童小華，葉 真，劉世杰

同濟(jì)大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，上海 200092

高分辨率衛(wèi)星顫振探測(cè)補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵技術(shù)方法與應(yīng)用

童小華，葉 真，劉世杰

同濟(jì)大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，上海 200092

衛(wèi)星平臺(tái)顫振是高分辨率衛(wèi)星在軌運(yùn)行普遍存在的復(fù)雜現(xiàn)象，會(huì)影響衛(wèi)星的測(cè)圖精度和成像質(zhì)量。本文提出了綜合多傳感器數(shù)據(jù)處理的衛(wèi)星顫振探測(cè)與補(bǔ)償技術(shù)方法，根據(jù)多光譜影像、三線陣影像、密集地面控制和姿態(tài)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了顫振探測(cè)，采用像方補(bǔ)償和姿態(tài)補(bǔ)償兩種方式進(jìn)行了顫振補(bǔ)償。利用本文提出的技術(shù)對(duì)資源三號(hào)衛(wèi)星的平臺(tái)顫振問(wèn)題進(jìn)行了處理和分析，試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出的方法用于顫振探測(cè)與補(bǔ)償?shù)挠行耘c可靠性。顫振變化規(guī)律分析表明資源三號(hào)衛(wèi)星顫振的頻率保持在0.6～0.7 Hz的范圍內(nèi)，而顫振幅值從在軌早期的1個(gè)像素下降到0.4個(gè)像素以下并趨于平穩(wěn)。

衛(wèi)星顫振；顫振探測(cè)；顫振補(bǔ)償；資源三號(hào)衛(wèi)星

高分辨率衛(wèi)星遙感是對(duì)地觀測(cè)技術(shù)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵領(lǐng)域之一，具有巨大的軍事價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益，其發(fā)展和應(yīng)用在美國(guó)、俄羅斯、法國(guó)和日本等發(fā)達(dá)國(guó)家得到了高度重視。我國(guó)也將高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)列為《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006—2020年)》的重大專(zhuān)項(xiàng)之一。衛(wèi)星姿態(tài)作為傳感器嚴(yán)格成像模型中的外方位參數(shù)，在高分辨率衛(wèi)星的幾何模型構(gòu)建、數(shù)字產(chǎn)品生成和應(yīng)用等方面起著決定性的作用[1]。另外，由于衛(wèi)星平臺(tái)數(shù)百千米的飛行高度，姿態(tài)角度誤差對(duì)幾何定位精度的影響相比定軌誤差更為明顯[2]。因此，衛(wèi)星平臺(tái)的姿態(tài)精確確定和穩(wěn)定性，是決定高分辨率衛(wèi)星成像質(zhì)量和幾何定位精度的重要因素之一。

衛(wèi)星平臺(tái)顫振是指衛(wèi)星在軌運(yùn)行期間，受到外部和內(nèi)部因素的影響而產(chǎn)生姿態(tài)的不穩(wěn)定和周期性微小振動(dòng)現(xiàn)象[3-6]。平臺(tái)顫振直接影響衛(wèi)星的姿態(tài)穩(wěn)定性，導(dǎo)致與時(shí)間相關(guān)的相對(duì)姿態(tài)誤差，如果不進(jìn)行有效的顫振處理和分析，會(huì)引起平面上的變形、高程上的失真以及輻射上的模糊，影響影像拼接、幾何定位和DSM生成等過(guò)程，從而減弱高分辨率衛(wèi)星的可用性[7-10]。衛(wèi)星在軌運(yùn)行時(shí)，造成平臺(tái)顫振的成因很復(fù)雜，包括了外部空間環(huán)境和內(nèi)部機(jī)械運(yùn)作兩部分，例如引力和溫度等空間外部環(huán)境擾動(dòng)、衛(wèi)星姿態(tài)控制機(jī)構(gòu)、太陽(yáng)帆板和天線等衛(wèi)星載荷工作產(chǎn)生的振動(dòng)等因素[11]。顫振是高分辨率衛(wèi)星在軌運(yùn)行過(guò)程中普遍存在的復(fù)雜現(xiàn)象，QuickBird、ALOS、Pleiades以及天繪一號(hào)、資源三號(hào)等不少國(guó)內(nèi)外衛(wèi)星都受到了顫振的影響，表1列出了文獻(xiàn)提及的受顫振影響的國(guó)內(nèi)外部分衛(wèi)星。隨著成像傳感器分辨率的提高以及衛(wèi)星平臺(tái)復(fù)雜性和敏捷性的增加，平臺(tái)顫振對(duì)高分衛(wèi)星影像成像質(zhì)量、幾何處理等方面的影響愈發(fā)顯著。

