余辉-
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lㄜjqbηoл』e溃Гzv扫胜ra Q UI C KB I R D影像的正射纠正及地形图更新应用研究 摘 要：介绍了Q u i c k B i r d影像的波段合成、分辨率融合、图像增强以及 自然色彩变换等技术，阐述 了Q u i c k Bi r d 影像的正 射纠正的方法、纠正后的精度分析 、纠正后应用于地形 图及 空间数据更新的技 术方法 。 关键词：Qu i c k Bi r d ；正射纠正 ；精度分析 ；空间数据；更新 Re s e a r c h o f Qu i c k b i r d I ma g e o n Or t h o c o r r e c t i o n a n d Upda t i ng o f Re l i e f M a p SHI Yu h u a ( B a s i c G e o g r a p h i c I n f o r ma t i o n C e n t e r o f G a n s u ， L a n z h o u 7 3 0 0 0 0 ， C h i n a ) A b s t r a c t ：T h i s p a p e r i n t r o d u c e s s o me t e c h n i q u e o f Q u i c k b i r d ，t h a t i n c l u d e s L a y e r S t a c k ，R e s o l u t i o n Me r g e ， R a d i o m e t r i c E n h a n c e me n t ，N a t u r e C o l o r " S T r a n s f o r m a t i o n a n d S O o n ．I t p r i ma r y e x p o u n d s t h e m e t h o d o f Q u i c k b i r d " S Or t ho c o r r e c t i o n ， p r e c i s i o n a n a l y s i s ， a p p l i c a t i o n t o u p da t i n g t e c hn i qu e o f r e l i e f ma p a n d s p a t i a l d a t a ． Ke y w o r d s ：Q u i c k b i r d ；o r t h o c o r r e c t i o n ；p r e c i s i o n a n a l y s i s ；s p a t i a l d a t a ；u p d a t i n g 遥感作为现代信息技术的重要组成部分，是获 取地球空间信息及其动态变化资料 的主要技术手段 ， 成为从事地球科学 、资源环境 、测绘勘察、农林水 利等学科科学研究的基本方法 ，在资源调查与规划 、 环境质量评价与监测 、农业生产管理 、测绘制 图和 区域开发等方面得到广泛 的应用 。 遥感影像内容丰富、地表识别能力高，如何实 现丰富的遥感信息资源利用最大化是当今遥感技术 研究 、探索的前沿 。遥感影像在测绘行业 中的应用 已较为广泛 ，对 Q u i c k B i r d影像纠正处理和应用与更 新地形 图的探索是关键技术之一 。 1 影像简介 Q u i c k B i r d影像是美 国数字全球公司 Q u i c k B i r d 卫 星获取的图像，图像分辨率为0 ． 6 1 m( 黑白)～2 ． 4 4 m ( 彩色 ) ，重访周期 1 ～ 3 d 。它的出现使航天遥感与 航空遥感 的界限变得模糊 ， 引起世界的广泛关注。 将 Q u i c k B i r d 的0 ． 6 1 m分辨率图像与2 ． 4 4 m多光谱图像融 合 ，可用于类型识别 ，提高成图精度 ，适用于资源 与环境分析制 图，适合 编制城乡大比例尺规划用图、 土地利用图及资源环境专题制图等。 2 影像预处理 2 ． 1 波段选择 人们习惯用彩色来显示一幅 图像。彩色显示是 由红、绿、蓝三原色组成的，即仅能用 3个波段组 收稿日期：2 0 0 7 — 0 8 - 2 1 合。它限制了波段选取的数量，却达到了还原地物 色彩 ，在可视条件下 目视辅助解译地物 的 目的。为 了实现最佳的融合效果 ，融合前必须进行最佳波段 组合方案的选择。要求 3 波段合成图像信息量大、相 关性小、冗余度小、整体改善图像质量 。在进行了 试验后 ，认为选择 2 ． 