張幼瑩， 余江寬， 張丹丹， 林華暖

(1.中國國土資源航空物探遙感中心,北京 100083； 2.中國地質(zhì)大學(北京),北京 100083)

國產(chǎn)衛(wèi)星影像本底數(shù)據(jù)更新的實用方案
——以地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像為例

張幼瑩1， 余江寬1， 張丹丹1， 林華暖2

(1.中國國土資源航空物探遙感中心,北京 100083； 2.中國地質(zhì)大學(北京),北京 100083)

我國國產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的日漸增多和應用領域的不斷擴大，在遙感影像本底數(shù)據(jù)的更新中正在部分取代進口衛(wèi)星數(shù)據(jù)而成為重要信息源。為此，以資源一號(ZY-1)02C和高分一號(GF-1)國產(chǎn)高分衛(wèi)星影像為主要數(shù)據(jù)源，提出遙感影像本底數(shù)據(jù)更新的技術方案； 并以全國地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像本底數(shù)據(jù)更新為例，驗證該方案的適用性。精度檢查結(jié)果表明，更新后的數(shù)據(jù)能夠滿足1∶5萬比例尺遙感影像本底數(shù)據(jù)的平面精度要求，技術方案合理可行，可為規(guī)?；_展遙感影像本底數(shù)據(jù)更新工作、拓寬國產(chǎn)高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)在地質(zhì)災害調(diào)查與監(jiān)測等領域的實際應用提供重要的技術支持，具有一定的推廣價值。

國產(chǎn)衛(wèi)星； 資源一號(ZY-1)02C； 高分一號(GF-1)； 遙感影像本底數(shù)據(jù)； 更新

0 引言

遙感影像是空間信息的重要載體，利用遙感影像本底數(shù)據(jù)可為國土資源各專業(yè)應用提供最基礎的信息支持。遙感影像本底數(shù)據(jù)的建立、應用乃至后續(xù)的數(shù)據(jù)更新是當前遙感研究的熱點之一。我國目前已經(jīng)建設了礦產(chǎn)資源遙感影像本底數(shù)據(jù)庫[1]，將多分辨率、多數(shù)據(jù)源的海量影像數(shù)據(jù)進行有效的組織、管理和集成，成為科學合理地開發(fā)、保護與管理礦產(chǎn)資源的數(shù)據(jù)基礎。土地利用動態(tài)監(jiān)測工作已開展了數(shù)十年，近年來開始利用高分一號(GF-1)衛(wèi)星進行土地利用變化信息提取和數(shù)據(jù)更新，并取得了可靠的成果[2]。國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)在上述工作中部分取代了進口衛(wèi)星數(shù)據(jù)，節(jié)省了大量的數(shù)據(jù)購置費用支出。

我國是地質(zhì)災害頻發(fā)的國家，為滿足地質(zhì)災害調(diào)查與監(jiān)測以及災后重建等工作的需要，2006―2009年間在全國范圍內(nèi)進行了地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)的分區(qū)劃分和詳細調(diào)查[3]，2012年開始利用現(xiàn)有的正射影像數(shù)據(jù)逐年建立了突發(fā)性地質(zhì)災害本底數(shù)據(jù)庫[4]，其空間分辨率優(yōu)于5 m。隨著時間的推移，地質(zhì)災害或人為建設活動使部分影像本底區(qū)域的地形、地物發(fā)生了很大的變化，原有的遙感影像數(shù)據(jù)已無法客觀反映現(xiàn)勢環(huán)境信息； 或者原有的遙感影像質(zhì)量不佳，難以滿足當前應用的要求，亟需對這部分影像數(shù)據(jù)進行更新。

近年來，我國衛(wèi)星遙感技術迅速發(fā)展，國產(chǎn)高分系列衛(wèi)星成功發(fā)射，衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的系統(tǒng)精度和質(zhì)量穩(wěn)定性也在不斷改善和提高，國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的數(shù)字正射影像地圖(digital orthographic image map，DOM)精度已經(jīng)能夠滿足1∶10 000比例尺制圖精度要求[5]，利用國產(chǎn)衛(wèi)星影像完成1∶10 000及以下比例尺遙感本底數(shù)據(jù)的更新是可行的。國產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的日漸增多和應用領域的不斷擴大，在遙感影像本底數(shù)據(jù)更新中正在逐步取代進口衛(wèi)星數(shù)據(jù)而成為重要信息源，從而大量節(jié)省了數(shù)據(jù)購置費用，方便了數(shù)據(jù)獲取，已取得明顯實際效果。

