DEM对山区高分辨率影像正射校正精度的影响

陈 静，袁 超，陈雪洋，张 灿，张少佳

（1.重庆市地理信息中心，重庆401121）

DEM对山区高分辨率影像正射校正精度的影响

陈 静1，袁 超1，陈雪洋1，张 灿1，张少佳1

（1.重庆市地理信息中心，重庆401121）

针对实际生产中1∶2 000 DEM对于山区高分辨率卫星影像正射校正扭曲变形严重的现象，研究了对现有DEM资料进行抽稀形成不同分辨率DEM数据，并对比分析了不同分辨率DEM数据参与正射校正后的影像扭曲变形、几何精度、处理效率，从而为实际应用提供解决方案。

DEM分辨率；山区；高分辨率卫星影像；正射校正；精度

正射纠正是各种高分辨率卫星影像应用必不可少的基础工作[1],尤其是对于某些地形起伏较大、常规的几何校正难以消除几何变形的区域（山区、城市地区)。其运用卫星摄影测量原理，重建卫星成像几何关系，同时利用DEM消除影像中由地形导致的变形。DEM作为正射校正环节中消除地形变形的控制数据，其现势性、精度、分辨率等都对校正结果有一定的影响。研究发现，校正使用的DEM分辨率并非越高越好，对于有些地形起伏变化较大的区域反而会加大影像的扭曲变形（高架桥、道路、房屋）。因此，研究DEM不同分辨率对于山区高分辨率卫星影像正射校正精度的影响具有实际价值。

1 研究区与数据源

1.1 研究区概况

本文以重庆市主城区为研究区，面积为5 473 km2，境内长江、嘉陵江自西向东穿过并在渝中交汇，缙云山、中梁山、铜锣山、明月山4条主要山脉南北向贯穿，两江四山立体地势明显，大部分区域属于山地地形，地形起伏变化大。主城核心城区位于4条山脉的凹槽地带。近年来主城区城市建设发展迅速，尤其是中梁山与铜锣山之间，城市开发建设对于地形的改造频繁。

1.2 数据源

1）卫星遥感影像。采用WorldView影像，拍摄时间为2011-08，产品级别为预正射标准产品,带RPC有理函数模型参数文件。产品类型包括全色波段（0．5 m分辨率）和多光谱数据（2 m分辨率），经融合处理后形成0．5 m分辨率的4波段（红、绿、蓝、近红外）彩色影像数据。

2）DEM数据。1∶10 000 DEM数据：航摄生产，5 m分辨率，2000～2003年生产；1∶2 000 DEM数据：航摄生产，2．5 m分辨率，2005～2011年由城市中心区域向外围区域逐年生产。2套DEM数据均完全覆盖主城区，但1∶10 000 DEM数据现势性明显不足。本文采用1∶2 000 DEM数据开展研究。

2 正射校正工艺流程

2.1 校正模型

卫星遥感影像正射校正的常用方法有多项式模型、传感器物理模型和有理函数模型[2-4]。

1）多项式校正模型，是一种简单通用的成像传感器模型。由于引起卫星遥感影像变形的因素很多，用一个简单的多项式模型来逼近不同地区、不同传感器构像的几何变形，带有一定的局限性，特别是山区，像元位移较大甚至影像扭曲。

2）传感器物理模型，是以中心投影的共线式构像方程为基础建立的传感器模型，是对成像空间几何形态的直接描述，考虑了遥感卫星成像时的诸多物理因素，如成像方法、方位参数等信息，是一种典型的严格成像模型。该算法理论严密，校正精度高，但前提是必须已知轨道星历参数和传感器参数，并通过一定数量的地面控制点来重构影像模型。校正过程中还使用DEM信息，以修正因地形起伏引起的影像变形。

3）有理函数模型。商业卫星公司为防止遥感卫星核心技术参数泄露，对卫星影像进行初步几何校正和重采样，使得影像成像时的严格几何关系被破坏，而取而代之以向用户提供有理多项式参数（RPC）进行处理。该模型是在充分利用卫星遥感影像附加的辅助参数基础上，对构建严格几何定位模型进行拟合而得到的广义传感器模型。

2.2 工艺流程

1）本研究基于Erdas遥感图像处理平台[5]，采用有理函数模型，取2次有理函数。控制点和检查点采用GPS-RTK野外实测，点位分布均匀，选在影像纹理清晰、特征明显且不易消损的地物上。

