西北林学院学报２００９，２４（２）：１６２～１６５ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像几何精校正初探 龙妙玲，岳彩荣 章皖秋 （西南林学院，云南昆明６５０２２４） 摘 要：以云南省宜良县匡远镇集体林权制度改革中所使用的Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像作为试验数 据，对该卫星图像的几何精校正方法进行了初步研究，分析了几何多项式模型、ＲＰＣ模型、投影变 换模型以及ＤＥＭ对高分辨率的Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像几何校正的作用。通过把该镇的原始图像整 体进行几何精校正（即整乡校正）和切割成小块分别校正（即分村校正）２种方式的对比试验表明， 利用ＲＰＣ模型与ＤＥＭ相结合的整乡校正的方法最为适合于林权制度改革宗地勘测对Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ 卫星图像的要求。 关键词：卫星图像；Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像；几何精校正 中图分类号：￥７７１．５３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１—７４６１（２００９）０２—０１６２—０４ Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ ｏｎ Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｉｍａｇｅ ＬＯＮＧ Ｍｉａｏ－ｌｉｎｇ，ＹＵＥ Ｃａｉ－ｒｏｎｇ ｔ ＺＨＡＮＧ Ｗａｎ－ｑｉｕ （Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｆｂｒｅｓｔｒｙ Ｃｏｌｌｅｇｅ。Ｋｕｎｍｉｎｇ． ｎｎａｎ ６５０ＺＺ４．Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｍｅｔｈｏｄｏ１ｏｇｉｃａｌ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｗａｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｏｎ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｈｉｇｈ—ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｆｏｒｍ ｏｆ ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ ｆｏｒｅｓｔ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｒｉｇｈｔ ｏｆ Ｋｕａｎｇｙｕａｎ Ｔｏｗｎｓｈｉｐ－ Ｙｉｌｉａｎｇ Ｃｏｕｎｔｙ，Ｙｕｎｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ．Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ ｍｏｄｅ－ＲＰＣ ｍｏｄｅ－Ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｍｏｄｅ ａｎｄ ＤＥＭ ｉｎ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｗｅｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｔｏｗｎｓｈｉｐｓ ａｎｄ ｏｎ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｖｉｌｌａｇｅｓ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＲＰＣ ｍｏｄｅ ｉｎｔｅ— ｇｒａｔｅｄ ｗｉｔｈ ＤＥＭ ｔｏ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｌｌｙ ｃｏｒｒｅｃｔ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｔｏｗｎｓｈｉｐ ｃｏｕｌｄ ｍｅｅｔ ｔｈｅ ｄｅｍａｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｆｏｒｍ ｏｆ ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ ｆｏｒｅｓｔ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｒｉｇｈｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅ；Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ；ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ 云南省集体林权制度改革（以下简称“林改”）将 能，传感器斜视扫描成像造成图像几何变形较大。 涉及全省７Ｏ ９／６以上的人口，涉及到千家万户林农切 因此，对林改工作中采用Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像进行 身利益。同时林权本身的权威性和严肃性，都要求 较高精度的几何精校正成为确保林权宗地勘测精度 在勘测宗地位置和面积时做到严谨和精确。在林改 要解决的技术难题。以近来承担的宜良县林改项目 宗地勘测中，采用了Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ高分辨率卫星图 中Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像处理试验为例，探讨了 像，它具有图像更直观、生动，记录的信息量丰富，细 Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像几何精校正的技术问题，以便 节表达清楚等优点，有利于农民广泛有效地参与到 为林改大面积使用Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像提供技术 林改工作中来，又为外业工作提供了可靠的参考，同 保证。 时还可以在勘测成图过程中大大节省人力和时问， 对提高林改宗地位置和面积量算的精确性是一个有 １试验区概况及数据情况 益的尝试。然而，由于该卫星具有能斜视成像的功 本试验选取宜良县的匡远镇作为试验区。匡远 收稿日期：２００８—０７—１５修回日期：２００８一ｌ０—０６ 基金项目：利用“３Ｓ”技术辅助宜良县集体林权改革（ＸＨ２００７０１６）；云南省林学重点专业建设项目（ＸＨ２００５０２３）。 作者简介：龙妙玲，女，硕士研究生，研究方向为“３Ｓ”技术在林业中的应用。 ＊通讯作者：岳彩荣，男，教授，在读博士，从事遥感与ＧＩＳ的教学与研究。 第２期 龙妙玲等 Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像几何精校正初探 １６３ 镇位于云南省中东部，昆明市东南，全镇面积２００．５ ２．２有理函数模型 ｋｍ。；海拔在１ ５２０ ２ ｉ００ ｍ之间，属于高原山区。 Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像的分辨率高，并且Ｑｕｉｃｋ 东西山区海拔较高，起伏较大；中部狭长形的坝子地 Ｂｉｒｄ卫星传感器能够倾斜成像，在对起伏山区扫描 势略低且较平坦。 成像时容易产生几何图像像点位移，导致的几何变 本试验使用的遥感图像数据为Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫 形更为复杂，大大增加了对此类图像几何校正的难 星图像。Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ高分辨率遥感卫星是由美国数 度。对起伏山区的Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ图像进行几何校正， 字地球（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｇｌｏｂｅ）公司于２００１年１Ｏ月１８日发 应考虑地形的起伏因素的影响，可以采用数字高程 射成功的目前全世界最高分辨率的商用遥感卫星。 