基于影像模擬的星載SAR影像正射糾正

張 過,墻 強(qiáng),祝小勇,唐新明

1.武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國家重點(diǎn)試驗(yàn)室,湖北武漢430079;2.國家測(cè)繪局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心,北京100830

基于影像模擬的星載SAR影像正射糾正

張 過1,2,墻 強(qiáng)1,祝小勇2,唐新明2

1.武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國家重點(diǎn)試驗(yàn)室,湖北武漢430079;2.國家測(cè)繪局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心,北京100830

對(duì)山地和高山地等選點(diǎn)困難地區(qū)的星載SAR影像進(jìn)行正射糾正時(shí),通常采用距離多普勒模型進(jìn)行影像模擬糾正。但由于每類星載SAR影像輔助數(shù)據(jù)不同,所建立的距離多普勒模型均不相同,從而導(dǎo)致針對(duì)每類星載SAR影像需要采用不同的軟件模塊進(jìn)行模擬和正射糾正。針對(duì)該缺點(diǎn),采用RPC模型代替距離多普勒模型并利用改進(jìn)的模擬影像灰度確定方式進(jìn)行星載SAR影像模擬,在此基礎(chǔ)上建立模擬影像和真實(shí)SAR影像之間關(guān)系進(jìn)行正射糾正。采用四川某地區(qū)的TerraSAR-X影像,將正射糾正的實(shí)際精度和理論精度進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證本文提出的理論和方法。

影像模擬;正射糾正;RPC模型;星載SAR

1 引 言

20世紀(jì)80年代初期,星載成像雷達(dá)(shuttle imaging radar)SIR-A/B等獲取了大量全球SAR數(shù)據(jù),國內(nèi)外學(xué)者開始研究SAR影像正射糾正的理論和方法。隨后 ERS-1(1991)、J ERS SAR (1992)、RadarsatSAR(1995)、ERS-2SAR (1995)、Envisat ASAR(2002)等星載SAR衛(wèi)星的相繼發(fā)射,為SAR影像幾何問題的研究提供了數(shù)據(jù)的保證。21世紀(jì)初,TerraSAR-X(2007)、Cosmo Sky-Med(2007)、Radarsat-2(2007)三顆高分辨率星載SAR的發(fā)射,更是將星載SAR影像幾何問題的研究推進(jìn)到了一個(gè)新的階段。

國外一些著名的SAR研究機(jī)構(gòu),包括ASF、J PL、DLR等都發(fā)展了實(shí)用的正射糾正方法[1]。自1996年來,國內(nèi)一些學(xué)者袁孝康、周金萍、張永紅、陳爾學(xué)等陸續(xù)介紹了星載SAR正射糾正的各種方法[1]。

從國內(nèi)外研究文獻(xiàn)來看,星載SAR影像正射糾正方法可以歸結(jié)為兩類[1]:①由攝影測(cè)量學(xué)界發(fā)展的基于雷達(dá)共線方程的方法;②由SAR領(lǐng)域?qū)＜姨岢龅幕诰嚯x-多普勒(RD)定位模型的方法。

目前國內(nèi)外多采用RD定位模型進(jìn)行正射糾正處理[2-4],其方法主要分兩類:①在星載 SAR影像和相關(guān)地形圖和正射影像上選取控制點(diǎn),優(yōu)化距離多普勒模型參數(shù)進(jìn)行正射糾正,該方法適用于平原和丘陵地等選點(diǎn)較容易區(qū)域的SAR影像;②對(duì)山地和高山地等選點(diǎn)困難地區(qū),則利用對(duì)應(yīng)區(qū)域的數(shù)字高程模型(DEM)和RD模型參數(shù)來模擬星載SAR影像,通過真實(shí)SAR影像和模擬SAR影像的配準(zhǔn),建立真實(shí)SAR影像像點(diǎn)跟地面點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,從而進(jìn)行正射糾正。

