袁 媛,向懷坤,張文績
(1.深圳職業(yè)技術學院汽車與交通學院,廣東深圳518055;2.中地數(shù)碼集團,湖北武漢430073)
在衛(wèi)星遙感領域,利用多傳感器間各自的優(yōu)勢和特性,將同一目標或區(qū)域的多個傳感器采集的不同影像進行像素級融合,可得到信息更豐富、更真實、更清晰的遙感影像,從而為進一步的分析處理做準備[1]。MapGISK9作為我國地理信息系統(tǒng)領域應用廣泛的工具,其先進的遙感影像處理平臺和數(shù)字制圖平臺,為多光譜影像和全色影像的融合、遙感影像數(shù)字化和專題圖的制作提供了便利的條件。本文利用MapGIS K9遙感影像處理平臺將全色影像和多光譜影像進行融合,形成既有正確的投影信息又有豐富的色彩和較高分辨率的影像,以融合后的影像為底圖制作交通專題圖,并對拓撲檢查和影像融合中出現(xiàn)的問題提出解決的方案。
MapGISK9是中地數(shù)碼集團采用新一代GIS架構技術和開發(fā)模式研發(fā)出來的面向網絡的超大型分布式地理信息系統(tǒng)基礎軟件平臺,是全球唯一提供GIS搭建式數(shù)據(jù)中心集成的開發(fā)平臺,擁有將GIS與遙感處理完全融合的能力。
MapGISK9的基本功能包括海量無縫圖庫管理、數(shù)據(jù)庫管理、地圖制圖、空間分析、網絡分析和多源影像分析與處理等,作為中國具有完全自主知識產權的GIS領軍軟件,有著非常顯著的優(yōu)點:①先進的體系架構;②強大的海量空間數(shù)據(jù)管理能力;③高效的異構數(shù)據(jù)管理集成能力;④ 豐富、多層次、多方法的二次開發(fā)技術;⑤ 實用化的真三維動態(tài)建模與可視化;⑥ 多方位、多層次的遙感影像處理分析能力。
基于MapGISK9環(huán)境下的交通專題地圖制作,正是利用其先進的體系架構、強大的空間數(shù)據(jù)管理能力、多方位和多層次的遙感影像處理分析能力,圖形化各類交通專題數(shù)據(jù),使其更加直接、快速、充分地在地圖上顯示,其功能和用途已大大突破了傳統(tǒng)意義上的交通專題地圖。
遙感衛(wèi)星影像在空間分辨率、時相分辯率和光譜分辨率之間存在著高度相關性。由于各傳感器本身設計與實現(xiàn)的局限性,使得遙感影像的光譜分辨率與空間分辨率之間存在著此消彼長的關系。具有較高光譜分辨率的傳感器雖然可以通過大量的電磁波段獲得地物的不同光譜響應,但卻無法獲得最優(yōu)的空間分辨率;反之亦然。
影像融合是將多源遙感影像按照一定的算法,在規(guī)定的地理坐標系中生成新影像的過程。本文基于像素級的加權融合算法將多光譜影像和全色影像進行融合。令A為比例系數(shù),B為平移系數(shù),Hi、Hj表示權重,此權重可根據(jù)實際應用中被融合影像i和j的重要程度確定,為減少冗余度也可運用相關系數(shù)確定融合影像的權重,形成以像元為處理對象的加權融合算法
此算法將具有豐富光譜信息的多光譜影像和具有高空間分辨率的全色影像進行融合,獲得既有正確投影信息又有豐富色彩和較高分辨率的交通專題圖制作底圖,為地物分類、目標識別等一系列處理提供了充分的保障。
交通專題地圖是按照交通信息主題的要求,突出而完善地顯示與交通相關的多種要素,其他要素則作為地理基礎概略表示,形成地圖內容交通專題化、形式各異、用途專門化的地圖。交通專題地圖包括兩大基本要素:地理底圖要素和交通專題要素。地理底圖要素反映地物的空間位置與地理背景;交通專題要素突出反映與交通相關要素的分布、比例及與其他因素的關系,如道路種類、分布、比例、加油站的分布和汽車維修站的分布等。交通專題要素是交通專題地圖內容的主體[2]。
(1)制圖前準備
準備好相同區(qū)域的多光譜影像和全色影像各一幅,在MapGIS K9中建立數(shù)據(jù)庫,并將影像導入數(shù)據(jù)庫。依據(jù)規(guī)范,將道路分為4個等級[3],見表1。
表1 交通專題圖道路分級
(2)獲取地理位置信息
1)在遙感影像平臺中,設置源坐標系和目的坐標系,點擊投影點,對全色影像進行單點投影變換,提取其經緯度信息。
