⑴ 高解析度影像數據處理及數據建庫技術方法研究
潘振祥
（河南省國土資源廳信息中心 鄭州 450016）
摘 要：本文通過開展高解析度衛星遙感影像數據（SPOT5）處理及建庫技術方法研究和探索，制定了《高解析度影像數據處理及基於遙感影像土地利用資料庫建設技術要求》和《省級基於遙感影像 1∶1 萬土地利用資料庫標准》，製作了覆蓋河南全省的 1∶1 萬數字正射影像圖，建立了河南省基於 SPOT 5 的 GPS 像控點圖形圖像資料庫、高解析度衛星影像資料庫和基於影像信息土地利用資料庫，為全國土地利用二次調查基礎底圖製作進行了有益的探索。
關鍵詞：土地資源 衛星影像 遙感 資料庫 像控點
0 引 言
隨著信息技術的快速發展，衛星遙感影像處理技術得到了突破性進展，高解析度衛星影像在土地資源調查評價物嘩、土地利用動態遙感監測、土地執法監察、土地變更調查以及大中比例尺地形圖測繪等方面應用已取得顯著成效。
針對河南省高解析度遙感影像數據處理及資料庫建設項目任務，項目組提出了利用 GPS 外業靜態實測坐標作為影像數據校正的控制資料，制定了《高解析度影像數據處理及基於遙感影像土地利用資料庫建設技術要求》和《省級基於遙感影像 1∶1 萬土地利用資料庫標准》等，並根據項目任務要求，制定了切合河南實際的基於遙感影像信息的土地利用分類體系，同時，通過項目開展，製作了覆蓋河南全省的 SPOT 5 數字正射影像圖（DOM），並建立了河南省基於 SPOT 5的 GPS 像控點圖形圖像資料庫，為土地利用二次調查基礎底圖製作進行了有益的探索。
1 影像數據處理及資料庫建設技術路線
（1）多源遙感信息相結合。選取最佳波段組合的多光譜影像與高解析度全色影罩尺行像融合，生產具有高解析度空間信息和豐富光譜信息的融合影像。
（2）GPS 像控點、基礎圖件（資料庫）和 DEM 相結合。根據實際情況，採用 GPS 像控點，同時利用 1∶5 萬 DEM 對遙感影像進行正射校正。
（3）人機交互與計算機自動提取相結合。以人機交互解譯為主，進行土地分類信息提取。
（4）遙感解譯與地面調查相結合。對提取的地類圖斑信息進行外業驗證，對在室內不確定的地類圖斑，進行外業實地調查。
2 GPS 像控點圖形圖像資料庫建立
為保證像控點選取精度，首先在 2.5 m 解析度的全色影像上，按照像控點選取的技術要求，每景均勻選取了 25 個像控點，並對像控點進行了全外業 GPS 靜態測量，在 MapGIS 平台下編輯像控點屬性結構，建立 GPS 像控點圖形圖像資料庫，並將像控點外業測量成果表以圖片方式保存在屬性表中。如圖1所示。
圖1 像控點圖形圖像資料庫示意圖
2.1 GPS 像控點選取
為保證像控點外業測量精度，像控點選取時，點位分布要相對均勻，特徵明顯，交通便利，數量足夠，盡可能在全色影像上選取，盡量避開高壓線、大面積水域等干擾因素。
為提高外業測量效率，將選取的待測像控點製作成「像控點外業測量成果表」，成果表包括像控點編號、點位及放大的示意圖、WGS84、1954 北京、1980 年西安三套坐標和點位說明等內容。
2.2 GPS 像控點外業施測
像控點外業測量採用附合路線法，各像控點平均間距約 13 km，像控點與 C 級 GPS 控制點組成 GPS 控制網。GPS 像控點外業測量利用河南省 C 級 GPS 控制網成果的三套數據（分別為WGS 84、1954 北京和 1980 年西安坐標）作為起算數據，依據《全球定位系統（困察GPS）測量規范》，採用靜態方式同步進行觀測，三台套 GPS 接收機為一組，觀測時段長度不少於 45 分鍾，衛星高度角≥ 15°，有效觀測衛星總數≥ 4 個。測量數據採用南方測繪軟體進行基線解算、平差處理並進行高程擬合，最後解算出像控點基於三套坐標系統的三套數據和擬合高程。
2.3 GPS 像控點圖形圖像資料庫的建立
GPS 像控點圖形圖像資料庫以河南省 1∶50 萬地理底圖作為工作底圖，輸入像控點空間坐標，並採集像控點屬性與圖形信息，建立數學基準統一的像控點圖形圖像文件。像控點圖形圖像信息，除像控點所具有的地理坐標信息之外，還包括與待糾正影像相關的特徵地物的紋理信息、解析度信息等。
3 影像數據處理
影像數據處理包括衛星影像全色數據與多光譜數據的配准、融合和影像數據正射校正、鑲嵌及正射影像圖（DOM）的製作等。本項目所使用到的 SPOT 5 數據是由視寶公司提供的 1A 級數據，只經過了探測器的均衡化處理，為了進行多元數據的復合，製作正射影像圖，必須對圖像進行正射校正，建立地理坐標。影像數據處理技術流程如圖 2 所示。
圖2 影像數據處理技術流程
3.1 影像配准
本項目使用的單景多光譜數據與全色數據是同步接收到的，其圖形的幾何相關性較好，多光譜數據與全色配准難度小、精度高，因此採用相對配準的方法，SPOT 5 多光譜數據波段組合採用 XS2（紅）、XS3（綠）、XS1（藍）形式，影像重采樣間隔為 2.5 m，重采樣方法採用雙線性內插，以景為配准單元，以 SPOT 5 全色數據為配准基礎，均勻選取配准控制點，對接收側視角較大，地勢起伏對配准影響較為嚴重的區域相應增加控制點密度，將 SPOT 5 多光譜數據與之精確配准，並隨機選擇配准後全色與多光譜數據上的同名點進行檢查，以確保數據的配准精度。
