高分二號(hào)衛(wèi)星影像正射糾正精度分析

樊文鋒，李鴻洲，溫 奇，高小明

(1. 國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心，北京 100048； 2. 中華人民共和國(guó)民政部國(guó)家減災(zāi)中心，北京 100124)

高分二號(hào)衛(wèi)星影像正射糾正精度分析

樊文鋒1，李鴻洲1，溫 奇2，高小明1

(1. 國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心，北京 100048； 2. 中華人民共和國(guó)民政部國(guó)家減災(zāi)中心，北京 100124)

本文利用收集到的外業(yè)像控、加密控制和地圖采集控制資料，對(duì)試驗(yàn)區(qū)高分二號(hào)影像進(jìn)行了基于RMF模型的數(shù)字正射糾正處理，統(tǒng)計(jì)分析了高分二號(hào)影像數(shù)據(jù)的無控制定位精度和不同控制方案下的糾正精度，驗(yàn)證了高分二號(hào)衛(wèi)星影像在每景不低于一個(gè)控制點(diǎn)的情況下其糾正精度能夠滿足全地形1∶1萬比例尺地形圖和山地1∶5000比例尺地形圖更新要求。利用數(shù)字正射糾正后的高分二號(hào)全色和多光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)和融合，配準(zhǔn)達(dá)到亞像素精度，能夠滿足影像融合需要。

高分二號(hào)；基于有理函數(shù)模型的數(shù)字正射糾正；影像融合

遙感衛(wèi)星是地理空間信息獲取和基礎(chǔ)地理信息資源調(diào)查的重要手段，具有全球性、周期性、持續(xù)性和現(xiàn)勢(shì)性[1]。隨著航天技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、信息處理技術(shù)的進(jìn)步，以遙感衛(wèi)星為主要核心的高分辨率航天對(duì)地觀測(cè)技術(shù)得到了前所未有的發(fā)展，已成為地理空間信息獲取的重要手段[2-4]。由于衛(wèi)星線陣相機(jī)同軌獲取的遙感影像具有共同的軌道和姿態(tài)參數(shù)，影像重疊度高，因此有利于在稀少控制條件下開展大范圍、高精度影像正射糾正處理[5-7]。高分二號(hào)即是我國(guó)面向資源調(diào)查和監(jiān)測(cè)而啟動(dòng)的首批高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專項(xiàng)項(xiàng)目之一，是目前我國(guó)分辨率最高的民用光學(xué)對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星。開展高分二號(hào)衛(wèi)星影像的高精度幾何處理和數(shù)據(jù)融合研究，有利于提升影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量，有效發(fā)揮高分二號(hào)衛(wèi)星在國(guó)土、礦產(chǎn)、林業(yè)、城鄉(xiāng)規(guī)劃和交通建設(shè)等領(lǐng)域資源調(diào)查、評(píng)價(jià)和監(jiān)測(cè)工作中的技術(shù)支撐作用。

本試驗(yàn)主要內(nèi)容包括：①利用高精度的外業(yè)控制點(diǎn)、地圖采集控制點(diǎn)、加密控制點(diǎn)和已有1∶5萬比例尺DEM作為控制源，對(duì)高分二號(hào)影像進(jìn)行數(shù)字正射糾正處理，統(tǒng)計(jì)高分二號(hào)衛(wèi)星影像的無控制定位精度和有控制情況下的糾正精度。②將糾正后的高分二號(hào)衛(wèi)星全色和多光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)和融合，檢驗(yàn)高分二號(hào)衛(wèi)星影像配準(zhǔn)精度和融合效果。

一、高分二號(hào)衛(wèi)星概述

高分二號(hào)衛(wèi)星于2014年8月19日成功發(fā)射，是我國(guó)自主研制的首顆空間分辨率優(yōu)于1 m的民用光學(xué)遙感衛(wèi)星(主要參數(shù)見表1)，搭載有兩臺(tái)高分辨率1 m全色、4 m多光譜相機(jī)，具有亞米級(jí)空間分辨率、高定位精度和快速姿態(tài)機(jī)動(dòng)能力等特點(diǎn)[8]，星下點(diǎn)空間分辨率可達(dá)0.8 m，標(biāo)志著我國(guó)遙感衛(wèi)星進(jìn)入了亞米級(jí)“高分時(shí)代”(http:∥www.cresda.com/CN/Satellite/3128.shtml)。

