韓婷婷

(遼寧省自然資源事務(wù)服務(wù)中心, 遼寧 沈陽(yáng) 110034)

0 引言

隨著我國(guó)衛(wèi)星遙感技術(shù)的蓬勃發(fā)展,國(guó)家相繼出臺(tái)了多個(gè)發(fā)展規(guī)劃綱要,明確指出到2020年全面普及國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星應(yīng)用,衛(wèi)星數(shù)據(jù)國(guó)產(chǎn)化率達(dá)到80%,按照商業(yè)化模式發(fā)展優(yōu)于1 m分辨率的遙感衛(wèi)星,國(guó)家“一帶一路”倡議也明確提出要實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星信息互通,這些都為衛(wèi)星遙感的發(fā)展和國(guó)際化拓展帶來(lái)了機(jī)遇。隨著天繪、資源系列以及高分系列衛(wèi)星的成功發(fā)射和交付使用,我國(guó)已實(shí)現(xiàn)了亞米級(jí)空間分辨率、高光譜分辨率和高時(shí)間分辨率的有機(jī)結(jié)合。高景一號(hào)商業(yè)衛(wèi)星的成功發(fā)射,更是打破我國(guó)高分辨率光學(xué)衛(wèi)星遙感市場(chǎng)長(zhǎng)期被國(guó)外公司壟斷的局面,實(shí)現(xiàn)了從無(wú)到有的突破,進(jìn)一步滿足國(guó)家重大發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)遙感技術(shù)的巨大需求。

高景一號(hào)衛(wèi)星影像以期較高的分辨率在國(guó)內(nèi)多個(gè)行業(yè)中得到應(yīng)用。楊伯宇等基于資源三號(hào)和高景一號(hào)衛(wèi)星影像進(jìn)行天山中段地區(qū)積雪范圍自動(dòng)提取;黃志華等基于高景一號(hào)衛(wèi)星影像計(jì)算多種水體指數(shù)提取湖北當(dāng)陽(yáng)地區(qū)水體面積;鞏淑楠等利用高景一號(hào)衛(wèi)星影像分析了不同軟件自動(dòng)匹配數(shù)字地表模型(digital surface model，DSM)的效果;曾文等基于高景一號(hào)衛(wèi)星影像提取當(dāng)陽(yáng)市玉泉鄉(xiāng)地區(qū)林地信息,證明了高景一號(hào)衛(wèi)星以其高空間分辨率在林地信息精細(xì)化提取中的可行性。雖然高景一號(hào)衛(wèi)星影像逐步應(yīng)用在不同行業(yè)中,但是在全省大范圍的底圖制作中,還沒(méi)有相關(guān)應(yīng)用案例。而目前我省存檔的全域范圍的高分辨率正射影像成果還不完善,這些數(shù)據(jù)已經(jīng)不能滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)對(duì)高現(xiàn)勢(shì)性數(shù)據(jù)的急迫需求?；谝陨闲枨?本文詳細(xì)介紹了高景一號(hào)衛(wèi)星影像在全省高分辨率底圖制作中的關(guān)鍵技術(shù),并對(duì)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià),最終制作出全省范圍的正射影像成果,用于更新和完善我省基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)

遼寧省位于中國(guó)東北地區(qū),處于東北亞經(jīng)濟(jì)帶和環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)的中心位置,是我國(guó)沿海開(kāi)發(fā)省份之一,省域面積1.48×10km,轄兩個(gè)副省級(jí)城市(沈陽(yáng)市、大連市)和12個(gè)地級(jí)市。地屬溫帶濕潤(rùn)半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候區(qū),四季分明,年均8～10 ℃,年降水700～1 000 mm,地勢(shì)北高南低、東西高中部低,東部森林覆蓋率高,中部以平原為主,西部丘陵低山區(qū)以林草地為主,森林覆蓋率低,而且西部地區(qū)荒漠化嚴(yán)重,導(dǎo)致植被較少。