表1 受顫振影響的國(guó)內(nèi)外遙感衛(wèi)星

平臺(tái)顫振是國(guó)內(nèi)外遙感衛(wèi)星處理共同面臨的挑戰(zhàn)，很多學(xué)者研究在軌衛(wèi)星顫振探測(cè)方法。目前，衛(wèi)星平臺(tái)顫振處理主要有3類(lèi)方法。第1類(lèi)方法基于高性能姿態(tài)傳感器，通過(guò)直接分析姿態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)探測(cè)平臺(tái)顫振的影響。文獻(xiàn)[19]針對(duì)ALOS PRISM影像在生成的DEM中探測(cè)到周期性的地形起伏誤差；而利用更高頻率的精確衛(wèi)星姿態(tài)測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)ALOS PRISM影像進(jìn)行了顫振幾何改正后，DEM中不再包含周期性的誤差。文獻(xiàn)[21]用高采樣頻域的角位移傳感器融合星敏傳感器的姿態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)Yaogan-26衛(wèi)星的顫振進(jìn)行了探測(cè)和補(bǔ)償。但高性能姿態(tài)傳感器要求同時(shí)具有高測(cè)量精度和高采樣頻率，將增加衛(wèi)星的生產(chǎn)成本，而且對(duì)于已在軌運(yùn)行的衛(wèi)星，安裝高性能姿態(tài)測(cè)量傳感器在技術(shù)上難以實(shí)現(xiàn)。第2類(lèi)方法利用密集地面控制，采用光束法平差等方法補(bǔ)償衛(wèi)星姿態(tài)的周期性顫振誤差?；诨鹦擒壍榔骷す飧叨扔?jì)MOLA數(shù)據(jù)生成的DEM作為地面控制數(shù)據(jù)，文獻(xiàn)[16]提出了連續(xù)攝影測(cè)量平差方法采用HRSC影像來(lái)探測(cè)和改正火星快車(chē)的平臺(tái)顫振，顫振改正后生成的DEM中不再包含周期性的條紋誤差。但該方法的使用依賴于外部地面控制數(shù)據(jù)的精度，實(shí)際應(yīng)用中成本高效率低，不具推廣性。第3類(lèi)方法使用衛(wèi)星影像或產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行顫振探測(cè)，文獻(xiàn)[4,5,9,15,17,20,22]分別采用ASTER短波紅外傳感器的不同波段、LRO的窄角相機(jī)NACs的重疊區(qū)域、天繪一號(hào)衛(wèi)星的高分辨率全色傳感器相鄰CCD間的重疊區(qū)域、UK-DMC相機(jī)線陣間的重疊影像、HiRISE傳感器相鄰陣列的重疊區(qū)域、PLEIADES-HR和資源三號(hào)衛(wèi)星不同波段的多光譜影像對(duì)衛(wèi)星顫振進(jìn)行了探測(cè)?；谛l(wèi)星成像傳感器數(shù)據(jù)的方法，會(huì)受制于成像傳感器的成像質(zhì)量和拍攝性能的制約，并且會(huì)受到地面紋理和地形信息以及相應(yīng)影像處理技術(shù)的影響，需要對(duì)相關(guān)的誤差進(jìn)行去除，對(duì)獲得的顫振信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

綜上所述，現(xiàn)有研究主要基于某種單一傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)處理和分析衛(wèi)星平臺(tái)顫振，各類(lèi)方法有著自身的限制因素，而且單一的顫振探測(cè)方法存在可靠性和穩(wěn)健性等問(wèn)題，探測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性難以得到有效的驗(yàn)證。因此，在前期研究的基礎(chǔ)上[6,22-27]，本文提出綜合多傳感器數(shù)據(jù)處理的衛(wèi)星顫振探測(cè)與補(bǔ)償技術(shù)方法，并以中國(guó)資源三號(hào)衛(wèi)星為例，對(duì)衛(wèi)星平臺(tái)顫振進(jìn)行了處理與分析。

1 綜合多傳感器數(shù)據(jù)處理的衛(wèi)星顫振探測(cè)與補(bǔ)償技術(shù)方法

1.1 總體框架

綜合多傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)處理的衛(wèi)星平臺(tái)顫振探測(cè)與補(bǔ)償方法利用多光譜影像、三線陣全色影像、星上姿態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)和密集地面控制來(lái)實(shí)現(xiàn)顫振的精密探測(cè)估計(jì)，根據(jù)獲取的顫振頻率和幅值等特性，通過(guò)姿態(tài)補(bǔ)償和像方補(bǔ)償兩種方式修正平臺(tái)顫振的影響。具體的技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 衛(wèi)星平臺(tái)顫振探測(cè)與補(bǔ)償技術(shù)路線Fig.1 Workflow of jitter detection and compensation

1.2 顫振探測(cè)

根據(jù)采用不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型，平臺(tái)顫振探測(cè)部分包括4個(gè)方面：

1.2.1 基于多光譜影像的顫振探測(cè)

