[发明专利]一种RPC模型校正系数获取方法

说明书

本发明公开了一种RPC模型校正系数获取方法，包括步骤一、根据映射模型及控制点信息得到RPC模型系数求解矩阵；步骤二、基于L曲线的岭估计；步骤三、对基于L曲线的岭估计解进行谱修正的迭代计算，迭代固定的次数，选取其中最精确解作为RPC模型系数解；本发明采用基于L曲线的有偏估计‑‑岭估计求解初步的系数解，从而避免直接使用最小二乘法解算时的法矩阵条件数太大，法方程系数阵病态严重而导致获得的解偏移真值的缺陷，保证系数解稳定；本发明在采用基于L曲线的岭估计之后，对求得的系数解作为迭代初值进行谱修正迭代，合适的初始值能够大大减少迭代次数，并能够有效地提高系数解的精确性，既提高了求解的速度，又保证了解的精度。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体地说，是指一种合成孔径雷达(简称SAR)斜距图像几何校正的RPC(rational polynomial coefficient)模型系数解算的方法。

背景技术

RPC模型是一种通用的卫星遥感影像的几何模型，是充分利用卫星遥感影像附带的辅助参数基础上，根据构建的严格成像几何模型进行拟合得到的广义传感器模型。有理函数模型的理论出现很早，但刚开始提出时，因其在摄影测量和遥感领域应用较少，故与之相关的研究并不多，在IKONOS卫星发射后，RPC模型受到越来越多的关注。国际摄影测量与遥感协会已成立专门工作组研究有关RPC模型的精度、稳定性等各方面问题；RPC模型是一种数学意义上的成像几何模型，RPC模型独立于传感器和平台，其可以建立地面任意坐标系统与影像空间的关系，如大地坐标系，地理坐标系，投影坐标系等。对于合成孔径雷达(SAR)图像，当给定适当数量的控制信息时，RPC模型可以获得较严密成像模型很高的拟合精度，而且它直接采用数学模型来描述地面点和相应像点坐标之间的对应关系，形式简单、计算效率高。因此RPC校正模型系数的准确快速解算就具有相当重要的意义。

对于RPC校正模型，当使用最小二乘法解算系数时，矩阵条件数一般较大，病态性较严重。此时求解的RPC系数不够精确，导致采用RPC模型进行几何校正时校正结果与实际位置偏差较大，严重影响定位精度。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述问题，实现在方程系数矩阵病态性严重的情况下能够准确得到RPC定位模型的系数，本发明首先根据实际点坐标与对应SAR图像像点坐标得到RPC模型系数求解矩阵；然后，采用基于L曲线的岭估计计算RPC系数，基于L曲线的岭估计是针对最小二乘估计的一种改进的有偏估计，通过改善法矩阵的结构，提高方程求解的精度和稳定性从而消除方程系数阵的病态性，保证解稳定；最后，将基于L曲线岭估计得到的系数解作为谱修正迭代法的初值，采用谱修正迭代法迭代计算，搜索迭代过程中误差最小时对应的解作为RPC模型系数解。

一种RPC模型校正系数获取方法，包括以下几个步骤：

步骤一、根据映射模型及控制点信息得到RPC模型系数求解矩阵；

步骤二、根据系数矩阵A和扰动项求解岭参数k，进行岭估计；

步骤三、对基于L曲线的岭估计解进行谱修正的迭代计算，迭代固定的次数，选取其中最精确解作为RPC模型系数解；

本发明的优点在于：

(1)本发明采用基于L曲线的有偏估计--岭估计求解初步的系数解，从而避免了直接使用最小二乘法解算时的法矩阵条件数太大，法方程系数阵病态严重而导致获得的解偏移真值的缺陷，保证系数解稳定；

(2)本发明在采用基于L曲线的岭估计之后，对求得的系数解作为迭代初值进行谱修正迭代，合适的初始值能够大大减少迭代次数，并能够有效地提高系数解的精确性，既提高了求解的速度，又保证了解的精度。

附图说明

图1是本发明的建立空间格网示意图；

图2是本发明的仿真场景示意图；