鄧 楠

（新疆維吾爾自治區(qū)測(cè)繪成果中心,新疆 烏魯木齊 830002）

0.引言

現(xiàn)代遙感技術(shù)是在測(cè)繪技術(shù)和計(jì)算機(jī)等技術(shù)的基礎(chǔ)上，利用傳感器對(duì)地面目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)、感知和成像的一門高新技術(shù)。根據(jù)遙感平臺(tái)距離探測(cè)對(duì)象的距離遠(yuǎn)近，可以劃分為航天遙感、航空遙感和地面遙感。根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)格式的不同，又可以劃分為攝影式遙感、雷達(dá)波和TM遙感等。通過這些遙感手段，通常可以獲取地面物體的數(shù)字圖像，并輸入計(jì)算機(jī)中進(jìn)行定性和定量分析、研究，從而為各種應(yīng)急場(chǎng)景提供決策輔助和支撐。當(dāng)前遙感技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到自然資源監(jiān)測(cè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)層面上，與智慧城市、數(shù)字政府、智慧民生、智能交通等各個(gè)數(shù)字領(lǐng)域高度融合，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)最搶眼的應(yīng)用場(chǎng)景。災(zāi)害應(yīng)急測(cè)繪和保障作為遙感技術(shù)的核心應(yīng)用場(chǎng)景，受到了國(guó)家、社會(huì)和人民群眾的全面關(guān)注。從1958年美國(guó)第一顆人造衛(wèi)星“探險(xiǎn)者號(hào)”成功發(fā)射之后，歐美陸續(xù)發(fā)射了陸地觀測(cè)衛(wèi)星Landsat、SPOT、IKNOS、SkySat、WorldView、Plelades Neo，在航空航天遙感軟硬件上積累了巨大優(yōu)勢(shì)。我國(guó)四川汶川、青海玉樹發(fā)生了重大自然災(zāi)害后，國(guó)家啟動(dòng)Ⅲ級(jí)或以上救災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)，快速成立了由軍隊(duì)、科研院校、企業(yè)組成的應(yīng)急測(cè)繪隊(duì)伍，協(xié)調(diào)國(guó)外最先進(jìn)的航空攝影設(shè)備，同時(shí)向歐美國(guó)家申請(qǐng)最新的高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，對(duì)震區(qū)范圍內(nèi)滑坡、泥石流、堰塞湖等災(zāi)害進(jìn)行實(shí)時(shí)遙感監(jiān)測(cè)，為災(zāi)區(qū)人民群眾撤離和救援工作提供了有力地支撐。在關(guān)鍵技術(shù)受制于歐美國(guó)家以及技術(shù)封鎖等不利局面下，國(guó)家布局了包括“高分專項(xiàng)遙感衛(wèi)星”“對(duì)地觀測(cè)腦”和“東方慧眼”在內(nèi)的系列重大專項(xiàng)課題，先后研制了中巴資源衛(wèi)星、海洋一號(hào)、高分系列、吉林一號(hào)、北京二號(hào)、高景系列地球觀測(cè)衛(wèi)星，實(shí)現(xiàn)了高分辨率遙感衛(wèi)星從“無”到“有”、從“有”到“好”的跨越式發(fā)展；同時(shí)，數(shù)字航空遙感攝影儀、大疆系列無人機(jī)、智能遙感智能解譯和大規(guī)模遙感圖像三維重建等技術(shù)都基本上實(shí)現(xiàn)了國(guó)產(chǎn)化，部分技術(shù)處于國(guó)際領(lǐng)先地位。這些自主可控的關(guān)鍵遙感基礎(chǔ)設(shè)施，大大提高了災(zāi)害應(yīng)急救援和災(zāi)后重建的效率，而且應(yīng)急測(cè)繪中積累的數(shù)據(jù)可以廣泛服務(wù)于海洋、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、鐵路、公路、電力、能源、氣象、環(huán)保、電信等行業(yè)，助力于國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的高質(zhì)量發(fā)展。

1.航空航天遙感影像的特點(diǎn)分析

1.1 航空遙感影像的特點(diǎn)

基于機(jī)載航空平臺(tái)、無人機(jī)、熱氣球等遙感平臺(tái)，在海拔高度低于12 km的空中搭載大、中、小型數(shù)字航攝儀，對(duì)地球表面進(jìn)行照片拍攝，獲取的數(shù)字圖像，稱為航空遙感影像。微軟UltraCam系列、徠卡ADS80和100系列、SWDC-5系列航攝儀，以及大疆RTK精靈4無人機(jī)都可以獲取這類遙感影像。這些航攝儀屢次出現(xiàn)在我國(guó)歷次重大自然災(zāi)害的救援現(xiàn)場(chǎng)，在應(yīng)急測(cè)繪中發(fā)揮了舉足輕重的作用。

