基于SRTM控制的高分遙感影像區(qū)域網(wǎng)平差方法

王 賀 陳 寧 秦玉剛

(32023部隊, 遼寧 大連 116023)

0 引言

近年來,我國航空航天技術快速發(fā)展,遙感影像的光譜分辨率、時間分辨率、空間分辨率不斷提高。自主研制的立體測繪衛(wèi)星如資源三號衛(wèi)星、天繪衛(wèi)星主要用于1∶50 000立體測繪[1-2];高分系列衛(wèi)星如高分一號[3]、高分二號[4]、吉林一號[5]、高景一號衛(wèi)星[6]等能夠快速獲取高分辨率遙感影像能力。特別是吉林一號、高分二號、高景衛(wèi)星空間分辨率達到亞米級,大大提高衛(wèi)星對地觀測能力。為我國的資源普查、地理國情檢測、重大自然災害遙感監(jiān)測評估運行提供數(shù)據(jù)支撐。

在國土資源三調過程中需要利用衛(wèi)星影像進行分析,通常需要兩張或多張衛(wèi)星影像進行鑲嵌處理獲得較大區(qū)域的影像數(shù)據(jù)。在影像鑲嵌處前需要進行影像正射糾正,而不同軌道的衛(wèi)星影像定位模型存在一定的系統(tǒng)幾何差異,采用原始定位參數(shù)進行正射糾正、影像鑲嵌處理容易導致鑲嵌影像重疊區(qū)域地物不重合現(xiàn)象。相關學者通過攝影測量學的區(qū)域網(wǎng)平差處理方法提高影像的幾何精度。文獻[7]提出以航天飛機雷達地形測繪使命(Shuttle Radar Topography Mission, SRTM)為約束進行光學衛(wèi)星影像的立體正射糾正,該方法以SRTM為控制對資源三號衛(wèi)星影像的立體像對生產(chǎn)數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model，DEM),進行定向參數(shù)的求解,并以精化的定向參數(shù)糾正生成正射影像,但生產(chǎn)DEM的精度對定向參數(shù)解算影像較大;文獻[8]提出利用DEM數(shù)據(jù)作為高程約束的平面區(qū)域網(wǎng)平差方法,利用高程數(shù)據(jù)為約束條件提高影像的定位精度,獲得較好的實驗效果。文獻[9]通過模擬激光數(shù)據(jù)引入高程控制,將激光高程點引入?yún)^(qū)域網(wǎng)平差中,構建激光約束的區(qū)域網(wǎng)平差,提高了立體測繪影像的有理多項式系數(shù)(Rational Polynomial Coefficient，RPC)參數(shù)精度。但上述方法僅適合三線陣的立體測繪上進行處理,對于遙感影像的適應性較差,限制算法的應用性;文獻[10]提出基于基準網(wǎng)輔助的大區(qū)域衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差算法,該方法以高精度的DOM、DEM為控制,通過影像匹配技術獲取同名點坐標,利用高精度DOM、DEM為控制精化RPC參數(shù),計算過程復雜,完全可以用匹配高精度的同名點計算影像間的映射關系糾正影像。文獻[11]提出多源衛(wèi)星影像的區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平差算法,影像自動匹配技術獲取連接點,并對整個測區(qū)進行自由網(wǎng)平差,精化影像定位精度,對于WorldView和QuickBird獲得較好的實驗效果。但對于視場角較小的高分系列衛(wèi)星效果較差。文獻[12]提出基于有理函數(shù)多項式模型的區(qū)域網(wǎng)平差方法,通過對影像進行仿射變換的方式更新影像RPC參數(shù),最后進行影像的幾何校正處理。由于資源三號衛(wèi)星的立體測繪影像的視場角一般在25°,且前、下、后視影像有較多的光線交會一點,因此光線交會幾何性較好。光束法區(qū)域網(wǎng)平差在三線陣立體測繪衛(wèi)星精化RPC參數(shù),具有較好的穩(wěn)定性。但對于環(huán)境監(jiān)測及自然資源探測的高分系列衛(wèi)星,為了較大的節(jié)省成本,不同軌道的衛(wèi)星影像的重疊區(qū)域較小(通常不大于10%)。此外,衛(wèi)星在太空飛行軌道高度基本高于500 km以上,衛(wèi)星的視場角相對較小,因而導致異軌影像間的基高比很小,造成異象影像的弱交會現(xiàn)象,在影像RPC參數(shù)精化過程中導致地面高差誤差放大的情況。

鑒于此,本文提出SRTM為控制的高分辨率遙感影像區(qū)域網(wǎng)平差方法。通過引入高程控制,避免弱交會情況下,高程誤差放大導致平差無法收斂的情況。利用兩組高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行測試驗證本文方法的可行性。