高分二號(hào)衛(wèi)星影像文件的命名規(guī)則為：衛(wèi)星_傳感器_中心經(jīng)度_中心緯度_采集時(shí)間_產(chǎn)品級(jí)別和產(chǎn)品號(hào)。如：GF2_PMS1_E104.3_N28.0_20150414_L1A0000749498，GF2代表高分二號(hào)衛(wèi)星，PMS1代表相機(jī)1拍攝獲取，E104.3_N28.0代表東經(jīng)104.3°和北緯28.0°，20150414代表攝影日期為2015年4月14日，L1A0000749498代表編號(hào)為0000749498的1A級(jí)影像產(chǎn)品。

高分二號(hào)衛(wèi)星全色與多光譜影像數(shù)據(jù)在同一數(shù)據(jù)包(文件夾)中，全色與多光譜影像數(shù)據(jù)分別通過后綴名PAN和MSS進(jìn)行區(qū)分，影像體格式為TIFF，對(duì)應(yīng)的RPC模型以RPB形式存在。RPC與RPB通過文本方式可以打開，其內(nèi)容與含義是完全一致的。當(dāng)前主要的遙感影像處理軟件均支持高分二號(hào)衛(wèi)星影像所帶的RPB模型，其中，PCI軟件在處理高分二號(hào)影像時(shí)直接選用Rational Function選項(xiàng)，ERDAS軟件在處理高分二號(hào)影像時(shí)選用QuickBird模型。高分二號(hào)衛(wèi)星相機(jī)2在2014年10月8日獲取的影像數(shù)據(jù)包構(gòu)成如圖1所示。

表1 高分二號(hào)衛(wèi)星主要技術(shù)參數(shù)

圖1 高分二號(hào)影像數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)

圖1中，文件名-MSS2.jpg為多光譜影像瀏覽圖文件；文件名-MSS2.rpb為多光譜影像RPB參數(shù)文件；文件名-MSS2.tiff為多光譜影像數(shù)據(jù)文件；文件名-MSS2.xml為多光譜影像輔助說明文件；文件名-MSS2 _thumb.jpg為多光譜影像拇指圖文件；文件名-PAN2.jpg為全色影像瀏覽圖文件；文件名-PAN2.rpb為全色影像RPB參數(shù)文件；文件名-PAN2.tiff為全色影像數(shù)據(jù)文件；文件名-PAN2.xml為全色影像輔助說明文件；文件名-PAN2 _thumb.jpg為全色影像拇指圖文件。

二、技術(shù)路線設(shè)計(jì)

目前，光學(xué)遙感衛(wèi)星主要采用嚴(yán)密成像幾何模型或有理函數(shù)模型(RFM)等其他通用成像幾何模型對(duì)影像進(jìn)行幾何糾正處理[9]，基于良好的內(nèi)插特性、連續(xù)性并獨(dú)立于傳感器平臺(tái)之外，有理函數(shù)模型能夠正確擬合嚴(yán)密成像幾何模型并對(duì)光學(xué)線陣衛(wèi)星影像進(jìn)行幾何糾正處理[10-13]。本試驗(yàn)通過將收集到的控制點(diǎn)全部作為檢查點(diǎn)，對(duì)比檢查點(diǎn)上量測(cè)值與真值來統(tǒng)計(jì)高分二號(hào)影像的無控制定位精度；利用PCI Geomatica2015軟件，采用不同的控制點(diǎn)布點(diǎn)方案，對(duì)試驗(yàn)區(qū)1進(jìn)行單景數(shù)字正射糾正，對(duì)試驗(yàn)區(qū)2在區(qū)域網(wǎng)平差結(jié)果基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)字正射糾正，統(tǒng)計(jì)不同控制布點(diǎn)方案下的糾正精度；采用Pansharp融合方法對(duì)糾正后的高分二號(hào)全色與多光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)、融合，統(tǒng)計(jì)配準(zhǔn)精度。

三、資料準(zhǔn)備

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：本試驗(yàn)采用2000國(guó)家大地坐標(biāo)系,1985國(guó)家高程基準(zhǔn),高斯-克呂格投影，按6°分帶。

本次試驗(yàn)共收集到兩個(gè)試驗(yàn)測(cè)區(qū)的高分二號(hào)衛(wèi)星影像共計(jì)17景。其中試驗(yàn)區(qū)1的兩景為2014年10月8日獲取的同軌相鄰影像，分布于貴州省貴陽市東南部，地形類型為丘陵，平均高程約3000 m，收集外業(yè)像控點(diǎn)11個(gè)和覆蓋兩景試驗(yàn)影像區(qū)域的25 m格網(wǎng)1∶5萬比例尺數(shù)字高程模型。