2)用提取的經緯度信息,在“地球在線”網站上查到當前點坐標的詳細地理位置,如中國安徽省黃山市休寧縣徽光路。
3)切換到其他電子地圖,調整到合適的比例尺來收集到該區(qū)域較全面的信息,然后參考這些信息繪制地圖。
(3)影像校正
兩幅影像內容均為同一地區(qū),但多光譜影像沒有正確的坐標,需參照有正確坐標信息的全色影像進行校正,利用MapGISK9遙感影像平臺對多光譜影像進行校正,多項式模型屬于一種近似校正方法,在衛(wèi)星影像校正過程中應用較多。校正時先根據(jù)多項式的階數(shù)在影像中選取足夠數(shù)量的控制點,建立影像坐標與地面坐標一一對應的關系,將整幅影像進行轉換。
1)在“影像預處理”菜單下選擇“幾何校正”,以多項式模型進行影像幾何校正。
2)在“控制點量測工具欄”中選擇“打開參考影像”來打開全色影像。
3)刪除多光譜影像原有的控制點信息,參照全色影像在多光譜影像上添加控制點,選取地面特征明顯的地方作為控制點,如河流拐角處等,如圖1所示。
圖1 添加控制點
4)添加控制點后,選擇“幾何校正流程窗口”上的“重采樣”,選擇校正影像的路徑。影像重采樣完畢后,將影像保存起來,并添加到MapGIS K9遙感影像平臺中,如圖2所示。通過卷簾顯示對比,可看到校正后的情況:左面一層是原來的全色影像,右面是校正后的多光譜影像,兩者對比,位置基本一致,但是分辨率相差比較大。
圖2 卷簾顯示對比
(4)影像融合
在“影像預處理”菜單下選擇“影像融合”,選擇全色影像與多光譜影像,并點擊“選擇所有波段參與融合”,輸出融合后的影像。
理論上融合后的影像會有全色影像的高分辨率和多光譜影像的豐富色彩,但由于校正的誤差較大或者其他因素,融合后的影像可能不符合使用的要求,這時需要重新校正多光譜影像,再與全色影像進行融合[4]。
(5)影像矢量化
①建立圖層
根據(jù)由谷歌、天地圖、百度地圖及相關資料,建立相應的圖層,如河流、湖泊、國道、省道、城市主干道、城市次干道、城市支路、學校、酒店和加油站等。
②系統(tǒng)庫管理及圖例板制作
系統(tǒng)庫包括符號庫和顏色庫。符號庫用于管理、存儲、定義各類符號,如子圖、線型、圖案等;顏色庫則提供顏色的繪制與存儲。由于軟件平臺本身提供的系統(tǒng)庫并不能滿足制圖需要,因此要進行符號庫的編輯,如銀行、加油站、醫(yī)院等圖標[5-7]。
圖例文件在編輯好的系統(tǒng)庫基礎上進行。圖形輸入前,先根據(jù)圖的內容建立完備的圖例文件,以方便制圖時添加和調用。
③圖形編輯
在底圖上輸入點、線、區(qū)和注記等信息。
④拓撲檢查
在矢量化道路時,盡管用 F12鍵捕捉,但還會出現(xiàn)線頭超出內圖框以及區(qū)邊界超出內圖框的情況,這些都違反了拓撲規(guī)則,一個巧妙的解決方法就是利用“通用編輯”菜單下的“工程裁剪”功能,以內圖框手動拓撲造區(qū),然后點擊“通用編輯”下的“工程裁剪”,選擇存儲的數(shù)據(jù)庫,對超出圖框的線、區(qū)進行裁剪。
道路圖層的邊緣線和道路網中道路的連接,有時顯示完好,放大后卻發(fā)現(xiàn)沒有連接好,利用線編輯菜單欄下的“線節(jié)點平差”,將其連接,以正確表達實際的地理位置。
⑤屬性輸入
對圖層進行屬性輸入,查看屬性就可以看到圖層的內容,也可用于統(tǒng)計或空間分析。
(6)地圖整飾及輸出
1)地圖注記。地圖注記工作是按照一定的字體、規(guī)格和排版規(guī)律把地理要素的某些屬性字段標注在圖面上,MapGIS K9地圖編輯板塊可以根據(jù)地物的某些屬性進行動態(tài)注記[8]。
2)地圖布局與輸出整飾。在一幅地圖配置完成后,給地圖加圖廓、地圖名稱、圖例、地圖比例尺、指北針等元素,以達到出版打印的完整效果。
3)地圖打印。設置完后,選擇輸出光柵文件,選擇好存儲路徑,然后打印即可。
本文探討了利用MapGIS K9遙感影像處理平臺將全色影像和多光譜影像進行融合的方法,通過融合獲得既有正確投影信息又有較高分辨率和較豐富色彩的影像,以融合后的影像為底圖制作交通專題圖。
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