遙感圖像融合技術(shù)在更新GIS數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用分析

唐寧芳 徐州市勘察測繪研究院

伴隨社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升，地理信息系統(tǒng)（GIS）在國民經(jīng)濟(jì)中所發(fā)揮的作用越發(fā)突出，而矢量數(shù)據(jù)為GIS的根基所在，卻為了能夠從根本上保障矢量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、實(shí)用性與實(shí)時(shí)性，通常情況下，GIS矢量數(shù)據(jù)的構(gòu)建基礎(chǔ)為現(xiàn)存地圖，或者是數(shù)字化測量結(jié)果，其更新對那些有著較好現(xiàn)勢性的地圖數(shù)字化結(jié)果、野外測量結(jié)果有著較大依賴性。但需要指出的是，當(dāng)前現(xiàn)有地圖有著比較緩慢的更新時(shí)間，比較長的更新周期，受此影響，使得GIS矢量數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性難以廣泛滿足用戶需求，所以，需積極找尋實(shí)用性更為突出的FIS數(shù)據(jù)更新途徑。遙感圖像融合實(shí)為一種借助高級圖像處理技術(shù)來對多源遙感圖像進(jìn)行符合的技術(shù)類型，其能夠?qū)崿F(xiàn)對多種數(shù)據(jù)各種特性的最大化利用，因而可提高圖像的空間分辨率與光譜，有助于圖像視覺效果的提升，以及更新的GIS數(shù)據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)確性的提高。本文在更新GIS數(shù)據(jù)庫中應(yīng)用遙感圖像融合技術(shù)，現(xiàn)就其應(yīng)用思路探討如下。

1 圖像融合技術(shù)分析

1.1 以三進(jìn)制小波為基礎(chǔ)的TM與SPOT圖像融合

既往研究證實(shí)，SPOT與TM圖像之間的分辨率比值是3：1，因此，借助二進(jìn)制小波變換，難以獲得理想的融合效果。針對此情況，本文除了將SPOT與TM圖像之間分辨率比值考慮在內(nèi)外，還考慮了各自的特征信息，最后提出了以三進(jìn)制小波為基礎(chǔ)的融合算法（SPOT與TM圖像融合）。（1）把等待融合的SPOT與TM圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)。（2）采用三進(jìn)制小波法，把SPOT圖像（高分辨率）實(shí)施變換，從中獲取由高頻分量（8個(gè)）與低頻成分（1個(gè)）所組成的變換圖像。（3）依據(jù)如下方法開展圖像數(shù)據(jù)融合：假設(shè)R（x，y）是融合之后的圖像數(shù)據(jù)，而B（x，y）是低分辨率圖像數(shù)據(jù)，A（x，y）是高分辨率圖像所對應(yīng)的低頻成分。設(shè)定DA（x，y）是低頻成分上（x，y）（高分辨率影像）周圍的方差，另設(shè)定DB（x，y）是低分辨率影像上（x，y）周期所對應(yīng)的方差。

需要指出的是，因圖像方差與圖像特征之間存在著緊密關(guān)系，因此，可依據(jù)如下公式對融合后的數(shù)據(jù)予以明確：＞DB（x，y）。(4）把R（x，y）與高分辨率圖像的變換圖像的高頻成分，經(jīng)W進(jìn)制小波逆變換，獲取融合之后的高分辨率圖像。針對融合之后的圖像而言，其以一種較好方式將待融合圖像的基本特性融合進(jìn)來，在分辨率上，較之原始圖像，更高。

