基于EasyOrtho的高分二號(hào)衛(wèi)星批量數(shù)據(jù)自動(dòng)處理試驗(yàn)

姚新春 張亞亞

(1.江蘇省土地資源調(diào)查中心,江蘇 南京 210024；2.國(guó)土資源部海岸帶開(kāi)發(fā)與保護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210024；3.吉林大學(xué) 地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130012；4.北京中色測(cè)繪院有限公司,北京 100012)

基于EasyOrtho的高分二號(hào)衛(wèi)星批量數(shù)據(jù)自動(dòng)處理試驗(yàn)

姚新春1，2張亞亞3，4

(1.江蘇省土地資源調(diào)查中心,江蘇 南京 210024；2.國(guó)土資源部海岸帶開(kāi)發(fā)與保護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210024；3.吉林大學(xué) 地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130012；4.北京中色測(cè)繪院有限公司,北京 100012)

隨著遙感數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，遙感應(yīng)用行業(yè)對(duì)亞米級(jí)遙感影像數(shù)據(jù)的處理速度和處理精度有了更高的要求。文章以黑龍江省鶴崗市興安區(qū)作為試驗(yàn)區(qū)，基于EasyOrtho軟件，對(duì)高分二號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行批量快速自動(dòng)處理，生成正射影像圖；并與人工處理成果進(jìn)行對(duì)比，分析該方法的可行性，提出合理化建議。

EasyOrtho軟件 高分二號(hào)衛(wèi)星 批量自動(dòng)處理

1 引言

近幾年，隨著遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣泛深入，遙感應(yīng)用行業(yè)對(duì)亞米級(jí)遙感影像數(shù)據(jù)的處理速度和處理精度有了更高的要求。常規(guī)的遙感影像處理軟件，如ERDAS Imagine、PCI Geomatica、ENVI等軟件雖然功能比較強(qiáng)大，但操作比較復(fù)雜，人工干預(yù)較多，自動(dòng)化程度不足，已無(wú)法完全滿足年度土地利用變更調(diào)查、全天候監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)量大、時(shí)間緊的工程項(xiàng)目。針對(duì)此現(xiàn)象，已有大批專家經(jīng)過(guò)潛心專研，開(kāi)發(fā)了各種不同類型的遙感影像自動(dòng)處理軟件，如PCI Geolmaging Accelerator(GXL)、國(guó)產(chǎn)資源衛(wèi)星校正軟件以及PixEngine_EasyOrtho等。

本文以2015年度全國(guó)土地利用變更調(diào)查監(jiān)測(cè)與核查遙感監(jiān)測(cè)項(xiàng)目為依托，采用EasyOrtho軟件，對(duì)亞米級(jí)遙感衛(wèi)星—高分二號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化批量處理，從處理速度和處理精度兩個(gè)方面，與人工處理方法進(jìn)行對(duì)比，確定該方法的適應(yīng)性，尋求高分二號(hào)衛(wèi)星批量數(shù)據(jù)快速處理方法，以期為高分二號(hào)廣泛應(yīng)用于各種工期緊、任務(wù)重的大型工程項(xiàng)目提供有益參考。

高分二號(hào)衛(wèi)星(以下簡(jiǎn)稱GF2)是我國(guó)自主研制的首顆空間分辨優(yōu)于1米的民用光學(xué)遙感衛(wèi)星，搭載有兩臺(tái)高分辨率1米全色、4米多光譜相機(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)，有效地提升了衛(wèi)星綜合觀測(cè)效能，達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平。高分二號(hào)衛(wèi)星于8月19日成功發(fā)射，8月21日首次開(kāi)機(jī)成像并下傳數(shù)據(jù)。這是我國(guó)目前分辨率最高的民用陸地觀測(cè)衛(wèi)星，星下點(diǎn)空間分辨率可達(dá)0.8米，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”。高分二號(hào)衛(wèi)星的發(fā)射有效地緩解了國(guó)內(nèi)亞米級(jí)分辨率遙感數(shù)據(jù)的供應(yīng)不足，推動(dòng)了高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)應(yīng)用，為土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了強(qiáng)有力地服務(wù)支撐，改變了該領(lǐng)域長(zhǎng)期以來(lái)只能依靠國(guó)外商業(yè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的局面。同時(shí)，亦為礦產(chǎn)資源調(diào)查、城鄉(xiāng)規(guī)劃監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)、交通路網(wǎng)規(guī)劃、森林資源調(diào)查、荒漠化監(jiān)測(cè)等行業(yè)和首都圈等區(qū)域應(yīng)用提供了服務(wù)支撐[1]。