3.2 影像融合
圖像融合處理採用最基本的乘積組合演算法直接對兩種空間解析度的遙感數據進行合成，融合後圖像則採用直方圖調整、USM 銳化、彩色平衡、色度飽和度調整和反差增強等手段，以使整景影像色彩均勻、明暗程度適中、清晰，增強專題信息，特別是加強紋理信息。
3.3 影像正射校正
影像正射校正採用 ERDAS 的 LPS 正射模塊，利用 SPOT 5 物理模型，每景 25 個像控點均勻分布於整景影像，各相鄰景影像重疊區有 2 個以上共用點。正射校正以實測點和 1∶5 萬 DEM為校正基礎，以景為單元，對融合後的數據進行正射校正，采樣間隔為 2.5 m。
3.4 影像鑲嵌
影像鑲嵌採用 ERDAS 的 LPS 正射模塊中批量處理模塊，相鄰兩幅影像，均採集了兩個以上共用點，大大提高了影像鑲嵌精度。為驗證鑲嵌精度，以縣（市、區）為單位，在其鑲嵌區隨機選擇 25 個以上檢查點進行鑲嵌精度檢查。
3.5 數字正射影像圖製作
數字正射影像圖（DOM）製作採用 Image Info 工具，按照 1∶1 萬標准分幅進行裁切，覆蓋完整的縣級行政轄區。圖幅整飾依據《高解析度影像數據處理及資料庫建設技術要求》，利用MapGIS 資料庫平台，按照 1954 北京坐標系、1985 年國家高程基準的生成 1∶1 萬標准分幅圖幅整飾。
4 創新成果
項目組在圓滿完成項目任務的前提下，結合項目進展和土地管理需要，創造性地開展工作。總結項目進展和取得的成果，創新成果主要體現在：
（1）影像校正控制點 GPS 外業實測數據作為影像校正控制資料，改變了以往利用地形圖、土地利用現狀圖（資料庫）作為控制資料的傳統方式，極大地提高了影像校正精度，節省了項目投入經費。
覆蓋河南全省 1∶1 萬標准分幅地形圖共計 6565 幅，而實有地形圖僅 5600 余幅，項目組在徵求部課題組同意的前提下，提出採用 GPS 外業實測控制點作為影像校正控制資料的思路。基於這一思路，項目組進行了一系列研究和論證，制定了 GPS 外業測量技術要求，並對覆蓋全省的每景 SPOT 5 衛星影像相對均勻地選取了 25 個控制點，相鄰景影像不少於 2 個共用控制點的原則，全省共選取影像校正控制點 1421 個，GPS 大地控制 C 級點 94 個。根據影像數據接收時間和項目進度，共分 13 個測區，對所有控制點採用附和路線法進行了靜態測量，分別計算出各控制點和檢查點的 WGS84、1954 北京和 1980 年西安三套坐標。
（2）河南省像控點圖形圖像資料庫的建立，為今後河南全省土地利用遙感監測、衛片執法監察等提供了技術保障。
為使外業測量成果長期保存和今後使用，項目組在項目任務之外，在 MapGIS 平台上，基於河南省 1∶50 萬地理底圖，建立了 GPS 像控點圖形圖像資料庫。GPS 像控點圖形圖像資料庫的建立，不僅滿足 SPOT 5_2.5 m 高解析度衛星影像的校正精度要求，同時為今後河南全省土地利用遙感監測、衛片執法檢查、礦山環境監測等奠定了基礎。
（3）高解析度影像數據大區域整體正射校正和鑲嵌處理技術的探索，為影像數據批處理技術的推廣進行了有益的探索。
由於本次試點項目涉及的范圍廣、影像處理工作量大，因此，項目組在保證影像糾正精度的前提下，為提高工作效率，探索和使用了遙感影像專業處理軟體 ERDAS 的 LPS 模塊提供的大區域整體正射糾正和影像鑲嵌處理功能，達到了較好的應用效果。
鑒於本次試點項目所使用的影像數據均為同步接收的 SPOT 5 多光譜與全色數據，其圖形的幾何相關性較好，多光譜數據與全色配准難度小、精度高，因此，影像數據處理採用先單景融合、後大區域整體正射校正、最後進行大區域鑲嵌配準的技術流程進行影像處理。
正射糾正採用 ERDAS 的 LPS 批量正射模塊。糾正採用 SPOT 5 物理模型，控制點均勻分布於整景影像，每景控制點個數為 25 個，各相鄰影像重疊區有 2 個以上共用點。正射糾正以 GPS外業實測控制點和預處理的河南省 1∶5 萬 DEM 為糾正基礎 , 對 SPOT 5 融合數據進行批量糾正，采樣間隔為 2.5 m。影像鑲嵌採用的是 ERDAS 的 LPS 批處理模塊，由於各相鄰景影像均採集了兩個以上的共用點，大大提高了影像鑲嵌精度。
（4）基於遙感影像信息土地利用分類標准體系的制定，為國家和省級快速掌握和提取土地利用變化信息進行了有益的探索。
項目組根據部課題組要求及國家和省土地管理工作需要，結合 SPOT 5 衛星影像光譜特徵和紋理信息，經充分研究和論證，制定了切合河南實際、滿足「高解析度影像數據處理及資料庫建設」試點項目需要的基於遙感影像信息的土地利用分類標准，該標准中將土地利用類型分為農用地、建設用地和未利用地等 3 個大類，耕地、園林地、其他農用地、城市用地、建制鎮用地、農村居民點用地、鐵路用地、公路用地、其他建設用地、未利用地等 10 個二級類，此外，根據個別地類特點，又分別從農用地、建設用地和未利用地中單獨劃分出公路林帶、農業水利用地、水利設施用地、未利用水面和黃河灘地等 5 個三級類，分類標准與現有的土地利用分類體系協調、一致，符合國土資源土地分類標准體系。