本文以資源一號(ZY-1)02C及GF-1[6]國產(chǎn)衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，提出遙感影像本底數(shù)據(jù)更新的技術方案，包括國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的正射糾正、影像增強、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)管理與更新等解決方法； 并以全國地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像本底數(shù)據(jù)更新為例，驗證該方案的適用性和可行性。為規(guī)?；_展遙感影像本底數(shù)據(jù)更新工作提供重要的技術支持。

1 國產(chǎn)衛(wèi)星影像本底數(shù)據(jù)處理與更新

本文采用國產(chǎn)ZY-1 02C和 GF-1衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，進行遙感影像本底數(shù)據(jù)的更新研究。衛(wèi)星數(shù)據(jù)的處理與更新主要包括影像的資料收集與比對、正射糾正、幾何配準與數(shù)據(jù)融合、色調(diào)調(diào)整、影像鑲嵌、裁切分幅和本底數(shù)據(jù)更新等過程(圖1)。

圖1 國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理與更新流程圖

1.1 RPC正射糾正

衛(wèi)星影像的正射糾正模型主要有2類： ①嚴格的幾何糾正模型； ②近似幾何糾正模型。當遙感影像的成像模型和有關參數(shù)為已知時，可根據(jù)嚴格的成像模型來糾正遙感影像，目前最具代表性的是共線方程法。當傳感器成像模型為未知或者無法獲取正確的相關輔助參數(shù)時，可用假定的數(shù)學模型模擬成像模型，對影像進行近似的幾何糾正。由于國產(chǎn)衛(wèi)星傳感器的鏡頭結(jié)構(gòu)、軌道參數(shù)及成像方式等信息并不對外公開，所以一般用戶不可能自己建立這些傳感器的嚴格成像模型。因此，常采用通用的有理函數(shù)模型(rational function model，RFM)來完成影像的正射糾正，例如基于有理函數(shù)的有理多項式系數(shù)(rational polynomial coefficients，RPC)模型[7]。

國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)提供了相應的RPC參數(shù)，故不需要使用大量的控制點來求解。利用傳感器系統(tǒng)提供的RPC參數(shù)進行正射糾正時，由于RFM是傳感器物理模型的再參數(shù)化，其內(nèi)、外方位元素的誤差將帶來RPC參數(shù)的誤差，最終會影響幾何定位的精度，因此需要對RPC模型進行優(yōu)化。本文利用少量控制點，采用仿射變換在像方空間中進行補償運算，并不需要改變已建模型的整體結(jié)構(gòu)，從而達到去除一部分系統(tǒng)誤差的目的。

RPC模型的計算方法為

(1)

式中 ： (x,y)為在影像中量測的控制點的影像坐標； (sample，line)為利用RPC模型計算的控制點的影像坐標； (e0，e1，e2)和(f0，f1，f2)為2組坐標之間的仿射變換參數(shù)。

利用少量的地面控制點即可解算出仿射變換的參數(shù)，這樣就能利用仿射變換對用RPC模型計算得到的影像坐標解求出更為精確的行、列坐標，從而達到優(yōu)化RPC模型的目的。

正射糾正是采用ERDAS或PCI等圖像處理軟件的正射糾正模塊完成的。在收集國產(chǎn)衛(wèi)星(ZY-1 02C，GF-1等)數(shù)據(jù)1A級產(chǎn)品的同時，可選擇ASTER全球數(shù)字高程模型(global digital elevation model，GDEM)或者國產(chǎn)資源三號(ZY-3)測繪衛(wèi)星標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品的數(shù)字表面模型(digital surface model，DSM)等作為DEM數(shù)據(jù)； 地面控制點則根據(jù)需要選擇現(xiàn)有的同比例尺或大一個級次比例尺的控制點庫、數(shù)字線劃地圖(digital line graphic，DLG)或DOM。選擇的正射糾正控制點位于工作區(qū)的8個象限范圍內(nèi)，控制點數(shù)為12～16個。

圖2示出國產(chǎn)衛(wèi)星ZY-1 02C和 GF-1全色波段數(shù)據(jù)的正射糾正結(jié)果。

(a) ZY-1 02C(b) GF-1

圖2 國產(chǎn)衛(wèi)星全色波段數(shù)據(jù)正射糾正結(jié)果

Fig.2 Orthorectified results of panchromatic data of domestic satellites

1.2 數(shù)據(jù)配準與融合

以國產(chǎn)衛(wèi)星全色波段數(shù)據(jù)的正射影像為基準，對多光譜波段數(shù)據(jù)進行正射糾正，實現(xiàn)2種分辨率數(shù)據(jù)在幾何位置上的嚴格配準。

