基于神经网络模型的遥感影像几何校正研究

在遥感影像几何校正方法中，通常认为精度最高的是共线方程模型。针对共线方程模型定向参数解算过程中误差方程的病态问题，提出了利用基于控制点的神经网络方法进行高分辨率遥感影像几何校正方法，并从理论上进行了可行性分析。实验证明，在具有一定数量控制点作为训练样本的条件下，应用BP和RBF神经网络进行遥感影像几何校正，可以达到比共线方程模型更高的精度；神经网络模型能够自动抑制含较大误差控制点对模型纠正精度的影响，在实际应用中可以提高几何纠正效率。