孫 軍,黎 琪,李和睿
( 貴州省畢節(jié)學(xué)院 建筑工程學(xué)院,貴州 畢節(jié) 551700)
近年來,伴隨SPOT5、IKONOS 和QuickBird 等高空間分辨率遙感圖像應(yīng)用的不斷深入和普及,如何經(jīng)濟(jì)、高效、高精度地糾正高空間分辨率遙感圖像的幾何變形,已成為實際工作中急需解決的生產(chǎn)難題。高空間分辨率遙感圖像的幾何變形,將嚴(yán)重影響以遙感圖像為基礎(chǔ)的不同地類面積量算、地面樣地在遙感圖像上的定位、遙感定量估測模型、遙感圖像融合、各種規(guī)劃設(shè)計等的精度,遙感圖像要有效應(yīng)用于實際生產(chǎn),需先糾正其幾何變形。
對于分辨率在2.5 m 以下的中低分辨率遙感圖像,傳統(tǒng)校正方法一般是利用1∶1萬或1∶:5萬比例尺的地形圖,通過地形圖量測在遙感影像上易于識別的地面控制點平面坐標(biāo),然后借助商用遙感圖像處理軟件進(jìn)行校正。隨著遙感圖像空間分辨率的提高,圖像變形受地形起伏和傳感器傾斜掃描的影響將增大,采用傳統(tǒng)基于地形圖量測控制點坐標(biāo)的方法已無法滿足校正精度的需要。為此,需借助差分GPS 定位高精度測定一定數(shù)量在遙感影像上能夠有效識別的地面控制點坐標(biāo),采用適當(dāng)?shù)募m正模型來校正圖像變形。為有效校正圖像,盡量減少野外測定地面控制點的工作量,需要研究高空間分辨率遙感圖像的變形機理及定量描述模型和幾何糾正算法,以便探索適合實際生產(chǎn)應(yīng)用的校正模型和地面控制點配置方案。本文利用實測地面控制點坐標(biāo),對QuickBird遙感圖像的變形機理進(jìn)行了初步研究。
遙感圖像校正模型是遙感圖像校正的核心,決定著遙感圖像校正的成功與失敗。遙感圖像變形主要是受到地面起伏的影響,正確分析高程造成的遙感圖像變形機理,對于遙感圖像校正模型的研究,有重要作用。本文基于高程造成的遙感圖像變形機理,在一般二次多項式的基礎(chǔ)上,提出了本文多項式遙感圖像校正模型,并用實驗對不同的遙感圖像校正模型進(jìn)行了精度比較。
對衛(wèi)星遙感圖像進(jìn)行幾何校正,可以消除圖像上的像元在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)與其在地圖投影等參考坐標(biāo)系中的坐標(biāo)之間的差異,獲得無幾何變形的數(shù)字糾正影像。由于嚴(yán)格幾何校正計算量較大、計算復(fù)雜,而且需要衛(wèi)星軌道和傳感器參數(shù),在實際應(yīng)用中有時無法得到這些數(shù)據(jù),因此在遙感圖像校正中一般都采用直接線性變換、多項式( 一般多項式,改進(jìn)多項式)等遙感圖像校正模型進(jìn)行近似幾何校正。
在傳統(tǒng)的校正模型中,一般多項式由于沒有考慮高程對遙感圖像造成的影響,因此校正精度較低。直接線性變換與改進(jìn)多項式在引入高程時,要求抽樣點和檢驗點的距離必須相當(dāng)接近( 在實驗中一般采用K -均值聚類方法提取抽樣點),不能在真正的遙感圖像校正中發(fā)揮實際作用。
在引入高程時,由于考慮到地球自轉(zhuǎn),地面曲率,大氣折射等對遙感圖像變形的影響作用不大,因此只考慮地面起伏對遙感圖像造成的影響,如圖1 所示。
圖1 遙感圖像影響分析示意圖
由于本文實驗用的QuickBird 遙感圖像為線陣CCD 逐行掃描圖像,所以這里只考慮行的情況,列的情況與此相同。在圖1 中,D 為遙感圖像的中心位置。遙感像片上的點F 所對應(yīng)的地面位置在B 處,由于受到地形起伏的影響,實際上的位置在A 點的投影點C 處。如果能夠把大地坐標(biāo)的C 點移動到B 點,再利用一般多項式進(jìn)行校正,就可以得到實用的遙感圖像校正模型。
在圖1 中,令D 點處的圖像行列號為u0,v0,對應(yīng)的大地坐標(biāo)為X0,Y0,A 點處的圖像行列號為u,v,相應(yīng)的大地坐標(biāo)及高程為X,Y,Z。由于△ABC ~△EFD,所以|AC| =Z,|FD| =u-u0,|DE| =h,這里的h 為像片到凸透鏡的距離,這樣就得到再考慮一般多項式,得到新的遙感圖像校正模型為
這里的k,k'為相關(guān)系數(shù),整理后得到本文遙感圖像校正的多項式
其中,u,v 為失真遙感圖像的行列號,X,Y,Z 為相應(yīng)的行列號所對應(yīng)的地面大地三維坐標(biāo)( Z 為高程),其余為相關(guān)系數(shù)。