ZY-1 02C數(shù)據(jù)的全色影像(HR)數(shù)據(jù)與多光譜影像(MUX)的空間分布不一致，對這2種數(shù)據(jù)進行配準前，需要根據(jù)工作區(qū)的范圍進行影像拼接、比對和裁切。GF-1數(shù)據(jù)的全色影像(PAN)與多光譜影像(MSS)空間分布一致，不需要進行裁切。與全色波段數(shù)據(jù)的正射糾正方法相同，選取12～16個地面控制點，均勻分布于工作區(qū)的8個象限范圍內(nèi)。

圖3示出國產(chǎn)衛(wèi)星ZY-1 02C和GF-1全色影像與多光譜影像配準結(jié)果。

(a) ZY-1 02C影像配準結(jié)果

(b) GF-1影像配準結(jié)果

如果全色波段圖像清晰度較差，還需要進行銳化處理，以突出其紋理信息，增加融合后影像中地物、地貌的可辨識度，從而提高信息識別和解譯的能力。但過度的銳化也會使結(jié)果影像中的線條僵硬變形，導致信息表達出現(xiàn)失真。

全色影像與多光譜影像的融合方法很多，在信息量豐富、地物光譜信息和紋理信息保真等方面各有所長，在實際處理中采取何種融合方法，視具體情況而定。本文較多地選擇了基于特定傳感器的Gram-Schmidt(GS)方法(一種光譜銳化高保真的影像融合算法)進行數(shù)據(jù)融合，該方法與其他融合方法相比主要有2方面的特點： ①基于最小二乘算法對參與融合的影像灰度值進行最佳匹配，使原始影像與融合后的多光譜、全色影像之間的灰度值關系達到近似，使融合后的影像在色彩保真的同時保留了地物紋理特征和空間分布細節(jié)； ②GS算法對參與運算的所有波段進行統(tǒng)計分析，以消除融合效果對作業(yè)人員工作經(jīng)驗的依賴，使其程式化程度有所提高，從而提高了影像融合的效率。圖4示出國產(chǎn)衛(wèi)星ZY-1 02C和GF-1 影像的融合結(jié)果。

(a) ZY-1 02C影像(b) GF-1影像

圖4 國產(chǎn)衛(wèi)星影像融合效果

Fig.4 Fusion effects of domestic satellite images

1.3 精度檢驗

本文選擇的2個樣本區(qū)分別位于云南省楚雄州祿豐縣和云南省昭通市魯?shù)榭h，分別屬于山地和高山地區(qū)。以《基礎地理信息數(shù)字成果1∶5 000，1∶10 000，1∶25 000，1∶50 000，1∶100 000數(shù)字正射影像圖標準規(guī)范》為準，對平面位置中誤差的要求見表1。

表1 精度要求

以平面位置中誤差的2倍為最大誤差限值，以1∶50 000比例尺DOM為真值，對國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理結(jié)果進行精度檢查，以檢驗其正確性和精度。

1.3.1 ZY-1 02C正射影像精度檢查

ZY-1 02C正射影像獲取時間為2012年11月21日，影像景號分別為0000838556_HRC,0000838480_MUX和0000838480_PAN。隨機選擇12個檢查點，在整景影像中均勻分布。如表2所示，平面誤差最大值為11.460 m，最小值為2.290 m，均方根誤差(RMSE)為6.638 m。ZY-1 02C正射影像的精度可以滿足1∶5萬比例尺遙感影像本底數(shù)據(jù)庫的平面精度要求[8]。

表2 ZY-1 02C正射影像精度檢查表

續(xù)表2

①Ximage和Yimage分別為影像的x和y坐標； ②Xmap和Ymap分別為DOM的x和y坐標。

1.3.2 GF-1正射影像精度檢查

GF-1正射影像的獲取時相為2013年12月7日，景號為GF1_PMS2_E103.3_N27.1_20131207_L1A0000127815。隨機選取16個檢查點，在整景影像中均勻分布。如表3所示，平面誤差最大值為6.247 m、最小值為0.337 m，均方根誤差(RMSE)為2.780 9 m。GF-1正射影像的可以滿足1∶5萬比例尺遙感影像本底數(shù)據(jù)庫的平面精度要求[8]。