1.2 SPOT與TM圖像之間的精確配準(zhǔn)

（1）SPOT幾何校正。如果將地形不平這一因素考慮在內(nèi)，可用共線方程實(shí)施校正；一般情況下，可利用控制點(diǎn)坐標(biāo)所明確的外方位元素，聯(lián)合平面坐標(biāo)與高程（正射圖像上像元），共同將正射圖像像元所對應(yīng)的位置（位于原始圖像上）給計(jì)算出來。針對DTM來分析，其為正射圖像的生成，提供了比較全面且詳細(xì)的高程控制數(shù)據(jù)，當(dāng)有著比較小的格網(wǎng)間距時(shí)，其便有助于正射圖像精度的提升。還需要強(qiáng)調(diào)的是，DTM的精度與控制點(diǎn)的分布情況、精度，會對數(shù)字微分校正的精度造成影響。（2）幾何配準(zhǔn)。針對幾何配準(zhǔn)來講，其有著比較多的數(shù)學(xué)模型，本文所采用的是多項(xiàng)式公式，其基本形式為：多項(xiàng)式具有諸多優(yōu)點(diǎn)，比如解答簡單、計(jì)算量小及靈活等。本文在精度要求得以滿足的情況下，選一次多項(xiàng)式，對各個(gè)參數(shù)（8個(gè)）進(jìn)行解答。為了能夠?qū)@些定向參數(shù)進(jìn)行解答，需基于兩幅圖像上，從中選取若干數(shù)量的同名像點(diǎn)。在選擇點(diǎn)位時(shí)，需要盡可能均勻分布在圖像上，并且特征應(yīng)比較突出。（3）圖像重采樣。當(dāng)將配準(zhǔn)參數(shù)解算出來之后，便需把那些低分辨率的TM圖像，標(biāo)配至SPOT圖像上（高分辨率），促使這兩幅圖像大小相同，并且擁有相同的覆蓋區(qū)域。所以，在對TM圖像進(jìn)行配準(zhǔn)時(shí)，需要先圍繞TM圖像，對其實(shí)施重采樣。對此，本文運(yùn)用反解法，其思想為：自配準(zhǔn)之后所得到的像點(diǎn)P（X，Y）為著眼點(diǎn)，將位于原始圖像上的像點(diǎn)的坐標(biāo)（x，y）反求出來，然后對此點(diǎn)的灰度值進(jìn)行提取，且把它賦予P點(diǎn)。需要說明的是，因所得到的像點(diǎn)坐標(biāo)（x，y）并非一定會落于像元的中心處，所以，需實(shí)施灰度內(nèi)插處理，將像點(diǎn)所對應(yīng)的灰度值給求出來。

2 遙感圖像融合流程及預(yù)處理分析

2.1 圖像融合的基本流程

針對遙感圖像融合來講，其基本流程為：（1）獲取圖像。針對圖像的后區(qū)而言，通常使借助一些比較常用的遙感圖像獲取設(shè)備，以一種“各有所長”的采集方式，對各個(gè)方面的圖像進(jìn)行收集，比如紅外熱像儀（遙感衛(wèi)星上）可以于激光系統(tǒng)、雷達(dá)系統(tǒng)等組合在一起，建立功能更為強(qiáng)大且全面的多傳感器圖像獲取系統(tǒng)。（2）圖像預(yù)處理。當(dāng)將圖像獲取之后，通常需要對圖像實(shí)施預(yù)處理。之所以要這樣做，主要原因在于衛(wèi)星傳感器自身原因，及在拍攝過程中，所處環(huán)境條件發(fā)生復(fù)雜變化等因素的綜合影響，會造成所獲取的影像數(shù)據(jù)，存各種突出問題，比如產(chǎn)生噪聲、扭曲變形、模糊失真等。所以，在推圖像進(jìn)行預(yù)處理操作時(shí)，首先要做的便是將那些比較明顯的噪點(diǎn)給去除掉，提取相關(guān)特征，強(qiáng)化對比度等。（3）圖像配準(zhǔn)。針對圖像融合技術(shù)來講，其僅在對準(zhǔn)的圖像當(dāng)中，方能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量運(yùn)行。而通常情況下，原始多幅圖像數(shù)據(jù)或多或少的存在輻射差異、幾何差異等，這便需結(jié)合實(shí)際需要及相關(guān)要求，實(shí)施圖像校準(zhǔn)。針對遙感圖像的失真而言，其主要由兩部分組成，其一為外部失真，其二是內(nèi)部失真。針對內(nèi)部失真來分析，實(shí)際就是由傳感器的內(nèi)部問題所造成的失真情況；而對于外部失真來講，即為由運(yùn)載工具的姿態(tài)發(fā)生改變所造成的圖像變化。針對不同視角或者取自不同傳感器、不同時(shí)間的統(tǒng)一目標(biāo)景物的兩幅或者多幅圖像，對其所進(jìn)行疊加、匹配等工作，便為圖像配準(zhǔn)過程。把多幅圖像當(dāng)中的一幅當(dāng)作參考數(shù)據(jù)圖像，那么對于其它圖像而言，便被當(dāng)作輸入圖像，并且還會與參考圖像之間進(jìn)行相匹配。

