资源三号卫星是我国第一颗民用高分辨率光学传输型立体测绘卫星，其采用三线阵模式获取高分立体影像，实时或准实时地将图像数据传回地面，可对地球南北纬84°以内的地区实现无缝影像覆盖，每59天实现对全球范围的一次影像覆盖^[1]。当前，我国一带一路经济发展战略和国防应用都迫切需要解决基于自主光学遥感卫星完成境外无控制测图和高精度目标保障，因此利用资源三号卫星现有的数据资源，采用大规模无控制区域网平差技术进行全国范围内数字正射影像图(digital orthophoto map，DOM)的快速制作，是解决困难地区和境外无控制测图、目标高精度几何定位和构建区域甚至全球高精度影像参考框架的重要技术手段^[2-4]。目前，卫星影像的区域网平差技术已经有了初步的发展，但大多数研究都基于国际高分辨率卫星影像，针对大区域范围内的中国卫星影像的无控制区域网平差还鲜有提及^[5-9]。本文提出基于资源三号卫星影像大规模无控制区域网平差技术实现全国DOM的快速生产，并通过试验获得较好的平差精度。

1 基于大规模无控制区域网平差的全国DOM快速制作与质量控制方法 1.1 制作方法

基于大规模无控制区域网平差的全国DOM快速制作过程主要包括数据规划与准备、大型区域网平差、数据自动生产以及最终产品生成与检验^[10]。制图过程中一些重要环节，如数据准备、几何定标、区域网自动构建、无控制区域网平差、DOM自动生产等将详细阐述如下。

1.1.1 数据准备

本文采用了资源三号卫星三线阵影像数据作为原始数据，综合考虑了覆盖程度、重叠度和影像质量以及影像的获取时间等指标对数据进行完整性查找。原始影像查找过程要求所选影像单次完全覆盖全国范围，景与景之间至少20%重叠(没有好数据的情况下，最低5%重叠)。选择无云、质量良好的影像，若部分区域数据缺乏，可选用少量云(云覆盖率应低于10%)影像用来备用补缺，但需备注标明有云和云覆盖率，对于一些成像不稳定的时间段的影像予以剔除。通过对资源三号卫星发射以来至2015年9月的影像进行人工预选，共选取24 000多景三线阵影像，基本覆盖全国范围。

1.1.2 自主光学遥感卫星姿态低频系统误差检测与标定方法

基于多星敏感器原始观测值和地面高精度几何定标场，利用多星敏感器的夹角变化规律和不同星敏感器的组合定姿模式检测星敏感器定姿系统误差的时变规律，并通过地面高精度几何定标场对变化规律进行建模及标定，消除了在时间维度上的姿态低频系统误差，保证了大规模无控制区域网平差原始观测样本几何定位误差无偏正态分布特性。

1.1.3 自主光学遥感卫星影像稳态重成像的传感器校正方法

针对自主卫星平台震颤对光学影像内部几何精度的影响，利用三线阵立体观测和多光谱谱段分时成像对卫星平台震颤进行检测与高频姿态恢复，在此基础上提出了自主光学遥感卫星影像稳态重成像的传感器校正方法，解决了震颤条件下通用有理多项式模型(rational function model，RFM)不能高精度替代严密成像模型而导致单景影像内部存在高阶畸变，避免了无控制条件下高阶畸变误差在大规模区域网内部的传递与累积。

1.1.4 大规模区域网数据高效组织与区域网自动构建

区域网平差前，需要通过影像匹配获取待平差影像间的连接点信息，并基于已获取的连接点构建待平差影像之间的拓扑关系模型，实现区域网的自动构建。针对传统按照标准卫星摄影航带进行数据组织与自动构网的方法无法满足万景影像以上、TB级海量数据的非规则超大规模区域网的问题，采用大规模区域网数据高效组织与区域网自动构建方法。基于全球统一坐标基准，以单景影像为单元的动态增量式拓扑组织和集群环境下多层次并行化局部连接点高性能提取策略，实现了大规模区域网的灵活动态增量组织。提出了基于平差单元的局部连接点信息，采用多级粗差自动探测与剔除方法结合最佳标准点位和最大重叠度等约束条件的筛选策略，实现大规模区域网从局部到整体的高效、高可靠的增量式自动化构建。

