湯競(jìng)煌，張　望

(湖南省第三測(cè)繪院，湖南 長(zhǎng)沙 410007)

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一種利用歷史DLG數(shù)據(jù)輔助優(yōu)化數(shù)字正射影像鑲嵌線(xiàn)生成的方法

湯競(jìng)煌，張望

(湖南省第三測(cè)繪院，湖南 長(zhǎng)沙 410007)

為了提升大面積數(shù)字正射影像圖生產(chǎn)的效率，介紹了一種利用歷史DLG數(shù)據(jù)輔助優(yōu)化數(shù)字正射影像鑲嵌線(xiàn)生成的方法，通過(guò)對(duì)DLG數(shù)據(jù)處理，提取出區(qū)域具有地物的面層，生成避讓區(qū)域，在此基礎(chǔ)上再考慮鑲嵌線(xiàn)盡可能穿過(guò)原始DLG中較少的面及色差較小的區(qū)域，使用貪婪蛇模型算法實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化鑲嵌線(xiàn)的生成。通過(guò)生產(chǎn)試驗(yàn)，證明了該方法可部分減少鑲嵌線(xiàn)編輯的工作量。

數(shù)字正射影像(DOM)；鑲嵌線(xiàn)；避讓面；貪婪蛇型算法

鑲嵌線(xiàn)生成與編輯是數(shù)字正射影像(DOM)生產(chǎn)過(guò)程中的重要步驟之一，為保證DOM成果的質(zhì)量，工程項(xiàng)目中對(duì)于鑲嵌線(xiàn)一般有以下兩個(gè)要求：①鑲嵌線(xiàn)兩側(cè)待拼接的影像區(qū)域沒(méi)有明顯的色差，顏色過(guò)渡應(yīng)自然；②鑲嵌線(xiàn)不允許穿過(guò)地物。在實(shí)際項(xiàng)目的生產(chǎn)過(guò)程中，初始的鑲嵌線(xiàn)往往是由軟件自動(dòng)生成的，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外生產(chǎn)DOM的軟件在特征點(diǎn)匹配、粗差點(diǎn)剔除等工序上自動(dòng)化程度已經(jīng)相當(dāng)高，但是對(duì)于鑲嵌線(xiàn)的優(yōu)化一直難以滿(mǎn)足項(xiàng)目質(zhì)量的要求，生產(chǎn)過(guò)程中人工對(duì)鑲嵌線(xiàn)的編輯占據(jù)著很大的工作量。對(duì)于鑲嵌線(xiàn)生成進(jìn)行優(yōu)化，減少人工干預(yù)的工作量對(duì)于工程項(xiàng)目生產(chǎn)效率的提升有重要意義。

當(dāng)前鑲嵌線(xiàn)優(yōu)化有很多種思路和方法，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此已進(jìn)行過(guò)不少研究。文獻(xiàn)[1]從色差角度上對(duì)鑲嵌線(xiàn)進(jìn)行優(yōu)化，使得鑲嵌線(xiàn)避開(kāi)色差較大的區(qū)域，但是不能保證鑲嵌線(xiàn)穿過(guò)地物。文獻(xiàn)[2]采用接縫線(xiàn)網(wǎng)格自動(dòng)生成和優(yōu)化，在多重疊的區(qū)域使得鑲嵌線(xiàn)生成數(shù)量最少，且能避開(kāi)顯著的色差區(qū)域，但是同樣沒(méi)有考慮地物的避讓?zhuān)瑫r(shí)對(duì)于大面積數(shù)據(jù)效率較低。文獻(xiàn)[3]利用微分糾正影像視差圖強(qiáng)化影像差異區(qū)域，有效地優(yōu)化了鑲嵌線(xiàn)的質(zhì)量，但是對(duì)于模型本身的質(zhì)量要求較高，同時(shí)對(duì)于地面高度較低的地物判斷不明顯。文獻(xiàn)[4]通過(guò)投影差對(duì)重疊區(qū)域進(jìn)行差異表達(dá)之后進(jìn)行Dijkstra最短路徑搜索形成鑲嵌線(xiàn)，但效率較低且在大面積密集建筑區(qū)效果較差。文獻(xiàn)[5—6]分別利用了DSM和LiDAR數(shù)據(jù)生成了包含地物(主要為建筑物)的避讓區(qū)域，使得鑲嵌線(xiàn)不穿過(guò)大部分地物，但是需要外部數(shù)據(jù)的支持。

