武曉天，許 康，王彥敏

（1.廣東省國土資源技術(shù)中心，廣東 廣州 510075；2.江蘇省測繪工程院，江蘇 南京 210013）

1 引 言

我國政府高度重視遙感衛(wèi)星的發(fā)展工作，現(xiàn)已形成氣象衛(wèi)星、海洋衛(wèi)星、資源衛(wèi)星、環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星等衛(wèi)星系列。近些年來，國家推動了立體測繪衛(wèi)星的發(fā)射與應(yīng)用，為國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供了重要的空間信息保障。2010年8月升空的天繪衛(wèi)星是第一顆傳輸性立體測繪衛(wèi)星，可以實現(xiàn)無地面控制條件下全球1∶50 000比例尺地形圖測繪，可應(yīng)用在科學(xué)研究、國土資源普查、地圖測繪等諸多領(lǐng)域。2012年1月9日，我國首顆高分辨率民用立體測圖衛(wèi)星“資源三號衛(wèi)星”成功發(fā)射，主要用于生產(chǎn)全國1∶50 000基礎(chǔ)地理信息產(chǎn)品，開展1∶25 000和更大比例尺地形圖的修測和更新，能夠為國土資源調(diào)查與監(jiān)測、防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境、城市規(guī)劃與建設(shè)、交通、國家重大工程領(lǐng)域應(yīng)用提供有效服務(wù)。

隨著國家高分辨率對地觀測重大專項的實施，我國計劃在未來幾年研制發(fā)射一系列高分辨率對地觀測衛(wèi)星。到2020年，在軌的高分辨率對地觀測衛(wèi)星將達(dá)到數(shù)十顆，將初步建成具備全球覆蓋與實時動態(tài)觀測能力的高分辨率對地觀測衛(wèi)星系統(tǒng)。我國遙感衛(wèi)星將向高空間（優(yōu)于10m）、高時間（小于1天）和高波譜分辨率（5nm～10nm）發(fā)展，基本滿足國家各行各業(yè)對高分辨率遙感數(shù)據(jù)的需求，大大提高了遙感衛(wèi)星為國民經(jīng)濟(jì)和國家安全提供信息保障服務(wù)的能力。但因為影像處理手段落后、關(guān)鍵技術(shù)難題以及資金投入等多種因素，導(dǎo)致海量衛(wèi)星影像快速處理與影像及時應(yīng)用發(fā)生阻塞，阻礙了遙感影像現(xiàn)勢性的發(fā)揮，不能實現(xiàn)遙感技術(shù)價值最大化。

