基于EROS-B影像更新礦區(qū)大比例尺地形圖的方法與精度評價

陳國良，汪云甲，田 豐

(中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省資源環(huán)境信息工程重點實驗室，江蘇徐州221116)

基于EROS-B影像更新礦區(qū)大比例尺地形圖的方法與精度評價

陳國良，汪云甲，田 豐

(中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省資源環(huán)境信息工程重點實驗室，江蘇徐州221116)

基于以色列0.7 m分辨率的EROS-B全色影像，經(jīng)過多項式變換正射幾何糾正后，將得到的正射影像DOM與原有數(shù)字線劃圖DLG疊加，經(jīng)判讀識別礦區(qū)地物的變化，實現(xiàn)對原有地形圖的快速更新。通過對地面控制點和檢查點糾正的精度分析，驗證利用高分辨率影像更新礦區(qū)1∶2 000大比例尺地形圖的可行性。

大比例尺地形圖;更新;EROS-B遙感影像

一、引 言

礦區(qū)地形圖是礦區(qū)重要的基礎(chǔ)地理信息之一，貫穿礦山運營的整個過程，其現(xiàn)勢性、精確性直接關(guān)系到礦山的設(shè)計、生產(chǎn)、管理，以及煤礦開采后的影響評估、土地復(fù)墾、地面設(shè)施重建等。隨著煤礦開采，礦區(qū)地表及其附屬物變化的日新月異，傳統(tǒng)的礦區(qū)地形圖更新方法如全站儀測圖和航空相片數(shù)據(jù)采集等由于耗時費力、成本高、更新周期長等局限性，難以滿足礦山生產(chǎn)的要求［1-2］。高空間分辨率遙感技術(shù)的應(yīng)用，為快速、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)地更新大比例尺地形圖提供了有效手段［3］。

本文結(jié)合皖北錢營孜煤礦1∶2 000地形圖更新需求，利用0.7 m全色波段EROS-B影像獲取地物變化信息，對已有的地形圖進(jìn)行修測，并對更新地形圖的點位精度進(jìn)行了試驗論證，結(jié)果表明該方法能夠滿足1∶2 000比例尺地形圖的精度。

二、研究區(qū)域概況

錢營孜煤礦位于宿州市西南，地理坐標(biāo)在東經(jīng)116°51'00″～117°00'00″和北緯33°27'00″～33°32'30″之間，面積74.15 km2，整個區(qū)域地勢平坦，最大和最小高程相差僅8 m。礦區(qū)有大量居民點，區(qū)域內(nèi)水系發(fā)育，澮河橫貫其中。2009年該礦投入生產(chǎn)后造成地面地形變化比較大，因此本次地形圖更新主要以地物為主。目前搜集到2009年規(guī)劃設(shè)計時所測的1∶2 000地形圖(DWG格式)及工業(yè)廣場建成之后的部分補測圖，為滿足礦區(qū)現(xiàn)勢1∶2 000地形圖修測精度，選擇2011年6月拍攝的EROS-B加急編程數(shù)據(jù)。

EROS-B衛(wèi)星與EROS-A衛(wèi)星構(gòu)成了高分辨率衛(wèi)星星座，由于兩顆衛(wèi)星影像獲取時間不同(EROSA:10:30±15 min;EROS-B:14:00—15:00)，EROSB的發(fā)射提高了目標(biāo)影像的獲取能力、獲取頻率以及獲取質(zhì)量。EROS-B衛(wèi)星能在500 km左右的高度獲取0.7 m分辨率的地表影像，可以根據(jù)需要在同一軌道上對不同區(qū)域成像并具有單軌立體成像的能力。EROS-B衛(wèi)星遙感影像具有高空間分辨率(0.7 m)、重放周期短(5 d)等特點，并且擴(kuò)展了緊急需求下的數(shù)據(jù)獲取可能性，因此被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)勢的快速制圖、土地利用動態(tài)監(jiān)測、國家安全、基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃、災(zāi)害評估、環(huán)境監(jiān)測等方面。EROS-B技術(shù)參數(shù)和主要應(yīng)用范圍如表1所示。

