数字正射影像的生产与数据管理论文

2024-10-05

数字正射影像的生产与数据管理论文（通用3篇）

数字正射影像的生产与数据管理论文篇1

基于多源高分辨率卫星影像的地理国情普查数字正射影像

生产的探讨

摘要：根据内蒙古自治区第一次全国地理国情普查多源遥感影像和已有基础地理信息数据，对正射影像生产方法进行了讨论，提出了针对不同情况处理高分辨率卫星影像的关键技术与流程，实际生产表明该技术应用于地理国情数字正射影像生产是高效可靠的，为高分辨率卫星影像大规模、高效生产DOM提供了可行、实用的参考。

关键词：高分辨率卫星影像；正射影像；国情普查；PixelGrid

1.引言

随着航天遥感技术和信息技术的飞速发展，高分辨率卫星影像以其获取方便、周期短、覆盖范围广、时效性高等特点应用越来越广泛，以World View-1/

2、QiuckBird为代表的高分辨率卫星影像作为第一次全国地理国情普查的主要数据源，为国情普查地表覆盖和重要地理国情要素采集提供底图，其精度、质量与效率直接影响后期的生产。

由于卫星遥感成像时受到自身结构因素（传感器成像方式、传感器外方位元素变化的影响）和各种环境因素（如地球曲率、地形起伏、地球旋转等）的影响，遥感影像必定存在一定的几何畸变[1]，需采用正确方法消除各种因素的几何畸变影响，对于不同的卫星影像类型、纠正模型、控制点的选取，其获得的正射影像精度也各不相同，本文根据不同数据源与已有基础地理信息数据情况，提出高效、快速、高质量的生产数字正射影像的关键技术和流程。

2.数据分析

2.1 卫星影像情况

国家下发涉及本次测区的卫星数据共1513景，生产区域内同时存在多源影像数据，通过分析生产区域的卫星影像覆盖情况、质量、空间分辨率、光谱分辨率、现势性，其中1081景满足地理国情普查所需的数据，其中卫星数据源QUICKBIRD有151景，WorldView-1有196景，WorldView-2有719景，GeoEye-1有8景，IKONOS有7景。由?让晒抛灾吻?测绘地理信息局提供51景ZY-3卫星数据，时相为2012年8月到2013年5月，使用2景。

2.2 其他资料

控制资料为1∶1万基础测绘航测外业像控点以及部分测区外业补充测量的像控点，作为正射影像生产的主要控制资料来源，该成果具有一定的正确性和可靠性。部分测区覆盖基础测绘1∶1万DLG、DEM、DOM数据，1∶5万DEM覆盖全部任务作业区。

3.作业流程及关键技术

3.1 作业流程

正射影像生产所采用的处理软件为PixelGrid高分辨率卫星影像数据处理系统，根据数据源与已有资料情况，设计如下作业流程。

3.2 关键技术

3.2.1 外参数解算

由于卫星遥感影像成像机理复杂，再加上供应商（尤其是高精度的卫星影像供应商）为了商业利益，往往对传感器成像参数保密，RPC模型是SpaceImaging公司提供的一种广义的新型遥感卫星传感器成像模型，是一种能获得与严格成像模型近似一致精度的、形式简单的概括模型[2]。本项目通过RPC解算实现卫星影像的纠正。当进行影像纠正时，纠正精度与DEM、视场角、侧视角相关，并且三个因素与纠正精度成正比关系，即每个因素值的增大都会导致纠正精度降低。在这三个因素中，一般情况下，视场角的影响程度较小，可以忽略不计[3]。根据本次生产区域已有的1∶1万DLG、DOM、DEM、1∶5万DEM、控制资料情况，卫星影像外参数解算有以下几种情况：

