徐漢超,張五洋,王 緒
(遼寧省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限責(zé)任公司,遼寧 沈陽(yáng) 110006)
多年來(lái),國(guó)外衛(wèi)星影像一直占據(jù)我國(guó)衛(wèi)星遙感應(yīng)用主要市場(chǎng),對(duì)國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星應(yīng)用發(fā)展和自主創(chuàng)新造成了一定影響[1]。作為我國(guó)高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)項(xiàng)目?jī)?nèi)容,高分二號(hào)(GF- 2)衛(wèi)星的成功發(fā)射,標(biāo)志著我國(guó)遙感衛(wèi)星進(jìn)入了亞米級(jí)“高分時(shí)代”。它可提供全色0.8m、多光譜3.2m的衛(wèi)星影像,并具有定位精度高、機(jī)動(dòng)能力強(qiáng)等特點(diǎn),一舉打破了亞米級(jí)衛(wèi)星影像被國(guó)外壟斷的局面[2]。
遙感影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理速度是其高效應(yīng)用于工程的關(guān)鍵,其核心目標(biāo)是要對(duì)大區(qū)域覆蓋的衛(wèi)星影像進(jìn)行快速正射糾正,從而為規(guī)劃設(shè)計(jì)、施工及運(yùn)維提供數(shù)據(jù)支撐。這就要求糾正后影像的絕對(duì)精度應(yīng)滿足測(cè)繪規(guī)范要求,以及相鄰影像間接邊處的相對(duì)位置精度滿足影像鑲嵌精度要求[3]。
傳統(tǒng)正射影像生產(chǎn)包括單景影像正射糾正、勻光勻色、影像鑲嵌與裁切等環(huán)節(jié),需要人工采集控制點(diǎn),此方法存在效率低、精度差、數(shù)據(jù)處理周期長(zhǎng)等不足,且相鄰影像接邊精度普遍較差,容易出現(xiàn)錯(cuò)位。通常采取人工選取同名點(diǎn)后再局部正射糾正的方法,但工作量大,且經(jīng)過(guò)多次采樣后會(huì)降低影像的輻射質(zhì)量[4- 7]。
本文研究采用自動(dòng)配準(zhǔn)和糾正的處理策略,并運(yùn)用到實(shí)際工程項(xiàng)目,實(shí)踐證明,該方法可減少控制點(diǎn)且大幅縮短影像處理時(shí)間,可有效提升影像處理效率。
根據(jù)項(xiàng)目要求開展技術(shù)設(shè)計(jì),首先收集區(qū)域內(nèi)已有的DEM、控制點(diǎn)、歷史DOM,以及高分二號(hào)的多光譜影像、全色影像。在相關(guān)軟件中經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)融合、正射糾正、同名點(diǎn)匹配、加入控制點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差、精度檢查、勻光勻色、影像鑲嵌和裁切等處理后,形成最終DOM成果[8]??傮w技術(shù)流程如圖1所示。
圖1 高分二號(hào)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)處理技術(shù)流程
高分二號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)由于RPC僅僅進(jìn)行了輻射糾正,沒(méi)有進(jìn)行高精度的幾何糾正,存在較大的誤差,所以利用可靠的控制點(diǎn)計(jì)算RPC從而得到一個(gè)與高分二號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)精度相當(dāng)?shù)腞PC參數(shù)文件,這種方法可以解決衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)畸變大的問(wèn)題,從而提高糾正精度[9- 11]。
計(jì)算RPC的關(guān)鍵是采集大量準(zhǔn)確且均勻分布的控制點(diǎn)。采用相關(guān)軟件利用基于頻率的自動(dòng)匹配算法,該算法提取速度快,且對(duì)不同傳感器類型、影像分辨率和坐標(biāo)系統(tǒng)等均能提取到可靠的控制點(diǎn)。通過(guò)設(shè)置不同系統(tǒng)參數(shù),就能采集到大量的控制點(diǎn),且匹配精度可達(dá)1/1000像素,得到的結(jié)果可以滿足計(jì)算RPC所需的控制點(diǎn)要求。采用RPC模型進(jìn)行幾何糾正,其原理就是利用有理多項(xiàng)式模擬影像成像時(shí)的空間幾何關(guān)系,將大地坐標(biāo)X、Y、Z與其對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)坐標(biāo)x、y進(jìn)行關(guān)聯(lián)[12]?;灸P涂杀硎緸?/p>
