程 滔

(國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心，北京 100830)

0 引言

遙感影像蘊(yùn)含的信息能夠反映自然資源的真實(shí)狀態(tài)，隨著遙感影像資源越來越豐富，遙感影像的應(yīng)用領(lǐng)域也不斷拓展和深化，在自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面發(fā)揮著越來越重要的作用[1]。而隨著工程化應(yīng)用的深入以及重要作用的不斷提升，對(duì)基于遙感影像進(jìn)行矢量地理信息采集的時(shí)效性、準(zhǔn)確性也提出了更高的要求。

現(xiàn)有的基于遙感影像的矢量地理信息采集，均是采用內(nèi)業(yè)采集、外業(yè)調(diào)查核查、內(nèi)業(yè)編輯整理的工藝流程[2-3]。在空間定位方面，首先是對(duì)遙感影像進(jìn)行高精度正射糾正處理； 然后基于數(shù)字正射影像進(jìn)行矢量地理信息內(nèi)業(yè)采集，對(duì)于內(nèi)業(yè)采集判讀存疑的信息，利用外業(yè)調(diào)查核查進(jìn)行確定[4]； 最后將外業(yè)成果進(jìn)行內(nèi)業(yè)編輯整理，得到最終矢量地理信息成果。在外業(yè)調(diào)查核查過程中，需要將數(shù)字正射影像存儲(chǔ)在電腦中，或經(jīng)地圖制圖工藝，生產(chǎn)成紙圖，在外業(yè)進(jìn)行信息記錄。該技術(shù)流程是目前工程化應(yīng)用中使用最廣泛的技術(shù)流程。

從基于遙感影像的矢量地理信息采集工藝流程可以看出，矢量地理信息的空間坐標(biāo)是由遙感影像決定的，兩者之間存在絕對(duì)一致性。然而，經(jīng)過高精度正射糾正處理后的遙感影像具有高精度的空間定位信息，屬于帶密級(jí)的成果，那么基于數(shù)字正射影像采集的矢量地理信息成果也具有了帶密級(jí)的屬性。這便帶來2個(gè)方面的局限性： 一是外業(yè)調(diào)查核查存在數(shù)據(jù)安全隱患[5]； 二是地理信息采集方式受限，不能很好地利用公開影像進(jìn)行地理信息采集，不易于提高地理信息采集時(shí)效性。

為了克服高精度正射糾正處理后的遙感影像帶密級(jí)屬性、不便于應(yīng)用的問題，研究人員對(duì)通用技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，發(fā)展出了先基于原始遙感影像或者經(jīng)過粗糾正的遙感影像進(jìn)行矢量地理信息采集的改進(jìn)方法[6-8]。

然而，在改進(jìn)方法中，也存在相關(guān)問題未得到解決。對(duì)于線狀、面狀的矢量地理信息，相鄰要素的節(jié)點(diǎn)在采集過程中如果不一致，那么，在將矢量地理信息同步糾正到與遙感影像一致的空間坐標(biāo)系下時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生要素交叉或縫隙的情況。例如，相鄰的道路、房屋建筑地表覆蓋面狀要素，有一條相鄰邊重合，道路要素中采集了2個(gè)節(jié)點(diǎn)，房屋建筑要素中采集了3個(gè)節(jié)點(diǎn)； 高精度正射糾正后，2個(gè)節(jié)點(diǎn)連接結(jié)果與3個(gè)節(jié)點(diǎn)連接結(jié)果不一定重合，可能會(huì)出現(xiàn)交叉或縫隙現(xiàn)象。原始遙感影像存在投影差，矢量地理信息采集完成后，再進(jìn)行糾正過程中，如果不進(jìn)行投影差改正，可能會(huì)出現(xiàn)扭曲變形現(xiàn)象。例如，原始遙感影像中為直線形的道路地表覆蓋面狀要素，一般在各邊采集首尾2個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成多邊形； 高精度正射糾正后，進(jìn)行了投影差改正，原始多邊形經(jīng)糾正后的各邊仍然由首尾2個(gè)節(jié)點(diǎn)相連，結(jié)果仍然為直線形，但如果實(shí)際道路地表覆蓋面狀要素為弧形，那么，結(jié)果就與實(shí)際道路不套合。改進(jìn)方法中，對(duì)矢量地理信息的糾正使用較多的方法是仿射變換方法或者多項(xiàng)式方法，是否進(jìn)行投影差改正未有相關(guān)介紹，糾正精度能否達(dá)到相應(yīng)規(guī)范要求存在不確定性。

