RATIONAL FUNCTION MODEL FOR SENSOR ORIENTATION OF IRS-P6 LISS-4 IMAGERY

摘要

On examine dans cet article la possibilité d'utiliser un modèle à fonction rationnelle (MFR) comme substitut au modèle du capteur de l imagerie-satellite IRS-P6 LISS-4. Les coefficients polynomiaux rationnels (CPR), générés au départ en utilisant un modèle rigoureux du capteur (MRC) géoréférencé directement, sont compensés de tout biais avec un nombre minimal de points d'appui au sol et servent dans diverses applications photogrammétriques telles que la confection de modèles numériques des altitudes ou d'ortho-images. On compare les performances des MFR et MRC dans la modélisation du capteur de l'imagerie LISS-4 sur de longues bandes. Les résultats montrent que les précisions atteintes à l'aide du MFR se tiennent (dans le pire des cas) à un pixel des précisions obtenues avec le MRC. On a analysé la variation des erreurs en fonction du nombre de points de quasi-appui au sol (points d'ancrage) utilisés dans l'ajustement du MFR ainsi que les erreurs des modèles en fonction de la longueur de la bande d'images. La précision en nivellement du système ne se dégrade pas lorsque le MFR est ajusté avec des bandes allant jusqu 'à 1200 km de long. On obtient une précision de localisation absolue de 1,5 pixel (～ 9 m) avec des CPR à biais compensés. Les résultats illustrent les possibilités du MFR pour remplacer le modèle rigoureux de capteur. Ce qui débouche sur la normalisation d'ensembles permettant de réaliser des produits par traitement de données issues de nombreux capteurs.%In diesem Beitrag wird die Anwendung eines rationalen Funktionsmodells (RFM) als Ersatz für das Sensormodell von IRS-P6 LISS-4 Bilddaten untersucht. Die rationalen Polynomialkoeffizienten (RPCs), die zunächst mit Hilfe eines strengen Sensormodells (RSM) aus direkter Georeferenzierung abgeleitet werden, werden einer Bias-Korrektur unterzogen, wozu eine minimale Anzahl von Passpunkten verwendet wird. Die RPCs werden für verschiedene photogrammetrische Anwendungen wie DHM- oder Orthophoto Generierung eingesetzt. Mit Hilfe von langen Streifen von LISS-4 Bilddaten wird der Ansatz mit dem rationalen Funktionsmodell (RFM) mit dem strengen Ansatz (RSM) verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeiten, die mit dem RFM Ansatz erreicht werden können nur maximal ein Pixel von den Genauigkeiten, die aus dem strengen RSM Ansatz resultieren, abweichen. Das Fehlerverhalten in Abhängigkeit von der Anzahl von QuasiKontrollpunkten (Ankerpunkten) für die Anpassung des rationalen Funktionsmodells und die Modellfehler in Abhängigkeit von der Bildstreifenlänge werden analysiert. Das rationale Funktionsmodell kann bis zu einer Streifenlänge von 1200 km ohne Einfluss auf die Systemgenauigkeit eingesetzt werden. Es kann eine absolute Lagegenauigkeit von 1·5 Pixel (～ 9 m) mit den Bias-korrigierten RPCs erreicht werden. Die Ergebnisse weisen das Potential des rationalen Funktionsmodells als Ersatz für ein strenges Sensormodell nach. Damit lassen sich nun auch Softwarepakete zur Verarbeitung verschiedener Sensoren standardisieren.