EasyOrtho是一款針對(duì)多源衛(wèi)星遙感影像數(shù)字正射影像圖和數(shù)字高程模型產(chǎn)品生產(chǎn)的處理軟件。它無(wú)需人工干預(yù)，可以快速地完成平差解算、數(shù)字高程模型(DEM)生成、數(shù)字正射影像產(chǎn)品(DOM)生成。該軟件提供四種模式，供不同需求使用；軟件界面依照影像產(chǎn)品生產(chǎn)步驟設(shè)計(jì)，簡(jiǎn)潔易上手；具備智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)：對(duì)輸入的原始數(shù)據(jù)、基準(zhǔn)影像和DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分組；控制資料包括歷史基準(zhǔn)影像和DEM數(shù)據(jù)時(shí)，可實(shí)現(xiàn)控制點(diǎn)的自動(dòng)搜尋工作，匹配與正射精度能達(dá)到像素級(jí)；在無(wú)基準(zhǔn)影像情況下，亦可支持人工刺控制點(diǎn)的方式來(lái)完成影像生產(chǎn)工作；支持流程化生產(chǎn)定制：一鍵即可生成融合后的正射影像圖[2]。

2 試驗(yàn)區(qū)域及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

2.1 試驗(yàn)區(qū)域

試驗(yàn)區(qū)域選擇黑龍江省鶴崗市興安區(qū)，位于鶴崗市西南部，北面與南山區(qū)相鄰，橫跨小鶴立河兩岸。地理坐標(biāo)東經(jīng)129°40’～130°57’，北緯47°4’～47°6’之間，總面積約259.6km2。興安區(qū)地勢(shì)東西長(zhǎng)，南北窄，地型呈長(zhǎng)方形，東西較高，中間較洼，是三江平原向小興安嶺山地過(guò)渡的明顯上升地段。興安區(qū)境內(nèi)主要河流大、小鶴河和阿凌達(dá)河，從北到南流入境內(nèi)。興安區(qū)屬寒溫帶大陸性季風(fēng)氣候，受極地大陸氣團(tuán)和季風(fēng)的影響，四季明顯，冬季寒冷干燥，夏季溫?zé)岫嘤闧3]。

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本次試驗(yàn)平面控制資料采用興安區(qū)第二次全國(guó)土地調(diào)查底圖，分辨率為1米，全色數(shù)據(jù)；高程控制資料采用ASTGTM30米的高程數(shù)據(jù)，坐標(biāo)系統(tǒng)為1980西安坐標(biāo)系，GeoTIFF格式；原始數(shù)據(jù)選用4景覆蓋興安區(qū)的GF2衛(wèi)星PMS數(shù)據(jù),包括1米PAN數(shù)據(jù)和4米MSS數(shù)據(jù)，見(jiàn)表1。

表1 GF2原始數(shù)據(jù)情況統(tǒng)計(jì)表

3 技術(shù)路線

試驗(yàn)采用EasyOrtho軟件，對(duì)興安區(qū)4景GF2號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行批量自動(dòng)處理?？紤]到GF2號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的PAN與MSS數(shù)據(jù)同步獲取，且原始PAN與MSS數(shù)據(jù)無(wú)法套合，需先將PAN數(shù)據(jù)與MSS數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)、融合，再將融合后4個(gè)波段數(shù)據(jù)進(jìn)行真彩色輸出，然后以興安區(qū)第二次全國(guó)土地調(diào)查底圖和高程數(shù)據(jù)為控制資料，進(jìn)行控制點(diǎn)和連接點(diǎn)選取，輸出正射影像[4-6]，最后從處理速度和處理精度兩個(gè)方面，將EasyOrtho軟件自動(dòng)處理生成的DOM與人工處理生成的DOM進(jìn)行對(duì)比分析。技術(shù)路線見(jiàn)圖1。