1.2 數(shù)據(jù)

本文主要基于2020年4～7月份全省域范圍1558景高景一號(hào)衛(wèi)星影像開(kāi)展的研究。高景一號(hào)(SuperView-1,SV-1)01/02星于2016年12月28日發(fā)射,SuperView-1 03/04星于2018年1月9日發(fā)射,兩次均以一箭雙星的方式成功發(fā)射。這四顆衛(wèi)星以90度夾角在同一軌道運(yùn)行,組成SuperView-1星座。SuperView-1全色分辨率為0.5 m,多光譜分辨率2 m，軌道高度530 km,幅寬12 km。高景一號(hào)影像能夠彰顯細(xì)膩的地物細(xì)節(jié),適用于高精度地圖制作、變化監(jiān)測(cè)和影像深度分析。

2 研究方法

2.1 大氣校正

太陽(yáng)輻射通過(guò)大氣以某種方式入射到物體表面然后再反射回傳感器,由于大氣氣溶膠、地形和鄰近地物等影響,使得原始影像包含物體表面、大氣以及太陽(yáng)的信息等信息的綜合。因此,必須將地物的反射信息從大氣和太陽(yáng)的信息中分離出來(lái),這就需要進(jìn)行大氣校正。大氣校正首先通過(guò)輻射定標(biāo)得到大氣層的反射率,再通過(guò)大氣校正得到地表的真實(shí)反射率。高景一號(hào)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的輻射定標(biāo)參數(shù)一般存放在元數(shù)據(jù)文件中,需要手動(dòng)添加中心波長(zhǎng)和波段寬度、增益系數(shù)和偏置系數(shù)等信息。校正模型采用目前最為廣泛的大氣輻射傳輸模型校正方式,模塊中的平均高程數(shù)據(jù)使用我省現(xiàn)存的精度較高的數(shù)字高程模型(digital elevation model, DEM)成果,同時(shí)設(shè)置好相關(guān)參數(shù)特征值。經(jīng)過(guò)大氣校正后影像色彩飽和度和清晰度顯著提升。同時(shí)大氣校正可有效去除大氣散射影響,能夠獲取真實(shí)的地表反射率,顯著提高原始影像的質(zhì)量。

2.2 幾何校正

幾何校正分為幾何粗校正和幾何精校正,幾何粗校正也稱為系統(tǒng)校正,涉及多種衛(wèi)星參數(shù)信息,而這些屬于衛(wèi)星保密數(shù)據(jù),一般由遙感衛(wèi)星的接收部門完成。我們通常所說(shuō)的都是幾何精校正,在以往幾何精校正過(guò)程,采用的都是人工采集控制點(diǎn)的方法進(jìn)行作業(yè)生產(chǎn),也就是俗稱的“6點(diǎn)法”“9點(diǎn)法”。這種方法需要大量的人員通過(guò)外業(yè)采集控制點(diǎn)后再人工添加到影像上進(jìn)行配準(zhǔn),而本文研究區(qū)作業(yè)面積為全省1.48×10km,共涉及1 558景原始遙感影像,如果采用“6點(diǎn)法”“9點(diǎn)法”,則需要采集14 000多個(gè)控制點(diǎn)數(shù)據(jù),大大增加了生產(chǎn)成本,工作效率極低,無(wú)法滿足項(xiàng)目的工期要求。因此本文利用滿足幾何糾正精度的已有地形數(shù)據(jù)和影像資料作為參考影像,根據(jù)參考影像自動(dòng)進(jìn)行控制點(diǎn)(ground control point,GCP)和連接點(diǎn)(tie points, TP)采集,從而提高影像處理的工作效率,降低生產(chǎn)勞動(dòng)成本,縮短影像處理工作周期。

2.3 影像增強(qiáng)