對(duì)于不同波段的多光譜影像，采用影像視差法顫振探測(cè)技術(shù)，根據(jù)成像時(shí)間相隔較短的平行線陣CCD間的視差估計(jì)隨時(shí)間變化的顫振引起的像移[22]。在沒(méi)有顫振影響的情況下，線陣影像間的視差幾乎為常量，而當(dāng)存在平臺(tái)顫振時(shí)，顫振會(huì)在影像上產(chǎn)生像方偏移，由于對(duì)同一地物在不同時(shí)刻成像，所以會(huì)導(dǎo)致線陣影像間存在周期性的顫振視差，而顫振視差表示的是兩個(gè)成像時(shí)刻的顫振像移的差值

φ(t)=f(t+Δt)-f(t)

(1)

式中,f表示衛(wèi)星顫振像移；φ表示顫振視差；Δt表示間隔時(shí)間差。通過(guò)高精度密集匹配獲取影像間的視差φ，從而估計(jì)顫振像移f。

實(shí)現(xiàn)高精度的密集匹配是視差法顫振探測(cè)的基礎(chǔ)。在對(duì)待匹配的多光譜影像進(jìn)行輻射校正、影像增強(qiáng)和初始配準(zhǔn)等預(yù)處理的基礎(chǔ)上，本文采用隨機(jī)抽樣一致性改進(jìn)的奇異值分解亞像素相位相關(guān)匹配算法來(lái)精確獲取影像間的顫振視差[23]。根據(jù)傅里葉變換的平移特性，匹配算法在頻域進(jìn)行相關(guān)，利用穩(wěn)健估計(jì)減弱噪聲和粗差的影響，波段間匹配精度達(dá)到0.05個(gè)像元。在獲取影像間的視差圖后，平均每一行的有效顫振視差得到各成像時(shí)刻的顫振視差，通過(guò)單頻率分量的空域轉(zhuǎn)換方式或多頻率分量的頻域轉(zhuǎn)換方式實(shí)現(xiàn)視差到顫振的轉(zhuǎn)換，頻域轉(zhuǎn)換公式[11]為

(2)

式中，i為虛數(shù)單位；ω=2πk/N(k為頻域下對(duì)應(yīng)t的變量，N為參與傅里葉變換的數(shù)據(jù)量)；F和F-1分別為傅里葉變換和逆傅里葉變換。最終采用基于快速傅里葉變換的頻譜分析計(jì)算出顫振的頻率和幅值等特性。

1.2.2 基于三線陣影像的顫振探測(cè)

由于三線陣傳感器CCD線陣之間的間距時(shí)間較大，無(wú)法直接采用上述視差法顫振探測(cè)技術(shù)，本文通過(guò)三線陣立體影像間的后向投影偏差來(lái)探測(cè)估計(jì)顫振[24]。為了在受顫振影響下獲取三線陣立體影像間的準(zhǔn)確密集同名點(diǎn)，采用綜合的多視影像匹配方法，集成SIFT特征匹配方法[28]、相對(duì)定向方法，幾何約束互相關(guān)算法[29]，相關(guān)系數(shù)匹配算法和最小二乘匹配算法[30]。根據(jù)建立的成像模型，結(jié)合相對(duì)定向參數(shù)，利用三線陣影像上匹配的同名點(diǎn)，通過(guò)前方交會(huì)計(jì)算地面點(diǎn)坐標(biāo)，確定平均高程面，將前、后視影像上的同名點(diǎn)分別投影至高程面上，計(jì)算相應(yīng)的物方投影點(diǎn)坐標(biāo)，并將物方投影點(diǎn)后向投影至下視影像的像方空間上，分別計(jì)算下視與前后視影像間的后向投影偏差。后向投影偏差由姿態(tài)軌道測(cè)量誤差和內(nèi)方外元素確定誤差等引起的系統(tǒng)性偏差和由姿態(tài)顫振引起的周期性偏差兩部分組成，采用基于仿射模型的相對(duì)定向方法消除系統(tǒng)性誤差后用來(lái)估計(jì)顫振量。

根據(jù)傅里葉變換原理，利用余弦疊合表達(dá)式對(duì)與時(shí)間相關(guān)的周期性顫振像移f(t)進(jìn)行建模[31]

(3)

式中，N表示顫振分量；ωi、A0i和f0i分別為各分量的頻率、幅值及初始相位。相對(duì)定向后的后向投影偏差g(t1,t2)可以表示為

(4)

式中，t1、t2為兩幅影像同名點(diǎn)的成像時(shí)間；k為兩幅影像的分辨率比。根據(jù)獲取后向投影偏差，采用遺傳算法最優(yōu)化求解顫振的頻率、幅值及初始相位參數(shù)。沿軌方向上地形起伏同樣會(huì)產(chǎn)生視差，立體像對(duì)間的后向投影偏差中混疊了地形視差和顫振視差，導(dǎo)致無(wú)法解算出平臺(tái)顫振量，本文采用三視影像提供的冗余信息來(lái)計(jì)算后向投影偏差，抵消地形視差區(qū)分顫振視差[25]。