航空遙感影像，基于推掃成像原理，沿軌道方向不滿足中心投影，可采用修正的共線性方程來計(jì)算與衛(wèi)星場(chǎng)景中各個(gè)掃描線相關(guān)的外方位元素參數(shù)值。每條掃描線都有一個(gè)獨(dú)特的透視中心和單獨(dú)的旋轉(zhuǎn)角度。當(dāng)衛(wèi)星從一個(gè)掃描線移動(dòng)到下一個(gè)掃描線時(shí)，這些參數(shù)將會(huì)改變。根據(jù)衛(wèi)星在軌道上的平穩(wěn)運(yùn)動(dòng)，可以用低階多項(xiàng)式函數(shù)建模。

1.2 航天遙感影像的特點(diǎn)

基于衛(wèi)星等平臺(tái)，在海拔高度高于150 km的空中搭載大、中、小型光學(xué)成像儀，對(duì)地球表面進(jìn)行遠(yuǎn)距離拍攝，獲取的衛(wèi)星圖像，稱為航天遙感影像。美國(guó)Landsat和WorldView系列，以及中國(guó)北京系列、高分系列、高景系列衛(wèi)星都可以獲取此類遙感影像。其中，北京三號(hào)可以獲取分辨率達(dá)到0.5 m的遙感影像，并且可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地立體成像，在實(shí)景三維中國(guó)和災(zāi)害應(yīng)急領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。航天遙感影像，作為地面景物的中心投影構(gòu)像，滿足共線條件方程的計(jì)算處理模型。

2.航空航天影像在應(yīng)急測(cè)繪上的典型應(yīng)用場(chǎng)景

航空航天遙感影像具備的各種特點(diǎn)，使其在全球的各種重大應(yīng)急事件或者重大自然災(zāi)害中發(fā)揮了重大作用。數(shù)碼航攝儀和無人機(jī)由于自身輕便靈活的特點(diǎn)，能夠?qū)?zāi)害核心區(qū)域的最新狀態(tài)進(jìn)行快速成像，所以航空影像在此類災(zāi)害應(yīng)急測(cè)繪中優(yōu)勢(shì)更加明顯；而遙感衛(wèi)星通常位于太陽(yáng)同步軌道或者地球同步軌道，距離地球表面較遠(yuǎn)，單張航天影像可以覆蓋幾百平方千米范圍，如，北京系列三代衛(wèi)星幅寬可達(dá)23 km，在災(zāi)害的宏觀統(tǒng)計(jì)分析上能夠達(dá)到較好的效果。

基于以上特點(diǎn)，通過應(yīng)急測(cè)繪手段獲取的航天航空影像可以廣泛應(yīng)用于包括地震、洪澇災(zāi)害、城市邊坡坍塌等在內(nèi)的各類災(zāi)害處置和救援過程，為減災(zāi)防災(zāi)提供了較好地?cái)?shù)據(jù)支撐。

2.1 地震災(zāi)害監(jiān)測(cè)和評(píng)估

通過對(duì)災(zāi)區(qū)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行應(yīng)急測(cè)繪航測(cè)作業(yè)，快速獲取災(zāi)區(qū)的傾斜影像數(shù)據(jù)，并借助三維重建算法對(duì)災(zāi)害地區(qū)進(jìn)行真三維重建，可以第一時(shí)間還原現(xiàn)場(chǎng)的房屋、公路、山體、堰塞湖等實(shí)景信息，讓決策者直觀地掌握災(zāi)情演變趨勢(shì)，評(píng)估次生災(zāi)害發(fā)生幾率，為高效地開展應(yīng)急救援提供有力地支撐。

2.2 洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)

借助多模態(tài)的時(shí)序化航空航天遙感影像，從影像中提取水體要素，并采用疊加分析和變化檢測(cè)算法進(jìn)行洪澇災(zāi)害變化信息提取，從而對(duì)洪澇災(zāi)害進(jìn)行一體化監(jiān)測(cè)，最終統(tǒng)計(jì)出歷年洪澇災(zāi)害所覆蓋的面積、受災(zāi)人口、農(nóng)作物受災(zāi)面積，為災(zāi)害的宏觀監(jiān)測(cè)和事后評(píng)估提供便捷手段。

