高分辨率光学推扫卫星稳态重成像传感器校正方法及系统

摘要

本发明提供一种高分辨率光学推扫卫星稳态重成像传感器校正方法及系统，包括构建单片TDI？CCD非稳态严密几何模型和虚拟CCD稳态成像严密几何模型，根据虚拟CCD稳态成像严密几何模型得到有理函数模型，建立单片TDI？CCD影像与虚拟CCD重成像影像的一一映射关系，从而根据原始的单片TDI？CCD影像生成传感器校正后影像。本发明技术方案结合虚拟CCD成像原理，利用多片TDI？CCD非稳态几何模型与虚拟单线阵CCD稳态几何模型定位的一致性，实现多片CCD影像的无缝拼接的同时，校正由平台震颤引起的影像变形，提供用户标准景影像和对应高精度RPC参数，便于后续图像应用。

说明书

技术领域

本发明属于遥感卫星数据处理技术领域，更确切的说，本发明是在遥感卫星地面数据处 理程中，采用的一种高分辨率光学推扫卫星影像稳态重成像的传感器校正技术方案。

背景技术

随着空间分辨率的逐步提高，高分辨率光学卫星的相机结构变得异常复杂。高分辨率一 般指空间分辨率优于5米，为了保证成像质量和成像效率，感光元件由传统的单次积分 CCD(电荷藕合器件)更新为多次积分TDICCD(即时间延迟积分CCD)，由单条推扫线阵 扩充到多条拼接推扫线阵；同时，空间分辨率的提高也使得光学相机的物理焦距都达到了几 米甚至十几米，为了减少成像载荷体积，传统的折射式光学系统设计也由同轴三反和离轴三 反系统取而代之。由此可知，高分辨率光学遥感卫星的成像载荷存在分片积分异速、积分时 间跳变、CCD不共线、主距与视向量不平行等特点。在卫星数据投入应用前，必须对原始 成像数据进行传感器校正处理，得到连续、完整、高精度的影像数据，满足后续国土资源调 查、地图测绘的精度需求。

随着分辨率的提高，成像积分时间越来越短，成像频率的提升导致推扫成像相机对平台 稳定性愈加敏感，平台震颤也成为影响高分辨率光学卫星影像几何精度的重要因素之一。平 台震颤直接导致卫星姿态抖动、影像变形，为了不影响影像产品配准、融合应用，传感器校 正除了需要校正相机设计引起的拼接和镜头畸变问题，还需要解决由于卫星平台非稳态运动 引起的影像变形问题。因此，高分辨率光学卫星的传感器校正需同时考虑相机设计和线阵推 扫非稳态成像问题，将带畸变的分片影像生成稳态匀速成像的完整景影像，并生成与之对应 的高精度RFM(有理函数模型)，为后续高精度几何校正、影像融合等处理与应用提供标 准数据产品。

目前，传感器校正方法大多只考虑相机设计，解决由于多片TDICCD的拼接问题，并 未考虑推扫过程中卫星的稳定性状态；针对分片异速和积分时间跳变的问题，通常采样行频 归一化进行图像重采样，容易导致图像过度重采样，降低图像质量。另一方面，在卫星存在 震颤时，由于姿态的抖动也难以直接生成高精度的RPCs(RFM多项式系数)，只能使用严 密几何成像模型，降低了数据应用效率。因此，传统的传感器校正方法已经无法满足高分辨 率遥感光学卫星高精度几何处理的要求。

发明内容

针对现有技术中高分辨率光学推扫卫星影像传感器校正方式缺陷，本发明提出一种高分 辨率光学卫星稳态重成像的传感器校正技术方案。

本发明技术方案提供一种高分辨率光学推扫卫星稳态重成像的传感器校正方法，包括以 下步骤，

步骤1，构建单片TDICCD非稳态严密几何模型，包括对于像点(s，l)，根据在轨几 何定标获取的探元指向角模型确定探元s在相机坐标系下的指向，通过轨道模型和姿态内插 模型获取每一行扫描行对应时刻的轨道和姿态作为外方位元素，从而建立每一片TDICCD 影像每一点(s，l)的严密成像几何模型；其中，s为某单片TDICCD影像上任意一个探元 的探元序号，l为某单片TDICCD影像上任意一行的行号；

