摄影测量与遥感技术的快速发展使得实时、全天候、大面积获取地表信息的高精度、高分辨率、多时相、多光谱的数字影像成为现实,但与之相反的却是图像处理的理论和技术手段的严重滞后,大量堆积如山的遥感影像及相关的数据处理手段之间,存在巨大的反差。摄影测量与遥感研究的重点是从数字影像自动提取所摄对象的空间和属性信息,是地理信息系统的重要数据来源,地理数据的快速获取与更新已成为困扰摄影测量、遥感、地理信息系统等领域的一个难题。许多国家目前己完成覆盖全国的基本比例尺地形图的测图计划,但由于经济的迅速发展和自然因素的影响,地表在不断发生变化,因而地图修测成为当前的主要任务。遥感影像(包括航空影像和卫星影像,特别是高分辨率的卫星影像)是目前地图更新的主要也是最有效的数据源,遥感影像和地图的精确配准是地图更新的首要步骤,所谓配准就是求解影像的外参数(外方位元素),对其进行纠正和地理编码,建立和要更新数据的对应关系,其配准精度决定了更新的精度。由于地图和影像上同名地物表示的方式差异较大,到目前为止对应的控制点仍然需要人工量测。无论在野外还是在室内地形图上量测控制点都是一件耗时、耗人力物力的繁冗工作,而且不容易准确量测,这越来越成为地图修测和海量遥感数据几何处理中全自动空中三角测量的瓶颈。在包括中国在内的许多国家基本比例尺的地形图和正射影像测制任务已基本完成,如何利用已有的信息,作为先验知识和初值辅助影像上地物提取以及作为控制信息对新影像进行外参数求解,已经成为当前摄影测量自动化的一个重要研究方向,为解决遥感数据处理的“瓶颈”问题提供了一个新的思路。 本文的研究目标是利用已有的地图信息,通过遥感影像相应地物的自动提取,自动生成大量的控制信息。通过扩展直线摄影测量原理和算法,计算出遥感影像的外参数(外方位元素),实现新影像和旧矢量地图的自动配准。对于整个测区的影像而言,研究利用不同几何特征的控制信息的混合光束法区域网平差和粗差剔除方法,实现测区影像和地图间的整体配准,为地形图快速修测奠定基础。主要内容包括以下几点: 系统地回顾了矢量与遥感影像配准以及遥感影像自动外参数计算的研究现状,分析了各自的优点和不足之处,讨论了该方向的研究趋势,并对空间数据之间的配准进行了定义。通过分析线状特征相对于点状特征的优点,充分利用已有地图中大量的线状控制信息,提出并实现了矢量与遥感影像自动配准以及遥感影像自动外参数解算的策略和系统。 自动计算遥感影像的外参数是以遥感影像的成像几何关系为基础的,本文讨论了目前比较常用的光学遥感影像的成像几何关系,并列出其相应的数学表达形式。对每类影像从严格光束几何模型进行讨论其成像几何关系,另外对卫星影像分析了传统的共线方程表达形式在计算过程中的缺点,选用当前最新的研究成果,克服了参数相关性这一难题。 量测大量的控制信息是实现矢量地图和遥感影像的配准以及计算遥感影像的外参数的基础,控制线相对于控制点在自动化和可靠性方面具有明显的优势。本文综合利用目前遥感影像线状地物自动提取和半自动提取的各自优点,结合本文所研究的遥感影像的特点,详细阐述了以Snake为主的能量最小化方法在线状地物自动提取中的应用和基于最小二乘模板匹配的精确定位方法,分别讨论不同分辨率影像上的线状地物自动提取方法和策略。根据线状地物的特征,对阶跃型边缘特征的基于最小二乘模板匹配提取算法进行扩展,通过在最小二乘匹配中引入“比例尺”变化参数,提出一种不严格等宽平行线(中心线)精确定位方法。影像上提取的线状特征和对应的已有矢量数据中的线状地物共同组成控制线,为矢量和影像的自动配准以及影像外参数自动计算提供观测值。