□ 趙云波

（山西省測繪工程院，山西 太原 030002）

0.引言

按照國務院對地理國情監(jiān)測工作的總體部署和測繪地理信息事業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的需要，從2016年起,我國的地理國情信息獲取開始進入業(yè)務化、常態(tài)化監(jiān)測階段。

數(shù)字正射影像（DOM）作為地理國情監(jiān)測中主要的調(diào)查數(shù)據(jù)源，為地表覆蓋分類和地理國情要素的提取提供基礎數(shù)據(jù)。正射影像的制作進度和質(zhì)量決定了地理國情監(jiān)測后續(xù)作業(yè)的進度和成果的精度。在地理國情監(jiān)測正射影像的制作上，目前生產(chǎn)單位一般使用某一種影像處理系統(tǒng)進行生產(chǎn)，協(xié)同生產(chǎn)方面研究較少，本文立足技術(shù)角度，提出利用PixelGrid和PixelFactory（像素工廠）協(xié)同的正射影像生產(chǎn)方法，基于歷史基準影像、數(shù)字高程模型等資料，對衛(wèi)星遙感影像進行快速處理，得到符合地理國情監(jiān)測要求的數(shù)字正射影像成果，可進一步提高生產(chǎn)效率。下面以大數(shù)據(jù)量的多源衛(wèi)星遙感影像為研究內(nèi)容，進行生產(chǎn)驗證。

1.技術(shù)路線

地理國情監(jiān)測正射影像生產(chǎn)數(shù)據(jù)量大，周期要求緊。單獨使用PixelGrid或PixelFactory系統(tǒng)也可進行正射影像生產(chǎn)，但在自動化程度、生產(chǎn)效率、人機交互和影像質(zhì)量等方面還不同程度地存在欠缺。本文提出的方法，就是綜合PixelGrid和PixelFactory軟件的各自優(yōu)勢，對地理國情監(jiān)測正射影像制作流程進行優(yōu)化，第一步，利用PixelGrid，使用已有的數(shù)字正射影像（DOM）、數(shù)字高程模型（DEM）等資料，進行影像匹配、區(qū)域網(wǎng)平差等環(huán)節(jié)的高效自動化處理，實現(xiàn)衛(wèi)星遙感影像的快速正射糾正，制作整景全色和多光譜正射影像，并且在變形修改環(huán)節(jié)對DEM/DOM同步編輯更新，具有自動化程度高、精度高、人機交互好等優(yōu)點；第二步，利用PixelFactory，提供分幅真彩色正射影像成果，軟件在正射影像生產(chǎn)過程中特別引入了參考影像的概念，并且在拼接過程中考慮到影像整體及局部的輻射信息，進行了全局均勻性的勻光勻色處理，可以保證分幅正射影像成果色彩的豐富性和色調(diào)的一致性，有效提高了正射影像的質(zhì)量，和其他攝影測量軟件相比具有獨特優(yōu)勢。

正射影像生產(chǎn)流程（如圖1所示）。

圖1 地理國情監(jiān)測衛(wèi)星遙感正射影像生產(chǎn)流程圖

2.研究過程與實現(xiàn)

2.1 研究區(qū)數(shù)據(jù)

2.1.1 多源衛(wèi)星遙感影像

此次研究區(qū)的多源衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)共287景，其中分辨率優(yōu)于1米的衛(wèi)星影像191景，包括高分二號（GF2）衛(wèi)星159景和北京二號（BJ2）衛(wèi)星32景，分辨率優(yōu)于2.5米的衛(wèi)星影像96景，包括高分一號（GF1）衛(wèi)星61景和資源三號（ZY3）衛(wèi)星35景，影像時相在2016年1月至2017年7月間。四種衛(wèi)星遙感影像空間分辨率對照情況（如表1所示）。

表1 衛(wèi)星遙感影像空間分辨率對照表 單位：m

2.1.2 現(xiàn)有正射影像

（1）近年航空攝影獲取的正射影像成果，分辨率為0.5米，數(shù)據(jù)采集時間在2009年至2016年間。

（2）山西省第一次地理國情普查正射影像成果，分辨率為0.5米，數(shù)據(jù)采集時間在2013年至2015年間。

以上的正射影像成果作為此研究區(qū)的基準控制影像使用，同時進行已有正射影像測區(qū)間的接邊精度檢測工作。

2.1.3 現(xiàn)有全省高精度數(shù)字高程模型

“山西省高精度數(shù)字高程模型”是利用ALS60機載激光雷達系統(tǒng)采集獲取，并經(jīng)過數(shù)據(jù)處理生產(chǎn)的覆蓋山西全省15.6萬平方公里的3m×3m格網(wǎng)數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，在本次研究中用于衛(wèi)星遙感影像的正射糾正。