步骤2，构建虚拟CCD稳态成像严密几何模型，包括设定与多个单片TDICCD拼接长 度相等的虚拟单线阵CCD，在实际成像基础上，确定虚拟单线阵CCD的内方位元素，并设 定卫星匀速推扫成像每一扫描时间以及稳定的轨道模型和姿态模型，从而建立虚拟CCD影 像上任一点(s'，l')的严格成像几何模型；其中，s'为虚拟单线阵CCD上任意一个探元的探 元序号，l'为虚拟CCD影像上任意一行的行号；

步骤3，采用地形独立法，根据虚拟CCD稳态成像严密几何模型得到有理函数模型， 代替虚拟CCD稳态成像严密成像几何模型；

步骤4，虚拟CCD稳态重成像，包括以物方作为参考，通过步骤1和3所得结果，建 立单片TDICCD影像与虚拟CCD重成像影像的一一映射关系，从而根据原始的单片TDI CCD影像生成传感器校正后影像。

而且，步骤1中，利用探元指向角模型确定探元s在相机坐标系下的指向计算实现如 下，

$\left(\begin{array}{c}{\psi }_x\left(s\right)=a{x}_0+a{x}_1\times s+a{x}_2\times s^2+a{x}_3\times s^3\\ {\psi }_y\left(s\right)={\mathrm{ay}}_0+{\mathrm{ay}}_1\times s+{\mathrm{ay}}_2\times s^2+{\mathrm{ay}}_3\times s^3\end{array}\right)$

其中，ax_i,ay_i为多项式系数，i＝0,1,2,3，ψ_x(s)和ψ_y(s)为与探元序号s相应的相机像方矢 量在相机坐标系下的指向角。

而且，步骤1中，所采用的轨道模型是以时间为变量的三次多项式模型，姿态模型采用 以时间为变量的拉格朗日模型，时间通过行号l确定。

而且，步骤1中所得每一片TDICCD影像每一点的严密成像几何模型，建立了像点图 像坐标(s,l)与对应物点坐标(X，Y，Z)的关系如下，

$\left(\begin{array}{c}tan\left({\psi }_x\left(s\right)\right)\\ tan\left({\psi }_y\left(s\right)\right)\\ 1\end{array}\right)=\lambda ·R_{obj}^{img}·\left(\begin{array}{c}X-X_s\\ Y-Y_s\\ Z-Z_s\end{array}\right)$

其中，λ为比例系数，为成像过程中像方矢量与物方矢量之间的旋转矩阵，与成像时间 有关，计算如下，

$R_{obj}^{img}\left(t\right)=R_{Body}^{sensor}·R_{J2000}^{Body}\left(t\right)·R_{WGS84}^{J2000}\left(t\right)$

其中，均为3×3的方阵，分别代表卫星本体坐标系到传感器坐标系、 J2000坐标系到卫星本体坐标系以及WGS84坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵。

而且，步骤2中，虚拟单线阵CCD沿轨方向放置在所有单片TDICCD的中间位置，垂 轨方向视场覆盖了多个单片TDICCD共同覆盖的视场范围。

而且，步骤2中，稳定的轨道模型和姿态模型采用以成像时间为变量的三次多项式模 型，对于虚拟影像上任意一行l'，通过行号l'计算成像时间t'，从而内插出成像时刻的轨道和 姿态。

而且，步骤3中，所述地形独立法实现方式为，首先将虚拟CCD稳态成像的影像范围 划分为m×n个格网，则产生了(m+1)×(n+1)个均匀分布的格网点；然后在三维空间确 定若干高程面，通过虚拟CCD稳态成像严密几何模型计算格网点对应高程面上的空间三维 坐标，得到多个虚拟控制点；最后采用最小二乘法通过虚拟控制点解算有理函数模型的多项 式系数。

