李花，秦亮軍

(廣州市城市規(guī)劃勘測設計研究院，廣東廣州 510060)

1 引言

采用衛(wèi)星遙感方法制作的數(shù)字正射影像是獲取基礎空間信息最快速、高效的手段，利用高精度衛(wèi)星遙感成圖，處理速度快、工藝簡便、圖像清晰，而且精度達到成圖要求。自2001年10月美國DigitalGlobe公司的QuickBird遙感衛(wèi)星發(fā)射升空以來，遙感圖像空間分辨率極高和良好的地物表現(xiàn)能力，廣泛用于土地規(guī)劃、城市規(guī)劃設計、自然資源管理、環(huán)境監(jiān)測(如空氣污染、油污擴散、洪水災區(qū)趨勢分析等)、農(nóng)作物判別、生態(tài)調(diào)查、土地利用變化分析、景觀制圖與高精度地圖繪制等各個領域［1］。影像圖集往往也是以衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，本文以《廣州市開發(fā)區(qū)蘿崗區(qū)數(shù)字影像與規(guī)劃圖集》為例，對影像處理的過程及方法進行詳細介紹。

2 影像處理的技術路線

影像圖集是一種集精準、美觀、實用于一體的藝術品，對影像的要求極高。影像處理過程主要是將影像基礎產(chǎn)品處理成為變形小、信息豐富、地理精度高的過程。為了在視覺上改善圖像目視效果，提高分辨率，使目標細部特征更清晰，光譜信息更豐富，灰度范圍更廣，信息量更大，必須首先對基礎產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合。高分辨率遙感衛(wèi)星多采用線陣列CCD探測器，按照推掃式掃描成像，同時獲取高分辨率全色和多光譜影像。在遙感成像過程中，由于衛(wèi)星姿態(tài)不穩(wěn)、傳感器機械原因等因素的影響，在山區(qū)特別是地形高差起伏較大的地區(qū)，由于中心投影的影響(地面起伏)引起像點位移，使得遙感圖像存在一定的幾何變形，需要對其進行恢復處理。因此，必須對影像進行高精度的正射糾正及幾何糾正。整個處理過程如圖1所示。同時考慮到此次研究前期收集的大部分電子資料都是基于廣州獨立坐標系的，因此最終的成果數(shù)據(jù)必須全部納入廣州獨立坐標系統(tǒng)下。

圖1 影像處理流程圖

3 研究區(qū)域及資料

QuickBird高分辨率遙感衛(wèi)星是目前世界上分辨率最高的商用遙感衛(wèi)星，傳感器采用多光譜成像(1個全色通道和4個多光譜通道)。

本文研究區(qū)域為整個蘿崗區(qū)，面積約為393 km2，數(shù)據(jù)量大(約8 G)。整個區(qū)域地勢南北狹長，地勢南低北高，北部的帽峰山是蘿崗區(qū)第一高峰，主峰海拔534.9 m。

QuickBird數(shù)據(jù)是直接購買所得，接收時間為2006年10月～11月，天氣晴朗，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。原始數(shù)據(jù)塊圖情況如圖2所示。

圖2 原始數(shù)據(jù)塊圖情況

4 數(shù)據(jù)處理

4.1 數(shù)據(jù)融和

QuickBird多光譜波段分辨率為2.44 m，其地物的分辨能力未能滿足人們?nèi)粘Ｅ凶x的需求，為了對觀測目標有一個更加全面、清晰、準確的理解與認知，為了改善解讀的精度、可靠性，將同一區(qū)域的多源遙感圖像按統(tǒng)一的坐標系統(tǒng)，通過空間配準和內(nèi)容復合，生成一幅比單一信息源更準確、更完全、更可靠的新圖像。它提高了影像的空間分解力和清晰度，提高了影像的平面測圖精度、分類精度及可靠性，增強了影像的解譯和動態(tài)監(jiān)測能力，有效提高了遙感影像數(shù)據(jù)的利用率等［2］。

本文采用IHS變換融合法。先把多光譜影像利用IHS變換(如式1)，從RGB(三原色)空間系統(tǒng)變換到IHS(表色系統(tǒng))空間，同時將單波段的高分辨率圖像經(jīng)過灰度拉伸，使其灰度的均值與方差和IHS空間中的亮度分量圖像相似，以增大兩影像之間的某種相關性，并抑制光斑效應;然后將拉伸過的全色影像作為新的亮度分量代入到IHS，經(jīng)過RGB變換(如式2)還原到原始空間。

