前言：本站為你精心整理了衛(wèi)星影像數字正射影像圖生產技術淺議范文，希望能為你的創(chuàng)作提供參考價值，我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文，歡迎咨詢。

摘要:對衛(wèi)星影像正射影像圖生產過程中的各個技術環(huán)節(jié)進行了論述,如區(qū)域網平差、正射糾正、影像融合、波段提取與組合、波段運算、勻光勻色、影像鑲嵌等,并根據生產中的技術經驗,對一些生產方法進行了分析,為正射影像生產提供一定的參考。

關鍵詞:數字正射影像圖(DOM);區(qū)域網平差;正射糾正;影像融合;衛(wèi)星影像;波段運算;勻光勻色;影像鑲嵌

0引言

近年來,測繪地理信息數據在自然資源管理中發(fā)揮著越來越重要的作用,為山水林田湖草的統(tǒng)一管理提供基礎地理信息數據,為自然資源管理部門履行全民所有土地、礦產、森林、草地、濕地、水資源等自然資源資產所有者職責提供科學可靠的依據。而數字正射影像圖因其直觀逼真、信息豐富,廣泛應用在地形圖測繪、地理國情監(jiān)測、國土調查、生態(tài)變化監(jiān)測、電子地圖等方面。隨著衛(wèi)星影像的時間分辨率、空間分辨率、光譜分辨率與輻射分辨率的不斷提高,影像獲取方便、快捷,能滿足大部分項目的精度需求,使用越來越廣泛。目前常用的衛(wèi)星影像數據類型有BJ-2、GF-2、高景1、GeoEye-1、WorldView-3/4、KOMPSAT-3A、Pléiade-1A/1B、DEIMOS-2、JL-1、ZY-3、GF-1、YG系列等。利用衛(wèi)星影像生產數字正射影像圖,一般需經過區(qū)域網平差、正射糾正、影像融合、波段提取、勻光勻色、影像鑲嵌裁切等步驟[1]。

1區(qū)域網平差

衛(wèi)星影像區(qū)域網平差目前一般采用兩種方式:一是采用基于已有基礎地理信息成果開展區(qū)域網平差[2];二是采用基于像控點資料進行區(qū)域網平差[3]。相對來說第一種方法效率高,但要求測區(qū)有基礎地理信息成果覆蓋。

1.1基于已有基礎地理信息成果的區(qū)域網平差

利用高分辨率衛(wèi)星影像的原始軌道參數與已有基礎地理信息成果(DEM、DOM)進行自動定向、自動匹配連接點,匹配得到大量特征點,構建區(qū)域網,并從已有DEM、DOM成果中提取特征點的平面和高程信息,利用這些匹配的特征點作為控制信息,通過平差解算,解算出精確的衛(wèi)星影像軌道參數(∗.rpc)。

1.2采用基于像控點資料的區(qū)域網平差

利用高分辨率衛(wèi)星影像的原始軌道參數進行自動定向,自動提取連接點構建區(qū)域網,并將像控點量測入區(qū)域網中,進行區(qū)域網平差,解算出精確的衛(wèi)星影像軌道參數。該方法需收集或外業(yè)施測適量的像控點,以滿足區(qū)域網平差精度需求。

2正射糾正

區(qū)域網平差后,首先對全色波段衛(wèi)星影像進行正射糾正。全色波段影像糾正后正射影像分辨率可以根據項目需求設置,正射糾正時按整景進行糾正。正確設置影像坐標投影方式,當衛(wèi)星影像跨兩個投影帶時,將影像分布較多的投影帶作為正射糾正的投影帶。糾正過程中最好不要對影像的灰度和反差進行拉伸,不改變像素位數。多光譜波段衛(wèi)星影像正射糾正可以采用多光譜波段與全色波段影像聯(lián)合區(qū)域網平差糾正和影像配準糾正兩種方法。

2.1多光譜波段與全色波段影像聯(lián)合區(qū)域網平差糾正

在區(qū)域網平差過程中,利用多光譜波段與全色波段影像建立區(qū)域網平差工程,在全色波段和多光譜波段影像上自動提取大量連接點,通過平差解算,解算出精確的全色波段軌道參數和多光譜波段軌道參數,然后利用DEM進行正射糾正。這種方法生產效率高,但在連接點匹配精度不好時,配準精度不高,影像融合后可能會有重影。

2.2影像配準糾正

影像配準糾正是利用多光譜波段影像與全色波段影像進行影像配準,以糾正好的全色波段影像為控制基礎,選取同名點對多光譜影像進行糾正。控制點一般每景不少于15個,均勻分布在整景范圍內。為了保證融合效果,配準糾正的控制點殘差應不超過1個像素。糾正后應進行多光譜波段影像和全色波段影像的套合檢查,兩景影像之間的配準精度不得大于1個像素(多光譜影像上),典型地物和地形特征(如山谷、山脊)不能有重影。這種方法對每景影像配準精度進行控制,但是生產效率不高。

