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摘要:對(duì)衛(wèi)星影像正射影像圖生產(chǎn)過程中的各個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)進(jìn)行了論述,如區(qū)域網(wǎng)平差、正射糾正、影像融合、波段提取與組合、波段運(yùn)算、勻光勻色、影像鑲嵌等,并根據(jù)生產(chǎn)中的技術(shù)經(jīng)驗(yàn),對(duì)一些生產(chǎn)方法進(jìn)行了分析,為正射影像生產(chǎn)提供一定的參考。

關(guān)鍵詞:數(shù)字正射影像圖(DOM);區(qū)域網(wǎng)平差;正射糾正;影像融合;衛(wèi)星影像;波段運(yùn)算;勻光勻色;影像鑲嵌

0引言

近年來,測(cè)繪地理信息數(shù)據(jù)在自然資源管理中發(fā)揮著越來越重要的作用,為山水林田湖草的統(tǒng)一管理提供基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù),為自然資源管理部門履行全民所有土地、礦產(chǎn)、森林、草地、濕地、水資源等自然資源資產(chǎn)所有者職責(zé)提供科學(xué)可靠的依據(jù)。而數(shù)字正射影像圖因其直觀逼真、信息豐富,廣泛應(yīng)用在地形圖測(cè)繪、地理國情監(jiān)測(cè)、國土調(diào)查、生態(tài)變化監(jiān)測(cè)、電子地圖等方面。隨著衛(wèi)星影像的時(shí)間分辨率、空間分辨率、光譜分辨率與輻射分辨率的不斷提高,影像獲取方便、快捷,能滿足大部分項(xiàng)目的精度需求,使用越來越廣泛。目前常用的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)類型有BJ-2、GF-2、高景1、GeoEye-1、WorldView-3/4、KOMPSAT-3A、Pléiade-1A/1B、DEIMOS-2、JL-1、ZY-3、GF-1、YG系列等。利用衛(wèi)星影像生產(chǎn)數(shù)字正射影像圖,一般需經(jīng)過區(qū)域網(wǎng)平差、正射糾正、影像融合、波段提取、勻光勻色、影像鑲嵌裁切等步驟[1]。

1區(qū)域網(wǎng)平差

衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差目前一般采用兩種方式:一是采用基于已有基礎(chǔ)地理信息成果開展區(qū)域網(wǎng)平差[2];二是采用基于像控點(diǎn)資料進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差[3]。相對(duì)來說第一種方法效率高,但要求測(cè)區(qū)有基礎(chǔ)地理信息成果覆蓋。

1.1基于已有基礎(chǔ)地理信息成果的區(qū)域網(wǎng)平差

利用高分辨率衛(wèi)星影像的原始軌道參數(shù)與已有基礎(chǔ)地理信息成果(DEM、DOM)進(jìn)行自動(dòng)定向、自動(dòng)匹配連接點(diǎn),匹配得到大量特征點(diǎn),構(gòu)建區(qū)域網(wǎng),并從已有DEM、DOM成果中提取特征點(diǎn)的平面和高程信息,利用這些匹配的特征點(diǎn)作為控制信息,通過平差解算,解算出精確的衛(wèi)星影像軌道參數(shù)(∗.rpc)。

1.2采用基于像控點(diǎn)資料的區(qū)域網(wǎng)平差

利用高分辨率衛(wèi)星影像的原始軌道參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)定向,自動(dòng)提取連接點(diǎn)構(gòu)建區(qū)域網(wǎng),并將像控點(diǎn)量測(cè)入?yún)^(qū)域網(wǎng)中,進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差,解算出精確的衛(wèi)星影像軌道參數(shù)。該方法需收集或外業(yè)施測(cè)適量的像控點(diǎn),以滿足區(qū)域網(wǎng)平差精度需求。