2.1.4 第一次地理國情普查項目檢查點

山西省第一次地理國情普查項目所用檢查點在本次研究中作為地理國情監(jiān)測正射影像成果質(zhì)量檢查的檢查點使用。

2.2 整景正射影像制作

2.2.1 空中三角測量

（1）空三分區(qū)

根據(jù)原始衛(wèi)星遙感影像提供的先后順序，以已有數(shù)據(jù)連接成片、盡量避免數(shù)據(jù)分散為原則，綜合考慮批次、衛(wèi)星類型、影像分辨率、時相、分布等因素進行分區(qū)。

（2）衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)預處理

將衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)按不同衛(wèi)星傳感器類型分別進行預處理及分析，對原始衛(wèi)星遙感影像文件和軌道參數(shù)文件進行處理，生成通用的*.tif和*.rpc文件。

（3）設置參考數(shù)據(jù)庫

需要將已有DOM和DEM數(shù)據(jù)進行設置，設置完成后會生成相應的*.db文件（相當于索引文件，軟件會從*.db文件中自動搜索相應位置的DOM和DEM數(shù)據(jù)）。

（4）設置并行處理環(huán)境

設置完成后，單計算機情況下是調(diào)用本計算機的多核并行處理；計算機集群情況下是調(diào)用局域網(wǎng)內(nèi)的多個計算機進行并行處理，這樣可以最大限度地利用局域網(wǎng)內(nèi)的計算機資源，提高處理效率，節(jié)省生產(chǎn)時間。

（5）連接點匹配

軟件以已有的DOM和DEM數(shù)據(jù)作為基準控制參考，對整景衛(wèi)星影像進行生成金字塔影像、提取特征信息等處理，利用影像匹配算法自動匹配海量的控制點和連接點。

（6）區(qū)域網(wǎng)平差

軟件利用自動匹配的連接點及參考控制點數(shù)據(jù)，以整體聯(lián)合區(qū)域網(wǎng)平差的方式獲取衛(wèi)星影像的定向參數(shù)。軟件支持弱交會整景影像的大范圍區(qū)域網(wǎng)平差處理，提高了處理效率并解決了影像接邊問題。區(qū)域網(wǎng)平差后注意檢查連接點、控制點分布情況。

（7）空三精度分析

空三精度檢測主要是加密分區(qū)外參數(shù)解算誤差，此精度關(guān)乎到空三的平面精度。外參數(shù)解算檢查點中誤差（如表2所示）。

表2 外參數(shù)解算檢查點中誤差統(tǒng)計表 單位：m

依據(jù)GQJC05-2017《數(shù)字正射影像生產(chǎn)技術(shù)規(guī)定》，如果采用前期普查或監(jiān)測形成的正射影像作為控制源，外參數(shù)解算的檢查點中誤差應優(yōu)于1.5×GSD（GSD為待糾正影像和控制影像中分辨率相對較低的地面分辨率），最大誤差不超過2倍中誤差。從表2可以看出，空三外參數(shù)解算精度符合規(guī)定要求，定向成果可供正射糾正使用。

2.2.2 整景正射影像制作

（1）整景衛(wèi)星影像正射糾正

使用區(qū)域網(wǎng)平差后的衛(wèi)星影像定向成果和已有的DEM數(shù)據(jù)，進行衛(wèi)星遙感影像的自動批處理正射糾正。分辨率及投影信息按照成果要求進行設置，并生成DOM編輯輔助數(shù)據(jù)，以便于后期修改變形區(qū)域的DEM。整景糾正正射影像分辨率設置（如表3所示）。

表3 整景糾正正射影像分辨率對照表 單位：m

（2）DEM/DOM同步編輯更新

由房屋未完全過濾、橋梁被濾除等DEM原因引起的影像變形，需要根據(jù)變形區(qū)域周邊地形并參考圖面檢查采集的矢量文件進行編輯修改。DEM編輯修改后，重新糾正全色和多光譜影像，輸出最終整景全色和多光譜正射影像成果。表4為局部建筑物變形修改前后對比示例。

