【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于攝影測量與遙感影像處理，特別是涉及一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法。
技術介紹
1、高精度三維地形數據如dem、dsm在國民生產建設中具有重要的作用。衛星立體測圖是大范圍高精度三維地形數據的主要生產方式之一。隨著國家層面的三維實景建設穩步推進，對利用高分辨率衛星立體影像生產高精度三維地形數據的需求越來越旺盛。目前，國產光學立體衛星地面分辨率不斷提升，已達到亞米級別，但光學衛星影像立體測圖的精度，特別是高程精度并未對等的提升，主要原因是受衛星姿軌測量精度、各類傳感器硬件制造水平以及大氣條件等影響。衛星激光測高能夠獲取高精度地表高程數據，是彌補光學遙感衛星立體測量高程精度不足的重要補充。因此，通過衛星激光測高輔助提高遙感影像幾何定位精度成為衛星攝影測量的一個發展趨勢。“資源三號”02/03星搭載的激光測高儀將光學立體影像無控高程測量精度從5m提高到3m左右，滿足1：50000比例尺測圖精度要求。“高分七號”衛星搭載兩線陣亞米分辨率立體相機和兩波束激光測高儀，通過激光測高數據輔助光學影像進行立體測圖，用于1:10000比例尺的高精度dsm/dem生產。
2、利用激光測高提高高分辨率立體影像的幾何定位精度，主要是將激光高程點作為立體影像區域網平差的高程控制。傳統的區域網平差方法只需要少量的控制數據，但對控制數據自身的絕對精度要求極高。而激光測高數據由于地形地物影響很難保證絕對高程精度，通常只在平坦的硬質地表精度較好，造成滿足精度條件的激光點分布不均勻，很多地區難以獲得滿足精度條件的激光點
3、目前，衛星激光測高技術朝著多波束高重頻的方向發展，能夠提供數量充足的的激光點。nasa于2018年發射的i?cesat-2衛星，采用單光子探測技術，激光重頻達到10khz，激光點地面間隔僅0.7m。我國于2022年發射的陸地生態系統碳監測衛星(cm-1)，采用多波束線性探測體制，激光重頻達到40hz。因此，必須盡可能多的將激光點納入衛星立體影像區域網平差，充分發揮激光測高技術的優勢，拓展激光測高數據與光學遙感影像的適用范圍。為此，提出一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，用于解決激光測高數據輔助高分辨率光學立體影像自動化聯合測圖的瓶頸問題。
技術實現思路
1、本專利技術旨在提供一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，通過隨機抽樣和平差技術，實現激光測高數據與光學立體影像的精確聯合處理，提高高程精度。
2、為解決上述技術問題，本專利技術是通過以下技術方案實現的：
3、本專利技術為一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，包括以下步驟：
4、s1,初選激光測高點：對激光測高點進行初步篩選，剔除高程明顯不確定的激光點；
5、s2,獲取同名點位：根據激光點坐標和立體影像的幾何定位模型，計算激光點在各立體影像之間的同名點位；
6、s3,無控區域網平差：在不考慮激光高程的情況下，進行無控區域網平差，剔除誤匹配的激光點位；
7、s4,隨機抽樣平差：隨機選擇若干個激光點作為高程控制點進行平差，利用平差結果計算其他激光點的高程，并統計高程差小于閾值的激光點作為一致集；
8、s5,重復篩選最大一致集：重復s4若干次，每次保留高程差小于閾值數量最大的一組激光點作為當前最大一致集，直至找到數量最大的最終最大一致集；
9、s6,最終平差：利用最終最大一致集作為高程控制點進行平差，得到最終平差結果。
10、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s2包括以下步驟：
11、s21，根據激光點坐標和立體影像的幾何定位模型，計算激光點在立體影像上的像點坐標，獲取激光點附近區域的地物影像；
12、s22，對每個激光點，以某個地物影像為基準，與其它地物影像進行特征匹配以獲取地物影像間的幾何變換關系；
13、s23，根據幾何變換關系計算激光點在其它地物影像的像點坐標；
14、s24，計算激光點在原始影像上的像點坐標；
15、s25，根據需求匹配一定數量的連接點。
16、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s21中采用的幾何定位模型為rpc模型，簡記為：
17、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s3包括以下步驟：
18、s31，利用原始rpc參數，前方交會計算所有激光點和連接點的物方坐標；
19、s32，結合所求的物方坐標和對應的像點坐標，逐點按連接點構建誤差方程；
20、s33，聯立所有誤差方程，采用最小二乘法求解rpc補償參數和物方坐標；
21、s34，顧及rpc補償參數，計算各個激光點和連接點的像方殘差，剔除殘差大于閾值的像點。
22、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s4包括：
23、s41，獲取若干個互不相等的隨機數,根據隨機數選擇部分激光點作為高程控制點；
24、s42，構建高程控制點的誤差方程；
25、s43，對其他激光點及連接點構建誤差方程；
26、s44，聯立所有誤差方程，求解rpc補償參數和物方坐標；
27、s45，計算其他激光點高程絕對差值；
28、s46，統計高程絕對差值小于閾值的激光點，作為當前一致集，并記錄其點集中激光點個數。
29、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s5包括：
30、s51，重復步驟s4,并比較當前一致集與最大一致集的點數，更新最大一致集；
31、s52，當重復次數達到限值時，結束步驟s5。
32、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s52中的限值為，其計算公示為。
33、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s6包括；
34、s61，構建基于最大一致集中激光點的高程控制點誤差方程；
35、s62，構建基于其它激光點和連接點的連接點誤差方程；
36、s63，聯立以上兩步驟中的誤差方程，求解最終rpc補償參數和物方坐標作為區域網平差結果。
37、本專利技術具有以下有益效果：
38、主要優點是能夠自動排除復雜地形、地物引起激光點高程不確定和地形、地物隨時間變化造成激光點與立體影像之間的不一致的影響，自適應地獲取激光測高數據與光學立體影像的最佳耦合結果，保證最終聯合處理結果的幾何精度和穩健性。
39、當然，實施本專利技術的任一產品并不一定需要同時達到以上所述的所有優點。
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1.一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，所述S2包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，所述S21中采用的幾何定位模型為RPC模型，簡記為：
4.根據權利要求3所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，所述S3包括以下步驟：
5.根據權利要求2所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，所述S4包括：
6.根據權利要求1所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，所述S5包括：
7.根據權利要求6所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，所述S52中的限值為Imax，其計算公示為
8.根據權利要求2所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方
...【技術特征摘要】
1.一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，所述s2包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，所述s21中采用的幾何定位模型為rpc模型，簡記為：
4.根據權利要求3所述的一種隨機抽樣平差的激光測高數據與光學立體影像聯合處理方法，其特征在于，所述s3包括以下步驟：
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳繼溢，李國元，黃朝圍，彭軍，周曉青，薛玉彩，唐新明，
申請(專利權)人：自然資源部國土衛星遙感應用中心，
類型：發明
國別省市：
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