鄧繼偉

(中國鐵路設計集團有限公司，天津 300251)

一直以來，地形資料獲取困難是境外鐵路勘察設計的一大瓶頸，嚴重制約著境外項目的前期進展[1]。在境外鐵路項目中，存在技術規(guī)范不統(tǒng)一、溝通不暢、技術發(fā)展不均衡、設備及人員部署困難等問題，制約了第一手地形圖資料獲取的效率。隨著全球定位系統(tǒng)、數(shù)字攝影測量、遙感等技術的發(fā)展，可用于地形圖生產的數(shù)據資料越來越多，如數(shù)字化地圖、航空影像、衛(wèi)星遙感影像、GPS測量數(shù)據等；編制地形圖的方式也由以紙質地圖掃描矢量化逐漸向多源數(shù)據綜合利用的模式改變[2]。多源基礎數(shù)據種類的增多和數(shù)據綜合利用模式的改變，使地圖學產生了深刻的技術革命，境外鐵路項目地形圖制作的思路也將隨之轉變，即從傳統(tǒng)的低效率人工測量為主的勞動密集型方式向非接觸式的技術密集型方式轉變。

目前，國內外商業(yè)化衛(wèi)星影像種類越來越多，在此背景下，國家測繪地理信息部門已經廣泛開展了利用多源基礎數(shù)據進行地形圖更新的技術研究。基于衛(wèi)星影像的地形圖更新方法具有更新周期短、效率高等優(yōu)勢，能夠較好地解決中、小比例地形圖等空間地理信息數(shù)據的更新問題，擴大了基礎地理信息的應用領域[3]。利用攝影測量與遙感的方法進行境外項目無圖區(qū)域的地形圖制作，既可以彌補現(xiàn)有作業(yè)資源的不足，保證地形圖的成圖質量，又能夠提高地形圖的生產效率。

多源基礎資料大多存在比例不統(tǒng)一、坐標系不統(tǒng)一以及時效性不同等諸多問題，給地形圖的生產帶來極大的困難。如何在境外項目中高效利用多源基礎數(shù)據進行中小比例地形圖的制作，是攝影測量與遙感的一個重要課題。近年來，國內許多單位對遙感衛(wèi)星影像制圖的可行性及技術方法進行了研究，基于RPC的衛(wèi)星影像數(shù)據處理方法也已日趨成熟。在借鑒已有理論和經驗的基礎上，對以衛(wèi)星遙感數(shù)據、既有地形數(shù)據及免費共享數(shù)據等為主的多源數(shù)據綜合制圖方法進行了系統(tǒng)的研究和總結，驗證了該方案的可行性，并在境外某鐵路初測項目中進行了生產應用。

該鐵路工程線路全長約430 km，沿線除城市區(qū)域較為平坦外，80%以上線路區(qū)域屬于山地，地形起伏較大、溝谷縱橫，且70%以上區(qū)域植被非常茂密，采用傳統(tǒng)地形圖制作方式難度非常大。在該鐵路工程項目初測階段，考慮到工期緊、境外航飛困難等因素，采用高分辨率衛(wèi)星立體像對、全球共享數(shù)字高程模型數(shù)據SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)及既有1∶5 000圖等多源基礎數(shù)據，制作了全線的1∶10 000地形圖。本項目總體解決方案見圖1。

圖1 總體解決方案

1 縮編制作1∶10 000地形圖

在該鐵路項目的預可研階段，收集有全線的既有老舊1∶5 000地形圖，采用地形圖縮編的方法，通過制圖綜合，完成了既有1∶5 000地形圖的縮小比例制圖。

制圖綜合是地形圖縮編時的二次抽象，是一種主觀性及地域性都很強的制圖技術。為了到達制圖綜合的目的，通常需要對地形圖進行兩種基礎處理-選取和概括[9]。

本項目中，在進行縮編工作之前，通過分析測區(qū)的資料情況，結合制圖部門的生產技術能力，選擇適合的縮編方法，制定了合理的縮編作業(yè)流程。縮編技術路線如圖2所示。