（5）基於遙感影像土地利用資料庫建設，為國家和省土地宏觀管理提供了現勢性較強的土地利用電子數據，為國內同類工作的開展提供了技術依據。
考慮到國家和省級土地宏觀管理的需要，根據項目制定的「基於遙感影像土地利用分類體系」，結合中地公司 MapGIS 土地利用資料庫管理系統框架結構，項目組在 MapGIS 資料庫管理系統平台的基礎上，分別制定了《高解析度影像數據處理及資料庫建設技術要求》和《基於遙感影像 1∶1 萬土地利用資料庫標准》等，並在標准中明確了基於遙感影像的土地分類、文件命名規則、數據分層格式及要求等，保證了數據標准和數據格式的一致性及資料庫建設質量，為國家和省提供了翔實的土地利用現勢數據。
5 結 語
隨著遙感技術和計算機技術的飛速發展，高解析度遙感影像數據在土地管理工作中的應用越來越普遍，同時，遙感影像數據處理的技術手段也越來越科學、越來越先進，尤其是全國第二次土地調查工作的全面開展，將遙感影像在土地管理方面的應用推到一個前所未有的水平，因此，如何在影像數據處理過程中盡可能減少人力和財力投入已顯得尤為重要。本項目針對上述問題，在科研與生產過程中，提出的採用 GPS 外業實測控制點作為影像校正控制資料、GPS 像控點圖形圖像數據建庫及基於國家和省級土地管理需要而提出的基於遙感影像信息土地利用資料庫標准等，進行了較好的詮釋，為今後同類工作的開展進行了有益的探索。
參 考 文 獻
常慶瑞，等.2004.遙感技術導論［M］. 北京：科學出版社
陳述彭，等.1998.遙感信息機理研究［M］.北京：科學出版社
黨安榮，等.2003.ERDAS IMAGING 遙感圖像處理方法［M］.北京：清華大學出版社
湯國安，等.2004.遙感數字影像處理［M］. 北京：科學出版社
徐柏清.1988.正射投影技術與影像地圖［M］.北京：測繪出版社
尤淑撐，劉順喜.2002.GPS 在土地變更調查中的應用研究［J］.測繪通報（5）：1～3
張繼賢，等.2000.圖形圖像控制點庫及應用［J］.測繪通報（1）
（原載《測繪通報》2008 年第 10 期）
⑵ 數據處理
4.3.1 數據源情況
4.3.1.1 衛星影像數據情況
本項目數據源是由國土資源部信息中心提供的 2005～2007 年 SPOT 5_2.5 m 解析度影像數據。覆蓋工作區的 SPOT 5 衛星影像數據共計 79 景（圖 4-2），所接收影像均有 4% 以上的重疊區域；影像信息豐富，無明顯雜訊、斑點和壞線；雲、雪覆蓋量均小於 10%，且未覆蓋城鄉結合部等重點地區；東部平原地區大部分影像覆蓋有程度不同的霧或霾，但整體地類信息能夠區分；影像數據接收側視角一般小於 15°，平原地區不超過 25°，山區不超過 20°，基本滿足技術規范對影像接收的要求。
圖 4-2 河南省 SPOT 5 影像數據分布示意圖
圖 4-3 影像接收時間分布
由於本次 SPOT 5 衛星影像接收時間跨度大，時相接收差異大，79 景影像多集中於春季和秋季（圖 4-3），但部分影像由於接收時間不是河南地區最佳季節，存在著這樣或那樣的問題，見表 4-1：
表 4-1 影像數據接收信息及數據質量評述表
續表
4.3.1.2 DEM 數據情況
覆蓋河南全省的 1∶5 萬數字高程模型（DEM）共計 464 幅。
首先，對 DEM 是否齊全及 DEM 的現勢性等進行了全面檢查；其次，對相鄰分幅 DEM 是否有重疊區域以及重疊區域的高程是否一致、接邊後是否出現裂隙現象等信息進行了檢查；第三，項目組對每幅 DEM 是否有完整的元數據以及對數據的地理基礎、精度、格網尺寸等信息是否齊全等進行了全面檢查。
由於 1∶5 萬 DEM 原始數據是 GRID 標准格式，數學基礎為 1980 年西安坐標系，1985 年國家高程基準，6°分帶。鑒於以上數據格式和項目實施方案要求，項目組對涉及工作區的 464 幅DEM，分別按照 19°帶和 20°帶進行鑲嵌及坐標系轉換，之後再進行拼接、換帶及投影轉換處理，得到覆蓋河南全省的、滿足對項目區影像進行正射校正需求的、中央經線為 114°、1954 北京坐標系、1985 年國家高程基準的河南省 1∶5 萬 DE（M圖 4-4）。
圖 4-4 河南省 1∶5 萬 DEM
經過對拼接好的 DEM 進行全面檢查，本項目使用的 DEM 數據覆蓋河南全省，不存在缺失、黑邊等現象，基本滿足本項目影像數據正射校正的需要。
4.3.2 數據配准
目前影像配准技術大致分為兩大類，基於灰度的方法和基於特徵的方法。大多數基於灰度的方法採用互相關技術或傅立葉變換技術來實現。影像配准採用的是 ERDAS 9.1 中的自動配准模塊（AutoSync）。在自動檢測結束後，將其在參考圖像上尋找出來同樣需要很大的工作量。在不能完全自動實現匹配的情況下，如果能夠大致計算出需要尋找和精確調整標注的區域，同樣能夠減少很大工作量。通過使用多項式粗略計算出兩張影像的對應關系就可以解決這一問題。