4 4 m分辨率的红 、绿、近红外三 个波段组合 ，经过自然色彩变换后，影像的色彩接 近真彩色，以利于更好地识别和解译各类要素，进 行综合判读和判调，这对更新数据的完整性、要素 定性和定位的准确性意义重大。 2 ． 2 分辨 率融合 分辨率融合是对不 同空间分辨率的遥感 图像的 融合处理，使融合后的遥感图像既具有较好的空间 分辨率、又具有多光谱特征，从而达到图像增强的 目的 。选择红、绿 、近红外波段组合后的 2 ． 4 4m的 多光谱影像和0 ． 6 1 m分辨率的全色影像进行融合 ， 试 验中采用 了主成份变换法 、乘积法 、比值法进行 了 具体的分析比较。结果表明，以主成份变换法空间 解析度和色彩解析度为最优 。 2 - 3 图像增强 遥感图像在获取处理过程 中，由于多种因素 的 影响，导致图像质量多少会有所退化。图像增强 的 目的在于 ：一是采用一系列技术改善图像的视觉效 果，提高图像的清晰度。本次试验主要使用了空间 增强处理 中的锐化增强处理 ( C r i s p E n h a n c e m e n t ) 。锐 化增强后的图像 ( 见图2 )明显比锐化增强前的图像 维普资讯 · 4 6· 地理空间信息 第5卷第6期 ( 见 图 1 )清晰度要好 图 1 锐化增强前图像 图 2 锐化 增 强 后 图 像 二是将 图像转换成 一 种更适合 人或机器进行 分 析处理的形式 。陶像增强不是以 像保真度为原则 ， 而是通过图像纹理 、色彩等变换 处理 ．设法有选 择 地突出便 于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑 制 一些无用的信息，以提高 像的使用价值 。试验中 主要使用 了光谱增强处理中的自然色彩变换 f N a t u r e C o l o r 1 ， 对 图3所示图像经 闩然包彩变换得到图4所示 的更接近 自然色彩的图像 ，便于珲解和识别 、解译 地物 图 3 自然色彩变换前图像 图 4 自然色彩变换后图像 3 影像正射纠正 3 ． 1 遥感影像的误差来源 原始的遥感图像存在严重的几何变形 ，引起几 何变形的原因主要有 ： 1 )卫星的姿态 、轨道以及地 球的形状和运动等外部因素；2 )遥感器本身结构性 能和扫描镜的不规则运动 、检测器采样延迟、探测 器的配置 、波段间的配准失调等内部因素 ；3 )纠正 上述误差而进行一系列换算和模拟而产生的处理误差。 3 ． 2 纠正试验 几何校正的 目的就是要 纠正上述 系统及非系统 性因素引起的图像变形，从而使之实现与标准图像 或具有特定投影和坐标系统的地 图完全套合配准 ， 并 使其本身具有空间参数的特性 。 纠正试验采用 E R D A S的Q u i c k B i r d 纠正模型 ，采 用 L E 1 C A G P S卫星定位系统静态快速观测 、 计算全野 外布设的像控点。每景影像一般有 1 O～ 1 5个点 ，且 分布均匀 。像控点选取在图像上有明显 的、清晰的 定位识别标志，如道路交叉点、河流叉 口、建筑边 界 、地块角点。所有 的控制点都精确刺点并绘点位 图 ，最终成果统一换算 到 1 9 8 0西安坐标系。为了消 除投影差，采用 D E M ( 数字高程模型)参加影像数 字微分纠正。试验采用两种不同的 D E M数据纠正同 一景影像 ( 本景影像所属地形类别为山地 ) ，一种是 1： 5万 DE M ( 格网间距 2 5 m) ；另一种 DE M数据是 由 1： 1 万D R G数据对等高线、高程点等地貌要素矢 量化 ，构 T I N( 不规则三角网)生成的 D E M ( 格网间 距 5 m) 。在像控成果和 DE M模型准备完成后 ，通过 E R D A S软件的 Q u i c k B i r d纠正模型按步骤进行处理 ， 即能分别得到用两种不 同 DE M数据纠正的遥感正射 影像 ( R S D OM) 。 3 ． 3 精度分析 用纠正后的 Qu i c k B i r d影像与 1：1 万 DRG( 数字 栅格地图 )套合 ，在 同名地物上分别读出一组 X、Y 坐标值。用纠正后的同名影像点坐标减去在 D R G上 同名地物量测值 ，求 m点位相对移位差。两种格 网 问距的 D E M用于纠正试验精度对比统计见表 1 。 表 I 纠正精度对比统 计表 试验结果表明，采用两种 D E M参加影像数字微 分纠正均满足 1： 1 万 D L G( 数字线划地图 )的更新 精度要求，采用 1： 1 万 D E M精度稍高。 