在利用RD模型進(jìn)行SAR影像模擬的糾正處理中,Giorgio Franceschetti提出基于DEM構(gòu)建的地面模型并通過電磁散射計(jì)算獲取模擬SAR圖像[5-6];M.Gelautz等人研究了山地 SAR圖像的模擬[7],并用ERS-1、X-SAR和J ERS-1等衛(wèi)星影像進(jìn)行了模擬試驗(yàn);張永紅等闡述了基于影像模擬的正射糾正方法的思想,并以Radasat-1作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)生成了精度為35 m的糾正影像[2];陳爾學(xué)同樣介紹了基于影像模擬的正射糾正方法的思想,并以 ERS-2作為試驗(yàn),定位精度優(yōu)于一個(gè)像素[1]。

但是,由于每類星載SAR影像輔助數(shù)據(jù)不同,建立的RD模型均不相同,從而導(dǎo)致針對(duì)每類星載SAR影像需要開發(fā)不同的模塊;此外,在利用RD模型進(jìn)行SAR影像模擬中,用到的RD模型正變換或反變換,均是一個(gè)迭代的過程,模擬的速度比較慢,最終影響了基于SAR影像模擬糾正方法的應(yīng)用。

不同星載SAR衛(wèi)星具有不同的產(chǎn)品模式,但是各個(gè)產(chǎn)品模式的內(nèi)涵一致,可以分為:原始信號(hào)數(shù)據(jù)(RAW)、單視斜距復(fù)影像產(chǎn)品(SLC)、地距產(chǎn)品(MGD)、系統(tǒng)正射糾正產(chǎn)品(GEC產(chǎn)品)、精糾正產(chǎn)品(EGEC)、正射糾正產(chǎn)品(DOM)。針對(duì)SLC和MGD產(chǎn)品,文獻(xiàn)[10]中用RPC模型替代星載SAR的RD模型,并用ERS-1數(shù)據(jù)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,試驗(yàn)結(jié)果表明RPC模型替代RD模型精度優(yōu)于5%像素;針對(duì)GEC產(chǎn)品,文獻(xiàn)[9]建立了GEC產(chǎn)品的嚴(yán)密成像幾何模型,驗(yàn)證了RPC模型替代GEC嚴(yán)密成像幾何模型的可行性,并利用廣州區(qū)域的 Terrasar-X-GEC產(chǎn)品進(jìn)行了正射糾正,糾正精度滿足1∶10 000的地形圖精度。

本文用RPC模型代替距離多普勒模型并利用改進(jìn)的模擬影像灰度確定方式進(jìn)行星載SAR影像模擬,在此基礎(chǔ)上建立模擬影像和真實(shí)SAR影像之間關(guān)系進(jìn)行正射糾正。

2 基于RPC模型的SAR影像模擬

RPC(rational polynomial coefficients)模型是一種通用成像幾何模型,它具有良好的內(nèi)插特性和連續(xù)性并獨(dú)立于傳感器和平臺(tái)[8]。RPC模型將地面點(diǎn)大地坐標(biāo) D(Dlat,Dlon,Dhei)與其對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)坐標(biāo) d(l,s)用比值多項(xiàng)式關(guān)聯(lián)起來。為增強(qiáng)參數(shù)求解的穩(wěn)定性,將地面坐標(biāo)和影像坐標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化到-1和1之間。對(duì)于一個(gè)遙感影像,定義如下比值多項(xiàng)式[11]:

式中,NL(P,L,H)、DL(P,L,H)、NS(P,L,H)、DS(P,L,H)為 P,L,H的三次多項(xiàng)式。(P,L, H)為正則化的地面坐標(biāo);(X,Y)為正則化的影像坐標(biāo)。

對(duì)于DEM上的任意點(diǎn),利用RPC模型求解出對(duì)應(yīng)的影像坐標(biāo),并確定該像點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值,生成模擬影像。模擬過程以DEM以及覆蓋DEM區(qū)域的真實(shí)SAR影像的元數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),模擬SAR影像作為輸出數(shù)據(jù),流程示意圖如圖1所示。