2）基于现有1∶2 000 DEM数据，分别重采样抽稀为5 m、10 m、15 m、20 m分辨率，形成4个新DEM数据与1∶2 000原始DEM数据，分别作为DEM参考数据参与WorldView影像的正射校正。有理函数模型和地面控制点均采用相同数据[6,7]。正射校正工艺流程如图1所示。

图1 正射校正试验工艺流程图

3 精度对比分析

同一景影像采用同一控制点文件，利用不同分辨率DEM数据分别对WorldView影像进行有理函数模型校正[8]。

1）影像扭曲变形情况。利用抽稀后的DEM纠正可解决大部分扭曲现象，但部分地区仍存在扭曲。从图2系列对比图上可知，在解决影像扭曲变形方面，DEM抽稀为10 m、15 m、20 m后的校正对影像扭曲变形有较大改善，但3种抽稀方案校正影像之间无明显区别，DEM抽稀为5 m的校正结果对扭曲变形改善效果不大。在处理效率上，DEM抽稀为20 m后的影像校正处理速度高于其他方案。

2）校正精度对比。同一景影像上均匀布设19个检查点，对利用不同分辨率DEM数据进行的正射校正结果影像进行精度评定。从表1可以看出，抽稀DEM校正结果精度普遍低于1∶2 000 DEM校正结果精度，且随着抽稀程度加剧精度略有降低，但无显著差别。从检查点的最大误差看，X方向最大误差为4．49 m，1∶2 000 DEM校正影像最大中误差为4．48 m，均出现在抽稀20 mDEM校正影像上。相比1∶2 000 DEM校正影像，精度最多约降低了1个像元（0．5 m）。从全部检查点的平均值来看，5种分辨率DEM校正影像精度无显著差别。

图2 不同DEM分辨率正射校正影像扭曲变形对比图

表1 不同分辨率DEM校正结果精度评价表/m

4 结 语

通过对比分析不同分辨率DEM参与下的高分辨率卫星影像校正结果可以看出：

1）利用抽稀后的DEM纠正可解决大部分扭曲现象。

2）在解决山区高分辨率正射影像扭曲变形方面，DEM抽稀为10 m、15 m、20 m后的正射校正影像对扭曲变形有较大的改善，但3种DEM抽稀后的校正影像之间无明显区别。但随着抽稀力度的加大，正射校正处理效率提升明显。

3）在几何精度上，随着DEM抽稀力度的加大，正射校正影像几何精度略有降低，但并无显著差别。

4）1∶2 000 DEM抽稀后参与高分辨率卫星影像正射校正方法对于解决影像扭曲变形和保障几何精度具有较好的效果，可减少影像扭曲变形的后期人工处理工作量。但DEM抽稀程度对正射校正影像的影响效果会因影像类型、区域地形等不同而有所不同，需根据实际情况选择合适的DEM抽稀程度。

[1] 汤国安．遥感数字图像处理[M]．北京：科学出版社,2004

[2] 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):743-747

[3] 高炳浩．高分辨率遥感影像纠正处理[J]．测绘与空间地理信息,2009,32(1):161-164

[4] 刘晓龙,薛明,蔡福根．利用SPOT5 参数进行严密物理模型法纠正方法研究[J]．测绘标准化,2010,26(1):6-9

[5] 党安荣,王晓栋．ERDAS IMAGINE 遥感图像处理方法[M]．北京:清华大学出版社,2003

[6] 刘善伟,张杰,马毅．控制点数据与DEM分辨率对海岸带遥感影像正射校正精度影响[J]．海洋科学,2009,33(4):9-13

[7] 冯宇瀚,殷晓东,王少帅，等．基于三角网构建海底DEM的抽稀算法[J]．海洋测绘,2012,32(6):33-39

[8] 刘云峰,李若．不同DEM数据对卫星遥感影像校正精度的影响[J]．测绘通报,2002(7):26-28

P237.3

B

1672-4623（2014）01-0128-03

10.11709/j.issn.1672-4623.2014.01.044

陈静，硕士，主要从事遥感技术与应用方面的研究。

2013-09-27。

项目来源：重庆市科委科技项目（CSTC，2009CB2015）。