【摘 要】
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传统同源CCD立体的数据源获取条件非常苛刻，随着星载SAR图像分辨率大幅度提高，特别是其全天时全天候优势、对高度敏感的侧视特点，使得SAR可以很好地补充光学遥感，大大提高了立体构像的可能性，可望达到或优于同源光学立体。但是由于数据源不统一，影响因素众多，异源立体投入应用必须要全面的误差规律分析支撑，可是目前相关研究均基于少量外星数据进行浅层次验证，并没有明确结论。本文从推导SAR严密几何模型与有理
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传统同源CCD立体的数据源获取条件非常苛刻，随着星载SAR图像分辨率大幅度提高，特别是其全天时全天候优势、对高度敏感的侧视特点，使得SAR可以很好地补充光学遥感，大大提高了立体构像的可能性，可望达到或优于同源光学立体。但是由于数据源不统一，影响因素众多，异源立体投入应用必须要全面的误差规律分析支撑，可是目前相关研究均基于少量外星数据进行浅层次验证，并没有明确结论。本文从推导SAR严密几何模型与有理多项式模型(RPC)的等效关系入手，通过全链路误差传播特性建模，仿真评估定位精度与图像源夹角、同名点匹配精度等影响因素的定量关系，分析异源立体所能达到的理论精度和优越性。最后通过大量的在轨数据试验充分验证了理论正确性，并详细分析了不同数据组合下的误差规律，为异源多视立体转入实际应用提供可靠依据。
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为了实现SAR影像分割类数的自动确定，在传统模糊聚类算法的基础上引入ISODATA算法的分裂合并操作，以便同时获取影像最优类数及相应分割结果。基于传统模糊聚类算法非相似性测度改进其分裂、合并条件，提高分裂合并的准确性，并据每次分裂合并后参数更新相应阈值，实现分裂合并条件阈值的自适应。此外，设计分裂合并的接受率，有效避免算法陷入局部极值，进而解决传统模糊聚类算法依赖初始聚类中心选择的问题。应用提出算
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针对SIFT点匹配算法中几何约束缺失与遥感影像点匹配的难点问题，提出了一种基于不确定性几何约束的匹配算法，将传统的复杂特征点匹配问题简化为模型参数的迭代搜索过程。首先以SIFT匹配为基础构建左右影像的转换模型，再以该模型作为特征点匹配的几何约束，进行特征点的匹配，根据匹配结果对模型的优劣进行评价并对模型的参数进行迭代搜索，得到最佳的几何约束模型与该模型下的匹配点。基于上述匹配思想，采用主方向约束与