試驗(yàn)區(qū)2的15景為2015年4月14日獲取的同軌相鄰影像，構(gòu)成沿軌向約300 km的長(zhǎng)條帶，橫跨我國(guó)四川和云南兩省，影像覆蓋區(qū)域地形條件以山地為主，平均高程約1000 m，測(cè)區(qū)內(nèi)最高點(diǎn)高程約1500 m。試驗(yàn)區(qū)2從3種來源共收集控制點(diǎn)73個(gè)，其中外業(yè)像控點(diǎn)9個(gè)，1∶1萬空三加密點(diǎn)16個(gè)，為增加密度并保證控制點(diǎn)在整個(gè)測(cè)區(qū)內(nèi)均勻分布，本試驗(yàn)在經(jīng)正射糾正后的資源三號(hào)衛(wèi)星影像圖成果上選取了明顯地區(qū)點(diǎn)48個(gè)。收集覆蓋整個(gè)長(zhǎng)條帶試驗(yàn)區(qū)域的25 m格網(wǎng)1∶5萬比例尺數(shù)字高程模型。

四、糾正過程及結(jié)果分析

在PCI Geomatica2015軟件OrthoEngine模塊中，分兩步完成控制點(diǎn)與連接點(diǎn)采集：一是對(duì)試驗(yàn)區(qū)2的15景長(zhǎng)條帶影像重疊區(qū)內(nèi)匹配連接點(diǎn)，并人工進(jìn)行點(diǎn)位確認(rèn)與檢查；二是分別完成兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)控制點(diǎn)刺點(diǎn)與點(diǎn)位確認(rèn)檢查。

在完成控制點(diǎn)采集后，通過將全部控制點(diǎn)設(shè)置為檢查點(diǎn)來檢查兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)的無控精度見表2。

從表2來看，兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)的高分二號(hào)影像在X和Y方向存在不同的系統(tǒng)誤差，其中Y方向系統(tǒng)誤差明顯比X方向較大，綜合兩個(gè)方向計(jì)算得到的平面中誤差在20 m左右，不大于25 m。根據(jù)《基礎(chǔ)地理信息數(shù)字成果1∶5000 1∶10 000 1∶25 000 1∶50 000 1∶100 000數(shù)字正射影像圖》(CHT 9009.2—2010)規(guī)定，高分二號(hào)衛(wèi)星影像在無控制條件下的定位精度滿足1∶5萬比例尺地物采集和更新要求。

表2 無控精度統(tǒng)計(jì) m

以下對(duì)兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)分別用不同數(shù)量的控制點(diǎn)和不同的布點(diǎn)方案對(duì)影像進(jìn)行數(shù)字正射糾正，利用檢查點(diǎn)來評(píng)價(jià)糾正后的平面精度。在試驗(yàn)區(qū)1影像范圍內(nèi)選取12個(gè)均勻分布的控制點(diǎn)。為檢查控制點(diǎn)精度和正射糾正方案考慮，分別采用1個(gè)控制點(diǎn)、3個(gè)控制點(diǎn)和5個(gè)控制點(diǎn)等作業(yè)流程進(jìn)行精度統(tǒng)計(jì)，已研究適合高分二號(hào)影像的正射糾正控制布設(shè)方案，不同方案下精度統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

表3 試驗(yàn)區(qū)1控制點(diǎn)/檢查點(diǎn)平面精度統(tǒng)計(jì) m

從表3可以看出，試驗(yàn)區(qū)1高分二號(hào)影像在采用1個(gè)控制點(diǎn)進(jìn)行糾正時(shí)，平面中誤差為2.38 m，隨著控制點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加，平面中誤差呈明顯減小趨勢(shì)，最小達(dá)到1.008 m，根據(jù)《基礎(chǔ)地理信息數(shù)字成果1∶5000 1∶10 000 1∶25 000 1∶50 000 1∶100 000數(shù)字正射影像圖》(CHT 9009.2—2010)規(guī)定，丘陵地區(qū)1∶5000和1∶2000比例尺測(cè)圖平面中誤差標(biāo)準(zhǔn)分別為2.5 m和1.2 m，因此，在像控點(diǎn)不低于1個(gè)時(shí)，高分二號(hào)影像糾正后的精度可以滿足1∶5000比例尺測(cè)圖和更新要求。