式中:I表示顏色的亮度;H表示色度;S表示飽和度［3］。

4.2 影像正射校正

衛(wèi)星影像在成像的過程中，受到透視投影、攝影軸傾斜、大氣折射、地球曲率及地形起伏等諸多因素影響，致使影像中各像點產(chǎn)生不同程度的幾何變形而失真。正射校正圖像不僅可以消除成像過程中的各種因素導致的影像畸變，而且包含了比線劃圖更豐富和更直觀生動的信息。因而，正射影像制作已經(jīng)成為各種遙感應用過程中必不可少的基礎工作［4］。

圖3 DEM數(shù)據(jù)

進行影像正射校正前必須制作整個區(qū)域的DEM。首先利用廣州市城市規(guī)劃勘測設計研究院1∶500基礎地形圖數(shù)據(jù)提取已賦高程值的等高線及高程點數(shù)據(jù)分塊構(gòu)造不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN)，內(nèi)插得到格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換到GRID格式，得到正射校正用的DEM數(shù)據(jù)如圖3所示。由于基礎地形數(shù)據(jù)量非常大，因此整個DEM的生成過程必須分塊進行，因此后期必須進行圖像拼接。圖像拼接處理是將具有地理參考的若干相鄰圖像合并成一幅圖像或者一組圖像［5］。在進行正射校正前必須對廣州獨立坐標系下的DEM數(shù)據(jù)進行坐標轉(zhuǎn)換，將其轉(zhuǎn)為UTM坐標。

為提高DOM的精度，此次控制點的采集我們選用野外GPS采點，作業(yè)中采取GPS聯(lián)測的方法，每景數(shù)據(jù)控制點采集28個點左右，以便分析后進行取舍。利用配套軟件進行GPS控制點坐標的平差分析，分析結(jié)果表明控制點精度滿足要求。然后利用Erdas軟件正射校正模塊，采用共線方程糾正法進行正射糾正，生成整個蘿崗區(qū)的DOM。

4.3 幾何校正

在衛(wèi)星遙感的各種應用中，特別是在專題圖集應用中還需要疊加現(xiàn)狀及規(guī)劃要求的情況下，為了有效地使用衛(wèi)星影像，幾何糾正是必不可少的步驟。影像幾何糾正的方法有許多種，主要可分成兩大類:數(shù)學擬合模型，不管其物理意義，直接以地面控制點對影像進行數(shù)學變換，本法一般適用于平坦地區(qū)，屬于較不嚴密解法;幾何成像模型，考慮成像時造成影像變形的物理意義，再利用這些物理條件來構(gòu)建成像幾何模型，屬于嚴密解法［6］。

幾何成像模型是最嚴格的影像糾正模型，但算法比較復雜，對輔助數(shù)據(jù)(如星歷參數(shù)、DEM數(shù)據(jù)等)要求較高［6］。本次研究利用的輔助數(shù)據(jù)主要為廣州市城市規(guī)劃勘測設計研究院的1∶500基礎地形圖數(shù)據(jù)，完全符合幾何成像模型的要求。

此次研究采用了幾何成像模型，選取1∶500地形圖中336個控制點結(jié)合高精度DEM成果數(shù)據(jù)進行幾何精糾正，控制點分布如圖4所示。

5 結(jié)果與分析

糾正前后衛(wèi)星影像的拼接效果如圖5所示。在ArcGIS中同時加載糾正后的衛(wèi)星影像和1∶500基礎地形數(shù)據(jù)進行檢驗，其匹配效果如圖6所示。由以上兩圖明顯看出基本滿足無縫拼接的同時，與現(xiàn)狀地形的套合情況也是比較好的。

圖4 蘿崗區(qū)幾何糾正控制點分布圖

圖5 航帶間的拼接效果對比

圖6 與1∶500地形圖疊加效果

圖7 精度檢驗點分布圖

將處理完成的遙感圖像與1∶500地形圖疊加，并在影像圖上均勻選取了94個點位，與1∶500地形圖上相應點位坐標進行對比計算其點位誤差。其選點分布情況如圖7所示，點位覆蓋北部的九龍鎮(zhèn)與南部各個街道，較差中誤差為0.965 m。完全滿足圖集疊加的各種現(xiàn)狀要素、規(guī)劃要素的要求，其統(tǒng)計的精度也比較高。

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［3］王建梅，李德仁.QuickBird全色與多光譜數(shù)據(jù)融合方法用于土地覆蓋分類中的比較研究［J］.測繪通報，2005，(10):37～43

［4］欒慶祖，劉慧平，肖志強.遙感影像的正射校正方法比較［J］.遙感技術與應用，2007，22(6):743 ～748

［5］黨安榮，王曉棟，陳曉峰，等.ERDAS IMAG IN E遙感圖像處理方法［M］.北京:清華大學出版社，2003，86～90

［6］馬洪超，趙向東.基于地形隨機場模型的遙感圖像幾何糾正［J］.測繪學報，2006，35(3):251～254