根據 ERDAS 系統要求，我們最少需要 3 個點就可以在兩張衛星影像間建立一個粗略的對應關系。使用至少 3 個點建立起正算多項式模型後，便可以將自動檢測出來的控制點迅速對應到參考影像上，只需要在很小的范圍內調整就可以精確標注出其在參考影像上的位置。圖 4-5 左側為原始影像上自動檢測點，右側為參考影像上粗定位點，需要進行調整。
圖 4-5 配准
雖然計算機的引入可以大量節約勞動，但是因為技術所限，並不能解決矯正和配准所有環節的全部問題，從而將測繪工作者徹底解放出來。
本次項目生產過程中，針對 SPOT 5_10 m 多光譜數據重采樣成間隔為 2.5 m，重采樣方法採用雙線性內插法。以景為配准單元，以 SPOT 5_2.5 m 全色數據為配准基礎，將 SPOT 5 多光譜數據與之配准。隨機選擇配准後全色與多光譜數據上的同名點，要求配准誤差平原和丘陵地區不超過 0.5 個像元，山區適當放寬至 1 個像元。配准控制點文件命名使用「景號 + MULTI 和 PAN」，如「287267MULTI」。配准文件命名使用「景號 + MATCH」，如「287267MATCH」。
影像配准採用的是 ERDAS 9.1 中的自動配准模塊（AutoSync）。首先，在單景影像的四角部位手動選取四個配准控制同名點，然後由軟體生成自動配准控制點，剔除其中誤差較大的控制點後，進行自動配准（圖 4-6）。配准完成後，採用軟體提供的「拉窗簾」的方式對整景影像自上而下、自左至右進行配准精度檢查（圖 4-7）。
總結配準的工作，可以看到基本上分為如下幾步：①標注至少 3 個粗匹配控制點；②設置檢測參數；③進行自動檢測；④人工調整和保存控制點；⑤進行配准。其中第 4 步仍然需要人工參與，主要的問題在於兩點：一是精度是否真正是人感官上的特徵點方面存在問題；二是參考圖像上的控制點僅僅是粗略對應標注，人工無法手動調整至精確對應位置，因此，暫時的配准工作僅僅部分減輕了人工工作量，但不可能完全由計算機完成配准工作。
圖 4-6 影像配准
圖 4-7 影像配准精度「拉窗簾」檢查
4.3.3 數據融合
4.3.3.1 融合前數據的預處理
獲取完整項目區的衛星影像數據時，由於接收時間跨度較大，數據時相差別較大，加上空中雲、霧或霾的干擾以及地面光照不均勻等因素，造成景與景之間的影像光譜和紋理特徵差別較大。為使影像紋理清晰，細節突出，提高目視解譯精度等，在數據融合前必須對數據進行預處理。
SPOT 5 全色波段數據處理的目的是增強局部灰度反差、突出紋理、加強紋理能量和通過濾波來提高紋理細節。
（1）線性變換。經過線性拉伸處理的影像數據，既增強局部灰度反差又保持原始灰度間的相對關系。
圖 4-8 線性變換
設A1、A2為輸入影像的嵌位控制值，B1、B2為變換後影像最低、最高亮度值（圖4-8），輸入影像的亮度值A1～A2被拉伸為B1～B2范圍，其中輸入亮度0～A1及A2～255分別被變換為B1、B2，如果賦值B1＝0、B2=255，則拉大了輸入影像的動態范圍，從而反差得到增強，保持了輸入影像灰度間的線性關系。通過線性拉伸將位移A1變換為0，而將A2變為255；這樣既沒有改變A1到A2之間灰度值的相對關系，又擴展了直方圖的動態范圍，從而增強影像結構的細微突變信息。
（2）紋理增強。紋理能量增強目前主要靠高通濾波來實現，在空域增強中濾波器選擇是關鍵。不同影像地貌、地物選擇的濾波核各異。一般地，在地形高起伏地區，地理單元比較宏觀，採用的濾波器一般較大，能夠反映地理單元的宏觀特點，選擇較小的濾波核會破壞整體的地貌外形。在地理單元分布細碎，地貌細膩，選擇濾波器相對應較小，否則無法表現細碎的紋理結構。在紋理能量增強時應該避免增強過剩，否則影像細節會過於飽和，使紋理喪失，達不到增強細節的目的。以下濾波核是本次用到的邊緣增強濾波運算元，應用效果比較好。如圖4-9所示。
圖 4-9 濾波增強
（3）多光譜數據處理。在融合影像中，多光譜數據的貢獻是其光譜信息。融合前主要以色彩增強為主，調整亮度、色度、飽和度，拉開不同地類之間的色彩反差，對局部的紋理要求不高，有時為了保證光譜色彩，還允許削弱部分紋理信息。
4.3.3.2 影像融合
目前用於多源遙感數據融合的方法很多，從技術層次來分，可以包括像元級融合、特徵級融合和決策級融合三個層次。像元級融合有HIS變換、主分量變換、假彩色合成、小波變換、加權融合等方法；特徵級融合有Bayes、決策法、神經網路法、比值運算、聚類分析等方法；決策級融合有基於知識的融合、神經網路、濾波融合等方法。從融合演算法上分，可分為對圖像直接進行代數運算的方法，如加權融合法、乘積融合法、Brovey變換融合法等；第二種是基於各種空間變換的方法，如HIS變換融合法、PCA變換融合法、Lab變換融合法等；第三種是基於金字塔式分解和重建的融合方法，如拉普拉斯金字塔融合法、小波變換融合法。