而且，步骤4中，建立单片TDICCD影像与虚拟CCD重成像影像的一一映射关系实 现方式为，以物方为基准，首先利用步骤1所得原始的单片TDICCD影像的严密成像几何 模型，计算某一扫描行上某一点(s，l)与地面的交点(B，L，H)，H为高程；然后利用 步骤3所得有理函数模型将(B，L，H)反算到虚拟扫描景坐标(s'，l')，然后通过重采样 获取虚拟扫描景灰度值。

本发明还相应提供一种高分辨率光学推扫卫星稳态重成像的传感器校正系统，包括以下 模块，

物理单片模型构建模块，用于构建单片TDICCD非稳态严密几何模型，包括对于像点 (s，l)，根据在轨几何定标获取的探元指向角模型确定探元s在相机坐标系下的指向，通 过轨道模型和姿态内插模型获取每一行扫描行对应时刻的轨道和姿态作为外方位元素，从而 建立每一片TDICCD影像每一点(s，l)的严密成像几何模型；其中，s为某单片TDICC D影像上任意一个探元的探元序号，l为某单片TDICCD影像上任意一行的行号；

虚拟线阵模型构建模块，用于构建虚拟CCD稳态成像严密几何模型，包括设定与多个 单片TDICCD拼接长度相等的虚拟单线阵CCD，在实际成像基础上，确定虚拟单线阵CC D的内方位元素，并设定卫星匀速推扫成像每一扫描时间以及稳定的轨道模型和姿态模型， 从而建立虚拟CCD影像上任一点(s'，l')的严格成像几何模型；其中，s'为虚拟单线阵CC D上任意一个探元的探元序号，l'为虚拟CCD影像上任意一行的行号；

有理函数模型生成模块，用于采用地形独立法，根据虚拟CCD稳态成像严密几何模型 得到有理函数模型，代替虚拟CCD稳态成像严密成像几何模型；

虚拟CCD稳态重成像模块，用于以物方作为参考，通过物理单片模型构建模块和虚拟 线阵模型构建模块所得结果，建立单片TDICCD影像与虚拟CCD重成像影像的一一映射 关系，从而根据原始的单片TDICCD影像生成传感器校正后影像。

而且，物理单片模型构建模块中，利用探元指向角模型确定探元s在相机坐标系下的指 向计算实现如下，

$\left(\begin{array}{c}{\psi }_x\left(s\right)=a{x}_0+a{x}_1\times S+a{x}_2\times s^2+a{x}_3\times s^3\\ {\psi }_y\left(s\right)={\mathrm{ay}}_0+{\mathrm{ay}}_1\times s+{\mathrm{ay}}_2\times s^2+{\mathrm{ay}}_3\times s^3\end{array}\right)$

其中，ax_i,ay_i为多项式系数，i＝0,1,2,3，ψ_x(s)和ψ_y(s)为与探元序号s相应的相机像方矢 量在相机坐标系下的指向角。

而且，物理单片模型构建模块中，所采用的轨道模型是以时间为变量的三次多项式模 型，姿态模型采用以时间为变量的拉格朗日模型，时间通过行号l确定。

而且，物理单片模型构建模块中所得每一片TDICCD影像每一点的严密成像几何模 型，建立了像点图像坐标(s,l)与对应物点坐标(X，Y，Z)的关系如下，

$\left(\begin{array}{c}tan\left({\psi }_x\left(s\right)\right)\\ tan\left({\psi }_y\left(s\right)\right)\\ 1\end{array}\right)=\lambda ·R_{obj}^{img}·\left(\begin{array}{c}X-X_s\\ Y-Y_s\\ Z-Z_s\end{array}\right)$

其中，λ为比例系数，为成像过程中像方矢量与物方矢量之间的旋转矩阵，与成像时间 有关，计算如下，

$R_{obj}^{img}\left(t\right)=R_{Body}^{sensor}·R_{J2000}^{Body}\left(t\right)·R_{WGS84}^{J2000}\left(t\right)$

其中，均为3×3的方阵，分别代表卫星本体坐标系到传感器坐标系、 J2000坐标系到卫星本体坐标系以及WGS84坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵。

