[发明专利]一种适用于大场景星载SAR图像的高精度几何校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及微波遥感和信号处理的交叉技术领域，特别涉及一种利用新的算法高效高精度实现大场景星载SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)图像几何校正的方法。

背景技术

星载SAR图像几何校正是SAR图像处理的一项关键技术，目的是修正SAR原始图像的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像，被广泛用于图像配准、土地测绘、环境规划、军事侦察等SAR图像应用领域，具有重要的应用价值。

几何校正处理流程包括建立几何校正模型、图像定位和图像插值等步骤，其中，建立几何校正模型是决定算法精度和效率的核心因素。

在现有的星载SAR图像几何校正模型中，严密几何校正模型是逐点R-D(Range-Doppler，距离-多普勒)模型，该模型是根据SAR成像机理，构建雷达与目标之间的距离方程和多普勒方程，然后利用地球椭球模型方程或外部DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型，来源于SRTM或ASTER DEM等其他渠道)数据，解算出各图像像元的三维地理坐标，实现星载SAR图像的精确定位。逐点R-D模型理论上可获得精确的几何校正结果。然而由于它需要进行非线性方程的迭代解算，算法效率低下。

有理多项式系数(Rational Polynomial Coefficient，以下简称RPC)模型通过建立星载SAR图像像元位置与地面经度、纬度和高程的有理多项式，实现全场景的逐点定位，可显著提高星载SAR几何校正的效率。出于模型精度的考虑，三阶RPC模型得到广泛的应用。现有的RPC模型如下：

其中(X,Y)为正则化的图像坐标，对应于像素在原始星载SAR图像的距离向坐标和方位向坐标，(P,L,H)为正则化的地面坐标,对应于地理坐标系下的纬度、经度和高程。RPC模型将地面点大地坐标与其对应的像点坐标用比值多项式关联起来。该模型具有运算效率快、简单、保密性好等特点，在实践中得到了较为广泛的应用。然而，由于现有的RPC模型没有考虑大场景下有理多项式拟合误差增大的问题，对于地理范围覆盖较大的星载SAR图像，往往定位误差较大，难以获得令人满意的几何校正结果。因此，需要在RPC模型的基础上提出新的方法，在保证算法效率的情况下，提高大场景星载SAR图像的几何校正精度。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种新的大场景星载SAR图像几何校正方法，有效解决大场景下的现有RPC模型定位精度较低的缺陷。

本发明的技术方案是，一种适用于大场景星载SAR图像的高精度几何校正方法，已知待校正SAR图像、辅助参数和DEM数据，包括下述步骤：

步骤一：确定图像要分块的大小和总分块数量：

采用R-D模型计算待校正SAR图像覆盖的地理范围，设获得的纬度范围为：[lat_min,lat_max]，经度范围为：[lon_min,lon_max],将纬度方向分为k_a块,使得将经度方向分为k_r块,使得则总的场景分块个数为N＝k_a·k_r。

步骤二：在第k(k＝1,2,...,N)个子块建立RPC模型，并采用最小二乘法计算第k个子块对应的RPC模型参数；

步骤三：逐点计算子块k中地理网格点的图像位置：

将第k个子块内的地理网格上每一点的地理坐标代入第k个子块对应的RPC模型中，求得该点在待校正SAR图像中的像素坐标。

步骤四：利用整幅待校正SAR图像的像素坐标，采用插值法计算几何校正后的SAR图像。

本发明的有益效果是：实现简单、高精度、高效率，对大场景具有很强的适用性。一方面，本发明提出的分块RPC模型通过沿方位向和距离向划分若干子块，利用并行处理的方法，使得几何校正算法既能保持良好的效率，又能克服现有RPC模型在校正大场景星载SAR图像时误差显著增大的问题；另一方面，本发明根据图像覆盖的实际地理范围确定子块数量时，利用不等式保证经度方向和纬度方向的合理划分数，同时兼顾计算效率和校正精度。

附图说明

图1是本发明的原理示意图；

图2是本发明的算法流程示意图；

图3为利用本发明实施例在Envisat-ASAR星载SAR图像的几何校正结果；