遥感影像处理方法及其在图集中的应用研究

李花，秦亮军

(广州市城市规划勘测设计研究院，广东广州 510060)

1 引言

采用卫星遥感方法制作的数字正射影像是获取基础空间信息最快速、高效的手段，利用高精度卫星遥感成图，处理速度快、工艺简便、图像清晰，而且精度达到成图要求。自2001年10月美国DigitalGlobe公司的QuickBird遥感卫星发射升空以来，遥感图像空间分辨率极高和良好的地物表现能力，广泛用于土地规划、城市规划设计、自然资源管理、环境监测(如空气污染、油污扩散、洪水灾区趋势分析等)、农作物判别、生态调查、土地利用变化分析、景观制图与高精度地图绘制等各个领域［1］。影像图集往往也是以卫星影像数据为主要数据源，本文以《广州市开发区萝岗区数字影像与规划图集》为例，对影像处理的过程及方法进行详细介绍。

2 影像处理的技术路线

影像图集是一种集精准、美观、实用于一体的艺术品，对影像的要求极高。影像处理过程主要是将影像基础产品处理成为变形小、信息丰富、地理精度高的过程。为了在视觉上改善图像目视效果，提高分辨率，使目标细部特征更清晰，光谱信息更丰富，灰度范围更广，信息量更大，必须首先对基础产品数据进行数据融合。高分辨率遥感卫星多采用线阵列CCD探测器，按照推扫式扫描成像，同时获取高分辨率全色和多光谱影像。在遥感成像过程中，由于卫星姿态不稳、传感器机械原因等因素的影响，在山区特别是地形高差起伏较大的地区，由于中心投影的影响(地面起伏)引起像点位移，使得遥感图像存在一定的几何变形，需要对其进行恢复处理。因此，必须对影像进行高精度的正射纠正及几何纠正。整个处理过程如图1所示。同时考虑到此次研究前期收集的大部分电子资料都是基于广州独立坐标系的，因此最终的成果数据必须全部纳入广州独立坐标系统下。

图1 影像处理流程图

3 研究区域及资料

QuickBird高分辨率遥感卫星是目前世界上分辨率最高的商用遥感卫星，传感器采用多光谱成像(1个全色通道和4个多光谱通道)。

本文研究区域为整个萝岗区，面积约为393 km2，数据量大(约8 G)。整个区域地势南北狭长，地势南低北高，北部的帽峰山是萝岗区第一高峰，主峰海拔534.9 m。

QuickBird数据是直接购买所得，接收时间为2006年10月～11月，天气晴朗，数据质量较好。原始数据块图情况如图2所示。

图2 原始数据块图情况

4 数据处理

4.1 数据融和

QuickBird多光谱波段分辨率为2.44 m，其地物的分辨能力未能满足人们日常判读的需求，为了对观测目标有一个更加全面、清晰、准确的理解与认知，为了改善解读的精度、可靠性，将同一区域的多源遥感图像按统一的坐标系统，通过空间配准和内容复合，生成一幅比单一信息源更准确、更完全、更可靠的新图像。它提高了影像的空间分解力和清晰度，提高了影像的平面测图精度、分类精度及可靠性，增强了影像的解译和动态监测能力，有效提高了遥感影像数据的利用率等［2］。

本文采用IHS变换融合法。先把多光谱影像利用IHS变换(如式1)，从RGB(三原色)空间系统变换到IHS(表色系统)空间，同时将单波段的高分辨率图像经过灰度拉伸，使其灰度的均值与方差和IHS空间中的亮度分量图像相似，以增大两影像之间的某种相关性，并抑制光斑效应;然后将拉伸过的全色影像作为新的亮度分量代入到IHS，经过RGB变换(如式2)还原到原始空间。

式中:I表示颜色的亮度;H表示色度;S表示饱和度［3］。

4.2 影像正射校正

卫星影像在成像的过程中，受到透视投影、摄影轴倾斜、大气折射、地球曲率及地形起伏等诸多因素影响，致使影像中各像点产生不同程度的几何变形而失真。正射校正图像不仅可以消除成像过程中的各种因素导致的影像畸变，而且包含了比线划图更丰富和更直观生动的信息。因而，正射影像制作已经成为各种遥感应用过程中必不可少的基础工作［4］。

