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龙图腾网获悉珠海欧比特卫星大数据有限公司申请的专利一种基于遥感影像的大区域快速几何定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119784847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411973792.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于遥感影像的大区域快速几何定位方法是由霍媛;吴佳奇;刘璐铭;颜志宇;邓开元;冯思伟;陈欣然设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感影像的大区域快速几何定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遥感影像的大区域快速几何定位方法，该方法将传感器模型定位理论与深度学习结合，能够实现感兴趣区域的快速几何定位。本发明包括以下步骤：步骤S1：获取覆盖感兴趣区域的大量遥感影像；步骤S2：利用传感器模型构建空间虚拟格网获取多组地面点坐标及其对应的影像像点坐标，提取每景影像的四至经纬度坐标和影像宽高数据作为训练样本数据；步骤S3：将获取的训练样本数据转成标准数据集；步骤S4：根据输入和输出数据的关系搭建正算和反算两种几何定位模型；步骤S5：利用样本数据进行定位模型的训练与测试；步骤S6：将步骤S5训练好的模型进行集成应用。本发明应用于航空航天遥感影像的技术领域。

本发明授权一种基于遥感影像的大区域快速几何定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感影像的大区域快速几何定位方法，其特征在于，它包括以下步骤： 步骤S1：获取覆盖感兴趣区域的大量遥感影像； 步骤S2：利用传感器模型构建空间虚拟格网获取多组地面点坐标及其对应的影像像点坐标，提取每景影像的四至经纬度坐标和影像宽高数据作为训练样本数据； 步骤S3：将获取的训练样本数据转成标准数据集； 步骤S4：根据输入和输出数据的关系搭建正算和反算两种几何定位模型； 步骤S5：利用样本数据进行定位模型的训练与测试； 步骤S6：将步骤S5训练好的模型进行集成应用； 其中步骤S2具体的步骤为：通过传感器模型构建空间虚拟格网，提取每景遥感影像的四至经纬度坐标、影像的宽高数据、和一一对应的物方坐标和像方坐标；其中一一对应的物方坐标和像方坐标的获取具体按照以下步骤实现： 步骤S21：通过在影像水平方向均匀划分格网，将整幅影像均匀分成N×N个网格； 步骤S22：然后根据影像所在区域的高程范围，将高程均匀分成K层； 其中，N和K的值根据需求自主调整； 步骤S23：结合平面划分的均匀格网和高程值，构建起覆盖目标区域的空间三维网格； 步骤S24：利用每个格网点的像点坐标r，c和高程值H，代入传感器模型逆投影计算出相应的物方经纬度坐标P，L，即可得到所有格网点的全部坐标，并将得到所有格网点的全部坐标作为训练样本数据； 其中步骤S3包含以下子步骤： 步骤S31：对训练样本数据进行划分，将其分为训练集和测试集，训练集和测试集按照8:2的比例进行等分； 步骤S32：对所有训练数据进行归一化处理，将数据映射到0和1之间，将地面点大地坐标P，L，H、影像宽度W、影像高度V、四至经纬度坐标，、影像像点坐标r，c归一化后得到归一化的地面点大地坐标X，Y，Z、影像宽度wn、影像高度vn、四至经纬度坐标，、影像像点坐标l，s，方法使用离差标准化进行归一化，利用每组数据的最小值和最大值数据，关系式如下： ， 其中data为反归一化后的原始数据，Data为归一化后的数据； 其中所述步骤S4包含以下子步骤： 步骤S41：正算定位模型训练以归一化后的地面点大地坐标X，Y，Z、影像宽度wn、影像高度vn和四至经纬度坐标，作为输入数据，归一化后的影像像点坐标l，s作为输出数据； 步骤S42：反算定位模型以归一化后的地面点高程值Z、影像宽度wn、影像高度vn、四至经纬度坐标，、影像像点坐标l，s作为输入数据，归一化的地面点经纬度坐标X，Y作为输出数据； 步骤S43：建立多层神经网络； 步骤S44：利用神经网络训练两种定位模型； 其中步骤S6中若将步骤S5训练好的模型进行集成应用于在轨卫星上时，需要提前将训练好的模型嵌入到卫星芯片中，卫星在轨使用时，利用严密成像模型计算出四至经纬度坐标，获取影像的宽高数据，确定需要计算的坐标，进行数据归一化，调用相应的定位模型，即可进行待求点坐标的预测，对得到的数据进行反归一化，即为所求的坐标值；若将步骤S5训练好的模型进行集成应用于地面站使用时，直接调用模型进行坐标预测，四至经纬度坐标通过影像元数据文件获取。

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