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      基于地球剖分的衛(wèi)星成像調(diào)度研究

      2014-04-07 07:45:38安豐光宋樹華程承旗濮國梁
      測繪通報 2014年2期
      關(guān)鍵詞:剖分面片區(qū)位

      安豐光,宋樹華,2,程承旗,濮國梁,李 濱,陳 東

      (1.北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所,北京 100871;2.中國衛(wèi)星資源應(yīng)用中心,北京 100094)

      一、引 言

      成像衛(wèi)星運行在一定高度的軌道上,對每個地面目標(biāo)只有一定長度的成像時間窗口。為了充分利用寶貴的衛(wèi)星資源,在衛(wèi)星在軌運行的有限時間范圍內(nèi),根據(jù)已有數(shù)據(jù)信息(衛(wèi)星成像預(yù)案、衛(wèi)星有效載荷性質(zhì)、成像目標(biāo)屬性等)和確定的約束條件(載荷控制指令、側(cè)視角、太陽高度角、云量等),合理安排有限資源(相機開關(guān)機時間、側(cè)視次數(shù)、星載存儲器容量、地面站資源等),以獲取最優(yōu)成像效果的地面目標(biāo)影像數(shù)據(jù)。因此,需要對衛(wèi)星在什么時間、使用何種角度、對哪些目標(biāo)進行成像實施調(diào)度[1]。而云量是成像衛(wèi)星調(diào)度的重要約束條件之一。

      目前,影像數(shù)據(jù)的云量信息采用云遮蔽整個區(qū)域的百分比來描述,如遙感影像元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)ISO19115-2中的云量百分比(cloudcover percentage)、美國遙感信息元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)FGDC-STD-012-2002中的平均云量、我國地理信息共享領(lǐng)域元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中的云斑覆蓋比例等[2]。這種云量百分比的描述云量方法只從宏觀層面上對其進行了描述,缺乏云的空間分布信息。因此,利用現(xiàn)有衛(wèi)星影像中的云信息難以用于成像衛(wèi)星規(guī)劃調(diào)度。

      為了彌補影像云量信息缺乏空間分布不足,本文提出了基于地球剖分的云區(qū)位標(biāo)識編碼模型,通過云區(qū)位標(biāo)識編碼隱含的空間區(qū)域信息,結(jié)合衛(wèi)星運行軌道信息,確定成像衛(wèi)星相機開關(guān)機區(qū)域,并由此確定成像衛(wèi)星調(diào)度,為獲取高質(zhì)量的影像數(shù)據(jù)奠定基礎(chǔ)。下面將對云區(qū)位標(biāo)識編碼模型和衛(wèi)星成像調(diào)度原理進行闡述。

      二、基于地球剖分的云區(qū)位標(biāo)識編碼模型

      1.地球剖分模型GeoSOT及其編碼模型

      如何對空間目標(biāo)高效地標(biāo)識與編碼,國內(nèi)外學(xué)者進行了深入的研究。其中,基于地球剖分的空間信息高效組織與編碼,如基于多級網(wǎng)格[3]、正多面體[4-14]、正六邊形[15-17]及 Voronoi圖[18],已取得了不少成果,但對目標(biāo)統(tǒng)一的標(biāo)識仍考慮較少。為此,筆者所在單位的研究團隊提出了基于2n及整型一維數(shù)組的全球經(jīng)緯度剖分網(wǎng)格[19](geographical coordinate subdividing grid with one dimension integer coding on 2n-Tree,GeoSOT),以及相應(yīng)的區(qū)位標(biāo)識模型。

      GeoSOT網(wǎng)格是在地球表面經(jīng)緯度空間3次擴展基礎(chǔ)上進行嚴(yán)格的遞歸四叉剖分,由此將整個地球分割為大到全球、小到厘米級的整度、整分和整秒的層次網(wǎng)格體系,如圖1所示。其中,第1次空間擴展是將整個地球表面擴展為 512°×512°(如圖2(a)所示),面片中心與赤道和本初子午線的交點重合,然后遞歸四叉剖分到1°網(wǎng)格單元;第2次空間擴展是將 1°網(wǎng)格單元從 60'擴展為 64'(如圖2(b)所示),然后遞歸四叉剖分到1'網(wǎng)格單元;第3次空間擴展是將1'網(wǎng)格單元從60″擴展為64″(如圖2(c)所示),然后遞歸四叉剖分到1″網(wǎng)格單元。1″以下剖分單元直接采用四叉分割,直到(1/2048)″。這樣,整個地球表面經(jīng)緯度空間在經(jīng)線方向和緯線方向通過嚴(yán)格的2分方法,將整個地球表面分割覆蓋全球的多級網(wǎng)格體系。

