基于GXL的海量遙感數(shù)據(jù)正射影像制作研究

武曉天，許 康，王彥敏

（1.廣東省國土資源技術中心，廣東 廣州 510075；2.江蘇省測繪工程院，江蘇 南京 210013）

1 引 言

我國政府高度重視遙感衛(wèi)星的發(fā)展工作，現(xiàn)已形成氣象衛(wèi)星、海洋衛(wèi)星、資源衛(wèi)星、環(huán)境減災衛(wèi)星等衛(wèi)星系列。近些年來，國家推動了立體測繪衛(wèi)星的發(fā)射與應用，為國民經(jīng)濟建設提供了重要的空間信息保障。2010年8月升空的天繪衛(wèi)星是第一顆傳輸性立體測繪衛(wèi)星，可以實現(xiàn)無地面控制條件下全球1∶50 000比例尺地形圖測繪，可應用在科學研究、國土資源普查、地圖測繪等諸多領域。2012年1月9日，我國首顆高分辨率民用立體測圖衛(wèi)星“資源三號衛(wèi)星”成功發(fā)射，主要用于生產(chǎn)全國1∶50 000基礎地理信息產(chǎn)品，開展1∶25 000和更大比例尺地形圖的修測和更新，能夠為國土資源調(diào)查與監(jiān)測、防災減災、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境、城市規(guī)劃與建設、交通、國家重大工程領域應用提供有效服務。

隨著國家高分辨率對地觀測重大專項的實施，我國計劃在未來幾年研制發(fā)射一系列高分辨率對地觀測衛(wèi)星。到2020年，在軌的高分辨率對地觀測衛(wèi)星將達到數(shù)十顆，將初步建成具備全球覆蓋與實時動態(tài)觀測能力的高分辨率對地觀測衛(wèi)星系統(tǒng)。我國遙感衛(wèi)星將向高空間（優(yōu)于10m）、高時間（小于1天）和高波譜分辨率（5nm～10nm）發(fā)展，基本滿足國家各行各業(yè)對高分辨率遙感數(shù)據(jù)的需求，大大提高了遙感衛(wèi)星為國民經(jīng)濟和國家安全提供信息保障服務的能力。但因為影像處理手段落后、關鍵技術難題以及資金投入等多種因素，導致海量衛(wèi)星影像快速處理與影像及時應用發(fā)生阻塞，阻礙了遙感影像現(xiàn)勢性的發(fā)揮，不能實現(xiàn)遙感技術價值最大化。

2 GXL軟件介紹

GXL（Geoimaging Accelerator，GXL）是PCI公司面向海量影像自動化生產(chǎn)提出的新一代解決方案產(chǎn)品，主要用于衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的自動化生產(chǎn)。PCI地理成像加速器（GXL）將高性能的計算能力與PCI Geomatica 2013的專業(yè)處理技術相結(jié)合，使數(shù)據(jù)處理在速度和效率上都得到了顯著提高。通過定制自動化的GXL工作流，能夠大大提升傳統(tǒng)影像處理能力，從而提高單位的影像處理實力。作為自動化影像生產(chǎn)處理系統(tǒng)，GXL技術領先的優(yōu)勢集中體現(xiàn)在自動化和快速處理能力，主要技術優(yōu)勢如下：①GXL采用GPU并行處理能力加快圖像處理速度，提升了影像處理效率。目前，在遙感圖像處理領域GXL是唯一采用該技術的系統(tǒng)平臺。通過引入GPU技術，GXL就能緊隨計算機硬件技術的發(fā)展。隨著Nvidia推出更強計算能力的GPU，PCI GXL也將能夠為用戶提供更強大的處理能力和最優(yōu)圖像處理算法的快速圖像處理平臺?；贜VIDIA的CUDA API，GXL工作流可比傳統(tǒng)的單CPU系統(tǒng)快60倍左右。②GXL系統(tǒng)可擴展能力強。GXL系統(tǒng)在硬件上可以根據(jù)用戶的處理需求擴充硬件終端，并根據(jù)處理能力的變化隨時加入新的處理節(jié)點或降低處理能力，也可暫時關閉處理節(jié)點。在系統(tǒng)功能組合上可根據(jù)處理需求快速添加新的功能模塊，或根據(jù)需求定制第三方技術處理功能模塊。③GXL數(shù)據(jù)讀入功能模塊支持當前主流的所有數(shù)據(jù)格式，支持應用RPC模型和嚴格軌道模型方式讀入數(shù)據(jù)，支持國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)。PCI的RPC模型是公認優(yōu)秀的RPC模型算法，同時GXL系統(tǒng)也是支持最多嚴格模型衛(wèi)星數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)處理平臺。④GXL正射校正模塊過程全自動化，不需人工干預即可得到理想的校正處理結(jié)果。⑤GXL自動鑲嵌模塊支持自動接邊線搜索，在沒有其他外部信息的參照下（如DTM）僅根據(jù)影像的波譜特征影像接邊線就能夠自動地繞開建筑物和線性地物。⑥有強大的控制點、連接點自動匹配算法，基于頻率域相關技術可達千分之一像素，高精度、全自動?？梢宰詣硬杉B接點，且精度與質(zhì)量符合生產(chǎn)要求，大大節(jié)省了生產(chǎn)時間?？臻g域和頻率域的匹配算法也包括對星歷數(shù)據(jù)坐標、幾何模型絕對偏移較大的影像進行高精度影像配準。⑦具備優(yōu)秀的RPC模型算法和獨有的嚴格物理模型算法。在海量影像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中是支持國際主流和國產(chǎn)衛(wèi)星最多且算法最優(yōu)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。⑧具有國際最優(yōu)的Pansharpening全色銳化融合算法，可得到最好的融合效果。

