[发明专利]一种利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法

说明书

本发明公开了一种利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，属于遥感图像处理技术领域。本发明首先采用基于秩自相似特征的方法，实现光学正射图像和无人机SAR图像匹配点对的精确提取；其次在光学正射图像对应的DEM上内插出匹配点的地理坐标，获得地理坐标的匹配点作为控制点；然后再利用提取的控制点精化SAR图像距离多普勒几何构像模型；最后利用精化后的距离多普勒模型和对应的DEM数据进行无人机SAR图像地理编码。本发明利用已有光学正射图像提取精化SAR图像几何构像模型所需的大量控制点，避免了费时费力的控制点人工采集过程，很大程度提高了无人机SAR图像地理编码的效率。

技术领域

本发明涉及一种利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，属于遥感图像处理技术领域。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种主动型成像传感器，它能够实现全天时、全天候获取高分辨率图像，并且其微波的穿透性和极化特性使得SAR图像包含更加丰富的目标信息，使得SAR图像在地形测绘、地质勘探、海洋监测、军事目标识别等遥感测绘领域广泛应用。随着SAR应用的日趋广泛，SAR系统的性能、功能也在不断提高并且体积向小型化发展，这使得采用无人机平台搭载SAR系统成为可能。无人机SAR系统将无人机与SAR的优势相结合，使得微波遥感信息的获取方式更加灵活，获取成本更加低廉。

不同于光学图像，SAR图像是通过距离投影侧视成像获取，受地形起伏的影响，SAR图像会出现叠掩、阴影、透视收缩和顶点位移等几何畸变，不利于图像的判读和解译，因此需对SAR图像进行地理编码。SAR图像地理编码是将图像坐标系下的SAR图像纠正到地理坐标系下的过程。为了实现无人机SAR图像地理编码，首先需要采集控制点精化SAR图像几何构像模型，再利用精化的几何构像模型以及外部数字高程模型(Digital ElevationModel,DEM)将SAR图像纠正到地理坐标系。采集控制点通常需要人工设置角反射器并且实地测量地理坐标，这一过程费时费力，不利于高效自动化的无人机SAR正射图像生产。因此，如何提高控制点采集效率或如何通过其他方式采集出高精度控制点是解决这一问题的关键。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，用以解决人工采集控制点引起的无人机SAR图像地理编码效率低的问题。

本发明提供的利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，该方法包括以下步骤：

1)获取无人机SAR图像以及对应的光学正射图像，从光学正射图像中提取特征点，利用提取出的特征点在无人机SAR图像上搜索匹配点，得到匹配点对；

2)获取光学正射图像对应的DEM数据，在所述DEM上内插出匹配点的地理坐标，将获得地理坐标的匹配点作为控制点；

3)利用提取的控制点精化SAR图像距离多普勒几何构像模型，得到精化后的SAR图像几何构像模型；

4)利用几何构像模型和所述DEM数据对无人机SAR图像进行地理编码。

本发明通过匹配无人机SAR图像和对应的光学正射图像得到匹配点对，将在DEM上内插地理坐标的匹配点作为精化几何构像模型的控制点，有效替代了依赖人工获取控制点的方式，很大程度提高了无人机SAR图像地理编码的效率。

进一步地，为准确提取光学正射图像的特征点，所述步骤1)中在提取光学正射图像的特征点时，采用Harris角点检测器检测并筛选特征点，将光学正射图像分块，对每个图像块提取的Harris特征点特征响应值进行排序，选取每个图像块中特征响应最大的k个点作为特征点。

进一步地，所述步骤1)采用基于秩自相似特征的方法实现光学正射图像和无人机SAR图像匹配。

进一步地，所述步骤1)中图像的匹配过程为：