一种多源卫星遥感影像自动化纠正与质量检验方法和系统与流程

本发明涉及遥感影像处理，具体涉及一种多源卫星遥感影像自动化纠正与质量检验方法和系统。

背景技术：

1、随着遥感卫星数量的不断增长，多源遥感影像数据在自然资源调查、生态监测、国土测绘等领域的应用日益广泛。不同卫星平台、不同传感器类型的影像数据在空间分辨率、辐射特性、几何定位精度等方面存在显著差异，给自动化纠正与质量检验带来了巨大挑战。

2、目前遥感影像的正射纠正主要采用基于rpc模型的区域网平差方法。然而，现有方法存在以下不足：传统区域网平差对所有控制点等权看待，未充分考虑地形起伏对纠正精度的差异化影响，在山区导致局部拉花变形难以有效抑制；现有质量检验主要依赖平面位置中误差，对所有检查点等权平均，无法区分误差发生在平坦农田还是陡峭山坡；辐射质量评价中，信息熵无法区分清晰边缘与噪声纹理，平均梯度对光照变化敏感，不同时相影像可比性差。

3、因此，针对上述问题，亟需一种能够实现地形感知的正则化平差、基于视觉感知机理的结构保真度评价、以及多证据冲突决策的综合质量评定方法。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了一种多源卫星遥感影像自动化纠正与质量检验方法和系统。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种多源卫星遥感影像自动化纠正与质量检验方法，包括如下步骤：

4、步骤s1、获取遥感影像数据及其附属参数，同时获取数字高程模型数据和参考正射影像数据，对所述遥感影像数据进行格式解析与规格性检验，提取影像参数；

5、步骤s2、基于有理多项式系数模型构建影像的原始几何定位模型，通过影像匹配采集同名控制点，利用数字高程模型计算各控制点的地形特征参数，根据所述地形特征参数构建先验畸变强度指数和空间异质性权重矩阵，通过正则化加权平差求解仿射变换改正参数，分别完成全色影像和多光谱影像的正射纠正；

6、步骤s3、将正射纠正后的全色影像与多光谱影像进行融合处理，生成融合后的数字正射影像；

7、步骤s4、对融合后的数字正射影像进行多维度质量检验，所述多维度包括几何精度维度、辐射质量维度和语义可用性维度；

8、步骤s5、将几何精度维度、辐射质量维度和语义可用性维度的评价结果分别构建为三个独立证据体的基本概率赋值，计算证据间的冲突系数并进行融合决策，输出影像的质量等级；

9、步骤s6、根据所述质量等级，对不合格影像标记误差超限区域并触发重新纠正处理，对合格及以上影像按照标准分幅规则进行裁切、元数据生成和成果输出。

10、进一步地，所述步骤s1中，所述遥感影像数据为来自不同卫星平台的多源遥感影像数据，包括不同传感器类型、不同空间分辨率、不同成像时相和不同坐标系统的卫星影像数据；所述影像参数包括传感器类型、空间分辨率、波段数量、成像时相、卫星侧摆角和飞行方位角；所述附属参数至少包括有理多项式系数参数、元数据、快视图和接合图表。

11、进一步地，所述步骤s2具体包括以下步骤：

12、步骤s2.1、基于有理多项式系数模型构建影像的原始几何定位模型，利用参考正射影像进行影像匹配并自动采集同名控制点；

13、步骤s2.2、根据数字高程模型计算各控制点的地形特征参数，根据地形特征参数、卫星侧摆角和卫星飞行方位角构建先验畸变强度指数；

14、步骤s2.3、根据所述先验畸变强度指数构建空间异质性权重矩阵，通过求解正则化加权最小二乘目标函数得到有理多项式系数模型的仿射变换改正参数。

15、进一步地，所述步骤s2.2中，所述地形特征参数包括坡度角和坡向角；所述先验畸变强度指数的构建方法为：计算坡向角与卫星飞行方位角的夹角余弦平方值，先验畸变强度指数等于卫星侧摆角正切值乘以坡度大小再乘以一加方向耦合系数与所述夹角余弦平方值的乘积。

16、进一步地，所述步骤s2.3中，所述空间异质性权重矩阵中第k个控制点的自适应权重的计算方法为：先计算先验畸变强度指数与所有控制点先验畸变强度指数算术平均值的比值，对该比值取负后作为自然常数e的指数，再乘以控制点匹配相关系数与预设可信阈值的比值；

17、所述正则化加权最小二乘目标函数包括两项：第一项为所有控制点的自适应权重与其像方残差向量平方的乘积之和；第二项为正则化惩罚系数乘以所有相邻控制点对的像方坐标改正量差值向量平方之和；所述像方残差向量为实际量测像方坐标与经六参数仿射改正后的理论像方坐标之差。