本文實驗用QuickBird 遙感圖像研究區(qū)域位于深圳市區(qū),所采用的遙感信息源是空間分辨率為0.6m 的QuickBird Pan 波段遙感圖像,試驗區(qū)遙感圖像總行列數(shù)為26574 ×28606,對應(yīng)的實地范圍為15.944 km ×17.164 km。因深圳已建成GPS 虛擬參考網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng),可以厘米級精度測定地面控制點三維坐標(biāo),采用市區(qū)的高空間分辨率遙感圖像,可有效保證采集一定數(shù)量的地面控制點,以便進(jìn)行研究分析。實驗材料來自于西安科技大學(xué)測繪學(xué)院李崇貴教授研究的國家自然科學(xué)基金資助項目(30872023)。
在實驗中,先從65 個控制點中提取一部分做為抽樣點,其余控制點作為檢驗點。再用抽樣點計算出遙感圖像校正模型的系數(shù),得到遙感圖像校正模型。然后在模型中代入檢驗點的失真圖像行列號,計算出大地坐標(biāo)。最后把計算出的大地坐標(biāo)與實際大地坐標(biāo)相減,所得的差值的絕對值,就是精度( 也叫誤差)。
精度分為擬合精度和檢驗精度兩種,擬合精度就是把已經(jīng)計算出的校正模型代入抽樣點的失真圖像行列號,計算出大地坐標(biāo),再與實際大地坐標(biāo)相減,所得差值的絕對值,就是擬合精度。檢驗精度就是把已經(jīng)計算出的校正模型代入檢驗點的失真圖像行列號,計算出大地坐標(biāo),再與實際大地坐標(biāo)相減,所得差值的絕對值,就是檢驗精度。
本文先用K-均值聚類法把65 個控制點聚成30 類,取每個類的接近中心點為抽樣點,其余點為檢驗點,所得的各種精度如表1 所示。
然后再用隨機抽取的方法提取30 個抽樣點,其余點作為檢驗點,所得的各種精度如表2 所示。
實驗表明,在使用K -均值聚類提取抽樣點的情況下,本文二次多項式校正模型的檢驗精度明顯優(yōu)于其它各種多項式校正模型。在隨機抽取抽樣點的情況下,本文二次多項式校正模型的擬合精度明顯優(yōu)于其它各種多項式校正模型,檢驗精度優(yōu)于改進(jìn)二次多項式。
表1 K-均值聚類抽樣檢驗精度表
表2 隨機抽樣檢驗精度表
QuickBird Pan 波段遙感圖像變形主要受地形起伏的影響,地形起伏變化越大,圖像變形也就越大。圖像變形受地形起伏、傾斜掃描、傳感器姿態(tài)角變化等諸多因素的影響,很難對每個因素的影響進(jìn)行定量表達(dá)??刂泣c的數(shù)量和分布,對主要影響因子的篩選有一定影響,但當(dāng)盡可能考慮多的影響時,所建模型就能取得良好的效果。在遙感圖像校正中,高程的引入可以讓遙感圖像的校正變得更加精確。由于在實際應(yīng)用中能夠用于計算遙感圖像校正模型的控制點數(shù)量稀少,使得大量的像素點都遠(yuǎn)離已知控制點,因此在實際應(yīng)用中多項式的校正效果要比改進(jìn)多項式好得多。
[1]A Goshtasby.Piecewise linear mapping functions for image registration[J]. Pattern Recognition,1986,19 ( 6): 459-466.
[2]Smith M,Park G. Absolute and exterior orientation using linear features[J]. International Archives of Photogrammetry and Remote sensing,2003,28(5):505-509.
[3]J A Noble.Finding corners[J]. Image Computing,1988,6(2):121-128.
[4]J S Lee,Y N Sun,C H Chen,C T Tsai.Wavelet based corner detection[J]. Pattem Recognition,1993,26( 6): 853-865.
[5]章孝燦,黃智才,趙元洪.遙感數(shù)字圖像處理[M].杭州:浙江大學(xué)出版社,1997.
[6]朱述龍,張占睦.遙感圖像獲取與分析[M].北京:科學(xué)出版社,2000.
[7]徐青,張艷.遙感影像融合與分辨率增強技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2007.
[10]孫家抦. 遙感原理與應(yīng)用[M]. 武漢: 武漢大學(xué)出版社,2006.
[11]陳建勝.少控制點的推掃式衛(wèi)星姿態(tài)參數(shù)外推方法研究[J].中國圖像圖形學(xué)報,2009,8(8):1469-1474.
[12]張翼.獲取均勻控制點的遙感影像自動空間匹配方法[J].中國圖像圖形學(xué)報,2009,8(8):1475-1479.