3 計算效率對比

高分辨率衛(wèi)星遙感影像處理過程可以概括為數(shù)據(jù)讀取、計算、數(shù)據(jù)寫入3個階段。由于高分影像單體數(shù)據(jù)量較大，數(shù)據(jù)讀取與寫入IO的效率遠低于計算本身，因此，磁盤IO性能很大程度上影響影像處理的整體性能。根據(jù)工作站參數(shù)，初步估計CPU計算能力相對于磁盤IO來說可能會出現(xiàn)冗余。因此，在硬件環(huán)境滿足以下條件時可將每個工作站作為單獨處理單元，且不用考慮下行數(shù)據(jù)從存儲寫入作業(yè)空間的時間。需滿足的條件有：大于2T存儲空間，磁盤IO讀寫速度為100M／S，測試采用資源三號40景全色、40景多光譜數(shù)據(jù)。采用的工作站配置為：處理器Inter Core i7 3.40GHz、內(nèi)存20GB、硬盤轉(zhuǎn)速5400轉(zhuǎn)。處理效率對比如表1所示。

表1 GXL和傳統(tǒng)流程效率對比表

4 實驗及精度檢測

4.1 試驗數(shù)據(jù)

本次試驗以江蘇省1∶50 000DOM更新項目為依托，以資源三號衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源進行全省DOM更新，共計處理資源三號衛(wèi)星影像140余景。全色影像為分辨率2.1m，多光譜影像分辨率為5.8m，1B級數(shù)據(jù)，獲取時間為2014年，現(xiàn)勢性較強。數(shù)據(jù)經(jīng)過了系統(tǒng)幾何校正，但RPC參數(shù)精度不高。

4.2 試驗流程

4.2.1 數(shù)據(jù)導入

影像導入是將原始影像數(shù)據(jù)批量轉(zhuǎn)換為內(nèi)部格式，同時將原始數(shù)據(jù)中的星歷參數(shù)等模型數(shù)據(jù)讀入格式當中的方式。

4.2.2 控制點采集

本文中試驗區(qū)的控制源有DEM和DOM。控制點采集采用頻域相位相關匹配法，它可以判斷與原始影像中的像元和線的位置對應的參考影像中的特征。設置100個像素的搜索半徑進行控制點采集，其中相似度和拒絕參數(shù)分別設置為0.76和2，2。

4.2.3 正射糾正

用多項式模型進行衛(wèi)星影像正射校正，在自動批量生成全色的同時將多光譜對與已經(jīng)糾正好的全色影像進行配準，大大減少了人工干預的時間。

4.2.4 PanSharp融合

PanSharp是一個自動影像融合模塊，能夠依據(jù)文件名稱實現(xiàn)全色和多光譜的自動配對，從而得到一個高分辨率多光譜影像。該算法是一種基于最小二乘法在原始的多光譜、全色影像間達到最佳近似灰度值關系和最佳色彩組合的融合方法。使用該影像融合的前后對比圖如圖1所示。

圖1 PanSharp影像融合前后對比

4.3 精度檢測

批量生成整景影像DOM后采用ARCGIS軟件與已有1∶10 000DOM對其平面精度進行套合打點檢測，共抽檢33幅影像。檢測結(jié)果X方向中誤差為2.377m、Y方向中誤差為1.774m，影像總中誤差為2.996m，精度均滿足CH／T 9009.3－2010《基礎地理信息數(shù)字成果1∶5 000、1∶10 000、1∶25000、1∶50 000、1∶100 000數(shù)字正射影像圖》的要求。

5 結(jié) 論

①以已有控制資料基礎，采用GXL系統(tǒng)的分布式處理技術、自動化處理來制作基于資源三號遙感影像的正射影像是可靠的、高效的，為海量遙感數(shù)據(jù)的快速生產(chǎn)提供了很好的技術支持。②在后續(xù)開展的國家高技術產(chǎn)業(yè)化項目——高分辨率遙感衛(wèi)星在現(xiàn)代測繪和地理信息服務中的綜合應用示范中，利用GXL進行了無控的區(qū)域網(wǎng)平差糾正，開展了湖南、湖北、江西、福建等省約一百萬平方公里的公共影像服務生產(chǎn)，大幅提高了生產(chǎn)效率、減少了人工工作量，其絕對精度和相鄰景之間的相對精度都能夠滿足公共服務影像產(chǎn)品需求。③GXL采用WEB用戶界面，操作簡潔，支持多CPU、GPU加速、分布式處理；針對海量衛(wèi)星影像的自動化處理系統(tǒng)，不受衛(wèi)星數(shù)據(jù)量大小的限制，全流程自動化，并能實現(xiàn)用戶自定義工作流。該方法打破了傳統(tǒng)的作業(yè)方式，大大減少了人工干預的時間，使海量遙感數(shù)據(jù)的快速處理成為可能，這些優(yōu)勢是目前大部分遙感軟件無法比擬的。

［1］ 國家測繪局.CH／T 9009.3—2010基礎地理信息數(shù)字成果 1∶5 000、1∶10 000、1∶25 000、1∶50 000、1∶100 000數(shù)字正射影像圖［S］，北京：測繪出版社，2010.

［2］ 米超川，劉英.基于GXL系統(tǒng)利用高分辨率衛(wèi)星影像制作正射影像［J］.測繪標準化，2014（1）：43－44.

［3］ 楊靜，周曉敏，韓鵬飛.PCI GXL在國情普查項目中的應用［J］.測繪與空間地理信息，2014（6）：165－167.

［4］ 張世群，羅天銀，張平.PCI Geomatica 2013（GXL）軟件在地理國情監(jiān)測衛(wèi)星影像生產(chǎn)中的應用［J］.測繪，2014（5）：43－46.