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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种基于多传感器的遥感图像特征点高程获取方法，属于自主导航领域。该方法控制无人机在遥感图像区域内巡航，采用SLAM方法建立包含无人机位姿信息和无人机飞行场景稀疏点云信息的SLAM地图，通过气压高度计可以获得无人机各时刻的海拔高度，对遥感图像和机载相机图像进行特征匹配，得到遥感图像中特征点在机载相机图像中的对应点，并得到该点在SLAM坐标系下的三维坐标，计算SLAM坐标系中从无人机到特征点的三维向量，进而求得该点的高程信息。本发明增加了遥感地图中特征点的高程信息，可以为遥感地图使用者提供更多的参考。

主权项：1.一种基于多传感器的遥感图像特征点高程获取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，载入遥感图像并计算得到遥感地图中特征点的位置信息和描述子信息，根据遥感图像拍摄范围设定无人机飞行区域，控制无人机在该区域内起飞并巡航飞行；步骤2，利用机载相机和惯性传感器组合的SLAM方法对无人机的位姿进行估计，并将相机图像中的特征点恢复为三维点，建立包含无人机位姿和场景三维点云信息的SLAM地图；具体方式为：设定无人机SLAM坐标系的原点和方向，确定相机、惯性传感器和无人机三者之间的位置变换关系，并将三者位姿统一以无人机位姿表示；对相机图像序列进行特征检测，得到特征点的位置信息和描述子信息，通过特征跟踪的方式得到同一特征点在不同相机图像中的位置；通过多视图几何方法计算不同相机图像之间的位姿变换，通过三角化方法将相机图像中的特征点恢复为三维点云；使用光束平差法方法对无人机位姿和三维点云坐标进行优化；根据计算得出的无人机位姿信息和惯性传感器输出的数据，计算并优化惯性传感器的参数，并计算得到惯性传感器的预积分量；融合视觉和惯性传感器信息，建立带有尺度信息的无人机SLAM地图；步骤3，通过气压高度计获得无人机各时刻的高度信息，利用时间戳信息，得到SLAM坐标系中无人机各位置的实际海拔高度，对相机图像和遥感图像进行特征匹配，得到匹配点在SLAM坐标系中的坐标；具体方式为：通过气压高度计实时输出无人机的高度信息，通过SLAM方法输出各时刻无人机的位置，根据时间戳信息，将两种数据对齐，得到SLAM坐标系中无人机的实际海拔高度；根据特征点的描述子信息，对相机图像特征点和遥感图像特征点进行匹配，建立特征匹配点对关系；根据相机图像特征点与SLAM坐标系中三维点的映射关系，找到遥感图像中特征点在SLAM坐标系中对应的三维坐标点；步骤4，根据SLAM坐标系的信息，求得SLAM坐标系中从无人机到特征点的向量，进而求得该向量在垂直方向上的投影长度，将无人机高度减去投影长度，得到特征点的高程信息；具体方式为：利用SLAM坐标系的信息，求出无人机到特征点的向量；根据SLAM坐标系的定义，求得该向量在垂直方向的投影距离；将无人机巡航高度减去投影距离，得到遥感图像中特征点的高程信息；当遥感地图中某个特征点匹配到多个相机图像中的特征点时，分别计算高程并求平均值，将平均值作为遥感图像中特征点的高程信息；将高程信息加入到遥感地图特征点位置的信息中。

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