表4 建筑物變形修改前后對比示例

2.3 分幅真彩色正射影像制作

2.3.1 整景正射影像導入及影像融合

把正射糾正后的整景全色和多光譜正射影像導入PixelFactory，導入過程中注意檢查波段的選取及對應情況。應用軟件中的PANSHARPEN模塊對全色波段影像和多光譜波段影像數(shù)據(jù)進行融合。影像融合分辨率設置（如表5所示）。

表5 影像融合分辨率對照表 單位：m

2.3.2參考影像制作

在PixelFactory軟件下對導入的多光譜正射影像進行重采樣生成參考影像，參考影像拼接前進行拼接線粗略編輯，要選用優(yōu)質(zhì)影像，盡量繞開云雪區(qū)域和存在明顯差異的地物地塊，以免影響整個區(qū)域的色調(diào)。參考影像輸出后在Photoshop下對參考影像進行局部調(diào)整和全局色彩把控，并進行各個分區(qū)參考影像顏色接邊，保證該任務區(qū)內(nèi)分幅影像整體顏色協(xié)調(diào)一致。

2.3.3 拼接線生成與編輯

使用Mosaic模塊下的AutoMosaCutline功能自動計算拼接線，計算時不選擇快速算法，因為拼接線計算要參考相鄰景影像的輻射信息，這樣能最大可能地使拼接后的影像色調(diào)保持一致。一般區(qū)域拼接線的修改在參考影像上進行，影像拉花、云影、以及薄霧等區(qū)域，要放到全分辨率影像上進行細致編輯。

2.3.4 影像鑲嵌

對整景融合后的影像進行鑲嵌，影像鑲嵌過程中注意拼接線和參考影像的選取，拼接線使用編輯后的拼接線，參考影像導回PixelFactory時波段選擇順序為 XS3、XS2、XS1。

2.3.5 分幅真彩色正射影像裁切輸出

按照數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)的裁切范圍為對應的基本存儲單元最小外接矩形向外擴展100個像素的矩形進行圖框制作，在PixelFactory下進行打包輸出，輸出影像格式為TIFF/TFW。

3.精度質(zhì)量評定

3.1 整景全色正射影像平面幾何精度評定

經(jīng)對整景全色正射影像進行檢查，1米分辨率整景全色正射影像檢查點平面最大中誤差為4.14米，最大誤差為8.87米；2米分辨率整景全色正射影像檢查點平面最大中誤差為6.24米，最大誤差為12.78米，精度均滿足規(guī)范要求。

3.2 整景全色正射影像接邊精度評定

在當前景全色正射影像的東、南、西、北四個方向各選擇一景與當前景影像重疊度較大的影像進行接邊檢查，1米分辨率整景全色正射影像最小接邊誤差為0.13米，最大接邊誤差為9.64米；2米分辨率整景全色正射影像最小接邊誤差為0.64米，最大接邊誤差為9.6米。接邊精度均滿足規(guī)范要求。

3.3 分幅真彩色正射影像平面幾何精度評定

經(jīng)檢查，1米分辨率分幅真彩色正射影像平面最大中誤差為3.99米,最大誤差為8.7米；2米分辨率分幅真彩色正射影像平面最大中誤差為7.33米，最大誤差為12.79米，精度均滿足規(guī)范要求。

3.4 正射影像質(zhì)量評價

經(jīng)檢查，整景正射影像無大面積噪聲和條帶，融合影像色彩自然，紋理清晰，無發(fā)虛和重影現(xiàn)象；分幅真彩色正射影像地物細節(jié)清晰，反差適中，層次分明，色彩基本平衡，影像直方圖基本接近正態(tài)分布，影像接邊處色彩過渡自然，地物接邊合理，人工地物完整。

4.結(jié)束語

實踐證明，基于PixelGrid和PixelFactory協(xié)同的正射影像制作流程，可以充分利用兩款軟件的各自優(yōu)勢，充分利用已有基礎成果資料，有效提高正射影像的整體質(zhì)量，自動化程度高，減少了工作量，提高了生產(chǎn)效率，對即將開展的新一輪地理國情監(jiān)測和第三次全國土地調(diào)查具有較強的借鑒和參考價值。