王俊

(甘肅省地圖院，甘肅蘭州730000)

ADS80彩紅外影像在DEM匹配中的應(yīng)用

王俊

(甘肅省地圖院，甘肅蘭州730000)

Leica ADS80是目前最先進(jìn)的推掃式機(jī)載數(shù)字航空攝影測量系統(tǒng)之一。1次飛行就可以同時獲取前視、下視和后視的具有 100%重疊、連續(xù)無縫的影像。所有影像具有相同影像分辨率，包括紅、綠、藍(lán)、近紅外、全色（R、G、B、IR、PAN）5個波段，具有較好的光譜特征?；贏DS80影像的這一特點，研究了利用其光譜特征來提高DEM匹配可靠性的方法。

ADS80；光譜特征；DEM匹配；可靠性；研究

2008年7月推出的 Leica ADS80機(jī)載數(shù)字航空攝影測量系統(tǒng)是目前較為先進(jìn)的推掃式機(jī)載數(shù)字航空攝影測量系統(tǒng)。ADS80集成了高精度的慣性導(dǎo)航定向系統(tǒng) (IMU)和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng) (GPS)，采用12 000像元的三線陣 (SH82型號相機(jī)有12條，如圖1所示) CCD掃描，利用層疊分光技術(shù)和窄波干涉濾光技術(shù)，具有更好的光譜分離能力，可以準(zhǔn)確地進(jìn)行光譜濾光。它除了能夠獲取前視、下視和后視的具有100%三度重疊的全色影像外，還能獲取二度重疊的彩色影像、彩紅外影像[1]；所獲取的多光譜影像具有良好的光譜特性，分波段影像沒有混合光譜，彩色影像色彩真實可靠，更加適合遙感影像分類。該技術(shù)進(jìn)一步模糊了遙感與攝影測量之間的界限，使遙感影像分類技術(shù)用于攝影測量處理成為可能。

圖1 ADS80波段示意圖

1 ADS80彩紅外影像的光譜特征

ADS80相機(jī)可以同時獲取下視具有相同影像分辨率的紅、綠、藍(lán)、近紅外波段的影像；將紅、綠、近紅外3個波段影像進(jìn)行融合，可以得到彩紅外影像。彩紅外影像根據(jù)地物對 3種光的反射特性不同而呈現(xiàn)由紅、綠、藍(lán)三色組成的混合色，既有可見光信息，又有近紅外光信息；同時，由于它基本上不受大氣對藍(lán)紫光散射的影響，所以它比普通彩色影像的顏色鮮艷。由于彩紅外遙感影像的近紅外波段對植被的光譜反射比較敏感，而對其他一些地物 (如道路)光譜反射特征不敏感，因此利用這一特點很容易將植被區(qū)分出來。圖2中的3條曲線為3種常見地物類的波譜反射響應(yīng)曲線[2]。

圖2 3種常見地物類的波譜反射響應(yīng)曲線

2 當(dāng)前DEM匹配算法及問題

在過去的幾十年中，計算機(jī)與攝影測量領(lǐng)域?qū)瘟Ⅲw影像匹配技術(shù)做了大量卓有成效的研究，但是影像匹配的質(zhì)量不高，匹配成功率低[3]。近些年來，逐漸發(fā)展起來的多視匹配技術(shù)能夠解決單立體影像匹配中的幾何變形問題和遮擋問題[4]，匹配質(zhì)量和成功率都大大提高。但是這些匹配算法得到的都是數(shù)字表面模型（DSM），而要得到較高精度的數(shù)字高程模型（DEM），還需要大量的人工編輯。DSM與DEM兩者之間的差異主要在于是否表現(xiàn)樹木、地表建筑物等。因此，如何在匹配過程中考慮這一因素的影響，自動進(jìn)行DSM到DEM的處理，減少或消除人工編輯的工作量，并提高DEM匹配的可靠性是利用影像匹配技術(shù)生產(chǎn)DEM面臨的主要問題，是制約生產(chǎn)效率的一個關(guān)鍵因素。

通過對 ADS80彩紅外影像的光譜特征分析發(fā)現(xiàn)，在近紅外波段，很容易通過遙感影像分類技術(shù)將植被與其他地物分開提取。因此，在進(jìn)行DEM匹配時要考慮植被這一光譜特征，可將植被與其他地物分類標(biāo)記出來。通過設(shè)定或自動提取樹高以及濾波技術(shù)手段對DSM加以處理，即可得到DEM。

3 影像分類

在遙感影像處理的研究中，對影像進(jìn)行分類的技術(shù)已經(jīng)越來越成熟。從傳統(tǒng)的基于像元的分類方法，到現(xiàn)代基于智能算法的分類方法，得到了迅速發(fā)展[5]。例如，面向?qū)ο蟮姆椒ú粌H能夠有效地避免“椒鹽”現(xiàn)象，還能大幅度提高分類精度[6]。ADS80彩紅外影像具有較好的光譜特征，非常適合進(jìn)行植被分類。因此，可以借鑒成熟的影像分類方法，提高分類可靠性，以便更好地利用分類結(jié)果對DSM進(jìn)行處理。

4 DSM轉(zhuǎn)為DEM的處理方法

如何利用彩紅外影像的分類結(jié)果，自動將植被的高度去除，得到植被處地表的高程，是需要重點探討和解決的問題。

通過研究和實驗，提出以下2種方法：

1）根據(jù)植被附近地表的高程，擬合植被處的高程。假定除植被外其他地方的DSM都貼近地表，則可根據(jù)植被間隙的地表高程，采用曲面擬合方式求出植被處的高程。間隙點越多，擬合效果越好，越接近真實地表高程。這種方式技術(shù)要求較高，算法比較復(fù)雜，實現(xiàn)起來有一定困難。

