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1、分类号： 密 级： UCD ： 分类号 ： 中国测绘科学研究院硕士学位论文ASTER影像绝对定位模型研究研究生姓名：李柏鹏指导教师：燕 琴 研究员申请学位级别：硕士学科专业名称：摄影测量与遥感论文提交日期：2008年5月论文答辩日期：2008年6月学位授予单位：中国测绘科学研究院 中国测绘科学研究院学位评定委员会59摘要影像定位技术是摄影测量学的核心理论基础之一，是实现从影像坐标到地面坐标转化的关键环节。对遥感图像的应用而言，确定目标位置是非常重要的。目标的位置参数在空间遥感中是一个基本的信息量，它是地形测绘、灾害监测、资源普查、变化检测等遥感应用的基础信息。如何对遥感图像进行精确定位及从遥感
2、图像获取地面三维信息一直是遥感研究的重点和热点。在沙漠、高寒、极地、海洋、境外等地区由于地面特征不明显，人员无法到达等原因很难实施地面控制测量，研究如何对这些地区的遥感影像建立无地面控制点的定位模型，从而进行影像定位具有重要的意义。ASTER影像具有较高的地面分辨率，能在可见光、近红外、短波红外、热红外的光谱范围内的14个通道内成像，并且具有立体观测能力，因此ASTER影像具有广泛的用途，能用于陆地、海洋、冰川、大气等方面的研究。本文建立了ASTER影像的定位模型，并以此模型为基础进行ASTER影像定位误差的定量分析，实现在没有控制点和稀少(小于4个)控制点的情况下对ASTER L-1A级影像
3、进行定位，从而解决困难地区ASTER影像的定位问题。本文主要研究内容为以下几部分：1ASTER影像数据解析解析ASTER数据的结构，研究如何正确读取卫星的位置、速度、时间、姿态角、姿态变化率等数据，并研究这些数据的变化规律。2建立影像的定位模型根据对影像数据的分析结果建立适合于ASTER影像的定位模型。建立了3种定位模型：基于元数据的快速定位模型，基于卫星轨道和姿态的绝对定位模型，双像立体定位模型。3影像定位试验与分析在建立定位模型的基础上，对原始影像进行定位。分析各种定位模型的定位误差，通过分析，给出进行ASTER 影像定位的合理的定位模型。4总结与展望总结分析研究成果，并针对研究中出现的问
4、题，提出以后的研究方向。研究中用IDL语言编程，利用建立的模型实现对ASTER L-1A影像稀少控制点的定位。关键词：ASTER 数据解析 定位模型 误差分析 IDLABSTRACTLi Baipeng (Photogrammetry and Remote Sensing)Directed by Yan QinImage geolocation technology is the core methodology of photogrammetry, and is the key step of coordinate transformation form image coordinate s
5、ystem to earth coordinate system. The geolocation is very important for the application of remote sensing image, because the positional parameters is a basic information in the application of remote sensing such as mapping and surveying, disaster monitoring, resource exploring, changing detecting an
6、d so on. The precise geolocation of remote sensing image and extracting 3-dimension terrain information form remote sensing image are hot and important topics in the research on remote sensing.It is difficulty to acquire GCP in some area such as desert, alpine, polar region, sea and oversea area for
7、 the terrain character is undistinguishable or man can not arrive at those areas. So researchs on geolocation of remote sensing image in those areas under lack of GCPs are becoming an urgent task.ASTER consists of three different subsystems: the Visible and Near-infrared (VNIR) has three bands with
