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        PixedGrid處理Pleiades衛(wèi)星影像處理流程

        2016-08-23 03:01:27譚海云
        地球 2016年7期
        關(guān)鍵詞:任務(wù)區(qū)全色連接點(diǎn)

        ■譚海云

        (新疆維吾爾自治區(qū)第二測(cè)繪院新疆烏魯木齊830001)

        PixedGrid處理Pleiades衛(wèi)星影像處理流程

        ■譚海云

        (新疆維吾爾自治區(qū)第二測(cè)繪院新疆烏魯木齊830001)

        充分利用PixedGrid軟件處理衛(wèi)星影像的各種功能,研究Pleiades衛(wèi)星在實(shí)際處理過(guò)程中控制布點(diǎn)及區(qū)域網(wǎng)平差,后期影像糾正融合的操作,并對(duì)處理過(guò)程中需要注意的事項(xiàng)進(jìn)行總結(jié)。

        PixedGrid 影像糾正融合 立體模型恢復(fù)

        1 引言

        衛(wèi)星影像在獲取效率、時(shí)效性上都有非常多的優(yōu)勢(shì),隨著今年來(lái)越來(lái)越多的高分辨率衛(wèi)星投入使用,衛(wèi)星影像在當(dāng)前測(cè)繪生產(chǎn)中也越來(lái)越多的得到應(yīng)用[1-2]。

        Pleiades高分辨率衛(wèi)星由兩顆完全相同的衛(wèi)星Pleiades 1和Pleiades 2組成,相互成180°夾角,在相同軌道運(yùn)行[3]。單星幅寬達(dá)到20Km,是目前0.5米高分衛(wèi)星影像中,幅寬最大的。兩顆衛(wèi)星分別與2011年和2012年發(fā)射,雙星可以實(shí)現(xiàn)對(duì)全球任意地區(qū)的每日重訪,可最快速度滿(mǎn)足影像的獲取要求。Pleiades衛(wèi)星在接受模式上支持點(diǎn)對(duì)點(diǎn)采集、條帶采集、立體數(shù)據(jù)采集、線(xiàn)性采集,常規(guī)拍攝可以大范圍獲取立體拍攝三相對(duì)。

        本文采用博樂(lè)北區(qū)域7景Pleiades數(shù)據(jù)做為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,此次數(shù)據(jù)格式為JPEG2000,使用PixedGrid軟件進(jìn)行處理。對(duì)控制布點(diǎn)、立體模型恢復(fù)、影像糾正、影像融合進(jìn)行探索研究。

        2 影像處理流程

        2.1總體技術(shù)處理流程

        處理過(guò)程大體分為三步,前期影像預(yù)處理,平差定向及后續(xù)的DLG和DOM生產(chǎn)。Pleiades衛(wèi)星影像平面精度在無(wú)控制的情況下能夠滿(mǎn)足1:10000的要求,但在無(wú)控情況下高程精度還不能達(dá)到要求,因此還是需要布控。通常衛(wèi)星影像使用2×2控制布點(diǎn)就可以滿(mǎn)足,3×3布控時(shí)可以達(dá)到更高的控制精度。衛(wèi)星影像往往要比實(shí)際任務(wù)區(qū)域要大很多,根據(jù)以實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù),可以依據(jù)測(cè)區(qū)范圍布控,從而減少控制點(diǎn)布設(shè)范圍和布設(shè)難度。因此在實(shí)際作業(yè)時(shí)要依據(jù)任務(wù)范圍、控制布設(shè)工作量和成圖精度要求來(lái)選擇合適的布控方式。

        2.2影像預(yù)處理

        通常得到的影像,不能直接用于后續(xù)的操作,首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,才能進(jìn)行后續(xù)操作。PixedGrid使用軟件預(yù)處理功能將原始影像轉(zhuǎn)換為RAW和配套的RPC參數(shù)。做完預(yù)處理的整景影像可以利用PixedGrid衛(wèi)星模塊中的影像分析功能,對(duì)影像和任務(wù)區(qū)的覆蓋情況進(jìn)行分析,也可以對(duì)影像進(jìn)行整體瀏覽,檢查影像云雪覆蓋情況及影像質(zhì)量檢查。

        Pleiades衛(wèi)星影像不同與資源三、WorldView等衛(wèi)星每一景均為相同規(guī)格矩形,拿到的影像多為條帶式的,建立工程時(shí)需要根據(jù)不同軌道,按照每一軌道建立一個(gè)航帶,這樣可以有效提高后續(xù)平差和單片定向精度。另外,需先按照控制點(diǎn)的坐標(biāo)系統(tǒng)計(jì)算出任務(wù)區(qū)的帶號(hào),確保后續(xù)操作可以順利進(jìn)行。

