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    高分二號衛(wèi)星影像區(qū)域正射影像生成策略

    2019-11-09 01:17:30徐漢超張五洋
    水利技術(shù)監(jiān)督 2019年5期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域融合

    徐漢超,張五洋,王 緒

    (遼寧省水利水電勘測設(shè)計研究院有限責任公司,遼寧 沈陽 110006)

    多年來,國外衛(wèi)星影像一直占據(jù)我國衛(wèi)星遙感應(yīng)用主要市場,對國產(chǎn)衛(wèi)星應(yīng)用發(fā)展和自主創(chuàng)新造成了一定影響[1]。作為我國高分辨率對地觀測系統(tǒng)項目內(nèi)容,高分二號(GF- 2)衛(wèi)星的成功發(fā)射,標志著我國遙感衛(wèi)星進入了亞米級“高分時代”。它可提供全色0.8m、多光譜3.2m的衛(wèi)星影像,并具有定位精度高、機動能力強等特點,一舉打破了亞米級衛(wèi)星影像被國外壟斷的局面[2]。

    遙感影像數(shù)據(jù)存儲和處理速度是其高效應(yīng)用于工程的關(guān)鍵,其核心目標是要對大區(qū)域覆蓋的衛(wèi)星影像進行快速正射糾正,從而為規(guī)劃設(shè)計、施工及運維提供數(shù)據(jù)支撐。這就要求糾正后影像的絕對精度應(yīng)滿足測繪規(guī)范要求,以及相鄰影像間接邊處的相對位置精度滿足影像鑲嵌精度要求[3]。

    傳統(tǒng)正射影像生產(chǎn)包括單景影像正射糾正、勻光勻色、影像鑲嵌與裁切等環(huán)節(jié),需要人工采集控制點,此方法存在效率低、精度差、數(shù)據(jù)處理周期長等不足,且相鄰影像接邊精度普遍較差,容易出現(xiàn)錯位。通常采取人工選取同名點后再局部正射糾正的方法,但工作量大,且經(jīng)過多次采樣后會降低影像的輻射質(zhì)量[4- 7]。

    本文研究采用自動配準和糾正的處理策略,并運用到實際工程項目,實踐證明,該方法可減少控制點且大幅縮短影像處理時間,可有效提升影像處理效率。

    1 總體技術(shù)流程

    根據(jù)項目要求開展技術(shù)設(shè)計,首先收集區(qū)域內(nèi)已有的DEM、控制點、歷史DOM,以及高分二號的多光譜影像、全色影像。在相關(guān)軟件中經(jīng)過數(shù)據(jù)融合、正射糾正、同名點匹配、加入控制點進行區(qū)域網(wǎng)平差、精度檢查、勻光勻色、影像鑲嵌和裁切等處理后,形成最終DOM成果[8]??傮w技術(shù)流程如圖1所示。

    圖1 高分二號衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)處理技術(shù)流程

    2 關(guān)鍵技術(shù)步驟

    2.1 RPC計算

    高分二號衛(wèi)星數(shù)據(jù)由于RPC僅僅進行了輻射糾正,沒有進行高精度的幾何糾正,存在較大的誤差,所以利用可靠的控制點計算RPC從而得到一個與高分二號衛(wèi)星數(shù)據(jù)精度相當?shù)腞PC參數(shù)文件,這種方法可以解決衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)畸變大的問題,從而提高糾正精度[9- 11]。

    計算RPC的關(guān)鍵是采集大量準確且均勻分布的控制點。采用相關(guān)軟件利用基于頻率的自動匹配算法,該算法提取速度快,且對不同傳感器類型、影像分辨率和坐標系統(tǒng)等均能提取到可靠的控制點。通過設(shè)置不同系統(tǒng)參數(shù),就能采集到大量的控制點,且匹配精度可達1/1000像素,得到的結(jié)果可以滿足計算RPC所需的控制點要求。采用RPC模型進行幾何糾正,其原理就是利用有理多項式模擬影像成像時的空間幾何關(guān)系,將大地坐標X、Y、Z與其對應(yīng)的像點坐標x、y進行關(guān)聯(lián)[12]?;灸P涂杀硎緸?/p>

