摘要:对卫星影像正射影像图生产过程中的各个技术环节进行了论述,如区域网平差、正射纠正、影像融合、波段提取与组合、波段运算、匀光匀色、影像镶嵌等,并根据生产中的技术经验,对一些生产方法进行了分析,为正射影像生产提供一定的参考。

关键词:数字正射影像图(DOM);区域网平差;正射纠正;影像融合;卫星影像;波段运算;匀光匀色;影像镶嵌

0引言

近年来,测绘地理信息数据在自然资源管理中发挥着越来越重要的作用,为山水林田湖草的统一管理提供基础地理信息数据,为自然资源管理部门履行全民所有土地、矿产、森林、草地、湿地、水资源等自然资源资产所有者职责提供科学可靠的依据。而数字正射影像图因其直观逼真、信息丰富,广泛应用在地形图测绘、地理国情监测、国土调查、生态变化监测、电子地图等方面。随着卫星影像的时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率与辐射分辨率的不断提高,影像获取方便、快捷,能满足大部分项目的精度需求,使用越来越广泛。目前常用的卫星影像数据类型有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。利用卫星影像生产数字正射影像图,一般需经过区域网平差、正射纠正、影像融合、波段提取、匀光匀色、影像镶嵌裁切等步骤[1]。

1区域网平差

卫星影像区域网平差目前一般采用两种方式:一是采用基于已有基础地理信息成果开展区域网平差[2];二是采用基于像控点资料进行区域网平差[3]。相对来说第一种方法效率高,但要求测区有基础地理信息成果覆盖。

1.1基于已有基础地理信息成果的区域网平差

利用高分辨率卫星影像的原始轨道参数与已有基础地理信息成果(DEM、DOM)进行自动定向、自动匹配连接点,匹配得到大量特征点,构建区域网,并从已有DEM、DOM成果中提取特征点的平面和高程信息,利用这些匹配的特征点作为控制信息,通过平差解算,解算出精确的卫星影像轨道参数(∗.rpc)。

1.2采用基于像控点资料的区域网平差

利用高分辨率卫星影像的原始轨道参数进行自动定向,自动提取连接点构建区域网,并将像控点量测入区域网中,进行区域网平差,解算出精确的卫星影像轨道参数。该方法需收集或外业施测适量的像控点,以满足区域网平差精度需求。

2正射纠正

区域网平差后,首先对全色波段卫星影像进行正射纠正。全色波段影像纠正后正射影像分辨率可以根据项目需求设置,正射纠正时按整景进行纠正。正确设置影像坐标投影方式,当卫星影像跨两个投影带时,将影像分布较多的投影带作为正射纠正的投影带。纠正过程中最好不要对影像的灰度和反差进行拉伸,不改变像素位数。多光谱波段卫星影像正射纠正可以采用多光谱波段与全色波段影像联合区域网平差纠正和影像配准纠正两种方法。

2.1多光谱波段与全色波段影像联合区域网平差纠正

在区域网平差过程中,利用多光谱波段与全色波段影像建立区域网平差工程,在全色波段和多光谱波段影像上自动提取大量连接点,通过平差解算,解算出精确的全色波段轨道参数和多光谱波段轨道参数,然后利用DEM进行正射纠正。这种方法生产效率高,但在连接点匹配精度不好时,配准精度不高,影像融合后可能会有重影。

2.2影像配准纠正

影像配准纠正是利用多光谱波段影像与全色波段影像进行影像配准,以纠正好的全色波段影像为控制基础,选取同名点对多光谱影像进行纠正。控制点一般每景不少于15个,均匀分布在整景范围内。为了保证融合效果,配准纠正的控制点残差应不超过1个像素。纠正后应进行多光谱波段影像和全色波段影像的套合检查,两景影像之间的配准精度不得大于1个像素(多光谱影像上),典型地物和地形特征(如山谷、山脊)不能有重影。这种方法对每景影像配准精度进行控制,但是生产效率不高。