维普资讯 第 5卷第 6期 石 玉华 ： QUI C KBI RD影像 的正射 纠正及 地形 图更新应 用研 究 ·4 7‘ 4 用于地形图更新 高分辨率的遥感影像处理的研究成果，为要素 的室 内判读提供了可能性 ，为利用航 天遥感 图像进 行地形图修测提供 了基础。通过人工 和计算机识别 的途径 ，预先进行要素的内业判读 ，结合 已有地形 图，最终完成基础地理信息数据的更新。 4 ． 1 与 DR G数据套合 高分辨率的遥感影像与 D R G数据套合、分析、 比较 ，修测变化地物是地形 图和地理空间信息更新 的有效手段。为了直观与简便 ，需要把相应的 D R G 数据透明叠加到影像上 ，对 于变化 了的地物 ，以影 像为准，利用D R G进行部分地物的定性。 4 ． 2 更新的技 术方法 更新要素主要有 ：居民地及建 ( 构 )物、温室 、 人工渠 、 植被 、 交通道路等纹理 比较明显的地物要素。 1 )居民地及建 ( 构 )筑物。修测 1： 1 0 0 0 0 地形 图时，按居民地综合取舍要求先进行主要街道修测 ， 大片居 民地内在保管外 围特征情况下可进行综合采 集 ，对于居民地房屋以屋顶轮廓为准绘出。 对于上下形体规则 的楼房 ( 投影畸变较小 的区 域 ) ，先以楼顶为准调绘楼房形状 ，然后平移到能看 见房屋底线的边线处。 投影畸变较大的或上下形体不规则的高层房屋 ， 要以底部边沿为准。一般较高的建筑物可看到相邻 两侧边沿线而看不到另外两侧边沿线 ，此种情况就 以可看到的两边沿线矩形推 出另外两边 ；圆形 ( 或 其他形体 )的建筑 物，也可对称地绘 出看不到的部 分，在外业调绘时要重点核实。 各种地面上的能判读的地物要素，按影像上要 素的实际类型和位置绘出，被树或其他地物断断续 续遮挡时 ，可依能看到的影像要素连续绘 出。 遇到被邻近高层遮挡、影像模糊或高大树木遮 盖 的房屋 、地 面地物要素时，要绘 出其相应的具体 范围线 ，单独存放一层 ，以便外业补绘。 地 图上没有 的，而影像上有显著的人工修造 的 地物纹理的并且判断不 出地物类别的 ，可绘出纹理 、 推测出类型 ，暂归人相应 的层 ，以纯绿色表示 ( 可 以规定 ，凡推测 内业判绘的地物 ，均以纯绿色表示 ， 其他所有要素均不要使用纯绿色，以便外业核查 ) 。 2 ) 植被。 依据影像采集不同纹理之间的分界线 ， 外业调绘定性。 3 )交通 。在影像上主要对照底图判绘有变化的 及新增的公路及其附属设施 、 铁路及其附属设施 、 城 区街道等。 ． 4 )水 系。面状水系要素从 影像上较容易修测 ， 线状水系要素要依据 D R G底图， 按影像上走 向修测。 5 结 语 Q u i c k B i r d影像正射纠正是其影像得以应用的基 本技术方法 ，与所有正射影像一样 ，其单片微分正 射纠正 的精度主要取决于控制点分布 、数量和所采 用的 D E M基本格 网大小和精度。对应 1：1 0 0 0 0地形 图精度要求 ，山地采用 1： 1 0 0 0 0( 5 1 T I 格网间距 )的 D E M比较适宜 ；平地 、丘陵地形采用 1：1 00 0 0( 5 1 T I 格 网间距 )和 1： 5 0 0 0 0( 2 5 1 T I 格网间距 )均可达到 精度要求 。 对于地形图更新 ，利用 Q u i c k B i r d正射影像更新 1：1 0 0 0 0地形 图是一种经济 、 有效 、实用 的方法 ，能 及时提供现势地 图，经在几个城市试验 ，对一般地 区较 为有效 ，但 对 城市 区域较 为 困难。因此利 用 Q u i c k B i r d正射影像更新全要素地形 图有较大的局限 性。在没有立体像对情况下 ，无论采用多高分辨率 的遥感单 片影像 ，首先 ，不能更新地貌要素 ，地貌 要素只能依据 D RG，对于地貌发生变化的区域 ，如 新修建的高速公路过山等，要考虑用其他方法进行 更新 ；其次 ，对于有大量高层建筑的城镇地 区，因 为楼房 的投影畸变较 大，或者上下形体不规则的群 楼和主楼 ， 很难判定实际形状 ， 更新后的精度也不高。 以遥感影像或航摄影像作为主要资料源更新已 有的矢量数据是今后一个时期的主要技术方法和手段。 参考文献 [ 1 ] 仇肇悦 ， 李 军 ， 郭宏俊 遥 感应 用技 术[ M] ． 武汉： 武汉测绘 科技 大学 出版社 ， 1 9 9 8 [ 2 ] 赵英时． 遥感应用分析原理与方法[ M] ． 北京： 科学出版社， 2 0 0 3 [ 3 】 党安 荣， 王晓栋 ， 陈晓峰 ， 等． 遥感图像 处理方法[ M] ． 北京： 清 华 大学人居环境研究中心 ， 2 0 0 0 [ 4 ] 常庆瑞 ， 蒋平安， 周 勇， 等． 遥感技术导论[ M] ． 北京： 科学 出 版 社 ． 2 0 0 4 [ 5 ] 贾永红． 