而且，虚拟线阵模型构建模块中，虚拟单线阵CCD沿轨方向放置在所有单片TDICCD 的中间位置，垂轨方向视场覆盖了多个单片TDICCD共同覆盖的视场范围。

而且，虚拟线阵模型构建模块中，稳定的轨道模型和姿态模型采用以成像时间为变量的 三次多项式模型，对于虚拟影像上任意一行l'，通过行号l'计算成像时间t'，从而内插出成像 时刻的轨道和姿态。

而且，有理函数模型生成模块中，所述地形独立法实现方式为，首先将虚拟CCD稳态 成像的影像范围划分为m×n个格网，则产生了(m+1)×(n+1)个均匀分布的格网点；然 后在三维空间确定若干高程面，通过虚拟CCD稳态成像严密几何模型计算格网点对应高程 面上的空间三维坐标，得到多个虚拟控制点；最后采用最小二乘法通过虚拟控制点解算有理 函数模型的多项式系数。

而且，虚拟CCD稳态重成像模块中，建立单片TDICCD影像与虚拟CCD重成像影像 的一一映射关系实现方式为，以物方为基准，首先利用原始的单片TDICCD影像的严密成 像几何模型，计算某一扫描行上某一点(s，l)与地面的交点(B，L，H)，H为高程；然 后利用有理函数模型将(B，L，H)反算到虚拟扫描景坐标(s'，l')，然后通过重采样获取 虚拟扫描景灰度值。

本发明提供一种高分辨率光学推扫卫星影像稳态重成像的传感器校正技术方案，解决高 分辨率光学推扫卫星非稳态成像的传感器校正问题。本发明结合虚拟CCD成像原理，利用 多片TDICCD非稳态几何模型与虚拟单线阵CCD稳态几何模型定位的一致性，实现多片 CCD影像的无缝拼接的同时，校正由平台震颤引起的影像变形，提供用户标准景影像和对 应高精度RPC参数，便于后续图像应用。

附图说明

图1为本发明实施例的内定向模型示意图。

图2为本发明实施例的虚拟单线阵CCD与物理多片CCD的关系示意图。

图3为本发明实施例的虚拟影像与原始影像映射过程。

图4为本发明实施例的高分辨率光学推扫卫星影像稳态重成像的传感器校正原理图。

图5为本发明实施例的高分辨率光学推扫卫星影像稳态重成像的传感器校正流程。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述。

本发明提出一种高分辨率光学卫星稳态重成像的传感器校正方法，利用无畸变的虚拟单 线阵CCD代替原始有畸变的分片CCD影像，将原来非稳态(积分跳变、分片异速、姿态抖 动)的推扫成像条件转变为稳定、匀速(积分不变、分片同速、姿态平滑)的推扫成像条 件，在稳态条件下进行重成像，从而得到无畸变的完整景影像，同时得到稳态成像的高精度 RPCs。

具体实施时，本发明技术方案可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行流 程。参见图5，实施例的具体实现如下：

步骤1，单片异速严密几何模型构建：即构建单片TDICCD非稳态严密几何模型，对 于像点(s，l)，根据在轨几何定标获取的探元指向角模型确定探元s在相机坐标系下的指 向，通过高精度轨道和姿态内插模型获取每一行扫描行对应时刻的轨道和姿态(外方位元 素)，从而建立每一片TDICCD影像每一点的严密成像几何模型。

实施例首先进行原始分片非稳态成像建模，即单片TDICCD非稳态严密几何模型构 建，是根据轨道数据、姿态数据、相机成像时间数据，通过高精度姿轨内插模型获取每一行 扫描行对应时刻的轨道和姿态(外方位元素)，即在姿态、轨道高精度建模的基础上进行姿 态、轨道高精度内插；然后再利用分片相机文件中的相机参数(内方位元素)，并根据影像 坐标(s,l)分别建立每一片TDICCD每一成像行的严密成像几何模型。

对每一片CCD的每一扫描行建立严密成像几何模型。根据摄影测量原理，严密成像几 何模型依据共线方程进行构建，包括两个部分：内定向模型(像方矢量确定)和外定向模型 (物方矢量确定)。

1)内定向模型

根据在轨几何定标确定的探元指向角模型，给定探元序号即可确定相机像方矢量在相机 坐标系O₁-X₁Y₁Z₁下的指向角ψ_x(s)、ψ_y(s)(如图1所示ψ_x、ψ_y)，计算公式如下：