圖1 基于RPC模型的SAR影像模擬流程圖Fig.1 Flow chart of SAR image simulation based on RPC model

具體流程如下:

1.確定模擬影像的范圍。提取DEM四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)并轉(zhuǎn)換為WGS-84坐標(biāo)系下的大地坐標(biāo),利用RPC模型反變換[11]解算各角點(diǎn)在真實(shí)SAR影像空間的像素坐標(biāo),并結(jié)合真實(shí)SAR影像的大小,確定模擬影像的大小。

2.確定模擬影像對(duì)應(yīng)的DEM的范圍。對(duì)于步驟1中確定的模擬影像的4個(gè)角點(diǎn),利用RPC模型正變換[11]投影到平均高程面,獲得SAR對(duì)應(yīng)的DEM的精確范圍。

3.DEM內(nèi)插。由于DEM的分辨率和真實(shí)SAR影像的分辨率不一致,采用雙線性內(nèi)插方法對(duì)DEM進(jìn)行內(nèi)插,獲得和真實(shí)SAR影像分辨率一致的內(nèi)插DEM。

4.模擬影像坐標(biāo)解算。利用RPC模型求解內(nèi)插DEM上任意一點(diǎn)的三維坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的SAR影像的像素坐標(biāo)。

5.確定模擬影像灰度。對(duì)于SAR模擬影像像素灰度值的確定,Wivell提出用 k·σ來表示,其中k為常數(shù),σ為雷達(dá)散射截面[12];Small采用σ表示模擬影像的灰度值[13];Guindon提出用 k來確定模擬影像的灰度值[14]。但利用 RD模型或RPC模型求解的模擬影像的像素坐標(biāo)可能為非整數(shù),本文在Guindon確定模擬影像灰度值理論的基礎(chǔ)上,參考雙線性內(nèi)插的思想,提出基于面積貢獻(xiàn)大小的灰度確定方法。假設(shè)DEM分辨單元對(duì)應(yīng)的模擬影像坐標(biāo)為(x,y)(如圖2所示),其中,(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)分別為模擬影像上(x,y)對(duì)應(yīng)的鄰域的像點(diǎn)坐標(biāo)。對(duì)于模擬影像上的任意一點(diǎn),實(shí)際代表了一塊地面區(qū)域,因此對(duì)于像點(diǎn)(x,y),其灰度來源于4個(gè)部分,即為4個(gè)相鄰像點(diǎn)的貢獻(xiàn)值之和,表現(xiàn)在圖2中就是以(x,y)為中心的區(qū)域與其他4個(gè)相鄰像點(diǎn)對(duì)應(yīng)區(qū)域的面積。因此,(x,y)像素對(duì)應(yīng)的4個(gè)鄰域的像點(diǎn)灰度用相交區(qū)域的大小表示。(x,y)對(duì)于(x1,y1)貢獻(xiàn)值表現(xiàn)為圖中灰色區(qū)域的大小,即為(1-x+x1)·(1-y+y1),因此像素(x1,y1)的灰度為(1-x+x1)·(1-y+y1)。由于透視收縮、疊掩等現(xiàn)象的存在,星載SAR影像上部分信息疊在一起形成局部較亮的區(qū)域,在模擬影像上這些位置的像素灰度值為各地面點(diǎn)對(duì)該像素的貢獻(xiàn)值之和。

圖2 SAR模擬影像灰度確定示意圖Fig.2 Sketch map of gray ascertainment in SAR simulated image

3 基于影像模擬的星載SAR影像正射糾正

星載SAR影像的模擬過程建立了DEM坐標(biāo)空間與模擬影像坐標(biāo)空間的映射關(guān)系,即

其中,(Xm,Ym,HT)DEM表示DEM坐標(biāo)系下的直角坐標(biāo)以及高程;(sam ple,line)SIMU表示影像坐標(biāo)空間中的模擬影像坐標(biāo)。

