【摘 要】
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在遥感成像过程中,因诸多因素的影响,原始遥感影像会存在畸变从而失真。因此,在使用原始遥感影像前,需要对其进行校正处理。一种常用的影像校正技术是正射校正,其中有理函数
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在遥感成像过程中,因诸多因素的影响,原始遥感影像会存在畸变从而失真。因此,在使用原始遥感影像前,需要对其进行校正处理。一种常用的影像校正技术是正射校正,其中有理函数模型(RFM)法是应用最广泛的正射校正技术。然而,在控制点(RCP)所含误差具有异方差结构的情况下,RFM得到的估计往往是有偏的。本文借鉴前人的研究经验,将变量含误差(EIV)模型引入到RFM正射校正的过程中,从而减少RCP所含误差对校正结果的影响,进而提高校正精度;并提出基于加权整体最小二乘(WTLS)估计的RFM正射校正方法,通过实验验证所提方法的有效性和适用性,具体内容包括:1、总结引起影像畸变的诸多因素,详述两种校正模型:几何校正和正射校正,并分析两种校正方法的适用情况和相互关系。2、分析两种RFM线性化方法(迭代法和直接法)并导出二者间存在的关系。3、在RCP具有异方差误差结构的一般条件下,将基于EIV模型的WTLS估计方法引入到RFM的参数估计过程中,建立基于WTLS的RFM正射校正方法。4、通过模拟实验,验证所提方法在影像正射校正方面上相对于传统方法的优越性;通过影像数据实验,验证所提方法在遥感影像正射校正中的适用性和有效性,分析了控制点的质量和数量对校正结果的影响,得出对实际应用有价值的重要结果。
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