圖2 1∶5 000地形圖縮編技術路線

2 基于RPC的高分辨率衛(wèi)星數(shù)據處理

2.1 衛(wèi)星數(shù)據的獲取及介紹

為了完成線路方案范圍的1∶10 000地形圖制作，采用基于RPC的高分辨率衛(wèi)星影像獲取變化區(qū)域的地形圖地物特征數(shù)據，利用立體像對采集變化區(qū)域的等高線和高程點等地形數(shù)據。該鐵路項目地處熱帶，常年被云霧覆蓋。因此，分別采購了美國的WorldView-2和法國的Pleiades高分辨率衛(wèi)星立體像對，確保成圖區(qū)域沒有被云遮蓋。數(shù)字高程模型數(shù)據由全球SRTM數(shù)據中獲取。

WorldView-2衛(wèi)星是Digitalglobe公司的商業(yè)成像衛(wèi)星系統(tǒng)，影像數(shù)據分辨率高，其全色波段分辨率達到0.41 m，并能同時提供8個多光譜波段，影像細節(jié)豐富[6]。Pleiades的空間分辨率也高達0.5 m，其衛(wèi)星星座由Pleiades1和Pleiades2兩顆完全相同的衛(wèi)星組成，通過雙星配合可實現(xiàn)全球任意地區(qū)的每日重訪，能夠快速獲取任何區(qū)域的高分辨率數(shù)據。WorldView-2和Pleiades高分辨率衛(wèi)星影像二者共同的特點是:提供與每景影像對應的高精度軌道參數(shù)，即有理函數(shù)模型(Rational Function Model-RFM)所使用的有理多項式系數(shù)(Rational Polynomial Coefficients-RPC)?；赗PC參數(shù)，可以精確描述衛(wèi)星影像像點坐標與其對應的地面點坐標之間的變換關系[4]。

2.2 像控點布設與選刺

在Google Earth中布設像控點，要求沿線位成圖區(qū)域均勻分布；基于Google Earth上衛(wèi)星影像平面精度的先驗知識考慮，平面誤差一般能控制在50 m以內。因此，像控點距航線設計邊緣應不小于100 m，以避免布設的像控點落在測區(qū)以外[11]。

1∶10 000地形圖像控點的布設間距較大。因此，可采用快速靜態(tài)測量的方式，在已知起算點和像控點上分別架設儀器，獲取像控點三維坐標。本項目共布設外業(yè)控制點99個。

(2)基于RPC的高分辨率衛(wèi)星影像空三加密

首先，選取全色影像和多光譜影像的一個波段，進行基于RPC參數(shù)的聯(lián)合自由網匹配；然后，引入外業(yè)像控點進行區(qū)域網平差。經過RPC參數(shù)和像控點改正后的數(shù)據定向精度會得到較大的提升[13]。

(3)正射糾正和鑲嵌

空三加密完成后，其空三結果應用于測區(qū)工程中衛(wèi)星數(shù)據的每一個波段；然后利用全球共享的STRM數(shù)據對衛(wèi)星影像的各波段逐一進行數(shù)字微分糾正；最后對全色影像和多光譜影像分別進行正射鑲嵌。

(4)正射影像融合

影像融合的目的是將配準后的多光譜正射影像與全色正射影像進行融合，使融合后的影像同時具備全色正射影像的高空間分辨率特征和多光譜正射影像的光譜信息，從而大幅增強遙感影像數(shù)據的分辨能力和解譯能力。本項目采用的原始全色影像和多光譜影像已經過高精度自動配準，可以直接進行影像融合。選用多光譜正射數(shù)據中的XS3、XS2及XS1三個波段與全色影像融合，并按該順序組合輸出[8]。