1 基本原理

1.1 SRTM高程控制原理

由于衛(wèi)星視場角較小,不同軌道的影響重疊區(qū)域較小導致相鄰軌道間普遍存在弱交會的現(xiàn)象,將導致相鄰軌道連接點的物方坐標在平差過程中會有高程誤差放大現(xiàn)象。高程誤差放大,造成區(qū)域網(wǎng)平差無法收斂。首先,利用光線投影法計算連接點物方坐標,并取相鄰軌道的連接點的物方坐標平均值作為光束法區(qū)域網(wǎng)平差的初始物方坐標值。如圖1所示,取相鄰軌道連接點物方坐標初始值為Zint,進行光束法區(qū)域網(wǎng)平差可得到一組地面坐標的改正量,將Zint修正為Z1的位置。由于衛(wèi)星的弱交會現(xiàn)象,將造成Z1高程誤差在光束法平差中放大的情況。因此,為了避免高程誤差Z1的影響,以Z1的平面坐標在SRTM高程模型中內(nèi)插一新的高程值Z1′來替代Z1作為新的連接點物方坐標,進入下一次光束法區(qū)域平差中迭代計算,重復如此操作直到光束法區(qū)域平差迭代收斂。通過將相鄰軌道的連接點高程誤差控制SRTM模型的合理范圍內(nèi)部,使光束法區(qū)域平差收斂避免高程誤差造成的誤差求解失敗,最終校正軌道且降低共軛點相對偏移效果。

圖1 SRTM高程控制示意圖

1.2 衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差模型

由于現(xiàn)在的衛(wèi)星多采用電荷耦合器件(Charge Coupled Device, CCD)拼接成像,而推掃式成像導致影像的每一行影像具有一組外方位元素,且定向參數(shù)間存在較大的相關性;影像的長焦距、窄視場,因此可將衛(wèi)星影像看作近似中心投影的影像。采用嚴密的幾何成像模型進行區(qū)域網(wǎng)平差需解算的外方位元素過多,解算結果不穩(wěn)定的現(xiàn)象。國內(nèi)學者張過通過實驗證明采用有理函數(shù)模型進行影像定向參數(shù)解算能夠獲得與嚴密幾何模型同樣的幾何定位精度,而且解算的過程簡單、計算速度快等優(yōu)點[13]。因此,選擇有理函數(shù)多項式幾何模型作為平差的數(shù)學模型。

RFM 有理函數(shù)多項式是利用地面點(X,Y,Z)的多項式的比值來表示影像的像點坐標(c,r),常用的形式為:

(1)

式(1)中,pi(i=1,2,3,4)為每個物方坐標(Xi,Yi,Zi)的3次多項式,光學投影帶來的變形采用一次多項式表達,大氣折射、地球曲率及鏡頭畸變帶來的變形采用二次項表達,傳感器震動及未知因素帶來變形采用三次項表達。

1.3 弱交會情況的區(qū)域網(wǎng)平差

由于采用RFM有理函數(shù)模型表達影像定位模型,模型參數(shù)不在具有具體的物理意義。因此,無法建立影像定位誤差(軌道誤差、姿態(tài)誤差、安裝角誤差)與RFM參數(shù)間的直接聯(lián)系。文獻[14]將線陣推掃式的成像傳感器誤差在像方進行補償,消除影像的軌道誤差、姿態(tài)誤差、安裝角誤差,建立的補償模型為:

(2)

式(2)中,(r,c) 為影像像方坐標;(Δr,Δc)為像方的像點誤差改正模型,可以表示為:

(3)

式(3)中，(e0,e1,e2)和(f0,f1,f2)為影像的仿射變換系數(shù);像方誤差系統(tǒng)補償模型中常用的是仿射變換模型,采用1個外業(yè)控制點解算沿軌和垂軌方向的位置偏移參數(shù)e0、f0。采用2個外業(yè)控制點解算位置偏移參數(shù)、漂移參數(shù)(由陀螺積分引起的飄逸誤差)e0、f0、e2、f2;獲得較高的幾何定位精度;采用3個野外控制點可以6個參數(shù)。

對公式(2)進行泰勒一階多項式展開,將像點的物方坐標(X,Y,Z)及像方仿射變換項(e0,e1,e2)和(f0,f1,f2)補償模型參數(shù)作為未知數(shù),利用最小二乘算法一并求解。

(4)

2 實驗與結果

2.1 實驗數(shù)據(jù)

文中選取山區(qū)、平原兩種不同地形數(shù)據(jù)的高分一號數(shù)據(jù)作為測試影像數(shù)據(jù),共四景影像。山區(qū)地形數(shù)據(jù)為某區(qū)域的2景影像數(shù)據(jù),該區(qū)域的平均高程為523 m,最大高程為754 m,最小高程數(shù)據(jù)為259 m,主要驗證山區(qū)地形數(shù)據(jù)引入SRTM約束下的區(qū)域網(wǎng)平差算法的精度;區(qū)域2為平原區(qū)域數(shù)據(jù),該區(qū)域的平均高程為124 m,最大高程為337 m,最小高程數(shù)據(jù)為41 m,主要驗證平原區(qū)域引入SRTM約束進行區(qū)域網(wǎng)平差算法的精度。