2）動態(tài)設(shè)定植被高度值。彩紅外影像的植被指數(shù)計算公式為：

式中，NDVI表示歸一化植被指數(shù)，NIR表示近紅外的光譜值，VIS表示可見光的光譜值。

根據(jù)式 (1)的計算，可得出地面的植被覆蓋度，將其與植被高度聯(lián)系起來，例如：在較低覆蓋度的地方，最大高度為10 m；在較高覆蓋度的地方，最小高度為20m，即可將植被的高度用NDVI進(jìn)行動態(tài)量化。在匹配出DSM后，利用量化結(jié)果進(jìn)行差值計算，得到植被下地面的高程值。這種方式簡易可行，并且同樣適用于城市地區(qū)建筑物的處理，只不過建筑物的量化方式與植被有所不同。以某地彩紅外影像數(shù)據(jù)為例，以LPSeAte匹配模塊為平臺，詳細(xì)參數(shù)設(shè)置如圖3所示。對于彩紅外影像，植被參數(shù)中的Greenness即NDVI值。

圖3 建筑物與植被參數(shù)示例

圖3中各參數(shù)及實驗最佳賦值如下：

SlopeThreshold：建筑物邊緣與傾斜地面的最小夾角，宜取值400；

Maximum/M inimum ObjectArea：對象（即建筑物）的最大/最小面積，根據(jù)地面建筑物大小宜取值5000/300m2；

M inimum ObjectHeight：對象的最小高度，宜取值10 m。

Greenness：綠度指數(shù)，此處即公式（1）中的NDVI值，根據(jù)Erdas計算結(jié)果，宜取值0.5；

Max Height for Low Veg：較低植被的最大高度，宜取值10 m；

M in Height forHigh Veg：較高植被的最小高度，宜取值20 m；

Classification to Keep：分類結(jié)果保留項目，此處僅保留地面。

通過以上方式對DSM進(jìn)行處理，可以將部分的植被和建筑物高度去除。如圖4所示，a)為未經(jīng)過任何處理的匹配結(jié)果暈渲效果圖，b)為經(jīng)過分類后的暈渲效果圖。

圖4 實驗前后DSM暈渲效果對比圖

通過分類后暈渲效果圖與未分類暈渲效果圖的對比，可以發(fā)現(xiàn)該算法對植被的處理較好，但是對建筑物的去除效果不是太明顯。原因在于建筑物采用幾何方式判斷，而不是通過光譜特征去提取。為解決這一問題，考慮采用濾波方式對 DSM進(jìn)行處理。同樣在LPSeAte模塊中設(shè)置濾波參數(shù)，例如以15m×15m大小為濾波窗口，對分類后的DSM進(jìn)行濾波，其暈渲效果如圖4 c)所示。通過對比分類和濾波處理后的DSM與未經(jīng)任何處理的DSM可以發(fā)現(xiàn)，絕大部分建筑物和植被可以去除其高度，得到更精確的DEM。

5 結(jié)語

通過以上實驗發(fā)現(xiàn)，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)ADS80數(shù)字影像合成的彩紅外影像更加自動化、智能化匹配生產(chǎn)DEM，可以減輕大量的人工編輯工作量。在實際應(yīng)用中，植被指數(shù)可以通過遙感影像處理軟件Erdas進(jìn)行統(tǒng)計。對于小面積建筑物和軟件自動分類去除植被高度產(chǎn)生的“噪聲”，通過自適應(yīng)窗口的DSM濾波處理[7]，可以得到較好的解決。但是，由于植被種類豐富，植被指數(shù)度量方式單一，對于大面積植被還有一定的局限性，并不能做到完全去除，有待進(jìn)一步探討研究以及軟件更進(jìn)一步的改善。

[1] 王海濤，武吉軍，馮聰軍,等.徠卡ADS40/ADS80數(shù)字航空攝影測量系統(tǒng)[J].測繪通報，2009,10:73-74

[2] 孫家抦.遙感原理與應(yīng)用[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2003

[3] 張祖勛.從數(shù)字?jǐn)z影測量工作站(DPW)到數(shù)字?jǐn)z影測量網(wǎng)格(DPGrid)[J].武漢大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版,2007,32(7):565-571

[4] ZHANG Li.Automatic Digital Surface Model(DSM)Generation from Linear Array Images[D].Zurich:Sw iss Federal Institute of Technology Zurich for the degree of Doctor of Technical Sciences,2005

[5] 賈坤，李強(qiáng)子，田亦陳，等.遙感影像分類方法研究進(jìn)展[J],光譜學(xué)與光譜分析,2011,10：28-33

[6] 曹君，鄭慧.ADS40近紅外波段遙感影像分類方法[J].地理空間信息，2009,10(7):42-45

[7] 梁欣廉，張繼賢，李海濤.一種應(yīng)用于城市區(qū)域的自適應(yīng)形態(tài)學(xué)濾波方法[J].遙感學(xué)報，2007,11(2):276-281

Application of ADS80 Color Infrared Images in the DEM Matching

by WANG Jun

Leica ADS80 is one of the most advanced push-broom airborne digital photogrammetry system.It can get a flight with forward, nadir,backward and with 100%overlap,a continuousseamless,which has the same image resolution of red,green,blue,near infrared,fullcolor(R,G,B,IR,PAN)five-band image,and has better spectral characteristics.Based on this feature,this paper studied how to use the spectral characteristics of ADS80 images to improve the reliability of DEM matching.

ADS80，spectral characteristics，DEM matching，reliability，research

2012-02-14

P231

B

1672-4623(2012)03-0119-02

王俊，主要從事攝影測量與遙感工作。