2.3 城市邊坡坍塌監(jiān)測(cè)

采用無人機(jī)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)和航飛作業(yè)，獲取現(xiàn)場(chǎng)全景照片、傾斜五鏡頭影像等數(shù)據(jù)，利用攝影測(cè)量工作站制作現(xiàn)場(chǎng)正射影像、實(shí)景三維模型、事故專題圖?；诂F(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急測(cè)繪成果，并收集災(zāi)前航拍影像或者衛(wèi)星影像，為專家組進(jìn)行災(zāi)害前后現(xiàn)場(chǎng)比對(duì)、分析事故發(fā)生原因、事故現(xiàn)場(chǎng)危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)以及事故處置提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐。

3.航空航天影像在應(yīng)急測(cè)繪上的應(yīng)用

對(duì)獲取的各類航天航空影像，主要的應(yīng)用手段包括：災(zāi)害區(qū)域變化檢測(cè)、災(zāi)害區(qū)域目標(biāo)檢測(cè)、災(zāi)害區(qū)域三維重建等。

3.1 災(zāi)害區(qū)域變化檢測(cè)

變化檢測(cè)，是將實(shí)時(shí)受災(zāi)區(qū)域多期獲取的航空航天影像進(jìn)行對(duì)比檢測(cè)，檢測(cè)建筑物、道路網(wǎng)等地物的數(shù)據(jù)變化情況[1]，并將目標(biāo)增加或減少情況作為矢量進(jìn)行輸出。

3.2 災(zāi)害區(qū)域目標(biāo)檢測(cè)

目標(biāo)檢測(cè)，是通過航空航天遙感影像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)固定的搜救目標(biāo)（受災(zāi)群眾、飛機(jī)、艦船、油罐等），可以輸出標(biāo)注目標(biāo)的圖片，也可以輸出目標(biāo)切片及地理位置信息?；诒本┤?hào)的高速成像能力和掃描范圍大的優(yōu)勢(shì)，可以對(duì)一個(gè)目標(biāo)開展連續(xù)不間斷跟蹤，從而實(shí)現(xiàn)快速搜救。

3.3 災(zāi)害區(qū)域三維重建

通過獲取的航空航天遙感影像對(duì)災(zāi)害區(qū)域進(jìn)行三維重建，可以直觀識(shí)別受災(zāi)區(qū)域建筑物、高速公路、農(nóng)田、作物等破壞情況。徠卡RCD30 Oblique[2]、四維SWDC-Max6、中測(cè)新圖TOPDC-5傾斜航攝儀可以高效獲取災(zāi)區(qū)的高分辨率航空影像，實(shí)現(xiàn)三維重建。三維重建需要進(jìn)行密集點(diǎn)云匹配、TIN三角網(wǎng)構(gòu)建、三維紋理映射等步驟[3]，主要技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 災(zāi)害區(qū)域三維重建流程圖

4.面向應(yīng)急保障的航空航天影像應(yīng)用處理流程

通過應(yīng)急測(cè)繪獲取的影像數(shù)據(jù)本身存在畸變等問題，需要首先對(duì)圖像進(jìn)行一系列后處理，方可滿足災(zāi)害應(yīng)急的需求。

面向應(yīng)急的遙感影像應(yīng)用處理的主要技術(shù)路線如圖2所示。

圖2 遙感影像應(yīng)用處理流程圖

4.1 遙感數(shù)據(jù)獲取

通過在線或者離線方式，從數(shù)據(jù)中心或者硬盤中下載遙感影像源數(shù)據(jù)，并完成數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和波段合成等工作，生產(chǎn)的數(shù)據(jù)格式通常為*.img或者*.tif。

4.2 遙感影像數(shù)據(jù)處理

4.2.1 影像外定向處理

衛(wèi)星幾何形狀十分穩(wěn)定且傳感器參數(shù)（如焦點(diǎn)）是已知的，但是狹窄而平行的幾何光束會(huì)影響影像姿態(tài)和姿態(tài)的準(zhǔn)確性和可靠性，為此需要進(jìn)行外定向處理。外定向依賴于衛(wèi)星的星歷數(shù)據(jù)。衛(wèi)星場(chǎng)景的頭文件中提供了衛(wèi)星軌道的星歷數(shù)據(jù)，以三維地心坐標(biāo)方式給出了衛(wèi)星的位置，同時(shí)也提供了相機(jī)姿態(tài)等相關(guān)信息，以及拍攝的確切時(shí)間。