4 技術(shù)方法

4.1 數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、融合

GF2號(hào)衛(wèi)星PMS數(shù)據(jù)的PAN數(shù)據(jù)與MSS數(shù)據(jù)為同源同步獲取數(shù)據(jù)，但由于原始的PAN數(shù)據(jù)與MSS數(shù)據(jù)無(wú)法匹配，需先將PAN數(shù)據(jù)與MSS數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。EasyOrtho軟件的1A/1B配準(zhǔn)融合模塊將批量自動(dòng)配準(zhǔn)和融合步驟進(jìn)行了合成。

配準(zhǔn)、融合前，先在EasyOrtho軟件中新建工程，將輸出格式設(shè)置為IMG；為批量導(dǎo)入待處理影像的全色數(shù)據(jù)和多光譜數(shù)據(jù)，先通過(guò)自動(dòng)搜索，將待處理影像PAN數(shù)據(jù)和MSS數(shù)據(jù)的.tiff和.rpb數(shù)據(jù)分別存放；然后進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，包括預(yù)設(shè)種子點(diǎn)數(shù)、幾何校正選項(xiàng)、是否輸出融合結(jié)果，同時(shí)設(shè)置成果輸出路徑。

4.2 波段組合

EasyOrtho軟件配準(zhǔn)融合后數(shù)據(jù)為4個(gè)波段數(shù)據(jù)，正射糾正前可通過(guò)波段組合將融合后數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為真彩色影像。采用EasyOrtho的真彩色輸出模塊，批量導(dǎo)入融合后的GF2數(shù)據(jù)，通過(guò)待處理影像波段和影像合成等參數(shù)設(shè)置，將16Bit的GF2融合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為8Bit的GF2真彩色數(shù)據(jù)。

4.3 正射糾正

以興安區(qū)第二次全國(guó)土地調(diào)查底圖和高程數(shù)據(jù)為控制資料，采用EasyOrtho軟件，對(duì)興安區(qū)波段組合后的8Bit GF2真彩色數(shù)據(jù)進(jìn)行批量自動(dòng)正射糾正，輸出正射影像成果。具體方法如下：

(1)正射校正前，需通過(guò)自動(dòng)搜索，將待處理數(shù)據(jù)中PAN數(shù)據(jù)的rpb文件復(fù)制到真彩色數(shù)據(jù)文件夾中，并將rpb文件名改成與其對(duì)應(yīng)景的真彩色數(shù)據(jù)文件名一致。

(2)在EasyOrtho軟件的數(shù)據(jù)模塊分別導(dǎo)入待處理的真彩色數(shù)據(jù)和控制資料。

(3)控制點(diǎn)自動(dòng)選取。在控制點(diǎn)生成模塊，通過(guò)設(shè)置紋理質(zhì)量、幾何均勻度、預(yù)設(shè)種子點(diǎn)數(shù)量等參數(shù)，批量自動(dòng)生成控制點(diǎn)。試驗(yàn)中紋理質(zhì)量、幾何均勻度選“一般”，預(yù)設(shè)種子點(diǎn)數(shù)量設(shè)為10000。

(4)連接點(diǎn)自動(dòng)選取?？刂泣c(diǎn)生成之后，根據(jù)待處理影像區(qū)域的實(shí)際情況，設(shè)置連接點(diǎn)分布、測(cè)區(qū)地形、紋理質(zhì)量、平均高程，以及搜尋半徑等參數(shù)，進(jìn)行連接點(diǎn)生成。試驗(yàn)中連接點(diǎn)分布設(shè)為“稠密”，測(cè)區(qū)地形設(shè)為“平原”，紋理質(zhì)量設(shè)為“一般”，平均高程設(shè)為200米，搜尋半徑默認(rèn)200像素。

(5)進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差，區(qū)域網(wǎng)模型中誤差默認(rèn)≤1個(gè)像素。