2 GXL軟件介紹

GXL（Geoimaging Accelerator，GXL）是PCI公司面向海量影像自動化生產(chǎn)提出的新一代解決方案產(chǎn)品，主要用于衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的自動化生產(chǎn)。PCI地理成像加速器（GXL）將高性能的計算能力與PCI Geomatica 2013的專業(yè)處理技術(shù)相結(jié)合，使數(shù)據(jù)處理在速度和效率上都得到了顯著提高。通過定制自動化的GXL工作流，能夠大大提升傳統(tǒng)影像處理能力，從而提高單位的影像處理實力。作為自動化影像生產(chǎn)處理系統(tǒng)，GXL技術(shù)領(lǐng)先的優(yōu)勢集中體現(xiàn)在自動化和快速處理能力，主要技術(shù)優(yōu)勢如下：①GXL采用GPU并行處理能力加快圖像處理速度，提升了影像處理效率。目前，在遙感圖像處理領(lǐng)域GXL是唯一采用該技術(shù)的系統(tǒng)平臺。通過引入GPU技術(shù)，GXL就能緊隨計算機(jī)硬件技術(shù)的發(fā)展。隨著Nvidia推出更強(qiáng)計算能力的GPU，PCI GXL也將能夠為用戶提供更強(qiáng)大的處理能力和最優(yōu)圖像處理算法的快速圖像處理平臺?；贜VIDIA的CUDA API，GXL工作流可比傳統(tǒng)的單CPU系統(tǒng)快60倍左右。②GXL系統(tǒng)可擴(kuò)展能力強(qiáng)。GXL系統(tǒng)在硬件上可以根據(jù)用戶的處理需求擴(kuò)充硬件終端，并根據(jù)處理能力的變化隨時加入新的處理節(jié)點或降低處理能力，也可暫時關(guān)閉處理節(jié)點。在系統(tǒng)功能組合上可根據(jù)處理需求快速添加新的功能模塊，或根據(jù)需求定制第三方技術(shù)處理功能模塊。③GXL數(shù)據(jù)讀入功能模塊支持當(dāng)前主流的所有數(shù)據(jù)格式，支持應(yīng)用RPC模型和嚴(yán)格軌道模型方式讀入數(shù)據(jù)，支持國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)。PCI的RPC模型是公認(rèn)優(yōu)秀的RPC模型算法，同時GXL系統(tǒng)也是支持最多嚴(yán)格模型衛(wèi)星數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)處理平臺。④GXL正射校正模塊過程全自動化，不需人工干預(yù)即可得到理想的校正處理結(jié)果。⑤GXL自動鑲嵌模塊支持自動接邊線搜索，在沒有其他外部信息的參照下（如DTM）僅根據(jù)影像的波譜特征影像接邊線就能夠自動地繞開建筑物和線性地物。⑥有強(qiáng)大的控制點、連接點自動匹配算法，基于頻率域相關(guān)技術(shù)可達(dá)千分之一像素，高精度、全自動?？梢宰詣硬杉B接點，且精度與質(zhì)量符合生產(chǎn)要求，大大節(jié)省了生產(chǎn)時間?？臻g域和頻率域的匹配算法也包括對星歷數(shù)據(jù)坐標(biāo)、幾何模型絕對偏移較大的影像進(jìn)行高精度影像配準(zhǔn)。⑦具備優(yōu)秀的RPC模型算法和獨有的嚴(yán)格物理模型算法。在海量影像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中是支持國際主流和國產(chǎn)衛(wèi)星最多且算法最優(yōu)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。⑧具有國際最優(yōu)的Pansharpening全色銳化融合算法，可得到最好的融合效果。

3 計算效率對比

高分辨率衛(wèi)星遙感影像處理過程可以概括為數(shù)據(jù)讀取、計算、數(shù)據(jù)寫入3個階段。由于高分影像單體數(shù)據(jù)量較大，數(shù)據(jù)讀取與寫入IO的效率遠(yuǎn)低于計算本身，因此，磁盤IO性能很大程度上影響影像處理的整體性能。根據(jù)工作站參數(shù)，初步估計CPU計算能力相對于磁盤IO來說可能會出現(xiàn)冗余。因此，在硬件環(huán)境滿足以下條件時可將每個工作站作為單獨處理單元，且不用考慮下行數(shù)據(jù)從存儲寫入作業(yè)空間的時間。需滿足的條件有：大于2T存儲空間，磁盤IO讀寫速度為100M／S，測試采用資源三號40景全色、40景多光譜數(shù)據(jù)。采用的工作站配置為：處理器Inter Core i7 3.40GHz、內(nèi)存20GB、硬盤轉(zhuǎn)速5400轉(zhuǎn)。處理效率對比如表1所示。

表1 GXL和傳統(tǒng)流程效率對比表

4 實驗及精度檢測

4.1 試驗數(shù)據(jù)

本次試驗以江蘇省1∶50 000DOM更新項目為依托，以資源三號衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源進(jìn)行全省DOM更新，共計處理資源三號衛(wèi)星影像140余景。全色影像為分辨率2.1m，多光譜影像分辨率為5.8m，1B級數(shù)據(jù)，獲取時間為2014年，現(xiàn)勢性較強(qiáng)。數(shù)據(jù)經(jīng)過了系統(tǒng)幾何校正，但RPC參數(shù)精度不高。

4.2 試驗流程

4.2.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入

影像導(dǎo)入是將原始影像數(shù)據(jù)批量轉(zhuǎn)換為內(nèi)部格式，同時將原始數(shù)據(jù)中的星歷參數(shù)等模型數(shù)據(jù)讀入格式當(dāng)中的方式。

