袁 媛，向懷坤，張文績(jī)

(1.深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車與交通學(xué)院，廣東深圳518055;2.中地?cái)?shù)碼集團(tuán)，湖北武漢430073)

一、引 言

在衛(wèi)星遙感領(lǐng)域，利用多傳感器間各自的優(yōu)勢(shì)和特性，將同一目標(biāo)或區(qū)域的多個(gè)傳感器采集的不同影像進(jìn)行像素級(jí)融合，可得到信息更豐富、更真實(shí)、更清晰的遙感影像，從而為進(jìn)一步的分析處理做準(zhǔn)備［1］。MapGISK9作為我國(guó)地理信息系統(tǒng)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的工具，其先進(jìn)的遙感影像處理平臺(tái)和數(shù)字制圖平臺(tái)，為多光譜影像和全色影像的融合、遙感影像數(shù)字化和專題圖的制作提供了便利的條件。本文利用MapGIS K9遙感影像處理平臺(tái)將全色影像和多光譜影像進(jìn)行融合，形成既有正確的投影信息又有豐富的色彩和較高分辨率的影像，以融合后的影像為底圖制作交通專題圖，并對(duì)拓?fù)錂z查和影像融合中出現(xiàn)的問題提出解決的方案。

二、Map GIS K9軟件簡(jiǎn)介

MapGISK9是中地?cái)?shù)碼集團(tuán)采用新一代GIS架構(gòu)技術(shù)和開發(fā)模式研發(fā)出來的面向網(wǎng)絡(luò)的超大型分布式地理信息系統(tǒng)基礎(chǔ)軟件平臺(tái)，是全球唯一提供GIS搭建式數(shù)據(jù)中心集成的開發(fā)平臺(tái)，擁有將GIS與遙感處理完全融合的能力。

MapGISK9的基本功能包括海量無縫圖庫(kù)管理、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、地圖制圖、空間分析、網(wǎng)絡(luò)分析和多源影像分析與處理等，作為中國(guó)具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的GIS領(lǐng)軍軟件，有著非常顯著的優(yōu)點(diǎn):①先進(jìn)的體系架構(gòu);②強(qiáng)大的海量空間數(shù)據(jù)管理能力;③高效的異構(gòu)數(shù)據(jù)管理集成能力;④ 豐富、多層次、多方法的二次開發(fā)技術(shù);⑤ 實(shí)用化的真三維動(dòng)態(tài)建模與可視化;⑥ 多方位、多層次的遙感影像處理分析能力。

基于MapGISK9環(huán)境下的交通專題地圖制作，正是利用其先進(jìn)的體系架構(gòu)、強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)管理能力、多方位和多層次的遙感影像處理分析能力，圖形化各類交通專題數(shù)據(jù)，使其更加直接、快速、充分地在地圖上顯示，其功能和用途已大大突破了傳統(tǒng)意義上的交通專題地圖。

三、遙感數(shù)據(jù)融合

遙感衛(wèi)星影像在空間分辨率、時(shí)相分辯率和光譜分辨率之間存在著高度相關(guān)性。由于各傳感器本身設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的局限性，使得遙感影像的光譜分辨率與空間分辨率之間存在著此消彼長(zhǎng)的關(guān)系。具有較高光譜分辨率的傳感器雖然可以通過大量的電磁波段獲得地物的不同光譜響應(yīng)，但卻無法獲得最優(yōu)的空間分辨率;反之亦然。

影像融合是將多源遙感影像按照一定的算法，在規(guī)定的地理坐標(biāo)系中生成新影像的過程。本文基于像素級(jí)的加權(quán)融合算法將多光譜影像和全色影像進(jìn)行融合。令A(yù)為比例系數(shù)，B為平移系數(shù)，Hi、Hj表示權(quán)重，此權(quán)重可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中被融合影像i和j的重要程度確定，為減少冗余度也可運(yùn)用相關(guān)系數(shù)確定融合影像的權(quán)重，形成以像元為處理對(duì)象的加權(quán)融合算法

此算法將具有豐富光譜信息的多光譜影像和具有高空間分辨率的全色影像進(jìn)行融合，獲得既有正確投影信息又有豐富色彩和較高分辨率的交通專題圖制作底圖，為地物分類、目標(biāo)識(shí)別等一系列處理提供了充分的保障。

