(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210942272.8 (22)申请日 2022.08.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115019198 A (43)申请公布日 2022.09.06 (73)专利权人 中国科学院空天信息创新研究院 地址 100190 北京市海淀区北四环西路19 号 (72)发明人 王峰　胡玉新　刘方坚　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 王文思 (51)Int.Cl. G06V 20/13(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06T 7/73(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 5/00(2006.01) (56)对比文件 CN 112733596 A,2021.04.3 0 CN 103136789 A,2013.0 6.05 CN 111709379 A,2020.09.25 CN 113643369 A,2021.1 1.12 US 2020320273 A1,2020.10.08 KR 20110073713 A,201 1.06.30 KR 20110073713 A,201 1.06.30 审查员 刘海莺 (54)发明名称 高频次遥感观测影 像迭代更新制图方法 (57)摘要 本发明提供一种高频次遥感观测影像迭代 更新制图方法， 涉及遥感影像制图处理技术领 域， 以解决现有遥感影像制图效率低下且无法有 效提取和记录变化信息的技术问题。 该方法包 括： 获取关注区域的待处理遥感影像； 对待处理 遥感影像进行初步定位， 获取空间位置； 根据空 间位置， 获取已有底图数据， 采用离散特征匹配 算法提取待处理遥感影像与已有底 图数据之间 的同名点对； 根据同名点对， 对待处理遥感影像 进行几何校正和辐射校正； 采用密集特征匹配算 法， 度量待处理遥感影像与已有底图数据的特征 相似性； 对特征相似性进行阈值处理， 标记待处 理遥感影像与已有底图数据中的变化区域； 根据 待处理遥感影像， 仅对 标记为变化区域的已有底 图数据进行局部更新。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 115019198 B 2022.10.18 CN 115019198 B 1.一种高频次遥感观测影 像迭代更新制图方法， 其特 征在于， 包括： 获取关注区域的待处理遥感影像， 其中， 所述待处理遥感影像是由遥感卫星星群获得 的高频次遥感影 像； 对所述待处 理遥感影 像进行初步定位， 获取空间位置； 根据所述空间位置， 获取已有底图数据， 采用离散特征匹配算法提取所述待处理遥感 影像与所述已有底图数据之间的同名点对； 根据所述同名点对， 对所述待处 理遥感影 像进行几何校正和 辐射校正； 采用密集特 征匹配算法， 度量所述待处 理遥感影 像与已有底图数据的特 征相似性； 对所述特征相似性进行阈值处理， 标记所述待处理遥感影像与已有底图数据中的变化 区域； 根据所述待处 理遥感影 像， 仅对标记为变化区域的已有底图数据进行局部更新； 其中， 对所述待处 理遥感影 像进行几何校正和 辐射校正， 具体包括： 在所述待处理遥感影像的坐标值与所述已有底图数据的坐标值之间建立刚体变换模 型， 采用最小二乘拟合计算刚体 变换系数； 根据所述刚体 变换系数， 对所述待处 理遥感影 像进行刚体 变换， 来实现几何校正； 在所述同名点对的辐射值与 所述已有底图数据的辐射值之间建立线性变换模型， 采用 最小二乘拟合计算线性变换系数； 以及 根据所述线性变换系数， 对所述待处 理遥感影 像进行线性变换， 来实现辐射校正； 其中， 所述采用 密集特征匹配算法， 度量所述待处理遥感影像与已有底图数据的特征 相似性， 具体包括： 按照地理坐标信息， 提取辐射校正后的待处理遥感影像与已有底图数据的共 同区域， 分别记为第一共同区域和第二共同区域； 分别将所述第 一共同区域和第 二共同区域划分为相等大小的多个网格区域， 在每个网 格区域内提取一个特征描述子， 其中， 每个特征描述子由4个种子点进行描述， 每个种子点 包含8个梯度方向信息； 以及 分别对所述第一共同区域和第二共同区域中的对应网格区域的特征描述子进行相似 性度量， 得到每 个网格区域的特 征相似性； 其中， 对所述特征相似性进行阈值处理， 包括分别针对所述待处理遥感影像和已有底 图数据中的每 个网格区域的特 征相似性， 执 行以下操作： 预设固定阈值， 判断所述特征相似性是否大于所述固定阈值， 如果是， 则将所述特征相 似性对应的网格区域标记为1， 否则标记为0， 得到初始变化信息模板 。 2.根据权利要求1所述的高频次遥感观测影像迭代更新制图方法， 其特征在于， 对所述 待处理遥感影 像进行初步定位， 包括： 使用所述待处 理遥感影 像附带的有理多 项式系数文件进行初步定位。 3.根据权利要求2所述的高频次遥感观测影像迭代更新制图方法， 其特征在于， 对所述 待处理遥感影 像进行初步定位， 具体包括： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115019198 B 2其中，P、L、 H为正则化的地面坐标； X、Y表示正则化的像面坐标； LAT_OFF、LAT_SCALE、 LONG_OFF、LONG_SCALE、HEIGHT_OFF、HEIRGHT_SCALE分别为地面坐标的正则化参数； SAMP_ OFF、SAMP_SCALE、LINE_OFF、LINE_SCALE分别为待处理遥感影像坐标的正则化参数； Longitude 、Latitude 、Height分别表示地面三维坐标经度、 纬度和高程； Line、Sample分别 表示待处理遥感影像的像面坐标行和列； NumL(P,L,H)、DenL(P,L,H)、 Nums(P,L,H)、 Dens(P, L,H)均为一般多项式， 分别由所述有理多 项式系数来定义。 4.根据权利要求1所述的高频次遥感观测影像迭代更新制图方法， 其特征在于， 所述在 每个网格区域内提取一个特征描述子， 包括分别针对所述第一共同区域和 第二共同区域中 的每个网格区域， 执 行以下操作： 在每个网格区域， 以中心点作为特征点， 取8 ×8邻域像素区域生成特征描述子， 其中， 每个所述邻域像素包 含梯度方向和梯度幅值信息； 为每个所述邻域像素 赋予相同的描述贡献权 重； 根据所述梯度 方向、 梯度幅值信息和描述贡献权重， 以每4 ×4个像素为一个子区域， 以 形成4个子区域， 统计每个子区域内的8 个梯度方向的特征直方图， 形成一个种子点， 使 所述 特征描述子包含4个种子点， 每个种子点包含8个梯度方向的特征信息， 形成36维的特征向 量。 5.根据权利要求4所述的高频次遥感观测影像迭代更新制图方法， 其特征在于， 所述每 个网格区域的特 征相似性 根据以下公式来计算： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115019198 B 3