根據(jù)文獻(xiàn)[15],脈沖重復(fù)頻率(PRF)誤差與飛行器時(shí)鐘漂移產(chǎn)生方位向的線性定位誤差;信號(hào)傳輸時(shí)延誤差與斜距誤差產(chǎn)生距離向的線性定位誤差;平臺(tái)星歷誤差分為沿軌誤差、垂軌誤差以及徑向誤差,沿軌誤差引起方位向的線性定位誤差,垂軌誤差引起距離向的線性定位誤差,徑向誤差實(shí)際上是傳感器的高度誤差,它在方位向與距離向引起的誤差也都可近似地認(rèn)為是線性誤差。因此模擬影像與真實(shí)SAR影像之間只存在線性變形,可以采用低階多項(xiàng)式來消除。本文采用仿射變換來描述模擬影像與真實(shí)SAR影像之間的幾何關(guān)系

其中,a0、a1、a2、b0、b1、b2為仿射變換參數(shù);x、y為真實(shí) SAR影像坐標(biāo),sam ple、line為模擬影像坐標(biāo)。

根據(jù)式(1)、式(2)建立起了DEM與真實(shí)SAR影像之間的幾何關(guān)系(如圖3所示),根據(jù)該流程進(jìn)行逆運(yùn)算,采用間接糾正方式,即利用雙線性內(nèi)插獲得正射影像的灰度值,從而獲得正射糾正后的影像。

圖3 DEM與真實(shí)SAR影像映射流程Fig.3 Flow chart from DEM to SAR image

4 試驗(yàn)

4.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

本文選取四川地區(qū) TerraSAR-X-GEC影像作為試驗(yàn)數(shù)據(jù),試驗(yàn)區(qū)域?yàn)樯降睾透呱降?影像中心經(jīng)緯度為31.99°N、104.47°E,軌道方向?yàn)樯売乙?雷達(dá)入射角為26.44°,成像模式為STRIPMAP,分辨率為1.25 m,極化方式為HH。

該地區(qū)的地面控制數(shù)據(jù)采用1∶50 000的DEM,格網(wǎng)間距為25 m,高程精度約為5 m,檢查數(shù)據(jù)采用 1∶50 000的數(shù)字柵格地圖 (digital raster graphic,DRG),平面精度為約25 m。

4.2 試驗(yàn)方法和結(jié)果分析

基于RPC模型的SAR影像模擬的正射糾正方法的基本流程為:模擬影像生成、模擬影像與真實(shí)影像映射關(guān)系的構(gòu)建和SAR影像正射糾正。

4.2.1 SAR影像模擬

利用本文提出的RPC模型代替RD模型進(jìn)行影像模擬的方法,對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行影像模擬的試驗(yàn)。圖4為原始SAR影像與模擬影像及對(duì)應(yīng)的局部圖。

從圖4可以看出模擬影像與真實(shí)SAR影像具有相同的幾何特征,二者在視覺上一致,地形脈絡(luò)一致。

圖4 真實(shí)SAR影像及其局部Fig.4 The SAR image and local SAR image

4.2.2 影像定向試驗(yàn)

采用人工輔助的半自動(dòng)選點(diǎn)模式,對(duì)數(shù)據(jù)選取了8組同名像點(diǎn)。試驗(yàn)中,采用最小二乘方法利用其中4個(gè)同名點(diǎn)求解模擬SAR影像與真實(shí)SAR影像間的映射關(guān)系;另外4個(gè)同名點(diǎn)用作檢查點(diǎn),檢查精度統(tǒng)計(jì)如表1所示。數(shù)據(jù)中控制點(diǎn)平面精度為0.621 5像素,檢查點(diǎn)平面精度為1.852 6像素。

表1 定向精度統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.1 Statistical results in directional accuracy /像素

綜合表1,利用1∶50 000的DEM對(duì)Terra-SAR-X-GEC山區(qū)影像進(jìn)行定向,控制點(diǎn)精度優(yōu)于1個(gè)像素,檢查點(diǎn)精度優(yōu)于2個(gè)像素。

