线阵ccd卫星影像dsm自动生成技术分析

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1、论文审阅认定书研究生王宗伟在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢值此论文成稿之际，三年的硕士生涯即将结束。回首往事，感慨万千，三年虽短，却成为我一生中最留恋、最难忘的时光。谨借此机会向多年来关心、帮助和鼓励我的人们表示衷心的感谢。首先感谢我的导师杨化超副教授，杨老师兢兢业业，教书育人，他精深的知识、宽阔的视野、敏锐的思想，经常启发我的思维和想象；

2、他严谨的治学态度、宽阔的胸怀、平易近人的品德是我终生学习的典范。值此论文完成之际，衷心的感谢杨老师这几年对我学习上的指导和生活上的帮助，真诚的祝愿杨老师身体健康、工作顺利、家庭幸福。感谢李参海高级工程师和王光辉工程师，在我学习、工作和研究上的精心指导。李老师和王老师严谨的学习态度、扎实的理论功底、敏锐的思维方式、丰富的编程经验和朴实的做人品格都是我学习的榜样。我在国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心的学习期间，他们给予我学习和工作上莫大的帮助，在我遇到困难时，鼓励我、支持我、不厌其烦地教导我，使我克服重重难关，在这里表示我的万分感谢。同时在生活上，李哥和师

3、兄也是我的老大哥，十分感谢他们在生活上对我的关心和照顾，兄弟情义终生难忘。感谢国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心的王华斌副研究员，在我学习、生活上的指导和照顾。王主任敏锐的思维、诚恳朴实的为人原则、宽广博大的胸怀、虚怀若谷的品德以及对工作忘我的献身精神都深深的影响了我，成为我立身治学的行为准则，将永远激励我在人生道路上奋勇拼搏。感谢国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心分发服务部门的李国元、王伶俐、王鸿燕、王玉、王雪锋、陈晨这一年多来对我学习和生活上的关心和帮助。感谢研究开发部的岳庆兴博士对我论文方面提出建设性的意见。感谢在卫星中心一起学习和生活的桑鹏硕士、

4、田林硕士、韩镇硕士、吕臻博士等，有你们的陪伴每一天都很精彩。感谢中国矿业大学C201实验室的所有同门师兄弟们的帮助，他们是张磊、姚国标、王平论、郭山山、卢晓攀、赵朝贺、刘文静、张海坤、马果桢、王更、余美，和你们在一起的每一天都很开心，祝愿你们在以后的人生道路上前程似锦。同样感谢同级和同学院的的研究生同学们，祝愿你们早日建功立业。深情的感谢我最亲爱的父母和亲人，是你们用勤劳的双手顶起了我头上的这片天，支持我走到现在，这份伟大而深厚的爱我无以为报。还要感谢我的我的女朋友，是你的体贴和关怀让我战胜种种困难，感谢你的理解和做出的牺牲。衷心的感谢一切给予我关心和帮

5、助的朋友！摘要随着航天技术和传感器技术的发展，框幅式相机的垄断地位已被打破，线阵CCD传感器成为了对地观测最有效的方式之一，对线阵CCD影像的处理也成为了当前研究的一个热点和难点问题。本文针对线阵CCD影像自动生成DSM技术，围绕影像匹配的方法、核线理论和三维重建算法进行较为系统的理论研究，以VisualC++2010为开发平台实现了DSM的自动提取。主要内容如下：１．在对比框幅式相机的成像原理介绍了线阵CCD传感器的成像原理及摄影测量的处理方法的基础上，引入了有理函数模型，推导了基于有理函数模型的三维重建算法。２．对比分析了SIFT和KAZE算法，得出

6、KAZE提取的特征点较稳定，易于误配点后期剔除，可优先选作细节及纹理丢失的遥感影像的匹配方法。３．利用投影轨迹法生成核线影像，并提出通过影像匹配方法实现核线影像的自检核，判断核线影像的可用性及是否进行RPC文件补偿。４．分析了线阵CCD影像构成的立体像对密集匹配自动生成DSM的方法与关键技术，提出基于核线影像的金字塔逐层匹配方法及基于相关系数的动态窗口变换的双向匹配方法实现格网点的匹配。通过资源三号卫星影像等数据实验验证了上述理论与方法的适用性及正确性。本论文共有图53幅，表11个，参考文献88篇。关键词：线阵CCD；DSM；有理函数模型；投影轨迹法；影

7、像匹配；三维重建IAbstractWiththedevelopmentofspacetechnologyandsensortechnology,themonopolyofframeperspectivecamerahasbeenbroken,replacedbylinearCCDsensorswhichbecomeoneofthemosteffectivewaystoobserveearth.TheprocessoflineararrayCCDimageshavebecomeahotanddifficultproblemsofthecurrentstud

8、y.Inthispaper,automaticgenerationtechnol