2正射糾正

區(qū)域網(wǎng)平差后,首先對(duì)全色波段衛(wèi)星影像進(jìn)行正射糾正。全色波段影像糾正后正射影像分辨率可以根據(jù)項(xiàng)目需求設(shè)置,正射糾正時(shí)按整景進(jìn)行糾正。正確設(shè)置影像坐標(biāo)投影方式,當(dāng)衛(wèi)星影像跨兩個(gè)投影帶時(shí),將影像分布較多的投影帶作為正射糾正的投影帶。糾正過程中最好不要對(duì)影像的灰度和反差進(jìn)行拉伸,不改變像素位數(shù)。多光譜波段衛(wèi)星影像正射糾正可以采用多光譜波段與全色波段影像聯(lián)合區(qū)域網(wǎng)平差糾正和影像配準(zhǔn)糾正兩種方法。

2.1多光譜波段與全色波段影像聯(lián)合區(qū)域網(wǎng)平差糾正

在區(qū)域網(wǎng)平差過程中,利用多光譜波段與全色波段影像建立區(qū)域網(wǎng)平差工程,在全色波段和多光譜波段影像上自動(dòng)提取大量連接點(diǎn),通過平差解算,解算出精確的全色波段軌道參數(shù)和多光譜波段軌道參數(shù),然后利用DEM進(jìn)行正射糾正。這種方法生產(chǎn)效率高,但在連接點(diǎn)匹配精度不好時(shí),配準(zhǔn)精度不高,影像融合后可能會(huì)有重影。

2.2影像配準(zhǔn)糾正

影像配準(zhǔn)糾正是利用多光譜波段影像與全色波段影像進(jìn)行影像配準(zhǔn),以糾正好的全色波段影像為控制基礎(chǔ),選取同名點(diǎn)對(duì)多光譜影像進(jìn)行糾正?？刂泣c(diǎn)一般每景不少于15個(gè),均勻分布在整景范圍內(nèi)。為了保證融合效果,配準(zhǔn)糾正的控制點(diǎn)殘差應(yīng)不超過1個(gè)像素。糾正后應(yīng)進(jìn)行多光譜波段影像和全色波段影像的套合檢查,兩景影像之間的配準(zhǔn)精度不得大于1個(gè)像素(多光譜影像上),典型地物和地形特征(如山谷、山脊)不能有重影。這種方法對(duì)每景影像配準(zhǔn)精度進(jìn)行控制,但是生產(chǎn)效率不高。

3影像融合

衛(wèi)星影像融合一般采用Pansharpen融合方法[4],該算法顏色恢復(fù)較好,接近于原始多光譜影像,同時(shí)空間信息銳化明顯。影像融合一般只對(duì)同一衛(wèi)星遙感影像的多光譜波段數(shù)據(jù)和全色波段數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。影像融合后,為了避免因像素降位處理導(dǎo)致出現(xiàn)曝光過度等信息損失的現(xiàn)象,減少對(duì)后續(xù)使用的影響,不對(duì)影像進(jìn)行像素降位處理,融合后影像像素位數(shù)應(yīng)為16bit。融合后影像應(yīng)紋理清晰,無影像發(fā)虛和重影現(xiàn)象,能明顯提高地物解譯的信息量,融合影像分辨率與全色波段影像分辨率保持一致。

4波段提取與組合、波段運(yùn)算

融合后的影像一般為含有4波段的多通道影像,BLUE為藍(lán)色波段,GREEN為綠色波段,RED為紅色波段,NearIR為近紅外波段,一般用1、2、3、4表示相應(yīng)的波段號(hào)[5]。因此需要對(duì)紅綠藍(lán)3波段進(jìn)行波段提取,波段提取順序?yàn)?、2、1,提取后進(jìn)行波段組合為RGB顏色模式的真彩色合成影像。由于植被對(duì)近紅外波段具有高反射性,衛(wèi)星影像獲取的近紅外波段數(shù)據(jù)反映了大量的植被信息,因此進(jìn)行波段運(yùn)算,利用近紅外波段對(duì)綠色波段數(shù)據(jù)進(jìn)行加綠,既增加了綠色飽和度,又增加了地物的清晰度和不同地物的層次感。加綠后的新影像紅綠藍(lán)3波段如下:RED新=RED舊GREEN新=GREEN舊×(1-P)+NearIR舊×PBLUE新=BLUE舊P為近紅外波段在加綠后新影像的綠色波段中的比例,P值一般在0.1—0.2之間,P取0.15附近的值時(shí),加綠后,綠色飽和度和自然感較好。