本項目所使用數據為SPOT5數據，缺少藍波段多光譜，對數據採用了自然色模擬方法，在土地利用資源調查中，多光譜信息可以突出地反映土地利用類型的要素信息，提高影像的可判讀性，便於從圖形、紋理特徵及光譜特徵進行綜合判別分析。一般遙感衛星多光譜感測器波譜范圍覆蓋整個可見光部分，即藍、綠、紅波段。而SPOT系列遙感衛星其多光譜覆蓋范圍在可見光部分僅從綠到紅波段，缺少藍波段。在利用遙感衛星影像進行土地利用資源調查時，多光譜信息要求必須以人眼可見的自然色表達，而不允許用偽彩色和紅外彩色模擬，以便於非遙感測繪人員的判讀與實地調查。對於通常的SPOT系列遙感衛星的自然色模擬方法，往往僅靠不同波段組合，以人眼目視判別、感知來調整色調。作業人員的先驗知識作色調調整，作業人員經驗欠缺時，色調調校失真較大；二是標准難以定量統一，不同調校時間、人員，不同景影像的拼接，由於感知的差異都難以達到同一或近似的標准。通過分析全省SPOT5數據特徵，本次影像融合處理主要採用了乘積變換融合和Andorre融合。
Andorre融合採用的是視寶公司提供的Andorre融合方法，具體步驟為：
步驟1 對全色影像先做正態化處理。等價於Wallis濾波及增強局部（紋理增強）與全局對比度。
步驟2 按下面公式融合（P是正態化處理後的全色影像，B1是綠波段，B2是紅波段，B3是近紅外波段）。
ERDAS 中模塊計算公式：
§ 公式一（藍通道）：
§ 公式二（綠通道）：
§ 公式三（紅通道）：
步驟 3 按下面公式完成偽自然色轉換：
ERDAS 中模塊計算公式：
§ 公式一（紅通道）：
§ 公式二（綠通道）：
§ 公式三（藍通道）：
步驟 4 對步驟 3 生成的各個通道執行直方圖拉伸處理。通常，線性直方圖拉伸可以滿足這種彩色影像的調整，需要根據影像目視效果定義閾值。閾值的選擇應該避免在平衡其他顏色造成的像素過飽和。或在 Photoshop 中調整影像色調、亮度及對比度等直至滿足要求。
通過 ERDAS 中 Model 實現其演算法（圖 4-10）。
4.3.3.3 融合影像後處理
後處理主要採用以下 5 種方法：
（1）直方圖調整。對反差較低、亮度偏暗的融合影像，調整輸入輸出范圍，改變反差系數進行線性拉伸，使其各色直方圖達到接近正態分布。輸出范圍一般都定為 0～255，而在輸入范圍的選擇中，對低亮度端的截去應慎重，可以消除部分雜訊。
（2）USM 銳化。通過變化閾值、半徑、銳化程度增強地物邊緣特徵。注意閾值和半徑的設定值不宜過大，銳化程度可根據不同地區影像特點適當選取。通過軟體的預覽功能可以判斷參數選擇得是否合適。城鄉結合部、居民點、道路和耕地邊界是需要重點突出的地物，必須保證清晰可辨，進一步改善總體效果。
（3）彩色平衡。經過融合運算後，影像或多或少會帶有一定程度的偏色，需要通過調整彩色平衡加以改正。
（4）色度飽和度調整。由於 SPOT 5 影像融合後存在大量的洋紅色，與實地顏色不一致的，可以通過改變色度、飽和度、明度等將其轉變為土黃色，使其更接近於真實顏色。
（5）反差增強。通過亮度和對比度調整，可以增強地物間的反差，使不同地類更易區分。
通過融合影像後處理，進一步改善影像的視覺效果，使整景影像色彩真實均勻、明暗程度適中、清晰，增強專題信息，特別是加強紋理信息。
圖 4-10 融合處理演算法
4.3.4 正射校正模型選擇與處理
4.3.4.1 正射糾正的基本模型
一般對推掃式遙感衛星影像的正射糾正有嚴密糾正模型和變換關系糾正模型兩大類。嚴密糾正模型根據衛星軌道參數、感測器攝影特徵以及成像特點，由感測器在獲取影像瞬間的位置、方位等因素，建立起像點與地面之間的共線關系，並由此共線方程解求像點或地面點的糾正。而變換關系糾正模型是一種傳統的幾何糾正方式，不考慮成像的特性，它通過地面控制點與影像同名點計算出不同變換式的變換系數，從而將變形的原始影像擬合到地面坐標中。
嚴密糾正模型有基於多項式的共線方程、基於衛星軌道參數的糾正方法、基於光束法的區域網平差等方法；變換關系糾正模型有多項式糾正、有理函數多項式、有理函數多項式區域網平差等方法。其中，區域網平差是用較少的控制點以多景影像組成區域網進行平差的糾正方法。
（1）基於多項式的共線方程糾正方法。改正原始影像的幾何變形，採用像素坐標變換，使影像坐標符合某種地圖投影和圖形表達方式和像素亮度值重采樣。在攝影瞬間，感測器、影像、地面三者之間，以共線方程反映了成像時地面點和像點之間一一對應的關系。
由於推掃式成像是當前大多數遙感衛星採用的主流成像方式，那麼整景影像為多中心投影，每條掃描線是中心投影。用共線方程表達為
推掃式成像的每一掃描線外方位元素均不同，且y值恆為0。正射糾正時必須求解每一行的外方位元素，利用共線方程得到與地面點相對應的像點坐標，加入DEM後對影像進行糾正。
一般可以認為，在一定時間內，遙感衛星在軌道運行時，空間姿態變化是穩定的，那麼6個外方位元素的變化是時間的函數。由於推掃式影像y坐標和時間之間有固定的對應關系，即每行掃描時間相同，所以可將第i行外方位元素表示為初始外方位元素（φi，wi，ki）和行數y的函數，而這個函數可以用二次多項式函數來表示，即
該方法需獲得初始外方位元素可從星歷文件中得到，如SPOTS影像星歷，在DIM，CAP格式文件中。