針對(duì)這些問題，本文提出一種基于遙感影像的矢量地理信息采集新技術(shù)流程，矢量地理信息采集直接基于原始遙感影像進(jìn)行，待矢量地理信息采集完成后，利用控制資料，采用有理多項(xiàng)式系數(shù)(rational polynomial coefficient，RPC)模型對(duì)原始遙感影像進(jìn)行高精度正射糾正處理[9-11]； 同時(shí)，將矢量地理信息成果采用同一控制資料、同一RPC模型、同步糾正到物方大地坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)遙感影像與矢量地理信息空間坐標(biāo)系的一致、同步，滿足地理信息采集、影像應(yīng)用與成果空間定位精度需求。

1 實(shí)驗(yàn)區(qū)與數(shù)據(jù)源

選取平地和山地2種典型地形實(shí)驗(yàn)區(qū)，獲取了實(shí)驗(yàn)區(qū)WorldView-2衛(wèi)星遙感影像(圖1)，采用了全色波段和RGB真彩色波段，空間分辨率分別為0.5 m和2.0 m，平地和山地實(shí)驗(yàn)區(qū)面積分別為64 km2和100 km2。同時(shí)，獲取了實(shí)驗(yàn)區(qū)數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)數(shù)據(jù)，平地和山地實(shí)驗(yàn)區(qū)高程范圍分別為 [6,88] m，[1 323,2 160] m。

2 研究方法

與遙感影像同步糾正的矢量地理信息采集方法流程如圖2所示。

圖2 本文方法流程圖Fig.2 Flow chart of the proposed method

2.1 基于原始遙感影像的矢量地理信息采集

基于原始遙感影像進(jìn)行矢量地理信息采集，包括內(nèi)業(yè)采集、外業(yè)調(diào)查核查、內(nèi)業(yè)編輯整理。采集完成后，得到與原始遙感影像空間坐標(biāo)系一致的矢量地理信息，包括點(diǎn)狀、線狀、面狀3種類型的要素。

2.2 基于RPC模型的遙感影像正射糾正

對(duì)原始遙感影像進(jìn)行正射糾正，是利用原始遙感影像獲取時(shí)的衛(wèi)星傳感器的軌道參數(shù)、方位參數(shù)、焦距等數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行空間絕對(duì)定位，使其具有物方大地坐標(biāo)的過程。

RPC模型是一種廣義的新型遙感衛(wèi)星傳感器成像模型，精度高、形式簡(jiǎn)單，能夠替代復(fù)雜的嚴(yán)格成像模型，因此，目前已成為各類新型遙感影像最通用的正射糾正模型。RPC模型將地面點(diǎn)物方大地坐標(biāo)(緯度、經(jīng)度、高程)與其對(duì)應(yīng)的像方坐標(biāo)(列、行)用比值多項(xiàng)式進(jìn)行表達(dá)。由物方大地坐標(biāo)求解像方坐標(biāo)為RPC正算，由像方坐標(biāo)求解物方大地坐標(biāo)為RPC反算。計(jì)算過程中，通常將物方大地坐標(biāo)和像方坐標(biāo)正則化到[-1, 1]。RPC正算公式[12]為：

(1)

(2)

NumL(P,L,H)=a1+a2L+a3P+a4H+a5LP+a6LH+a7PH+a8L2+a9P2+a10H2+a11PLH+a12L3+a13LP2+a14LH2+a15L2P+a16P3+a17PH2+a18L2H+a19P2H+a20H3，

(3)

DenL(P,L,H)=b1+b2L+b3P+b4H+b5LP+b6LH+b7PH+b8L2+b9P2+b10H2+b11PLH+b12L3+b13LP2+b14LH2+b15L2P+b16P3+b17PH2+b18L2H+b19P2H+b20H3，

(4)

NumS(P,L,H)=c1+c2L+c3P+c4H+c5LP+c6LH+c7PH+c8L2+c9P2+c10H2+c11PLH+c12L3+c13LP2+c14LH2+c15L2P+c16P3+c17PH2+c18L2H+c19P2H+c20H3，

(5)

DenS(P,L,H)=d1+d2L+d3P+d4H+d5LP+d6LH+d7PH+d8L2+d9P2+d10H2+d11PLH+d12L3+d13LP2+d14LH2+d15L2P+d16P3+d17PH2+d18L2H+d19P2H+d20H3，

(6)

式中：a1,a2,…，a20，b1,b2,…，b20，c1,c2,…，c20，d1,d2,…，d20為有理多項(xiàng)式系數(shù)； (P,L,H)為正則化的物方大地坐標(biāo)； (X,Y)為正則化的像方坐標(biāo)。

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

式中：LatOFF，LatSCALE，LongOFF，LongSCALE，HeightOFF，HeightSCALE為物方大地坐標(biāo)的正則化參數(shù)。SampOFF，SampSCALE，LineOFF，LineSCALE為像方坐標(biāo)的正則化參數(shù)。