1.2.3 基于密集地面控制的顫振探測(cè)

密集地面控制點(diǎn)的獲取依賴于外部的參考數(shù)據(jù)，本文采用影像匹配技術(shù)，將衛(wèi)星影像與地面高精度參考數(shù)據(jù)(DEM、DOM產(chǎn)品)進(jìn)行同名點(diǎn)匹配，生成高精度密集地面控制點(diǎn)，據(jù)此計(jì)算像方殘差來(lái)估計(jì)顫振[26]。

將高斯濾波后的DOM降采樣到與衛(wèi)星影像相同分辨率，采用F?rstner特征提取算子[32]提取特征點(diǎn)，并投影到像方空間作為初始值，利用最小二乘匹配獲取下視影像上的同名點(diǎn)作為地面控制點(diǎn)，DOM提供平面坐標(biāo)，DEM提供高程坐標(biāo)，并采用上述綜合的多視影像匹配方法得到地面控制點(diǎn)在三線陣影像上的坐標(biāo)。根據(jù)地面控制點(diǎn)的影像坐標(biāo)與地面坐標(biāo)反投影的像點(diǎn)坐標(biāo)差計(jì)算姿態(tài)顫振引起的像方偏差，采用頻譜分析估計(jì)顫振的頻率和幅值等特性。

1.2.4 基于姿態(tài)數(shù)據(jù)的顫振探測(cè)

對(duì)于衛(wèi)星平臺(tái)顫振的頻率低于姿態(tài)數(shù)據(jù)采樣頻率的一半且顫振幅值高于姿態(tài)傳感器精度的情況，姿態(tài)數(shù)據(jù)也可以反映出平臺(tái)顫振現(xiàn)象。采用星上星敏感器和陀螺等姿態(tài)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)通過(guò)基于卡爾曼濾波的聯(lián)合定姿方式計(jì)算出精確的姿態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)衛(wèi)星的軌道測(cè)量數(shù)據(jù)將姿態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到軌道坐標(biāo)系。利用多項(xiàng)式擬合消除軌道系下姿態(tài)數(shù)據(jù)中的線性誤差，采用頻譜分析估計(jì)顫振的頻率和幅值等特性。

1.3 顫振補(bǔ)償

根據(jù)各種顫振探測(cè)方法獲取的顫振特性，將周期性顫振表示為式(3)所示的余弦疊合表達(dá)式。對(duì)平臺(tái)顫振影響的補(bǔ)償，通過(guò)像方補(bǔ)償和姿態(tài)補(bǔ)償兩個(gè)方面進(jìn)行。

像方補(bǔ)償方面，根據(jù)建模得到的顫振像移模型，對(duì)影像進(jìn)行重采樣，消除影像內(nèi)顫振引起的影像偏移。為了保持重采樣后影像的細(xì)節(jié)，采用二維三次卷積插值算法來(lái)重采樣受顫振影響的影像。三次卷積插值采用周?chē)?6個(gè)點(diǎn)來(lái)計(jì)算重采樣結(jié)果，實(shí)質(zhì)上是利用一個(gè)三次多項(xiàng)式來(lái)近似理論上最佳插值sinc函數(shù)。其三次多項(xiàng)式表示為

(5)

姿態(tài)補(bǔ)償即成像模型補(bǔ)償方面，結(jié)合傳統(tǒng)的多項(xiàng)式姿態(tài)擬合模型和顫振模型對(duì)姿態(tài)數(shù)據(jù)建模

(6)

式中，(a0,a1,a2)為二次多項(xiàng)式姿態(tài)擬合參數(shù)；(ωi,A0i,f0i)為估計(jì)的衛(wèi)星顫振參數(shù)。將式(6)的姿態(tài)模型帶入衛(wèi)星嚴(yán)格成像模型[33]進(jìn)行立體定位，提高顫振情況下成像模型的定位精度。

2 試驗(yàn)與分析

本文采用資源三號(hào)衛(wèi)星的數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證綜合多傳感器數(shù)據(jù)處理的衛(wèi)星顫振探測(cè)與補(bǔ)償技術(shù)，并全面分析資源三號(hào)衛(wèi)星平臺(tái)顫振的規(guī)律。試驗(yàn)部分包括4個(gè)方面：①資源三號(hào)衛(wèi)星平臺(tái)顫振多時(shí)序規(guī)律分析；②長(zhǎng)序列多光譜影像顫振探測(cè)處理；③顫振探測(cè)方法對(duì)比；④平臺(tái)顫振影響嚴(yán)重影像的顫振補(bǔ)償效果分析。

