无地面控制点卫星摄影测量若干关键技术研究

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1、分类号:P2310710-2014026023博士学位论文无地面控制点卫星摄影测量若干关键技术研究王一导师姓名职称胡莘研究员申请学位级别工学博士学科专业名称摄影测量与遥感论文提交日期2018年3月27日论文答辩日期2018年6月8日学位授予单位长安大学StudyonSomeKeyTechniquesofSatellitePhotogrammetrywithoutGroundControlPointsADissertationSubmittedfortheDegreeofDoctorCandidate：WangYiSupervisor：HuXinChang

2、’anUniversity，Xi’an，China摘要我国地域辽阔，具有大量的高原、沙漠等无人区，此外，随着国家境外利益的拓展，进行无地面控制点条件下的全球摄影测量是我们的首选。天绘一号卫星作为我国第一代传输型立体测绘卫星，其摄影测量目标是实现无地面控制点条件下测制1:5万地形图的精度要求。本文从天绘一号三线阵CCD影像的摄影测量原理出发，针对无地面控制点条件下摄影测量过程中的摄影参数标定，姿态角元素低频误差补偿与光束法大区域网平差等关键技术进行了理论和实验研究。论文主要研究工作如下：1．在研究天绘一号卫星三线阵CCD相机的成像原理和摄影测量基本原理基础

3、上，建立了三线阵影像摄影测量的严密数学模型，分析了影响影像定位精度的因子与因素，从而构建星地链路误差仿真与评估模型，从物理模型层面，评估各种误差对定位精度的影响，并利用天绘一号卫星三线阵影像的试验场数据，对影响三线阵CCD影像立体定位精度的关键因素进行了定量误差分析，评估各种误差对定位精度的影响，结果表明验证仿真与理论分析结果一致。2．基于三线阵CCD影像摄影测量的严格数学模型，研究了星地相机夹角变化值的几何标定与三线阵摄影机内方位元素变化值的几何标定，将星地相机夹角变化值用偏置矩阵，内方位元素变化值用常数进行标定，无控定位精度得到很大提升；精确考虑像差

4、移位，探讨了基于不同的附加参数模型的内参数几何检校对定位精度的影响，并验证得出天绘卫星的内参畸变主要体现在光学镜头的主点、主距的变化，与线阵CCD相关的畸变可以忽略不计；提出基于多条带影像的联合在轨几何检校技术，多个条带同时处理，可以削弱角元素低频误差对外检校的影响，使得星地相机夹角结果更加逼近真实值；提出基于通用模型自检校区域网平差的几何标定方法，主要解决精密姿轨参数未知的天绘一号卫星三线阵1A级RPC数据产品的无控定位精度提升问题。3．分析了姿态角元素低频误差产生的原因与表现，并阐述低频误差对定位精度的影响；研究外方位角低频误差补偿的原理，提出了低频

5、误差的通用改正模型及特殊求解方法，通过外方位元素角动态标定技术，对天绘卫星三线阵影像进行低频误差检测，可基本消除地面点的平面与高程的误差影响，完成无控定位精度提升的“最后一公里”关键难题；同时，梳理传统在轨标定与动态标定相结合的有效标定的流程，对未经过星地相机夹角几何检校的星敏感器数据，直接通过外方位角元素动态标定的扩展方法进行试验验证；最后，探讨低频测量误差、三线阵像面倾斜误差与星地相机夹角随I时间变化的误差规律，对周期性标定方法进行重新定义。4．研究基于严格几何模型的条带区域网平差方法，合理配赋条带内星敏感器随机误差，并形成基于景的1B级影像产品。由

6、于滚转角低频测量误差无法在条带内消除，因此，进一步将条带间的影像构成大区域网，通过基于有理函数模型的大区域网平差方法消除条带间的系统误差与随机误差，使整个区域网内误差趋于一致。针对超大规模的区域网模型，充分借助稀疏矩阵的性质，利用区域网平差法方程是实对称矩阵的特点，对法方程进行改化，并在求解过程中对矩阵运算进行并行优化设计，降低内存提升运算效率。关键词：无地面点控制定位，摄影参数标定，偏置矩阵，像差移位，自检校区域网平差，低频误差，动态标定，条带区域网平差，大区域网平差IIAbstractChinahasavastterritoryandalargenu

7、mberofnoman'slandssuchastheplateauandthedesert.Inaddition,withtheexpansionofourcountry’soverseasinterests,globalphotogrammetrywithoutgroundcontrolpointsisourfirstchoice.TheMappingSatellite-1isChina'sfirst-generationtransmissionstereoscopicmappingsatellite,whichphotogrammetrytarge

8、tistoachievetheaccuracyrequirementofmeas