目前，遙感影像數(shù)據(jù)提供方為了保護(hù)商業(yè)機(jī)密[13]，會(huì)將解算出來的RPC參數(shù)、正則化參數(shù)隨遙感影像一起提供給用戶[14-15]，用戶利用RPC參數(shù)、正則化參數(shù)，結(jié)合DEM，依據(jù)上述公式，即可建立物方大地坐標(biāo)與像方坐標(biāo)之間的有理函數(shù)模型，進(jìn)行坐標(biāo)解算，從而實(shí)現(xiàn)遙感影像正射糾正。加入DEM數(shù)據(jù)的目的是對(duì)投影差進(jìn)行改正。

2.3 基于RPC模型的矢量地理信息糾正

矢量地理信息從要素?cái)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型的角度分為點(diǎn)狀、線狀、面狀3種類型。矢量地理信息糾正過程中，對(duì)點(diǎn)狀、線狀、面狀要素分別進(jìn)行處理。對(duì)于點(diǎn)狀要素，直接基于RPC模型，利用RPC參數(shù)、正則化參數(shù)、DEM數(shù)據(jù)，采用RPC反算，將節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)由像方坐標(biāo)求解到物方大地坐標(biāo)，使點(diǎn)狀要素與糾正后的數(shù)字正射影像具有一致的空間坐標(biāo)系。線狀、面狀要素糾正，需要經(jīng)過以下處理過程：

1)線狀、面狀要素在折點(diǎn)處分割線。對(duì)于線狀、面狀要素，針對(duì)相鄰要素的相鄰邊重合部分采集的節(jié)點(diǎn)如果不一致，會(huì)導(dǎo)致糾正后可能產(chǎn)生要素交叉或縫隙的問題，本文采用在折點(diǎn)處分割線的方法進(jìn)行解決。在折點(diǎn)處分割線的方法，是對(duì)所有相鄰要素的相鄰邊重合部分采集的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷，存在不一致的地方均進(jìn)行要素分割，生成一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)，從而保證相鄰邊重合部分的節(jié)點(diǎn)空間位置、數(shù)量完全一致。

2)分割后的線狀要素轉(zhuǎn)線。對(duì)于線狀要素，經(jīng)折點(diǎn)處分割線處理后，再將各要素節(jié)點(diǎn)重新連接，轉(zhuǎn)成新的線狀要素。該線狀要素與原線狀要素的唯一不同只是增加了新的節(jié)點(diǎn)，要素屬性與原線狀要素一致。

3)分割后的面狀要素轉(zhuǎn)面。對(duì)于面狀要素，經(jīng)折點(diǎn)處分割線處理后，再將各要素節(jié)點(diǎn)重新連接，轉(zhuǎn)成新的面狀要素。該面狀要素與原面狀要素的唯一變化只是增加了新的節(jié)點(diǎn)，要素屬性與原面狀要素一致。

4)線狀、面狀要素糾正。對(duì)于線狀、面狀要素，經(jīng)折點(diǎn)處分割線、轉(zhuǎn)線、轉(zhuǎn)面處理后，即可基于RPC模型，利用RPC參數(shù)、正則化參數(shù)、DEM數(shù)據(jù)，采用RPC反算，將節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)由像方坐標(biāo)求解物方大地坐標(biāo)，使線狀、面狀要素與糾正后的數(shù)字正射影像具有一致的空間坐標(biāo)系。

5)稀疏線狀、面狀要素節(jié)點(diǎn)加密。對(duì)于線狀、面狀要素，經(jīng)過上述步驟處理后，要素與數(shù)字正射影像上實(shí)際地物幾何邊界可能存在差異。原因是RPC模型糾正進(jìn)行了投影差改正，原始遙感影像中為直線形的要素，在采集時(shí)一般采集首尾2個(gè)節(jié)點(diǎn)，如果數(shù)字正射影像上實(shí)際地物形狀為弧形，那么該要素可能會(huì)出現(xiàn)因中間缺少節(jié)點(diǎn)而與實(shí)際地物邊界不套合的情況。此時(shí)，可對(duì)稀疏線狀、面狀矢量地理信息進(jìn)行節(jié)點(diǎn)加密，使其與數(shù)字正射影像上實(shí)際地物邊界套合。該處理方法也解決了現(xiàn)有技術(shù)的不足。

2.4 矢量地理信息成果

經(jīng)上述處理后，得到矢量地理信息成果，包括所有點(diǎn)狀、線狀、面狀要素，成果空間坐標(biāo)系與數(shù)字正射影像具有一致性，從而實(shí)現(xiàn)了與遙感影像同步糾正的矢量地理信息采集。

3 結(jié)果與分析

3.1 基于原始遙感影像的矢量地理信息采集

基于平地和山地實(shí)驗(yàn)區(qū)原始遙感影像，分別采集了點(diǎn)狀、線狀、面狀矢量地理信息，以面狀矢量地理信息為例，局部區(qū)域疊加原始遙感影像后的結(jié)果如圖3所示。