具體技術流程如圖3所示。

圖3 基于RPC的高分辨率衛(wèi)星正射影像制作流程

2.3 衛(wèi)星影像空三加密及正射影像制作

目前，國內處理衛(wèi)星立體像對的軟件系統(tǒng)主要有MapMatrix、LPS、PixGrid及像素工廠(PixelFactory)等，本項目采用像素工廠攝影測量與遙感數(shù)據處理系統(tǒng)。

(1)衛(wèi)星數(shù)據預處理

為了方便后續(xù)處理，在將數(shù)據導入軟件系統(tǒng)之前，先對原始的衛(wèi)星影像數(shù)據進行格式轉換和圖像增強[7]。

3 修測更新

3.1 利用衛(wèi)星正射影像進行平面要素更新

高分辨率衛(wèi)星正射影像具有時效性強、準確度高等特點，可以提供綜合性的定位、定量信息，而通過1∶5 000地形圖縮編制作的1∶10 000地形圖幾何精度高，但存在時間上的滯后?；谶@兩者的整合可以很好地互補。

首先，將衛(wèi)星正射影像沿線位所需成圖區(qū)域進行分幅處理；其次，將1∶10 000地形圖中所需更新的要素與衛(wèi)星正射影像疊加套合；最后，由內業(yè)制圖人員對變化區(qū)域進行人工判讀，并進行平面地物要素數(shù)據(現(xiàn)狀、面狀要素)的更新。

3.2 利用立體像對進行高程要素更新

平面要素更新完畢后，對于變化面積大的區(qū)域，將變化的矢量范圍導入衛(wèi)片立體采集系統(tǒng)，進行等高線和高程點的采集，從而實現(xiàn)1∶10 000的高程要素更新。

3.3 注記要素更新

1∶10 000地形圖的注記要素主要包含道路、河流及行政區(qū)劃名稱等。先利用Google Earth結合既有1∶5 000地形圖進行全線變化注記要素的補充采集；然后利用踏勘收集的資料進行二次更新；最終實現(xiàn)注記要素的全部更新整合。

3.4 地形圖整合

在完成全線地形圖的平面、高程及注記等要素的更新工作后，制圖人員利用CAD對1∶10 000地形圖進行編輯整飾，得到滿足圖式規(guī)范要求的最終成果，從而實現(xiàn)對縮編后1∶10 000地形圖的修測整合。

綜合上述，1∶10 000地形圖修測更新技術流程如圖4所示。

圖4 1∶10 000地形圖修測更新技術流程

4 精度分析

綜合考慮線位走向和每景衛(wèi)星影像范圍，將全線分成8個測區(qū)，分別進行數(shù)據處理。從正射影像和立體采集過程來看，數(shù)據總體質量良好，一是影像清晰可見，能夠區(qū)分較小的地物和相連的房屋；二是每景影像覆蓋的面積較航片大，數(shù)據處理和矢量采集過程更加簡單便捷。

為了驗證上述方法的可行性，在該項目的1∶10 000地形圖更新制作過程中，在每個測區(qū)選定地形地貌變化大的區(qū)域，提供給外業(yè)安排質檢；外業(yè)測量人員在各區(qū)域范圍內實測多處平面和高程檢查點，平面和高程精度統(tǒng)計如表1所示。

上述8個測區(qū)的質檢點在各測區(qū)中都均勻分布且涉及多種地形等級。從精度統(tǒng)計可以看出，利用基于RPC的衛(wèi)星影像(或立體像對)，在量測足夠數(shù)量的外業(yè)控制點并完成空三加密后，其平面精度(或高程精度)均能達到較高且穩(wěn)定的精度水平。

表1 各測區(qū)平面和高程精度質檢 m

依據鐵路工程航空攝影測量規(guī)范的精度指標可以看出，該項目中基于多源基礎數(shù)據更新制作的1∶10 000地形圖，其平面精度和高程精度(無論是在Ⅱ級地形，還是Ⅲ、Ⅳ級地形)均滿足1∶10 000地形圖精度要求[14-15]。