      圖1 GeoSOT網(wǎng)格多級剖分示意圖

      圖2 GeoSOT網(wǎng)格3次擴展示意圖

      針對GeoSOT網(wǎng)格剖分方案,采用64位編碼對每個剖分面片唯一標(biāo)識。假設(shè)第k層某剖分面片編碼為a0a1a2…ak,0≤k≤31,a0~ak取值范圍為{0,1,2,3}。在東北半球區(qū)域 0、1、2、3 按反Z序從下到上從左至右順序編碼(如圖3(a)、圖3(b)所示),在西北半球、東南半球和西南半球等區(qū)域GeoSOT網(wǎng)格面片的編碼,除a0取值不同外,其他編碼與東北半球區(qū)域的編碼相同且分別關(guān)于本初子午線、赤道和原點對稱,如圖3(c)所示。

      圖3 GeoSOT網(wǎng)格單元的編碼

      鑒于GeoSOT網(wǎng)格剖分面片的空間位置確定性和編碼全球唯一性的特點,基于GeoSOT網(wǎng)格及其編碼可用于空間目標(biāo)的標(biāo)識與編碼。

      2.GeoSOT區(qū)位標(biāo)識編碼模型

      GeoSOT區(qū)位標(biāo)識編碼模型采用以空間信息最小外包矩形(MBR)中左下角剖分面片為參考面片C0、以沿緯向的面片個數(shù)M和沿經(jīng)向的面片個數(shù)N的聚合編碼(C0,M,N)三元組;對空間目標(biāo)編碼,則在參考面片的基礎(chǔ)上采用局部行列號對集合進行表示[20],如圖4所示。圖中左下角黑色的面片為參考面片C0,灰色實線面片為目標(biāo)的邊界,M、N為局部行列數(shù),M≥1,N≥1。這樣,GeoSOT區(qū)位標(biāo)識編碼模型具有將空間定位、尺度、范圍和結(jié)構(gòu)集于一體的特點。其中,空間位置和尺度由C0及對應(yīng)的層級確定,范圍由C0與偏移量M、N確定,空間目標(biāo)的結(jié)構(gòu)則由目標(biāo)邊界面片行列號對確定。因此,GeoSOT區(qū)位標(biāo)識編碼本質(zhì)上以某個GeoSOT剖分層級下的面片聚合來表示空間信息的空間位置和區(qū)域范圍,為空間信息的組織與管理提供一致性的區(qū)位定位和區(qū)位索引基礎(chǔ)。

      圖4 GeoSOT區(qū)位標(biāo)識編碼模型

      三、基于地球剖分的成像衛(wèi)星調(diào)度原理

      1.云區(qū)位標(biāo)識編碼

      若將氣象影像數(shù)據(jù)中的云視為空間目標(biāo),則影像中云也可采用GeoSOT區(qū)位標(biāo)識編碼進行編碼。云區(qū)位標(biāo)識編碼步驟為:①根據(jù)影像分辨率信息確定影像數(shù)據(jù)對應(yīng)于GeoSOT網(wǎng)格中的某級,并由影像的空間范圍確定覆蓋的剖分面片,從而確定(C0,M,N);②根據(jù)云的外輪廓空間位置信息,確定云覆蓋的剖分面片;③ 根據(jù)與C0之間相對關(guān)系確定云的剖分區(qū)位標(biāo)識編碼。其中,云的輪廓信息可利用影像變化檢測方式或人工交互方式獲得。

      基于GeoSOT的云區(qū)位標(biāo)識編碼在實際應(yīng)用中具有如下優(yōu)勢。

      1)影像中云覆蓋的剖分面片個數(shù)與整個影像覆蓋的剖分面片個數(shù)的百分比即可認為是云量百分比,因此可容易地計算出影像中云量百分比。

      2)基于GeoSOT的云區(qū)位標(biāo)識編碼可推斷出云的空間分布區(qū)域范圍。

      3)根據(jù)步驟2),可方便確定目標(biāo)區(qū)域是否有云覆蓋,有利于從海量影像數(shù)據(jù)中挑選高質(zhì)量的影像;

      4)根據(jù)步驟2)得到的云的空間分布區(qū)域范圍,可將其作為成像衛(wèi)星的云量約束條件,對成像衛(wèi)星上的相機開關(guān)機進行控制,達到提高成像影像質(zhì)量的目的。