表3 GF-1正射影像精度檢查表

①Ximage和Yimage分別為影像的x和y坐標； ②Xmap和Ymap分別為DOM的x和y坐標。

1.4 本底數(shù)據(jù)更新

基于國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感本底數(shù)據(jù)更新工作主要包括：

1)首先判斷原有數(shù)據(jù)是否需要更新。判斷需要更新的原則主要有： ①影像數(shù)據(jù)陳舊，由于城市發(fā)展和建設，原有影像中新增地物缺失或者原有地物消失； ②舊影像數(shù)據(jù)中有較多的云雪覆蓋或者遮蓋了重要的道路、居民地、標志型建筑、地質(zhì)災害體、地質(zhì)構(gòu)造體等地物； ③舊影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量不好，如清晰度不夠、分辨率較低、只有黑白影像等； ④在地質(zhì)災害發(fā)生區(qū)內(nèi)，由于地質(zhì)災害造成的地物、地形改變以及災后重建活動，使舊影像資料已經(jīng)無法反映客觀現(xiàn)實的環(huán)境； ⑤地質(zhì)災害的預警、預報工作需要增加更具現(xiàn)勢性的影像數(shù)據(jù)； ⑥其他出于環(huán)境監(jiān)測需要的數(shù)據(jù)更新等。

2)收集整理本底數(shù)據(jù)更新區(qū)的地理控制資料和DEM。

3)收集、整理、處理需要更新的國產(chǎn)衛(wèi)星影像本底數(shù)據(jù)。

4)成果數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查。使用舊的DOM檢查更新后DOM的正確性，主要檢查影像覆蓋區(qū)域的完整性和同名地物的一致性。

5)制作更新后DOM元數(shù)據(jù)，并經(jīng)檢查正確后，將成果數(shù)據(jù)入庫。

2 地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)影像本底數(shù)據(jù)建立

地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像的本底數(shù)據(jù)是正射影像數(shù)據(jù)的集合，高分遙感正射影像數(shù)據(jù)及其元數(shù)據(jù)和本底數(shù)據(jù)庫管理工具是基于ArcGIS平臺開發(fā)的。利用多時相、多分辨率遙感數(shù)據(jù)源，采用遙感數(shù)字影像處理技術，進行以災害信息提取為目的的遙感影像整理、變換、配準、拼接和處理，制作高分遙感正射影像本底數(shù)據(jù)(圖5)。

基于數(shù)字正射影像制作和數(shù)據(jù)庫管理技術，進行成果影像元數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)分發(fā)管理的支持文件制作。

圖5 高分遙感正射影像本底數(shù)據(jù)庫建立流程

3 地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)本底數(shù)據(jù)更新

基于國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感本底數(shù)據(jù)的更新流程見圖6。以上述處理完成的國產(chǎn)正射影像數(shù)據(jù)為信息源，進行地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像本底數(shù)據(jù)的更新是可行的； 且國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)有較高的時間分辨率(GF-1號衛(wèi)星重訪周期為4 d)，便于及時獲取多時相遙感數(shù)據(jù)，更有效地為地質(zhì)災害調(diào)查、評估和災后重建等工作提供信息支持。ZY-1 02C衛(wèi)星全色波段數(shù)據(jù)空間分辨率為2.36 m，GF-1衛(wèi)星全色波段數(shù)據(jù)空間分辨率為2 m，可以滿足1∶50 000比例尺遙感影像本底數(shù)據(jù)更新的要求。圖7為基于國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像本底數(shù)據(jù)更新的5個示例。

圖6 基于國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感 本底數(shù)據(jù)更新流程

2009年2012年10月26日

(a) 昆明市西山區(qū)觀音山ZY-1 02C影像

(2009年數(shù)據(jù)類型不一，黑白彩色數(shù)據(jù)交錯； 2012年數(shù)據(jù)更新后數(shù)據(jù)類型統(tǒng)一，色調(diào)和諧)

圖7-1 基于國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像本底數(shù)據(jù)更新示例

Fig.7-1 Examples of background data update for geological hazard prone areas based on domestic satellite images

2009年2012年12月17日

(b) 云南省雙柏縣法脿鎮(zhèn)ZY-1 02C影像

(2009年數(shù)據(jù)有較多云覆蓋，分辨率為5 m，2012年數(shù)據(jù)更新后無云，且分辨率提高)

