毛玉龍

(福建省國土資源勘測規(guī)劃院, 福建 福州 350003)

0 引言

目前,遙感監(jiān)測技術(shù)在國土資源管理中得到了充分的應用,但在研發(fā)投入方面仍然存在不足之處。主要是因為該技術(shù)在使用方面更加注重遙感影像的信息提取[1-2],但如何將遙感監(jiān)測技術(shù)使用在實際的生產(chǎn)生活中,還缺少遙感監(jiān)測新技術(shù)的研究,尤其在數(shù)據(jù)獲取、自動成圖以及數(shù)據(jù)庫的更新?lián)Q代中,硬件設備不能及時更換[3],使得遙感影像在信息提取中出現(xiàn)較大的偏差,在信息提取后監(jiān)測的土地數(shù)據(jù)也會發(fā)生相應的變化,影響了遙感監(jiān)測的準確性,以及遙感技術(shù)對土地資源的調(diào)查與分析。

劉永吉等[4]采用全站儀法后,立面的三維激光掃描技術(shù)使點云數(shù)據(jù)量變大,不再需要選擇建筑立面來制作,而采用了天際航圖像快速建模系統(tǒng)(DPModeler)技術(shù),在獲取吉林建校建筑單體的影像數(shù)據(jù)時,主要是通過多旋翼的五透鏡無人飛行器進行傾斜攝影,在建立三維模型時,使用 DPModeler技術(shù),使建筑單體與地圖測量值進行比較,從而獲得可靠的結(jié)果;何雪等[5]用測量點云分類法獲得彩色點云,由于缺少分類信息,首先需要計算單個點的特征向量,然后用超像素分割(Simple Linear Iterative Cluster,SLIC)算法計算點對圖,從而得到超級像素。根據(jù)云和圖像之間的關(guān)系,將點云聚合得到超體素物體,通過計算得到每個物體對應的特征向量。因此,采用了隨機計算的方法對超體素進行分類。并對語義信息進行比較分析,總分類準確率為91.2%和88.1%,總分類準確率與單點分類結(jié)果比較分別提高2.3%和8.2%。上述幾種方法仍存在精度低、成本高的問題。

基于以上研究背景,本文將傾斜攝影應用到了國土資源數(shù)量遙感修正中,傾斜攝影技術(shù)是國際遙感測繪領域中快速發(fā)展出來的一門新技術(shù),在應用過程中完全突破了正射影像的不足,通過正攝影與傾斜影像相結(jié)合,形成陸地三維模型和全自動粘貼紋理,使三維真實場景呈現(xiàn)在人們面前。以此提高國土資源數(shù)量遙感修正的精度并降低修正成本。

1 國土資源數(shù)量遙感修正方法設計

1.1 采集國土資源遙感影像數(shù)據(jù)

在采集國土資源遙感影像數(shù)據(jù)時需要應用到無人機傾斜攝影測量技術(shù)。首先需要對航線進行精準的設計,檢查設備的正常功能,且航線和平臺要嚴格按照參數(shù)調(diào)試,具體為調(diào)整正確的飛行姿態(tài)、影像重疊度、地面分辨率、測區(qū)范圍、曝光控制參數(shù)等信息,這是在飛行之前必須完成的重要步驟[6],以此保障飛行的安全和順利完成數(shù)據(jù)采集,對于設備的檢查主要包括以下內(nèi)容:檢查設備和工具的齊全情況,儀器的運轉(zhuǎn)情況;檢查電源與燃料所帶是否夠用;檢查地面站設置是否準確;檢查飛行平臺和相關(guān)傳感器的設置與工作狀態(tài)等[7]。根據(jù)以上分析,設計了國土資源遙感影像數(shù)據(jù)的采集流程,如圖1所示。

圖1 國土資源遙感影像數(shù)據(jù)的采集流程

當設備調(diào)試完成之后,無人機完成操作起飛,按照預設的航線拍攝,采集國土資源影像數(shù)據(jù)。無人機的相機在調(diào)試完成之后可以按照時間的間隔自動拍攝照片,從而獲取國土資源的地面影像資料[8]。根據(jù)無人機拍攝完成的影像資料,利用定位定姿系統(tǒng)(Position and Orientation System, POS)記錄此圖片,轉(zhuǎn)換圖片的參數(shù)信息,存儲在相機的存儲卡中,POS系統(tǒng)還會自動記錄圖像拍攝時的地理位置信息和航線時間信息,一并儲存在儲存器中,最終錄入到國土資源遙感影像數(shù)據(jù)庫中。