2.1 資源三號(hào)衛(wèi)星

2012年1月9日發(fā)射的資源三號(hào)衛(wèi)星是我國(guó)第一顆民用三線陣立體測(cè)圖衛(wèi)星，其搭載了搭載了3臺(tái)下視分辨率為2.1 m，前后視為3.5 m的三線陣TDI CCD相機(jī)和一臺(tái)分辨率為5.8 m的4波段多光譜相機(jī)。姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)采用多組陀螺和3臺(tái)高精度星敏感器，采用星敏感器和陀螺組合測(cè)量的方式精確測(cè)定衛(wèi)星平臺(tái)在J2000慣性坐標(biāo)系下的姿態(tài)，采樣頻率為4 Hz，事后姿態(tài)處理精度優(yōu)于1″(1σ)[33]。

本文的試驗(yàn)數(shù)據(jù)包括資源三號(hào)衛(wèi)星的多光譜影像、三線陣影像和姿態(tài)數(shù)據(jù)，以及河南嵩山檢校場(chǎng)地區(qū)的地面參考數(shù)據(jù)(DEM和DOM產(chǎn)品)。

2.2 多時(shí)序顫振規(guī)律分析

為了更好地反映資源三號(hào)衛(wèi)星的顫振變化規(guī)律，從發(fā)射初期的2012年2月開(kāi)始到2013年10月期間的19個(gè)月，共選取了60軌324景多光譜影像數(shù)據(jù)(每個(gè)月至少2軌5景數(shù)據(jù))來(lái)探測(cè)衛(wèi)星平臺(tái)顫振，從而分析顫振特性的長(zhǎng)時(shí)間變化規(guī)律。

資源三號(hào)衛(wèi)星顫振的頻率與幅值特性從在軌早期開(kāi)始近兩年內(nèi)隨時(shí)間的變化如圖2所示。從結(jié)果可以看出，資源三號(hào)衛(wèi)星存在顫振現(xiàn)象，顫振頻率保持在0.6～0.7 Hz的范圍，而顫振幅值從發(fā)射初期的平均1個(gè)像素以上下降到后期的0.4個(gè)像素以下，衛(wèi)星趨于穩(wěn)定。

2.3 長(zhǎng)序列多光譜影像顫振探測(cè)

選取一組成像于2013年1月12日，包含12幅標(biāo)準(zhǔn)景的長(zhǎng)序列多光譜影像，采用影像視差法進(jìn)行顫振探測(cè)。分別采用了第1、2波段以及第2、3波段的組合分成3片CCD進(jìn)行計(jì)算，其中3幅影像的視差圖結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯霾煌ǘ蔚囊暡顖D中出現(xiàn)了由顫振引起的周期性明暗相間的條紋，而且不同波段組合與不同CCD計(jì)算的結(jié)果相似。

圖2 顫振頻率與幅值隨時(shí)間變化規(guī)律Fig.2 Variation laws of frequency and amplitude of jitter with respect to data

注：在文獻(xiàn)[27]結(jié)果的基礎(chǔ)上增加第1、2波段計(jì)算的視差圖結(jié)果圖3 長(zhǎng)序列多光譜影像顫振探測(cè)Fig.3 Jitter detection using long-sequence multispectral images

視差圖行平均后的結(jié)果曲線如圖4(a)和圖4(b)所示。對(duì)顫振視差結(jié)果進(jìn)行頻譜分析，頻譜圖如圖4(c)所示，頻譜圖中出現(xiàn)了明顯的峰值，計(jì)算顫振的頻率為0.675 Hz，根據(jù)視差顫振轉(zhuǎn)換，顫振的幅值約為0.055像素，利用第1、2波段以及第2、3波段兩種組合計(jì)算的結(jié)果一致。

圖4 顫振視差曲線與頻譜分析結(jié)果Fig.4 Jitter disparities and spectral analysis

2.4 顫振探測(cè)方法對(duì)比

為了更好地驗(yàn)證綜合多傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)處理的衛(wèi)星平臺(tái)顫振探測(cè)方法的有效性，采用衛(wèi)星發(fā)射初期2012年2月成像的一組數(shù)據(jù)以及地面參考數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)比不同輸入數(shù)據(jù)的4種顫振探測(cè)方法的結(jié)果。為方便顫振幅值的對(duì)比，根據(jù)傳感器的焦距以及像元大小，將探測(cè)的顫振像移轉(zhuǎn)換為姿態(tài)角變化量，4種方法計(jì)算出的顫振頻率與幅值如表2所示。從結(jié)果可以看出，對(duì)于顫振現(xiàn)象嚴(yán)重的數(shù)據(jù)，4種方法都能有效地探測(cè)出顫振，而且反演的顫振頻率與幅值基本一致，相互驗(yàn)證保證了綜合多傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)的衛(wèi)星平臺(tái)顫振探測(cè)方法的可靠性，從而為后續(xù)的顫振補(bǔ)償提供了依據(jù)。