(6)正射糾正。在EasyOrtho軟件數(shù)字正射影像模塊，添加待正射糾正影像，通過(guò)設(shè)置插值方法和糾正模型，批量自動(dòng)生成正射糾正影像成果。試驗(yàn)中插值方法選用雙線性插值，考慮到控制資料與原始數(shù)據(jù)時(shí)相相差較大，糾正模型選用小面元糾正。

5 與人工處理方法進(jìn)行對(duì)比

從處理速度與處理精度兩個(gè)方面，將基于EasyOrtho軟件進(jìn)行批量快速自動(dòng)處理的結(jié)果與采用人工處理方法得到的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

5.1 處理速度對(duì)比

試驗(yàn)將GF2號(hào)衛(wèi)星批量自動(dòng)處理的速度,與熟練掌握GF2衛(wèi)星處理作業(yè)流程人員的平均人工處理速度進(jìn)行對(duì)比，各處理階段處理速度對(duì)比具體見(jiàn)表2。

表2 GF2衛(wèi)星各處理階段處理速度對(duì)比表

從上表可以看出，采用EasyOrtho軟件進(jìn)行批量自動(dòng)處理，其處理速度在人工基礎(chǔ)上提升了將近一倍，尤其是EasyOrtho軟件將波段組合與轉(zhuǎn)8位合成、將配準(zhǔn)與融合合成，其速度提升了將近1.5倍。

5.2 處理精度對(duì)比

試驗(yàn)從融合效果、相對(duì)精度、重疊精度三個(gè)方面，對(duì)比軟件批量自動(dòng)處理精度與操作熟手人工平均處理精度。

(1)融合效果對(duì)比

從色調(diào)差異、紋理信息、層次、光譜保持、邊界清晰度等方面對(duì)GF2號(hào)衛(wèi)星融合效果進(jìn)行目視對(duì)比分析：考慮到大數(shù)據(jù)量作業(yè)時(shí)，Pansharp變換、Subtractive Resolution Merge等融合方法處理速度較慢，主成分變化融合效果亦能滿足相應(yīng)的應(yīng)用要求，本次試驗(yàn)人工融合方法選用主成分變換法，但是該方法融合效果在光譜保持方面效果稍微不足，融合后影像有蒙霧感；EasyOrtho軟件批量融合的影像紋理清晰，光譜信息損失少，利于地類判讀。

(2)相對(duì)精度對(duì)比

在ArcGis中逐個(gè)打開(kāi)EasyOrtho軟件批量自動(dòng)校正和人工校正后的影像，與控制資料疊加，通過(guò)“卷簾”、“閃爍”等方法，逐屏進(jìn)行精度檢查，并對(duì)相對(duì)精度檢查結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。相對(duì)精度對(duì)比情況見(jiàn)表3。

表3 相對(duì)精度對(duì)比情況

從上表可以看出，人工校正后，4景數(shù)據(jù)相對(duì)精度基本滿足要求，其中景號(hào)為1148846的影像由于存在云霧覆蓋，糾正后個(gè)別地區(qū)局部存在超限；采用EasyOrtho軟件批量自動(dòng)糾正后，景號(hào)為1148846的影像，整體偏移，其余3景影像相對(duì)精度滿足要求。

(3)重疊精度對(duì)比

在ArcGis中，分別載入EasyOrtho軟件批量自動(dòng)校正影像和人工校正影像，通過(guò)“卷簾”、“閃爍”等方法，逐屏對(duì)相鄰景重疊區(qū)域的相對(duì)精度進(jìn)行檢查，并對(duì)重疊精度檢查結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。重疊精度對(duì)比情況見(jiàn)表4。

表4 重疊精度對(duì)比情況

從上表可以看出，人工校正后，同一條帶的相鄰影像橫向重疊精度滿足要求，相鄰條帶的縱向重疊精度個(gè)別地區(qū)誤差較大，但不影響影像鑲嵌；EasyOrtho軟件批量自動(dòng)糾正后，由于景號(hào)為1148846的影像整體偏移，導(dǎo)致與其接邊的影像重疊精度均整體超限，其余景間重疊精度基本滿足要求。