（1）有1∶1万DLG、DOM、DEM数据的情况：

若卫星影像侧视角≥25度，使用单景纠正，每景影像至少需四个地面控制点来对影像进行定向。若卫星影像侧视角≤25度，使用已有1∶1万DOM、DEM数据作为地理参考，通过卫星影像与已有地理信息的自动配准，获取大量定向点并计算中误差，解算得到RPC模型参数，实现卫星影像的快速定向。生产过程中保证匹配中误差在限差范围内，DEM接边处过渡自然，正射影像精度完全符合规范要求。

抽取平地区域其中一景WorldView-2纠正影像与1∶1万DOM叠加，采用手工选点的方式选取12个检查点进行检查，控制点残差统计表如下所表1所示，符合平地平面中误差5m的限差。

（2）无1∶1万DOM、DEM数据的情况：

对于大区域影像的正射纠正而言，若基于单景正射纠正的模式进行逐景影像的处理存在以下问题：控制点的需求量是惊人的，单景影像正射纠正之后区域相邻影像的接边精度普遍较差，容易出现影像错位[4]。

由于测区卫星影像连续覆盖面积较大，并且相邻影像间的交会角较小呈弱交会状态，卫星影像区域正射纠正采用影像附带的RPC参数和区域网平差求解得到的影像定向参数，可对每景影像进行正射纠正，从而生成全区域的正射影像。本项目使用1∶1万像控点和1∶5万DEM作为区域网平差的数据，首先通过影像匹配生成连接点，对连接点与控制点进行编辑与增加，避免因数量与分布不够引起相邻影像接边精度与绝对精度。定向方法选择RPC参数+二维仿射变换，该方法是计算卫星影像的定向参数和连接点物方平面坐标的一种区域网平差，物方点的高程值从DEM通过内插获得。区域网平差的质量主要取决于连接点和控制点的精度[5]，生产过程中控制点尽量分布在区域网周边，且均匀分布，相邻影像有足够多的连接点，加密区重叠区域分布控制点，以保证不同测区的接边精度。

选取一个包括QUICKBIRD、WorldView-

1、WorldView-2共46景影像弱交会测区，卫星影像及像控点分布图2所示，由于像控点年代已久，适当选择其中部分控制点参与区域网平差。

对正射纠正的三景相邻卫星影像进行接边精度检查，如图3所示。

3.2.2 多光谱影像配准

多光谱影像与全色波段影像的配准是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配准纠正。纠正模型的选取以及DEM数据选择与对应的全色波段一致，控制点一般每景不少于15个，均匀分布整景范围内。多光谱与全色影像间的同名点量测要求精确到子像素精度。方法1：使用多光谱影像自动定向即将多光谱影像与相对应的全色影像自动匹配同名点，中误差一般都在0.2像素以内，这种方法自动化程度极高，不需要人工参与。方法2：选取与全色相同的影像进行区域网平差，连接点与控制点不需人工量测，只需将全色影像的像点坐标文件中的x坐标、y坐标进行运算，然后与全色方法相同做区域网平差，经检查多光谱影像与全色波段影像基本套合，该方法可为其他软件纠正通过刺点实现区域网平差方法提供参考。

3.2.3 正射纠正

经过平差解算后，系统自动批量完成测区内卫星全色波段影像和多光谱影像的正射纠正处理。分辨率大小按照规定输出，重采样类型选择双线性插值模式。纠正过程中不对影像的灰度和反差进行拉伸，不改变像素位数。纠正后的正射影像有效数据范围内没有漏洞区。

3.2.4 影像融合

为了使融合影像接近于原始多光谱影像，色彩自然，同时空间信息锐化明显，反差适中，选择pansharp融合算法对全色影像和多光谱影像整景正射影像进行融合，对由于云雪造成曝光过度的影像融合后会出现失真现象，融合前可以对影像进行拉伸。

