王鐵軍，何 靜，趙禮劍

(國家測繪地理信息局重慶測繪院，重慶 400015)

SinovineSIS平臺遙感影像生產(chǎn)試驗研究

王鐵軍，何 靜，趙禮劍

(國家測繪地理信息局重慶測繪院，重慶 400015)

介紹了SinovineSIS的影像匹配算法，利用該系統(tǒng)進(jìn)行了稀少控制和無控制條件下的高分辨率衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差、DOM糾正、勻光勻色等生產(chǎn)試驗，探討了該系統(tǒng)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品精度情況。

稀少控制；衛(wèi)星影像；正射糾正；勻光勻色；SinovineSIS

隨著計算機和航天技術(shù)的發(fā)展，遙感技術(shù)正在進(jìn)入一個能夠快速準(zhǔn)確地提供多種對地觀測海量數(shù)據(jù)及應(yīng)用研究的新階段，衛(wèi)星遙感技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代獲取地理空間信息數(shù)據(jù)的主要手段[1]。目前，國際上已擁有十幾種不同用途的地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)，遙感平臺和傳感器已從過去的單一型向多樣化發(fā)展，遙感影像的空間分辨率、時間分辨率、光譜分辨率和輻射分辨率不斷提高，獲取影像數(shù)據(jù)的能力得到空前發(fā)展[2]。而這些寶貴的數(shù)據(jù)能否發(fā)揮價值，發(fā)揮多大價值,則取決于從原始數(shù)據(jù)到可利用信息的轉(zhuǎn)換過程；即隨著遙感衛(wèi)星影像獲取能力和應(yīng)用需求的提升，對衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)處理能力也提出了更高的要求。

本文利用華浩超算平臺SinovineSIS對高分辨率衛(wèi)星影像處理的幾個關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行生產(chǎn)試驗，對產(chǎn)品精度進(jìn)行檢驗，對生產(chǎn)效率進(jìn)行分析。

一、Sinovine幾何精校正算法

曲面樣條函數(shù)可看成是無限大平板在多個受力點的作用下發(fā)生的彎曲變形。作為平板而言，有其物理特性如撓度等。在不同的物理特性情況下，即便是相同的受力情況，也會產(chǎn)生不同的曲面變形。因此，通過不同擬合參數(shù)模擬其物理特性可靈活地實現(xiàn)滿足不同要求的曲面擬合。

與距離平方倒數(shù)、趨勢面方法等插值算法相比，曲面樣條函數(shù)具有以下優(yōu)點：就用于曲面樣條函數(shù)擬合的原始數(shù)據(jù)點而言，它們不必按規(guī)則排列；采取自然邊界條件而不需邊界導(dǎo)數(shù)的信息，就可以得到任意階可微的光滑曲面，擬合后的光滑曲面通過每個已知原始數(shù)據(jù)點；用于曲面擬合的原始數(shù)據(jù)點數(shù)≥3即可。

撓度和作用在該板上的負(fù)載(,)之間的微分方程為[5]

(1)

式中，D為該板的抗彎剛度。曲面樣條函數(shù)的表達(dá)式為[6]

(2)

ε為調(diào)節(jié)曲面曲率大小的經(jīng)驗參數(shù)，視實際情況適當(dāng)選取。當(dāng)曲面曲率變化較大時，要取得小些，反之則取大。一般情況下，ε=1～10-2，對具有奇性形變的曲面取ε=10-5～10-6較好。待定系數(shù)a0、a1、a2、Fi(i=1,2,n)可以通過下列方程組求得

(3)

式中，cj=16πD/kj，kj是關(guān)于j點的彈性系數(shù)，kj=∞，cj=0。一般在曲面的插值中cj都取為零,以使得求出的曲面樣條函數(shù)在已知點吻合原始數(shù)據(jù)，即曲面通過原始數(shù)據(jù)點。式(3)給出的方程組的矩陣形式為