2.2 試驗方案設計

為了驗證引入SRTM約束下進行區(qū)域網(wǎng)平差精度驗證,通過平差后生成的新的RPC文件作為遙感影像正射糾正影像參數(shù)文件,對比原始RPC文件與更新后的RPC文件糾正的影像效果驗證本文方法的有效性,本文對兩個測區(qū)的高分一號數(shù)據(jù)進行處理,主要按照如下2種方案進行實驗。

方案1:每個立體像對進行自由網(wǎng)平差并生成新的RPC文件。利用連接點計算的物方坐標反算像方統(tǒng)計影像行方向與列方向的像方殘差。

方案2:以SRTM為高程方向約束,驗證交會角較小情況下采用高程約束的平差結果。同方案1一樣,利用連接點計算的物方坐標反算像方統(tǒng)計影像行方向與列方向的像方殘差。

2.3 SRTM控制的衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差試驗

分別對山地、平原兩組不同數(shù)據(jù)采用方案1和方案2進行自由網(wǎng)平差和SRTM約束下的區(qū)域平差試驗,通過影像匹配算法獲取相鄰影像間的連接點。對獲取的連接點采用引入SRTM數(shù)據(jù)約束的區(qū)域平差算法,避免基高比小的高分影像導致高程誤差放大情況帶來影像平差失敗的現(xiàn)象,提高影像的定位精度。

精度評定方法采用在像方坐標系上進行,即利用無控平差、SRTM約束下的區(qū)域網(wǎng)平差生成的影像RPC參數(shù),利用像點量測計算的像點同名點坐標以及對應區(qū)域的DEM數(shù)據(jù)通過前方交會的算法計算出該點的物方坐標;然后將物方空間坐標反算像方與原始像點量測坐標進行比較分析。結果如表1所示,無控制點約束的區(qū)域網(wǎng)平差算法計算山地區(qū)域影像行方向、列方向中誤差分別為1.435像素、1.324像素,SRTM約束的區(qū)域網(wǎng)平差算法平原區(qū)域影像行方向、列方向中誤差分別為0.825像素、0.627像素相比無控區(qū)域網(wǎng)平差算法有所提高到1個像素以內(nèi);該結論在山地區(qū)域同樣適用。實驗的具體精度統(tǒng)計結果見表1所示。

表1 不同地形不同方法的精度統(tǒng)計

2.4 正射影像效果對比

分布利用無控平差生成RPC參數(shù)、SRTM高程約束平差后的RPC參數(shù)以及SRTM數(shù)據(jù)對影像做正射校正處理生成數(shù)字正射影像,通過疊加顯示相鄰正射影像的效果,對比采用SRTM數(shù)據(jù)對交會角較小的影像進行高程約束提高平差后影像的相對定位精度,對比效果圖如圖2所示,圖2(a)、(c)表示采用無控平差生成RPC進行影像正射校正結果對應的相鄰影像的接邊效果;圖2(b)、(d)表示采用SRTM高程約束平差生成RPC進行影像正射校正結果對應的相鄰影像的接邊效果。從不同地形數(shù)據(jù)、不同方案生成RPC文件進行影像正射校正,生成正射影像的接邊效果來看,無控平差在山地區(qū)域影像垂軌方向接邊處存在接邊誤差,而采用SRTM約束生成正射影像接邊處基本不存在接邊誤差;對于平原區(qū)域無控平差生成的接邊影像在沿軌方向存在較大的接邊誤差,而SRTM約束下生成的影像拼接結果達到無縫接邊效果,影像接邊處的相對精度得到提升,滿足缺少控制點數(shù)據(jù)下生成“一張圖”的需求。

圖2 正射影像效果對比圖

3 結束語

本文針對高分影像衛(wèi)星重疊度低、立體交會角較小的情況,采用SRTM數(shù)據(jù)進行高程方向控制,避免因基高比較小導致高程誤差放大現(xiàn)象,影響平差后生成影像RPC定位精度。利用不同區(qū)域的高分一號衛(wèi)星影像進行了試驗,經(jīng)過平差后生成的RPC參數(shù)結合SRTM數(shù)據(jù)對影像做正射校正處理,能夠保障整個區(qū)域影像糾正后,達到較高的相對幾何精度,幾何上達到了無縫拼接的水平。但該方法缺少對采用不同高程精度數(shù)據(jù)對輔助高程平差后生成RPC定位精度影響的考慮,這也是下一步研究的方向。