模型（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ，缩写为ＤＥＭ）和有 轨道高度４５０ ｋｍ，太阳同步卫星，使用ＣＣＤ线性阵 理函数模型相结合的方法对起伏山区的Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ 列技术获得４个波段的２．４４ ｍ分辨率多光谱数据 图像进行几何精校正。 和１个波段０．６１ ｍ分辨率的全色数据，成像幅宽为 有理函数模型是用有理函数逼近二维像平面和 １６．５ ｋｍ×１６．５ ｋｍ。Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像采用线 三维物空间对应关系，其正解形式表示为： 阵ＣＣＤ探测器，按照推帚式扫描成像嘲。本次几何 精校正试验采用的数据有２００６年１月采集的 Ｑｕｉｅｋ Ｂｉｒｄ卫星图像标准产品匡远镇影像；匡远镇 １：１万地形图１７幅，北京５４坐标系；１；５万 仨 一ｐＰ １２ｓ（ Ｘ ， Ｙ ， Ｚ ） 式中，（ｒ ，Ｃ ）和（ｘ ，ｙ ，Ｚ ）分别表示像点坐标（ｒ， ＤＥＭ。 ｃ）和（Ｘ，ｙ，Ｚ）经平移和缩放后的归一化坐标，取 ２ 卫星图像几何精校正方法 值于（一１．Ｏ～１．Ｏ）之间。有理函数模型采用归一化 坐标的目的是减少计算过程中由于数据数量级差别 目前针对卫星遥感图像的几何精校正方法有几 过大引入舍入误差。有理函数中多项式每一项的各 何多项式模型、有理函数模型、局部区域校正模型、 个坐标分量Ｘ，ｙ，Ｚ的幂最大不超过３（一般有１，２， 共线方程模型等，其中几何多项式模型、有理函数模 ３种取值）。分母项ｐ ，ｐ 的取值可以有２种情况： 型是比较适用于Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像的几何精校 Ｐ２一ｐ４，Ｐ２≠Ｐ４Ｉｓ］。 正方法。 有理函数模型不需要知道卫星轨道信息及成像 ２．１几何多项式模型 参量，且其系数包含了各种因素（传感器构造、地球 多项式校正法是经常使用的一种方法，因为它 曲率、大气折光等）的影响。 的原理比较直观，并且计算较为简单。该方法的基 有理多项式系数模型和投影变换模型是基于有 本思想是回避成像的空间几何过程，直接对图像变 理函数的几何校正计算模型。 形的本身用多项式变换进行数学模拟。将遥感图像 ２．２．１有理多项式系数（ＲＰＣ）模型 有理多项式 的总体变形看作平移、缩放、旋转、仿射、弯曲以及更 系数（ＲＰＣ）模型是目前使用较多的有理数模型，属 高次的变形综合作用的结果。这样的变形用一个严 于一种广义的成像模型。有理函数模型可看成是多 格的数学表达式来描述是困难的，而可以用一个适 项式模型的延伸，是一种通用模型。如果输人均匀 当的多项式来描述校正前后图像相应点之间的坐标 分布的控制点，它比一般多项式模型在拟合方面优 关系。 越，而且精度较高。有理函数模型多项式中每个多 一般多项式几何精校正算法的表达式为： 项式的形式如下： ｆｚ一∑∑ｎ ｘ Ｐ１（Ｘ，Ｙ，Ｚ） ．｛ ¨ 。 ＝ａ０＋ａ１Ｘ＋ａ２Ｙ＋ａ３Ｚ＋口４ＸＹ＋ａ５ＸＺ＋ａ６ＹＺ＋ ｌＹ＝∑∑ｂ ｚ ａ７ｚ ＋口８ｙ。＋ａ９Ｚ。＋ａｌ０ＸＹＺ＋ａｕＸ Ｙ＋ａｌ２Ｘ Ｚ＋ ｉ ０ 一０ ａ１３Ｙ。Ｘ＋ａ１４Ｙ。Ｚ＋口１５ＸＺ。＋口ｌ６ＹＺ。＋口１７Ｘ。＋ａ１８ｙ。 式中，（ｚ， ）为像点的像平面坐标；（Ｘ，ｙ）为其对 ＋ａ Ｚ。式中，ａ。，…，ａ 。为有理函数系数。在模型 应地面点的地面坐标【４］。 中，由光学投影引起的畸变表示为一阶多项式，而地 多项式校正法比较适用于ＴＭ等分辨率比较 面曲率、大气折射、镜头畸变可用三阶多项式模 低图像几何校正，同时对于地势较平坦的、小范围的 拟 引。 其它分辨率较高的卫星图像几何校正本方法也适 ２．２．２投影变换（ｐｒｏｉｅｃｔｉｖｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）模型 投 用。 影变换模型是一种单纯通过控制点按拟合方程解算 １６４ 西北林学院学报 ２４卷 的有理函数模型 。任何平面投影变换都可以用一 个３×３矩阵来表达（图１）。 ，，，，，・Ｊ｝．， ． 、＼ 图１投影变换模型示惹图 Ｆｉｇ．１ Ｓｋｅｔｃｈ ｏｆ ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｍｏｄｅ ｆ １］ ｆｈ１１ ｈ１２ ｈ１３］ｆｚ１ １ Ｉ ２ Ｉ—ｌ ｈ２ｌ ｈ２２ ｈ２３ Ｉ ｌ ｚ２ ｌ ｌ ３ Ｊ ｌｈ３１ ｈ３１ ｈ３３ Ｊ【 Ｊ 其表达式为： ｆ （＾３１Ｘ＋ｈ３２Ｙ＋ｈ３３）一ｈ１ｌＸ＋ｈ１２Ｙ＋ｈｌ３ 【ｙ（ｈ３１ｚ＋ｈ３２Ｙ＋ｈ３３）一ｈ２１ｚ＋ｈｚ２ ＋ｈ２３ 投影变换适合于没有可用的传感器模型卫星图像校 正或已经过粗略几何校正的卫星图像的几何精校 正。