计算机 图像处理与分析[ M] ． 武汉： 武汉大学出版社， 2 0 01 几何校正是给图象加上地理坐标,正射校正加上地理坐标的同时再通过一些测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图象变形.后者的测量高程点很难获得,需要外定向数据点. 在ERDAS8.6中不可以加入测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图象变形，但在ERDAS9.1中也可以在几何纠正的模块中加入测量高程点和DEM来消除地形起伏引起的图象变形。所以两者的区别不是这样的。正射纠正是几何纠正的一种，它主要是用来处理航片的，单单用几何纠正更粗糙一点，正射纠正处理航片模型更精确。图像几何校正（看图 需要打开） 1、图像几何校正的途径 ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标，→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。 ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。 图2-1 Set Geo-Correction Input File对话框在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中，需要确定校正图像，有两种选择情况：其一：首先确定来自视窗（FromViewer），然后选择显示图像视窗。其二：首先确定来自文件（From Image File），然后选择输入图像。 2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model） ERDAS提供的图像几何校正模型有7种，具体功能如下：表2-1 几何校正计算模型与功能模型 功能 Affine 图像仿射变换（不做投影变换） Polynomial 多项式变换（同时作投影变换） Reproject 投影变换（转换调用多项式变换） Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换 Camera 航空影像正射校正 Landsat Lantsat卫星图像正射校正 Spot Spot卫星图像正射校正 3、图像校正的具体过程第一步：显示图像文件（Display Image Files）首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，打开两个视窗（Viewer1/Viewer2），并将两个视窗平铺放置，操作过程如下： ERDAS图表面板菜单条：Session→Title Viewers 然后，在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：tmAtlanta,img 在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：panAtlanta,img 第二步：启动几何校正模块（Geometric Correction Tool） Viewer1菜单条：Raster→ Geometric Correction →打开Set Geometric Model对话框（2） →选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK →同时打开Geo Correction Tools对话框（3）和Polynomial Model Properties对话框（4）。在Polynomial Model Properties对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数： →定义多项式次方（Polynomial Order）:2（若此处定义的次方数为T，则需配准的点数为（T+1）*（T+2）/2，若为2，责应该配置6个点） →定义投影参数：（PROJECTION）:略 →Apply→Close →打开GCP Tool Referense Setup 对话框（5） 图2-2 Set Geometric Model对话框 图2-3 Geo Correction Tools对话框 图2-4 Polynomial Properties对话框 图2-5 GCP Tool Referense Setup 对话框第三步：启动控制点工具（Start GCP Tools） 图2-6 Viewer Selection Instructions 首先，在GCP Tool Referense Setup对话框（图5）中选择采点模式： →选择视窗采点模式：Existing Viewer→OK →打开Viewer Selection Instructions指示器（图2-6） →在显示作为地理参考图像panAtlanta,img的Viewer2中点击左键 →打开reference Map Information 提示框（图2-7）；→OK →此时，整个屏幕将自动变化为如图7所示的状态，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态。 