chǎn)品，故只能對其標(biāo)準(zhǔn)景影像平差和基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差進(jìn)行對比分析。對于上述2種平差實(shí)驗(yàn)，采用4種控制點(diǎn)布設(shè)方案： ①無控區(qū)域網(wǎng)平差； ②5個(gè)控制點(diǎn)的區(qū)域網(wǎng)平差，保證每個(gè)軌道中有3個(gè)控制點(diǎn)； ③8個(gè)控制點(diǎn)的區(qū)域網(wǎng)平差，保證每景影像中有3個(gè)控制點(diǎn)； ④10個(gè)控制點(diǎn)的區(qū)域網(wǎng)平差，保證每景影像中有4個(gè)控制點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表2。

當(dāng)所有的控制點(diǎn)作為檢查點(diǎn)參與區(qū)域網(wǎng)平差時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)景影像區(qū)域網(wǎng)平差和基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差的精度相近，平面中誤差均為290m左右，高程中誤差為110m左右。而當(dāng)僅只有5個(gè)控制點(diǎn)時(shí)，基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差的平面中誤差為3.26m，高程中誤差為2.38m； 對于標(biāo)準(zhǔn)景區(qū)域網(wǎng)平差，其未知數(shù)的個(gè)數(shù)多于觀測值個(gè)數(shù)，因此其平差精度要遠(yuǎn)低于基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差，此時(shí)平面中誤差為28.08m，高程中誤差為14.89m。當(dāng)控制點(diǎn)數(shù)目為8個(gè)時(shí)，基于標(biāo)準(zhǔn)景的區(qū)域網(wǎng)平差有足夠的觀測值，因此其平面中誤差為3.09m，高程中誤差為2.52m； 基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差的平面中誤差為2.67m，高程中誤差為2.13m。當(dāng)控制點(diǎn)數(shù)目進(jìn)一步增加到10個(gè)時(shí)，基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差平面中誤差為2.55m，高程中誤差為1.98m； 而標(biāo)準(zhǔn)景影像區(qū)域網(wǎng)平差的平面中誤差為2.89m，高程中誤差為2.15m。

表2　IRS-P5影像各平差結(jié)果對比

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差僅需要較少的控制點(diǎn)即可實(shí)現(xiàn)對整個(gè)條帶影像的定向； 而在控制點(diǎn)數(shù)目相同時(shí)，基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差由于其包含更多的多余觀測，因此其平差結(jié)果較標(biāo)準(zhǔn)景影像的區(qū)域網(wǎng)平差更為穩(wěn)定，受控制點(diǎn)誤差影響更小，平差精度更高。

4結(jié)論

本文通過將標(biāo)準(zhǔn)景影像生產(chǎn)過程與條帶影像產(chǎn)品生產(chǎn)過程對比，建立了同軌相鄰景標(biāo)準(zhǔn)景影像之間的幾何關(guān)系。將上述幾何關(guān)系應(yīng)用于基于RFM的區(qū)域網(wǎng)平差中，得到了基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差方案。得出如下結(jié)論：

1)由于同軌影像之間的幾何約束，大幅度減少了對控制點(diǎn)數(shù)目的要求，使得利用少量控制點(diǎn)即可達(dá)到大量控制點(diǎn)的精度水平。

2)通過用我國ZY-3測繪衛(wèi)星和印度IRS-P5衛(wèi)星影像進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差的實(shí)驗(yàn)表明： ①基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差需要的控制點(diǎn)更少； ②在相同數(shù)目控制點(diǎn)的情況下，基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差精度較標(biāo)準(zhǔn)景區(qū)域網(wǎng)平差精度高； ③基于同軌約束的區(qū)域網(wǎng)平差能達(dá)到與長條帶影像產(chǎn)品相當(dāng)?shù)木取?/p>

3)受數(shù)據(jù)條件限制，本文僅對ZY-3和IRS-P5的高分影像數(shù)據(jù)開展了有限的實(shí)驗(yàn)，在今后的工作中將進(jìn)一步探討軌道長度與平差模型的關(guān)系，并將本文的方法進(jìn)一步應(yīng)用于其他的高分衛(wèi)星(如WorldView,Pleiades等)。

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(責(zé)任編輯： 劉心季)

Block adjustment of high resolution satellite image usingRFMwiththesamestripeconstraint

PAN Hongbo1， ZOU Zhengrong1， ZHANG Guo2， ZHANG Yunsheng1， WANG Taoyang3

(1. School of Geosciences and Info-Physics， Central South University， Changsha 410083， China； 2. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying， Mapping and Remote Sensing， Wuhan University， Wuhan 430079， China；3. School of Remote Sensing and Information Engineering， Wuhan University， Wuhan 430079， China)

Abstract:Generally,standardsceneswithrationalfunctionmodel(RFM)areprovidedtousersasthecommonformofhighresolutionsatelliteimages.SinceRFMparameterslackclearphysicalsignificance,thegeometricconstraintrelationshipofstandardscenesinthesamestripecouldhardlybeestablishedeventhoughbothattitudeandephemeriserrorsarestableinthesamestripe.Onthebasisofthedifferencebetweenstripescenesandstandardscenes,aswellasinconsiderationoftheoffseteffectandintegraltimedifferencesofstandardscenes,astripeconstraintmethodbasedontheimage-spacepolynomialmodelisproposedinthispaper,whichcouldbeusedtoconstrainthediscontinuousstandardscenesinthesamestripeandrealizethestripe-constrainedblockadjustmentofhigh-resolutionimages.TripletstereoscoveringsevenstandardscenesofZY-3andtwoadjacentstripesofIRS-P5wereusedfortheexperiment.Theresultsshowthat,withtheproposedmethodinthispaper,lessgroundcontrolpointsarerequiredforblockadjustmentwiththesamestripeconstraint,andthehigheraccuracyispromisedaswell.

Keywords:highresolutionsatelliteimage；samestripconstraint；blockadjustment；rationalfunctionmodel(RFM)

doi:10.6046/gtzyyg.2016.03.08

收稿日期：2015-03-26；

修訂日期：2015-05-05

基金項(xiàng)目：中國博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目“高分辨率光學(xué)衛(wèi)星姿態(tài)模型研究”(編號： 2015M572268)和中國測繪科學(xué)研究院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目共同資助。

中圖法分類號：TP 751.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1001-070X(2016)03-0046-07

第一作者簡介：潘紅播(1987-),男,博士,講師,主要從事航天攝影測量方面研究。Email：hongbopan@csu.edu.cn。

引用格式： 潘紅播,鄒崢嶸,張過,等.基于同軌約束RFM的高分衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差[J].國土資源遙感,2016,28(3)：46-52.(Pan H B,Zou Z R,Zhang G,et al.Block adjustment of high resolution satellite image using RFM with the same stripe constraint[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(3)：46-52.)