理论上，这个模型能用最少的控制点对拟合的 方程进行解算，但由于所拟合的方程具有不稳定性， 解算结果不一定很好［ 。 ３ Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像几何精校正 本试验以地形图作为标准校正空间，首先将纸 质地形图扫描并对扫描图进行空间几何配准。在 Ｅｒｄａｓ９．１软件下，选取地面控制点（ｇｒｏｕｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｏｉｎｔ，缩写为ＧＣＰ），其原则是选取位置不变的地物 点，如水坝、桥以及道路交叉点，并且利用辅助网格 使控制点尽可能地均匀分布在研究区域。试验分别 采用几何多项式模型、ＤＥＭ与ＲＰＣ模型结合以及 ＤＥＭ与投影变换模型结合这３种校正方法对匡远 镇的Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像进行几何校正对比试验。 ３．１对比试验 本研究分２种方式进行对比试验：分村校正和 整乡校正。 分村校正是针对试验区地形复杂的特点，通过 对该镇图像按行政村为单位进行切割，把大图分解 为若干个小图（为防止遗漏，各小图边沿部分有重 叠）分别进行几何精校正以期提高几何校正精度，然 后把校正好的各个小图像重新拼接起来； 整乡校正是整体地对该镇图像进行几何精校正。 为使试验更具有对比性，整乡校正和分村校正 在分别用几何多项式模型、ＲＰＣ模型和投影变换模 型进行几何精校正对比精度时，分别选取的控制点 位置是相同的，只是根据试验的实际情况在数量上 作了一定的增删。 ３．２几何精校正结果 ３．２．１整乡校正结果整乡校正试验对匡远镇影 像分别用ＲＰＣ模型、投影变换模型和几何多项式模 型校正（表１）。 表１匡远镇整乡校正精度 Ｔａｂｌｅ １ Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｗｈｏｌｅ ｔｏｗｎｓｈｉｐ 校正模型Ｔｏｔａｌ ＲＭＳ Ｅｒｒｏｒ（像元）ＧＣＰ数量／个 表１说明，在整乡校正试验中，用与ＤＥＭ结合 的ＲＰＣ模型精度跟投影变换模型２种校正方法精 度较高，误差均低于１Ｏ个像元，且地面控制点数量 也大大少于几何多项式模型的地面控制点数量；几 何多项式模型的校正方法精度较低，误差达２７．９７ 个像元。 ３．２．２ 分村校正结果 匡远镇下属有１４个行政 村。分村校正试验以行政村为单位，按略大于本村 面积的原则把匡远镇全图切分为１４个小面积图像， 每幅小图同样分别用ＲＰＣ模型、投影变换模型和几 何多项式模型逐一校正对比精度。 表２匡远镇不同地形特点行政村 Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像情况 Ｔａｂｌｅ ２ Ｔｈｅ ｅｘａｍｐｌｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｅｒｒａｉｎｓ 表２、表３说明，在分村校正试验中，地势平坦 的村几何多项式模型与ＲＰＣ模型的几何校正误差 相差不大，均在１０个像元左右；地形有起伏的村用 ＲＰＣ模型的校正误差可以低于１Ｏ个像元，但几何 多项式模型和投影变换的校正误差较大，高达３Ｏ～ ４Ｏ个像元。在地面控制点的数量方面，几何多项式 模型的ＧＣＰ数量较多，另外两种校正模型的ＧＣＰ 数量则较少。 ４结论与讨论 ４．１ 关于几何精校正模型的选取 ４．１．１ 与ＤＥＭ结合的ＲＰＣ模型 整乡校正中， ＲＰＣ模型的校正精度明显优于几何多项式模型，且 控制点（ＧＣＰ）数量远少于几何多项式模型。因此在 第２期 龙妙玲等 Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像几何精校正初探 １６５ 这种大范围且地形起伏情况较复杂的Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ ＲＰＣ模型在分村校正中与ＤＥＭ的结合对地形起伏 卫星图像的几何精校正中，ＤＥＭ的作用比较突出。 地区的校正精度较高，而其控制点数量也比较少，校 ＤＥＭ和ＲＰＣ模型相结合的校正方法是比较可行 正精度明显高于几何多项式模型，因此即使是小范 的，它的精度较高，要求的控制点数量少，大大减少 围图像，使用加入了ＤＥＭ的ＲＰＣ模型的几何精校 了校正中选取控制点的工作量。