2.2 圖像預(yù)處理

所謂圖像預(yù)處理，從根本上來講，即為在圖像融合前，首先采取一些實(shí)用性較高的技術(shù)手段，對那些因衛(wèi)星傳感器自身以及成像環(huán)境等因素所造成的諸如噪聲、圖像扭曲、圖像魔術(shù)等問題給解決掉，以此使處理之后的圖像，在分析利用上變得更加方便。

2.2.1 圖像增強(qiáng)

針對圖像增強(qiáng)來講，就是對圖像的諸如對比度、輪廓、邊緣等特征，進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，以此突出圖像當(dāng)中的一些特定信息；此外，通過對那些無關(guān)緊要的冗余信息進(jìn)行消除或抑制，有助于遙感圖像質(zhì)量的提升，因而圖像增強(qiáng)是一種不錯(cuò)的圖像處理方法。當(dāng)前，已出現(xiàn)許多遙感圖像增強(qiáng)處理方法，比較常用的有直方圖均衡化、非線性變換及線性變換等。此外，還能利用濾波處理、空間變換等技術(shù)，來處理圖像增強(qiáng)。通過此種處理后，可使所選特征的動態(tài)范圍得到增加，便于圖像的特征檢測與識別。

2.2.2 圖像糾正

圖像糾正的主要目的在于將諸如成像投影的方式的不同、傳感器外在方位元素發(fā)生改變等因素所導(dǎo)致的遙感圖像在成像時(shí)發(fā)生幾何變形問題給消除掉。所謂幾何變形，從基礎(chǔ)層面來分析，即為在圖像坐標(biāo)系當(dāng)中，圖像上像元的坐標(biāo)與其在其它參考坐標(biāo)系統(tǒng)當(dāng)中坐標(biāo)間的差異，多表現(xiàn)為彎曲、縮放、位移等。針對圖像的幾何糾正來講，其主要包含兩大環(huán)節(jié)，其一為對經(jīng)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換之后的像素灰度值實(shí)施重采樣，其二是圖像像元坐標(biāo)的對應(yīng)變換。

3 借助遙感圖像對GIS矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新

要想實(shí)現(xiàn)對GIS矢量數(shù)據(jù)的更新，通常情況下，可遵從如下途徑：（1）直接更新GIS矢量數(shù)據(jù)庫；要想更新一種矢量數(shù)據(jù)，通常需要對與之相關(guān)的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行更改。（2）獨(dú)立存貯處理結(jié)果?；趫D像上對矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，采用相同于原始數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實(shí)施存貯，并將其當(dāng)作一種新的數(shù)據(jù)源，為構(gòu)建、維護(hù)、更新GIS數(shù)據(jù)庫提供輔助。本文把原先的GIS矢量數(shù)據(jù)融合于SPOT、TM，針對最后所得圖像，會基于幾何位置配準(zhǔn)，實(shí)施疊加顯示，由作業(yè)人員目視其變化，用手工編輯方法更新GIS矢量數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語

綜上，借助衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對GIS矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，除了有較好的現(xiàn)勢性之外，還具有成本低、準(zhǔn)確度高及快速等優(yōu)點(diǎn)。因此，能為GIS地理數(shù)據(jù)庫的補(bǔ)充與更新，提供切實(shí)輔助。另外，還需要指出的是，伴隨遙感圖像融合技術(shù)的不斷推新，其在GIS數(shù)據(jù)庫更新中所發(fā)揮的作用將會越發(fā)圖像。