表1 EROS-B技術(shù)參數(shù)和主要應(yīng)用范圍

三、地形圖更新技術(shù)

1.高分辨率影像解譯判讀

利用高分辨率遙感影像識別地物的性質(zhì)、類型或狀況，主要從色、形、位3個方面體現(xiàn)，最后通過基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)來加以佐證。

(1)色

色是指地物電磁輻射能量在影像上的模擬，記錄在黑白像片上表現(xiàn)為灰階，在彩色像片上表現(xiàn)為色別與色階。采礦活動會使植被和土壤被剝離，巖石直接裸露，并且形成塌陷地，與周圍地物反差比較大。在遙感影像上，通過色調(diào)就能較準(zhǔn)確地識別該地類類別的區(qū)域。

(2)形

形是指目標(biāo)地物在遙感影像上的形狀、紋理和大小。影像的形狀指物體的一般形式或輪廓在影像上的反映。各種物體都具有一定的形狀和特有的輻射特征，同種物體在影像上具有相同的灰度特征，這些灰度的像元在影像上的分布就構(gòu)成與物體相似的形狀。礦區(qū)各種地物類型可根據(jù)紋理加以區(qū)分，另外，還可借助Google Earth上的高分辨率影像和地面小比例尺的地形圖來判讀解譯。

(3)位

位是指目標(biāo)地物在遙感影像上的空間位置，即地物所處的環(huán)境部位。各種地物都有特定的環(huán)境部位，因而它是判別遙感影像上地物屬性的重要標(biāo)志。

(4)地形圖數(shù)據(jù)

用于解譯的地形圖數(shù)據(jù)主要是居民點。由于居民點在影像上的色調(diào)和礦區(qū)開采點比較相似，在低分辨率影像中難以區(qū)分居民點和開采點，所以需要在高分辨率影像上疊加已有數(shù)字線劃圖中的居民點數(shù)據(jù)信息，從而增強解譯能力。

根據(jù)錢營孜礦區(qū)高分辨率影像的具體特點(如圖1所示)，從各地物的形狀、大小、紋理、位置和相關(guān)布局等方面綜合考慮，總結(jié)出各地類解譯標(biāo)志特點如表2所示。

圖1 錢營孜礦區(qū)建筑物影像圖

表2 錢營孜礦區(qū)遙感影像各地類解譯標(biāo)志特征表

2.地形圖更新方法

地形圖更新是利用現(xiàn)勢高分辨率遙感影像EROS-B對原有數(shù)字線劃圖配準(zhǔn)后，判讀各種地物的變化位置，根據(jù)地物的變化以屏幕數(shù)字化方法采集地物特征點，對地物進(jìn)行修測和補測，采用人機交互的方式完成內(nèi)業(yè)地物更新。內(nèi)業(yè)更新完成后需要進(jìn)行外業(yè)調(diào)繪，實地勘察編輯后形成現(xiàn)勢的地形圖，利用遙感影像更新地形圖的技術(shù)路線如圖2所示。

3.幾何校正

幾何校正是為了消除由傳感器、大氣折射、地球曲率、地形起伏等因素引起的影像幾何畸變。通常采用多項式糾正模型對遙感影像進(jìn)行幾何校正，包括:選取地面控制點(GCP)、建立多項式糾正模型、重采樣［2］。針對具體情況，本文幾何糾正的具體操作步驟為:

1)選取地形圖中的控制點和道路交叉口等明顯標(biāo)志點作為影像校正的地面控制點。為了使地面控制點均勻分布在整幅影像范圍內(nèi)，將整幅影像劃分為3×3個網(wǎng)格，每個網(wǎng)格內(nèi)選取2～3個地面控制點，以提高影像校正的精度，使誤差均勻分布。2)地面控制點確定好后，利用二次或三次多項式建立數(shù)學(xué)校正模型