      2.基于地球剖分的成像衛(wèi)星調(diào)度原理

      由于地球剖分網(wǎng)格在地球表面具有確定的空間位置且剖分面片編碼具有全球唯一性,因此基于GeoSOT的云區(qū)位標(biāo)識編碼具有空間區(qū)域性,由此得到云的空間分布和關(guān)于云信息的衛(wèi)星成像調(diào)度的約束條件。基于云區(qū)位標(biāo)識編碼的衛(wèi)星成像調(diào)度過程如下:①對覆蓋范圍廣的氣象衛(wèi)星影像中的云進行GeoSOT區(qū)位標(biāo)識編碼,并推算云分布區(qū)域的空間范圍信息;② 根據(jù)衛(wèi)星的運行軌道、傳感器等信息,確定衛(wèi)星成像的空間區(qū)域;③ 將衛(wèi)星成像區(qū)域與云分布的區(qū)域進行疊加,確定衛(wèi)星拍攝的區(qū)域是否有云覆蓋,從而決定相機是否開關(guān)機。如果衛(wèi)星拍攝的區(qū)域有云覆蓋,則可將相機關(guān)閉;否則,如果衛(wèi)星拍攝的區(qū)域整體有云但監(jiān)測的目標(biāo)區(qū)域無云,則打開相機進行拍攝。由此,利用云的剖分區(qū)位標(biāo)識編碼實現(xiàn)了對衛(wèi)星成像有效地調(diào)度(如圖5所示)。

      四、試驗及分析

      本文利用Microsoft Visual Studio 2008和C#語言作為開發(fā)平臺,以2012年6月14日風(fēng)云二號氣象衛(wèi)星云圖為試驗數(shù)據(jù),對影像中云進行了區(qū)位標(biāo)識編碼,并對衛(wèi)星相機關(guān)機區(qū)域進行了仿真試驗。

      圖5 基于地球剖分的成像衛(wèi)星調(diào)度原理圖

      由于風(fēng)云二號衛(wèi)星云圖沒有空間位置,本文首先利用Google Earth獲得控制點經(jīng)緯度并利用Global Mapper對影像數(shù)據(jù)進行空間配準(zhǔn)處理,處理后的衛(wèi)星影像范圍約為(62.99°E—147.52°E,1.24°N—63.04°N),與 GeoSOT 網(wǎng)格的第8層對應(yīng)。影像的左下角(62.99°E,1.24°N)對應(yīng)的定位面片編碼為G00011111,沿緯線的剖分面片個數(shù)為32,沿經(jīng)線的面片個數(shù)為 43,則影像聚合碼為(00011111,32,43)。

      在仿真系統(tǒng)中,對于影像云輪廓信息,本文采用人機交互的方式獲得,其結(jié)果如圖6所示中黑色多邊形。根據(jù)云邊界信息,確定云邊界所在的剖分面片及其編碼,由此可計算出基于GeoSOT的云區(qū)位標(biāo)識編碼(見表1)。將云區(qū)位標(biāo)識包含的剖分面片的個數(shù)與整幅影像的個數(shù)相比,即可得到影像中云量百分比,其值為65%。

      表1 基于GeoSOT云區(qū)位標(biāo)識編碼

      在云區(qū)位標(biāo)識編碼的基礎(chǔ)上,通過成像衛(wèi)星軌道或衛(wèi)星拍攝目標(biāo)區(qū)域范圍與云區(qū)位標(biāo)識編碼隱含的空間范圍進行疊加分析,其相交的區(qū)域為衛(wèi)星相機關(guān)機區(qū)域。在仿真系統(tǒng)中,成像衛(wèi)星拍攝區(qū)域用一定寬度的多邊形來模擬,則結(jié)合云區(qū)位標(biāo)識編碼,成像衛(wèi)星相機關(guān)機的空間范圍為圖6中綠色實線剖分面片區(qū)域,具體經(jīng)緯度范圍見表2。

      圖6 風(fēng)云影像云區(qū)位標(biāo)識編碼和衛(wèi)星成像調(diào)度區(qū)域仿真結(jié)果

      表2 成像衛(wèi)星相機關(guān)閉空間范圍

      五、結(jié)束語

      GeoSOT區(qū)位標(biāo)識編碼模型可對影像中的云進行統(tǒng)一編碼,并對云的空間分布進行更準(zhǔn)確的描述,有利于對影像中的云進行準(zhǔn)確統(tǒng)計。同時,結(jié)合云區(qū)位標(biāo)識編碼中隱含的空間信息與成像衛(wèi)星軌道信息,可準(zhǔn)確地分析得到成像衛(wèi)星軌道對應(yīng)的哪些剖分面片有云覆蓋而不適合衛(wèi)星拍攝,或存在適合拍攝的局部“窗口”,以便于拍攝特定區(qū)域的信息,從而提高衛(wèi)星拍攝質(zhì)量。最后,通過仿真試驗驗證,基于GeoSOT的云區(qū)位標(biāo)識編碼可用于衛(wèi)星成像調(diào)度。

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