3影像融合

卫星影像融合一般采用Pansharpen融合方法[4],该算法颜色恢复较好,接近于原始多光谱影像,同时空间信息锐化明显。影像融合一般只对同一卫星遥感影像的多光谱波段数据和全色波段数据进行融合。影像融合后,为了避免因像素降位处理导致出现曝光过度等信息损失的现象,减少对后续使用的影响,不对影像进行像素降位处理,融合后影像像素位数应为16bit。融合后影像应纹理清晰,无影像发虚和重影现象,能明显提高地物解译的信息量,融合影像分辨率与全色波段影像分辨率保持一致。

4波段提取与组合、波段运算

融合后的影像一般为含有4波段的多通道影像,BLUE为蓝色波段,GREEN为绿色波段,RED为红色波段,NearIR为近红外波段,一般用1、2、3、4表示相应的波段号[5]。因此需要对红绿蓝3波段进行波段提取,波段提取顺序为3、2、1,提取后进行波段组合为RGB颜色模式的真彩色合成影像。由于植被对近红外波段具有高反射性,卫星影像获取的近红外波段数据反映了大量的植被信息,因此进行波段运算,利用近红外波段对绿色波段数据进行加绿,既增加了绿色饱和度,又增加了地物的清晰度和不同地物的层次感。加绿后的新影像红绿蓝3波段如下:RED新=RED旧GREEN新=GREEN旧×(1-P)+NearIR旧×PBLUE新=BLUE旧P为近红外波段在加绿后新影像的绿色波段中的比例,P值一般在0.1—0.2之间,P取0.15附近的值时,加绿后,绿色饱和度和自然感较好。

5影像匀光匀色与影像降位

影像降位是将影像像素位数由16bit降为8bit,即像素的灰度值范围从0—65535之间转为0—255之间。降位处理最好选择在影像匀光匀色的同时进行,这样避免匀光匀色过程中使用因影像降位而信息损失后的影像作为数据源,避免匀光匀色后的影像出现曝光过度、阴影过暗等信息损失现象。由于卫星影像时相和传感器不同,导致不同景之间色彩差异较大,需对卫星影像进行匀光匀色等色彩一致性处理,使影像整体色彩自然、纹理清晰、反差适中、层次分明、色彩一致。对于大范围内卫星影像匀光匀色,最好采用参考影像带地理坐标的空间匀光匀色方法,该方法的参考影像为带有地理坐标的整个测区低分辨率影像,首先手工调整参考影像(匀光模板)的颜色,使影像色彩达到最佳。匀光匀色时根据地理信息,按参考影像的色彩对相应空间的卫星影像进行匀光匀色,使目标影像具有与参考影像同样丰富的色彩,从而保证每个区域有最真实的色彩,最大限度地保留影像的色彩、层次、清晰度,消除单一模板造成影像的失真,适合多源多时相大区域正射影像制作。而采用直方图均衡化和直方图匹配方法,整个测区选用同一匀光模板,匀光后的整个测区的影像色彩单一,仅仅适合小范围色彩变化不大的区域[6]。对于大范围影像来说,地物本身颜色差别很大,如荒漠和周边的绿洲,这种方法容易造成色彩损失。

6影像镶嵌裁切

影像镶嵌采用大区域自动镶嵌方法[7],自动生成区域内的镶嵌线,然后对镶嵌线进行编辑。编辑镶嵌线的主要目的是解决关键点或镶嵌线落入建筑物、桥梁等地物造成地物错开、色彩不一致等现象。镶嵌线在编辑过程中沿着线状地物、地块边界编辑,如山脊、山谷地带、河流等,绕开完整地物,保持景与景之间接边处色彩过渡自然,地物合理接边,无地物错位、模糊、重影和晕边现象。镶嵌线编辑过程需设置羽化宽度使得接边线两侧的色调基本保持一致。影像镶嵌后,根据项目要求对影像进行裁切分幅,生产分幅正射影像图。

7结束语

随着卫星影像在各行各业中的广泛应用,对卫星影像正射影像图的生产工艺必将有新的拓展。本文总结了近年来卫星影像生产的技术流程,并在相关环节中,根据生产经验,总结了这些技术环节中不同生产方法的特点,对一些经过生产实践证明的好工艺进行推荐,希望对卫星正射影像生产起到一定的参考作用。

作者:吴立果 单位:甘肃省测绘工程院甘肃省应急测绘工程研究中心