表2 4種顫振探測(cè)方法的結(jié)果對(duì)比

2.5 顫振補(bǔ)償結(jié)果分析

對(duì)于資源三號(hào)衛(wèi)星，發(fā)射初期的平臺(tái)顫振幅值高達(dá)2～3角秒，嚴(yán)重影響了衛(wèi)星影像的測(cè)圖精度與應(yīng)用能力，本文基于構(gòu)建的顫振模型采用像方補(bǔ)償與姿態(tài)補(bǔ)償兩種形式來(lái)減弱平臺(tái)顫振對(duì)衛(wèi)星成像和幾何定位精度的影響。試驗(yàn)數(shù)據(jù)為上述發(fā)射初期覆蓋地面參考數(shù)據(jù)的資源三號(hào)影像。

圖5展現(xiàn)了像方補(bǔ)償?shù)男Ч?，圖5(b)和5(c)分別為顫振補(bǔ)償前和補(bǔ)償后的影像視差圖。補(bǔ)償前平臺(tái)顫振引起的周期性條紋明顯，補(bǔ)償后周期性條紋基本消除，說(shuō)明了顫振探測(cè)的正確以及顫振像方補(bǔ)償?shù)挠行浴?/p>

為了檢驗(yàn)姿態(tài)補(bǔ)償后幾何定位精度提高的效果，根據(jù)地面參考數(shù)據(jù)，在兩景影像上均勻選取了40多個(gè)地面控制點(diǎn)作為檢核點(diǎn)。構(gòu)建考慮衛(wèi)星顫振的嚴(yán)格成像模型進(jìn)行直接立體定位，與補(bǔ)償前傳統(tǒng)基于多項(xiàng)式姿態(tài)模型的嚴(yán)格成像模型進(jìn)行對(duì)比。表3所示為兩景影像顫振補(bǔ)償前后的立體定位精度統(tǒng)計(jì)。可以看出補(bǔ)償后的立體定位精度在平面和高程方向上均有30%的提高。

圖5 顫振像方補(bǔ)償效果Fig.5 Result of jitter compensation on image

Tab.3Geo-positioningaccuracybeforeandafterjittercompensationm

影像定位精度補(bǔ)償前補(bǔ)償后最大值均方差最大值均方差影像1平面6.9464.0385.3042.381高程8.0094.0337.8532.627影像2平面 11.848 6.32310.3864.204高程8.5283.9975.0211.990

3 結(jié) 論

衛(wèi)星平臺(tái)顫振是提升高分衛(wèi)星高精度對(duì)地觀測(cè)和測(cè)圖能力的關(guān)鍵問(wèn)題之一。本文提出了綜合多傳感器數(shù)據(jù)處理的衛(wèi)星顫振探測(cè)補(bǔ)償技術(shù)方法，可實(shí)現(xiàn)高分衛(wèi)星的顫振處理與分析。針對(duì)中國(guó)資源三號(hào)衛(wèi)星，采用影像數(shù)據(jù)、姿態(tài)數(shù)據(jù)和地面控制數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)進(jìn)行了顫振探測(cè)補(bǔ)償，并進(jìn)行了檢核。進(jìn)一步分析了資源三號(hào)衛(wèi)星多時(shí)序的顫振變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)顫振頻率一直保持在0.6～0.7 Hz左右的范圍內(nèi)，而顫振幅值從在軌早期的1個(gè)像素下降到趨于平穩(wěn)。衛(wèi)星顫振的探測(cè)補(bǔ)償處理分析方法，為測(cè)繪衛(wèi)星數(shù)據(jù)用于1∶5萬(wàn)高精度測(cè)圖(顫振幅值應(yīng)小于0.4像元)提供了可信度評(píng)價(jià)，并通過(guò)顫振補(bǔ)償保障了測(cè)圖精度。同時(shí)，衛(wèi)星顫振的探測(cè)補(bǔ)償處理分析方法將為在軌衛(wèi)星姿態(tài)控制以及后續(xù)衛(wèi)星平臺(tái)穩(wěn)定性設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

致謝：感謝國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心、中國(guó)天繪衛(wèi)星中心的項(xiàng)目合作和數(shù)據(jù)支持。參加本項(xiàng)目的還有謝歡、陳鵬、金雁敏、徐聿升、李凌云、洪中華、王鳳香、李天鵬等團(tuán)隊(duì)成員10多人，在此一并感謝。

[1] TOUTIN T. State-of-the-Art of Geometric Correction of Remote Sensing Data: A Data Fusion Perspective[J]. International Journal of Image and Data Fusion, 2011, 2(1): 3-35.

[2] 劉斌. 高分辨光學(xué)衛(wèi)星空地一體化定姿及姿態(tài)抖動(dòng)下影像幾何處理方法研究[D]. 武漢: 武漢大學(xué), 2011.

LIU Bin. Space-ground Intergated Attitude Determination of High-resolution Satellite and Geometric Image Processing Under Jitter Conditions[D]. Wuhan: Wuhan University,2011.