$\left(\begin{array}{c}{\psi }_x\left(s\right)={\mathrm{ax}}_0+{\mathrm{ax}}_1\times s+{\mathrm{ax}}_2\times s^2+{\mathrm{ax}}_3\times s^3\\ {\psi }_y\left(s\right)={\mathrm{ay}}_0+{\mathrm{ay}}_1\times s+{\mathrm{ay}}_2\times s^2+{\mathrm{ay}}_3\times s^3\end{array}\right)---\left(1\right)$

其中，s为探元序号，ax_i,ay_i为多项式系数，i＝0,1,2,3。需要注意的是，每一片CCD 都具有独立的多项式系数。

因此，对于单片TDICCD影像上的任一点(s，l)，l为为单片TDICCD影像上任意一 行的行号，s为列号即单片TDICCD影像上任意一个探元的探元序号，则根据公式(1)可 计算该点在相机坐标系下的探元指向角。进一步可计算像方矢量V_img。

$V_{img}=\left(\begin{array}{c}tan\left({\psi }_x\left(s\right)\right)\\ tan\left({\psi }_y\left(s\right)\right)\\ 1\end{array}\right)---\left(2\right)$

2)外定向模型

外定向模型包括轨道模型和姿态模型。高分辨率卫星的轨道由GPS测得卫星在WGS84 坐标系下的位置(Xs、Ys、Zs)和速度(Vx、Vy、Vz)，姿态由星敏感器和陀螺组合定姿测 得卫星在J2000惯性坐标系下的姿态四元数[q₀q₁q₂q₃]^T。实施例采用的高精度轨道模 型是以时间为变量的三次多项式模型，姿态模型采用以时间为变量的拉格朗日模型，时间通 过行号l可以确定。

轨道模型采用三次多项式拟合得到，以保证轨道的平滑特性。传感器校正以景为单位， 取该景影像成像弧段的轨道观测点对该弧段的位置和速度作为观测值，利用最小二乘法进行 三次多项式拟合，分别求解位置和速度的多项式系数。那么在该弧段内任意时刻t的位置和 速度都可以通过时间内插得到。

姿态模型采用拉格朗日内插模型，避免采用多项式损失姿态观测精度。任意时刻t的姿 态角利用最邻近的n个历元处(通常取8个历元)的姿态内插计算。

通过行号l即可获得该扫描行的时间t。考虑到TDICCD积分时间跳变问题，首先需要 确定l的积分时间段n，根据公式(3)计算成像时刻。

$t=t_0+\underset{i=1}{\overset{n-1}{\Sigma }}{l}_i·{\mathrm{\Delta t}}_i+(l-\underset{i=1}{\overset{n-1}{\Sigma }}{l}_i)·{\mathrm{\Delta t}}_n---\left(3\right)$

其中t₀为起始行成像时刻，Δt_i(i＝1,2,...,n)为每个积分时间段扫描行的积分时间， l_i(i＝1,2,...,n-1)为每段积分时间内的扫描行数。基于扫描行时间模型和轨道、姿态模型，根 据原始影像上像点所在的行号得到成像时刻，进而内插计算卫星的位置矢量、速度矢量和姿 态角元素。

3)分片TDICCD严密成像几何方程

根据内定向模型和外定向模型可以得到分片严密成像几何模型，建立像点图像坐标(s,l) 与其对应物点坐标(X，Y，Z)的关系。

$\left(\begin{array}{c}tan\left({\psi }_x\left(s\right)\right)\\ tan\left({\psi }_y\left(s\right)\right)\\ 1\end{array}\right)=\lambda ·R_{obj}^{img}·\left(\begin{array}{c}X-X_s\\ Y-Y_s\\ Z-Z_s\end{array}\right)---\left(4\right)$

其中，λ为比例系数，为成像过程中像方矢量与物方矢量之间的旋转矩阵，与成像 时间有关，即$R_{obj}^{img}\left(t\right)=R_{Body}^{sensor}·R_{J2000}^{Body}\left(t\right)·R_{WGS84}^{J2000}\left(t\right)$