在開(kāi)展大面積數(shù)字正射影像生產(chǎn)的項(xiàng)目中,考慮到生產(chǎn)區(qū)域內(nèi)有不同項(xiàng)目來(lái)源的歷史DLG數(shù)據(jù),且現(xiàn)勢(shì)性良好(一般為3年以?xún)?nèi))，本文提出一種利用歷史DLG數(shù)據(jù)優(yōu)化鑲嵌線(xiàn)生成的方法，通過(guò)對(duì)歷史DLG數(shù)據(jù)處理形成包含地物的避讓區(qū)域，同時(shí)提取歷史DLG所有的面層數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上使用貪婪蛇模型算法，以鑲嵌線(xiàn)不穿過(guò)避讓區(qū)域、盡可能少地穿過(guò)不同的DLG面層、兩側(cè)影像色差最小3個(gè)約束條件生成鑲嵌線(xiàn)。對(duì)比軟件自動(dòng)生成的鑲嵌線(xiàn)，此方法的成果得到優(yōu)化，減少了人工編輯的工作量。

一、避讓面生成

1. 基本思路

文獻(xiàn)[5—6]本質(zhì)上是利用匹配生成的DSM數(shù)據(jù)或外部獲取的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列分析、計(jì)算、處理得到包含建筑物的地面區(qū)域，從而使得鑲嵌線(xiàn)生成時(shí)避讓這些區(qū)域?？紤]到生產(chǎn)單位如果已經(jīng)具有涵蓋生產(chǎn)區(qū)域內(nèi)的建筑物信息，利用這些信息直接生成避讓面是可行的思路。

該方法通過(guò)對(duì)歷史DLG數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取出點(diǎn)、線(xiàn)層的地物數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖區(qū)構(gòu)面，同時(shí)提取面狀地物層，重點(diǎn)檢查房屋層矢量采集方法。將構(gòu)成面與提取面合并，并考慮不同地物在鑲嵌線(xiàn)生成時(shí)對(duì)其的影響，最終形成避讓面?；舅悸啡鐖D1所示。

圖1　避讓面生成思路

2. 數(shù)據(jù)分析

歷史DLG數(shù)據(jù)處理的目的是將DLG上所有地物提取出來(lái)，以面層的形式形成避讓區(qū)域，為后續(xù)鑲嵌線(xiàn)的生成提供約束條件。由于項(xiàng)目來(lái)源不同，對(duì)于歷史DLG數(shù)據(jù)，參照其生產(chǎn)技術(shù)設(shè)計(jì)書(shū)，以《基礎(chǔ)地理信息要素分類(lèi)與編碼》(GB/T 13923—2006)為依據(jù)，以水系、居民地及設(shè)施、交通、管線(xiàn)、境界與政區(qū)、地貌、植被與土質(zhì)8個(gè)大類(lèi)進(jìn)行分析，其中管線(xiàn)、境界與政區(qū)、地貌、植被與土質(zhì)5個(gè)層一般不包含人工地物，可以不進(jìn)行提取。

歷史DLG數(shù)據(jù)來(lái)源于不同的項(xiàng)目并且在生產(chǎn)過(guò)程中具有不同的采集要求，逐層分析方法如下：

1) 水系層：水系層主要為河流、溝渠、水庫(kù)、湖泊。其特點(diǎn)是不同的影像之間極易出現(xiàn)色差，屬于鑲嵌線(xiàn)應(yīng)該避讓區(qū)域，其中以點(diǎn)、線(xiàn)表示的水系要素建立緩沖區(qū)進(jìn)行構(gòu)面，緩沖區(qū)大小根據(jù)歷史數(shù)據(jù)采集要求而定，構(gòu)面以實(shí)際水崖線(xiàn)為準(zhǔn)。

2) 居民地與設(shè)施層：房屋層為明顯建筑物，可以直接生成避讓面，考慮到投影差的影像，必須檢查立體采集方式生產(chǎn)的房屋是否進(jìn)行了房檐改正。對(duì)所有點(diǎn)、線(xiàn)狀地物建立緩沖區(qū)構(gòu)面。

3) 交通層：交通層主要為公路和鐵路，為DOM數(shù)據(jù)中的重要區(qū)域。由于其高程的連續(xù)性，對(duì)于糾正后正射影像精度極其敏感，糾正的誤差極易造成鑲嵌時(shí)的錯(cuò)位和扭曲現(xiàn)象，且道路一般貫穿整個(gè)區(qū)域，鑲嵌線(xiàn)生成應(yīng)盡量避免穿過(guò)交通層且應(yīng)盡量垂直穿過(guò)。

