[发明专利]基于星载SAR影像与光学影像的地形图联合测图方法

权利要求书

1.一种基于星载SAR影像与光学影像的地形图联合测图方法，其特征在于，包括：

S1，构建SAR定位模型，实现SAR影像的高精度定位；包括：

通过星载SAR影像的严密成像几何模型计算相应格网点和高程层对应的物方坐标；

当影像提供严密模型定向参数时，根据光学或SAR影像的严密定位模型，求解相应格网点的经纬高坐标(L，B，H)来获取虚拟控制点；

S2，构建星载SAR立体模型，并基于立体模型进行地形图要素采集；包括：

利用SAR严密的距离多普勒几何模型得到一系列核线点，然后根据最小二乘方法进行线性函数拟合，进而确定辅影像上的核线方向，用于似核线采样；

似核线采样后，基于以天线位置、地面目标点与地心组成的几何三角约束关系，建立影像斜距-地距变换关系，由斜距影像转变为地距影像，得到最终SAR立体模型；

基于SAR立体模型，采集地貌特征点线；

S3，建立SAR影像与低分辨率光学影像配准模型，实现光学影像与步骤S1中定位后SAR影像的像素级匹配；包括：

S31，对S1步骤定向后的SAR影像利用增强型LEE滤波器进行滤波，减弱相干斑影响；

S32，分别生成SAR影像与光学影像的高斯金字塔，根据影像分辨率确定金字塔级数；

S33，从影像金字塔自顶向底逐级进行由粗到细的配准，配准时，对每一层的影像利用Canny算子提取边缘特征，然后利用Hausdorff距离方法进行对应顶层影像自动配准，建立多项式转换模型，求解转换参数，将该转换参数作为下一层配准模型的初始参数，利用同样方法解求该层转换参数，重复该过程，直到得出转换参数与上一层转换参数的差值小于阈值即可停止，此时得到最优转换模型和转换参数；

S34，以上步骤得到的最优转换模型和参数，采用间接法，对待配准的光学影像进行坐标转换和重采样；

S4，基于配准后的低分辨率光学影像和SAR影像联合进行地物目标自动提取，并将提取要素矢量与基于SAR立体模型采集要素矢量进行融合处理，集成为数字线划图成果；包括：

首先道路自动提取和水体自动提取，然后利用Delaunay三角网提取利用光学影像采集的道路面和线状水系要素面的主骨架线并进行平滑处理，道路和面状水系对自动提取图斑边界进行平滑后使用。

2.根据权利要求1所述的基于星载SAR影像与光学影像的地形图联合测图方法，其特征在于，在步骤S1中，包括一个获取虚拟控制点步骤S11；

S11，在星载SAR影像RPC参数求解时，通过星载SAR影像的严密成像几何模型来计算每个格网点地理经纬坐标，并获取用于RPC参数计算的已知采样点集，再在不同高程分层上，在影像范围内建立规则格网，根据像方坐标(R，C)和高程层的高程H计算相应格网点和高程层对应的物方坐标，当影像提供严密模型定向参数时，根据光学或SAR影像的严密定位模型，求解相应格网点的经纬高坐标(L，B，H)来获取虚拟控制点。

3.根据权利要求1或2所述的基于星载SAR影像与光学影像的地形图联合测图方法，其特征在于，在步骤S1中，包括一个系统误差消除步骤S12；

S12，像方坐标(R，C)的系统误差通过像方仿射变换模型来消除，即：

上式中，(R，C)为由物方坐标计算得到的控制点的像方坐标，(L，B,H)为控制点的物方坐标，Num1(L，B,H)、Den1(L，B,H)、Num2(L，B,H)、Den2(L，B,H)为有理函数模型RFM的参数，(R′，C′)为实际量测的控制点像方坐标，a₀，a₁，a₂，b₀，b₁，b₂为像方仿射变换待求解参数；

先用(1)式由控制点的物方坐标计算其像方坐标(R，C)，再将计算得到的像方坐标(R，C)与实际量测的控制点像方坐标(R′，C′)根据(2)式，建立误差方程，即：Va＝At+Cg-L

其中，Va为根据有理函数模型RFM构建的像点坐标观测值残差向量，A、C为系数矩阵，t为仿射变换参数未知数向量，g为连接点的地面坐标未知数，L为观测向量，通过解算误差方程组消除系统误差。