1.1.5 大区域无控制卫星影像区域网平差

区域网平差过程中，由于光学卫星影像高轨窄视场角的成像特点加上同轨逻辑切景等原因，相邻影像间同名光线普遍存在交会角较小甚至零交会等现象，加上无控制点条件下区域网平差模型本身处于自由秩亏的状态，导致采用传统将待平差参数作为自由未知数通过最小二乘估计方法获取的各项参数值的可靠性与精度均难以满足要求。此外，对于包含万景影像以上的超大规模区域网而言，即便先消掉连接点物方坐标这一类未知数后，各景影像的待平差参数也高达十万个，改化等效法方程系数矩阵的阶数也达到十万阶，区域网内部影像之间直接或间接的拓扑连接关系错综复杂，使得传统消元法消元过程中，系数矩阵的稀疏性逐渐降低，稠密性逐渐提高，反而增加了解算的复杂度。为解决上述问题，本文研究了基于虚拟控制点和连接点自适应定权的复杂病态条件下区域网平差参数稳健估计法和基于稀疏矩阵的梯度启发式最优解高效搜索方法，实现大规模区域网平差模型参数的高效、稳健求解，以及对大规模无控制区域网的可靠性进行质量控制。

1) 基于虚拟控制点和连接点自适应定权的稳健平差模型。几何成像模型是光学卫星影像区域网平差的基础。光学卫星影像几何成像模型主要包括严格几何成像模型和有理多项式模型两种。目前，基于这两种成像模型，主要发展了基于单景影像有理多项式系数(rational polynomial coefficients，RPC)模型和基于长条带影像严格几何成像模型的两种区域网平差方法。基于单景影像RPC模型的方法因具有数据易组织、模型通用简单的优点，符合当前国际上遥感卫星影像产品的分发与使用标准，在实际应用中使用更为广泛，特别适合于大规模区域网平差处理^{[11, 12]}。这里仍采用RPC模型作为区域网平差的模型。为了消除各景影像的几何误差，建立基于影像RPC模型的区域网平差模型，待解参数是作为自由未知数进行处理的，在稀少控制或者无控制条件下，平差解算过程中，待解参数可能剧烈震荡难以收敛，平差结果可靠性较差。针对此问题，采用一种基于虚拟像点观测条件的区域网平差方法，为了兼顾平差解算的效率，在稀疏矩阵的基础上构建区域网模型。

2) 基于稀疏矩阵的梯度启发式最优解高效搜索方法。在超大规模区域网平差中，改化法方程系数矩阵为一个高阶的稀疏矩阵，改化法方程为一个高阶的线性方程组。对于大型稀疏线性方程组的求解, 目前的方法主要有直接解法和迭代解法两大类。①直接解法的特点是对于一个给定的线性代数方程组, 事先可以按规定的算法步骤计算出它所需的算术运算操作数, 直接给出最后的结果; ②迭代解法的特点是, 对于一个给定的线性代数方程组, 首先假设一个初始解, 然后按一定的算法公式进行迭代。在每次迭代中对解的误差进行检查, 并通过增加迭代次数不断降低解的误差, 直至满足解的精度要求, 输出最后的结果。由于直接解法受到问题规模的限制, 所以这种方法一般不用于大规模的问题上。对于大规模的问题多采用迭代法, 并能够在较少的步骤内收敛到问题的解, 并达到精度要求, 由于该方法充分利用了矩阵的稀疏性、对称正定性等特点, 所以迭代解法无论从时间还是空间上都是最优的。

1.1.6 全国卫星影像的密集匹配

影像密集点精确匹配采用影像辐射预处理、特征点提取与格网点生成、基于物方空间的带有几何条件约束的相关系数匹配、松弛法整体影像匹配、金字塔影像匹配、带几何条件约束的最小二乘影像匹配和误匹配剔除等技术和方法实现高分辨率卫星遥感影像上密集像点的精确、可靠匹配，从而为数字表面模型(digital surface model，DSM)产品的生成提供大量的离散地面点。

1.1.7 DOM产品自动生产

DOM产品自动生产主要是利用高分辨率卫星遥感影像成像几何模型参数和数字高程模型(digital elevation model，DEM)产品数据，采用逐点数字微分纠正技术将各景卫星遥感影像纠正为正射影像，并采用单景卫星影像匀光技术和多景卫星遥感影像匀色技术，完成各正射影像辐射上的无缝镶嵌，再采用影像镶嵌线搜索技术获得各正射影像之间的最佳镶嵌线，完成各正射影像几何上的无缝镶嵌，进而实现全国2 m分辨率的DOM产品数据的生产。

1.2 质量控制 1.2.1 数据源质量控制

数据源的质量是后面一切工作的基础。在人工预选的基础上，对经过数据初选的单景数据进行浏览显示，通过自动与半自动相结合的方式进行精细化的筛选和管理。

1.2.2 过程质量控制

影响产品质量的因素有很多，制作流程的优化以及制作过程的每个环节都可能影响到最终产品的质量^[11]，如定标后景内精度，定标后无控制定位精度，异常数据筛选，区域网平差精度，粗差的剔除。因此，在生产过程中要对每一个中间成果进行自查，保证生产过程中的数据质量，经检查合格后再进行后续的作业，并对最终成果进行检查。进行质量控制的重要环节有时变系统误差的检校和处理、异常数据筛选、粗差检测与处理、区域网平差精度分析等。