图3 DEM数据

进行影像正射校正前必须制作整个区域的DEM。首先利用广州市城市规划勘测设计研究院1∶500基础地形图数据提取已赋高程值的等高线及高程点数据分块构造不规则三角网(TIN)，内插得到格网DEM数据，并转换到GRID格式，得到正射校正用的DEM数据如图3所示。由于基础地形数据量非常大，因此整个DEM的生成过程必须分块进行，因此后期必须进行图像拼接。图像拼接处理是将具有地理参考的若干相邻图像合并成一幅图像或者一组图像［5］。在进行正射校正前必须对广州独立坐标系下的DEM数据进行坐标转换，将其转为UTM坐标。

为提高DOM的精度，此次控制点的采集我们选用野外GPS采点，作业中采取GPS联测的方法，每景数据控制点采集28个点左右，以便分析后进行取舍。利用配套软件进行GPS控制点坐标的平差分析，分析结果表明控制点精度满足要求。然后利用Erdas软件正射校正模块，采用共线方程纠正法进行正射纠正，生成整个萝岗区的DOM。

4.3 几何校正

在卫星遥感的各种应用中，特别是在专题图集应用中还需要叠加现状及规划要求的情况下，为了有效地使用卫星影像，几何纠正是必不可少的步骤。影像几何纠正的方法有许多种，主要可分成两大类:数学拟合模型，不管其物理意义，直接以地面控制点对影像进行数学变换，本法一般适用于平坦地区，属于较不严密解法;几何成像模型，考虑成像时造成影像变形的物理意义，再利用这些物理条件来构建成像几何模型，属于严密解法［6］。

几何成像模型是最严格的影像纠正模型，但算法比较复杂，对辅助数据(如星历参数、DEM数据等)要求较高［6］。本次研究利用的辅助数据主要为广州市城市规划勘测设计研究院的1∶500基础地形图数据，完全符合几何成像模型的要求。

此次研究采用了几何成像模型，选取1∶500地形图中336个控制点结合高精度DEM成果数据进行几何精纠正，控制点分布如图4所示。

5 结果与分析

纠正前后卫星影像的拼接效果如图5所示。在ArcGIS中同时加载纠正后的卫星影像和1∶500基础地形数据进行检验，其匹配效果如图6所示。由以上两图明显看出基本满足无缝拼接的同时，与现状地形的套合情况也是比较好的。

图4 萝岗区几何纠正控制点分布图

图5 航带间的拼接效果对比

图6 与1∶500地形图叠加效果

图7 精度检验点分布图

将处理完成的遥感图像与1∶500地形图叠加，并在影像图上均匀选取了94个点位，与1∶500地形图上相应点位坐标进行对比计算其点位误差。其选点分布情况如图7所示，点位覆盖北部的九龙镇与南部各个街道，较差中误差为0.965 m。完全满足图集叠加的各种现状要素、规划要素的要求，其统计的精度也比较高。

［1］BESSETTES V，DESACHY J.Using directional variance for urban area analysis on QuickBird 5 panchromatic images［J］.Image and Signal Processing for Remote Sensing，2002(4):288～296

［2］贾永红，李德仁，孙家柄.多源遥感影像数据融合［J］.遥感技术与应用，2000，5(1):41～44

［3］王建梅，李德仁.QuickBird全色与多光谱数据融合方法用于土地覆盖分类中的比较研究［J］.测绘通报，2005，(10):37～43

［4］栾庆祖，刘慧平，肖志强.遥感影像的正射校正方法比较［J］.遥感技术与应用，2007，22(6):743 ～748

［5］党安荣，王晓栋，陈晓峰，等.ERDAS IMAG IN E遥感图像处理方法［M］.北京:清华大学出版社，2003，86～90

［6］马洪超，赵向东.基于地形随机场模型的遥感图像几何纠正［J］.测绘学报，2006，35(3):251～254