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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种卫星激光测高数据和立体像对联合地形建模方法，涉及技术领域，首先对研究区立体像对进行同名点匹配和自由网平差预处理，得到相对定向后的立体影像；其次，获取研究区卫星激光测高数据，将h5文件解析为与卫星激光测高点高程数据相关的属性数据的CSV轨道文件；再次，对获取到的激光测高数据利用多种约束准则进行筛选，得到位置精度较高的激光点，接着将其作为控制点在立体像对上进行刺点并作为约束条件求解误差方程；最后通过立体像对前方交汇生成DSM，对其进行滤波后生成数字高程模型DEM，从而可以有效提升DEM精度，能为国土资源调查等应用提供精度更高的基础地理信息产品。

主权项：1.一种卫星激光测高数据和立体像对联合地形建模方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取研究区域的立体像对遥感影像，对其进行辐射校正预处理；然后对立体像对数据进行同名点匹配和自由网平差计算，得到研究区像对相对定向后的立体影像；然后选择滤波器进行密集点云匹配，生成点云，通过对点云进行渐进三角网滤波处理得到无控制点的数字高程模型；S2、获取研究区域的卫星激光测高数据并进行预处理，将该数据每个h5文件解析为CSV轨道文件，保留其中的强光轨道文件，将多个CSV文件整合，得到一个包含与卫星激光测高点高程数据相关的属性数据的CSV文件；S3、在步骤S2得到的激光测高点高程数据及其属性中，包括9种与卫星激光测高点高程质量相关的属性，分别使用这9种与卫星激光测高点高程质量相关的属性设计由a到j的10种筛选条件；S4、根据步骤（3）设计的10种筛选条件制定8种不同级别的约束准则，对8个约束准则进行一级至八级的编号，约束准则的复杂程度从一级至八级依次递增；S5、按顺序使用一级准则到八级准则筛选原始激光点数据，越高级别的约束准则会筛选得到越少的激光点；根据实验样区的范围大小或任务需求，选择最优约束准则作为最终标准得到筛选的激光点数据；S6、将步骤S5得到的控制点在立体像对上进行刺点，将控制点数据作为约束条件带入直接线性变换模型补偿方程求解误差方程；然后更新立体影像成像几何模型，获取精度提升后的连接点空间坐标；S7、通过立体像对前方交汇得到加密点坐标，然后使用渐进三角网滤波得到地面点，最后生成数字高程模型；步骤S1中，使用尺度不变特征变换算法进行同名点匹配，具体流程包括尺度空间极值的检测、定位关键点并确定特征方向、特征点描述以及特征点匹配，其方程如下式所示： 其中，表示图像的尺度空间；表示原始图像的坐标；表示一个尺度可变的二维高斯函数；表示尺度空间因子；表示高斯差分金字塔；表示尺度；和分别表示特征点所在的邻域窗口内每个像素的幅值和幅角。

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