多源控制遥感影像快速处理技术及应用

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0299

测绘通报 ›› 2019, Vol. 0 ›› Issue (9): 118-120.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0299

多源控制遥感影像快速处理技术及应用

张宏伟, 王忠祥, 杨应

国家基础地理信息中心, 北京 100830

收稿日期:2019-06-04 出版日期:2019-09-25 发布日期:2019-09-28
作者简介:张宏伟(1976-),男,博士,高级工程师,主要从事遥感影像处理、信息提取方面的技术研究和工程设计工作。E-mail:hwzhang@ngcc.cn
基金资助:
国家重点研发计划（2018YFC0807005）

Quickly processing technology and application of remote sensing image based on multi-source control data

ZHANG Hongwei, WANG Zhongxiang, YANG Ying

National Geomatics Center of China, Beijing 100830, China

Received:2019-06-04 Online:2019-09-25 Published:2019-09-28

摘要/Abstract

摘要： 丰富的高精度基础地理信息的积累，为遥感影像快速正射纠正提供了控制源，本文从常用的正射影像、数字高程模型及立体基准网数据出发，设计了基于多源控制的遥感影像快速处理技术路线，并进行了试验验证，为遥感影像快速处理提供了思路。

关键词: 多源控制, 遥感影像, 快速处理, 立体基准网

Abstract: The existing high-precision geographic information data provides a control source for quickly ortho-rectification of remote sensing images. This paper designs a fast processing technology route of remote sensing images based on multi-source control, such as ortho-images, digital elevation models and stereo datum network data. It is verified in a lot of experiment, and provided ideas for quickly processing of remote sensing images.

Key words: multi-source control, remote sensing image, quickly processing, stereo reference network

中图分类号:

P237

张宏伟, 王忠祥, 杨应. 多源控制遥感影像快速处理技术及应用[J]. 测绘通报, 2019, 0(9): 118-120.

ZHANG Hongwei, WANG Zhongxiang, YANG Ying. Quickly processing technology and application of remote sensing image based on multi-source control data[J]. 测绘通报, 2019, 0(9): 118-120.

参考文献

[1] 王兴慧,艾海滨,张力.基于已有控制资料的正射影像自动更新[J].遥感信息,2015,30(3):33-37.
[2] 张祖勋,陶鹏杰. 谈大数据时代的"云控制"摄影测量[J].测绘学报,2017,46(10):1238-1248.
[3] 曹宁,张力,杜全叶. 以DEM为高程辅助的弱交会卫星影像的区域网平差[J]. 遥感信息, 2014,29(6):21-24.
[4] 汪韬阳,张过,李德仁,等.资源三号测绘卫星影像平面和立体区域网平差比较[J].测绘学报,2014,43(4):389-395.
[5] 潘雪琛, 姜挺, 余岸竹, 等. 总体最小二乘平差下的基准影像辅助国产卫星影像定位[J]. 测绘通报, 2019(3):57-60.
[6] 龚建辉, 杨正银, 陈中林. 应急遥感影像高性能集群处理系统的设计与实现[J]. 测绘通报, 2016(4):103-105,109.
[7] 王圣尧,刘善磊,石善球,等. 遥感影像GCP选取方法研究[J]. 测绘通报, 2014(6):55-59.
[8] 张永生,巩丹超.高分辨率遥感卫星应用:成像模型、处理算法及应用技术[M].北京:科学出版社,2004.
[9] 张宏伟.矢量与遥感影像的自动配准[D].武汉:武汉大学,2004.
[10] 黄荣永.多元数据几何配准方法与应用研究[D].武汉:武汉大学,2015.
[11] TIPDECHO T. Automatic image registration between image and object spaces[C]//Proceedings of the Open source GIS-GRASS users conference. Trento:[s.n.], 2002:11-13.
[12] HAHN M, KIEFNER M, QUEDNAU A, et al. Semi-automatic measurement of signalized ground control points at digital photogrammetric workstations[J]. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 1996,31(B3):291-296.
[13] SCHICKLER W. Feature matching for outer orientation of single images using 3-D wireframe control points[J]. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing,1992, 29(B3):591-598.
[14] ORGADO A, DOWMAN I. A procedure for automatic absolute orientation using aerial photographs and a map[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 1997, 52(4):169-182.
[15] DOWMAN IAN. Automated procedures for integration of satellite images and map data for change detection the archangel project[J]. GIS-Between Visions and Applications,1998:162-169.

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Quickly processing technology and application of remote sensing image based on multi-source control data

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[1]	李茂林, 闫庆武, 仲晓雅. 一种复合型校正植被信息的方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 49-54142.
[2]	张龚泉, 岳建平, 刘胜男, 王海龙, 杨智翔, 周航宇. 基于遥感影像的鄱阳湖地形提取方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 62-66,73.
[3]	潘建平, 付占宝, 程卫华, 陆世安, 李鑫, 孙博文, 黄桂萍. 基于地表类型的山地海绵城市生态建设评估[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 84-88.
[4]	陈智朗, 付振华, 朱紫阳, 王慧慧, 刘沁雯, 杨钰灵, 许耿然. 基于HRNet的高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 126-132.
[5]	刘小玉, 刘扬, 杜明义, 张敏, 贾竞珏, 杨恒. 基于DeeplabV3+的建筑垃圾堆放点识别[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 16-19,43.
[6]	王雪, 梁珂, 隋立春, 钟棉卿, 朱剑锋. 膨胀卷积与金字塔表达的深度学习模型用于农村建筑物提取[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 61-65.
[7]	高鸣, 周鑫鑫, 刘琦, 杨光迪, 吴长彬. 深度学习网络支持下的农房侵占耕地自动化监测[J]. 测绘通报, 2022, 0(3): 47-53.
[8]	王胜利, 朱寿红, 蒋毅. 基于CNN模型迁移的OLI影像光伏电池板场景识别[J]. 测绘通报, 2022, 0(2): 5-9.
[9]	杨素妨, 杜林. 多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类[J]. 测绘通报, 2021, 0(9): 37-42.
[10]	耿万轩, 周维勋, 金双根. 基于LDCNN特征提取的多核SVM高分辨率遥感影像场景分类[J]. 测绘通报, 2021, 0(8): 14-21.
[11]	苏艺凡, 党建武, 王阳萍, 杨景玉. 改进的区间二型模糊聚类遥感影像变化检测[J]. 测绘通报, 2021, 0(7): 44-51,58.
[12]	聂倩, 七珂珂, 赵艳福. 融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类[J]. 测绘通报, 2021, 0(6): 44-49.
[13]	侯翘楚, 李必军, 蔡毅. 高分辨率遥感影像的车道级高精地图要素提取[J]. 测绘通报, 2021, 0(3): 38-43.
[14]	张伟良, 刘琦, 吴长彬, 杨光迪. 基于孪生神经网络的土地利用现状年度变化检测[J]. 测绘通报, 2021, 0(3): 91-95,104.
[15]	陈利燕, 林鸿, 吴健华. 融合随机森林和超像素分割的建筑物自动提取[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 49-53.