1.2.3 成果质量控制

全国DOM产品作为成果，要对其进行质量控制，即精度检查。利用已有的控制点成果及外业实测控制点成果对全国DOM产品进行检查。在影像上进行控制点采集，刺点时，将影像放大到像素级别，采取双人交叉检查，确保刺点位置的正确性。通过将刺点结果的位置和控制点成果的准确位置进行对比，统计出DOM的精度情况。

基于大规模无控制区域网平差的全国DOM快速制作的具体流程如图 1所示。

2 试验与结果分析 2.1 试验数据

本试验采用的影像数据为覆盖全国范围的资源三号卫星三线阵影像，共计24 000景，其中下视影像分辨率为2.1 m，前后视影像分辨率为3.5 m；已有的控制点及外业实测控制点共8 000多个GPS控制点作为全国2 m分辨率DOM成果精度的检查点。

2.2 技术方法与试验结果

通过对我国资源三号卫星在轨成像过程中各类误差特性进行深入分析的基础上，结合其各类载荷具体的系统设计指标，通过光学遥感卫星姿态低频系统误差检测与标定和光学遥感卫星影像稳态重成像的传感器校正方法，从而获取带时间标签的在轨几何定标参数，并将其布入到地面产品生产系统中，将覆盖全国范围内的24 000多景三线阵影像的有效数据进行重新生产，并对覆盖全国范围的影像进行整体无控制区域网自动构建与平差处理，根据1A级影像和平差后的几何模型参数生成DSM，并采用逐点数字微分纠正技术，结合高分辨率卫星遥感影像的成像几何模型参数和DEM产品数据完成各景卫星影像的正射纠正，自动生成全国DOM产品。

2.3 精度评价与分析

为了对平差结果的几何精度进行分析与验证，在全国范围内通过全球定位系统(global positioning system，GPS)外业测量，共获取了约8 000余个高精度控制点(平面精度优于0.1 m)。

对上述资源三号卫星影像数据，利用100个高性能计算节点组成的集群计算环境(每个节点均配置了一个6核Xeon-L7455的CPU和128 GB的内存)，约耗费2 h在整个测区内自动匹配了约300万个均匀分布且可靠性较高的连接点。并对各景影像在像方均匀划分3×3格网，对每个格网的中心点按前述方法生成虚拟控制点，每景影像生成9个虚拟控制点，共生成237 654个虚拟控制点。按照本文方法将生成的虚拟控制点与连接点一起进行联合平差，仅需两次迭代解算就已收敛，共耗时约15 min。这表明，在常规自由网平差模型中，通过引入虚拟控制点作为带权观测值，能够有效改善平差模型的状态，使平差模型具有良好的收敛性。

DOM拼接精度表征了相邻DOM同名地物之间几何定位精度的一致性，本文试验中随机选取了80对相邻DOM产品进行验证。对每对相邻DOM产品采用人工目视检查的方式对其几何拼接精度进行直观评价。图 2、图 3分别为城市和山地在原始2 m分辨率的基础上放大2倍后人工目视检查的情况。此外，在每对相邻DOM产品的重叠区域内，通过影像匹配自动获取一定数量、均匀分布的同名像点，统计这些同名像点几何坐标差值的中误差，以此对其几何拼接精度进行定量化评价，如图 4所示。图中纵坐标为各对相邻DOM同名像点几何坐标差值的中误差，横坐标代表相邻DOM影像对的个数。

基于本文方法平差后，不论是目视效果还是定量评价，相邻DOM产品之间的几何拼接精度能够满足实际作业中优于1个像素的要求，无需进行任何处理即可达到无缝拼接。

除了对相对几何精度进行验证外，试验中还利用上述的高精度外业控制点作为独立检查点，分别对DOM产品的平面几何精度进行了验证。为了更加科学地分析区域网几何精度，特别是内部几何精度的均匀性，不仅对所有检查点整体统计其几何误差的均值、中误差和最大值等精度指标，还根据检查点的分布情况将全国划分为5个子区域，分别统计各子区域内的检查点几何误差的精度指标。

从表 1中可以得出以下结论：①平面方向各子区域检查点误差的均值和中误差基本相当，无明显差异；②各子区域平面的误差均值均接近于0，区域网整体在空间中无明显的偏移性系统误差；③各子区域内检查点的平面最大误差值均控制在3倍中误差以内。

3 结束语

本文以资源三号卫星三线阵影像为数据源进行大规模无控制区域网平差，利用近似均匀分布的8 000多个外业GPS控制点对平差结果进行了检验，结果表明平面精度优于5 m，相邻景接边精度优于1个像元，区域网内部几何精度均匀，且内部精度跟网的规模大小关系不大。本文方法实现了万景以上自主光学卫星影像超大规模区域网的无控制平差处理，极大地提升了数据处理效率和自主光学卫星影像无控制几何定位精度，降低了作业成本，为我国一带一路的全球发展战略和国防应用提供了技术保障。