图2-7 reference Map Information 提示框 图2-8 控制点采点第四步：采集地面控制点（Ground Control Point） GCP的具体采集过程：在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和繁重的工作，具体过程如下： 1、 在GCP工具对话框中，点击Select GCP图表，进入GCP选择状态； 2、 在GCP数据表中，将输入GCP的颜色设置为比较明显的黄色。 3、 在Viewer1中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入GCP。 4、 在GCP工具对话框中，点击Create GCP图标，并在Viewer3中点击左键定点，GCP数据表将记录一个输入GCP，包括其编号、标识码、X坐标和Y坐标。 5、 在GCP对话框中，点击Select GCP图标，重新进入GCP选择状态。 6、 在GCP数据表中，将参考GCP的颜色设置为比较明显的红色， 7、 在Viewer2中，移动关联方框位置，寻找对应的地物特征点，作为参考GCP。 8、 在GCP工具对话框中，点击Create GCP图标，并在Viewer4中点击对应点，系统将自动将参考点的坐标（X、Y）显示在GCP数据表中。 9、在GCP对话框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态，并将光标移回到Viewer1中，准备采集另一个输入控制点。 10、不断重复1-9，采集若干控制点GCP，直到满足所选定的几何模型为止。第五步：采集地面检查点（Ground Check Point）以上采集的 GCP的类型均为控制点，用于控制计算，建立转换模型及多项式方程，。下面所要采集的GCP类型是检查点。（略）第六步：计算转换模型（Compute Transformation） 在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模型。所以随着控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成。 在Geo-Correction Tools对话框中，点击Display Model Properties 图表，可以查阅模型。第七步：图像重采样（Resample the Image）重采样过程就是依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程。原图像中所有删格数据层都要进行重采样。 ERDAS IMAGE 提供了三种最常用的重采样方法。略图像重采样的过程：首先，在Geo-Correction Tools对话框中选择Image Resample 图标。然后，在Image Resample对话框中，定义重采样参数； →输出图像文件明（OutputFile）:rectify.img →选择重采样方法（Resample Method）:Nearest Neighbor →定义输出图像范围： →定义输出像元的大小： →设置输出统计中忽略零值: →定义重新计算输出缺省值：第八步：保存几何校正模式（Save rectification Model）在Geo-Correction Tools对话框中点击Exit按钮，推出几何校正过程，按照系统提示，选择保存图像几何校正模式，并定义模式文件，以便下一次直接利用。第九步：检验校正结果（Verify rectification Result）基本方法：同时在两个视窗中打开两幅图像，一幅是矫正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接功能，及查询光标功能进行目视定性检验。参考资料： 和
苏萦-
首先需要看是什么影像，是TM，还是SPOT，还要是什么季节的（时相），还要看纹理等结构特征，还要看它的波段组合，如果是TM432，，则有可能是草地。