摘要：根據(jù)內(nèi)蒙古自治區(qū)第一次全國地理國情普查多源遙感影像和已有基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)，對正射影像生產(chǎn)方法進行了討論，提出了針對不同情況處理高分辨率衛(wèi)星影像的關(guān)鍵技術(shù)與流程，實際生產(chǎn)表明該技術(shù)應(yīng)用于地理國情數(shù)字正射影像生產(chǎn)是高效可靠的，為高分辨率衛(wèi)星影像大規(guī)模、高效生產(chǎn)DOM提供了可行、實用的參考。

關(guān)鍵詞：高分辨率衛(wèi)星影像；正射影像；國情普查；PixelGrid

1. 引言

隨著航天遙感技術(shù)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，高分辨率衛(wèi)星影像以其獲取方便、周期短、覆蓋范圍廣、時效性高等特點應(yīng)用越來越廣泛，以World View-1/2、QiuckBird為代表的高分辨率衛(wèi)星影像作為第一次全國地理國情普查的主要數(shù)據(jù)源，為國情普查地表覆蓋和重要地理國情要素采集提供底圖，其精度、質(zhì)量與效率直接影響后期的生產(chǎn)。

由于衛(wèi)星遙感成像時受到自身結(jié)構(gòu)因素（傳感器成像方式、傳感器外方位元素變化的影響）和各種環(huán)境因素（如地球曲率、地形起伏、地球旋轉(zhuǎn)等）的影響，遙感影像必定存在一定的幾何畸變[1]，需采用正確方法消除各種因素的幾何畸變影響，對于不同的衛(wèi)星影像類型、糾正模型、控制點的選取，其獲得的正射影像精度也各不相同，本文根據(jù)不同數(shù)據(jù)源與已有基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)情況，提出高效、快速、高質(zhì)量的生產(chǎn)數(shù)字正射影像的關(guān)鍵技術(shù)和流程。

2. 數(shù)據(jù)分析

2.1 衛(wèi)星影像情況

國家下發(fā)涉及本次測區(qū)的衛(wèi)星數(shù)據(jù)共1513景，生產(chǎn)區(qū)域內(nèi)同時存在多源影像數(shù)據(jù)，通過分析生產(chǎn)區(qū)域的衛(wèi)星影像覆蓋情況、質(zhì)量、空間分辨率、光譜分辨率、現(xiàn)勢性，其中1081景滿足地理國情普查所需的數(shù)據(jù)，其中衛(wèi)星數(shù)據(jù)源QUICKBIRD有151景，WorldView-1有196景，WorldView-2有719景，GeoEye-1有8景，IKONOS有7景。由內(nèi)蒙古自治區(qū)測繪地理信息局提供51景ZY-3衛(wèi)星數(shù)據(jù)，時相為2012年8月到2013年5月，使用2景。

2.2 其他資料

控制資料為1∶1萬基礎(chǔ)測繪航測外業(yè)像控點以及部分測區(qū)外業(yè)補充測量的像控點，作為正射影像生產(chǎn)的主要控制資料來源，該成果具有一定的正確性和可靠性。部分測區(qū)覆蓋基礎(chǔ)測繪1∶1萬DLG、DEM、DOM數(shù)據(jù)，1∶5萬DEM覆蓋全部任務(wù)作業(yè)區(qū)。

3. 作業(yè)流程及關(guān)鍵技術(shù)

3.1 作業(yè)流程

正射影像生產(chǎn)所采用的處理軟件為PixelGrid高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，根據(jù)數(shù)據(jù)源與已有資料情況，設(shè)計如下作業(yè)流程。

3.2 關(guān)鍵技術(shù)

3.2.1 外參數(shù)解算

由于衛(wèi)星遙感影像成像機理復(fù)雜，再加上供應(yīng)商（尤其是高精度的衛(wèi)星影像供應(yīng)商）為了商業(yè)利益，往往對傳感器成像參數(shù)保密，RPC模型是SpaceImaging公司提供的一種廣義的新型遙感衛(wèi)星傳感器成像模型，是一種能獲得與嚴格成像模型近似一致精度的、形式簡單的概括模型[2]。本項目通過RPC解算實現(xiàn)衛(wèi)星影像的糾正。當(dāng)進行影像糾正時，糾正精度與DEM、視場角、側(cè)視角相關(guān)，并且三個因素與糾正精度成正比關(guān)系，即每個因素值的增大都會導(dǎo)致糾正精度降低。在這三個因素中，一般情況下，視場角的影響程度較小，可以忽略不計[3]。根據(jù)本次生產(chǎn)區(qū)域已有的1∶1萬DLG、DOM、DEM、1∶5萬DEM、控制資料情況，衛(wèi)星影像外參數(shù)解算有以下幾種情況：

