李研巖
摘要:在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,影像數(shù)據(jù)的采集也在不斷的改善與創(chuàng)新,更多便捷化、高效化、多樣化的影像數(shù)據(jù)采集方式出現(xiàn)在人們的視野當(dāng)中,攝影測(cè)量影像大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)規(guī)模越來越大?!霸瓶刂啤睌z影測(cè)量利用“控制數(shù)據(jù)”與“處理技術(shù)”這兩個(gè)方面的優(yōu)勢(shì),能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進(jìn)行智能、自動(dòng)、高效的處理。本文主要圍繞大數(shù)據(jù)時(shí)代的“云控制”攝影測(cè)量進(jìn)行了深入的分析與探究,希望能為相關(guān)人士提供啟發(fā)與借鑒。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)時(shí)代;“云控制”攝影測(cè)量
攝影測(cè)量大數(shù)據(jù)的智能化處理是現(xiàn)階段攝影測(cè)量最需要解決的問題之一,“云控制”攝影測(cè)量利用“控制數(shù)據(jù)”與“處理技術(shù)”這兩個(gè)方面的優(yōu)勢(shì),能夠解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中的不足。“處理技術(shù)”指的是以新影像之間的匹配作為支撐,構(gòu)建空三自由網(wǎng),然后利用已有影像與新影像之間的匹配或者控制框架內(nèi)其他數(shù)據(jù)與新影像之間的配準(zhǔn),從而為新影像自由網(wǎng)的加密點(diǎn)收集大量密集的控制信息。之所以被稱之為“云控制”是因?yàn)楂@取控制點(diǎn)相當(dāng)?shù)拿芗?,仿佛形成了一片云,因此,被稱為“云控制”。
1基于LiDAR點(diǎn)云與DLG的云控制
DLG具有高程注記點(diǎn)等諸多的優(yōu)勢(shì),但是卻不能夠獨(dú)立的支撐攝影測(cè)量中的云控制,主要是由于它是二維的平面X、Y圖,必須要與LiDAR有機(jī)的結(jié)合在一起,才能夠構(gòu)成多元云控制。LiDAR具有精度高、范圍廣等特點(diǎn),能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)大范圍內(nèi)地表幾何數(shù)據(jù)的快速、準(zhǔn)確收集,現(xiàn)階段,已經(jīng)成為我國(guó)收集高精度地表與地形信息的重要方式。同時(shí),LiDAR又被廣泛的用于光學(xué)攝影幾何定位的基準(zhǔn),主要是由于其能夠更加全面、更加精確的收集地物表面的信息,從而實(shí)現(xiàn)了光學(xué)影像的精確幾何定位。
1.1 LiDAR點(diǎn)云與影像之間的配準(zhǔn)
LiDAR點(diǎn)云與影像二者之間的屬性有著較大的差異,它們是由兩個(gè)完全不同的傳感器采集而來的,LiDAR點(diǎn)云為三維離散數(shù)據(jù),而影像為二維柵格數(shù)據(jù),二者之間的數(shù)據(jù)類型不同,維度也不相同,以至于二者之間的配準(zhǔn)存在一定的特殊性。LiDAR點(diǎn)云與影像之間的配準(zhǔn)主要包括:基于二維圖像匹配方法、基于三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法以及基于二維圖像與三維點(diǎn)云直接匹配這三種方法?;诙S圖像匹配方法主要是利用LiDAR的點(diǎn)云或者強(qiáng)度圖,從而形成距離、深度等二維圖像,再利用二維影像與三維LiDAR點(diǎn)云的轉(zhuǎn)換,實(shí)現(xiàn)二維影像之間的配準(zhǔn)?;谌S點(diǎn)云配準(zhǔn)方法主要是利用LiDAR的點(diǎn)云與多視影像生成的點(diǎn)云之間的配準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)LiDAR的點(diǎn)云與影像之間的配準(zhǔn)。
1.2 LiDAR點(diǎn)云精度評(píng)定
影像幾何定位的精度主要取決于LiDAR點(diǎn)云的精度?,F(xiàn)階段,雖然學(xué)者們采用了各種各樣的方式對(duì)LiDAR點(diǎn)云的精度進(jìn)行了評(píng)價(jià),例如,利用檢查點(diǎn)評(píng)價(jià)了LiDAR點(diǎn)云的高程精度;從潛在誤差源方面全面的分析了LiDAR點(diǎn)云的理論精度等,但是對(duì)LiDAR點(diǎn)云平面精度評(píng)定的研究卻是少之又少。部分學(xué)者嘗試?yán)脜⒖颊溆跋竦姆绞脚c對(duì)比LiDAR的強(qiáng)度圖的方式評(píng)價(jià)了LiDAR點(diǎn)云的平面精度,但是由于參考正射影像的分辨率為0.33m,而LiDAR強(qiáng)度圖的分辨率為1.5m,這兩的分辨率無法將LiDAR點(diǎn)云的真實(shí)平面精度呈現(xiàn)出來。此處運(yùn)用了1:500比例尺DLG作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù),對(duì)LiDAR點(diǎn)云的精度進(jìn)行了評(píng)定,同時(shí),運(yùn)用DLG的高程注記點(diǎn)評(píng)定高程精度,運(yùn)用DLG中的建筑物輪廓線評(píng)定平面精度。如【圖1】所示。