(a) 平地

(b) 山地

3.2 基于RPC模型的遙感影像與矢量地理信息糾正

圖4為基于RPC模型的影像與矢量地理信息糾正結(jié)果。對(duì)面狀要素中相鄰要素的相鄰邊重合部分采集的節(jié)點(diǎn)不一致情況進(jìn)行了分割線、轉(zhuǎn)線與轉(zhuǎn)面處理。利用自主研發(fā)的矢量地理信息與遙感影像同步糾正系統(tǒng)，基于RPC模型，對(duì)平地和山地實(shí)驗(yàn)區(qū)原始遙感影像進(jìn)行正射糾正； 同時(shí)，采用同一RPC參數(shù)和DEM，將矢量地理信息糾正到物方大地坐標(biāo)，得到糾正后的結(jié)果。

(a) 平地

(b) 山地

3.3 結(jié)果分析

經(jīng)過RPC模型正射糾正，各要素具有物方大地坐標(biāo)，從圖3—4可以看出，原始遙感影像的投影差得到一定改正； 同時(shí)，矢量地理信息各要素的節(jié)點(diǎn)也實(shí)現(xiàn)了投影差改正，其物方大地坐標(biāo)與正射糾正后的遙感影像套合較好。通過對(duì)面狀要素中相鄰要素的相鄰邊重合部分采集節(jié)點(diǎn)不一致的情況進(jìn)行分割線、轉(zhuǎn)線與轉(zhuǎn)面處理，解決了要素交叉與縫隙問題。

為了量化套合精度，采集明顯地物點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，對(duì)矢量地理信息糾正結(jié)果與數(shù)字正射影像的套合精度進(jìn)行了檢測(cè)，采用中誤差指標(biāo)，計(jì)算得出平地和山地實(shí)驗(yàn)區(qū)的套合精度分別為0.71 m和0.96 m，該套合精度能夠滿足高精度地理信息采集要求。從套合精度檢測(cè)結(jié)果可以看出，平地實(shí)驗(yàn)區(qū)的矢量地理信息糾正結(jié)果與數(shù)字正射影像的套合精度優(yōu)于山地實(shí)驗(yàn)區(qū)，這種情況與遙感影像正射糾正時(shí)不同地形糾正結(jié)果精度差異是一致的。

根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)可知，0.5 m空間分辨率遙感影像最高能夠滿足1∶5 000比例尺數(shù)字正射影像圖制作； 1∶5 000比例尺平面位置精度為平地、丘陵地2.5 m，山地、高山地3.75 m； 1∶10 000比例尺平面位置精度為平地、丘陵地5 m，山地、高山地7.5 m。平地和山地實(shí)驗(yàn)區(qū)的矢量地理信息糾正結(jié)果與數(shù)字正射影像的套合精度、疊加遙感影像正射糾正精度，基本能夠控制在標(biāo)準(zhǔn)要求的范圍內(nèi)，這也證明該方法基本能夠滿足成果空間定位精度要求，能夠?yàn)橄嚓P(guān)流程優(yōu)化提供方法參考。

4 結(jié)論

本文提出的方法基于遙感影像正射糾正原理，采用RPC模型，實(shí)現(xiàn)了一種與遙感影像同步糾正的矢量地理信息采集方法。該方法有利于降低因高精度正射糾正處理后的遙感影像帶密級(jí)而存在的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、提升遙感影像利用和地理信息采集的時(shí)效性，推動(dòng)地理信息采集工藝流程的優(yōu)化，可以為自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)等工作提供方法參考。

在對(duì)矢量地理信息糾正過程中，采用折點(diǎn)處分割線、轉(zhuǎn)線與轉(zhuǎn)面操作方法，有效解決了現(xiàn)有技術(shù)方法可能產(chǎn)生的要素交叉和縫隙的問題。針對(duì)稀疏矢量地理信息，采用節(jié)點(diǎn)加密的方法保證了成果與數(shù)字正射影像上實(shí)際地物邊界套合，彌補(bǔ)了現(xiàn)有技術(shù)方法的不足。

針對(duì)矢量地理信息與遙感影像同步糾正過程中大數(shù)據(jù)處理問題，本文開發(fā)了矢量地理信息與遙感影像同步糾正系統(tǒng)，采用柵格分塊算法解決了大數(shù)據(jù)輸入瓶頸、計(jì)算承載能力受限、計(jì)算內(nèi)存溢出、計(jì)算結(jié)果一體化輸出效率較低的問題，采用數(shù)據(jù)集內(nèi)循環(huán)機(jī)制滿足了批量糾正的需求，提升了糾正效率，保障了成果空間定位精度。