（1）有1∶1萬DLG、DOM、DEM數(shù)據(jù)的情況：

若衛(wèi)星影像側(cè)視角≥25度，使用單景糾正，每景影像至少需四個地面控制點來對影像進行定向。若衛(wèi)星影像側(cè)視角≤25度，使用已有1∶1萬DOM、DEM數(shù)據(jù)作為地理參考，通過衛(wèi)星影像與已有地理信息的自動配準(zhǔn)，獲取大量定向點并計算中誤差，解算得到RPC模型參數(shù)，實現(xiàn)衛(wèi)星影像的快速定向。生產(chǎn)過程中保證匹配中誤差在限差范圍內(nèi)，DEM接邊處過渡自然，正射影像精度完全符合規(guī)范要求。

抽取平地區(qū)域其中一景WorldView-2糾正影像與1∶1萬DOM疊加，采用手工選點的方式選取12個檢查點進行檢查，控制點殘差統(tǒng)計表如下所表1所示，符合平地平面中誤差5m的限差。

（2）無1∶1萬DOM、DEM數(shù)據(jù)的情況：

對于大區(qū)域影像的正射糾正而言，若基于單景正射糾正的模式進行逐景影像的處理存在以下問題：控制點的需求量是驚人的，單景影像正射糾正之后區(qū)域相鄰影像的接邊精度普遍較差，容易出現(xiàn)影像錯位[4]。

由于測區(qū)衛(wèi)星影像連續(xù)覆蓋面積較大，并且相鄰影像間的交會角較小呈弱交會狀態(tài)，衛(wèi)星影像區(qū)域正射糾正采用影像附帶的RPC參數(shù)和區(qū)域網(wǎng)平差求解得到的影像定向參數(shù)，可對每景影像進行正射糾正，從而生成全區(qū)域的正射影像。本項目使用1∶1萬像控點和1∶5萬DEM作為區(qū)域網(wǎng)平差的數(shù)據(jù)，首先通過影像匹配生成連接點，對連接點與控制點進行編輯與增加，避免因數(shù)量與分布不夠引起相鄰影像接邊精度與絕對精度。定向方法選擇RPC參數(shù)+二維仿射變換，該方法是計算衛(wèi)星影像的定向參數(shù)和連接點物方平面坐標(biāo)的一種區(qū)域網(wǎng)平差，物方點的高程值從DEM通過內(nèi)插獲得。區(qū)域網(wǎng)平差的質(zhì)量主要取決于連接點和控制點的精度[5]，生產(chǎn)過程中控制點盡量分布在區(qū)域網(wǎng)周邊，且均勻分布，相鄰影像有足夠多的連接點，加密區(qū)重疊區(qū)域分布控制點，以保證不同測區(qū)的接邊精度。

選取一個包括QUICKBIRD、WorldView-1、WorldView-2共46景影像弱交會測區(qū)，衛(wèi)星影像及像控點分布圖2所示，由于像控點年代已久，適當(dāng)選擇其中部分控制點參與區(qū)域網(wǎng)平差。

對正射糾正的三景相鄰衛(wèi)星影像進行接邊精度檢查，如圖3所示。

3.2.2 多光譜影像配準(zhǔn)

多光譜影像與全色波段影像的配準(zhǔn)是以糾正好的全色波段影像為控制基礎(chǔ)，選取同名點對多光譜影像進行配準(zhǔn)糾正。糾正模型的選取以及DEM數(shù)據(jù)選擇與對應(yīng)的全色波段一致，控制點一般每景不少于15個，均勻分布整景范圍內(nèi)。多光譜與全色影像間的同名點量測要求精確到子像素精度。方法1：使用多光譜影像自動定向即將多光譜影像與相對應(yīng)的全色影像自動匹配同名點，中誤差一般都在0.2像素以內(nèi)，這種方法自動化程度極高，不需要人工參與。方法2：選取與全色相同的影像進行區(qū)域網(wǎng)平差，連接點與控制點不需人工量測，只需將全色影像的像點坐標(biāo)文件中的x坐標(biāo)、y坐標(biāo)進行運算，然后與全色方法相同做區(qū)域網(wǎng)平差，經(jīng)檢查多光譜影像與全色波段影像基本套合，該方法可為其他軟件糾正通過刺點實現(xiàn)區(qū)域網(wǎng)平差方法提供參考。