均为3×3的方阵，分别代表卫星本体坐标系到传感器坐标系、 J2000坐标系到卫星本体坐标系以及WGS84坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵。表示 相机的安装矩阵，由在轨几何定标确定。

涉及天球坐标系和地球坐标系的转换，需要根据成像时刻t计算地球旋转参 数，如公式(5)所示。

$R_{WGS84}^{J2000}\left(t\right)=P\left(t\right)N\left(t\right)R\left(t\right)W\left(t\right)---\left(5\right)$

其中，P(t)、N(t)、R(t)、W(t)分别表示相应的成像时刻t岁差矩阵、章动矩阵、地球 旋转矩阵和极移矩阵。

步骤2，虚拟CCD影像几何模型构建：构建虚拟CCD稳态成像严密几何模型，在实际 成像基础上，确定虚拟单线阵CCD的内方位元素，并设定卫星匀速推扫成像每一扫描时间 以及稳定的轨道模型和姿态模型，从而建立虚拟CCD稳态成像的严格几何模型。

类似单片异速严密成像几何模型，虚拟CCD影像的几何模型也是从内定向和外定向模 型入手，建立严密几何模型；不同的是，虚拟CCD不再是多个单片独立的物理CCD，而是 与多个单片CCD拼接长度相等的完整虚拟线阵CCD(如图2)，且在成像时虚拟CCD外 方位元素在真实轨道和姿态上更加平滑、稳定。

1)虚拟CCD内定向模型

如图2所示，虚拟CCD的视场覆盖了多个单片CCD共同覆盖的视场，且虚拟CCD是 一个完全理想的线阵，因此也无CCD变形，镜头无畸变，焦距无缩放，相机参数可以完全 按照设计值进行设计。为了减小虚拟CCD偏视场角与单片CCD的差异，可设定将虚拟 CCD放置在所有CCD的中间位置，例如图2中虚拟单线阵CCD置于两行TDICCD之间。 为了工程应用的便利，同样可以根据虚拟CCD设计位置利用三次多项式模型进行拟合，得 到虚拟CCD的指向角模型(如公式1)，

即$\left(\begin{array}{c}{\psi }_x\left(s^{\prime }\right)=a{x}_0+a{x}_1\times s^{\prime }+a{x}_2\times s^{\prime 2}+a{x}_3\times s^{\prime 3}\\ {\psi }_y\left(s^{\prime }\right)={\mathrm{ay}}_0+{\mathrm{ay}}_1\times s^{\prime }+{\mathrm{ay}}_2\times s^{\prime 2}+{\mathrm{ay}}_3\times s^{\prime 3}\end{array}\right)$

需要注意的是多项式系axi,ayi数值与物理CCD指向角模型系数不一样。对于虚拟CCD 上任意一个探元s'均可通过指向角模型确定其像方指向。

2)虚拟CCD外定向

为了保证虚拟CCD成像的稳定性，令每一扫描的积分时间相同，即不存在积分时间跳 变，积分时间可以取该景影像积分时间的均值，那么任意行的时间可有起始行时间通过积分 时间累计。同时，轨道和姿态均采用以成像时间为变量的三次多项式模型拟合，得到平滑稳 定的运动轨迹和指向。通过这两个方面保证虚拟CCD在完全理想、稳定的状态下成像，从 而可以获取无畸变的影像。对于虚拟影像上任意一行l'，可通过行号计算成像时间t'，从而 获取成像时刻的轨道和姿态。结合虚拟CCD的内定向模型，从而则可建立虚拟CCD影像上 任一点的严密成像几何模型(形式如公式4)，

即$\left(\begin{array}{c}tan\left({\psi }_x\left(s^{\prime }\right)\right)\\ tan\left({\psi }_y\left(s^{\prime }\right)\right)\\ 1\end{array}\right)=\lambda ·R_{obj}^{img}·\left(\begin{array}{c}X-X_s\\ Y-Y_s\\ Z-Z_s\end{array}\right).$

