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首页> 外文期刊>International journal of remote sensing >Line-based rational function model for high-resolution satellite imagery
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Line-based rational function model for high-resolution satellite imagery

机译：基于线的高分辨率卫星影像有理函数模型

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摘要

The object-to-image transformation of high-resolution satellite images often involves a rational functional model (RFM). Traditionally, RFM uses point features to obtain the transformation coefficients. Since control lines offer greater flexibility than control points, this study proposes a new RFM approach based on linear features. The proposed methods include direct RFM and bias- compensated RFM using control lines. The former obtains the rational polynomial coefficients (RPCs) directly from control lines, whereas the latter uses sensor-orientated RPCs and control lines to determine compensated coefficients. The line-based RFMs include vector and parametric line representations. The experiments in this study analysed the effects of line number, orientation, and length using simulation and real data. The real data combined three-dimensional building models and high-resolution satellite images, such as IKONOS and QuickBird images. Experimental results show that the proposed algorithms can achieve pixel-level accuracy.
机译：高分辨率卫星图像的对象到图像的转换通常涉及有理功能模型（RFM）。传统上，RFM使用点特征来获取变换系数。由于控制线比控制点具有更大的灵活性，因此本研究提出了一种基于线性特征的新RFM方法。所提出的方法包括使用控制线的直接RFM和偏置补偿RFM。前者直接从控制线获得有理多项式系数（RPC），而后者使用面向传感器的RPC和控制线来确定补偿系数。基于线的RFM包括矢量和参数线表示。本研究中的实验使用模拟和实际数据分析了线数，方向和长度的影响。实际数据结合了三维建筑模型和高分辨率卫星图像，例如IKONOS和QuickBird图像。实验结果表明，该算法可以达到像素级的精度。

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  • 来源
    《International journal of remote sensing》 |2013年第4期|1355-1372|共18页
  • 作者

    Tee-Ann Teo;

  • 作者单位

    Department of Civil Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu 30010, Taiwan;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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