[3] KIRK R L, HOWINGTON-KRAUS E, ROSIEK M R, et al. Ultrahigh Resolution Topographic Mapping of Mars with MRO HiRISE Stereo Images: Meter-scale Slopes of Candidate Phoenix Landing Sites[J]. Journal of Geophysical Research: Planets, 2008, 113(E12): E00A24.

[4] TESHIMA Y, IWASAKI A. Correction of Attitude Fluctuation of Terra Spacecraft Using ASTER/SWIR Imagery with Parallax Observation[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2008, 46(1): 222-227.

[5] MATTSON S, ROBINSON M, MCEWEN A, et al. Early Assessment of Spacecraft Jitter in LROC-NAC[C]∥Proceedings of the 41st Lunar and Planetary Institute Science Conference. The Woodlands, TX: Lunar and Planetary Institute, 2010: 1871.

[6] TONG Xiaohua, YE Zhen, XU Yusheng, et al. Framework of Jitter Detection and Compensation for High Resolution Satellites[J]. Remote Sensing, 2014, 6(5): 3944-3964.

[7] MATTSON S, BARTELS A, BOYD A, et al. Continuing Analysis of Spacecraft Jitter in LROC-NAC[C]∥Proceedings of the 42nd Lunar and Planetary Institute Science Conference. The Woodlands, TX: Lunar and Planetary Institute, 2011:2756.

[8] 孫陽(yáng). 衛(wèi)星平臺(tái)在軌顫振對(duì)高分辨率遙感器成像質(zhì)量影響的研究[D]. 長(zhǎng)春: 中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所), 2013.

SUN Yang. On-orbit Platform Jitter Effect on Image Quality of High-resolution Remote Sensor[D]. Changchun: Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, 2013.

[9] SUN Tao, LONG Hui, LIU Baocheng, et al. Application of Attitude Jitter Detection Based on Short-time Asynchronous Images and Compensation Methods for Chinese Mapping Satellite-1[J]. Optics Express, 2015, 23(2): 1395-1410.

[10] WANG Mi, ZHU Ying, JIN Shuying, et al. Correction of ZY-3 Image Distortion Caused by Satellite Jitter via Virtual Steady Reimaging Using Attitude Data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016, 119: 108-123.

[11] IWASAKI A. Detection and Estimation of Satellite Attitude Jitter Using Remote Sensing Imagery[M]∥HALL J. Advances in Spacecraft Technologies. Rijeka, Croatia: InTech, 2011: 257-272.

[12] KIRK R L, HOWINGTON-KRAUS E, REDDING B, et al. High-Resolution Topomapping of Candidate MER Landing Sites With Mars Orbiter Camera Narrow-angle Images[J]. Journal of Geophysical Research: Planets, 2003, 108(E12): 8088.

[13] ROBERTSON B C. Rigorous Geometric Modeling and Correction of QuickBird Imagery[C]∥Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Toulouse: IEEE, 2003(2): 797-802.

[14] 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.

[15] MUMTAZ R, PALMER P. Attitude Determination by Exploiting Geometric Distortions in Stereo Images of DMC Camera[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2013, 49(3): 1601-1625.

[16] GWINNER K, SCHOLTEN F, PREUSKER F, et al. Topography of Mars from Global Mapping by HRSC High-resolution Digital Terrain Models and Orthoimages: Characteristics and Performance[J]. Earth and Planetary Science Letters, 2010, 294(3-4): 506-519.

[17] MATTSON S, BOYD A, KIRK R L, et al. HiJACK: Correcting Spacecraft Jitter in HiRISE Images of Mars[C]∥Proceedings of European Planetary Science Congress. Potsdam: [s.n.], 2009(4): 1-2.

[18] RAN Qiong, CHI Yaobin, WANG Zhiyong. Property and Removal of Jitter in Beijing-1 Small Satellite Panchromatic Images[C]∥International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume ⅩⅩⅩⅦ. Beijing: ISPRS, 2008: 929-933.

[19] TAKAKU J, TADONO T. High Resolution DSM Generation from Alos Prism-processing Status and Influence of Attitude Fluctuation[C]∥Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Honolulu: IEEE, 2010: 4228-4231.

[20] AMBERG V, DECHOZ C, BERNARD L, et al. In-flight Attitude Perturbances Estimation: Application to PLEIADES-HR Satellites[C]∥Proceedings of Volume 8866, Earth Observing Systems ⅩⅧ, San Diego, California, United States: SPIE, 2013(8866): 886612.

[21] WANG Mi, FAN Chengcheng, PAN Jun, et al. Image Jitter Detection and Compensation Using a High-frequency Angular Displacement Method for Yaogan-26 Remote Sensing Satellite[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2017(130): 32-43.

[22] TONG Xiaohua, XU Yusheng, YE Zhen, et al. Attitude Oscillation Detection of the ZY-3 Satellite by Using Multispectral Parallax Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2015, 53(6): 3522-3534.