4.2.2 影像區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量

為了獲取影像中任意點(diǎn)的平面位置、高程和像片外方位元素，需要進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量。遙感影像區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量包含內(nèi)定向、相對(duì)定向、絕對(duì)定向等過程，主要技術(shù)流程如圖3所示。

圖3 影像區(qū)域網(wǎng)空中三角測(cè)量技術(shù)流程圖

航空遙感影像，滿足中心投影的成像原理，故能夠提供滿足共線條件方程的嚴(yán)格成像模型，直接采用光束法區(qū)域網(wǎng)平差進(jìn)行空中三角測(cè)量[4]。而航天遙感影像，不滿足中心投影的成像原理，不能直接采用共線方程來進(jìn)行空中三角測(cè)量，故需要采用修正的共線性方程來計(jì)算與衛(wèi)星場(chǎng)景中的各個(gè)掃描線相關(guān)的外方位元素參數(shù)。每條掃描線都有一個(gè)獨(dú)特的透視中心和單獨(dú)的旋轉(zhuǎn)角度。當(dāng)衛(wèi)星從一個(gè)掃描線移動(dòng)到下一個(gè)掃描線時(shí)，這些參數(shù)改變。由于衛(wèi)星在軌道上的運(yùn)動(dòng)較為平穩(wěn)，可以用低階多項(xiàng)式函數(shù)進(jìn)行計(jì)平差計(jì)算。如果對(duì)單張影像進(jìn)行定向，就需要用到地面控制點(diǎn)，此時(shí)采用空間交會(huì)技術(shù)來計(jì)算外方位元素。此過程至少需要用到6個(gè)地面控制點(diǎn)，增加控制點(diǎn)數(shù)量會(huì)提高平差結(jié)果的可靠性。如果對(duì)多景影像進(jìn)行定向，除了地面控制點(diǎn)，還需要一定數(shù)量的連接點(diǎn)參與計(jì)算。

4.2.3 DEM生產(chǎn)

基于空中三角測(cè)量的影像和外方位元素，利用改進(jìn)半全局匹配算法[5]快速生成兩張影像重疊區(qū)域的數(shù)字地表模型數(shù)據(jù)，批量生產(chǎn)DSM成果，同時(shí)通過點(diǎn)云過濾和去噪算法去除地面以上的噪點(diǎn)，并對(duì)影像DSM進(jìn)行人工檢查和編輯，生成DEM數(shù)據(jù)。

4.2.4 正射糾正

基于DEM數(shù)據(jù)，以多核多線程以及顯卡GPU計(jì)算的運(yùn)算方式，對(duì)影像同時(shí)進(jìn)行傾斜改正和投影差改正，批量重采樣生成正射影像。

4.2.5 影像融合

同一空間范圍內(nèi)的航天遙感影像獲取的信息通常包含多光譜和全色兩個(gè)通道，全色通道分辨率高，多光譜通道分辨率較低，需要加以智能化合成，生成彩色高分辨率的影像，使其最終包含更加豐富的信息。經(jīng)典的融合算法有：主成分變換、PANSHARP融合、比值變換、加權(quán)乘積、小波變換、高通濾波等。如，Landsat影像包含全色和多光譜兩張影像，通過PANSHARP融合算法，可以得到高分辨率的多光譜影像。

4.2.6 勻光勻色

由于單張像片內(nèi)色彩失真或者不均勻，以及多張像片之間色彩不統(tǒng)一，依據(jù)模板對(duì)海量遙感影像進(jìn)行智能勻色，常用的勻色方法有：色彩平衡、線性或非線性拉伸、對(duì)比度調(diào)整、亮度調(diào)整、色度調(diào)整、飽和度調(diào)整和明度調(diào)整等。

5.結(jié)束語(yǔ)

航空航天遙感影像由于各自的技術(shù)特點(diǎn)，在應(yīng)急測(cè)繪保障上發(fā)揮了高效、快捷、靈活等優(yōu)勢(shì)?；诤娇蘸教煊跋瘢蓪?duì)災(zāi)害區(qū)域進(jìn)行變化檢測(cè)、目標(biāo)檢測(cè)、三維重建，方便救援現(xiàn)場(chǎng)科學(xué)決策以及災(zāi)后科學(xué)研判，對(duì)于提高我國(guó)應(yīng)急測(cè)繪保障水平具有重大意義。由于條件有限，本文沒有對(duì)空天一體化遙感影像聯(lián)合處理進(jìn)行研究，這將是未來應(yīng)急測(cè)繪的重要研究方向。