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        資源三號衛(wèi)星影像在省級基礎(chǔ)測繪中的應(yīng)用

        2020-07-22 11:25:50徐建國孫亞萍彭桂花
        中國錳業(yè) 2020年3期
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)平空三連接點

        徐建國,孫亞萍,彭桂花

        (甘肅省測繪工程院,甘肅 蘭州 730000)

        基礎(chǔ)測繪是國家經(jīng)濟建設(shè)、國防建設(shè)和社會發(fā)展的基礎(chǔ)性、公益性、先行性事業(yè),是促進區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展、加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、構(gòu)建資源節(jié)約、生態(tài)保護和環(huán)境治理的重要工具。按照《甘肅省“十三五”基礎(chǔ)測繪規(guī)劃》要求,到2020年,實現(xiàn)省域國土面積省級基礎(chǔ)測繪首輪更新,成果現(xiàn)勢性保持在5年之內(nèi)。本文以甘肅省張掖市1∶10 000的地形圖測繪與更新為例,以高分辨率遙感影像一體化測圖系統(tǒng)PixelGrid6.1為主要的軟件平臺,介紹了利用ZY-3衛(wèi)星影像實現(xiàn)基礎(chǔ)測繪更新的技術(shù)流程和方法[1]。

        1 區(qū)域概況及資料情況

        張掖市無圖區(qū)域主要位于祁連山北麓,山體走勢總體西北高東南低,平均海拔約3 200 m,終年積雪,山勢陡峭,有冰川覆蓋,地形類別為高山地,屬于航空攝影特別困難區(qū)域,像控點施測難度極大,導(dǎo)致長期以來是1∶10 000地形圖的空白區(qū)域。此次空三加密所使用的ZY-3衛(wèi)星影像的基本參數(shù):獲取時間為2018年1月至2018年3月,地面分辨率為3.5 m,全色同軌立體,模型重疊度為16%~56%。

        已有控制點成果包含三角點成果、像控點成果,平面坐標系統(tǒng)均為2 000國家大地坐標系,高程為1 985國家高程基準。按照布點要求,共使用三角點17個,像控點157個。

        2 空三加密

        航空影像的空三加密是指利用少量地面控制點來計算一個測區(qū)中所有影像的外方位元素和所有加密點的地面坐標。資源三號測繪衛(wèi)星影像產(chǎn)品是對L0級產(chǎn)品經(jīng)輻射校正和傳感器校正處理后形成的影像產(chǎn)品,帶有嚴密成像幾何模型和有理函數(shù)多項式參數(shù)(RPC)模型,但未作系統(tǒng)幾何糾正[2-3]。資源三號衛(wèi)星全色立體影像的空三加密是利用影像不同視角之間的約束,通過較少控制點對影像進行區(qū)域網(wǎng)平差,解求各像片的仿射變換參數(shù)和地面點的坐標,得到經(jīng)過幾何糾正的RPC文件。以高分辨率遙感影像一體化測圖系統(tǒng)PixelGrid6.1為主要的軟件平臺,空三加密總體流程如圖1所示。

        圖1 資源三號衛(wèi)星影像空三加密流程

        2.1 像控點布設(shè)方案

        依據(jù)規(guī)范要求和ZY-3影像的特點,像控點的布設(shè)按照區(qū)域網(wǎng)布設(shè)的原則。即像控點盡量布設(shè)在一個加密分區(qū)的四角和凸凹轉(zhuǎn)角處,內(nèi)部均勻布設(shè),且相鄰兩景之間必須有像控點分布[3],根據(jù)這一原則,本次項目中共布設(shè)了311個像控點。將控制點文件導(dǎo)入模型以后,剔除因地物發(fā)生變化和時相的不同而導(dǎo)致點位無法準確判讀的點,最后實際利用了174個控制點作為像控點和檢查點使用。在作業(yè)開始前,采取不同的像控點布設(shè)方案,然后利用多余控制點作為檢查點來分析評價區(qū)域網(wǎng)平差精度與像控點的數(shù)量、分布等的關(guān)系[4]。在本次項目中像控點的布設(shè)采用了3種方案:方案1,像控點位于影像4角;方案2,4個角點加影像中部的2點;方案3,在影像上按照3行3列均勻分布。