四、交通專題圖制作

1.交通專題圖制作的基本原理

交通專題地圖是按照交通信息主題的要求，突出而完善地顯示與交通相關(guān)的多種要素，其他要素則作為地理基礎(chǔ)概略表示，形成地圖內(nèi)容交通專題化、形式各異、用途專門化的地圖。交通專題地圖包括兩大基本要素:地理底圖要素和交通專題要素。地理底圖要素反映地物的空間位置與地理背景;交通專題要素突出反映與交通相關(guān)要素的分布、比例及與其他因素的關(guān)系，如道路種類、分布、比例、加油站的分布和汽車維修站的分布等。交通專題要素是交通專題地圖內(nèi)容的主體［2］。

2.制作流程

(1)制圖前準(zhǔn)備

準(zhǔn)備好相同區(qū)域的多光譜影像和全色影像各一幅，在MapGIS K9中建立數(shù)據(jù)庫(kù)，并將影像導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)。依據(jù)規(guī)范，將道路分為4個(gè)等級(jí)［3］，見表1。

表1 交通專題圖道路分級(jí)

(2)獲取地理位置信息

1)在遙感影像平臺(tái)中，設(shè)置源坐標(biāo)系和目的坐標(biāo)系，點(diǎn)擊投影點(diǎn)，對(duì)全色影像進(jìn)行單點(diǎn)投影變換，提取其經(jīng)緯度信息。

2)用提取的經(jīng)緯度信息，在“地球在線”網(wǎng)站上查到當(dāng)前點(diǎn)坐標(biāo)的詳細(xì)地理位置，如中國(guó)安徽省黃山市休寧縣徽光路。

3)切換到其他電子地圖，調(diào)整到合適的比例尺來收集到該區(qū)域較全面的信息，然后參考這些信息繪制地圖。

(3)影像校正

兩幅影像內(nèi)容均為同一地區(qū)，但多光譜影像沒有正確的坐標(biāo)，需參照有正確坐標(biāo)信息的全色影像進(jìn)行校正，利用MapGISK9遙感影像平臺(tái)對(duì)多光譜影像進(jìn)行校正，多項(xiàng)式模型屬于一種近似校正方法，在衛(wèi)星影像校正過程中應(yīng)用較多。校正時(shí)先根據(jù)多項(xiàng)式的階數(shù)在影像中選取足夠數(shù)量的控制點(diǎn)，建立影像坐標(biāo)與地面坐標(biāo)一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，將整幅影像進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

1)在“影像預(yù)處理”菜單下選擇“幾何校正”，以多項(xiàng)式模型進(jìn)行影像幾何校正。

2)在“控制點(diǎn)量測(cè)工具欄”中選擇“打開參考影像”來打開全色影像。

3)刪除多光譜影像原有的控制點(diǎn)信息，參照全色影像在多光譜影像上添加控制點(diǎn)，選取地面特征明顯的地方作為控制點(diǎn)，如河流拐角處等，如圖1所示。

圖1 添加控制點(diǎn)

4)添加控制點(diǎn)后，選擇“幾何校正流程窗口”上的“重采樣”，選擇校正影像的路徑。影像重采樣完畢后，將影像保存起來，并添加到MapGIS K9遙感影像平臺(tái)中，如圖2所示。通過卷簾顯示對(duì)比，可看到校正后的情況:左面一層是原來的全色影像，右面是校正后的多光譜影像，兩者對(duì)比，位置基本一致，但是分辨率相差比較大。

圖2 卷簾顯示對(duì)比

(4)影像融合

在“影像預(yù)處理”菜單下選擇“影像融合”，選擇全色影像與多光譜影像，并點(diǎn)擊“選擇所有波段參與融合”，輸出融合后的影像。

理論上融合后的影像會(huì)有全色影像的高分辨率和多光譜影像的豐富色彩，但由于校正的誤差較大或者其他因素，融合后的影像可能不符合使用的要求，這時(shí)需要重新校正多光譜影像，再與全色影像進(jìn)行融合［4］。

(5)影像矢量化

①建立圖層

根據(jù)由谷歌、天地圖、百度地圖及相關(guān)資料，建立相應(yīng)的圖層，如河流、湖泊、國(guó)道、省道、城市主干道、城市次干道、城市支路、學(xué)校、酒店和加油站等。