[23] TONG Xiaohua, YE Zhen, XU Yusheng, et al. A Novel Subpixel Phase Correlation Method Using Singular Value Decomposition and Unified Random Sample Consensus[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2015, 53(8): 4143-4156.

[24] TONG Xiaohua, LI Lingyun, LIU Shijie, et al. Detection and Estimation of ZY-3 Three-line Array Image Distortions Caused by Attitude Oscillation[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2015, 101: 291-309.

[25] TONG Xiaohua, YE Zhen, LI Lingyun, et al. Detection and Estimation of Along-track Attitude Jitter from ZY-3 Three-line-array Images Based on Back-projection Residuals[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(8): 4272-4284.

[26] LIU Shijie, TONG Xiaohua, WANG Fengxiang, et al. Attitude Jitter Detection Based on Remotely Sensed Images and Dense Ground Controls: A Case Study for Chinese ZY-3 Satellite[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2016, 9(12): 5760-5766.

[27] YE Z, XU Y, WANG F, et al. Estimation of the Attitude Perturbance Using Parallax Imagery-Application to ZY-3 Satellite[C]∥ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume Ⅱ-3/W4. Munich: ISPRS, 2015: 279-283.

[28] LOWE D G. Distinctive Image Features from Scale-invariant Keypoints[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2): 91-110.

[29] ZHANG Li, GRUEN A. Multi-Image Matching for DSM Generation from IKONOS Imagery[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2006, 60(3): 195-211.

[30] GRUEN A. Adaptive Least Squares Correlation: A Powerful Image Matching Technique[J]. South African Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Cartography, 1985, 14(3): 175-187.

[31] 陳杰, 周蔭清, 李春升, 等. 衛(wèi)星姿態(tài)指向抖動(dòng)與SAR成像質(zhì)量關(guān)系研究[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2001, 27(5): 518-521.

CHEN Jie, ZHOU Yinqing, LI Chunsheng, et al. Relationship between Satellite Attitude Jitter and SAR Imaging Quality[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2001, 27(5): 518-521.

[32] F?RSTNER W, GüLCH E. A Fast Operator for Detection and Precise Location of Distinct Points, Corners and Centres of Circular Feature[C]∥Proceeding of ISPRS Intercommission Conference on Fast Processing on Photogrammetric Data. Interlaken: ISPRS, 1987: 281-305.

[33] 李德仁. 我國(guó)第一顆民用三線陣立體測(cè)圖衛(wèi)星——資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2012, 41(3): 317-322.

LI Deren. China’s First Civilian Three-Line-Array Stereo Mapping Satellite: ZY-3[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2012, 41(3): 317-322.

(責(zé)任編輯：張艷玲)

Essential Technology and Application of Jitter Detection and Compensation for High Resolution Satellites

TONG Xiaohua,YE Zhen,LIU Shijie

College of Surveying and Geo-informatics，Tongji University，Shanghai 200092，China

Satellite jitter is a common and complex phenomenon for the on-orbit high resolution satellites, which may affect the mapping accuracy and quality of imagery. A framework of jitter detection and compensation integrating data processing of multiple sensors is proposed in this paper. Jitter detection is performed based on multispectral imagery, three-line-array imagery, dense ground control and attitude measurement data, and jitter compensation is conducted both on image and on attitude with the sensor model. The platform jitter of ZY-3 satellite is processed and analyzed using the proposed technology, and the results demonstrate the feasibility and reliability of jitter detection and compensation. The variation law analysis of jitter indicates that the frequencies of jitter of ZY-3 satellite hold in the range between 0.6 and 0.7 Hz, while the amplitudes of jitter of ZY-3 satellite drop from 1 pixel in the early stage to below 0.4 pixels and tend to remain stable in the following stage.

satellite jitter；jitter detection；jitter compensation；ZY-3 satellite

The National Natural Science Foundation of China (Nos. 41631178；41325005；41401531); ZY-3 Satellite Application System Software Project by Satellite Surveying and Mapping Application Center, National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation

TONG Xiaohua(1971—)，male，PhD，professor，majors in theory of trust in spatial data and modeling in remote sensing and geographic information system.

童小華，葉真，劉世杰.高分辨率衛(wèi)星顫振探測(cè)補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵技術(shù)方法與應(yīng)用[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2017,46(10)：1500-1508.

10.11947/j.AGCS.2017.20170384.

TONG Xiaohua,YE Zhen,LIU Shijie.Essential Technology and Application of Jitter Detection and Compensation for High Resolution Satellites[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(10):1500-1508. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170384.

P237

A

1001-1595(2017)10-1500-09

國(guó)家自然科學(xué)基金(41631178；41325005；41401531)；國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心資源三號(hào)衛(wèi)星應(yīng)用系統(tǒng)工程定制軟件項(xiàng)目

2017-07-05

修回日期： 2017-09-08

童小華(1971—)，男，博士，教授，研究方向?yàn)檫b感空間信息可信度理論方法與應(yīng)用。

E-mail： xhtong@#edu.cn