圖2 地形圖更新技術(shù)流程圖

式中，(x，y)代表圖像坐標(biāo);(X，Y)代表地面坐標(biāo)。

利用最小二乘回歸求出多項式系數(shù)，然后利用式(2)計算每個GCP的均方根誤差(RMS)

式中，x'、y'代表多項式計算出的GCP的圖像坐標(biāo)。

RMS需小于0.5像素才能符合精度要求。然后利用糾正模型重新計算圖像各像素的校正坐標(biāo)。

3)常用的重采樣方法有最鄰近法、雙線性內(nèi)插法和三次卷積法，為了達(dá)到較好的采樣效果且運算量不是很大，可采用雙線性內(nèi)插法進(jìn)行影像重采樣。

四、精度評價

本文選取20個地面控制點，基本均勻分布于整幅遙感影像，利用ENVI軟件采用二次多項式校正模型對影像進(jìn)行糾正，糾正后各GCP的RMS如表3所示，總體RMS為0.41像素。

表3 各GCP點的RMS統(tǒng)計結(jié)果 像素

為了做到精度評定的科學(xué)、合理和可靠，在試驗區(qū)同樣選取分布均勻的20個檢查點用作1∶2 000地形圖更新的外業(yè)檢核。通過對實地測得的檢核點坐標(biāo)數(shù)據(jù)與更新后地形圖上同名點的坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，得出評定結(jié)果如表4所示。

表4 檢查點精度統(tǒng)計結(jié)果 m

根據(jù)式(3)，可分別計算出所有地物檢核點的x方向和y方向中誤差mx、my以及點位中誤差m地物檢核點的坐標(biāo)誤差由在更新地形圖上的誤差m1和實地測得的同名點坐標(biāo)誤差m2兩部分組成，則

這兩部分誤差認(rèn)為是等精度的，則有

根據(jù)航測內(nèi)業(yè)成圖規(guī)范，1∶2 000地形圖圖上單點定位絕對精度的要求為±1.0 m，此項精度指標(biāo)表明基于EROS-B高分辨率影像提取地物已經(jīng)達(dá)到了1∶2 000地形圖的更新要求。

五、結(jié)束語

本文利用高分辨率現(xiàn)勢遙感影像與原有數(shù)字線劃圖配準(zhǔn)，通過兩圖的疊加、判讀，獲取地物的變化信息。試驗表明，采用0.7 m分辨率的EROS-B影像可以實現(xiàn)礦區(qū)1∶2 000大比例尺地形圖的更新精度，該方法具有快速、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)等優(yōu)點，是大比例尺地形圖更新的發(fā)展方向之一。

［1］ 王行風(fēng)，鄧喀中，汪云甲.利用DGPS和高空間分辨率影像進(jìn)行煤礦區(qū)地形圖更新研究［J］.中國礦業(yè)，2008(5):103-105.

［2］ 李世平，武文波，康停軍，等.基于遙感影像的礦區(qū)地形圖更新方法與精度分析［J］.遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2008(2):198-201.

［3］ 楊澤運，康家銀，趙廣東.利用QuickBird全色遙感影像更新城市大比例尺地形圖［J］.測繪工程，2005(14):29-31.

Method and Accuracy Analysis of Updating Large-scale Topographic Maps for Mining District Based on EROS-B Image

CHEN Guoliang，WANG Yunjia，TIAN Feng

0494-0911(2011)12-0009-03

P284

B

2011-09-26

國土資源部公益性行業(yè)專項基金資助項目(201211011);國家自然科學(xué)基金資助項目(50774080);江蘇省資源環(huán)境信息工程重點實驗室基金資助項目(JS201107)

陳國良(1977—)，男，山東肥城人，講師，主要從事遙感影像信息處理、數(shù)字國土方面的研究工作。