        2.2 數(shù)據(jù)準備

        空三加密需要準備的數(shù)據(jù)包括影像數(shù)據(jù)、已有DEM數(shù)據(jù)、像控點文件,具體如下。

        影像數(shù)據(jù):ZY-3衛(wèi)星立體影像共26景、13個前后視同軌立體模型,面積約2.52萬km2,每景包含16bit存儲的全色影像數(shù)據(jù)(TIFF格式)、用于快速查看預(yù)覽的影像快視圖(JPEG格式)、衛(wèi)星姿態(tài)及軌道參數(shù)文件(后綴為RPC的文本格式)、衛(wèi)星影像覆蓋范圍(地理坐標系、SHP格式)以及影像元數(shù)據(jù)文件(XML格式)。

        已有DEM數(shù)據(jù):30mSRTM-DEM數(shù)據(jù)庫,用于獲取在參數(shù)求解過程中作為約束條件的高程值。

        控制點文件:根據(jù)加密軟件需要,首先將控制點成果的平面坐標轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度坐標,然后按照軟件所需格式將控制點文件進行格式轉(zhuǎn)化[5]。

        2.3 影像預(yù)處理

        在PixelGrid6.1的衛(wèi)星(SAT)模塊中新建工程,加載所有的衛(wèi)星影像,并對影像進行預(yù)處理,將ZY-3衛(wèi)星影像轉(zhuǎn)換成PixelGrid6.1軟件系統(tǒng)要求的RAW格式,完成衛(wèi)星影像的初始定向。工程建立后,將已有的DEM數(shù)據(jù)導(dǎo)入,設(shè)置加密所需的DEM參考數(shù)據(jù)庫。

        2.4 連接點自動轉(zhuǎn)刺

        全自動連接點轉(zhuǎn)刺過程完成影像壓縮、影像增強、金字塔影像生成、特征信息提取、使用多視影像匹配算法自動提取密集連接點等步驟。由于本次作業(yè)采用的ZY-3衛(wèi)星是由前視和后視組成的立體像對,影像之間的顏色和紋理存在一定的差異,因此在對影像提取特征點之前,應(yīng)先對影像進行濾波,以增強和銳化影像的紋理信息,增加影像的信噪比,從而提高影像匹配的精度和可靠性。為了進一步提高影像匹配結(jié)果的可靠性,應(yīng)采用由粗到精的金字塔影像匹配策略。一方面保留影像大的整體結(jié)構(gòu)特征,增大影像的拉入范圍;另一方面,在匹配過程中,高一層影像上的匹配結(jié)果可以作為下一層影像的參考,從而使下一層影像上匹配的搜索范圍變小,以提高匹配的效率。為便于后續(xù)的平差計算,需保證影像有分布均勻的一定數(shù)量的連接點,為保證連接點均勻分布,影像特征點提取點數(shù)設(shè)置相鄰兩點之間不應(yīng)小于8 000個像素。

        2.5 區(qū)域網(wǎng)平差

        采取基于有理函數(shù)模型RFM的光學(xué)衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差[5]算法,基于RFM的ZY-3影像區(qū)域網(wǎng)平差是通過建立某種數(shù)學(xué)模型,將RPC系統(tǒng)誤差補償模型中的參數(shù)與加密點的地面坐標一并求解,同時獲取兩者的改正數(shù),最終得到高精度的定位信息。首先,利用連接點進行相對定向的區(qū)域網(wǎng)平差,剔除粗差,直至連接點粗差剔除到1個像素以內(nèi),引入控制點參與絕對定向的區(qū)域網(wǎng)平差。剔除粗差后,注意查看連接點是否分布均勻,是否滿足要求,對于連接點匹配不均勻或無連接點的區(qū)域,需手工增加連接點。

        2.6 精度評價與成果輸出

        生成平差結(jié)果報告,檢查空三加密精度是否符合要求,當像控點、檢查點精度符合規(guī)范要求時,輸出空三加密成果。

        2.6.1 精度對比分析

        3種像控點布設(shè)方案分別進行區(qū)域網(wǎng)平差解算后,其相應(yīng)的區(qū)域網(wǎng)平差結(jié)果見表1。

        表1 ZY-3衛(wèi)星影像加密區(qū)區(qū)域網(wǎng)平差精度統(tǒng)計

        由表1可以看出:對于不同控制點布設(shè)方案,結(jié)果相差不大,平面和高程都能滿足1∶10 000成圖比例尺的平差精度要求,綜合3種方案的平面與高程結(jié)果,項目選擇方案2為最終的平差方案。