（2）多項式糾正方法。多項式糾正方法是一種傳統的變換關系糾正方法。多項式用二維的地面控制點計算出與像點的變換關系，設定任意像元在原始影像中坐標和對應地面點坐標分別為（x，y）和（X，Y），以x=Fx（x，y），y=Fy（x，y）數學表達式表達，如果該數學表達式採用多項式函數來表達，則像點坐標（x，y）與地面點坐標（X，Y）建立的多項式函數為
式中（：a0，a1，a2，a3，……，an）（，b0，b1，b2，b3，……，bn）——變換系數。
一般多項式階數是1階到5階的，式中表達的為3階。所需控制點數N與多項式階數n的關系為：N（=n+1）（n+2）/2，即1階需3個控制點，2階需6個控制點，3階需10個控制點。
多項式糾正考慮二維平面間的關系差，因此，對於地形起伏高差較大的區域，並不能改正由地形起伏引起的投影誤差，糾正後的精度就不高。另外考慮入射角的影響，多項式糾正對於地形起伏較大地區並不適宜。
（3）有理函數糾正方法。有理函數糾正方法是一種變換關系的幾何糾正模型，以有理函數系數（Rational Function Coefficient）將地面點P（La，Lb，Hc）與影像上的點（pIi，Sa）聯系起來。對於地面點P，其影像坐標（pIi，Sa）的計算始於經緯度的正則化，即
正則化的影像坐標（x，y）為
求得的影像坐標為
有理函數糾正不僅以較高的精度進行物方和像方的空間變換，相對於多項式糾正方法考慮了地面高程，相對於基於共線方程模型使復雜的實際感測器模型得以簡化，便於實現。
（4）區域網平差糾正方法。區域網平差，首先將三維空間模型經過相似變換縮小到影像空間，再將其以平行光投影至過原始影像中心的一個水平面上，最後將其變換至原始傾斜影像，從而進行以仿射變換建立誤差方程，包括每景影像的參數和地面影像坐標的改正，組成法方程，進行平差計算改正。基於模型的區域網平差，是通過影像之間的約束關系補償有理函數模型的系統誤差。區域網平差要合理布設控制點，在景間需有一定數量的連接點，所需控制點數量較少。
4.3.4.2 正射糾正
本次遙感影像正射糾正採用專業遙感影像處理軟體ERDAS提供的LPS正射模塊進行的，糾正過程如圖4-11所示。
圖 4-11 正射糾正流程
為了與以往的縣級土地利用資料庫相銜接，平面坐標系統仍然採用 1954 北京坐標系，高程系統採用 1985 國家高程基準，投影方式採用高斯－克呂格投影，分帶方式為 3°分帶。
本項目涉及 79 景連片且同源影像數據，因此採用整體區域糾正，以工作區為糾正單元，利用具有區域網糾正功能的 ERDAS 中 LPS 模塊進行區域網平差，根據影像分布情況建立一個區域網文件，快速生成無縫正射鑲嵌精確的正射影像，如圖 4-12 所示。因本工作區涉及 37°、38°、39°三個 3°分帶，考慮到全省數據鑲嵌等問題，整個工程採用 38°帶，其中央經線為 114°。
本次糾正中採用 SPOT 5 物理模型，控制點均勻分布於整景影像，控制點個數 25 個，相鄰景影像重疊區有 2 個以上共用控制點。
工作區控制點分布如圖 4-13 所示。
影像正射糾正以實測控制點和 1∶5 萬 DEM 為糾正基礎，以工作區為糾正單元，采樣間隔為 2.5 m。
對控制點和連接點超過限差的要進行檢查、剔除，發現誤差超限的點位，應先通過設置其為檢查點方式重新解算，如解算通過，則通過平差解算；如果糾正精度超限，查找超限原因，則應考慮在誤差較大的點位附近換點或增補點加以解決，並進行必要的返工，直至滿足要求為止。控制點採集如圖 4-14 所示。
對整景利用 DEM 數據在 LPS 中選取 SPOT 5 Orbital Pushbroom 感測器模型，投影選取 Gauss Kruger，橢球體採用 Krasovsky，進行正射糾正，糾正精度滿足 SPOT 5_2.5 m 數字正射影像圖糾正精度要求，糾正後的圖面點位中誤差見表 4-2。
圖 4-12 整體區域糾正控制點選取示意圖
圖 4-13 區域網平差糾正工程圖
圖 4-14 控制點採集
表 4-2 正射糾正控制點中誤差
續表
4.3.5 鑲嵌
以項目區為單位，對相鄰景正射影像的接邊精度進行檢查。經檢查接邊精度合格後，以項目區為單位，對正射影像進行鑲嵌。
由於項目區採用的是 ERDAS 提供的 LPS 正射模塊區域網平差糾正，相鄰兩幅影像，均採集了兩個以上的共用控制點，相應提高了影像鑲嵌精度。
在項目區相鄰景影像的重疊區域中，平原、丘陵與山區分別隨機選取了 30 對均勻分布的檢查點，檢查影像的接邊精度。根據檢查點的點位坐標，計算檢查點點位中誤差。見表 4-3。
表 4-3 影像鑲嵌誤差
本項目影像鑲嵌以工作區為單元，在景與景之間鑲嵌線盡量選取線狀地物或地塊邊界等明顯分界處，以便使鑲嵌影像中的拼接縫盡可能地消除，盡量避開雲、霧及其他質量相對較差的區域，使鑲嵌處無裂縫、模糊和重影現象，使鑲嵌處影像色彩過渡自然，使不同時相影像鑲嵌時保證同一地塊內紋理特徵一致，方便地類判讀和界線勾繪。影像鑲嵌圖如圖 4-15 所示。
⑶ 高解析度衛星影像GPS像控點資料庫建設研究