8、a spatial resolution of 15 m, and an additional backward telescope for stereo; the Shortwave Infrared (SWIR) has 6 bands with a spatial resolution of 30 m; and the Thermal Infrared (TIR) has 5 bands with a spatial resolution of 90 m. So ASTER image can be applied in many domains such as land, sea, g
9、lacier, atmosphere and so on.The Geolocation model of ASTER image was established in this paper, and the geolocation error analysis was implemented based on the geolocation model. Then the best geolocation method was presented to georeference the ASTER Level 1A image in difficulty area under lack of
10、 GCPs.This paper is composed by the following portions：1. Interpretion of ASTER data. Analyze the data structure of ASTER data, give the method of reading the satellite position, velocity, time, attitude angle, attitude rate, then research into the changing rule of those data. 2. Establish the geolo
11、cation model. Establish the geolocation model of ASTER image. Three geolocation model were established based on the data character of ASTER：1) the quick geolocation model based on ASTER metadata, 2) the geolocation modal based on satellite orbit and attitude, 3) stereopair geolocation model.3. Geolo
12、cation experiment and error analysis. Geolocate the ASTER Level 1A image using the geolocation model established in portion 2, and analyze the geolocation error for each model, then present the best geolocaiton model for the georefrence of ASTER data.4. Summarization and expectation. Summarize and a
13、nalyze the research result, and give the direction of future research.The IDL( Interactive Data Language) programming language was used in the research to geolocate the ASTER image.Key Words： ASTER data analysis geolocation model error analysis IDL目录摘要IABSTRACTIII目录V第一章 绪论11.1 引言11.2 ASTER及ASTER数据21
14、.2.1 TERRA卫星及ASTER设备21.2.2 ASTER数据产品31.3 国内外研究现状分析41.3.1 影像定位模型的研究41.3.2 ASTER影像的应用研究61.4 本文的研究内容7第二章 ASTER数据文件解析92.1 概述92.1.1 坐标系统92.1.2 时间编码格式112.1.3 数据类型定义122.2 数据结构132.2.1 元数据(Metadata)132.2.2 辅助数据(Ancillary data)142.2.3 VNIR数据组(VNIR Group)162.3 数据读取172.3.1 辅助数据(Ancillary)的读取172.3.2 元数据(Metadata