3影像融合

衛(wèi)星影像融合一般采用Pansharpen融合方法[4],該算法顏色恢復較好,接近于原始多光譜影像,同時空間信息銳化明顯。影像融合一般只對同一衛(wèi)星遙感影像的多光譜波段數據和全色波段數據進行融合。影像融合后,為了避免因像素降位處理導致出現曝光過度等信息損失的現象,減少對后續(xù)使用的影響,不對影像進行像素降位處理,融合后影像像素位數應為16bit。融合后影像應紋理清晰,無影像發(fā)虛和重影現象,能明顯提高地物解譯的信息量,融合影像分辨率與全色波段影像分辨率保持一致。

4波段提取與組合、波段運算

融合后的影像一般為含有4波段的多通道影像,BLUE為藍色波段,GREEN為綠色波段,RED為紅色波段,NearIR為近紅外波段,一般用1、2、3、4表示相應的波段號[5]。因此需要對紅綠藍3波段進行波段提取,波段提取順序為3、2、1,提取后進行波段組合為RGB顏色模式的真彩色合成影像。由于植被對近紅外波段具有高反射性,衛(wèi)星影像獲取的近紅外波段數據反映了大量的植被信息,因此進行波段運算,利用近紅外波段對綠色波段數據進行加綠,既增加了綠色飽和度,又增加了地物的清晰度和不同地物的層次感。加綠后的新影像紅綠藍3波段如下:RED新=RED舊GREEN新=GREEN舊×(1-P)+NearIR舊×PBLUE新=BLUE舊P為近紅外波段在加綠后新影像的綠色波段中的比例,P值一般在0.1—0.2之間,P取0.15附近的值時,加綠后,綠色飽和度和自然感較好。

5影像勻光勻色與影像降位

影像降位是將影像像素位數由16bit降為8bit,即像素的灰度值范圍從0—65535之間轉為0—255之間。降位處理最好選擇在影像勻光勻色的同時進行,這樣避免勻光勻色過程中使用因影像降位而信息損失后的影像作為數據源,避免勻光勻色后的影像出現曝光過度、陰影過暗等信息損失現象。由于衛(wèi)星影像時相和傳感器不同,導致不同景之間色彩差異較大,需對衛(wèi)星影像進行勻光勻色等色彩一致性處理,使影像整體色彩自然、紋理清晰、反差適中、層次分明、色彩一致。對于大范圍內衛(wèi)星影像勻光勻色,最好采用參考影像帶地理坐標的空間勻光勻色方法,該方法的參考影像為帶有地理坐標的整個測區(qū)低分辨率影像,首先手工調整參考影像(勻光模板)的顏色,使影像色彩達到最佳。勻光勻色時根據地理信息,按參考影像的色彩對相應空間的衛(wèi)星影像進行勻光勻色,使目標影像具有與參考影像同樣豐富的色彩,從而保證每個區(qū)域有最真實的色彩,最大限度地保留影像的色彩、層次、清晰度,消除單一模板造成影像的失真,適合多源多時相大區(qū)域正射影像制作。而采用直方圖均衡化和直方圖匹配方法,整個測區(qū)選用同一勻光模板,勻光后的整個測區(qū)的影像色彩單一,僅僅適合小范圍色彩變化不大的區(qū)域[6]。對于大范圍影像來說,地物本身顏色差別很大,如荒漠和周邊的綠洲,這種方法容易造成色彩損失。

6影像鑲嵌裁切

影像鑲嵌采用大區(qū)域自動鑲嵌方法[7],自動生成區(qū)域內的鑲嵌線,然后對鑲嵌線進行編輯。編輯鑲嵌線的主要目的是解決關鍵點或鑲嵌線落入建筑物、橋梁等地物造成地物錯開、色彩不一致等現象。鑲嵌線在編輯過程中沿著線狀地物、地塊邊界編輯,如山脊、山谷地帶、河流等,繞開完整地物,保持景與景之間接邊處色彩過渡自然,地物合理接邊,無地物錯位、模糊、重影和暈邊現象。鑲嵌線編輯過程需設置羽化寬度使得接邊線兩側的色調基本保持一致。影像鑲嵌后,根據項目要求對影像進行裁切分幅,生產分幅正射影像圖。

7結束語

隨著衛(wèi)星影像在各行各業(yè)中的廣泛應用,對衛(wèi)星影像正射影像圖的生產工藝必將有新的拓展。本文總結了近年來衛(wèi)星影像生產的技術流程,并在相關環(huán)節(jié)中,根據生產經驗,總結了這些技術環(huán)節(jié)中不同生產方法的特點,對一些經過生產實踐證明的好工藝進行推薦,希望對衛(wèi)星正射影像生產起到一定的參考作用。

作者:吳立果 單位:甘肅省測繪工程院甘肅省應急測繪工程研究中心