潘振祥
（河南省國土資源廳信息中心 鄭州 450016）
摘 要：通過對 SPOT 5_2.5 m 高解析度衛星影像數據校正採用的各類控制資料的分析，闡述了 GPS 像控點資料庫建設的必要性，通過對像控點的選取、外業施測、精度評價及 GPS 像控點資料庫建設等論述，提出了選用 GPS 控制點作為 SPOT5_2.5 m 高解析度衛星影像數據校正控制資料，可保證影像校正精度、節省時間和減少投資。
關鍵詞：衛星遙感 控制點 影像校正 資料庫
0 引 言
隨著信息技術的快速發展，衛星遙感技術得到了突破性進展，特別是 2002 年 5 月 4 日法國SPOT 5 號地球遙感衛星進入預定軌道，極大地促進了各應用行業的科技進步和管理水平。高解析度衛星遙感在國土資源調查評價、土地利用動態監測、土地更新調查以及大中比例尺地形圖測繪等方面已取得顯著成績。
針對 SPOT 5_2.5 m 高解析度衛星影像數據，其幾何校正主要採用二維多項式和三維數字微分糾正兩種模型，採用的校正控制資料主要有 1∶1 萬或更大比例尺數字柵格地形圖（DRG）、土地利用數字柵格圖（LUDRG）等。筆者通過相關研究，認為高解析度衛星影像數據的校正控制資料選用像控點更合適。針對這一思路，項目組進行了一系列探討和研究，並基於 MapGIS 平台建立了河南省部分地區 GPS 像控點資料庫，為今後相關工作的開展奠定了基礎。
1 現 狀
目前，各種解析度衛星影像校正基本上都是參照「滿足」相關精度要求的地形圖、數字柵格地形圖或土地利用數字柵格圖等，針對 SPOT 5_2.5 m 數字正射影像圖的製作，國土資源部地籍司專門制定了《SPOT 5_2.5 m 數字正射影像圖製作技術規定》，明確規定 SPOT 5_2.5 m 數字正射影像圖要「以 1∶1 萬（或更大比例尺）數字柵格地形圖、土地利用數字柵格圖或高精度外業控制點為控制資料」，筆者通過近年相關工作，認為目前採用的校正控制資料，尤其在河南省存在以下問題。
1.1 河南全省現有 1∶1 萬地形圖尚未全覆蓋，地形圖精度存在差異，現勢性差
覆蓋河南省的 1∶1 萬地形圖共計 6565 幅，而目前成圖僅 5600 余幅，尚有約 15% 未成圖。已有地形圖大部分是 20 世紀 60～80 年代分別由測繪部門、地礦測繪單位和煤田地質測繪單位施測，成圖精度存在差異，且由於紙圖變形，經部分抽查，個別地形圖公里格網連線與圖上公里網十字點的實際偏差達 1～3 mm，極個別超過 3 mm，如果拿這些地形圖作為控制資料對 SPOT5_2.5 m 高解析度衛星影像進行校正，其校正精度難以滿足規范要求；其次，已有地形圖距今已三四十年，局部地表要素早已面目全非，尋找同名地物點較困難，即使是更新過的地形圖，也僅僅對主要地物如主要道路、建制鎮以上居民地等進行更新，其他大部分地物、等高線等均沿用原圖。
1.2 土地利用現狀圖（資料庫）難以滿足精度要求
河南省土地利用現狀調查於 20 世紀 80 年代末起步，90 年代中期結束，調查方法基本上採用 1∶1 萬航空影像平面圖或 1∶3.5 萬彩紅外航片放大片及 1∶1 萬地形圖進行外業調繪，然後進行室內轉繪及面積量算、平差等，所有過程均人工操作，受各種因素干擾，成圖質量差別較大，如果用土地利用現狀圖（資料庫）作為控制資料校正 SPOT 5_2.5 m 高解析度衛星影像數據，其校正精度難以滿足規范要求。
2 像控點選取
本次試驗研究涉及河南省平頂山、許昌、漯河三市的八景 SPOT 5 衛星影像和覆蓋試驗區的1∶5 萬比例尺的 DEM，共選取影像校正控制點 152 個。
像控點選取原則是點位分布相對均勻，特徵明顯，交通便利，數量足夠，盡可能在全色光譜上選取，盡量避開高壓線、大面積水域等。
為提高外業測量效率及精度，選取像控點後，將選取的像控點製作成便於攜帶和保存的「像控點外業測量成果表」，分別記錄像控點編號、點位及放大的示意圖、WGS84、1954 北京、1980年西安三套坐標和點位說明等，作為建立 GPS 像控點圖形圖像資料庫的基礎數據。
3 像控點外業施測
像控點外業測量採用附合路線法，各像控點平均間距約 13 km，順序號前加「P」的點位表示本次測量的像控點，前面加「C」的為 C 級 GPS 控制網點，像控點與 C 級點共同組成 GPS 控制網（圖 1）。
圖1 像控點及所參照的 C 級 GPS 控制點分布示意圖
本次 GPS 控制測量利用河南省大地控制數據 C 級 GPS 控制網點成果的三套數據（分別為WGS 84、1954 北京和 1980 年西安坐標）作為起算數據，依據《全球定位系統（GPS）測量規范》，採用靜態方式同步進行觀測，三台套 GPS 接收機為一組，觀測時段長度為 45 分鍾，衛星高度角≥ 15°，有效觀測衛星總數≥ 4 個，作業員現場填寫外業測量記錄表，並採用數碼攝影和點之記的方式詳細描述像控點點位情況。測量數據採用南方測繪軟體進行基線解算及平差處理並進行高程擬合，分別解算出校正控制點基於三套坐標系統的三套數據和擬合高程，本次 152 個像控點的平面位置最弱點點位中誤差為 6.8 cm，高程擬合內符合精度 0.321 m，成果精度符合規范要求。