15、)的读取182.3.3 VNIR数据组(VNIR Group)的读取18第三章 定位模型的建立213.1 辐射校正213.2 基于元数据的快速定位模型223.2.1 基于影像角点坐标的仿射变换模型223.2.2 基于影像格网点处经纬度坐标的仿射变换模型263.3 基于卫星轨道和姿态的绝对定位模型293.3.1 模型建立过程293.3.2 本文的实现323.4 双像立体定位模型393.4.1 模型建立过程393.4.2 本文的实现41第四章 试验与分析474.1 影像定位试验474.2 定位精度分析494.2.1 精度评价方法494.2.2 精度评价结果504.2.3 结论53第五章 总结与展望
16、555.1 总结555.2 展望55参考文献57致谢614.2 定位精度分析 第一章 绪论1.1 引言对遥感图像的应用而言，地面目标空间位置的确定是非常重要的。目标的位置参数在空间遥感中是一个基本的信息量，它是地形测绘、灾害监测、资源普查、变化检测等遥感应用的基础信息。如何对遥感图像进行精确定位及从遥感图像获取地面三维信息一直是遥感研究的重点和热点。影像定位技术是摄影测量学的核心理论基础之一，是实现从影像坐标到地面坐标转化的关键环节。影像定位即利用坐标旋转矩阵，通过逐步的坐标旋转，将像点坐标从像空间坐标系统旋转到地面坐标系统。通常的定位模型有直接线性变换(DLT)，有理函数模型(RFM)，共线
17、条件方程，多项式纠正等。直接线性变换是直接建立像点坐标和空间坐标之间关系的一种成像几何模型，它不需要内方位数据，具有表达形式简单、解算简便、无需初始值等特点，广泛用于近景摄影测量非量测相机影像的解析定位中。有理函数模型(RFM)在传统的摄影测量和遥感领域研究较少，IKONOS卫星影像的广泛应用推动了对有理函数模型的全面研究。共线条件方程纠正是利用地面控制点反算外方位元素，再利用计算出的定向参数通过前方交会得到地面坐标。多项式纠正回避具体的成像过程，利用多项式来表达目标点的像点坐标和对应地面坐标的几何关系，通过已知的像点坐标和地面控制点列立误差方程，解算未知系数，从而实现影像定位。这些定位方法需
18、要大量的均匀分布的地面控制点，控制点的数量和分布会对定位精度产生重要影响。在沙漠、高寒、极地、海洋、境外等地区由于地面特征不明显，人员无法到达等原因很难实施地面控制测量，研究如何对这些地区的遥感影像建立无地面控制点的定位模型，从而进行影像定位具有重要的意义。由于我国西部测图区域大多地势险要，地形复杂，气候恶劣，交通很不方便，不适合人员直接进入进行包括控制在内的测量活动。因此，利用带有高精度方位元素的高分辨率遥感影像进行无控制点或稀少控制点的情况下提取DEM，进而进行正射纠正，是西部测图工程中1：5万地形图测绘一个的重要手段。利用ASTER的可见光近红外(VNIR)光学系统的正视和后视传感仪的同
19、轨立体影像和它们的姿态信息，用少量控制点可生成正射影像，并具有较高的影像对地定位精度。根据ASTER元数据中给出的影像的四个角点坐标可以实现影像的粗略定位。利用其给出的视线方向矢量、卫星的姿态等数据通过一系列的坐标转换，能得到格网点处的地面坐标值，通过这些坐标值和它们相应的影像坐标建立定位模型进行定位，能达到较高的定位精度。ASTER影像具有较高的地面分辨率，能在可见光、近红外、短波红外、热红外的光谱范围内的14个通道内成像，并且具有立体观测能力，因此ASTER影像具有广泛的用途，能用于陆地、海洋、冰川、大气等方面的研究。ASTER影像相对与其他商业遥感影像而言，其价格便宜很多，研究ASTER
20、影像的定位模型，可以使得该影像在更广泛的领域得到有效的利用。1.2 ASTER及ASTER数据ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)是高性能的光学传感器，是由美国和日本联合开发的地球观测项目的组成部分之一，其目的在于揭示全球性的与环境有关的现象并探测地球资源11。ASTER影像具有较高的地面分辨率，能在可见光、近红外、短波红外、热红外的光谱范围内的14个通道内成像，并且具有立体观测能力，因此ASTER影像具有广泛的用途。能用于陆地、海洋、冰川、大气等方面的研究。下图显示了ASTER影像的应用范