4.2.3 正射糾正

根據(jù)建立的DEM和真實(shí)SAR影像之間的映射關(guān)系,采用間接糾正的方式對(duì) TerraSAR-XGEC影像進(jìn)行正射糾正,正射糾正結(jié)果如圖5所示。

通過圖5可以看到,由于透視收縮的原因,真實(shí)SAR影像上的部分區(qū)域產(chǎn)生了重疊現(xiàn)象(圖5(d))。經(jīng)正射糾正后,這部分透視收縮區(qū)域被“拉開”(圖5(b))。但是由于本文只針對(duì)單片進(jìn)行正射糾正,并不能對(duì)疊掩和陰影區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償,因此,經(jīng)糾正的影像上有一些拉花的區(qū)域。

圖5 糾正影像及其局部Fig.5 The whole and local rectificative image

4.2.4 正射糾正精度檢查

針對(duì)星載SAR影像的正射糾正精度評(píng)價(jià)采用粗檢查[2]和精檢查兩種方式。

粗檢查利用DEM坡度圖和正射糾正后的星載SAR影像進(jìn)行疊合分析,判斷DEM坡度圖和糾正后的SAR影像是否出現(xiàn)明顯的旋轉(zhuǎn)。圖6是整個(gè)區(qū)域的SAR正射影像和對(duì)應(yīng)DEM區(qū)域的坡度圖。

對(duì)比DEM坡度圖和糾正后的SAR影像,二者的地形走勢(shì)一致,初步驗(yàn)證了糾正結(jié)果基本正確。

精檢查是分別在正射糾正影像和1∶5萬DRG上選取8個(gè)同名點(diǎn),統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2,殘差圖如圖7所示。

綜合圖7與表2,平面最大殘差為7.412 5 m,平面精度為6.370 2 m,殘差分布具有隨機(jī)性。

圖6 DEM坡度圖與糾正SAR影像Fig.6 Gradient map of DEM and SAR rectificative image

圖7 點(diǎn)位殘差圖Fig.7 Residual error map

表2 正射糾正精度表Tab.2 The ortho rectification accuracy table /m

依據(jù)本文提出的方法,選取試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)另一景影像中心經(jīng)緯度為32.39°、104.31°;軌道方向?yàn)樯売乙?雷達(dá)入射角為23.84°,成像模式為STRIPMAP,分辨率為1.25 m,極化方式為 HH的TerraSAR-X-GEC影像作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)并按本文的精度檢驗(yàn)方法進(jìn)行檢驗(yàn),生成的正射影像平面最大殘差為7.600 4 m,平面精度為6.029 0 m,殘差分布亦具有隨機(jī)性。

4.2.5 誤差分析

影響星載SAR影像正射糾正精度的因素[15]主要有:傳感器誤差、平臺(tái)星歷誤差、斜距誤差以及地形起伏引起的誤差。傳感器誤差包括:PRF誤差、信號(hào)傳輸誤差和飛行器時(shí)鐘漂移。平臺(tái)星歷誤差可以分為沿軌誤差、垂軌誤差和徑向誤差。其中平臺(tái)星歷誤差和地形引起的誤差是誤差的主要來源,在正射糾正中可以消除[14]。對(duì)于傳感器誤差與平臺(tái)星歷誤差,通過模擬影像與真實(shí)SAR影像之間的低階多項(xiàng)式關(guān)系消除[1]。對(duì)于地形引起的誤差,在正射糾正的采樣過程中消除,但是本文的試驗(yàn)采用1∶50 000的DEM做控制來消除衛(wèi)星系統(tǒng)和地形起伏引起的誤差,因此控制資料本身的誤差引起的正射糾正誤差是星載SAR正射糾正的理論誤差的主項(xiàng)。

因此,對(duì)于本文正射糾正的星載SAR影像,其誤差主要來源于低精度的DEM的高程誤差和定向誤差,其中低精度DEM高程誤差引起的糾正誤差是主要誤差源。如圖8所示。