    (1)

    式中,NL(X,Y,Z)、DL(X,Y,Z)、Ns(X,Y,Z)、Ds(X,Y,Z)—X、Y、Z的3次有理多項式函數(shù)。

    2.2 區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平差

    通過影像自動匹配技術(shù)獲取各影像與參考影像之間的連接點,作為地面控制點,建立整個區(qū)域網(wǎng)平差模型,將(a0,a1,a2,b0,b1,b2)作為未知數(shù)和地面點坐標D(φ,λ,h)及對應(yīng)像點坐標d(L,S),得到區(qū)域網(wǎng)整體平差誤差模型,一并求解[13- 15]。

    v=BT+CX-l

    (2)

    式中,

    X=[Δφ Δλ Δh]T

    (3)

    (4)

    由此計算出影像各點的地面點坐標改正數(shù)(Δφ,Δλ,Δh),對衛(wèi)星影像進行正射糾正,從而得到高精度正射影像。

    2.3 影像融合

    影像融合主要是在不破壞原有色調(diào)層次的基礎(chǔ)上,分別對全色影像和多光譜影像進行預(yù)處理(去噪、去云霧等),對全色波段和多光譜波段進行融合和增強,使融合影像色彩明亮、細部紋理清晰。融合方法可以采用Pansharpen或高通濾波融合方法來完成。衛(wèi)星遙感影像的多光譜彩色中BLUE為藍色波段,GREEN為綠色波段,RED為紅色波段,Near IR為近紅外波段,1、2、3、4則表示相應(yīng)的波段號。融合影像應(yīng)色彩自然、層次豐富、反差適中,影像紋理清晰,無影像發(fā)虛和重影現(xiàn)象[16- 19]。

    3 工程應(yīng)用及結(jié)果分析

    項目采用2018年2月4日、2月5日、2月9日、2月14日、2月20日、2月24日、3月1日、4月15日接收的28景1A級多光譜影像和全色影像數(shù)據(jù),見表1。對影像質(zhì)量進行檢查,包括云量、位置精度等,剔除不合格的影像。在影像預(yù)處理階段,對其中6景影像的多光譜和全色影像進行了自動配準。

    采用自動配準方法,以歷史影像作為參考,自動提取連接點和控制點,其數(shù)量分別是21100個、15008個,如圖2所示。該方法節(jié)約了采集控制點所需的人力、物力、財力和時間。

    對高分二號影像進行自動配準和區(qū)域網(wǎng)平差,平差采用1∶1萬DEM,格網(wǎng)大小是1m×1m,作為高程約束條件,進行區(qū)域網(wǎng)平差,提高不同地形環(huán)境下區(qū)域網(wǎng)平差的物方平面精度。在完成平差后,在原參考的歷史影像和原始高分二號影像上選取均勻分布的10對同名點作為檢查點,以此作為自動配準精度評價的依據(jù)。結(jié)果見表2,影像自動配準的最大誤差分布為0.94~1.20個像元,影像配準的中誤差為0.52~0.89個像元,滿足影像糾正技術(shù)指標要求。

    表1 工程影像數(shù)據(jù)

    圖2 連接點示意圖

    衛(wèi)星影像經(jīng)過自動匹配連接點和控制點,并與加DEM約束的區(qū)域網(wǎng)平差后,可以得到每景影像的糾正參數(shù)。在糾正后的28景影像中隨機截取了8個位置,通過軟件疊加顯示接邊情況,如圖3所示。從圖3中可見,影像糾正后接邊情況達到了無縫的水平。

    4 結(jié)語

    通過理論分析和實際工程中28景高分二號影像計算驗證,可以發(fā)現(xiàn),參考歷史影像自動提取連接點和控制點糾正RPC模型,輔以大比例尺DEM作區(qū)域網(wǎng)整體平差的處理步驟,能有效簡化影像處理流程,縮短處理時間,滿足數(shù)據(jù)加工精度要求,是大規(guī)模數(shù)據(jù)正射影像生產(chǎn)和更新的較好方法。

    表2 工程影像數(shù)據(jù)

    圖3 衛(wèi)星影像接邊處正射糾正效果

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