②系統(tǒng)庫(kù)管理及圖例板制作

系統(tǒng)庫(kù)包括符號(hào)庫(kù)和顏色庫(kù)。符號(hào)庫(kù)用于管理、存儲(chǔ)、定義各類符號(hào)，如子圖、線型、圖案等;顏色庫(kù)則提供顏色的繪制與存儲(chǔ)。由于軟件平臺(tái)本身提供的系統(tǒng)庫(kù)并不能滿足制圖需要，因此要進(jìn)行符號(hào)庫(kù)的編輯，如銀行、加油站、醫(yī)院等圖標(biāo)［5-7］。

圖例文件在編輯好的系統(tǒng)庫(kù)基礎(chǔ)上進(jìn)行。圖形輸入前，先根據(jù)圖的內(nèi)容建立完備的圖例文件，以方便制圖時(shí)添加和調(diào)用。

③圖形編輯

在底圖上輸入點(diǎn)、線、區(qū)和注記等信息。

④拓?fù)錂z查

在矢量化道路時(shí)，盡管用 F12鍵捕捉，但還會(huì)出現(xiàn)線頭超出內(nèi)圖框以及區(qū)邊界超出內(nèi)圖框的情況，這些都違反了拓?fù)湟?guī)則，一個(gè)巧妙的解決方法就是利用“通用編輯”菜單下的“工程裁剪”功能，以內(nèi)圖框手動(dòng)拓?fù)湓靺^(qū)，然后點(diǎn)擊“通用編輯”下的“工程裁剪”，選擇存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)超出圖框的線、區(qū)進(jìn)行裁剪。

道路圖層的邊緣線和道路網(wǎng)中道路的連接，有時(shí)顯示完好，放大后卻發(fā)現(xiàn)沒有連接好，利用線編輯菜單欄下的“線節(jié)點(diǎn)平差”，將其連接，以正確表達(dá)實(shí)際的地理位置。

⑤屬性輸入

對(duì)圖層進(jìn)行屬性輸入，查看屬性就可以看到圖層的內(nèi)容，也可用于統(tǒng)計(jì)或空間分析。

(6)地圖整飾及輸出

1)地圖注記。地圖注記工作是按照一定的字體、規(guī)格和排版規(guī)律把地理要素的某些屬性字段標(biāo)注在圖面上，MapGIS K9地圖編輯板塊可以根據(jù)地物的某些屬性進(jìn)行動(dòng)態(tài)注記［8］。

2)地圖布局與輸出整飾。在一幅地圖配置完成后，給地圖加圖廓、地圖名稱、圖例、地圖比例尺、指北針等元素，以達(dá)到出版打印的完整效果。

3)地圖打印。設(shè)置完后，選擇輸出光柵文件，選擇好存儲(chǔ)路徑，然后打印即可。

五、結(jié)束語

本文探討了利用MapGIS K9遙感影像處理平臺(tái)將全色影像和多光譜影像進(jìn)行融合的方法，通過融合獲得既有正確投影信息又有較高分辨率和較豐富色彩的影像，以融合后的影像為底圖制作交通專題圖。

［1］劉哲，郝重陽，劉曉翔，等.多光譜圖像與全色圖像的像素級(jí)融合研究［J］.數(shù)據(jù)采集與處理，2003，18(3):296-301.

［2］邊雪清，韓有文，王海芹.專題地圖制圖系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.測(cè)繪科學(xué)，2009(S1):165-176.

［3］何紅，朱志斌，王云龍.基于MapInfo的道路專題圖制作及投影配準(zhǔn)方法探討［J］.科技廣場(chǎng)，2009(11):110-112.

［4］劉繼林，李軍.多源遙感影像融合［J］.遙感學(xué)報(bào)，1998，2(1):47-50.

［5］張燕燕.專題地圖圖例和符號(hào)的比較及設(shè)計(jì)初探［J］.測(cè)繪通報(bào)，1992(5):31-33.

［6］黨安榮，喬彥友.地理信息系統(tǒng)圖例庫(kù)的研究［J］.地理科學(xué)，1996，16(4):370-376.

［7］王樂，牛雪峰，王明常.遙感影像融合技術(shù)方法研究［J］.測(cè)繪通報(bào)，2011(1):6-8.

［8］吳信才.地理信息系統(tǒng)原理與方法［M］.2版.北京:電子工業(yè)出版社，2009.

［9］易文虎，江斌，馬嚴(yán)輝.利用多源遙感數(shù)據(jù)制作專題圖［J］.工程勘察，2009(S2):467-474.