3. 構(gòu)面及檢查處理

交通層和水系層中地物具有貫穿整個(gè)區(qū)域的特點(diǎn)，鑲嵌線(xiàn)應(yīng)盡量避免穿過(guò)；居民地與設(shè)施層為明顯地物，并且不會(huì)連續(xù)貫穿整個(gè)區(qū)域，鑲嵌線(xiàn)應(yīng)避免穿過(guò)。將構(gòu)面后的居民地與設(shè)施層設(shè)為A類(lèi)避讓面，構(gòu)面后的交通層與水系層設(shè)為B類(lèi)避讓面。

考慮到DLG的現(xiàn)勢(shì)性，避讓面生成后必須進(jìn)行檢查。將兩類(lèi)避讓面分別與未拼接的DOM疊置檢查，通過(guò)目視判斷在避讓面上刪除地物變化區(qū)域，得到最終的避讓面,所有面數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為SHP格式，方便后續(xù)處理。

二、基于貪婪蛇算法的鑲嵌線(xiàn)生成

1. 算法起源及思路

貪婪蛇算法源于一種名為貪婪蛇的益智游戲，游戲中玩家操作一條蛇(線(xiàn)型對(duì)象)在上下左右四周尋找食物進(jìn)行吞噬，每吞噬一顆食物，蛇會(huì)就變長(zhǎng)，直至無(wú)食物吞噬或蛇的長(zhǎng)度占據(jù)所有空間，游戲結(jié)束。

本文使用的鑲嵌線(xiàn)生成思路與上述游戲類(lèi)似，首先在鑲嵌區(qū)域(即DOM重疊區(qū)域)固定鑲嵌線(xiàn)的起點(diǎn)和終點(diǎn)，起點(diǎn)和終點(diǎn)選擇重疊區(qū)域中心線(xiàn)的兩個(gè)端點(diǎn)。疊加歷史DLG數(shù)據(jù)所有的面層。連接起點(diǎn)和終點(diǎn)確定矢量，從起點(diǎn)開(kāi)始，通過(guò)固定步距畫(huà)圓，在圓內(nèi)固定搜索角度θ，然后以向量方向?yàn)槌跏嘉恢妹扛籀壬梢粭l搜索線(xiàn)，在所有的線(xiàn)上找到最優(yōu)的位置點(diǎn)，再以此位置作為起點(diǎn)重復(fù)上述步驟，直到畫(huà)的圓包含終點(diǎn)，結(jié)束算法，所有點(diǎn)連接而成即為生成的鑲嵌線(xiàn)。

為綜合考慮鑲嵌線(xiàn)的質(zhì)量，最優(yōu)的位置點(diǎn)應(yīng)該滿(mǎn)足以下5個(gè)條件：①不在A類(lèi)避讓面內(nèi)；②盡可能不在B類(lèi)避讓面內(nèi)；③盡可能較少通過(guò)原始DLG中不同的面層；④鑲嵌對(duì)象的DOM色差較??；⑤距離終點(diǎn)盡可能近。

2. 算法過(guò)程

設(shè)定起點(diǎn)為S(x,y),終點(diǎn)為T(mén)(x,y)。確定搜索步距，在步距形成的圓內(nèi)找到最優(yōu)的位置點(diǎn)，重復(fù)搜索過(guò)程逐個(gè)確定最佳中間點(diǎn)，直到終點(diǎn)落入步距形成的圓中，結(jié)束算法。具體步驟如下：

1) 確定鑲嵌線(xiàn)生成的區(qū)域范圍，在兩端確定起點(diǎn)S(x,y)和終點(diǎn)T(x，y)。

3) 在記錄的所有點(diǎn)中確定最優(yōu)點(diǎn)。最優(yōu)點(diǎn)必須滿(mǎn)足條件①，根據(jù)具體區(qū)域?qū)α硗?個(gè)條件進(jìn)行定權(quán)，初始權(quán)值設(shè)置為相等，依據(jù)數(shù)據(jù)具體情況，權(quán)值可以分別設(shè)定。為保證鑲嵌線(xiàn)能找到終點(diǎn)，條件⑤的權(quán)限設(shè)為動(dòng)態(tài)且與距離正相關(guān)。計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的得分值，確定最優(yōu)點(diǎn)Di，轉(zhuǎn)存為鑲嵌線(xiàn)生成點(diǎn)Si，并計(jì)算Si點(diǎn)與終點(diǎn)T的距離。如果所有點(diǎn)皆不滿(mǎn)足條件①，此次搜索擴(kuò)大半徑L,直到滿(mǎn)足條件①。