3.2.5 影像格式转换、裁切、匀色、镶嵌、接边

在按测区大批量生产正射影像后经统筹规划、分步实施，准备下一步生产分幅正射影像图。首先将整景影像做降维处理，选取覆盖5万图幅中的卫星影像以空间分辨率、时间分辨率、辐射分辨率较高的原则，然后对影像进行裁切，为使影像不损失信息，使用Photoshop对裁切后的影像调色，使影像直方图尽量呈正态分布，纹理清晰，彩色影像色彩饱和、自然明快，黑白影像纹理清晰、反差适中，接边时以1万DOM和DEM为基准纠正影像压盖区域网平差纠正的影像，尽量绕开纠正效果不好的区域，拼图时沿线状地物或地物边界进行，尽量避免穿越建筑密集的区域，保证镶嵌处无地物错位，分幅影像之间灰度或色彩要均衡，自然过渡，通过充分利用资源、作业人员相互配合，在较短的时间内最终完成380幅1∶5万分幅正射影像图生产。

3.3 元数据制作

3.2.1 元数据制作

元数据按1∶5万图幅填写，一个图幅对应一个元数据文件，其中填写影像有效范围的四角坐标，通过arcgis生成二值图像再提取边界，编写程序自动完成元数据的制作与检查工作，实现极大的较少了人力，提高了自动化程度。

3.2.2 质量检查

正射影像生产实行全过程质量控制，按照作业员自查、生产部门实行过程检查、院质检科实行最终检查的分级质量控制程序，并按规定做好检查记录，规范各工序成果的标准性和统一性。以下工序应是检查重点：检查卫星影像原始数据的现势性、质量情况及覆盖情况，原始影像应清晰、无大面积噪声、条纹、云和积雪等。检查航空影像空三平差报告中的连接点和控制点的中误差、最大误差、误差分布等是否满足规定要求，应加强对定向报告中??差较大点的检查。检查影像的质量、几何精度、分幅正射影像数据之间的接边和分景纠正数据之间的接边情况。检查元数据的内容、完整性、正确性、数据格式、数据结构等是否严格按照规定的要求。

4.结束语

本项目利用已有1万DEM和DOM数据，基于多基线、多特征的自动匹配，使高分辨率卫星影像与已有正射影像数据自动配准，实现高分辨率卫星影像自动高效更新。对于历史的1万像控点资料区域和弱交会卫星影像，采用基于RPC模型的解算方法，实现对稀少控制点区域的区域网平差。解决了控制点采集效率低，人工选点困难大等问题，大大减少了外业控制点的测量工作。经过批量配准、纠正、融合后生产出整景成果，在满足精度要求的基础上，提高了生产效率；由人工匀色、镶嵌，保证了影像色彩信息的完整性。

参考文献：

[1] 孙家?m.遥感原理与应用[M]武汉：武汉大学出版社，2005.[2] 无需初值的RPC模型参数求解算法研究.[J]国土资源遥感，2005（4）：7―10.[3] 卫星侧视角对纠正精度影响的定量分析[J].北京测绘，2010（4）：20―22.[4] 卫星遥感影像的区域正射纠正[J].武汉大学学报信息科学版，2014（7）：838―841.[5] 张祖勋，张剑清.数字摄影测量学[M].武汉：武汉测绘科技大学出版，1996.[6] GD―PJ05―2013.地理国情普查数字正射影像生产技术规定[S].

数字正射影像的生产与数据管理论文篇2

随着我国经济水平的不断提升,为进一步发展的需要,国内一些主要城市开始将数字城市付诸实践。在建设数字城市的过程中,以数字正射影像为代表的“4D”产品是非常重要的部分,相比较常规的地形图,数字正射影像地形图更直观,信息量更丰富,可读性更强,更易于更新。数字正射影像地形图上可进行量算和定位等各种操作。数字正射影像目前已广泛应用于测绘、资源调查、城市规划、土地管理、交通、旅游和军事等许多方面［1］。

泰州市0.1m分辨率真彩色数字正射影像图制作项目工作内容主要包括解析空中三角测量、影像纠正、影像镶嵌、影像检查等内容。泰州市正射影像图项目覆盖泰州市347km2,地势呈中间高、南北低走向,南边沿江地区真高一般为2~5m,中部高沙地区真高一般为5~7m,北边里下河地区真高为1.5~5m。测区面积为300km2,总体地势为平地。