4.2.2 控制點采集

本文中試驗區(qū)的控制源有DEM和DOM?？刂泣c采集采用頻域相位相關(guān)匹配法，它可以判斷與原始影像中的像元和線的位置對應(yīng)的參考影像中的特征。設(shè)置100個像素的搜索半徑進(jìn)行控制點采集，其中相似度和拒絕參數(shù)分別設(shè)置為0.76和2，2。

4.2.3 正射糾正

用多項式模型進(jìn)行衛(wèi)星影像正射校正，在自動批量生成全色的同時將多光譜對與已經(jīng)糾正好的全色影像進(jìn)行配準(zhǔn)，大大減少了人工干預(yù)的時間。

4.2.4 PanSharp融合

PanSharp是一個自動影像融合模塊，能夠依據(jù)文件名稱實現(xiàn)全色和多光譜的自動配對，從而得到一個高分辨率多光譜影像。該算法是一種基于最小二乘法在原始的多光譜、全色影像間達(dá)到最佳近似灰度值關(guān)系和最佳色彩組合的融合方法。使用該影像融合的前后對比圖如圖1所示。

圖1 PanSharp影像融合前后對比

4.3 精度檢測

批量生成整景影像DOM后采用ARCGIS軟件與已有1∶10 000DOM對其平面精度進(jìn)行套合打點檢測，共抽檢33幅影像。檢測結(jié)果X方向中誤差為2.377m、Y方向中誤差為1.774m，影像總中誤差為2.996m，精度均滿足CH／T 9009.3－2010《基礎(chǔ)地理信息數(shù)字成果1∶5 000、1∶10 000、1∶25000、1∶50 000、1∶100 000數(shù)字正射影像圖》的要求。

5 結(jié) 論

①以已有控制資料基礎(chǔ)，采用GXL系統(tǒng)的分布式處理技術(shù)、自動化處理來制作基于資源三號遙感影像的正射影像是可靠的、高效的，為海量遙感數(shù)據(jù)的快速生產(chǎn)提供了很好的技術(shù)支持。②在后續(xù)開展的國家高技術(shù)產(chǎn)業(yè)化項目——高分辨率遙感衛(wèi)星在現(xiàn)代測繪和地理信息服務(wù)中的綜合應(yīng)用示范中，利用GXL進(jìn)行了無控的區(qū)域網(wǎng)平差糾正，開展了湖南、湖北、江西、福建等省約一百萬平方公里的公共影像服務(wù)生產(chǎn)，大幅提高了生產(chǎn)效率、減少了人工工作量，其絕對精度和相鄰景之間的相對精度都能夠滿足公共服務(wù)影像產(chǎn)品需求。③GXL采用WEB用戶界面，操作簡潔，支持多CPU、GPU加速、分布式處理；針對海量衛(wèi)星影像的自動化處理系統(tǒng)，不受衛(wèi)星數(shù)據(jù)量大小的限制，全流程自動化，并能實現(xiàn)用戶自定義工作流。該方法打破了傳統(tǒng)的作業(yè)方式，大大減少了人工干預(yù)的時間，使海量遙感數(shù)據(jù)的快速處理成為可能，這些優(yōu)勢是目前大部分遙感軟件無法比擬的。

［1］ 國家測繪局.CH／T 9009.3—2010基礎(chǔ)地理信息數(shù)字成果 1∶5 000、1∶10 000、1∶25 000、1∶50 000、1∶100 000數(shù)字正射影像圖［S］，北京：測繪出版社，2010.

［2］ 米超川，劉英.基于GXL系統(tǒng)利用高分辨率衛(wèi)星影像制作正射影像［J］.測繪標(biāo)準(zhǔn)化，2014（1）：43－44.

［3］ 楊靜，周曉敏，韓鵬飛.PCI GXL在國情普查項目中的應(yīng)用［J］.測繪與空間地理信息，2014（6）：165－167.

［4］ 張世群，羅天銀，張平.PCI Geomatica 2013（GXL）軟件在地理國情監(jiān)測衛(wèi)星影像生產(chǎn)中的應(yīng)用［J］.測繪，2014（5）：43－46.