与通常的双目、多目立体成像不同,遥感推扫式立体成像属于非同步成像,因此,基线距离、轨道高度和像机位置姿态不固定,给构建高精度立体形貌影像带来困难。由于推扫式立体成像原理的特殊性,三维地形地貌的梯度矢量变化会造成推扫式立体成像数据中不同区域三维信息的缺失,对立体成像精度和分辨率产生影响。本课题针对上述关键问题,将系统和深入地研究推扫式立体成像非同步性,基线距离、轨道高度、像机位置和姿态均为变量的变参数立体成像模型,以及像机标定和异步成像高精度匹配算法等关键理论和技术问题,研究地形地貌梯度矢量变化与推扫式立体成像数据中的信息缺失之间的关系模型,以及三维误差分布和修正模型。通过数据挖掘及聚类方法发现数据规律,反演出推扫式立体成像数据中的三维缺失信息,对立体形貌数据进行修正和补偿,获得高精度地形地貌数据并对其处理。该研究成果对从遥感推扫式立体成像数据中获得高精度立体成像结果具有重要理论和应用意义。
英文主题词push-broom stereo imaging;data mining;error correction;self calibration;stereo matching