| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-16页 |
| 1.1.1 国内外高分辨率遥感卫星发展简介 | 第11-15页 |
| 1.1.2 高分辨率卫星遥感应用和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 问题的提出及论文结构的组织 | 第17-19页 |
| 第2章 传统传感器几何模型的基本原理 | 第19-26页 |
| 2.1 高分辨率卫星遥感影像方位元素 | 第19-20页 |
| 2.2 基于共线方程的传感器模型 | 第20-21页 |
| 2.3 基于仿射变换的传感器模型 | 第21-23页 |
| 2.4 基于直接线性变换的传感器模型 | 第23-24页 |
| 2.5 基于多项式变换的传感器模型 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于有理函数的传感器模型 | 第26-32页 |
| 3.1 有理函数的数学表达和特点 | 第26-27页 |
| 3.1.1 有理函数的数学表达形式 | 第26页 |
| 3.1.2 有理函数的特点 | 第26-27页 |
| 3.2 基于有理函数的传感器模型 | 第27-32页 |
| 3.2.1 有理函数模型的数学表达 | 第27-28页 |
| 3.2.2 有理函数模型的特点 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于高分辨率卫星遥感影像的有理函数模型 | 第29-32页 |
| 第4章 有理函数模型的解算及优化 | 第32-43页 |
| 4.1 有理函数模型系数的解算方法 | 第32-36页 |
| 4.1.1 地形无关RPC解算方法 | 第32-33页 |
| 4.1.2 地形相关RPC解算方法 | 第33-36页 |
| 4.2 有理函数模型的优化 | 第36-42页 |
| 4.2.1 基于像空间补偿直接优化模型RPC解算方法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 基于有理函数模型系统补偿优化RPC解算方法 | 第37-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于RFM的立体像对三维重建原理与方法 | 第43-48页 |
| 5.1 基于有理函数模型的空间交会模型 | 第43-46页 |
| 5.1.1 基于有理函数模型的空间交会理论算法 | 第43-45页 |
| 5.1.2 基于有理函数模型的空间交会迭代初始值的确定方法 | 第45-46页 |
| 5.2 基于有理函数模型的立体像对三维重建流程 | 第46-48页 |
| 第6章 基于GeoEye-1卫星遥感影像的实验分析 | 第48-87页 |
| 6.1 GeoEye-1卫星遥感影像数据特征 | 第48-55页 |
| 6.1.1 GeoEye-1卫星基本参数 | 第48-51页 |
| 6.1.2 GeoEye-1卫星遥感影像产品信息及特点 | 第51-55页 |
| 6.2 有理函数模型系数解算精度分析 | 第55-73页 |
| 6.2.1 实验数据 | 第55-57页 |
| 6.2.2 地形无关解算RPC精度分析 | 第57-59页 |
| 6.2.3 地形相关解算RPC精度分析 | 第59-69页 |
| 6.2.4 基于像空间补偿直接优化解算RPC精度分析 | 第69-70页 |
| 6.2.5 基于RFM系统补偿优化RPC解算精度分析 | 第70-72页 |
| 6.2.6 各方案RPC解算精度比较分析 | 第72-73页 |
| 6.3 基于有理函数模型的三维重建精度分析 | 第73-79页 |
| 6.3.1 基于地无关解算RPC的三维重建精度分析 | 第73页 |
| 6.3.2 基于地相关解算RPC的三维重建精度分析 | 第73-74页 |
| 6.3.3 基于像空间补偿直接优化解算RPC的三维重建精度分析 | 第74-75页 |
| 6.3.4 基于RFM系统补偿解算RPC的三维重建精度分析 | 第75-76页 |
| 6.3.5 各方案重建精度比较分析 | 第76-79页 |
| 6.4 基于有理函数模型的立体测图及精度分析 | 第79-85页 |
| 6.4.1 基于有理函数模型的立体测图 | 第79页 |
| 6.4.2 基于有理函数模型的立体测图精度分析 | 第79-85页 |
| 6.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 结论和展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-98页 |