3.2.3 正射糾正

經(jīng)過平差解算后，系統(tǒng)自動批量完成測區(qū)內(nèi)衛(wèi)星全色波段影像和多光譜影像的正射糾正處理。分辨率大小按照規(guī)定輸出，重采樣類型選擇雙線性插值模式。糾正過程中不對影像的灰度和反差進行拉伸，不改變像素位數(shù)。糾正后的正射影像有效數(shù)據(jù)范圍內(nèi)沒有漏洞區(qū)。

3.2.4 影像融合

為了使融合影像接近于原始多光譜影像，色彩自然，同時空間信息銳化明顯，反差適中，選擇pansharp融合算法對全色影像和多光譜影像整景正射影像進行融合，對由于云雪造成曝光過度的影像融合后會出現(xiàn)失真現(xiàn)象，融合前可以對影像進行拉伸。

3.2.5 影像格式轉(zhuǎn)換、裁切、勻色、鑲嵌、接邊

在按測區(qū)大批量生產(chǎn)正射影像后經(jīng)統(tǒng)籌規(guī)劃、分步實施，準(zhǔn)備下一步生產(chǎn)分幅正射影像圖。首先將整景影像做降維處理，選取覆蓋5萬圖幅中的衛(wèi)星影像以空間分辨率、時間分辨率、輻射分辨率較高的原則，然后對影像進行裁切，為使影像不損失信息，使用Photoshop對裁切后的影像調(diào)色，使影像直方圖盡量呈正態(tài)分布，紋理清晰，彩色影像色彩飽和、自然明快，黑白影像紋理清晰、反差適中，接邊時以1萬DOM和DEM為基準(zhǔn)糾正影像壓蓋區(qū)域網(wǎng)平差糾正的影像，盡量繞開糾正效果不好的區(qū)域，拼圖時沿線狀地物或地物邊界進行，盡量避免穿越建筑密集的區(qū)域，保證鑲嵌處無地物錯位，分幅影像之間灰度或色彩要均衡，自然過渡，通過充分利用資源、作業(yè)人員相互配合，在較短的時間內(nèi)最終完成380幅1∶5萬分幅正射影像圖生產(chǎn)。

3.3 元數(shù)據(jù)制作

3.2.1 元數(shù)據(jù)制作

元數(shù)據(jù)按1∶5萬圖幅填寫，一個圖幅對應(yīng)一個元數(shù)據(jù)文件，其中填寫影像有效范圍的四角坐標(biāo)，通過arcgis生成二值圖像再提取邊界，編寫程序自動完成元數(shù)據(jù)的制作與檢查工作，實現(xiàn)極大的較少了人力，提高了自動化程度。

3.2.2 質(zhì)量檢查

正射影像生產(chǎn)實行全過程質(zhì)量控制，按照作業(yè)員自查、生產(chǎn)部門實行過程檢查、院質(zhì)檢科實行最終檢查的分級質(zhì)量控制程序，并按規(guī)定做好檢查記錄，規(guī)范各工序成果的標(biāo)準(zhǔn)性和統(tǒng)一性。以下工序應(yīng)是檢查重點：檢查衛(wèi)星影像原始數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性、質(zhì)量情況及覆蓋情況，原始影像應(yīng)清晰、無大面積噪聲、條紋、云和積雪等。檢查航空影像空三平差報告中的連接點和控制點的中誤差、最大誤差、誤差分布等是否滿足規(guī)定要求，應(yīng)加強對定向報告中殘差較大點的檢查。檢查影像的質(zhì)量、幾何精度、分幅正射影像數(shù)據(jù)之間的接邊和分景糾正數(shù)據(jù)之間的接邊情況。檢查元數(shù)據(jù)的內(nèi)容、完整性、正確性、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等是否嚴格按照規(guī)定的要求。

4. 結(jié)束語

本項目利用已有1萬DEM和DOM數(shù)據(jù)，基于多基線、多特征的自動匹配，使高分辨率衛(wèi)星影像與已有正射影像數(shù)據(jù)自動配準(zhǔn)，實現(xiàn)高分辨率衛(wèi)星影像自動高效更新。對于歷史的1萬像控點資料區(qū)域和弱交會衛(wèi)星影像，采用基于RPC模型的解算方法，實現(xiàn)對稀少控制點區(qū)域的區(qū)域網(wǎng)平差。解決了控制點采集效率低，人工選點困難大等問題，大大減少了外業(yè)控制點的測量工作。經(jīng)過批量配準(zhǔn)、糾正、融合后生產(chǎn)出整景成果，在滿足精度要求的基礎(chǔ)上，提高了生產(chǎn)效率；由人工勻色、鑲嵌，保證了影像色彩信息的完整性。

參考文獻：

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