2009年2014年5月23日

(c) 貴州省赫章縣所轄區(qū)域GF-1影像

(2009年數(shù)據(jù)云量較大，對地物地貌遮蓋較多； 2014年數(shù)據(jù)更新后無云遮蓋)

2011年(地震前) 2014年10月31日(地震后)

(d) 云南省魯?shù)榭hGF-1影像

(居民地形狀及大小分布均發(fā)生了明顯變化)

2011年(地震前) 2014年10月31日(地震后)

(e) 云南省魯?shù)榭hGF-1影像

圖7-2 基于國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像本底數(shù)據(jù)更新示例

Fig.7-2 Examples of background data update for geological hazard prone areas based on domestic satellite images

4 結(jié)論

1)本文以國產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)為信息源，提出了遙感影像本底數(shù)據(jù)更新的技術方案，包括從遙感數(shù)據(jù)的正射糾正處理、數(shù)據(jù)增強與融合、數(shù)據(jù)鑲嵌與正射影像生成直到本底數(shù)據(jù)更新，旨在將遙感影像的處理和本底數(shù)據(jù)更新工作程式化，提高工作效率，以便在國產(chǎn)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)庫更新工作中更好地發(fā)揮作用。

2)以地質(zhì)災害遙感影像本底數(shù)據(jù)更新為應用用實例，驗證了本文提出的國產(chǎn)衛(wèi)星影像本底數(shù)據(jù)更新技術方案的適用性和可行性。討論了國產(chǎn)ZY-1 02C和GF-1衛(wèi)星正射影像數(shù)據(jù)的精度，2個不同地形、地貌樣本區(qū)影像正射糾正的均方根誤差(RMSE)分別為6.638 0 m和2.780 9 m； 以這2種國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)為信息源，可以滿足1∶50 000比例尺地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像本底數(shù)據(jù)的平面精度要求。

3)隨著高分系列衛(wèi)星的成功發(fā)射和相繼投入使用，國產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)勢必會逐步取代進口衛(wèi)星數(shù)據(jù)而成為我國各應用領域的重要信息源。未來的國產(chǎn)高分遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)將會以其更高的幾何精度和空間分辨率在1∶25 000和1∶10 000比例尺地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像本底數(shù)據(jù)制作和更新中得到進一步應用。

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(責任編輯： 劉心季)

Practical solution for background data update of domestic satellite images：A case study of remote sensing images of geological hazard prone areas

ZHANG Youying1， YU Jiangkuan1， ZHANG Dandan1， LIN Huanuan2

(1.ChinaAeroGeophisicalSurveyandRemoteSensingCenterforLandandResources，Beijing100083，China；2.ChinaUniversityofGeosciences(Beijing)，Beijing100083，China)

With the popularization and application of high resolution remote sensing data of domestic satellite image, the imported satellite data will be partially substituted as the preferred data source in the updating of remote sensing background data. Using the ZY-1 02C and GF-1 images, the authors proposed a practical technical scheme of remote sensing image background data update and, taking remote sensing image data update in geological hazard prone areas as an example, verified the applicability of the method for updating the background data . The accuracy can meet the plane accuracy requirements of the remote sensing image background data at the 1∶50 000 scale. The technical solutions are reasonably practicable. and can provide important technical support for the development of remote sensing image background data update as well as expansion of the domestic satellite data in the field of geological disaster survey and monitoring and other fields. It has certain popularization value.

domestic satellite； ZY-1 02C； GF-1； remote sensing image background data； updating

10.6046/gtzyyg.2017.01.23

張幼瑩,余江寬,張丹丹,等.國產(chǎn)衛(wèi)星影像本底數(shù)據(jù)更新的實用方案——以地質(zhì)災害易發(fā)區(qū)遙感影像為例[J].國土資源遙感,2017,29(1)：149-157.(Zhang Y Y,Yu J K,Zhang D D,et al.Practical solution for background data update of domestic satellite images： A case study of remote sensing images of geological hazard prone areas[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(1)：149-157.)

2015-08-21；

2015-10-02

中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項目“災害易發(fā)區(qū)遙感地質(zhì)綜合解譯”(編號： 1212011220161)資助。

張幼瑩(1962-)，女,教授級高級工程師,主要從事遙感與GIS等方面的研究工作。Email： zhangyy62@163.com。

TP 79

A

1001-070X(2017)01-0149-09