5影像勻光勻色與影像降位

影像降位是將影像像素位數(shù)由16bit降為8bit,即像素的灰度值范圍從0—65535之間轉(zhuǎn)為0—255之間。降位處理最好選擇在影像勻光勻色的同時(shí)進(jìn)行,這樣避免勻光勻色過程中使用因影像降位而信息損失后的影像作為數(shù)據(jù)源,避免勻光勻色后的影像出現(xiàn)曝光過度、陰影過暗等信息損失現(xiàn)象。由于衛(wèi)星影像時(shí)相和傳感器不同,導(dǎo)致不同景之間色彩差異較大,需對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行勻光勻色等色彩一致性處理,使影像整體色彩自然、紋理清晰、反差適中、層次分明、色彩一致。對(duì)于大范圍內(nèi)衛(wèi)星影像勻光勻色,最好采用參考影像帶地理坐標(biāo)的空間勻光勻色方法,該方法的參考影像為帶有地理坐標(biāo)的整個(gè)測(cè)區(qū)低分辨率影像,首先手工調(diào)整參考影像(勻光模板)的顏色,使影像色彩達(dá)到最佳。勻光勻色時(shí)根據(jù)地理信息,按參考影像的色彩對(duì)相應(yīng)空間的衛(wèi)星影像進(jìn)行勻光勻色,使目標(biāo)影像具有與參考影像同樣豐富的色彩,從而保證每個(gè)區(qū)域有最真實(shí)的色彩,最大限度地保留影像的色彩、層次、清晰度,消除單一模板造成影像的失真,適合多源多時(shí)相大區(qū)域正射影像制作。而采用直方圖均衡化和直方圖匹配方法,整個(gè)測(cè)區(qū)選用同一勻光模板,勻光后的整個(gè)測(cè)區(qū)的影像色彩單一,僅僅適合小范圍色彩變化不大的區(qū)域[6]。對(duì)于大范圍影像來說,地物本身顏色差別很大,如荒漠和周邊的綠洲,這種方法容易造成色彩損失。

6影像鑲嵌裁切

影像鑲嵌采用大區(qū)域自動(dòng)鑲嵌方法[7],自動(dòng)生成區(qū)域內(nèi)的鑲嵌線,然后對(duì)鑲嵌線進(jìn)行編輯。編輯鑲嵌線的主要目的是解決關(guān)鍵點(diǎn)或鑲嵌線落入建筑物、橋梁等地物造成地物錯(cuò)開、色彩不一致等現(xiàn)象。鑲嵌線在編輯過程中沿著線狀地物、地塊邊界編輯,如山脊、山谷地帶、河流等,繞開完整地物,保持景與景之間接邊處色彩過渡自然,地物合理接邊,無地物錯(cuò)位、模糊、重影和暈邊現(xiàn)象。鑲嵌線編輯過程需設(shè)置羽化寬度使得接邊線兩側(cè)的色調(diào)基本保持一致。影像鑲嵌后,根據(jù)項(xiàng)目要求對(duì)影像進(jìn)行裁切分幅,生產(chǎn)分幅正射影像圖。

7結(jié)束語

隨著衛(wèi)星影像在各行各業(yè)中的廣泛應(yīng)用,對(duì)衛(wèi)星影像正射影像圖的生產(chǎn)工藝必將有新的拓展。本文總結(jié)了近年來衛(wèi)星影像生產(chǎn)的技術(shù)流程,并在相關(guān)環(huán)節(jié)中,根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn),總結(jié)了這些技術(shù)環(huán)節(jié)中不同生產(chǎn)方法的特點(diǎn),對(duì)一些經(jīng)過生產(chǎn)實(shí)踐證明的好工藝進(jìn)行推薦,希望對(duì)衛(wèi)星正射影像生產(chǎn)起到一定的參考作用。

作者:吳立果 單位:甘肅省測(cè)繪工程院甘肅省應(yīng)急測(cè)繪工程研究中心