[发明专利]超大规模无控制区域网稳健平差方法及系统

摘要

本发明提出一种超大规模无控制区域网稳健平差方法及系统，由于超大规模光学卫星影像区域网平差涉及大量影像的联合处理，需要解求大量参数，在无控制或稀少控制的条件下，由于约束条件过少，会导致待解求参数在解算过程中出现震荡难以收敛。本发明对于每个待平差影像生成一组虚拟控制点，对于有重叠的多景影像，进行影像自动匹配生成连接点；利用虚拟控制点和连接点数据，联合平差解算附加模型参数，得到附加像方变换参数的影像RPC模型，并平差解算未知参数。本发明将虚拟控制点作为带权观测值加入平差进行联合解算，从而达到有效约束无控制自由网平差模型中连接点的作用，解决无控制自由网平差的解算不收敛问题，大大提高了平差结果的可靠性。

主权项

1.一种超大规模无控制区域网稳健平差方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对于每个待平差影像生成一组虚拟控制点，包括在影像像平面上划分格网，对每个格网中心像点p(s,l)，利用该影像初始RPC模型，通过前方交会在物方局部任一高程基准面上交会得到一物方点P(Lat,Lon,Height)，像点p与物方点P构成一个虚拟控制点；步骤2，对于有重叠的多景影像，进行影像自动匹配生成连接点；步骤3，利用虚拟控制点和连接点数据，联合平差解算附加模型参数，得到附加像方变换参数的影像RPC模型，并平差解算未知参数；实现方式如下，1)设共有n景影像，取每景影像的6个仿射变换参数作为附加模型参数，同时测区范围内共有k个连接点参与平差，则待解未知参数个数为d＝6n+3k；记仿射变换参数向量为x，连接点物方三维坐标向量为t，则未知数向量平差应用的RPC模型为：式中，Snαβγ,Sdαβγ,Lnαβγ,Ldαβγ表示有理多项式系数，(Uα,Vβ,Wγ)简化记为(U,V,W)，(U,V,W)和(x,y)分别表示正则化的地面点大地坐标和像点坐标；设非正则化的地面点大地坐标为(Lat,Lon,Height)，像点坐标为(s,l)，将各景待平差影像的RPC模型像方附加一仿射变换模型，则平差模型公式如下，式中，Fx(Lat,Lon,Height)、Fy(Lat,Lon,Height)分别为沿轨方向和垂轨方向的像点坐标函数模型，Δl、Δs为沿轨方向和垂轨方向的像方附加参数模型，a0、a1、a2、b0、b1、b2为仿射变换参数；基于虚拟控制点，令式中，vl、vs分别为影像上沿轨和垂轨方向的改正数；对于连接点像点，对应的连接点物方坐标(Lat,Lon,Height)未知，根据初值(Lat,Lon,Height)0并进行线性化处理如下，其中，d(Lat,Lon,Height)表示连接点的物方坐标改正数；对所欲连接点像点及控制点像点分别构建观测误差方程，并写成矩阵形式：V＝Ax+Bt‑L P其中，V代表像点坐标观测值残差向量；x＝[X1 … Xi … Xn]T代表各景影像RPC像方附加模型参数向量，i＝1,2…n；Xi＝(a0,a1,a2,b0,b1,b2)i代表影像Imgi的RPC模型像方附加参数向量，n代表待平差影像数；t＝[T1 … Tj … Tm]T代表各连接点物方坐标改正值向量，j＝1,2…m；Tj＝d(Lat,Lon,Height)j代表连接点TPj的物方坐标改正数，m代表连接点个数；A、B则分别为对应未知数的偏导数系数矩阵，L和P分别为相应的常向量和权矩阵；2)根据最小二乘平差原理，对观测误差方程进行法化，得到法方程如下，采用消元改化法方程的策略来进行平差解算，包括先消去连接点坐标t，构建仅包含附加模型参数x的改化法方程如下，[ATA‑ATB(BTB)‑1BTA]x＝ATL‑ATB(BTB)‑1BTL3)解算出各景影像的附加参数后，结合初始RPC模型，确定连接点像方坐标与物方坐标的函数关系式；由连接点所在的多景影像利用附加参数的RPC模型通过前方交会方法计算出物方坐标。