AX=B

X=(F1,F2,Λ,Fn,a0,a1,a2)T

B=(w1,w2,Λ,wn,0,0,0)T

這是一個對稱方程組,并且一般而言主對角線元素全為零。為保證解的穩(wěn)定性，可用對稱方程組的Householder變換法求解。

二、遙感影像正射糾正生產(chǎn)試驗

1. 試驗資料

選取25景WorldView2影像進(jìn)行正射影像糾正生產(chǎn)試驗，試驗范圍地形類別為高山地。WorldView2數(shù)據(jù)包含全色和多光譜影像，全色影像分辨率為0.5 m；多光譜影像4個通道(N/R/G/B)，分辨率為2 m。WorldView2帶有RPC模型參數(shù)。

生產(chǎn)試驗所用的控制點有兩種獲取方式：野外實測或從已有DEM、DOM等資料上讀取。依據(jù)以往的經(jīng)驗，高分辨率衛(wèi)星影像剛性較強，只需要少量控制點即可，甚至無控制也可以[7]；而在少量或無控制點的條件下區(qū)域網(wǎng)平差是提高影像幾何精度的有效方法[8]，因此本文采用稀少(無)控制的區(qū)域網(wǎng)平差方案進(jìn)行生產(chǎn)試驗。影像范圍與控制點分布如圖1所示。

圖1 影像范圍與控制點分布

此外，利用的其他資料包括1∶50 000歷史DLG、DOM和DEM：DLG為全要素地形圖；DOM的主要數(shù)據(jù)源為SPOT-5影像，分辨率為2.5 m；DEM格網(wǎng)間距為25 m。

2. 野外實測稀少控制點正射糾正

試驗步驟主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、創(chuàng)建工程、全色多光譜配對、影像匹配、控制點選取、區(qū)域網(wǎng)平差、正射糾正、影像融合等，生產(chǎn)流程如圖2所示。

圖2 正射影像生產(chǎn)流程

1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理：創(chuàng)建DEM及DOM對應(yīng)的索引庫，目的在于建立控制資料與原始影像數(shù)據(jù)的空間對應(yīng)關(guān)系。

2) 創(chuàng)建工程：設(shè)置原始影像數(shù)據(jù)的傳感器類型、存放路徑、數(shù)據(jù)格式、全色及多光譜分辨率，成果影像投影信息、采樣方式等內(nèi)容。工程創(chuàng)建后，查看待糾正的影像與DEM、DOM索引關(guān)系是否正確。

3) 將多光譜與全色影像進(jìn)行配對。

4) 連接點自動匹配，匹配出的連接點分布如圖1所示。

5) 控制點量測：在待糾正的區(qū)域網(wǎng)內(nèi)手工量測控制點?？刂泣c的數(shù)量取決于區(qū)域網(wǎng)的網(wǎng)形及大小、控制方案、控制點的質(zhì)量及分布等因素，本試驗數(shù)據(jù)分布范圍是較規(guī)整的四邊形，采用稀少控制方案[7]，因此在區(qū)域網(wǎng)四角量測4個控制點，在中心再量測1個控制點用于增強。同時量測多余控制點用于檢查。

6) 區(qū)域網(wǎng)平差：進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差，查看控制點、連接點殘差報告，判斷定向精度是否滿足要求；實時預(yù)覽正射糾正的效果以直觀判斷是否需要進(jìn)行手工調(diào)整控制點及連接點。區(qū)域網(wǎng)平差精度見表1。

7) 正射糾正：利用區(qū)域網(wǎng)平差結(jié)果和DEM數(shù)據(jù)對原始影像進(jìn)行正射糾正。

8) 利用Pansplit算法將糾正后的全色與多光譜影像進(jìn)行融合，形成彩色DOM。

糾正后，在DOM上量測53個檢查點與外業(yè)實測坐標(biāo)比較進(jìn)行精度檢測，結(jié)果見表1。

表1 精度統(tǒng)計 m

3. 已有資料讀取少量控制點正射糾正

利用同樣的WorldView2數(shù)據(jù)，從已有1∶50 000 DOM和DEM上讀取控制點進(jìn)行稀少控制區(qū)域網(wǎng)平差和DOM糾正試驗，試驗流程如圖2所示；糾正完成后利用同樣的53個檢查點對DOM進(jìn)行精度檢測。區(qū)域網(wǎng)平差結(jié)果和DOM成果精度檢測結(jié)果見表1。