(1)
式中,NL(X,Y,Z)、DL(X,Y,Z)、Ns(X,Y,Z)、Ds(X,Y,Z)—X、Y、Z的3次有理多項(xiàng)式函數(shù)。
通過(guò)影像自動(dòng)匹配技術(shù)獲取各影像與參考影像之間的連接點(diǎn),作為地面控制點(diǎn),建立整個(gè)區(qū)域網(wǎng)平差模型,將(a0,a1,a2,b0,b1,b2)作為未知數(shù)和地面點(diǎn)坐標(biāo)D(φ,λ,h)及對(duì)應(yīng)像點(diǎn)坐標(biāo)d(L,S),得到區(qū)域網(wǎng)整體平差誤差模型,一并求解[13- 15]。
v=BT+CX-l
(2)
式中,
X=[Δφ Δλ Δh]T
(3)
(4)
由此計(jì)算出影像各點(diǎn)的地面點(diǎn)坐標(biāo)改正數(shù)(Δφ,Δλ,Δh),對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行正射糾正,從而得到高精度正射影像。
影像融合主要是在不破壞原有色調(diào)層次的基礎(chǔ)上,分別對(duì)全色影像和多光譜影像進(jìn)行預(yù)處理(去噪、去云霧等),對(duì)全色波段和多光譜波段進(jìn)行融合和增強(qiáng),使融合影像色彩明亮、細(xì)部紋理清晰。融合方法可以采用Pansharpen或高通濾波融合方法來(lái)完成。衛(wèi)星遙感影像的多光譜彩色中BLUE為藍(lán)色波段,GREEN為綠色波段,RED為紅色波段,Near IR為近紅外波段,1、2、3、4則表示相應(yīng)的波段號(hào)。融合影像應(yīng)色彩自然、層次豐富、反差適中,影像紋理清晰,無(wú)影像發(fā)虛和重影現(xiàn)象[16- 19]。
項(xiàng)目采用2018年2月4日、2月5日、2月9日、2月14日、2月20日、2月24日、3月1日、4月15日接收的28景1A級(jí)多光譜影像和全色影像數(shù)據(jù),見(jiàn)表1。對(duì)影像質(zhì)量進(jìn)行檢查,包括云量、位置精度等,剔除不合格的影像。在影像預(yù)處理階段,對(duì)其中6景影像的多光譜和全色影像進(jìn)行了自動(dòng)配準(zhǔn)。
采用自動(dòng)配準(zhǔn)方法,以歷史影像作為參考,自動(dòng)提取連接點(diǎn)和控制點(diǎn),其數(shù)量分別是21100個(gè)、15008個(gè),如圖2所示。該方法節(jié)約了采集控制點(diǎn)所需的人力、物力、財(cái)力和時(shí)間。
對(duì)高分二號(hào)影像進(jìn)行自動(dòng)配準(zhǔn)和區(qū)域網(wǎng)平差,平差采用1∶1萬(wàn)DEM,格網(wǎng)大小是1m×1m,作為高程約束條件,進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差,提高不同地形環(huán)境下區(qū)域網(wǎng)平差的物方平面精度。在完成平差后,在原參考的歷史影像和原始高分二號(hào)影像上選取均勻分布的10對(duì)同名點(diǎn)作為檢查點(diǎn),以此作為自動(dòng)配準(zhǔn)精度評(píng)價(jià)的依據(jù)。結(jié)果見(jiàn)表2,影像自動(dòng)配準(zhǔn)的最大誤差分布為0.94~1.20個(gè)像元,影像配準(zhǔn)的中誤差為0.52~0.89個(gè)像元,滿足影像糾正技術(shù)指標(biāo)要求。
表1 工程影像數(shù)據(jù)
圖2 連接點(diǎn)示意圖
衛(wèi)星影像經(jīng)過(guò)自動(dòng)匹配連接點(diǎn)和控制點(diǎn),并與加DEM約束的區(qū)域網(wǎng)平差后,可以得到每景影像的糾正參數(shù)。在糾正后的28景影像中隨機(jī)截取了8個(gè)位置,通過(guò)軟件疊加顯示接邊情況,如圖3所示。從圖3中可見(jiàn),影像糾正后接邊情況達(dá)到了無(wú)縫的水平。
通過(guò)理論分析和實(shí)際工程中28景高分二號(hào)影像計(jì)算驗(yàn)證,可以發(fā)現(xiàn),參考?xì)v史影像自動(dòng)提取連接點(diǎn)和控制點(diǎn)糾正RPC模型,輔以大比例尺DEM作區(qū)域網(wǎng)整體平差的處理步驟,能有效簡(jiǎn)化影像處理流程,縮短處理時(shí)間,滿足數(shù)據(jù)加工精度要求,是大規(guī)模數(shù)據(jù)正射影像生產(chǎn)和更新的較好方法。
表2 工程影像數(shù)據(jù)
圖3 衛(wèi)星影像接邊處正射糾正效果