1.2 預處理國土資源遙感影像

利用傾斜攝影測量技術(shù)對福建國土資源遙感影像進行預處理,可以很好地替代傳統(tǒng)的影像處理方法,提高國土資源遙感修正的精度和效率,解決國土資源開發(fā)過程中的諸多土地利用問題[9]。由于傾斜相機獨特的結(jié)構(gòu),采集到的遙感影像會有不同程度的噪聲和失真,給遙感圖像的處理和匹配帶來困難。因此,采用雙邊濾波算法去除遙感影像的噪聲,采用Wallis濾波器對圖像進行增強,采用10參數(shù)模型對相機畸變進行校正,以提高遙感影像的修正精度,并采用尺度不變特征變換(Scale-invariant Feature Transform,SIFT)匹配算法對遙感影像進行匹配,生成變化所需的遙感影像數(shù)據(jù)。

利用傾斜攝影生成遙感影像的流程如圖2所示。

圖2 利用傾斜攝影生成的遙感影像流程

受國土資源傾斜攝影環(huán)境的干擾和拍攝設備本身的影響,傾斜相機獲取的國土資源遙感圖像往往都會存在不同程度的噪聲。噪聲的存在降低了國土資源遙感影像的質(zhì)量,嚴重影響了最后的匹配效果[10]。

為了消除輻射畸變的影響,提高遙感影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量,有必要對國土資源遙感影像進行增強處理。采用Wallis濾波器對圖像進行增強處理[11]。Wallis濾波不僅可以增強圖像,而且可以降低噪聲。它是一種理想的圖像增強濾波器。Wallis濾波實際上是一種局部圖像變換處理。它可以通過降低圖像中的大對比度和增強圖像中的小對比度來增強圖像。

Wallis濾波器的一般形式為

bmf+(1-b)mg

(1)

式中,f(x,y)表示國土資源遙感影像在(x,y)處的像元經(jīng)過Wallis濾波器增強處理之后的灰度值；G(x,y)表示原始國土資源遙感影像在(x,y)處的像元灰度值；mg表示原始像元的灰度均值；sf表示國土資源遙感影像方差的目標值；b表示遙感影像的亮度系數(shù)；c表示遙感影像反差擴展常數(shù)。

國土資源遙感圖像失真不僅會影響遙感圖像最終的匹配效果,而且還會干擾國土資源遙感數(shù)據(jù)的提取過程,降低了提取效率的動態(tài)監(jiān)督。采用10參數(shù)模型作為國土資源遙感影像的修正模型,它直接反映了相機成像過程中的系統(tǒng)誤差[12]。10參數(shù)數(shù)學模型公式表達如下:

(2)

式中,Δx、Δy表示畸變；k1,k2和k3表示經(jīng)向畸變系數(shù)；p1,p2表示偏心畸變系數(shù)；b1,b2表示遙感影像的平面畸變系數(shù),r表示福建國土資源的相對距離。

基于傾斜相機的構(gòu)造,利用雙邊濾波算法對福建國土資源遙感影像的噪聲進行去除處理,通過減弱遙感影像中較大的反差,增強遙感影像中較小的反差,增強處理國土資源遙感影像,采用10參數(shù)模型作為相機畸變糾正模型,實現(xiàn)福建國土資源遙感影像的預處理。

1.3 量化國土資源數(shù)量指標分值

量化國土資源數(shù)量指標分值分為點、線狀分布形式和面狀分布形式[13]。引申到數(shù)學模型來表達點、線狀要素對國土資源數(shù)量的影響程度:一個是線性數(shù)學模型,如式(1)所示;一個是非線性數(shù)學模型,如式(2)所示。經(jīng)計算可以得出某點、線設施距離某地塊的實際距離,對于面狀要素的計算采用的數(shù)學模型如式(3)所示。本文按照點、線狀分布分值計算模型、面狀分布分值計算模型結(jié)合各因素因子的權(quán)重值,求出各評價單元的總分值,如式(4)所示,根據(jù)數(shù)學模型計算得出國土資源的等級,方便了以后的遙感修正。

e=f(1-r)

(3)

e=f(1-r)

(4)

式中,e表示其中一個指標對福建國土資源的作用分值；f表示福建國土資源數(shù)量指標的功能分值。

(5)

式中,ei表示福建國土資源數(shù)量指標因素i的作用分值；Tmax表示國土資源數(shù)量指標作用的最大值；Tmin表示國土資源數(shù)量指標作用的最小值；Ti表示國土資源數(shù)量指標因素i的指標值。

(6)

式中,pi表示福建國土資源數(shù)量指標因素i的評分值；Fij表示福建國土資源數(shù)量指標因素i中第j個因子的評分值；Wij表示福建國土資源數(shù)量指標因素i中第j個因子的作用指數(shù)。

