基于不确定性理论的遥感图像几何校正模型优化及定位精度评价方法研究

A variety of complex factors influence the remote sensing image to be geometric position distortion during the image captured. Geometric correction of images in real terms is to use mathematical models to describe the geometric relationship between the features in the image plane and in the object space, thereby eliminating geometric distortion to generate the images with geo-referenced. In this project, we will summarize the law of error propagation and the impact of the errors on the model solving and correction accuracy, based on the analysis of many uncertainties during the processing of image correction. Then we will study on building the error transferring model and error correction schemes for remote sensing image rectification. In particular, we will focus on the research of geometric correction model and its parameters optimization based on the multi-features. We will explore the accuracy and robustness of the calibration model based on the uncertainty theory, especially with fuzzy theory and grey system theory, analyze the influence factors of the model optimization including the accuracy and distribution information of control point (line, area) and other uncertain information. Integrating multifold uncertainties, we will go further research on the quantificational evaluation method and measurable index of the geometric correction model, and then propose the quality evaluation and visualization methods of the remote sensing image geometric correction products.

遥感图像在成像过程中受到各种复杂因素的影响，使其产生几何变形。图像的几何校正实质就是用数学模型来描述物方空间坐标系中的地面点坐标与它在图像平面上像点坐标之间的几何关系，从而消除几何畸变，生成具有地理参考的影像。本项目拟在在分析卫星遥感影像校正过程不确定性的基础上，研究误差传递规律和对模型求解以及校正精度的影响；建立遥感图像校正误差传递模型和修正方案；研究基于多特征的几何校正模型和模型参数选取及优化方法，提高遥感图像校正模型求解精度和稳定性；探讨用不确定性理论分析校正模型的精确性和稳健性，重点研究运用模糊数学理论和灰色系统理论，分析控制点（线、面）精度与分布信息以及其他不确定因素对模型优化的贡献。综合多种不确定因素，研究卫星遥感影像校正模型的定量评价方法和度量指标，进而提出遥感图像几何校正产品空间定位质量的评价方法和可视化表达方法。

几何校正是遥感信息处理中一个十分重要的环节，它直接关系到信息提取的精度与实用程度，是其它遥感图像处理与应用的基础。因此，系统地开展卫星遥感图像成像过程与图像校正过程的不确定性研究，对推动遥感图像校正的自动化和智能化以及遥感深度和广度的应用具有重要意义。项目按照任务合同书开展研究工作，关键技术路线正确，研究进展顺利，达到了预期目标。根据项目研究计划，完成的主要研究内容包括：卫星成像模型不确定性分析及控制方法研究、有理函数模型的稳定求解及模型优化研究、多源遥感影像的自动配准研究、基于多特征的遥感图像几何校正模型和优化研究、以及遥感图像几何不确定性评价及可视化研究。取得的主要成果包括：提出了一种卫星影像高频姿态误差修正方法，可有效抑制姿态测量不确定性对卫星影像几何定位误差的影响；提出了一种基于压缩感知理论的有理函数模型参数求解方法，以及一种基于嵌套回归的RPC参数优选方法，很好地解决了有理函数模型求解需要大量控制点且解算结果不稳定的问题；提出了基于LBD描述子与仿射变换几何约束的直线段匹配方法，以及基于高斯混合模型及EM算法的直线段自动配准方法；提出并实现了基于在线卫星影像地图资源的快速自动匹配方法和控制点自动采集方法；提出了一种光滑、稳健的Hausdorff距离，导出了连续可微的曲线特征和面状特征的校正模型，并与已有的基于点特征和直线特征的几何校正模型联合，建立了基于多种特征（点、直线、曲线、面）的遥感图像几何校正模型；推导出了控制点误差的不确定度并建立了任意点的误差和不确定度空间分布模型，提出了遥感图像几何校正产品空间定位质量的评价方法和可视化表达方法。所取得的成果具有较高的学术价值，部分成果已应用于遥感数据深加工系统。项目研究期间在国内外一流学术会议或期刊上发表学术论文15篇，其中SCI收录5篇，EI收录7篇；申请发明专利4项；培养研究生8人。