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A robust biased estimator for exterior orientation of linear array pushbroom satellite imagery / Y. Zhang in Geomatica, vol 62 n° 1 (March 2008)  

Public [article]  inGeomatica > vol 62 n° 1 (March 2008) . - pp 33 - 44 Titre : A robust biased estimator for exterior orientation of linear array pushbroom satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Y. Zhang, Auteur ; Q. Xu, Auteur ; J. Li, Auteur ; T. Wang, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 33 - 44 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] capteur en peigne [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] estimateur [Termes IGN] image SPOT [Termes IGN] méthode des moindres carrés [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] orientation externe [Termes IGN] point d'appui [Termes IGN] régression Résumé : (Auteur) En raison de l'angle du champ très étroit du balayeur, pour l'imagerie obtenue à l'aide d'un balayeur à barrettes longitudinales à bord d'un satellite d'observation de la terre tel que SPOT, une haute corrélation de plusieurs paramètres d'orientation extérieure (par exemple, ceux en relation avec les lignes adjacentes à l'intérieur de l'imagerie SPOT) survient. Une telle corrélation a pour résultat des équations d'orientation extérieure difficiles à faire converger pour l'imagerie issue des balayeurs à barrettes longitudinales. Cet article présente un estimateur biaisé robuste, c'est-à-dire l'estimateur combiné ridge- Stein (CRS), dans le but de surmonter cet inconvénient. L'estimateur CRS combine les méthodes de régression de l'estimateur ridge et celles de l'estimateur Stein; il profite aussi de la méthode danoise de repérage d'erreurs. Des expériences démontrent que l'estimateur CRS surmonte non seulement la haute corrélation entre les paramètres d'orientation extérieure, mais converge beaucoup plus rapidement que l'estimateur Stein, la méthode de régression ridge et la méthode des moindres carrés. En outre, l'exactitude des résultats obtenus est inférieure à 1 pixel pour les points de contrôle directionnels au sol et est de l'ordre de 1,5 pixel pour les points de vérification au sol, respectivement, ce qui est beaucoup plus précis que les données obtenues avec les autres estimateurs mis à l'essai. De plus, l'estimateur CRS est plus robuste et a une plus grande efficacité lorsque vient le temps d'éliminer les erreurs, petites ou moyennes, qui se seraient glissées dans les observations. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2008-280 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2008-0005 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2008-0005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29273 [article]

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