ADS80彩红外影像在DEM匹配中的应用

王俊

(甘肃省地图院，甘肃兰州730000)

ADS80彩红外影像在DEM匹配中的应用

王俊

(甘肃省地图院，甘肃兰州730000)

Leica ADS80是目前最先进的推扫式机载数字航空摄影测量系统之一。1次飞行就可以同时获取前视、下视和后视的具有 100%重叠、连续无缝的影像。所有影像具有相同影像分辨率，包括红、绿、蓝、近红外、全色（R、G、B、IR、PAN）5个波段，具有较好的光谱特征。基于ADS80影像的这一特点，研究了利用其光谱特征来提高DEM匹配可靠性的方法。

ADS80；光谱特征；DEM匹配；可靠性；研究

2008年7月推出的 Leica ADS80机载数字航空摄影测量系统是目前较为先进的推扫式机载数字航空摄影测量系统。ADS80集成了高精度的惯性导航定向系统 (IMU)和全球卫星定位系统 (GPS)，采用12 000像元的三线阵 (SH82型号相机有12条，如图1所示) CCD扫描，利用层叠分光技术和窄波干涉滤光技术，具有更好的光谱分离能力，可以准确地进行光谱滤光。它除了能够获取前视、下视和后视的具有100%三度重叠的全色影像外，还能获取二度重叠的彩色影像、彩红外影像[1]；所获取的多光谱影像具有良好的光谱特性，分波段影像没有混合光谱，彩色影像色彩真实可靠，更加适合遥感影像分类。该技术进一步模糊了遥感与摄影测量之间的界限，使遥感影像分类技术用于摄影测量处理成为可能。

图1 ADS80波段示意图

1 ADS80彩红外影像的光谱特征

ADS80相机可以同时获取下视具有相同影像分辨率的红、绿、蓝、近红外波段的影像；将红、绿、近红外3个波段影像进行融合，可以得到彩红外影像。彩红外影像根据地物对 3种光的反射特性不同而呈现由红、绿、蓝三色组成的混合色，既有可见光信息，又有近红外光信息；同时，由于它基本上不受大气对蓝紫光散射的影响，所以它比普通彩色影像的颜色鲜艳。由于彩红外遥感影像的近红外波段对植被的光谱反射比较敏感，而对其他一些地物 (如道路)光谱反射特征不敏感，因此利用这一特点很容易将植被区分出来。图2中的3条曲线为3种常见地物类的波谱反射响应曲线[2]。

图2 3种常见地物类的波谱反射响应曲线

2 当前DEM匹配算法及问题

在过去的几十年中，计算机与摄影测量领域对单立体影像匹配技术做了大量卓有成效的研究，但是影像匹配的质量不高，匹配成功率低[3]。近些年来，逐渐发展起来的多视匹配技术能够解决单立体影像匹配中的几何变形问题和遮挡问题[4]，匹配质量和成功率都大大提高。但是这些匹配算法得到的都是数字表面模型（DSM），而要得到较高精度的数字高程模型（DEM），还需要大量的人工编辑。DSM与DEM两者之间的差异主要在于是否表现树木、地表建筑物等。因此，如何在匹配过程中考虑这一因素的影响，自动进行DSM到DEM的处理，减少或消除人工编辑的工作量，并提高DEM匹配的可靠性是利用影像匹配技术生产DEM面临的主要问题，是制约生产效率的一个关键因素。

通过对 ADS80彩红外影像的光谱特征分析发现，在近红外波段，很容易通过遥感影像分类技术将植被与其他地物分开提取。因此，在进行DEM匹配时要考虑植被这一光谱特征，可将植被与其他地物分类标记出来。通过设定或自动提取树高以及滤波技术手段对DSM加以处理，即可得到DEM。

3 影像分类

在遥感影像处理的研究中，对影像进行分类的技术已经越来越成熟。从传统的基于像元的分类方法，到现代基于智能算法的分类方法，得到了迅速发展[5]。例如，面向对象的方法不仅能够有效地避免“椒盐”现象，还能大幅度提高分类精度[6]。ADS80彩红外影像具有较好的光谱特征，非常适合进行植被分类。因此，可以借鉴成熟的影像分类方法，提高分类可靠性，以便更好地利用分类结果对DSM进行处理。

4 DSM转为DEM的处理方法

如何利用彩红外影像的分类结果，自动将植被的高度去除，得到植被处地表的高程，是需要重点探讨和解决的问题。

通过研究和实验，提出以下2种方法：

1）根据植被附近地表的高程，拟合植被处的高程。假定除植被外其他地方的DSM都贴近地表，则可根据植被间隙的地表高程，采用曲面拟合方式求出植被处的高程。间隙点越多，拟合效果越好，越接近真实地表高程。这种方式技术要求较高，算法比较复杂，实现起来有一定困难。