21、围：图 1.21 ASTER影像的应用范围（本图根据ASTER Users Guide Part-I（page 4）翻译）1.2.1 TERRA卫星及ASTER设备Terra卫星发射于1999年12月，是极轨卫星，携带了包括ASTER传感器在内的4个传感器。卫星运行于平均轨道高度为705 km的太阳同步轨道。重返周期为16天。表 1.21 TERRA卫星的轨道特征11轨道太阳同步，降轨长半轴(均值)7078 km偏心率 0.0012Time of day10：30 15 min. am高度范围700 - 737 km(赤道处705 km)倾角 98.2 0.15重返周期 16 days (23
22、3周/16天)相邻轨道间距离172 km轨道周期 98.9 min轨道位置可信度150 m/3轴重返精度20 kmASTER包括三个光学子系统：可见光近红外(VNIR)、短波红外(SWIR)、热红外(TIR)，有14个光谱通道，所覆盖的波谱范围从可见光到热红外。ASTER数据每景幅宽60km60km。其中可见光近红外子系统是由推扫式扫描仪获取，包括绿色，红色和近红外三个通道，其在天底方向的空间分辨率为15m。另外在后视方向有一个近红外通道。这样ASTER传感器具有了同轨立体成像能力，天底方向和后视方向的夹角为27.6，基高比(BH)为0.6。表 1.22 ASTER 传感器主要特征11子系统波
23、段号光谱范围(m)空间分辨率VNIR10.52 - 0.6015 m20.63 - 0.693N0.78 - 0.863B0.78 - 0.86SWIR41.600 - 1.70030 m52.145 - 2.18562.185 - 2.22572.235 - 2.28582.295 - 2.36592.360 - 2.430TIR108.125 - 8.47590 m118.475 - 8.825128.925 - 9.2751310.25 - 10.951410.95 - 11.651.2.2 ASTER数据产品ASTER数据具有空间分辨率高，光谱覆盖范围宽以及同轨立体观测能力等特点。AS
24、TER传感器相对于其他传感器(Landsat/TM，SPOT/HRV，JERS/OPS)而言，其基高比从0.3提高到0.6，立体观测能力大大提高。同时ASTER影像具有较高的对地定位精度，在无控制点的情况下，经过定位后的ASTER影像在沿轨方向和垂直轨道方向的定位精度估计值分别为47m和54m11。除了未经处理的原始数据Level 0以外，其他级别的数据都经过了不同程度的处理。目前用户可以申请到的数据产品有L1、L2、L3三个级别。(1) Level 1级数据产品包括两种：level 1A(L1A)和Level 1B(L1B)。L1A数据是经过重构的未经几何校正和辐射校正处理的仪器数据，保持了
25、原分辨率，这些数据都附带着相关的校正系数，产品没有地图投影。Level 1B数据是把Level 1A数据做了几何校正及辐射校正后所得。可以利用本产品中图像数据的DN值得到一些物理量诸如辐射值、温度等信息。(2) L2A级产品包括2A02、2A03V、2A03S、2B01V、2B01S、2B01T、2B05V、2B05S、2B03、2B04等产品形式，它们是经过去相关拉伸、大气校正等处理后的相对波谱反射系数、地表辐射系数、地表反射系数、地表温度、地表发射率等产品。(3) L3A01级产品为正射影像产品，用相对DEM(4A01)数据生成的。本数据消除了由高程差别引起的地形畸变。L3A01是经过正射
26、纠正后的VNIR的1、2、3N波段的3幅正射影像产品数据。1.3 国内外研究现状分析1.3.1 影像定位模型的研究现在利用单线阵推扫式传感器获取的遥感影像越来越多，如国外的ASTER、SPOT、IKONOS和QUICKBIRD等，国内的有资源一号和资源二号等卫星影像。下面将主要论述有关单线阵推扫式卫星遥感影像的几何模型的建立及影像定位的研究情况。影像定位模型反映了地面点三维空间坐标与相应像点在像平面坐标系的二维坐标之间的数学关系。目前，遥感影像定位模型主要有三类：(1) 抽象模型，如直接线性变换模型(Direct Linear Transformation，DLT)；(2) 通用模型，如有理多
27、项式模型(Rational Function Modal，RFM)；(3) 严格几何模型，如共线条件方程模型。通常需要根据精度要求和有效的控制信息来选择合适的定位模型对影像进行处理。DLT是直接建立像点坐标和空间坐标之间关系的一种成像几何模型，它不需要内方位数据，具有表达形式简单、解算简便、无需初始值等特点，广泛用于近景摄影测量非量测相机影像的解析定位中。随着线阵列传感器的面世，许多学者又开始将DLT引入到星载CCD传感器的定向中，El_Manadili等采用DLT对SPOT影像进行精纠正，用少量的控制点就可达到子像元的定位精度44。F. Savopol等用DLT对印度卫星IRS-1C影像进行