18、进一步地，所述步骤s3具体包括以下步骤：

19、步骤s3.1、对全色影像和多光谱影像进行直方图匹配，使两者的灰度分布保持一致；

20、步骤s3.2、将多光谱影像从rgb空间转换至ihs空间，提取亮度分量；

21、步骤s3.3、将直方图匹配后的全色影像替换所述亮度分量，得到新的亮度分量；

22、步骤s3.4、将所述新的亮度分量与原始的色度分量和饱和度分量进行逆ihs变换，变换回rgb空间，生成融合后的数字正射影像。

23、进一步地，所述步骤s4具体包括以下步骤：

24、步骤s4.1、基于先验畸变加权的几何偏差指数评价几何精度维度，所述几何偏差指数的计算方法为：对每个独立高精度检查点，以该检查点的先验畸变强度指数除以所有控制点先验畸变强度指数算术平均值加一的倒数作为权重，乘以该检查点在纠正后影像上的量测坐标与在高精度参考正射影像上的真实坐标之间的平面距离，将所有检查点的加权乘积之和除以所有检查点的权重之和；

25、步骤s4.2、基于保真度指数评价辐射质量维度，所述保真度指数的计算方法为：对于影像中每个像素位置，采用多方向log-gabor滤波器计算各方向的局部振幅和相位偏差，该像素的相位一致性值等于各方向局部振幅乘以该方向相位偏差正数部分的乘积之和，除以所有方向局部振幅之和加上一个极小正数；所述保真度指数等于影像中所有有效像素相位一致性值的算术平均值；

26、步骤s4.3、利用语义分割模型提取影像中的无效覆盖区域并计算有效覆盖率，作为语义可用性维度评价，其中，所述无效覆盖区域至少包括云、云影、水体和冰雪；所述有效覆盖率等于有效像素总数除以影像总像素数。

27、进一步地，所述步骤s5具体包括以下步骤：

28、步骤s5.1、将几何精度维度、辐射质量维度和语义可用性维度的评价结果分别通过高斯隶属度函数映射为几何证据、辐射证据和语义证据三个独立证据体的基本概率赋值；

29、步骤s5.2、计算三个证据体之间的冲突系数，所述冲突系数的计算方法为：对几何证据、辐射证据和语义证据各自支持的质量等级进行遍历，将三个证据判定结果交集为空的每一种组合所对应的三个基本概率赋值的乘积进行累加；

30、步骤s5.3、采用冲突分配组合规则计算融合后的综合信任度，根据所述综合信任度输出影像的质量等级。

31、进一步地，所述步骤s5.3中，所述冲突分配组合规则为：对于每一个可能的质量等级，融合信任度等于三个证据判定结果交集恰好为该质量等级的所有组合的基本概率赋值乘积之和，并除以分母；分母等于一减去冲突系数再加上冲突分配系数与冲突系数的乘积；若融合信任度最大的质量等级所对应的信任度大于0.6，则选取该等级作为最终质量等级，否则判定为可疑待人工复核。

32、一种多源卫星遥感影像自动化纠正与质量检验系统，用于实现任一项所述的一种多源卫星遥感影像自动化纠正与质量检验方法，包括：

33、数据获取模块，用于获取遥感影像数据及其附属参数，对所述遥感影像数据进行格式解析与规格性检验，提取影像参数；

34、影像纠正模块，用于基于有理多项式系数模型构建影像的原始几何定位模型，通过影像匹配采集同名控制点，利用数字高程模型计算各控制点的地形特征参数，进而构建先验畸变强度指数和空间异质性权重矩阵，通过正则化加权平差求解仿射变换改正参数，分别完成全色影像和多光谱影像的正射纠正；

35、融合处理模块，用于将正射纠正后的全色影像与多光谱影像进行融合处理，生成融合后的数字正射影像；

36、质量检验模块，用于对融合后的数字正射影像进行多维度质量检验，所述多维度包括几何精度维度、辐射质量维度和语义可用性维度；

37、综合评分模块，用于将几何精度维度、辐射质量维度和语义可用性维度的评价结果分别构建为三个独立证据体的基本概率赋值，计算证据间的冲突系数并进行融合决策，输出影像的质量等级；

38、反馈优化模块，用于根据所述质量等级，对不合格影像标记误差超限区域并触发重新纠正处理；

39、成果输出模块，用于对合格及以上影像按照标准分幅规则进行裁切、元数据生成和成果输出。

40、相比于现有技术，本发明的有益效果如下：

41、1、本发明通过将坡度大小、坡向与卫星侧摆角、飞行方位角的相对方向耦合建模，使得坡向与飞行方向一致时畸变惩罚最大、垂直时惩罚最小，并据此构建空间异质性权重矩阵，畸变强度大的控制点权重被主动压低，避免了传统等权平差为拟合高畸变区域而牺牲整体精度的弊端，有效抑制了山区影像的拉花变形。

42、2、本发明引入保真度指数替代传统信息熵进行辐射质量评价，其对光照和对比度变化具有天然不敏感性，能够准确区分清晰边缘与噪声纹理，更符合人类视觉系统的感知机理。

43、3、本发明采用d-s证据理论进行综合质量评定，通过计算三个证据体之间的冲突系数，使几何、辐射、语义三个指标相互制约，当证据高度分歧时自动降级或判定为可疑/待人工复核，避免了加权求和法一项高分掩盖其他缺陷的弊端。