2）动态设定植被高度值。彩红外影像的植被指数计算公式为：

式中，NDVI表示归一化植被指数，NIR表示近红外的光谱值，VIS表示可见光的光谱值。

根据式 (1)的计算，可得出地面的植被覆盖度，将其与植被高度联系起来，例如：在较低覆盖度的地方，最大高度为10 m；在较高覆盖度的地方，最小高度为20m，即可将植被的高度用NDVI进行动态量化。在匹配出DSM后，利用量化结果进行差值计算，得到植被下地面的高程值。这种方式简易可行，并且同样适用于城市地区建筑物的处理，只不过建筑物的量化方式与植被有所不同。以某地彩红外影像数据为例，以LPSeAte匹配模块为平台，详细参数设置如图3所示。对于彩红外影像，植被参数中的Greenness即NDVI值。

图3 建筑物与植被参数示例

图3中各参数及实验最佳赋值如下：

SlopeThreshold：建筑物边缘与倾斜地面的最小夹角，宜取值400；

Maximum/M inimum ObjectArea：对象（即建筑物）的最大/最小面积，根据地面建筑物大小宜取值5000/300m2；

M inimum ObjectHeight：对象的最小高度，宜取值10 m。

Greenness：绿度指数，此处即公式（1）中的NDVI值，根据Erdas计算结果，宜取值0.5；

Max Height for Low Veg：较低植被的最大高度，宜取值10 m；

M in Height forHigh Veg：较高植被的最小高度，宜取值20 m；

Classification to Keep：分类结果保留项目，此处仅保留地面。

通过以上方式对DSM进行处理，可以将部分的植被和建筑物高度去除。如图4所示，a)为未经过任何处理的匹配结果晕渲效果图，b)为经过分类后的晕渲效果图。

图4 实验前后DSM晕渲效果对比图

通过分类后晕渲效果图与未分类晕渲效果图的对比，可以发现该算法对植被的处理较好，但是对建筑物的去除效果不是太明显。原因在于建筑物采用几何方式判断，而不是通过光谱特征去提取。为解决这一问题，考虑采用滤波方式对 DSM进行处理。同样在LPSeAte模块中设置滤波参数，例如以15m×15m大小为滤波窗口，对分类后的DSM进行滤波，其晕渲效果如图4 c)所示。通过对比分类和滤波处理后的DSM与未经任何处理的DSM可以发现，绝大部分建筑物和植被可以去除其高度，得到更精确的DEM。

5 结语

通过以上实验发现，该方法能够实现ADS80数字影像合成的彩红外影像更加自动化、智能化匹配生产DEM，可以减轻大量的人工编辑工作量。在实际应用中，植被指数可以通过遥感影像处理软件Erdas进行统计。对于小面积建筑物和软件自动分类去除植被高度产生的“噪声”，通过自适应窗口的DSM滤波处理[7]，可以得到较好的解决。但是，由于植被种类丰富，植被指数度量方式单一，对于大面积植被还有一定的局限性，并不能做到完全去除，有待进一步探讨研究以及软件更进一步的改善。

[1] 王海涛，武吉军，冯聪军,等.徕卡ADS40/ADS80数字航空摄影测量系统[J].测绘通报，2009,10:73-74

[2] 孙家抦.遥感原理与应用[M].武汉:武汉大学出版社,2003

[3] 张祖勋.从数字摄影测量工作站(DPW)到数字摄影测量网格(DPGrid)[J].武汉大学学报:信息科学版,2007,32(7):565-571

[4] ZHANG Li.Automatic Digital Surface Model(DSM)Generation from Linear Array Images[D].Zurich:Sw iss Federal Institute of Technology Zurich for the degree of Doctor of Technical Sciences,2005

[5] 贾坤，李强子，田亦陈，等.遥感影像分类方法研究进展[J],光谱学与光谱分析,2011,10：28-33

[6] 曹君，郑慧.ADS40近红外波段遥感影像分类方法[J].地理空间信息，2009,10(7):42-45

[7] 梁欣廉，张继贤，李海涛.一种应用于城市区域的自适应形态学滤波方法[J].遥感学报，2007,11(2):276-281

Application of ADS80 Color Infrared Images in the DEM Matching

by WANG Jun

Leica ADS80 is one of the most advanced push-broom airborne digital photogrammetry system.It can get a flight with forward, nadir,backward and with 100%overlap,a continuousseamless,which has the same image resolution of red,green,blue,near infrared,fullcolor(R,G,B,IR,PAN)five-band image,and has better spectral characteristics.Based on this feature,this paper studied how to use the spectral characteristics of ADS80 images to improve the reliability of DEM matching.

ADS80，spectral characteristics，DEM matching，reliability，research

2012-02-14

P231

B

1672-4623(2012)03-0119-02

王俊，主要从事摄影测量与遥感工作。