从表３可以看出， 正是比较理想的选择。 表３ 匡远镇分村校正精度表 Ｔａｂｌｅ ３ Ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｖｉｌｌａｇｅｓ ４．１．２几何多项式模型 多项式校正法不仅适用 较大，应根据卫星图像的用途来决定是否将其切割 于低分辨率卫星图像的几何校正，同时对于小面积 后分区校正。本研究中的Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像是 平坦地区的高分辨率卫星图像同样适用，且具有足 用于林改的宗地勘测，实地误差在５～６ ｍ的范围 够好的校正精度，但对于起伏较大的山区地形，尤其 内是可以接受的，试验中用ＤＥＭ和ＲＰＣ模型相结 是大范围起伏情况复杂的高分辨率卫星图像，该方 合的方法对整个匡远镇的图像进行整幅几何精校正 法的校正效果则不尽理想。从表３可以看出，分村 的精度达到了该项工作的要求；而分区校正由于有 校正中，平坦地区的ＲＰＣ模型和几何多项式模型的 相互重叠的部分，不可避免地加大了选取控制点的 校正精度都比较好。试验说明在小面积平坦地区， 工作量；同时整乡校正的最大优点是可以避免分区 几何多项式模型的运算量小，方程拟合方法简单，且 校正后校正精度不一致，从而引起多幅分区校正的 精度较高，是比较实用的校正方法；对于有一定地形 图像拼接困难的问题。鉴于以上几个原因，作者认 起伏的地区，无论图像的覆盖的范围大或小，几何多 为整乡校正是比较适合的方式。 项式模型的校正精度都较低，因此不太适用。 本研究是针对云南省林改需求的实际情况对 ４。１．３ 与ＤＥＭ相结合的投影变换模型 从表１和 Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像进行几何精校正，校正最小误差 表３可以看出，整乡校正时投影变换的校正精度最 为１Ｏ个像元左右，已能较好地满足其精度要求。但 好，但在分村校正时精度最差，这是投影变换在方程 从技术的角度上看，这样的几何校正精度仍然偏低， 拟合方面的不稳定性的典型表现。因为根据影像与 原因是Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星图像的变形复杂，加之该遥感 地形图比例尺的关系，校正空间分辨为０．６１ ｍ的 器的斜视角度大，要达到像元级的校正精度，需从机 Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ卫星遥感影像，地形图的比例尺应大于１ 理性模型方面人手，尚有待日后更为深入的研究。 ：２ ５００［２］，而现有的１：１万地形图控制精度不够，由 于人在视觉上必然存在的０．１～Ｏ．２ ＩＴｌｒｎ误差，相对 参考文献： 于０．６１ ｍ分辨率的Ｑｕｉｃｋ Ｂｉｒｄ遥感图像则相当于若 Ｃ１］ＥＲＤＡＳ ｉｍａｇｉｎｅ ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ ９．１，ｏｎ—ｌｉｎｅ ｍａｎｕａｌｓ［Ｚ］．Ｌｅｉｃａ 干个像元，因而造成在高精度控制点获取困难，而投 Ｇｅｏｓｙｓｔｅｍｓ Ｇｅｏｓｐａｔｉａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，ＬＬＣ，２００６． 影变换模型恰恰又要求控制点具有高精度方可拟合 ［２］潘家文，朱德海．遥感影像空间分辨率与成图比例尺的关系应 用研究ＥＪ］．农业工程学报，２００５，ｚ１（９）ｌ １２４—１２８． 出准确的方程。整乡校正控制点多，在一定程度上对 Ｅ３］袁金国．遥感图像数字处理［Ｍ］．北京：中国环境科学出版社， 少部分不够精确的控制点起到了纠正的作用，分村校 ２００６． 正控制点少，少数不精确的控制点在拟合方程时影响 ［４３李立钢，刘波，尤红建，等．星载遥感图像几何精校正算法分析 作用突出，最终造成校正误差大。鉴于投影变换的不 比较ＥＪ］．光子学报，２００６，３５（７）ｚ１０２８—１０３４． 稳定性，在地形图比例尺不十分理想、控制点精度达 ［５］巩丹超，邓雪清，张云彬．新型遥感卫星传感器几何模型——有 不到要求的情况下最好不要采用。 理函数模型［Ｊ］．海洋测绘，２００３，２３（Ｉ）；３１—３３． ［６３郑琳，陈鹰，林怡．ＳＰＯＴ影像的ＲＰＣ模型校正［Ｊ］．测绘与空 ４．２关于校正图像覆盖面积的大小 间地理信息，２００７，３０（２）：１６—１９． 如果待进行几何精校正的卫星图像覆盖范围比