4 影像數據處理和 DOM 製作
影像數據處理主要包括影像的配准、融合、正射糾正、鑲嵌和 1∶1 萬正射影像圖（DOM）的製作等。由於本次採用 SPOT 5_2.5 m 衛星影像是單景多光譜數據與全色數據同步接收的，其圖形的幾何相關性較好，多光譜數據與全色配准難度小、精度高，因此採用相對配準的方法。在影像數據融合時，考慮到獲取完整項目區的數據接收時段不同，空中雲霧干擾以及地面光線不均勻等因素，造成景與景之間存在差別，在數據融合前對數據進行了線性拉伸、紋理增強等預處理，使整景圖像亮度適中、紋理清晰、細節突出，以提高目視解譯精度。圖像融合處理主要採用了最基本的乘積組合演算法直接對兩種空間解析度的遙感數據進行融合，融合後圖像則採用直方圖調整、USM 銳化、彩色平衡、色度飽和度調整和反差增強手段，以使整景圖像色彩真實均勻、明暗程度適中、清晰，增強專題信息，特別是加強紋理信息。
遙感影像正射糾正是採用專業遙感影像處理軟體 ERDAS 中的 LPS 正射模塊進行的。本次糾正採用 SPOT 5 物理模型，控制點均勻分布於整景影像，每景 25 個控制點，對相鄰景影像重疊區有 2 個以上公共控制點。正射糾正以實測 GPS 控制點和 1∶5 萬 DEM 為糾正基礎 , 以景為單位，對 SPOT 5_2.5 m 融合數據進行糾正，采樣間隔為 2.5 m。
影像鑲嵌採用的是 ERDAS 中的 LPS 正射模塊批量處理模塊，相鄰兩幅影像，均採集了兩個以上的公共控制點，保證了影像鑲嵌精度。
DOM 製作採用 Image Info 工具，按照國家 1∶1 萬分幅標准進行裁切，覆蓋完整的縣級行政轄區，圖幅整飾依據《高解析度影像數據處理及資料庫建設技術要求》，採用 MapGIS 軟體，投影參數按照高斯－克呂格投影、1954 北京坐標系、1985 年國家高程基準的方式生成 1∶1 萬標准分幅圖幅整飾。
5 DOM 精度評定
DOM 精度評定採用外業實測檢查點作為評定參考，評定方法為檢查點選取法：通過選取DOM 影像與外業實地測量檢查點的同名特徵地物點，計算其校差和中誤差。
5.1 檢查點的選取和外業測量
檢查點選取：隨機抽取一景影像作為評定單元，選取不同於校正控制點的 30 個相對均勻分布的檢查點，點位的選取原則與像控點一致，選點時盡量避開高壓線、大面積水域等影響因素區域。
檢查點測量：檢查點的外業實地測量與像控點的測量方法一致，即採用附合路線法形成一個整體的 GPS 控制網，採用靜態方式同步、同精度進行測量。
5.2 校正精度計算
精度評定公式如下：
河南省遙感影像規模化高效率處理技術及數據建庫綜合研究
式中：rms——點位中誤差；
n——檢查點個數；
ui——DOM影像上檢查點的x、y坐標；
vi——GPS外業檢查點的x、y坐標。
按照《SPOT5_2.5m數字正射影像圖製作技術規定》1∶1萬DOM的製作精度指標：平原、丘陵區點位中誤差不大於±5m；山區不大於±7.5m；高山區不大於±10m。本次精度評定所選地區主要為平原區，局部為丘陵區，經測算，所取點位中誤差為±2.62m，完全滿足1∶1萬DOM製作精度要求。校正精度評定計算表見表1。
表1 校正精度評定計算表
續表
6 GPS 像控點資料庫的建立
為實現精確地理編碼中的幾何控制及成果檢查的高效率與高精度，建立GPS像控點資料庫，以滿足影像糾正與配準的要求。
GPS像控點資料庫建立，以河南省1∶50萬地理底圖作為工作底圖，輸入控制點空間坐標文件，並採集屬性與圖形文件，建立數學基準的統一像控點文件。
採集的像控點圖像信息，除包括一般像控點所具有的地理坐標信息之外，還包含與待糾正影像相關的特徵地物的紋理信息、解析度信息、比例尺信息等。
採集控制點屬性信息。採集控制點屬性記錄每個控制點的解析度、比例尺、范圍、橢球體信息、投影信息、坐標系信息（北京1954年坐標、西安1980年坐標、WGS84坐標）、資料庫的生產單位、生產日期等。
圖2 像控點圖形圖像資料庫示意圖
7 結束語
土地更新調查、土地利用遙感動態監測及土地違法案件執法檢查等不僅要考慮遙感影像的校正精度，同時要考慮其現勢性、影像處理時間和投入成本等。GPS 像控點資料庫的建立，不僅滿足 SPOT 5_2.5 m 衛星影像的校正精度要求，同時為今後同地區、同類工作的開展奠定了基礎，極大地降低了投入成本，節省了影像處理時間，起到了「一勞永逸」的作用。
參 考 文 獻
黨安榮，等.2003.ERDAS IMAGING 遙感圖像處理方法［M］.北京：清華大學出版社
王之卓.1990.攝影測量原理［M］.武漢：武漢測繪科技大學出版社
尤淑撐，劉順喜.2002.GPS 在土地變更調查中的應用研究［J］.測繪通報（5）：1～3
張繼賢，等.2000.圖形圖像控制點庫及應用［J］.測繪通報（1）
（原載《國土資源信息化》2007 年第 3 期）
⑷ 什麼軟體可以看衛星地圖
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