步骤3，稳态成像RPCs生成：采用地形独立法，根据虚拟CCD稳态成像严密几何模型 得到有理函数模型(RFM)，代替虚拟CCD稳态成像严密几何模型。

RFM的生成方法采用地形独立法，该方法是一种依赖严密成像几何模型的方法。首先 将虚拟CCD稳态成像的影像范围按照一定的间隔划分为m×n个格网，则产生了(m+1)× (n+1)个均匀分布的格网点；然后在三维空间确定足够数量一定高程间隔的高程面，通过 虚拟CCD稳态成像严格几何成像模型计算格网点对应高程面上的空间三维坐标，即可得到 足够数量的虚拟控制点；最后采用最小二乘法即可通过虚拟控制点解算RFM多项式系数 RPC。

具体实施时，本领域技术人员可自行预设划分的间隔大小或m、n的数值。

由于虚拟CCD在完全稳定的条件下成像，那么严密成像模型可由RFM高精度替代， 从而提高正反算的计算效率。RFM是一个与传感器无关的高分辨率卫星严密几何模型的替 代模型，直接建立影像坐标与地面地理坐标的关系，可通过严密几何模型与多个高程面交会 得到的点作为虚拟控制点，解算80个RPCs。

为了保证计算的稳定性，RFM将像点图像坐标(s'，l')和经纬度坐标(B，L)和椭球 高H进行正则化处理，使坐标范围在[-1,1]之间。

$l_n=\frac{l^{\prime }-LineOff}{LineScale},s_n=\frac{s^{\prime }-SampleOff}{SampleScale}$

$U=\frac{B-LonOff}{LonScale},V=\frac{L-LatOff}{LatScale},W=\frac{H-HeiOff}{HeiScale}$

$l_n=\frac{{\mathrm{Num}}_L(U,V,W)}{{\mathrm{Den}}_L(U,V,W)}$

$s_n=\frac{{\mathrm{Num}}_S(U,V,W)}{{\mathrm{Den}}_S(U,V,W)}---\left(6\right)$

其中，l_n,s_n,U,V,W为l',s',B,L,H归一化结果，LineOff,SampleOff,LonOff,LatOff,HeiOff为归 一化偏移系数，LineScale,SampleScale,LonScale,LatScale,HeiScale为归一化比例系数， Num_L(U,V,W)和Den_L(U,V,W)表示列方向有理多项式分子和分母，Num_S(U,V,W)和 Den_S(U,V,W)表示行方向有理多项式分子和分母，具体形式如下：

Num_L(U,V,W)＝a₁+a₂V+a₃U+a₄W+a₅VU+a₆VW+a₇UW+a₈V²+a₉U²+

a₁₀W²+a₁₁UVW+a₁₂V³+a₁₃VU²+a₁₄VW²+a₁₅V²U+a₁₆U³+

a₁₇UW²+a₁₈V²W+a₁₉U²W+a₂₀W³

Den_L(U,V,W)＝b₁+b₂V+b₃U+b₄W+b₅VU+b₆VW+b₇UW+b₈V²+b₉U²+

b₁₀W²+b₁₁UVWb₁₂V³+b₁₃VU²+b₁₄VW²+b₁₅V²U+b₁₆U³+

b₁₇UW²+b₁₈V²W+b₁₉U²W+b₂₀W³

Num_S(U,V,W)＝c₁+c₂V+c₃U+c₄W+c₅VU+c₆VW+c₇UW+c₈V²+c₉U²+

c₁₀W²+c₁₁UVW+c₁₂V³+c₁₃VU²+c₁₄VW²+c₁₅V²U+c₁₆U³+

c₁₇UW²+c₁₈V²W+c₁₉U²W+c₂₀W³

Den_S(U,V,W)＝d₁+d₂V+d₃U+d₄W+d₅VU+d₆VW+d₇UW+d₈V²+d₉U²+

d₁₀W²+d₁₁UVW+d₁₂V³+d₁₃VU²+d₁₄VW²+d₁₅V²U+d₁₆U³+

d₁₇UW²+d₁₈V²W+d₁₉U²W+d₂₀W³

其中，a_i,b_i,c_i,d_i(i＝1,2…20)为多项式系数。

步骤4，虚拟稳态扫描景生成：虚拟CCD稳态重成像，以物方作为参考，通过步骤1 和3中的几何模型，建立单片TDICCD影像与虚拟CCD重成像影像的一一映射关系，从 而可对原始单片CCD影像进行灰度重采样，生成稳态重成像影像，即传感器校正后影像。