28、处理，在不考虑系统误差的情况下定位误差也在一个像元之内45。针对星载CCD传感器的投影性质，Okamoto对DLT进行改化，提出了扩展型的直接线性变换(Extended Direct Linear Model，EDLT)50。以线阵CCD影像的严格几何模型为基础，Younian Wang推导出了CCD扫描影像的一种新的定位模型46，称为自检校型直接线性变换模型(Self-Calibrating DLT，SDLT)。SDLT模型不需要任何的传感器参数，如内方位元素、侧视角和轨道星历信息，也不需要对原始影像进行几何预纠正，因而适合处理一些未公开传感器详细信息的高分辨率遥感影像。为避免高分辨率卫星C
29、CD影像严格几何模型中定向参数的强相关，Okamoto等提出了一种利用仿射变换来处理高分辨率卫星CCD影像的方法51。Okamoto的仿射变换模型以平行投影影像为基础，利用仿射变换建立起平行投影影像和物方空间之间的数学关系，故可称之为平行投影仿射变换模型( Parallel Projection Affine Transformation Model， PPATM)。有理函数模型(Rational Function Model ，RFM)在传统的摄影测量和遥感领域研究较少，IKONOS卫星影像的广泛应用推动了对有理函数模型的全面研究。C. Vencent Tao首先提出了有理函数模型参数的最小
30、二乘迭代解法，并尝试利用地面控制点进行解算47。 Xinghe Yang将有理函数模型分为正解和反解两种形式，并首次利用影像的严格几何模型成功拟合出有理函数模型52； Dowman介绍了有理函数模型的应用背景，总结其优缺点，并对其精度和稳健性进行分析，认为有理函数模型可用作多种传感器影像的摄影测量重建，并进一步提出了有理函数模型的误差传递算法53；Tao，Yong Hu提出了特定情况下，基于有理函数模型的立体定位算法，以及利用控制点更新模型参数的算法48；Tao系统总结了几年来国际上的研究成果，对有理函数模型的解算方式、可行性、稳定性、精度以及控制信息的获取进行了全面分析，并对有理函数模型的优
31、缺点进行了客观评价49。上述遥感影像的定位均可获得较高定位精度。通过分析我们发现这些定位方法有以下特点：(1) 这些方法都要求在遥感影像区域内必须有足够数量的地面控制点；(2) 定位过程基本是从“地”到“空”，以地面上控制点的地理坐标决定空间遥感图像在地理坐标空间中的位置。由于上述的几种定位方法都需要大量的地面控制点，因此，地面测量控制点或从地形图上选读控制点是必不可少的作业步骤。不管是实地测量还是从地形图上选点，都需要大量的资金和时间。在山区，由于地形特征不明显，从地形图上选点显得非常困难，而实施地面控制测量则要花费很大成本，有时甚至根本无法进行测量。在我国西部无图区由于条件极其恶劣而无法实
32、施控制测量，并且因为不具备1：5万地形图，在地图上选点也是不可能的。因此研究在缺少控制点的情况下对遥感影像进行定位是一个很重要的课题。宋伟东研究了稀少控制点下遥感影像纠正模型。他建立了卫星把空间后方交会条件平差模型并推广到CCD成像模式下，建立了基于多中心投影的空间后方交会条件平差模型，解决了稀少控制点下SPOT5遥感影像的精确纠正问题18。张过研究了缺少控制点的高分辨率卫星遥感影像几何纠正。他从影像坐标系统到地面坐标系统严密的变换关系、轨道模型的建立、姿态模型的建立、卫星跟踪数据的利用等几个方面入手，构建了单线阵推扫式卫星遥感影像严格成像几何模型；在分析偏置角对卫星遥感影像对地目标定位影响公
33、式的基础上，改进了基于偏置矩阵的卫星遥感影像系统误差补偿方法；形成了完整的卫星遥感外推对地目标定位模型。他还研究了根据严格成像模型求解RPC参数的方法，提出了顾及全球DEM、无需初值的RPC模型参数解求方法。在算法研究的基础上，研制了一套缺少控制点条件下卫星遥感对地目标定位试验系统，实现了SPOT-5影像、QUICKBIRD影像、IKONOS影像和资源二号卫星影像的几何纠正，利用地面控制点对卫星系统参数或RPC模型参数进行调整和外推，实现了无控制地区资源二号卫星影像的对地目标定位20。由于多项式方法和有理函数方法未充分顾及推扫式成像的几何实质，为了进行卫星遥感影像的精确对地目标定位，需要对推扫
34、式成像建立严格的构像方程和有效的定位算法。袁修孝、张过从单线阵推扫式传感器的成像机理出发，利用6个卫星轨道开普勒参数和3个传感器姿态角建立了推扫式卫星遥感影像坐标与其地面点在地心坐标系下的坐标关系式，即构像方程。利用构像方程实现了无控制点下影像的对地定位，试验证明，通过利用少量控制点对卫星开普勒轨道参数进行调整后实施单景影像几何纠正，能大大提高定位精度 24。由此可知，按照卫星遥感影像严格构像方程在直接利用卫星星历和传感器姿态进行影像几何纠正时具有较高的精度潜力。然而，由于直接获取的卫星星历和传感器姿态存在误差，对地目标定位带有明显的系统误差。如果能获得某一时刻卫星星历和传感器姿态的系统误差，