        為了進一步驗證加密成果的可靠性,在導(dǎo)入衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差結(jié)果建立的立體模型上對控制點、部分檢查點人工進行量測,然后利用下列平差公式進行中誤差計算。均方根中誤差如式(1):

        (1)

        式中:n表示總點數(shù)。

        中誤差如式(2):

        (2)

        表1~2的統(tǒng)計結(jié)果均符合表3的精度指標,滿足規(guī)范要求,可以將成果輸出并提交下一道生產(chǎn)作業(yè)工序。

        表2 人工立體量測的定向點、檢查點均方根中誤差精度統(tǒng)計

        表3 衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差1∶10 000測圖精度要求m

        2.6.2 成果輸出

        空三加密成果:影像文件、影像參數(shù)文件、空三加密后影像RPC參數(shù)、種子點文件。

        2.7 DEM全自動生成

        利用滿足精度要求的空三加密成果,以及ZY-3衛(wèi)星影像前、后視立體影像生成用于匹配DEM數(shù)據(jù)的核線影像,可在核線影像上采集部分特征點、線,用于輔助DEM數(shù)據(jù)的匹配,在利用密集點匹配技術(shù)獲取大量同名點后,基于RFM的空間前方交會得到地面點坐標,通過不規(guī)則地面點內(nèi)插即可得到DEM。PixelGrid軟件在匹配DEM時將自動匹配的大量特征點、線進行融合,并在局部影像范圍內(nèi)進行微細地貌的自動提取及匹配[6],因此,獲得的DEM不但很好地表達了成像地區(qū)的總體地形,地形較為破碎地區(qū)的微細地貌也得以表達。ZY-3衛(wèi)星立體影像匹配出的測區(qū)DEM數(shù)據(jù)(替換云影后)如圖2所示。

        圖2 ZY-3衛(wèi)星影像匹配DEM數(shù)據(jù)

        2.8 問題及處理

        1)區(qū)域網(wǎng)平差時,如果使用了定向參數(shù)平差,會導(dǎo)致連接點中誤差以及殘差變大,主要是由于原始衛(wèi)星影像自身定位精度較差的緣故,因此,應(yīng)在數(shù)據(jù)導(dǎo)入時檢查影像的初始定位精度,如果發(fā)現(xiàn)初始精度較差的影像且無替換影像必須使用此影像時,平差過程中不能將定向參數(shù)參與平差。

        2)由于影像分辨率較低,內(nèi)業(yè)轉(zhuǎn)刺時難以精確的轉(zhuǎn)刺到衛(wèi)星影像上,刺偏一個像素,平面位置就相差3米以上。因此,要提高ZY-3衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差精度,應(yīng)側(cè)重于提高像控點測量精度和轉(zhuǎn)刺精度,而不是提高測點數(shù)量[7]。

        3 結(jié) 語

        相比航空攝影測量,資源三號衛(wèi)星的優(yōu)勢主要是:不受區(qū)域限制,可長時間、周期性甚至按照客戶需要實時對地面進行觀測;衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取的光譜波段較為豐富,適合進行光譜分析;方便進行多時相數(shù)據(jù)比較分析;數(shù)據(jù)涵蓋面積大等。對于航攝困難的無圖區(qū)域,利用ZY-3立體影像進行空三加密、匹配滿足精度要求的DEM數(shù)據(jù),能夠快速填補空白區(qū)域,確保張掖市基礎(chǔ)測繪1∶10 000數(shù)字產(chǎn)品的現(xiàn)勢性和完整性,滿足張掖市經(jīng)濟社會發(fā)展和重點工程項目對測繪地理信息的需求。為張掖市重大項目的實施提供測繪保障,有效提升測繪地理信息工作服務(wù)大局、服務(wù)社會、服務(wù)民生的能力和水平。

        本項目首次將ZY-3衛(wèi)星用于省級基礎(chǔ)測繪項目,為我省無圖區(qū)域的生產(chǎn)提供了思路與方法。

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