通过上述(1)、(2)所得两个成像模型，即建立了虚拟扫描景与原始影像的像点坐标对应 关系，实现了基于物方定位一致性的分片与虚拟影像映射。虚拟扫描景的生成过程实际上是 在模拟虚拟CCD线阵推扫成像的过程。图4中，(a)部分为虚拟单线阵CCD成像示意 图，(b)部分为非稳态成像示意图，(c)部分为稳态重成像示意图。如图4中(a)所 示，虚拟CCD与原始分片物理CCD在同一成像面上，沿飞行方向依次对地成像。在t₂时 刻，虚拟CCD线阵对地面上一条连续的投影线AB成像，并记录为虚拟扫描景上的一条扫 描行。同时，AB也是由t_1、t₃时刻分片物理CCD对地成像构成。因此二者可以通过几何模 型进行一一映射g(s，l)的关联。当成像姿态不稳定时，如虚拟CCD和原始CCD影像共 享一套外方位参数，则虚拟CCD影像仍存在影像畸变(如图4中(b)所示)；若虚拟 CCD采用稳态外方位参数，则通过虚拟CCD重成像可获取无畸变影像(如图4中(c)所 示)。

考虑到单片TDICCD采用严格模型，为了避免严格模型反算不收敛的问题，本发明实 现虚拟稳态扫描景影像与原始影像的映射过程如图3所示。首先利用原始影像严密几何模型 (即式(4))计算某一扫描行上某一点(s，l)与地面的交点(B，L，H)，高程H通过 STRMDEM获取。然后利用虚拟稳态成像RFM(即式(6))将(B，L，H)反算到虚拟 扫描景坐标(s'，l')，然后通过重采样方法(如双线性内插、双三次卷积等)获取虚拟扫描 景灰度值，即灰度重采样。如此，得到整景虚拟稳态成像影像，即传感器校正影像。

具体实施时，还可以采用模块化方式提供相应系统。本发明实施例相应提供一种高分辨 率光学推扫卫星稳态重成像的传感器校正系统，包括以下模块，

物理单片模型构建模块，用于构建单片TDICCD非稳态严密几何模型，包括对于像点 (s，l)，根据在轨几何定标获取的探元指向角模型确定探元s在相机坐标系下的指向，通 过轨道模型和姿态内插模型获取每一行扫描行对应时刻的轨道和姿态作为外方位元素，从而 建立每一片TDICCD影像每一点(s，l)的严密成像几何模型；其中，s为某单片TDICC D影像上任意一个探元的探元序号，l为某单片TDICCD影像上任意一行的行号；

虚拟线阵模型构建模块，用于构建虚拟CCD稳态成像严密几何模型，包括设定与多个 单片TDICCD拼接长度相等的虚拟单线阵CCD，在实际成像基础上，确定虚拟单线阵CC D的内方位元素，并设定卫星匀速推扫成像每一扫描时间以及稳定的轨道模型和姿态模型， 从而建立虚拟CCD影像上任一点(s'，l')的严格成像几何模型；其中，s'为虚拟单线阵CC D上任意一个探元的探元序号，l'为虚拟CCD影像上任意一行的行号；

有理函数模型生成模块，用于采用地形独立法，根据虚拟CCD稳态成像严密几何模型 得到有理函数模型，代替虚拟CCD稳态成像严密成像几何模型；

虚拟CCD稳态重成像模块，用于以物方作为参考，通过物理单片模型构建模块和虚拟 线阵模型构建模块所得结果，建立单片TDICCD影像与虚拟CCD重成像影像的一一映射 关系，从而根据原始的单片TDICCD影像生成传感器校正后影像。

各模块具体实现可参见相应步骤，本发明不予赘述。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神做举例说明。本发明技术领域的技术人 员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改补充或者采用类似的方式替代，但并不会偏 离本发明精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。