我省以往遙感影像生產(chǎn)中,一直采用普通色彩增強(qiáng)方式,也就是在紅波段中定量加入定量的近紅外波段,這種方式能夠使植被顯示符合真實(shí)狀況,但也會(huì)造成原本沒(méi)有植被的地方同樣偏綠偏暗,直接影響影像的質(zhì)量,因此,生產(chǎn)過(guò)程中需要反復(fù)嘗試,選取最佳的定量比值,極為耗時(shí)耗力,增加項(xiàng)目成本,這一問(wèn)題一直制約著遙感影像的快速生產(chǎn)。針對(duì)這一突出問(wèn)題,本文引入歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI),根據(jù)歸一化植被指數(shù)值域大小進(jìn)行植被顏色增強(qiáng),克服了一直存在的色彩增強(qiáng)問(wèn)題,極大地提升了影像的增強(qiáng)效果。

本文將NDVI引入到測(cè)繪產(chǎn)品生產(chǎn)中,主要是基于NDVI對(duì)綠色植被較為敏感,根據(jù)歸一化植被指數(shù)值域大小進(jìn)行植被顏色分級(jí)處理,使其更直觀地實(shí)現(xiàn)綠色植被分級(jí)，顯示的同時(shí)其他地物不失真。具體分級(jí)方式見(jiàn)表1,其中B2波段值對(duì)應(yīng)NIR近紅外波段的反射值,B3波段值對(duì)應(yīng)R紅光波段的反射值。以往影像增強(qiáng)方式處理結(jié)果和經(jīng)過(guò)歸一化植被指數(shù)顏色分級(jí)增強(qiáng)算法處理后的圖像如圖1所示。

表1 歸一化植被指數(shù)顏色分級(jí)增強(qiáng)算法參數(shù)設(shè)置表

(a)普通色彩增強(qiáng)方法 (b)NDVI顏色分級(jí)增強(qiáng)方法

通過(guò)上述對(duì)比發(fā)現(xiàn),以往影像增強(qiáng)方式處理結(jié)果雖然目視效果較好,但影像色調(diào)整體偏綠,影響后續(xù)的判讀與應(yīng)用。經(jīng)過(guò)歸一化植被指數(shù)值域大小進(jìn)行植被顏色分級(jí)處理后,影像色彩飽和度和清晰度顯著提升,不會(huì)出現(xiàn)過(guò)度曝光與失真現(xiàn)象,植被根據(jù)茂密程度呈梯度分層狀顯示,而不是單純的提亮,整體符合真實(shí)的地表情況,進(jìn)一步說(shuō)明該方法要優(yōu)于傳統(tǒng)色彩增強(qiáng)算法,可應(yīng)用于大范圍的遙感影像快速生產(chǎn)中。

2.4 拉花變形平滑處理

傳統(tǒng)方式處理拉花變形一般是通過(guò)影像貼圖方式進(jìn)行變形修改,但是當(dāng)遇到較大工廠、橋梁或者像南方部分城市梯田分布較多的地方,拉花變形非常之多,修改極為復(fù)雜,同時(shí)也一定程度損失了影像的精度。針對(duì)全省范圍的拉花變形修改,需要投入大量的工作人員,連續(xù)修改一個(gè)月甚至幾個(gè)月時(shí)間,工作量巨大,耗時(shí)耗力,一直以來(lái)這都是測(cè)繪生產(chǎn)工作中的一大難題,制約著測(cè)繪產(chǎn)品的快速生產(chǎn)。因此,本文突破以往技術(shù)局限,通過(guò)大量試驗(yàn),對(duì)全省不同類別地物拉花變形進(jìn)行了起源分析、變形分類、濾波方法選擇、精度測(cè)試等研究,實(shí)現(xiàn)了全省的拉花變形平滑處理,極大地提升工作效率,為我省今后的衛(wèi)星遙感影像處理工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