試驗(yàn)區(qū)2共收集到布滿整個(gè)條帶數(shù)據(jù)影像范圍且均勻分布的控制點(diǎn)73個(gè)(如圖2所示)。分別采用整個(gè)條帶影像布設(shè)1個(gè)控制點(diǎn)、布設(shè)5個(gè)(平均每3景布設(shè)1個(gè))控制點(diǎn)、布設(shè)9個(gè)(平均每3景布設(shè)兩個(gè))控制點(diǎn)、布設(shè)18個(gè)(平均每景布設(shè)1個(gè))控制點(diǎn)、布設(shè)30個(gè)(平均每景布設(shè)兩個(gè))控制點(diǎn)、布設(shè)45個(gè)(平均每景布設(shè)3個(gè))控制點(diǎn)、布設(shè)60個(gè)(平均每景布設(shè)4個(gè))控制點(diǎn)、布設(shè)73個(gè)控制點(diǎn)(控制點(diǎn)全部參與糾正)的布點(diǎn)方案對(duì)條帶試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行正射糾正，剩余控制點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，分別統(tǒng)計(jì)糾正后控制點(diǎn)和檢查點(diǎn)上的誤差，結(jié)果見表4。

圖2 試驗(yàn)區(qū)2條帶數(shù)據(jù)影像范圍控制點(diǎn)分布

表4 高分二號(hào)長(zhǎng)條帶平面精度統(tǒng)計(jì) m

從表4可以看出，高分二號(hào)長(zhǎng)條帶影像在用1個(gè)控制點(diǎn)進(jìn)行糾正時(shí)，由于條帶數(shù)據(jù)跨度達(dá)到300 km，糾正后檢查點(diǎn)平面中誤差較大，達(dá)到7.819 m，隨著控制點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加，尤其是當(dāng)達(dá)到每景影像平均不低于1個(gè)控制點(diǎn)時(shí)，糾正后平面中誤差明顯減小到3.5 m以內(nèi)，根據(jù)《基礎(chǔ)地理信息數(shù)字成果1∶5000 1∶10 000 1∶25 000 1∶50 000 1∶100 000數(shù)字正射影像圖》(CHT 9009.2—2010)規(guī)定，滿足全地形1∶10 000比例尺測(cè)圖和山地1∶5000比例尺測(cè)圖要求。

五、多光譜影像配準(zhǔn)糾正

影像配準(zhǔn)方法主要有自動(dòng)配準(zhǔn)方法和糾正后配準(zhǔn)方法，自動(dòng)配準(zhǔn)方法采用區(qū)域灰度相關(guān)或空間特征匹配同名點(diǎn)自動(dòng)提取，并采用薄板樣條插值技術(shù)實(shí)現(xiàn)影像間自動(dòng)配準(zhǔn)；糾正后配準(zhǔn)方法主要對(duì)經(jīng)過幾何糾正后的影像進(jìn)行配準(zhǔn)[14-16]。本試驗(yàn)通過自動(dòng)匹配與人工交互編輯相結(jié)合的方式，兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)各匹配控制點(diǎn)150個(gè)，通過人工檢查刪除誤差超限控制點(diǎn)，分別保留了141和144個(gè)，試驗(yàn)區(qū)1配準(zhǔn)中誤差為0.69像素，約合0.55 m，試驗(yàn)區(qū)2配準(zhǔn)中誤差0.66像素，約合0.53 m，配準(zhǔn)最大誤差為1.3像素，約合1 m，滿足影像融合所需的配準(zhǔn)精度要求，結(jié)果見表5。

表5 多光譜配準(zhǔn)精度統(tǒng)計(jì) 像素

利用Pansharp融合方法將配準(zhǔn)后的多光譜與全色影像融合，效果如圖3所示。

圖3 高分二號(hào)影像配準(zhǔn)和融合效果圖

六、結(jié)束語

試驗(yàn)利用已有的外業(yè)像控、加密控制和地圖采集控制資料對(duì)高分二號(hào)影像進(jìn)行糾正精度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，高分二號(hào)影像在無控制點(diǎn)條件下，存在明顯系統(tǒng)偏差，平面誤差約20 m；采用不同數(shù)量的控制點(diǎn)和控制點(diǎn)布點(diǎn)方案進(jìn)行數(shù)字正射糾正，在平均每景不少于1個(gè)控制點(diǎn)時(shí)，影像糾正精度滿足全地形1∶1萬比例尺地形圖和山地1∶5000比例尺地形圖更新要求。利用數(shù)字正射糾正后的高分二號(hào)全色和多光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)和融合，配準(zhǔn)達(dá)到亞像素精度，能夠滿足影像融合需要。

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2016-05-26；

2016-08-01

2016年基礎(chǔ)測(cè)繪科技計(jì)劃項(xiàng)目(2016KJ0304)

樊文鋒(1970—)，男，碩士生，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闇y(cè)繪衛(wèi)星影像處理、信息提取與應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)。E-mail: fanwf@sasmac.cn