看懂卫星遥感数据RPC文件 |
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PRC（Rational Polynomial Coefficients ）文件是用来存储用于遥感数据几何校正的RPC模型的文件，目前多存储成xml文件。对于遥感数据来说地理坐标的精确度是十分重要的，L1级别的遥感数据是没有经过几何校正的，也可以简单地理解为数据没有地理坐标。因此可以通过数据包内的RPC文件进行数据校正。 RPC参数是有理函多项式函数模型的参数，可以将遥感影像的图像坐标（Line，Sample）即（行号，列号）与其对应的大地坐标（Lat，Long， Height）即（纬度，经度，高程）用比值多项式一一对应起来。RPC的概念得到了很大的关注是因为RPC不仅可以将传感器成像的物理模型隐藏起来，同时可以通过RPC模型校正出几何精度更高的卫星数据。不同数据厂商使用不同的方法生成RPC文件，但目前大多数都采取的非线性最小二乘法（Non linear Least square）。在成像期间，要拟合的数据由物理传感器模型生成。 RPC文件样例，该数据为Airbus Pleiades Neo的样例数据： DIMAP PNEO_SENSOR RPC en NITF RPC00B 0.09497798415550429 5.386471928559029 0.13878415264120036 43.32305708203754 3550 3450 5864 5864 11716 11716 5.291493944403524 43.18427292939634 5.481449912714533 43.461841234678744 0 0 11728 23432 1 -0.0369559356163 -0.0426433251759 0.0411615283486 -0.029104046665 -0.0110560101634 0.00398822248239 0.0159897753261 -0.00179057279937 0.000873825839003 0.000138521378526 -5.04879875657e-05 -0.00012143771886 6.00760628115e-05 0.000179311387447 -6.05751699553e-05 -4.27188265484e-05 -5.44454389227e-05 -7.00704986358e-05 -6.80555082595e-06 -0.124404065191 1.01488172814 0.003272676039 -0.131867177056 -0.0447944212561 0.0529746085684 0.00251353609439 -0.0360884985904 -0.00130881300594 -0.00609863668677 0.00729422629277 0.0160432790209 -0.00147014084558 0.0025488565382 -0.0293649806449 -2.1862387282e-05 -0.000573493597353 -0.0132154365799 0.000257004573055 -0.000145605452733 1 -0.00111947764787 -0.0234458983405 -0.000613189437568 6.02546791548e-06 2.59634715052e-07 2.71747582625e-05 -2.865256072e-06 0.000568675223685 8.99584150383e-07 7.38686668257e-09 -1.24671066716e-07 -5.5462904017e-07 -5.42894838946e-09 -2.51422524755e-07 ... -5.17418132068e-08 5.618360660264443e-09 1.4346142052090727e-12 ...关键参数解释 名称描述取值范围单位ERR_BIAS偏差，图像中所有点的水平轴的均方根偏差误差>= 0米ERR_RAND 随机误差，图像中每个点每水平轴的均方根随机误差>= 0米LINE_OFF行偏移，相对于图像中心点（标准化平移参数）>= 0像素SAMPLE_OFF列偏移，相对于图像中心点（标准化平移参数）>= 0像素LAT_OFF大地纬度偏移（标准化平移参数）-90 至 +90度LONG_OFF大地经度偏移（标准化平移参数）-180 至+180度HEIGHT_OFF大地高偏移（标准化平移参数）不限米LINE_SCALE行比例（标准化比例参数）>= 0像素SAMPLE_SCALE列比例（标准化比例参数）>= 0像素LAT_SCALE大地纬度比例（标准化比例参数）0 < LAT_SCALE = 10 and i < 30: each_line = line.decode().rstrip().split() line_num.append(float(each_line[1])) i = i + 1 elif i >= 30 and i < 50: each_line = line.decode().rstrip().split() line_den.append(float(each_line[1])) i = i + 1 elif i >= 50 and i < 70: each_line = line.decode().rstrip().split() samp_num.append(float(each_line[1])) i = i + 1 elif i >= 70 and i < 90: each_line = line.decode().rstrip().split() samp_den.append(float(each_line[1])) i = i + 1 self.linOff = coox[0] self.colOff = coox[1] self.latOff = coox[2] self.lonOff = coox[3] self.altOff = coox[4] self.linScale = coox[5] self.colScale = coox[6] self.latScale = coox[7] self.lonScale = coox[8] self.altScale = coox[9] self.inverseColNum = samp_num self.inverseColDen = samp_den self.inverseLinNum = line_num self.inverseLinDen = line_den print('Reading RPC Done') |
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