圖8 高程誤差引起的定位誤差[16]Fig.8 The error of orientation by error of height

地面高程誤差Δh引起的定位誤差為

其中,Δh為地表高程誤差;θ為雷達(dá)入射角;Δr為由于高程誤差在斜距離方向引起的誤差,即定位誤差。式(5)說明高程誤差引起的定位誤差與雷達(dá)入射角θ相關(guān)[16]。本文采用 1∶50 000的DEM的高程精度估計(jì)為5 m,數(shù)據(jù)5332和5335的雷達(dá)入射角分別為26.44°和23.84°,根據(jù)式(5)計(jì)算高程誤差引起的定位誤差分別為5.58 m和5.24 m。試驗(yàn)得到的正射糾正影像的精度為7 m,考慮到高程誤差引起的5 m定位誤差以及定向時(shí)的2個(gè)像素的誤差,證明實(shí)際糾正精度是合理的。

5 結(jié) 論

提出采用RPC模型進(jìn)行星載SAR影像模擬并進(jìn)行正射糾正的理論和方法,利用四川某地區(qū)的 TerraSAR-X-GEC影像進(jìn)行驗(yàn)證,得到如下結(jié)論:

1.提出基于RPC模型星載SAR影像模擬進(jìn)行正射糾正方法是可行的。

2.提出的基于面積貢獻(xiàn)大小的星載SAR模擬影像灰度確定方法有效地解決了在像點(diǎn)坐標(biāo)為非整數(shù)時(shí)的灰度確定問題,利用該灰度確定方法制作的模擬影像與原始SAR影像具有相似的幾何特征。

3.采用1∶50 000 DEM進(jìn)行 TerraSAR-X模擬糾正,利用1∶50 000 DRG進(jìn)行檢查,糾正精度為7 m,而該數(shù)據(jù)的理論精度為5.5 m,因此本文采用RPC模型進(jìn)行星載SAR影像的模擬糾正的結(jié)果合理。

4.由于本文針對(duì)單片正射糾正,并不能對(duì)疊掩和陰影進(jìn)行補(bǔ)償,因此生成的正射影像上會(huì)存在“拉花”現(xiàn)象。

[1] CHEN Erxue.Study on Ortho-rectification Methodology of Space-borne Synthetic Aperture RadarImagery[D]. Beijing:Chinese Academy of Forestry,2004:11-12.(陳爾學(xué).星載合成孔徑雷達(dá)影像正射糾正方法研究[D].北京:中國林業(yè)科學(xué)研究院,2004:11-12.)

[2] ZHANG Yonghong,ZHANGJixian,LIN Zongjian.Geometric Rectification of SAR Images[J].Acta Geodaetica et Cartographica,2002,31(2):134-138.(張永紅,張繼賢,林宗堅(jiān).SAR影像幾何糾正[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2002,31(2): 134-138.)

[3] JOHNSEN H,LAU KNES L,GUNERUSSEN T.Geocoding of Fast-delivery ERS-1 SAR Image Mode Product Using DEM Data[J].International Journal of Remote Sensing,1995,16(11):1957-1968.

[4] SCHREIER G,KOSMANN D,ROTH A.Design Aspects and Implementation of a System for Geocoding Satellite SAR Images[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,1990,45(1):1-16.

[5] FRANCESCHETTI G,MIGLIACCIO M,RICCIO D,et al.SARAS:a Synthetic Aperture Radar Raw Signal Simulator[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1992,30(1):110-123.

[6] FRANCESCHETTI G,MIGLIACCIO M,RICCIO D. SAR Raw SignalSimulation of Actual Groundsites Described in Terms of Sparse Input Data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing,1994,32(6): 1160-1168.

[7] GELAUTZ M,FRICK H,RAGGAM J,et al.SAR Image Simulation and Analysis of Alpine Terrain[J].ISPRSJournal of Photogrammetry and Remote Sensing,1998(53): 17-38.

