刘桥 向夏芸 王密 朱映 齐建伟
(1 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079)
(2 湖南省地质矿产勘查开发局四一八队长沙分院,湖南 长沙 410000)
(3 中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083)
多光谱相机能获取不同波段的影像,提供地物不同光谱信息,是“资源三号”(以下称 ZY-3)卫星搭载的重要传感器之一。相机设计复杂,具有焦平面内视场平行排列成像的特点,不同波段依次对地面同一点延时成像。多光谱影像配准精度反映了波段间变形的一致性[1],将直接影响数据融合、变化检测、基于光谱特征的分类等应用,故实现自动精确配准是高分遥感卫星多光谱影像预处理的关键。然而,由于卫星在轨运行时,太空复杂冷热交变环境及星上器件周期性运动导致卫星平台产生幅值较小、频率较高的震颤响应[2],加之地形起伏等各种因素的影响,必然导致整景影像畸变复杂[3-4],不能用一个简单的模型模拟整景影像畸变进行纠正配准,给高分遥感卫星多光谱影像预处理工作带来了难题。
目前,星载多光谱相机影像配准方法大致分为两类:基于像方的配准和基于物方的配准。传统基于像方配准方法依赖于影像匹配精度,利用匹配获取的同名点建立待配准影像与参考影像之间的坐标映射关系[5],当影像存在较大灰度差异时不能满足高精度配准需求,且每次配准时都需要进行匹配,处理效率低下。基于几何定位一致性的多波段配准是基于物方配准的典型方法,该方法的实质是遥感影像间严密的相对几何成像关系,无需精确匹配得到同名点,而是基于同名像元物方定位一致性的约束条件[6]实现多光谱影像高精度配准,且波段间精确几何成像关系一旦确定,便可应用于其它数据,极大提高了高分遥感卫星多光谱相机影像波段配准处理效率。目前大量在轨获取的 ZY-3卫星多光谱影像数据表明,采用基于几何定位一致性的多波段配准方法生成1A级影像的配准精度较高,但仍存在极个别景影像数据配准精度不理想,影响多光谱影像的后续应用,所以很有必要深入研究影响该方法配准精度的主要因素。
本文以 ZY-3卫星多光谱相机影像数据为基础,从理论上分析了基于几何定位一致性多波段配准方法,并结合基于小面元的多波段像方配准[7]方法进行了实验验证。发现当卫星平台仅存在微小震颤或无震颤时,基于几何定位一致性的多波段配准方法在红外波段与可见光波段、可见光波段影像之间的配准精度均优于0.2像元,比传统基于像方的匹配方法更具优势。
目前,多光谱相机通常采用五谱合一的多色TDI CCD设计,由于TDI器件每个波段之间均存在一定的物理间隔,同一时刻各波段对应不同的摄影点。ZY-3卫星多光谱相机即为多色TDI CCD的推扫式成像系统[8],地面采样间隔5.8m,包含蓝(0.45~0.52μm)、绿(0.52~0.59μm)、红(0.63~0.69μm)以及近红外(0.77~0.89μm)四个波段,依次记为B1、B2、B3、B4。在相机焦平面上,四个波段线阵单元在沿轨方向依次平行摆放(如图1所示),相邻CCD间距约2mm,沿轨方向的偏视场角依次分别为0″、–350″、–650″和–950″。由于ZY-3卫星多光谱相机各波段传感器之间的固定物理间隔,这种刚性结构的各波段传感器成像视场角小,所以可采用基于几何定位一致性的多波段配准方法对 ZY-3多光谱相机数据进行配准。
基于几何定位一致性的多波段配准方法的基础是多光谱影像波段间几何关系模型[6]。该方法的核心思想是:将参考影像上特征点(xl,yl)由严格几何成像模型和物方高程信息解算得到的地面点大地坐标(X,Y,Z),按待配准影像严格几何成像模型反算出待配准影像上对应像点的坐标),再根据与特征点对应同名像点的坐标(xr,yr)之间的差值,建立不同波段影像上同名像点之间的映射关系,实现多光谱影像的高精度配准。
图1 ZY-3卫星多光谱相机焦平面设计图[9]Fig.1 Design of ZY-3 multi-spectral camera
图2 卫星多光谱相机波段间成像几何关系[6]Fig.2 Band-to-band geometric imaging relationship
根据同名点空间交会的摄影几何约束关系(如图2(a)所示),以B1、B2波段为例,其投影中心依次为S1、S2,对于地面点P,对应像点依次为p1、p2,那么光线S1p1、S2p2必然交会于P,因此高分遥感卫星多光谱相机严格几何成像模型如下:
