基于卡尔曼滤波的Landsat-8卫星影像几何精校正

郭少锋1，2，李安1，李山山1，冯钟葵1

(1.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100094；2.中国科学院大学，北京 100049)

摘要：卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计算法，被广泛应用于GPS动态数据处理、组合导航和通信与信号处理等领域。本文将卡尔曼滤波引入卫星影像几何精校正处理中，以Landsat-8卫星影像为例，利用卡尔曼滤波方法和地面控制点构建运动方程和测量方程，实现了对卫星星历和姿态数据的修正。实验证明，相比于传统最小二乘平差法，该方法使用较少的控制点即可达到稳定的精度，降低了几何精校正对控制点数量的依赖，具有较高适用性。

关键词：Landsat-8；卡尔曼滤波；几何精校正

doi:10.3969/j.issn.1000-3177.2015.01.003

中图分类号：TP751文献标识码：A

收稿日期：2013-11-28修订日期：2014-03-06

基金项目：江西省数字国土重点实验室开放基金(DLLJ201303)；航空遥感技术国家测绘地理信息局重点实验室经费资助项目(2014B02)。

作者简介：于英(1985～)，男，博士，主要研究基于移动平台的视频遥感图像快速处理方法。

Geometric Precision Correction of Landsat-8 Imagery Based on Kalman Filter

GUO Shao-feng1，2，LI An1，LI Shan-shan1，FENG Zhong-kui1

(1.InstituteofRemoteSensingandDigitalEarth，ChineseAcademyofSciences，Beijing100094；

2.UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100049)

Abstract：Kalman filter is a recursive linear minimum variance estimation algorithm，and it has been widely used in GPS dynamic data processing，integrated navigation，communication and signal processing fields.This paper applies kalman filter into geometric precision correction of Landsat-8 imagery，and completes the correction of satellite ephemeris and attitude data.In the experiments，the comparison of accuracy between kalman filter algorithm and least square method shows that the application of kalman filter in precision correction of landsat-8 imagery can reduce the dependence of GCPs.

Key words：Landsat-8；kalman filter；geometric precision correction

1引言

随着航天技术、传感器技术和计算机技术的蓬勃发展，遥感技术在近30年取得了很大的进步，并被越来越广泛地应用于国民经济建设中。为了适应多层次、多角度、全方位和全天候的全球立体对地观测的要求，近两年世界遥感强国相继发射了众多遥感卫星。其中，美国为了延续Landsat系列卫星的对地观测任务，于2013年2月11日成功发射Landsat-8卫星。该卫星分辨率为30m，卫星重访周期为16天，带有OLI和TRIS两个对地观测传感器。……