4. 無控制區(qū)域網(wǎng)正射糾正

利用同樣的WorldView2數(shù)據(jù)進(jìn)行無控制DOM糾正試驗，試驗流程如圖2所示，只是不進(jìn)行控制點選取，而是直接利用RPC模型進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差及正射糾正； 糾正完成后利用同樣的53個檢查點對DOM進(jìn)行精度檢測。區(qū)域網(wǎng)平差結(jié)果和DOM成果精度檢測結(jié)果見表1。

5. 結(jié)果統(tǒng)計分析

以上試驗精度統(tǒng)計分析結(jié)果匯總見表1。

三、基于16位影像的色彩處理

勻光勻色一直是正射影像生成后進(jìn)行鑲嵌前的一個關(guān)鍵步驟，試驗數(shù)據(jù)采用的是25景經(jīng)過了正射糾正和影像融合后的16位4通道的WorldView2影像，融合影像分辨率為0.5 m。生產(chǎn)流程如下：

1) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：將融合后的正射影像進(jìn)行建立金字塔等預(yù)處理。

另外，有些行政機關(guān)出于部門利益或者個人利益的需要，往往將已受理的案件在構(gòu)成犯罪的情況下，并不移送相關(guān)部門，而只是將其作為一般的違法案件處理，此做法不僅浪費了寶貴的案件線索，而且放縱了商業(yè)賄賂犯罪。因此在治理商業(yè)賄賂的過程中，提供線索的材料少、質(zhì)量差，是亟需解決的問題。

2) 將涉及的影像盡量按照軌道進(jìn)行區(qū)分以方便應(yīng)用模板。

3) 每一個軌道選擇一個地物豐富、紋理清晰的整景影像的縮略圖進(jìn)行調(diào)色后作為這一軌道的顏色模板，各軌道的模板間色彩盡量一致。

4) 將同一軌道的其他影像按照顏色模板自動進(jìn)行勻色。

5) 對色調(diào)差異明顯的縮略圖進(jìn)行手工調(diào)色。

6) 在調(diào)好顏色的縮略圖上進(jìn)行鑲嵌線編輯，同時將調(diào)色結(jié)果應(yīng)用到整景，完成鑲嵌、裁切，得到標(biāo)準(zhǔn)分幅的DOM成果。

這25景數(shù)據(jù)的右上角有積雪覆蓋，左側(cè)的兩軌有薄云，試驗測區(qū)被大面積植被覆蓋，且植被類型豐富。利用之前的勻色軟件對該試驗區(qū)的影像進(jìn)行勻色，結(jié)果色調(diào)、明暗差異過大，且在積雪覆蓋周圍地物紋理丟失或局部地物色彩異常，無法直接用于鑲嵌，必須用PhotoShop進(jìn)行處理，需要耗費大量的時間和人力?，F(xiàn)利用SinovineSIS對該問題進(jìn)行試驗，調(diào)色前后的效果如圖3所示。從圖中可見積雪覆蓋區(qū)域周圍紋理清晰、色彩自然；整個試驗區(qū)明暗一致、色調(diào)均勻、反差明顯且無色彩失真。因此勻色成果可以直接用于鑲嵌成圖。

圖3 調(diào)色前后影像效果

四、結(jié)論及建議

通過生產(chǎn)試驗說明，SinovineSIS具有較強的實用性，系統(tǒng)自動化程度較高，運算速度較快；軟件功能較全面，多個步驟一體化實現(xiàn)；實時可視化效果好，支持各環(huán)節(jié)的成果預(yù)覽；支持對16位影像進(jìn)行色彩調(diào)整，最大限度保留影像輻射信息；引進(jìn)對縮略圖調(diào)色的方式完成對應(yīng)整景數(shù)據(jù)的勻色處理，可以有效提高生產(chǎn)效率。

系統(tǒng)Pansplit融合算法可改善提高；鑲嵌線編輯操作可改進(jìn)；界面人性化等方面可進(jìn)一步提高。

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ProductionExperimentandResearchofSatelliteImageryBasedonSinovineSIS

WANG Tiejun,HE Jing,ZHAO Lijian

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10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0296.

P237

B

0494-0911(2016)09-0069-04

2016-07-12；

2016-08-10

王鐵軍(1970—)，男，高級工程師，主要研究方向為航測遙感與GIS。E-mail：wtj@cqism.com