4) 以Si為起點(diǎn)重復(fù)步驟2)，直到Si點(diǎn)與終點(diǎn)T的距離小于步距L，算法結(jié)束。

將所有鑲嵌線(xiàn)生成點(diǎn)連接成線(xiàn)，即得到優(yōu)化生成的鑲嵌線(xiàn)。

3. 算法效果

以上數(shù)據(jù)處理使用C#語(yǔ)言在Visual Studio平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，最終輸出鑲嵌線(xiàn)成果以SHP格式存儲(chǔ)，方便導(dǎo)入數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行項(xiàng)目的鑲嵌步驟。以某實(shí)際生產(chǎn)項(xiàng)目為例，項(xiàng)目區(qū)域范圍為30 km2，使用無(wú)人機(jī)搭載佳能5D Mark II相機(jī)進(jìn)行航攝，航攝相片3512張，為典型的無(wú)人機(jī)數(shù)字正射影像生產(chǎn)項(xiàng)目，小相幅的特點(diǎn)使得鑲嵌線(xiàn)人工編輯占據(jù)極大的工作量，航攝時(shí)間為2015年11月，本區(qū)域具備2013年5月生產(chǎn)的DLG數(shù)據(jù)。

圖2為軟件自動(dòng)生成鑲嵌線(xiàn)，可以看出軟件為了提升效率對(duì)于鑲嵌線(xiàn)基本沒(méi)作優(yōu)化處理。圖3為使用本文方法生成的鑲嵌線(xiàn)，可以看出相對(duì)于軟件自動(dòng)生成的鑲嵌線(xiàn)已經(jīng)有了較大的優(yōu)化。圖4為僅考慮避讓面生成的效果圖，可以看出對(duì)于地物尤其是房屋有一定的避讓效果，但是仍有50%以上穿過(guò)建筑物，且在道路區(qū)有多次不必要的穿過(guò)。圖5為使用本文算法綜合考慮設(shè)置權(quán)值之后得出的鑲嵌線(xiàn)成果，可以看出鑲嵌線(xiàn)明顯避開(kāi)了房屋密集區(qū)域，對(duì)于道路也實(shí)現(xiàn)了盡可能少的穿過(guò)次數(shù)。圖6、圖7分別為自動(dòng)生成局部圖及本文算法生成局部圖。

圖2　軟件自動(dòng)鑲嵌線(xiàn)　　　圖3　本文方法生鑲嵌線(xiàn)

圖4　僅考慮避讓面效果　　圖5　綜合考慮條件效果

圖6　自動(dòng)生成局部　　　圖7　本文算法生成局部

三、結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)歷史DLG數(shù)據(jù)提取出地物避讓區(qū)域優(yōu)化鑲嵌線(xiàn)的生成，對(duì)于后續(xù)的人工編輯減少了一定的工作量，提升了生產(chǎn)效率，但是還有需要改進(jìn)的地方。首先，歷史DLG中的地物信息隨著時(shí)間存在一定的變化，這對(duì)于避讓區(qū)域的質(zhì)量造成了影響；其次，本算法僅考慮鑲嵌線(xiàn)對(duì)于地物區(qū)域的避讓?zhuān)覍?duì)于算法中其他條件的權(quán)值設(shè)置沒(méi)有進(jìn)行深入研究，對(duì)于軟件自動(dòng)生成用于糾正的DTM數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)也沒(méi)有充分使用。在實(shí)際項(xiàng)目生產(chǎn)中，對(duì)于鑲嵌線(xiàn)的優(yōu)化有很多可以參考和利用的信息，目前尚無(wú)一種方法對(duì)于所有的信息充分進(jìn)行利用，如何最大化地綜合地利用這些信息優(yōu)化方法將是下一步研究的重點(diǎn)。

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A Method of Using Historical DLG Data to Optimize Seam Line in Orthophoto Mosaicing

TANG Jinghuang，ZHANG Wang

10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0260.

2016-04-17

湯競(jìng)煌(1979—)，男，高級(jí)工程師，主要從事測(cè)繪地理信息技術(shù)研究工作。E-mail：178087793@qq.com

P237

B

0494-0911(2016)08-0074-03

引文格式：湯競(jìng)煌，張望.一種利用歷史DLG數(shù)據(jù)輔助優(yōu)化數(shù)字正射影像鑲嵌線(xiàn)生成的方法[J].測(cè)繪通報(bào)，2016(8)：74-76.