2005-2009年Dr?me河（法國(guó)）無(wú)人機(jī)遙感的正射影像和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)集

崔丹丹，張耀南，科瑞斯特·米歇爾，赫夫·派戈

1. 中國(guó)科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究所，蘭州 730000

2. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049

3. 里昂大學(xué)，法國(guó)里昂 69007

4. 國(guó)家特殊環(huán)境特殊功能觀測(cè)研究臺(tái)站共享服務(wù)平臺(tái)，蘭州 730070

關(guān)鍵字：河流遙感；運(yùn)動(dòng)與結(jié)構(gòu)重建；無(wú)人機(jī)；正射影像；數(shù)字高程模型

數(shù)據(jù)庫(kù)（集）基本信息簡(jiǎn)介

寒旱區(qū)環(huán)境演變研究“科技領(lǐng)域云”的建設(shè)與應(yīng)用（XXH13506），國(guó)家自然科學(xué)基金“基于建?？蚣艿纳鷳B(tài)水文模型構(gòu)建與參數(shù)模擬”（91125005）， 中國(guó)科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所冰川凍土特殊學(xué)科點(diǎn)（J1210003）。數(shù)據(jù)庫(kù)（集）組成 數(shù)據(jù)集由兩部分?jǐn)?shù)據(jù)組成，一是DOM數(shù)據(jù)，二是DEM數(shù)據(jù)，共10個(gè)數(shù)據(jù)文件。以2006年數(shù)據(jù)為例，DOM數(shù)據(jù)名為2006-DOM.tif，DEM數(shù)據(jù)名為2006-DEM.tif。

引 言

近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和傳統(tǒng)攝影測(cè)量技術(shù)的融合發(fā)展，帶來(lái)了運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)恢復(fù)（SfM，Structure from motion）這一新型的地形測(cè)量技術(shù)。該方法僅需要目標(biāo)物體多視角照片，利用高效的特征匹配算法從照片中精確、快速、高效地獲取重疊區(qū)域的高質(zhì)量三維地形數(shù)據(jù)。自2011年，SfM開(kāi)始應(yīng)用于地球科學(xué)領(lǐng)域。精確的地形信息在河流地貌研究領(lǐng)域有十分重要的作用[1-2]。多數(shù)遙感影像的分辨率難以滿足對(duì)中小尺度河流（河寬＜200 m）地貌特征的研究[3]。SfM與其他常規(guī)數(shù)字測(cè)量方法（如全站儀、差分全球定位系統(tǒng)、激光掃描等）相比，因其成本低、速度快、能提供真正的三維信息，具有無(wú)法取代的優(yōu)勢(shì)，而應(yīng)用于河流地貌形態(tài)變化監(jiān)測(cè)和沉積物預(yù)算的研究中[4-9]。目前在河流地貌研究方面，SfM為三維遙感的強(qiáng)大補(bǔ)充，通過(guò)無(wú)人機(jī)遙感獲取高分辨率影像，結(jié)合SfM處理獲得高精度地形數(shù)據(jù)，構(gòu)建高質(zhì)量DEM對(duì)河流地貌進(jìn)行定量研究和變化分析[10-12]。

本文結(jié)合生產(chǎn)實(shí)踐，利用2005-2009年無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)對(duì)Dr?me河岸環(huán)境現(xiàn)狀進(jìn)行遙感測(cè)量的高分辨率影像歷史數(shù)據(jù)，基于SfM這種適合大眾使用的三維地形數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行河流地貌的DOM和DEM構(gòu)建，并與差分全球定位系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，對(duì)存檔的無(wú)人機(jī)影像衍生產(chǎn)品的精度進(jìn)行分析，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)應(yīng)用潛力。

1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

1.1 研究區(qū)域

德龍河（Dr?me River，圖1）位于阿爾卑斯山南部，在法國(guó)東南部，屬于羅訥河（Rh?ne）的左支流，河道全長(zhǎng)110 km，流域面積1640 km2。本文選取Dr?me河長(zhǎng)5 km的河道為研究河段（study reach），河道寬度在10-200 m之間，河床主要是由疏松砂巖、礫石和卵石構(gòu)成，河道寬而淺，彎曲度小，沿河沒(méi)有堤壩，河道不固定，遷移迅速[13]，河道兩岸植被茂密。

1.2 數(shù)據(jù)的獲取及處理

無(wú)人機(jī)影像生成DOM和DEM主要流程如圖2所示。

本次研究無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)是法國(guó)國(guó)家科學(xué)研究中心（CNRS，Centre National de la Recherche Scientifique）在 2005-2009年對(duì) Dr?me河進(jìn)行無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)獲取的影像。本數(shù)據(jù)是利用無(wú)人機(jī)（Pixy Drone）系統(tǒng)搭載高清相機(jī)，獲取的覆蓋整個(gè)研究區(qū)域的高度重疊、高分辨率、真彩色數(shù)碼影像，影像格式為JPEG。飛行日期、飛行高度（航高）、影像數(shù)量、傳感器、控制點(diǎn)和檢查點(diǎn)等相關(guān)數(shù)據(jù)采集時(shí)的信息，參見(jiàn)表1。

飛行實(shí)驗(yàn)前，沿著河流走廊均勻布設(shè)標(biāo)記點(diǎn)，標(biāo)記為50×50 cm的紅色明亮區(qū)域。在野外使用天寶RTK5800，通過(guò)接收高精度實(shí)時(shí)差分信號(hào)，獲取它們的空間坐標(biāo)。這些標(biāo)記點(diǎn)中，選擇一部分位置在圖像上清晰可辨的點(diǎn)作為地面控制點(diǎn)來(lái)配準(zhǔn)圖像，剩余點(diǎn)作為檢查點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。