        建立工程時(shí)只需要添加全色的前后視影像,多光譜影像可以使用糾正后的全色影像進(jìn)行配準(zhǔn)。

        2.3影像平差定向

        連接點(diǎn)采集有自動(dòng)匹配和人工刺點(diǎn)兩種方式,因?yàn)樾l(wèi)星影像往往幾景就可以覆蓋整個(gè)任務(wù)區(qū),因此人工刺點(diǎn)工作量并不大,為了保證成圖精度,一般選擇人工刺點(diǎn)的方式。連接點(diǎn)應(yīng)均勻分布,單景上連接點(diǎn)不應(yīng)少于15個(gè)。如果影像中有大面積云或者水域,因沿著云或水域適當(dāng)均勻采集連接點(diǎn)。

        完成連接點(diǎn)和控制點(diǎn)的采集后,因進(jìn)行點(diǎn)位查看,確保任務(wù)區(qū)域范圍完全被控制點(diǎn)包圍。影像范圍內(nèi)點(diǎn)位分布合理,不存在漏布區(qū)域。

        區(qū)域網(wǎng)平差定向使用“RPC參數(shù)+二維紡射變換(短或較長(zhǎng)航帶)”方法進(jìn)行反復(fù)平差計(jì)算,直至調(diào)整至像方誤差不大于1個(gè)像素、物方誤差滿(mǎn)足任務(wù)區(qū)設(shè)計(jì)要求。完成平差計(jì)算后,使用影像分析工具,利用平差結(jié)果輸出計(jì)算后的RPC參數(shù)。

        2.4DLG及DOM生產(chǎn)

        DLG生產(chǎn),需要先對(duì)立體模型進(jìn)行恢復(fù)。這里使用常見(jiàn)的測(cè)圖軟件JX4和Vrituzo進(jìn)行介紹。JX4由于不支持過(guò)大的影像,因此需要先對(duì)影像進(jìn)行裁切操作,一般裁切至300M左右,然后按照引入IKONOS影像方法可以順利導(dǎo)入,直接使用RPC定向即可;Virtuozo 和PixedGrid結(jié)合緊密,Virtuozo可以直接引入PixedGrid平差后工程,因此直接引入既可以進(jìn)行影像核線(xiàn),恢復(fù)立體模型,不需要其他額外操作。

        DOM生產(chǎn),首先進(jìn)行DEM數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,可以直接使用影像匹配,也可以使用后期DLG數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的DEM,后者的精度要高一些。影像范圍內(nèi)如果存在大面積云雪及水面,因使用DLG計(jì)算出的DEM,從而減少誤差。使用準(zhǔn)備好的DEM數(shù)據(jù),即可以進(jìn)行全色影像的糾正。多光譜影像使用全色糾正后影像進(jìn)行配準(zhǔn),然后使用PanSharp方法進(jìn)行融合即可。

        3 精度評(píng)價(jià)

        經(jīng)布設(shè)控制后,恢復(fù)的立體模型完全滿(mǎn)足1:10000的成圖精度要求。精度檢測(cè)如下表1所示:

        表1 精度檢測(cè)結(jié)果

        4 總結(jié)

        (1)Pleiades衛(wèi)星影像具有比較高的平面精度,可以再無(wú)控的情況下滿(mǎn)足大部分區(qū)域1:10000的平面成圖精度。

        (2)控制布點(diǎn),可以按照測(cè)區(qū)外圍進(jìn)行布控,同時(shí)在景和景相交的地方因布置至少兩個(gè)控制點(diǎn)。

        (3)由于Pleiades衛(wèi)星影像側(cè)視角過(guò)大,非水平核線(xiàn),恢復(fù)后立體會(huì)整體呈現(xiàn)斜狀態(tài),增加立體采集工作量;水平核線(xiàn),會(huì)出現(xiàn)整體的上升或者下沉,可以通過(guò)量測(cè)控制點(diǎn)誤差,整體調(diào)整立體模型。

        [1]PixelGrid-SAT高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)V5.3用戶(hù)手冊(cè).

        [2]理查茲.遙感數(shù)字圖像分析導(dǎo)論(第五版)[M].電子工業(yè)出版社,2015.

        [3]孫家柄.遙感原理與應(yīng)用 [M].武漢大學(xué),2009

        P228.4[文獻(xiàn)碼]B

        1000-405X(2016)-7-166-1

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