Radarsat-1 SAR影像最小二乘匹配之研究

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姓名

邱文欽(Wen-Chin Chiu) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木工程學系

論文名稱

Radarsat-1 SAR影像最小二乘匹配之研究
(Study on Radarsat-1 SAR Image Matchingby Least Square method)

相關論文

★ 利用數個參考站模式化電離層影響量以進行GPS衛星測量	★ 白化濾波應用於GPS動態衛星測量之研究
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摘要(中)

衛載SAR影像方位參數之求解，是以檔頭資料所提供之衛星位置為初始值帶入平差模式進行求解，並加入數值地形模型進行建立物空間與像空間之關係，以求取地塊影像，本研究即以此地塊影像進行匹配。
本研究重點首次引入額外一張地塊影像作為輔助資訊來進行匹配；於本實驗中新加入之地塊影像，定義為另一目標窗地塊影像，而兩張目標窗地塊影像必需完成基準轉換。在匹配模式中，使用粗差偵測中的迭代資料搜評技術，逐次將含有雜訊過大或高頻特徵之觀測量從觀測資料組中剔除，以提高匹配精度。
本文將使用最小二乘匹配法探討三張地塊影像匹配（二張目標窗及一張搜尋窗匹配）之可行性，並和二張地塊影像匹配成果作分析比較，且嘗試於三張地塊影像匹配使用最佳不變二次無偏差估計式進行方差分量估計，對匹配影像之觀測量之權值進行較合理的給予與研究。

摘要(英)

The orientation parameters are solved from the satellite header files information and adjustment model. Then add digital terrain model to develop relations between object space and image space. In this study, we use groundel area images to match them with one another.
Object surface element is the basic element of object space matching, also called groundel. The size is pixels rate project to object space. Groundel images are derived from object space position to get image coordinates and gray level. The methodology has to develop the mathematical correlation between object space and image space.
We provide another groundel area image as additional information for image matching. Next, match groundel area images base on the least square matching. To improve a precise matching, we use the iterated data snooping（IDS）－use the normalized residual to detect and delete the blunder of observation at each iteration. Finally, we use the best invariant quadratic unbiased estimation（BIQUE）to provide a method to estimate the variance components and to get reasonable weight.

關鍵字(中)

★ 匹配

關鍵字(英)

★ match

論文目次

中文摘要 I
英文摘要 II
圖目錄 IV
表目錄 VI
第一章緒論 1
1-1 研究動機 1
1-2 文獻回顧 3
1-3 論文架構 4
第二章 SAR影像方位參數與地塊影像之求解 6
2-1 雷達測量條件式 6
2-2 外方位參數之參數模式 7
2-2-1 外方位動態參數模式 7
2-2-2 像元間距 8
2-2-3 偏斜角 8
2-3 外方位參數求解方法 9
2-3-1 工作坐標系之定義 9
2-3-2 混合平差模式 10
2-3-3 參數初始值之給定 11
2-3-4 外方位參數求解步驟 12
2-4 地塊影像求解方法 14
第三章 SAR地塊影像匹配參數模式與求解 16
3-1 地塊影像匹配求解模式 16
3-2 三張地塊影像匹配模式 17
3-2-1 三張地塊影像匹配之目標窗基準轉換 17
3-2-2 三張地塊影像匹配之最小二乘匹配模式 17
3-2-3 標準化互相關係數法 21
3-2-4三張地塊影像匹配之求解步驟 21
3-3卡方統計檢定與費雪統計檢定 24
3-3-1 卡方統計檢定 24
3-3-2 費雪統計檢定 25
3-4 粗差偵測 26
3-5 方差分量估計 28
3-5-1 方差分量估計的方法 28
3-5-2 方差分量分組依據 30
3-5-3 方差分量估計初始值的給予 31
3-5-4 方差分量估計求解步驟 31
第四章實驗結果與討論 32
4-1 外方位參數求解 32
4-1-1實驗區資料 32
4-1-2外方位參數實驗成果與分析 37
4-1-2-1外方位參數求解 37
4-1-2-2地形物元 41
4-2 地塊影像匹配成果與分析 42
4-2-1 資料說明 42
4-2-2匹配視窗尺寸討論 50
4-2-2-1 二張影像匹配(未執行粗差偵測) 50
4-2-2-2 三張影像匹配(未執行粗差偵測) 52
4-2-3二張匹配執行粗差偵測之成果與分析 54
4-2-3-1 二張影像匹配(執行粗差偵測) 55
4-2-4三張匹配之粗差偵測及方差分量估計成果與分析 57
4-2-4-1 三張影像匹配(執行粗差偵測) 57
4-2-4-2 方差分量估計 60
4-2-5二張及三張匹配成果分析比較 61
第五章結論與討論 65
5-1結論 65
5-2討論 66
5-3建議 66
參考文獻 68
附錄A 坐標系統之轉換關係 71
附錄B 匹配地塊影像 78

參考文獻

參考文獻
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指導教授

吳究(Joz Wu)

審核日期

2003-7-16

推文