本文中的濾波方法,主要引入圖像處理領(lǐng)域的濾波概念,目的是為了去除圖像采集和傳輸過(guò)程中摻入的干擾噪聲,也就是本文中的拉花變形部分。濾波可在空間域和頻域上進(jìn)行,其中中值濾波算法是空間域中應(yīng)用較為廣泛的濾波方式,既去除噪聲又保護(hù)圖像邊緣信息,尤其適合本項(xiàng)研究對(duì)DEM拉花變形的處理,同時(shí)較好地保持了DEM曲面的平滑形態(tài)特征。表2是不同類型進(jìn)行中值濾波的像素值范圍和迭代次數(shù)。

表2 中值濾波像素值范圍和迭代數(shù)

通過(guò)對(duì)全省不同類別地物拉花變形統(tǒng)計(jì),共勾畫出22 466塊圖斑,總面積達(dá)5 444.69 km,并按照?qǐng)D斑類型進(jìn)行分類。根據(jù)這些變形的圖斑,把陡峭區(qū)域DEM裁切出來(lái),對(duì)處于DEM陡峭情況嚴(yán)重的區(qū)域加以較大權(quán)重、增加迭代次數(shù),進(jìn)而獲得較顯著的平滑效果,而對(duì)處于DEM陡峭情況輕微的區(qū)域加以較小權(quán)重、減少迭代次數(shù),進(jìn)而獲得較弱的平滑效果;對(duì)同一要素要經(jīng)過(guò)多次的重復(fù),直至平滑曲面滿足應(yīng)用的精度要求。然后在ArcGIS軟件里面把原始的DEM和平滑后的DEM進(jìn)行覆蓋合并,使其達(dá)到既滿足糾正精度又避免造成影像拉花變形的目的,最終消除全省范圍因DEM產(chǎn)生的拉花變形。

3 結(jié)果與驗(yàn)證

本文基于高景一號(hào)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)在高分辨率底圖制作中的關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)了研究,最終制作全省范圍的數(shù)字正射影像成果,并對(duì)成果加以精度驗(yàn)證。依據(jù)CH/T 1027—2012《數(shù)字正射影像圖質(zhì)量檢驗(yàn)技術(shù)規(guī)程》、CH/T 1015.3—2007《基礎(chǔ)地理信息數(shù)字產(chǎn)品1∶10 000 1∶50 000 生產(chǎn)技術(shù)規(guī)定第3部分：數(shù)字正攝影像圖(DOM)》規(guī)范,以及正射影像平面精度要求,平面位置中誤差限差在平地和丘陵地區(qū)為5.0 m,山地、高山地為7.5 m。最終平面位置中誤差檢測(cè)如表3所示。

表3 平面位置中誤差檢測(cè)匯總表

通過(guò)分析可知,平面位置中誤差精度滿足規(guī)定要求,而且精度較好,本文的關(guān)鍵技術(shù)方法可用于大范圍的基礎(chǔ)測(cè)繪產(chǎn)品生產(chǎn)項(xiàng)目中。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于高景一號(hào)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)在大范圍、高分辨率底圖制作中的關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)了研究,解決了多個(gè)以往測(cè)繪產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中遇到的局限問(wèn)題,極大地提升工作效率,降低了生產(chǎn)成本。目前,高分辨率的正射影像成果已經(jīng)被成功應(yīng)用到省內(nèi)、省外的多個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域工作中,對(duì)推動(dòng)測(cè)繪地理信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步起到重要的促進(jìn)作用。未來(lái),隨著全省域控制點(diǎn)庫(kù)的建設(shè),根據(jù)控制點(diǎn)庫(kù)進(jìn)行精確匹配,將會(huì)極大地提高影像校正精度。同時(shí)加大推廣高分辨率正射影像成果的利用,實(shí)現(xiàn)自然資源的高效融合利用,充分發(fā)揮其應(yīng)用價(jià)值,滿足測(cè)繪地理信息產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的需求。