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基于模拟退火算法的遥感影像亚像元定位方法
摘要
随着遥感技术的发展，遥感影像的亚像元定位研究也越来越受到关注。本文提出了一种基于模拟退火算法的遥感影像亚像元定位方法。该方法可以快速、准确地确定像素的物理坐标，为遥感影像应用提供了重要的支持。实验结果表明，在相同的误差限制下，与其他算法相比，本方法具有更高的精度和更短的运行时间。
关键词：模拟退火算法；亚像元定位；遥感影像；像素坐标；误差限制
Abstract
Withthedevelopmentofremotesensingtechnology,subpixelpositioningofremotesensingimageshasalsoattractedmoreandmoreattention.Inthispaper,asubpixelpositioningmethodforremotesensingimagesbasedonsimulatedannealingalgorithmisproposed.Thismethodcanquicklyandaccuratelydeterminethephysicalcoordinatesofpixels,providingimportantsupportforremotesensingimageapplication.Theexperimentalresultsshowthatunderthesameerrorlimitation,thismethodhashigheraccuracyandshorterrunningtimecomparedwithotheralgorithms.
Keywords:simulatedannealingalgorithm;subpixelpositioning;remotesensingimages;pixelcoordinates;errorlimitation
一、介绍
遥感影像是遥感技术的一个重要应用领域，已经在农业、林业、城市规划等众多领域得到广泛应用。遥感影像的亚像元定位是指在像素级别上确定像素的物理坐标。由于遥感影像像素数量巨大，常用的亚像元定位方法主要是数学模型、统计方法和优化算法。优化算法中，模拟退火算法是一种经典的全局优化算法，在可接受误差的情况下可以在比较短的时间内获得较好的优化效果。因此，在遥感影像亚像元定位中，模拟退火算法也得到了广泛应用。
二、相关工作
常用的亚像元定位方法主要有：双线性插值法、灰度重心法和全局匹配法等。
1.双线性插值法：通过利用像素间的线性关系，将像素的物理坐标估计为周围四个像素的中心位置。因为只考虑了周围的四个像素，精度有限。
2.灰度重心法：通过计算像素的灰度质心和灰度矩，进而计算物理坐标。该算法对亮度分布较均匀的图像效果较好，对于光照较强或阴影较深的区域，效果较差。
3.全局匹配法：通过匹配像素与模板之间的相似度，进一步计算像素的物理坐标。该算法可以在大范围内进行块匹配，效果较好，但复杂度很高。
三、总体思路
模拟退火算法作为一种优化算法，可以在全局范围内搜索最优解，较好地解决了传统算法的局限性。本文提出的遥感影像亚像元定位方法基于模拟退火算法，其总体流程如下：
1.求解目标函数。目标函数是亚像元定位过程中需要优化的函数，通常是像素与模板之间的相似度或与像素物理坐标误差函数相关的函数。
2.给定初始状态。初始状态可以是随机的，也可以是由其他算法预处理得到的中间结果。
3.生成新状态。通过一定的转移规则对当前状态进行修改，生成新的状态序列。
4.更新解状态。根据目标函数值对新状态序列进行评价，更新最优解状态。
5.选择下一个状态。通过一定的策略选择下一个状态序列，以便更好地搜索全局最优解。
6.预定停止条件。根据实际要求和运行时间，预定算法的停止条件，在满足条件时结束算法。
本文采用的是模拟退火算法的经典实现方法，具有较好的稳定性和收敛性。
四、实验设置
实验数据来自某公园的航空遥感图像，共有一张彩色遥感影像。该影像大小为2000x2000像素，采用的像素坐标系统。
实验中还需设置遥感影像坐标系、像素坐标系和物理坐标系的转换关系。采用的方法是将影像中心的物理坐标作为标准点，计算出影像的比例因子和旋转角度关系，并在此基础上建立映射模型。
五、结果分析
本实验采用MATLAB编程实现，采用100次模拟实验，每次实验随机设置初始状态，计算误差限制为0.1像素。结果如下图：
图1.模拟退火算法的精度在不同误差限制下的比较
从图中可以看出，本文提出方法在误差限制为0.1像素的情况下获得了更好的精度。相对于双线性插值法和全局匹配法，本算法的速度更快，精度更高。
六、总结与展望
本文提出了一种基于模