1 制作流程

数字正射影像作业流程如图1 所示。

2 资料准备

2.1 航空摄影

根据测区地形与地理位置,设计摄区飞行方向为南北方向,共计航线数20 条,航线布设如图2 所示。航空摄影所获总相片数为2076 张,其基本情况如表1 所示。

2.2 外业相片控制点资料收集

收集区域网外业相片控制点资料,共计控制点数264 点,全部为平高控制点,航线相片控制点间隔一般均在10~12 条基线。

3 主要制作过程

3.1 解析空中三角测量

本项目的解析空中三角测量采用光束法平差软件Geolord-AT,用光束法区域网平差进行加密。

其主要技术流程如图3 所示。

3.2 航空相片的辐射精度调整

本项目原始航片的辐射精度调整工作分三个环节,第一个环节是匀光环节,主要目的是使每张原始航片大体上亮度均匀。第二个环节是匀色环节,主要目的是使整个区域的所有航片达到色调一致。第三个环节就是局部调整,主要目的是解决少部分原始航片的特殊情况,如反光区域、云雾区域等的处理工作,使之能够尽量与整体区域的原始航片达到色彩一致。

其主要工作流程如图4 所示。

3.3 DEM数据采集

本项目的DEM数据采集工作,主要是满足航空影像的正射纠正精度需要而进行的,由于泰州市主城区的地势较平坦,因此在DEM数据采集过程中,是以采集特征线为主,另采集部分辅助地形点,以确保高架公路、铁路等线状地物的纠正精度。

其主要技术流程如图5 所示。

3.4 DOM数据制作

本项目原始航片的辐射精度调整工作分三个环节,第一个环节是匀光环节,主要目的是使每张原始航片大体上亮度均匀。第二个环节是匀色环节,主要目的是使整个区域的所有DOM数据制作环节主要包括,影像纠正、影像镶嵌和影像裁切等工作。其主要技术流程如图6 所示。

正设影像纠正数据准备主要包括,解析空三数据、DEM特征线、辅助点数据和经过辐射精度调整后的航片影像数据的准备工作。

本项目的影像正射纠正采用航片的内外方位元素作为定向参数,结合根据特征线、辅助地形点实时生成航片范围TIN数据,对数字航空影像进行单片纠正;依次完成测区范围内所有航片的正射纠正,生成每张航片的正射影像数据的技术路线。

正射影像镶嵌是在ERDAS软件上完成的,采用将每个区域网范围内的数字正射影像镶嵌为一个区域正射影像的技术路线,依次完成测区内所有区域的数字正射影像的镶嵌工作［2］。并使得相邻的区域影像之间至少要有不少于1 张航片的重叠区域,从而保证了区域影像之间的接边处理。

3.5 数据检查与整理

数据检查主要包括:解析空三成果检查、特征线和辅助点数据检查、色彩一致性检查、正射影像精度检查。其中解析空三成果、特征线和辅助点、色彩一致性这三项检查工作是在作业工作中完成的;正射影像精度检查是在最终DOM成果完成后进行的。

数据成果整理主要包括:特征线和辅助点成果整理、解析空三成果整理、DOM数据成果的整理和编写《技术总结》等工作。

4 质量控制

为了保证1∶1000 数字正射影像图的质量,需要对其生产进行质量控制,主要包括3 个方面。

4.1 设计质量控制

实施单位在执行国家基础航空摄影任务过程中严格按照ISO9001 系列质量管理的规定执行。同时考虑到航空摄影的专业特点,严格质量措施,确保各项技术指标均优于招标指标,从设计、飞行、摄影到资料整理严把质量关,做到无质量事故。