35、根据该系统误差可以对其他时刻的卫星系统参数予以系统误差补偿，以获得待纠正影像处较为精确的卫星轨道参数和传感器姿态。为此，袁修孝、张过、吴春华研究了缺少控制点的卫星遥感影像外推定位22，研究表明，利用同一轨道上某一时刻精确已知的卫星系统参数的影像数据进行外推可以实现这一目标。现在很多遥感影像具有同轨立体观测能力，进行影像定位时应该充分利用这一点。张永军、张勇研究了SPOT5卫星HRS立体影像的成像原理，构建了无需地面控制点的直接对地绝对定位模型。它们利用该模型进行了定位试验，试验表明，无控制绝对定位结果存在不同程度的系统误差；利用任意位置的一个地面控制点消除系统误差后即可获得较好的平面和高程定位
36、精度17。目前，人们提出了多种遥感影像定位模型，需要研究如何将这些模型用在实际的生产中。韩颜顺做了高分辨率卫星影像几何模型研究。他研究了卫星轨道模型，有理函数模型，微分多项式模型，并利用这些几何模型做了大量的正射纠正实验，他对高分辨率卫星影像成像过程建模，推导卫星轨道姿态模型，利用该模型定向并设计了相应的算法；研究了有理函数模型理论，对该模型解算、定向进行详细的论述；建立了针对高分辨率卫星影像的微分多项式模型，实验证明该模型能有效改正因地形起伏引起的投影差，通过对模型的分析，建立了具体的模型定向实现算法，在此基础上开发了微机版的影像正射纠正软件19。刘军研究了高分辨率卫星CCD立体影像定位技术
37、。他对有理函数模型(RFM)进行了全面研究，重点探讨了两种解算方案，提出了基于有理函数模型的地面点三维定位算法，并用实验验证该算法的正确性、可行性以及相应的定位精度26。1.3.2 ASTER影像的应用研究在遥感影像定位方面，国内外的学者做了大量的研究，提出了很多有实用价值的模型，但是，它们所做的研究大多是基于SPOT影像和IKONOS影像的，也有的是基于资源卫星和印度遥感卫星(IRS-1C)的，而对ASTER遥感影像，这方面的研究很少。人们对ASTER遥感数据的研究主要集中在DEM的提取及精度检测，农业，林业，矿产资源，环境等方面。ASTER影像的重要应用之一是利用它的同轨立体像对提取DEM
38、。现在，很多通用遥感软件如PCI，ENVI，ERDAS等可以对ASTER影像提取DEM。另外，有专门针对ASTER影像的DEM提取软件，如ASTERDTM，SILCAST等，这两种软件是用IDL语言开发的，可以集成到ENVI的菜单里，操作方便，提取的DEM精度较高。Akira Hirano，Roy Welch，Harold Lang对从ASTER影像提取的DEM进行了精度检测，它们利用个人电脑上的桌面制图系统(Desktop Mapping System software)软件的自动立体相关程序提取DEM，研究结果显示，所提取的DEM能达到7m到15m的高程精度55。Richard Selby
39、详细介绍了如何利用PCI软件从ASTER影像提取DEM和制作正射影像图56。Geosystems support介绍了用ERDAS Orthobase Pro从ASTER影像提取和制作正射影像的方法，这种方法至少需要3个控制点57。由于ASTER DEMs可以方便获取，空间影像公司的Peter Aniello提出一种用ASTER DEMs制作IKONOS正射影像的方法58。沈强、鄂栋臣、周春霞做了ASTER卫星影像自动生成南极格罗夫山地区相对DEM的试验 20。由于ASTER影像的多光谱特性，可以对ASTER影像做适当的分类处理以提取所需要的信息。Trevis J. Gigliotti做了基于
40、IKONOS和ASTER影像数据的Onondaga湖的大型植物制图的研究40。Genya SAITO，Naoki ISHITSUKA，Yoneharu MATANO和Masatane KATO做了TERRA/ASTER数据在农业土地制图应用的研究37。相对与其他中等分辨率遥感影像，ASTER影像的巨大优势在于其光谱覆盖范围广，它的三个子系统能从可见光到热红外的光谱空间内成像，这引起了地质学家们的极大兴趣。王钦军，蔺启忠做了包尔图地区ASTER遥感岩性提取的研究，它们介绍光谱排序编码法的原理并对其进行精度验证36。二宫芳树，傅碧宏研究了帕m尔东北缘ASTER多光谱热红外遥感数据的岩性信息提取58
41、。H. Ranjbar， H. Shahriari， M. Honarmand对比了ASTER影像和ETM+影像在探测斑状铜矿方面的能力。研究表明，ASTER数据有更好的热液改造(Hydrothermal alteration)识别能力和岩石鉴别能力。ASTER影像在环境变化监测方面也有着很大的应用潜能。Masatane Kato， Yuko Fukui and Atsuo Yoshino (ERSDAC)介绍了ASTER在对突发事故如印度丽西亚苏门答群岛的巨大地震和海啸的观测能力61。ASTER数据提供了新的全球冰川监测的可选方法，A. Kb， C. Huggel， F. Paul1， R.
