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最近在做基于RPC的像方改正模型,方便对数据进行测试,修改了GDAL库中的RPC纠正模型,使之可以支持RPC像方改正参数。
下面是RPC模型的公式,rn,cn为归一化之后的图像行列号坐标,PLH为归一化后的经度纬度高程。
将上面的公式变形,使用偏移系数和缩放系数带入,可以得到图像的行列号坐标与经纬度坐标之间的坐标转换关系。整理后的公式如下所示,下标带s的为缩放系数,下标为0的表示偏移系数,rc为图像行列号,此处的PLH为地面经纬度坐标,P1~P4为有理函数的多项式系数。
使用像方改正模型的公式如下所示,Line和Sample为图像的行列号,rc为通过RPC模型将地面点经纬度高程计算得到的行列号,deltaR和DeltaC为像方改正数。
deltaR和DeltaC像方改正数使用仿射变换模型,具体公式如下,A0~A2为行方向的改正系数,B0~B2为列方向改正系数。无改正时这六个系数均为0.
将上面两个公式合并之后,再将DeltaR和DeltaC移向等式坐标,合并同类项之后,就得到了最终的一个仿射变换系数,此时无改正时,六个系数变为0 1 0 0 0 1。该系数为下面是用的最终系数。
修改的代码很少,在GDAL源码中的alg文件夹里面的gdal_rpc.cpp中,具体修改三处地方。
第一处,GDALRPCTransformInfo结构体,在结构体中增加两个double [6]的数组,用于保存RPC像方改正系数。修改后的代码如下,最后两个参数adfAffineTransform和adfReverseAffineTransform分别表示RPC像方改正系数及其逆变换系数。
typedef struct { GDALTransformerInfo sTI; GDALRPCInfo sRPC; double adfPLToLatLongGeoTransform[6]; int bReversed; double dfPixErrThreshold; double dfHeightOffset; double dfHeightScale; char *pszDEMPath; DEMResampleAlg eResampleAlg; int bHasTriedOpeningDS; GDALDataset *poDS; OGRCoordinateTransformation *poCT; double adfGeoTransform[6]; double adfReverseGeoTransform[6]; double adfAffineTransform[6]; //RPC adjustment affine transform double adfReverseAffineTransform[6]; //RPC adjustment reverse affine transform } GDALRPCTransformInfo;第二处,在函数GDALCreateRPCTransformer()中,主要是将参数papszOptions中的像方改正系数进行解析,然后给结构体中新加的两个数组赋值。便于后续进行坐标转换的时候使用。修改后的代码如下,由于代码太长,只贴出我修改的部分代码。下面代码中The Affine transform parameters部分的代码由我新加,主要是通过一个RPC_AFFINE来指定像方改正的六个系数,六个系数中间用空格隔开。然后将解析后的六个系数计算逆变换系数。默认系数是0 1 0 0 0 1,表示不进行像方改正。
//前面的代码省略 /* -------------------------------------------------------------------- */ /* The DEM interpolation */ /* -------------------------------------------------------------------- */ const char *pszDEMInterpolation = CSLFetchNameValueDef( papszOptions, "RPC_DEMINTERPOLATION", "bilinear" ); if(EQUAL(pszDEMInterpolation, "near" )) psTransform->eResampleAlg = DRA_NearestNeighbour; else if(EQUAL(pszDEMInterpolation, "bilinear" )) psTransform->eResampleAlg = DRA_Bilinear; else if(EQUAL(pszDEMInterpolation, "cubic" )) psTransform->eResampleAlg = DRA_Cubic; else psTransform->eResampleAlg = DRA_Bilinear; /* -------------------------------------------------------------------- */ /* The Affine transform parameters */ /* -------------------------------------------------------------------- */ const char *pszRpcAffine = CSLFetchNameValueDef( papszOptions, "RPC_AFFINE", "0 1 0 0 0 1" ); if(pszRpcAffine != NULL) //解析RPC像方改正仿射变换参数 { char** papszTokens = CSLTokenizeString2( pszRpcAffine, " ", 0 ); int nTokens = CSLCount(papszTokens); if(nTokens == 6) //must be 6 { for (int i=0; i<6; i++) psTransform->adfAffineTransform[i] = atof(papszTokens[i]); } else { psTransform->adfAffineTransform[1] = 1; psTransform->adfAffineTransform[5] = 1; } GDALInvGeoTransform( psTransform->adfAffineTransform, psTransform->adfReverseAffineTransform ); CSLDestroy(papszTokens); } /* -------------------------------------------------------------------- */ /* Establish a reference point for calcualating an affine */ /* geotransform approximate transformation. */ /* -------------------------------------------------------------------- */ //后面的代码省略第三处修改的地方就是在进行坐标转换的函数中,即函数GDALRPCTransform()中,这里面主要修改两部分,第一个部分就是坐标正变换的时候,第二个是坐标逆变换的时候,在坐标正变换的时候,也就是从经纬度坐标换算到原始图像行列号坐标时,等使用RPC模型转换完成后,再使用仿射变换的逆变换系数进行改正;在坐标逆变换的时候,也就是从原始图像行列号换算到经纬度坐标时,先使用仿射变换的正变换系数进行改正,然后将改正后的行列号带入RPC模型进行转换到经纬度。修改的代码就两行,但是原始的代码太多,就贴出来我新增的部分。
//此处是坐标正变换的时候新增的代码 GDALApplyGeoTransform(psTransform->adfReverseAffineTransform, padfX[i], padfY[i], padfX + i, padfY + i ); panSuccess[i] = TRUE; //此处是坐标逆变换的时候新增的代码 GDALApplyGeoTransform(psTransform->adfAffineTransform, padfX[i], padfY[i], padfX + i, padfY + i ); double dfResultX, dfResultY;修改完之后,保存,然后重新编译GDAL库即可。之后我们就可以使用gdalwarp.exe这个超牛的工具来进行校正了。具体的命令就是在原来使用-rpc的命令基础上,增加一个-to “RPC_AFFINE=0 1 0 0 0 1”即可。当然这六个系数需要自己写程序使用控制点来进行反算,只要三个控制点即可,使用1个或两个控制点只能计算一个平移模型,即上面公式中的A0和B0。完整的命令行为:
gdalwarp.exe -rpc -to "RPC_AFFINE=-32.714672501057066 0.999199897235577 0.000158731686899 28.720843336473692 0.000589585516339 1.000068008511035" D:\rpctest\banda.tif D:\rpctest\banda_affine.tif
修改GDAL库支持RPC像方改正模型,码迷,mamicode.com
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原文地址:http://blog.csdn.net/liminlu0314/article/details/24810593