[8] ZHANG Yongsheng,GONG Danchao,LIU Jun,et al. The Application of High Resolution Satellite:the Imaging Model,Processing Algorithm &Application Technology [M].Beijing:Science Press,2004:30-49.(張永生,鞏丹超,劉軍,等.高分辨率遙感衛(wèi)星應(yīng)用:成像模型、處理算法及應(yīng)用技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2004:30-49.)

[9] ZHANG Guo,ZHU Yanmin,FEI Wenbo,et al.Study of High-resolution SAR-GEC ImageRigorousGeometrical Model and Its Application[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2009,(5):12-15.(張過,祝彥敏,費(fèi)文波,等.高分辨率SAR-GEC影像嚴(yán)密成像幾何模型及其應(yīng)用研究[J].測(cè)繪通報(bào),2009,(5):12-15.)

[10] ZHANG Guo,LI Deren.The Algorithm of Computation RPC Model’s Parameters for Satellite Imagery[J].Journal of Image and Graphics,2007,12(12):2080-2088.(張過,李德仁.衛(wèi)星遙感影像RPC求解算法研究[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2007,12(12):2080-2088.)

[11] ZHANG Guo.Rectification for High Resolution Remote Sensing Image under Lack of Ground Control Points[D]. Wuhan:Wuhan University,2005.(張過.缺少控制點(diǎn)的高分辨率衛(wèi)星遙感影像幾何糾正[D].武漢:武漢大學(xué),2005.)

[12] WIVELL C E,STEINWAND D R,KELL Y G G,et al. Evaluation of Terrain Models for the Geocoding and Terrain Correction of Synthetic Aperture Radar(SAR) Images[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1992,30(6):1137-1144.

[13] SMALL D,HOLECZ F,MEIER E,et al.Absolute Radiometric Correction in Rugged Terrain:a Plea for Integrated RadarBrightness[C]∥Proceedings of IGARSS’98.Seattle:IEEE,1998:330-332.

[14] GUINDON B,ADAIR M.Analytic Formulation of Spaceborne SAR Image Geocoding and“Value-added”Products Generation Procedures Using Digital Elevation Data[J]. Canadian Journal of Remote Sensing,1992,18(1):2-12.

[15] CURLANDER J C,McDONOUGH R N.Synthetic Aperture Radar:System and Signal Processing[M].New York: John Wiley&Sons,1991.

[16] ZHU Xiaoyong.Geometric Rectification of Space-borne SAR Image Based on RPC Model[D].Wuhan:Wuhan University,2008.(祝小勇.基于RPC的星載SAR影像幾何糾正[D].武漢:武漢大學(xué),2008.)

(責(zé)任編輯:雷秀麗)

Ortho-rectification of Satellite-borne SAR Image Based on Image Simulation

ZHANG Guo1,2,QIANG Qiang1,ZHU Xiaoyong2,TANG Xinming2
1.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079, China;2.State Bureau of Surveying and Mapping,Satellite Mapping Applications Center,Beijing 100830,China

SAR image ortho-rectification in the areas where it is difficult to select points,such as hilly and mountainous terrain,often adopts the method based on the image simulation.The traditional method used the RD model to do the simulation but it needed to establish different modules to do the simulation and ortho-rectification for different SAR images.This paper proposed the method using the RPC model substituting the RD model to simulate the SAR image in order to address the problem and did the ortho-rectification with the simulated image. Also,this paper improved the method of obtaining gray information from the simulated SAR image.TerraSAR-X images acquired over Sichuan were used as test data.Through the comparision between the actual accuracy and the theoretical accuracy of the ortho-rectification image,the theory and method proposed in this paper were verified.

image simulation;ortho-rectification;RPC model;satellite-borne SAR

ZHANG Guo(1976—),male,PhD,associate professor,majors in theory and application research of space-borne photogrammetry.

E-mail:guozhang@whu.edu.cn

1001-1595(2010)06-0554-07

P237

A

國家自然科學(xué)基金(40601084,40801178);國家863計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(2007AA120203,2009AA12Z145)

2009-07-24

2010-04-21

張 過(1976—),男,博士,副教授,主要從事航天攝影測(cè)量的理論與應(yīng)用研究。