在量化福建國土資源數(shù)量指標分值的基礎上,通過設計國土資源數(shù)量遙感修正程序,來實現(xiàn)國土資源數(shù)量的遙感修正。

1.4 設計國土資源數(shù)量遙感修正程序

設計國土資源數(shù)量遙感修正程序是實現(xiàn)國土資源數(shù)量遙感修正的主要步驟,具體實現(xiàn)流程如圖3所示。

圖3 國土資源數(shù)量遙感修正流程

根據(jù)國土資源的遙感修正流程,分析了遙感修正的具體步驟:

第一步:配置傳感器參數(shù)和參與國土資源數(shù)量遙感修正的參數(shù);

第二步:對國土資源遙感影像測量坐標進行標準格式的預處理[14];

第三步:讀取相關(guān)配置文件,計算未知遙感修正次數(shù),根據(jù)傳感器參數(shù)、主參數(shù)和次參數(shù),以及每個參數(shù)都有姿態(tài)段常數(shù)來排列未知數(shù)。不考慮未經(jīng)調(diào)整的參數(shù),按未知數(shù)排列,分配修正方程的矩陣空間;

第四步:根據(jù)遙控器所有坐標誤差的系數(shù)和常數(shù)項填寫方程的修正系數(shù)矩陣觀測值或虛擬觀測值;

第五步:對修正方程的矩陣進行分解,求解未知數(shù),得到方向參數(shù)的修正值;

第六步:解算加密點坐標,比較方向參數(shù)的解是否小于指定的閾值,當大于閾值時,將初始未知值與解的值相加,繼續(xù)第四步和第五步循環(huán),直到小于設定的閾值[15];

第七步:輸出方向參數(shù)、加密點坐標和國土資源遙感校正精度的調(diào)整結(jié)果。

綜上所述,在傾斜攝影的基礎上,采集了國土資源遙感影像數(shù)據(jù),通過預處理福建國土資源遙感影像,量化了國土資源數(shù)量指標分值,結(jié)合國土資源數(shù)量遙感修正程序設計,實現(xiàn)了國土資源數(shù)量的遙感修正。

2 實驗分析

為了驗證基于傾斜攝影的國土資源數(shù)量遙感修正方法的可行性,利用文獻[4]和文獻[5]中的國土資源數(shù)量遙感修正方法作為對比,分別在修正誤差和成本兩個方面進行實驗分析。

2.1 國土資源數(shù)量遙感修正誤差測試

先采集了國土資源遙感數(shù)據(jù),結(jié)果如圖4所示,采用3種國土資源數(shù)量遙感修正方法,重復多次測試了國土資源數(shù)量的遙感修正誤差情況,結(jié)果如圖5所示。

圖4 國土資源數(shù)量的遙感數(shù)據(jù)采集結(jié)果

圖5 國土資源數(shù)量遙感數(shù)據(jù)修正結(jié)果

從圖5的結(jié)果可以看出,采用文獻[4]國土資源數(shù)量遙感修正方法在修正過程中沒有對遙感影像數(shù)據(jù)進行去噪和降噪處理,導致修正的誤差低于采集值,文獻[5]國土資源數(shù)量遙感修正方法在修正過程中,修正結(jié)果與采集結(jié)果也存在一定偏差,但是高于采集結(jié)果,而基于傾斜攝影的國土資源數(shù)量遙感修正方法在修正過程中,與采集到的結(jié)果比較接近,使得國土資源數(shù)量遙感數(shù)據(jù)的修正誤差比較小。

2.2 國土資源數(shù)量遙感修正成本測試

在國土資源數(shù)量遙感修正誤差的基礎上,又測試了3種方法的修正成本情況,結(jié)果如表1所示。

表1 國土資源數(shù)量遙感修正成本測試結(jié)果

從表1的結(jié)果可以看出,基于傾斜攝影的國土資源數(shù)量遙感修正方法可以明顯降低國土資源數(shù)量遙感修正成本,而文獻[4]和文獻[5]中的國土資源數(shù)量遙感修正方法的修正成本都高于本文方法,因此，可以得出,基于傾斜攝影的國土資源數(shù)量遙感修正方法在減小修正誤差的同時,還可以降低修正成本。

3 結(jié)束語

本文提出了基于傾斜攝影技術(shù)的國土資源數(shù)量遙感修正方法研究,結(jié)果顯示,該方法可以減小國土資源數(shù)量遙感的修正誤差,還可以降低修正成本。在今后的研究中,還要結(jié)合三維模型的構(gòu)建,來提高國土資源數(shù)量遙感的修正精度。