虚拟格网系统误差补偿优化RPC参数方法

"利用虚拟格网系统误差补偿进行RPC参数精化 (2011年) - 武汉大学学报·信息科学版 -曹金山, 袁修孝" 本文主要探讨了一种用于优化遥感影像的有理多项式系数（Rational Polynomial Coefficients, RPC）参数的方法，旨在提升几何定位精度。RPC模型是高分辨率卫星遥感影像常用的几何校正模型，它简化了传统严格几何处理模型的复杂性，但仍能保持较高的定位精度。然而，由于卫星位置、姿态观测值中存在的系统误差，以及镜头畸变等因素，RPC参数可能会受到影响，从而降低定位精度。 作者提出了一种创新的策略，通过消除虚拟控制格网点上的系统误差来优化RPC参数。他们首先构建了一个虚拟控制格网，然后分析这个格网上存在的系统误差。通过这种方法，他们能够识别并补偿这些误差，从而改进RPC参数的准确性。实验结果表明，对于QuickBird卫星的影像，应用该方法后，像点的平面精度提升了，达到了±2.4 pixels的水平。而对于SPOT-5立体像对，基于优化后的RPC参数，立体定位的平面精度和高程精度分别提高至±5.892m和±4.020m。 传统的补偿方法，如仅使用平移参数，可能只适用于特定类型的卫星影像，如IKONOS。但对QUickBird这样的卫星，需要更复杂的补偿策略。文中虽然没有详述具体针对QUickBird的补偿方法，但暗示了可能需要引入更多的变换参数，如漂移或仿射变换，以适应其特定的系统误差特性。 该研究的意义在于提供了一种通用且有效的方法来提升不同类型遥感影像的几何处理精度，这对于地理信息系统（GIS）、地图制作、地表变化监测等应用具有重要意义。通过优化RPC参数，可以减少对地面控制点的依赖，提高自动化处理流程的效率，并增强影像数据的可信赖度。此外，该方法也对卫星传感器模型的理论研究和实际应用提供了有价值的参考。 关键词: 有理函数模型(RFM), 有理多项式系数(RPC), RPC参数精化, 几何精度 中图法分类号: P237.3 这篇论文属于工程技术领域，特别是遥感和地理信息科学的专业论文，对于理解和改进遥感影像处理技术具有重要的理论和实践价值。