42、 Wessels， B. Raup， H. Kieffer and J. Kargel研究了ASTER数据在冰川监测方面的准确性及应用62。ASTER影像具有较高的空间分辨率，因此它可以用于地面的变化检测。CARA G. SCHIEK做了基于ASTER光学卫星影像的沿西藏昆仑断层的地面形变探测的研究41。由于ASTER数据是以HDF格式存储的，HDF格式有其自身的特点。张莉，曾致远做了基于HDF4文件格式的MODIS 1B影像数据提取的研究 19。朱黎江、秦其明、陈思锦研究了ASTER遥感数据解读与应用，它们对ASTER数据格式进行了分析，并对解读关键技术进行了研究 32。1.4 本文的研究内
43、容本文研究目标是建立ASTER影像的绝对定位模型，并以此模型为基础进行ASTER影像定位误差的定量分析，实现在没有控制点和稀少(小于4个)控制点的情况下对ASTER L-1A级影像进行定位，从而解决困难地区ASTER影像的定位问题。其主要研究内容为以下几部分：1ASTER影像数据解析解析ASTER数据的结构，研究如何正确读取卫星的位置、速度、时间、姿态角、姿态变化率等数据，并研究这些数据的变化规律。2建立影像的定位模型根据对影像数据的分析结果建立适合于ASTER影像的定位模型。建立了3种定位模型：基于元数据的快速定位模型，基于卫星轨道和姿态的绝对定位模型，双像立体定位模型。3影像定位试验与分析
44、在建立定位模型的基础上，对原始影像进行定位。分析各种定位模型的定位误差。通过分析，给出对ASTER 进行影像定位的较合理的定位模型。4总结与展望总结分析研究成果，并针对研究中出现的问题，提出以后的研究方向。研究中用IDL语言编程，利用建立的模型实现对ASTER L-1A影像无（稀少）控制点的定位。第二章 ASTER数据文件解析ASTER数据产品是以HDF-EOS格式存储的。HDF-EOS是HDF (Heirarchical Data Format)格式的扩展。HDF是美国NCSA(National Center for Super-computing Application)为了满足各领域研究
45、需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式，这种格式的主要特点是将数据格式描述和数据存在同一个文件中。HDF具有平台独立性，用户可扩展性，并且其内置的元数据可包含单位，标签及描述符。标准的数据类型包括：多维数组，文字，表，栅格图像和调色板(palette)。HDF-EOS数据格式是在标准HDF上加入了ECS的规定，数据类型及元数据，这样能更有效的显示EOS(Earth Observation System)数据。HDF-EOS支持地理数据如点，格网及刈幅（swath）数据，因此可以通过位置和时间来搜索所需的数据。点数据指不规格分布的位置网络；格网数据类型指基于某种地图投影的规则格网
46、的位置。这种数据对于在EOS将原始数据处理成Levels 3或者4的数据产品是很有用的。数据所支持的地图投影包括墨卡托(Mercator)，UTM等；刈幅数据类型指具有时间连续性的扫描行，剖面(Profiles)，或者其它数组数据。一个刈幅具有沿轨道方向不随时间变化而变化，而在垂直与轨道方向与每一时刻相关的特性。2.1 概述2.1.1 坐标系统ASTER数据产品中主要涉及到4种坐标系统13，其定义如下：1. 卫星参考框架(Spacecraft Reference Frame)该坐标系统是卫星的姿态参考框架。其定义如下：原点： 卫星的质心参考方向： X轴 Roll 轴 Y轴 Pitch轴 Z轴 Yaw轴2. 轨道参考框架 (Orbital Reference Frame)在轨飞行姿态的参考框架。其定义为：原点： 卫星的质心参考平面： XY平面 垂直于位置矢量参考方向： Z轴 沿天底方向指向地心(directed toward geocentric nadir) X轴 Z轴与Y轴的叉积，即垂直于轨道方向，角速度的反方向卫星运动方向01ZYXCCD 阵列yX0yY0像素观察方向像素实际位置yawpitchRoll