6 可行性分析和建議

試驗(yàn)表明，利用EasyOrtho軟件對(duì)高分二號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行批量自動(dòng)處理：處理精度方面，融合效果完全可以滿足應(yīng)用要求；相對(duì)精度和重疊精度上，由于原始數(shù)據(jù)本身質(zhì)量原因，加上本次試驗(yàn)采用的控制資料和原始數(shù)據(jù)時(shí)相相差較為久遠(yuǎn)，成果符合要求的比例大概在70%左右；但是其處理速度較之人工處理方法，基本可以提高一倍左右。

由于本文試驗(yàn)數(shù)據(jù)源僅選用了高分二號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，且試驗(yàn)數(shù)據(jù)相對(duì)較少，其處理精度可能存在一定的折扣，該方法對(duì)于其他亞米級(jí)遙感影像數(shù)據(jù)是否試用，也有待進(jìn)一步驗(yàn)證。但對(duì)于高分二號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)來(lái)講，該方法有其可行性和優(yōu)勢(shì)，尤其是針對(duì)大數(shù)據(jù)量任務(wù)且時(shí)間要求緊迫的工程項(xiàng)目。首先采用EasyOrtho軟件進(jìn)行批量自動(dòng)處理，通過(guò)質(zhì)量檢查，對(duì)相對(duì)精度不滿足要求的影像，采用軟件自動(dòng)配準(zhǔn)、融合、波段組合、轉(zhuǎn)8bit之后的影像進(jìn)行人工正射糾正，通過(guò)采取自動(dòng)-人工相結(jié)合的方法，最大程度地利用軟件和人工的優(yōu)勢(shì)，以達(dá)到快速、準(zhǔn)確的處理目的。

采用EasyOrtho軟件對(duì)高分二號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行批量快速自動(dòng)處理之后，其工作量隨之轉(zhuǎn)移到了精度檢查方面，目前該軟件暫不支持自動(dòng)進(jìn)行精度檢查，已知的國(guó)內(nèi)外遙感影像自動(dòng)處理軟件中，也大都不具備該功能，建議未來(lái)遙感影像處理，可做這方面發(fā)展。

[1] 高分二號(hào)衛(wèi)星.百度百科[EB/OL]. http://baike. baidu.com/view/11497364.htm.

[2] EasyOrtho 軟件介紹[Z].北京天地智繪科技有限公司，2015.

[3] 興安區(qū)_百度百科[EB/OL].http://baike. baidu. com/view/481005.htm.

[4] 中華人民共和國(guó)國(guó)土資源部.土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)規(guī)程[S].北京：地質(zhì)出版社.2015.

[5] 柴淵，李萬(wàn)東.土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)與方法[M].北京：地質(zhì)出版社.2011.

[6] 李智峰.高分一號(hào)衛(wèi)星在土地利用遙感監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J].國(guó)土資源導(dǎo)刊，2015，12(3)：85-88.

Bulk GF-2 Satellite Data Automatic Processing Test Based on EasyOrtho

YAO Xin-chun1,2, ZHANG Ya-ya3,4

(1. Jiangsu Provincial Institute of Land Resources investigation, Nanjing Jiangsu 210024, China;2. Key Laboratory of Coastal Zone Exploitation and Protection, Ministry of Land and Resource Nanjing Jiangsu 210024, China;3.College of GeoExploration Sicence and Technology,Jilin University,Changchun Jilin 130012,China；4. Beijing CNNC Institute of Surveying and Mapping Co., Ltd., Beijing 100012,China)

With the extensive application of remote sensing data, remote sensing application industry has higher requirements on the processing speed and processing accuracy of remote sensing image resolution of less than 1 meter. This paper takes Xingan area, Hegang City of Heilongjiang province as test area. Basing on EasyOrtho, it produces DOM by automatic rapid processing GF-2 satellite data. Meanwhile, it can be compared with artificial treatment results. Thus analysis of the feasibility of the method, and put forward reasonable suggestions.

EasyOrtho;GF-2 staellite; automatic batch processing

2016-05-11

P228.1

B

1007-3000(2016)06-5