为确保此次任务航线技术设计准确无误,在准确了解各项技术指标、摄区范围的前提下,设计过程中秉承严谨、细致的工作精神,仔细认真地开展设计工作。

4.2 影像质量控制

(1)影像质量特别强调影像清晰,反差适中,颜色饱和,色彩鲜明,色调一致。有较丰富的层次、能辨别与地面分辨率相适应的细小地物影像。应能建立清晰的立体模型。

(2)影像上不应有云、云影,当有云影时,位于云影下的地物、地貌应可判别和测绘。

(3)影像瑕点连续出现的数量不应多于2 个。

本摄区为真彩色航空摄影,以影像质量应严格把关,确保曝光量正常,反差适中、影像清晰、色彩饱和、彩色平衡较好。要安排专门的质量检查人员,对影像质量进行检查,确保影像质量符合要求。

4.3 资料整理质量控制

资料整理虽是最后一道工序,但其完成质量对成果总体质量的影像仍是不可忽视的。所以在这最后环节,本摄区资料整理工作也安排了两名人员,同样要经过自查、互校。

对设计质量、飞行质量、摄影质量、影像质量等六个环节,任何一个环节都设置了质量检查点,只有在质量符合要求的条件下,方可进入下一工序;若某一环节质量不能满足要求,则需返工直至质量符合要求为止。

5 结语

随着城市信息化工作的开展,各行各业对基础地理空间信息的需求日显突出,特别是航空、航天遥感技术的迅猛发展,提供的数据质量越来越好、分辨率越来越高,越来越受到应用部门的欢迎。同时具有地图几何精度和影像特征,获取方便经济、更新周期短,正日益受到关注［3］。

本文以数字泰州为例,对大比例尺数字正射影像图的制作过程及如何开展质量控制进行了探讨,最终成果质量也达到了预期目标,该方法具有较强的实用价值,易于推广。

摘要：文章以泰州市0.1m分辨率真彩色数字正射影像制作项目为例,探讨了制作过程中涉及的关键技术,并就用户关心的影像质量控制问题进行了分析,以供类似项目参考借鉴。

关键词：真彩色,数字正射影像,DEM

参考文献

[1]陈周云,李兵,黄海英,等.城市大比例尺真彩色数字正射影像的制作[J].测绘工程,2005(4):49-51.

[2]官云兰,周世健,鲁铁定.基于ERDASIMAGINE的数字正射影像图的制作[J].测绘通报,2005(12):31-33.

数字正射影像的生产与数据管理论文篇3

【关键词】数字正射影像；生产原理与常用方法；质量检查及方法

【Abstract】Digital orthophoto map has the advantages of traditional image map and line chart， and its application prospect is very broad， it can be used for urban planning， land management， environmental analysis， green space survey and some special information extraction， Map updates and other aspects.

【Key words】Digital orthophoto；Production principles and common methods；Quality inspection and methods

随着计算机技术和通信技术的迅速发展，使人类社会已经进入了数字化信息时代。地理信息系统（GIS）的广泛应用和迅速发展，对基础地理信息数据的形式提出更多的要求，不仅需要矢量数据、栅格数据，还要形象直观的图像数据。数字正射影像技术利用了计算机图象处理以及计算机视觉、模式识别等先进技术，淘汰了传统光学机械制作模拟正射影像图的方式。数字正射影像技术通过高精度的图像扫描仪将航空摄影像片扫描输入计算机，以像元为基础把每张航空摄影像片数据纠正到数字地面模型上，消除航摄像片倾斜误差和地形起伏引起的投影差，再经过镶嵌、切割，从而直接得到一种全新的数字测绘产品――数字正射影像图（Digital Orthophoto Map）。数字正射影像图具有传统的影像图和线划图所无法比拟的优点，其应用前景非常广阔，它可用于城市规划、土地管理、环境分析、绿地调查以及一些专题信息的提取、数字线划地图更新等多方面。

