張書華，劉云生，張梅

(山東省魯南地質(zhì)工程勘察院，山東兗州 272100)

1 引言

地形測量是傳統(tǒng)測量的主要項目，長期以來，大比例尺地形圖的測量方法是從最初的平板儀測量發(fā)展到全站儀測量。面積較大時，可采用航空攝影測量的方法。野外工作量大，作業(yè)周期長，成本高;而航空攝影測量雖野外工作量較小，但只較適合大面積地形測量，對于小面積地形測繪，由于其航攝成本高，航攝要求較苛刻，故小面積作業(yè)不便采用。

近年來，隨著航天技術與數(shù)字影像技術的發(fā)展，衛(wèi)星遙感影像質(zhì)量不斷提高，空間分辨率從原來的幾十米發(fā)展到今天的0.41 m(GeoEye－1，全色)，影像處理技術也發(fā)生了質(zhì)的飛躍，衛(wèi)星影像資料種類繁多，影像處理軟件層出不窮，影像清晰度不斷提高，處理影像技術日臻成熟。有關研究表明［1］，采用 Quick Bird高分辨率全色遙感影像，并采取多項式糾正法進行糾正，可實現(xiàn)較為平坦城區(qū)的1∶2 000比例尺地形圖的更新，條件理想的地區(qū)甚至可更新 1∶1 000比例尺地形圖。Google Earth集成了遙感(RS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)和全球定位系統(tǒng)(GPS)三種高新技術的功能，部分地區(qū)影像分辨率高達0.5 m，可在全球范圍內(nèi)周期性地更新。衛(wèi)星遙感影像具有獲取周期短、成本低、野外工作量小的特點，因而具有廣闊的應用前景。本文主要探討Google Earth影像在大比例尺地形測量中的應用。測區(qū)兗州市的Google Earth影像分辨率為 0.5 m，影像拍攝時間為2009年12月21日，影像清晰，放大到1∶1 600，道路、房屋等影像邊沿依舊清晰可見，可與航攝影像相媲美。

圖1 放大到1∶1 600，Google Earth影像依舊清晰，可矢量化出地貌、地物

2 測區(qū)簡介及測繪工藝流程

2.1 測區(qū)簡介及測圖要求

兗州市隸屬濟寧市，位于山東省西南部，東南與鄒城市接壤，西南與濟寧市任城區(qū)相鄰，西與濟寧市汶上縣相接，北鄰泰安市寧陽縣，東臨曲阜市，這里交通發(fā)達，京滬鐵路在兗州市市區(qū)東部穿過，327國道環(huán)繞兗州市市區(qū)西北。測區(qū)位于兗州市城區(qū)西部，為平原地區(qū)，測區(qū)面積28.6 km2，區(qū)內(nèi)主要種植小麥、玉米等作物，耕地全部為水澆地;測區(qū)內(nèi)村莊有38個，大小企業(yè)有20多家，區(qū)內(nèi)鄉(xiāng)村公路四通八達，交通較為便利。測區(qū)樹木較多，植被覆蓋較好，通視不便，困難類別為Ⅱ類。

主要測圖要求:

(1)測圖比例尺為1∶2 000，坐標系統(tǒng)為1980西安坐標系，高程系為1985國家高程基準;

(2)本次測繪測區(qū)內(nèi)的道路、河流、溝渠、橋梁，村莊內(nèi)主要道路，主房、連體房屋可一并繪出;

(3)測區(qū)內(nèi)廠礦企業(yè)要測繪出外圍墻、廠房等建筑物，地物地貌按《工程測量規(guī)范》要求測量;

(4)測區(qū)內(nèi)林地、墳地、果園等類別要實測分清，沿道路兩側(cè)單體建筑物實測分清;

(5)高程注記標注到0.01 m，等高距為0.5 m。

2.2 測繪工藝流程

圖2 1∶2 000地形測量工作流程圖

3 測圖實施過程及要點

采用以下測量方案:

(1)在Google Earth影像圖上選擇具有明顯影像特征的像片控制點，選擇依據(jù)是:要均勻分布在整個校正區(qū)域、特征要固定而明顯、數(shù)量要足夠?？刂泣c應是在原始影像中均勻分布并能正確識別和定位，在地形圖上可精確定位的特征點、特征線(取其中點)。如固定的地形地物交叉點、河流拐彎處或交叉處、塔尖、橋梁、鐵路、水壩和交叉路口等。

(2)用全站儀或RTK測量像控點;用水準儀測量像控點的高程。

(3)用ERDAS軟件，以像控點為基準，糾正Google Earth影像圖為1∶2 000正射影像圖(DOM)。

(4)以1∶2 000正射影像圖為底圖，在內(nèi)業(yè)用矢量化方法制作1∶2 000平面圖。

(5)將1∶2 000平面圖分幅打印，在野外加測平面圖的高程，檢查平面圖的精度，糾正平面圖的錯誤，補測漏繪地物和新增地物。

(6)將外業(yè)實測高程展繪在1∶2 000平面圖上，勾繪等高線，最終完成1∶2 000比例尺地形圖制作。

3.1 控制點的布設與測量

控制點對于幾何精校正精度的影響，主要表現(xiàn)在控制點(GCP)的數(shù)量、分布和其定位精度。校正方法(包括數(shù)學模型、確定亮度值的方法)不同，影響也不同。GCP數(shù)量的增加可以提高校正精度，但也使得尋找GCP的難度加大。GCP的數(shù)量也不宜過多，因為過多不會顯著提高校正精度，卻使計算量大大增加。幾何精校正要求GCP均勻分布。若GCP分布不均勻，則在GCP密集的區(qū)域影像校正較好，而在GCP分布稀疏的區(qū)域，則會出現(xiàn)較大的誤差。GCP的位置精度越高，校正效果越好。幾何精校正的技術指標是:校正后的圖面中誤差一般不大于0.5 mm。