2基于矢量的云控制
已有的矢量數(shù)據(jù)可以作為“云控制”的數(shù)據(jù),具有河流、道路等線狀地物的信息。在基于矢量云控制當(dāng)中有兩個(gè)難點(diǎn),第一個(gè)難點(diǎn)為:矢量與影像之間的自動(dòng)配準(zhǔn),由于兩者屬于兩種完全不同類型的數(shù)據(jù),以至于其自動(dòng)配準(zhǔn)成了一個(gè)難點(diǎn);第二個(gè)難點(diǎn)為:由于影像的像點(diǎn)觀測(cè)與線特征控制之間并不存在嚴(yán)格的對(duì)應(yīng)關(guān)系,必須要對(duì)傳統(tǒng)的基于控制點(diǎn)的定位方法適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行擴(kuò)充,才能夠運(yùn)用基于線特征控制條件的影像定位方法。針對(duì)于矢量與影像之間自動(dòng)配準(zhǔn)難點(diǎn)可以利用矢量與影像多種自動(dòng)配準(zhǔn)方法來解決。
矢量與影像自動(dòng)配準(zhǔn)方法
利用矢量數(shù)據(jù)當(dāng)中的道路矢量線與影像之間進(jìn)行自動(dòng)配準(zhǔn)是現(xiàn)階段運(yùn)用最為廣泛的方法。遙感影像的矢量地圖、地理編碼、自動(dòng)糾正的自動(dòng)配準(zhǔn),是通過矢量與遙感影像的自動(dòng)配準(zhǔn)的方法來實(shí)現(xiàn)的,進(jìn)一步的推動(dòng)了地理信息數(shù)據(jù)的快速更新與快速修測(cè)地形圖。利用矢量與基于道路中心線檢測(cè)的影像自動(dòng)配準(zhǔn)方法將道路矢量線與影像的配準(zhǔn)問題進(jìn)行轉(zhuǎn)化,形成了道路中心線的檢測(cè)問題,通過將道路矢量投影到影像,然后,沿著投影向量的垂直方向檢測(cè)相應(yīng)的邊緣,通過邊緣的階躍模板實(shí)現(xiàn)對(duì)一定范圍內(nèi)道路邊緣的檢測(cè),最終準(zhǔn)確的判斷出道路的中心點(diǎn)位置,實(shí)現(xiàn)了高分辨率衛(wèi)星影像與矢量地圖的自動(dòng)配準(zhǔn)。例如,【圖2】就是利用矢量自動(dòng)配準(zhǔn)方法與基于道路中心線檢測(cè)的影像進(jìn)行了矢量地圖與SPOT5影像配準(zhǔn)試驗(yàn),矢量與影像的整體套合圖如圖(a)所示;矢量與局部區(qū)域影像的套合情況如圖(b)所示;矢量與自動(dòng)配準(zhǔn)后影像的套合情況如圖(c)所示。試驗(yàn)區(qū)的矢量線匹配數(shù)量為7062條,SPOT5影像定向的控制點(diǎn)是檢測(cè)了77953個(gè)道路中心點(diǎn)而獲得的,由此可見,矢量與自動(dòng)配準(zhǔn)后影像的套合效果一致性較好,能夠?qū)崿F(xiàn)基于矢量地圖的影像幾何定位。
3基于影像的云控制
基于已知定向參數(shù)影像的云控制
基于已知定向參數(shù)影像的云控制方式也是利用正射影像與新影像之間的自動(dòng)匹配。首先,利用新影像構(gòu)建空三自由網(wǎng),再將老影像與新影像相匹配,然后將新影像所構(gòu)建的自由網(wǎng)加密點(diǎn)傳遞給老影像,再對(duì)老影像之間進(jìn)行匹配,最后,通過老影像的定向參數(shù)進(jìn)行前方交會(huì),最終獲取新影像自由網(wǎng)加密點(diǎn)的三維物方坐標(biāo)。需要注意的是,老影像和新影像既可以是異源影像(線陣掃描式航空影像或者框幅式航空影像),也可以是同源影像(都是框幅式航空影像或者相同類型傳感器拍攝的影像)。
總結(jié):
隨著現(xiàn)代化社會(huì)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)通信、計(jì)算機(jī)、傳感器等技術(shù)水平都有所提高,在一定程度上加快了數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,傳統(tǒng)的信息處理系統(tǒng)的處理能力已經(jīng)無法滿足海量規(guī)模的大數(shù)據(jù)的需求,因此,應(yīng)將“云控制”攝影測(cè)量中帶有地理空間信息的數(shù)據(jù)替代外業(yè)控制點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)智能化、自動(dòng)化、高效化的處理。
參考文獻(xiàn)
[1]張祖勛,陶鵬杰. 談大數(shù)據(jù)時(shí)代的“云控制”攝影測(cè)量[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào),2017,46(10):1238-1248.
[2]康一飛. 光學(xué)遙感衛(wèi)星影像云檢測(cè)方法及應(yīng)用[D].武漢大學(xué),2018.
(作者單位:浙江臻善科技股份有限公司)