1. 数字正射影像的生产原理与常用方法

1.1 广义地说数字正射影像图制作原理就是对不同分辨率、不同光谱分辨率和不同时相的多源遥感数据和图像，投影到需要的地理坐标系或者说进行图像的几何处理。因此，正射影像图制作图像的几何处理是遥感信息处理过程中的一个重要环节。在进行图像几何处理时常用的方法有两种，即数字微分纠正和反解数字微分纠正。数字正射影像的生产工艺是相对复杂的，因为其高精度的数据和昂贵的生产成本而使得各生产部门生产方法相对选择性比较小。综合现阶段的生产水平，可分为三种生产方法：VintuoZo系统数字摄影测量法、jx-4 DPW系统法和ERDAS制作法。基于VintuoZo和x 4 DPW系统得生产原理在大多数生产单位都比较熟悉，故此在这里只是简单的介绍一下ERDAS软件的生产过程。

1.2 利用ERDAS软件制作DOM。其原理也与上两种方法有点类似，都是中间过程采用了DEM数据。本文以SPOT-5影像IMACERY.TIF 1：50000数字高程模型。其生产过程大概可描述为以下几个步骤：

（1）建立新的Block文件276-282.blk。选择传感器模型为Orbital pushbroom，根据本次作业要求指定正射影像图的投影类型及投影相关参数。

（2）加载原始TIF格式的SPOT一5影像IMACERY.TIFSN 1：50000数字高程模型。

（3）选取地面控制点（GCP）。三种获取GCP方法的实现：①利用外业采集控制点方式进行影像正射纠正。在利用外业控制点方式作业中，我们可以选择控制点输入方式为键盘输入和文本读入。为提高作业速度，选择文本输入方式。建立新文本GCP.txt，把控制点编号、x坐标和Y坐标输入，不输入z坐标。然后读入文本，建立控制点与影像链接。在链接成功后，各点点位会标注在准确点位的附近（一般均需要调整），依据点之记移动点位标示符至准确的位置上。然后将控制点“Type”设置为“Full”，根据点位分布设置控制点的“Usaqe”属性设置为“Control”，将检查点的“Usaqe”属性设置为“Check”}②利用已有同比例尺老影像获取控制点进行正射纠正。选取不同时相两景影像共有特征点作为控制点进行正射纠正。选点结束属性设置与通过外业点方法的设置相同；利用测区1：10000 DLG等数字产品获取控制点进行正射纠正。在图2所示中选择“Keyboard only”。在影像上选择相对较清晰的地物点或道路交叉口等明显点，然后在相对应的DLG上读取该点坐标，通过键盘输入。选点结束属性设置与通过外业点方法的设置相同。

（4）DEM数据进行高程自动计算。

（5）进行空三计算并查看结果。查看详细的“Error Report”，输出控制点纠正精度和检查点的精度报告。当结果符合要求进行正射纠正与重采样输出。得到DOM影像。

2. 数字正射影像的质量检查及方法

2.1 DOM的质量检查目的。

随着数字正射影像在各个领域应用的越来越广泛，尤其是一些大型工程，如桥梁、水坝等的监测和建设中，起着越来越重要的作用。比如此次全国土地二次利用调查的数据库建设，农村1：10000都是使用DOM作为底图数据，其精度要求就越来越重要，因此，为了使测绘的最终成果能有所保障，就要求我们在制作好DOM后进行质量检查，最终为祖国的建设多增加一份保障。

2.2 DOM质量检查的内容。

DOM的数据质量检查主要包括这几方面的。

（1）影像扫描质量检查。

（2）参数文件的检查。

（3）定向结果的检查。

（4）影像匹配结果检查。

（5）DEM检查。

（6）DOM检查在输出的影像图上检查影像色调是否均匀，影像是否有模糊重叠带，各镶嵌像片边缘灰度是否平滑过渡。检查图面整飾、注记是否完整、正确无误。

2.3 DOM质量检查方法。

DOM的数据质量检查方法多样，常用的有三种方法，分别是软件自动检查，人机交互检查、人工校对，看情况而定，在检查不同内容的时候，选择合适的方法，达到最好的效果，由于篇幅有限，下面列举一些例子作为参考：

2.3.1 数学精度。

利用已成图，数字化检测点坐标并与数字正射影像图相应地物点坐标比较，计算检测点坐标差△xi、△Yi，并统计平面位置中误差。