圖1 研究區(qū)域

圖2 無(wú)人機(jī)影像生成DOM和DEM主要流程圖

表1 數(shù)據(jù)采集和處理的相關(guān)信息

控制點(diǎn)數(shù)量 230 380 150 70 120檢查點(diǎn)數(shù)量 89 104 96 29 35 DOM分辨率（m） 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 DEM分辨率（m） 0.2 0.2 0.2 0.3 0.3 X誤差（m） 0.06 0.07 0.08 0.08 0.08 Y誤差（m） 0.07 0.08 0.08 0.09 0.1 Z誤差（m） 0.09 0.17 0.14 0.16 0.19誤差（m） 0.13 0.2 0.18 0.2 0.23

Agisoft Photoscan軟件是無(wú)人機(jī)影像利用SfM方法構(gòu)建具有地理坐標(biāo)的3維模型的專業(yè)軟件，Verhoever[14]詳細(xì)介紹了相關(guān)算法。本文采用該軟件，主要處理流程如下（圖2）：（1）為了保證影像數(shù)據(jù)處理精度，對(duì)影像進(jìn)行初步質(zhì)量檢測(cè)，剔除畸變嚴(yán)重、模糊、異常和不在研究區(qū)域的影像，將預(yù)處理后的無(wú)人機(jī)遙感影像導(dǎo)入PhotoScan。（2）計(jì)算重疊影像匹配點(diǎn)，估計(jì)每張影像的位置，生成稀疏點(diǎn)云。（3）導(dǎo)入具有精確地理坐標(biāo)的地面控制點(diǎn)，將數(shù)據(jù)從圖像空間坐標(biāo)系變換為現(xiàn)實(shí)世界空間坐標(biāo)系，進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化并獲取相機(jī)和稀疏點(diǎn)云的真實(shí)空間位置。（4）計(jì)算深度信息，生成密集點(diǎn)云。（5）生成帶有空間地理坐標(biāo)信息的DOM和DEM，輸出時(shí)可以調(diào)整分辨率大小[15]和投影類型，輸出數(shù)據(jù)的分辨率參考表1，投影類型為RGF93_Lambert_93。

2 數(shù)據(jù)樣本描述

本數(shù)據(jù)集研究區(qū)域?yàn)镈r?me河在Luc-en-Diois和 Recoubeau-Jansac間長(zhǎng)5 km的河道及其周圍地貌環(huán)境。數(shù)據(jù)集由兩部分?jǐn)?shù)據(jù)組成，一是DOM，二是DEM，共10個(gè)Geotiff格式數(shù)據(jù)文件，地理坐標(biāo)系為RGF93_Lambert_93，數(shù)據(jù)的空間分辨率和誤差可以參見(jiàn)表1。DOM的空間分辨率為0.1 m，能清晰顯示出河道和植被等相關(guān)地貌，像素深度為8位整型。DEM數(shù)據(jù)像素深度為32位浮點(diǎn)型，不同年份數(shù)據(jù)空間分辨率略有差別，為0.2 m或0.3 m，具體參照表1。整個(gè)區(qū)域高程值在480-580 m之間。以2006年數(shù)據(jù)為例，DOM數(shù)據(jù)名為2006_DOM.tif，DEM數(shù)據(jù)名為2006_DEM.tif，數(shù)據(jù)結(jié)果如圖3所示。

3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評(píng)估

本文數(shù)據(jù)集主要通過(guò)以下手段進(jìn)行質(zhì)量控制：

1. 數(shù)據(jù)源質(zhì)量控制。為生成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，對(duì)無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行檢查和篩選，確保高質(zhì)量的影像覆蓋整個(gè)研究區(qū)并具有較高重疊度。

2. 處理過(guò)程中質(zhì)量控制。無(wú)人機(jī)影像采用目前可用的、主流商業(yè)SfM軟件AgiSoft Photoscan專業(yè)版進(jìn)行處理，同時(shí)加入分布均勻、數(shù)量足夠、精度高的地面控制點(diǎn)，作為地理參考，對(duì)點(diǎn)云模型進(jìn)行配準(zhǔn)和優(yōu)化。

3. 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估。選取部分標(biāo)記點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)檢查點(diǎn)在X（經(jīng)度）、Y（緯度）、Z（高度）方向上均方根誤差（RMSE，Root Mean Square Error）和整體誤差（表1），通過(guò)檢查點(diǎn)處誤差的統(tǒng)計(jì)分析，可以對(duì)DOM和DEM數(shù)據(jù)誤差有清楚的認(rèn)識(shí)。

圖3 DOM和DEM（以2006年數(shù)據(jù)為例）

4 數(shù)據(jù)價(jià)值

由無(wú)人機(jī)影像衍生的DOM和DEM數(shù)據(jù)集可以用于制圖、河流地貌特征可視化和定量分析，作為其他數(shù)據(jù)的背景圖像。數(shù)據(jù)具有較高的空間分辨率，可以分析河岸森林植被覆蓋情況，也可以作為一種生態(tài)模型、水文模型的參數(shù)來(lái)確定植被生產(chǎn)力，生物量和流域分析等。同區(qū)域不同時(shí)相的地形數(shù)據(jù)產(chǎn)品結(jié)合，可以精確掌握河道動(dòng)態(tài)變化信息，分析河道內(nèi)泥沙運(yùn)移的變化量，洲灘的沖淤，對(duì)河流地貌進(jìn)行監(jiān)測(cè)和變化分析。

5 數(shù)據(jù)使用方法和建議

2005-2009年法國(guó)Dr?me河DOM和DEM數(shù)據(jù)集可在ArcGIS、PhotoScan、SuperMap、ENVI、ERDAS等常用的GIS與遙感軟件中讀取和操作。