[发明专利]多源多轨长条带卫星遥感影像联合并行匹配方法

说明书

技术领域

本发明属于测绘科学与技术领域，涉及一种多源多轨长条带卫星遥感影像联合并行匹配方法，主要应用于空中三角测量、数字表面模型生产等领域。

背景技术

近20年来，随着航天技术的飞速发展，在轨卫星数量的急剧增加，越来越多的卫星数据应用到摄影测量领域，利用卫星数据进行测绘产品的生产已成为地理空间信息获取的重要手段。由于卫星成像系统在高空飞行时，具有覆盖范围广、运行周期短、姿态稳定、多余观测多等特点，这对于影像匹配中“病态解”的消除、匹配精度与可靠性的提高具有较大意义。另外，卫星上搭载的恒星定位仪与星敏器可获得固定采样间隔下扫描行的姿轨数据，从而通过几何约束方法来缩小匹配搜索范围，获得相对可靠的未知参数的初始值。然而卫星成像系统一般采用推扫式CCD线阵成像方式，具有不完全中心投影成像几何特点，其成像的几何特征远比传统的中心透视投影复杂，并且由于多视传感器（如前/正/后视）交会角、焦距、地面分辨率等差异，导致影像间存在复杂的几何与辐射畸变。这对于卫星影像的匹配研究带来了挑战。

现有基于卫星遥感影像的匹配方法大致可分为三类：（1）基于物方的匹配：由于特殊的立体观测结构和线阵传感器上集成GPS接收器与星敏感器，基于物方的匹配算法应用较为广泛。但该算法依赖于精确姿态轨道参数获得的大致准确的同名预测点，考虑到国产卫星由于硬件系统的原因，其无控对地定位精度一般较差，单纯采用该算法很难取得较好的匹配结果。（2）基于不变性算子的匹配算法：由于基于不变性算子的匹配算法在计算机视觉领域取得了重大突破，凭借其强大的匹配性能在目标识别、全景图拼接、从运动恢复结构、遥感影像配准等领域得到成功应用。但该算法存在内存消耗多、运算速度慢的问题，对于大范围的卫星遥感影像匹配适用性不强，可靠性和有效性有待进一步检验。（3）基于特征与灰度属性的匹配：该算法结合基于特征的匹配和基于区域的匹配算法特点，首先利用特征匹配算子获得种子点，以种子点为基础，利用区域增长，进行最小二乘匹配。该算法适用于平坦地形下的影像匹配，但对居民地、山地、丘陵等复杂地形影像匹配效果较差。

总的来说，现有匹配方法主要针对同一传感器在同轨或异轨获取的同源分景立体影像进行处理，而无法直接对不同传感器在不同轨道下获取的长条带卫星影像进行联合处理。如果利用分景后的影像进行匹配及区域网平差，则在实际生产中，景与景之间平差精度很难保持一致，从而出现影像拼接问题。如果直接利用长条带影像进行整体匹配，可对影像内部进行整体纠正，既有利于消除影像拼接问题，又可为稀少控制或无控地区定位精度的提高提供了保证。另外，现有方法对于影像间存在的空间分辨率、入射角、时相、成像机理的差异，无法完全消除，导致匹配算法的失效；而对于纹理贫乏区域，匹配点的加密一直以来都是亟待解决的难点问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种多源多轨长条带卫星遥感影像联合并行匹配方法，以实现在多机多核情况下，全自动地联合不同传感器在不同轨道下获取的多源、多轨海量影像数据，进行快速并行匹配处理。

本发明的技术方案为一种多源多轨长条带卫星遥感影像联合并行匹配方法，包括以下步骤：

步骤一，在每一轨道内，选取接近于垂直摄影的长条带影像作为基准影像，采用物理分块得到相互独立的基准影像块，并记录每个基准影像块与原始的基准影像的对应关系；物理分块时，块与块之间在列与行方向上均具有一定重叠；

步骤二，利用特征提取算子，对各基准影像块提取特征点，引入特征评价算子统计特征点的二维直方图，根据二维直方图将位于纹理贫乏区域的特征点剔除，保留局部纹理丰富的特征点作为待匹配点；

步骤三，确定各轨道内长条带影像间的重叠关系，建立轨道内匹配任务列表；轨道内匹配任务列表记录与每一轨道内的各基准影像块在同一轨道中有重叠关系的影像，作为相应搜索影像，每个基准影像块与相应所有搜索影像构成一个匹配任务；

步骤四，根据轨道内匹配任务列表，对所有匹配任务分别通过基于地形起伏的近似核线约束匹配，获得轨道内的同名点匹配结果；

步骤五，确定轨道间的长条带影像重叠关系，建立轨道间匹配模型任务列表；轨道间匹配模型任务列表记录与每一轨道内的各基准影像块在所有轨道中有重叠关系的影像，作为相应搜索影像，每个基准影像块与相应各搜索影像分别构成一个匹配任务；

步骤六，根据轨道间匹配模型任务列表，对所有匹配任务分别通过基于地形起伏的近似核线约束匹配，获得轨道间的同名点匹配结果；