3.2 像控點的測量

像控點的測量包括平面和高程兩個方面。測量采用RTK法。為了達到RTK平高一體化測量的目的，必須首先布設高程控制網(wǎng)，用高程控制網(wǎng)控制RTK的高程精度。具體做法是:首先用水準測量的方法測出各基本控制點的高程，將RTK基準站架設在測區(qū)中部海拔較高的地方，例如高樓頂部或測區(qū)的制高點上，基準站周圍應視野開闊，樹木較少，便于RTK信號的傳播。測出高程與坐標，然后供內(nèi)業(yè)糾正之用。內(nèi)業(yè)糾正用分片糾正配準的方法，分片應主要以地物密集程度大的片區(qū)為整體，即分片接邊地物較少，接邊簡單為原則，通常以自然村為單位，采用村周圍控制點糾正配準，再將分片配準的圖像進行無縫鑲嵌，無縫鑲嵌以控制點為準進行，若鑲嵌過程中存在誤差，將誤差按最小二乘法進行分配，將鑲嵌后的圖像以像控點為準進行圖上檢核，檢核方法為:在每片影像中篩選精度較高、匹配較好的3個像控點，以選中的像控點為準進行影像鑲嵌，以鑲嵌配準后的影像為基礎，量取相鄰不同影像上同名像控點的坐標，并計算其距離ds;同法量取同名影像重合點并計算距離ds，檢核結(jié)果如表1所示。

內(nèi)業(yè)矢量化控制點及影像重合點檢核結(jié)果 表1

將鑲嵌配準后的影像圖進行內(nèi)業(yè)矢量化，矢量化的原則如下:

(1)建筑物的矢量化，其點位選取以建筑物的地基為準，若地基位置不清，可以其他影像代替，如房屋的房檐，根據(jù)本地區(qū)的情況，可酌情減去 0.3 m～0.5 m。

(2)溝渠等地貌以實地影像邊線為準矢量化，若有樹木覆蓋，以樹木邊沿繪出，若林帶較寬(超過圖上2 mm)，則林帶單獨繪出。

(3)水塘、道路等邊線，以地形測量《規(guī)范》方法繪出，即水塘繪出水崖線，水塘邊線，道路繪出路邊線、路肩線、路溝兩邊線。將矢量化后的平面圖拿到實地檢查并加測高程。該項工作是分3個外業(yè)組分頭進行的，每組約合十整幅圖，各組僅用了5 d的時間就完成了外業(yè)工作，極大地提高了工作效率。

4 野外精度檢查

首先以平面圖為草圖，在村莊及樹木密集區(qū)用全站儀、在視野開闊信號較好的地區(qū)用RTK進行實地測量，實地測量目的有三個，一是補充測量高程點，二是檢核地物、地貌點的精度，三是對照平面圖判定實地有無錯誤，經(jīng)實地檢測，地物、地貌點的較差如表2和表3所示。由表2按同精度雙觀測值統(tǒng)計計算得控制點點位中誤差為 3.0 cm，影像重合點點位中誤差為0.59 m;由表3按同精度雙觀測值統(tǒng)計計算得控制點高程中誤差為3.1 cm，地形點高程中誤差為1.01 dm，符合測量《規(guī)范》中有關對地形測量控制點及地形點的精度要求。

外業(yè)實測控制點及影像重合點平面精度檢核結(jié)果 表2

野外實測高程點精度檢核結(jié)果 表3

5 結(jié)論

利用Google Earth測制 1∶2 000地形圖，在較嚴格的精度控制措施下，所測地形圖的精度可以滿足1∶2 000地形圖的精度要求，雖然利用Google Earth測制1∶2 000大比例尺地形圖過程還比較復雜，高程點仍需野外實測，但就大比例尺地形測量而言，還是大大減少了野外工作量，縮短了工期。就以本案例而言，若不利用Google Earth影像而全部采用野外數(shù)據(jù)采集的測量方法，投入3個野外作業(yè)組，野外工作需60 d，內(nèi)業(yè)工作量需25 d;而采用先進行Google Earth影像矢量化，再到外業(yè)檢查補測的方法進行測量，外業(yè)工作時間大大縮短，外業(yè)控制僅用10 d，檢查及加測高程僅用15 d，共野外工作一個月，野外工作量減少一半，內(nèi)業(yè)工作量雖略有增加(增加5 d)，但和全野外數(shù)據(jù)采集的測量方法相比，總工期還是提前了10 d，取得了明顯的經(jīng)濟效益。

［1］楊澤運，康家銀，趙廣東.利用Quick Bird全色遙感影像更新城市大比例尺地形圖［J］.測繪工程，2005，14(2)，29～31

［2］胡旭偉，王昌翰.利用SPOT一5衛(wèi)星遙感影像更新1∶10000地形圖初探［J］.測繪與空間地理信息，2007，30(3)，23 ～25

［3］萬幼川，宋楊.基于高分辨率遙感影像分類的地圖更新方法［J］.武漢大學學報·信息科學版，2005，30(2)，105～109

［4］劉瑞敏，李華，王思鍇等.基于 Google Earth的地鐵亦莊線 GPS控制網(wǎng)布設［J］.測繪通報，2008(11)，47～49

［5］彭和強，張有能.基于Google Earth的地形圖制作技術［J］.測繪通報，2009(10)，56～58

［6］周園，關衛(wèi)軍，佟胤錚.基于ERDAS IMAGINE的遙感圖像更新地形圖［J］.遼寧工程技術大學學報(自然科學版)，2009，28(3)，376 ～378