利用高分卫星多光谱相机严格几何成像模型以及物方高程信息可以实现像点坐标(x, y)与地面点大地坐标(X ,Y,Z )之间的正反换算。
由高分遥感卫星多光谱相机严格几何成像模型知:基于几何定位一致性的多波段配准方法的精度依赖于传感器内部结构及几何畸变、物方高程信息和外方位元素(轨道、姿态)精度[6]。而传感器几何畸变可通过波段间高精度相对几何定标进行补偿[10],高程可通过全球30m Aster G-DEM[11]确定,卫星事后处理能获取厘米级精度状态平稳的精密轨道[12],故外方位姿态角元素精度是物方配准精度差异的主要原因。
选取ZY-3卫星多光谱相机2012年2月至2014年5月之间的6景经辐射校正、CCD拼接等预处理工作得到的0级影像数据,覆盖了山区、高山区、丘陵和平原等典型特征地物,影像大小为8 824×9 715(单位像元),数据详情如表1所示。
表1 多光谱数据详情列表Tab.1 Multi-spectral data list
分别采用基于几何定位一致性的多波段配准方法和基于小面元的多波段像方配准方法,对0级多光谱数据进行配准生成1A级影像数据。在1A级影像上划分256×256的格网,以B2波段为参考波段,结合影像相关匹配和最小二乘匹配[13]算法得到高精度同名点作为检查点,计算检查点的坐标误差,并统计中误差,依次验证B1、B3、B4波段的配准精度。
基于小面元的多波段像方配准方法的基本思想是将影像依据特征点划分为若干个三角形小面元,再对每个三角形面元构建纠正模型,从而完成整幅影像的纠正,达到高精度配准的目的[7]。另外,本文影像相关匹配的相关系数设为 0.9,可保证获取像素级精度的同名点。最小二乘匹配算法充分利用影像窗口内的信息进行平差计算,顾及灰度线性变形和几何仿射变形,可达1/10甚至1/100像素的高精度[14],故将最小二乘算法匹配得到的同名点像点坐标视为像点坐标真值。对于同源影像数据,结合两种匹配方法能充分保证子像素精度同名点的获取。
ZY-3多光谱影像0级数据采用不同配准方法生成的1A级影像的配准精度及匹配的同名点数量依次如图3、表2所示。图3中“像方配准”表示基于小面元的多波段配准方法,“物方配准”表示基于几何定位一致性的多波段配准方法(表2中亦同)。实验数据显示:
①可见光波段影像的配准:除74446景、702236景外,像方配准方法垂轨方向配准精度在0.12像元内,沿轨方向配准精度在0.13像元内,整体配准精度在0.18像元内;除74446景外,物方配准方法垂轨方向、沿轨方向配准精度均在0.15像元内,整体配准精度在0.19像元内。
②红外波段与可见光波段影像的配准:除74446景、702236景外,像方配准方法垂轨方向配准精度在0.28像元内,沿轨方向配准精度在0.32像元内,整体配准精度约0.31像元~0.37像元;除74446景外,物方配准方法垂轨方向和沿轨方向的配准精度均在0.15像元内,整体配准精度在0.21像元内。
③74446景影像:像方配准方法在可见光波段影像的配准精度在0.22像元内,红外波段配准精度为0.555像元内;物方配准方法的配准精度约0.29像元~0.73像元。
④702236景影像:像方配准方法在可见光波段影像的配准精度在0.18像元内,红外波段配准精度为0.715像元内;物方配准方法的配准精度在0.2像元内。
表2 两种配准方法配准精度及同名点数量统计表Tab.2 Registration accuracy and corresponding image point number statistics
图3 两种配准方法不同方向配准精度比较Fig.3 Comparison of the accuracy of the two method in different direction
进一步采用基于多光谱影像不同波段间的视差检测卫星平台震颤[9]的方法,对6景实验数据的B2、B3波段进行震颤检测。对于不同时间获取的河南嵩山地区影像,74446景成像时刻具有较大的平台震颤,而1012969景成像时刻含有微小平台震颤,2景影像垂轨方向和沿轨方向配准误差曲线如图4所示;其余4景数据获取时仅存在微小平台震颤或无平台震颤,其垂轨方向和沿轨方向配准误差曲线如图5所示。图4,图5中各子图横坐标值均为行数。
图4 配准前影像垂轨和沿轨方向配准误差曲线比较Fig.4 Comparison of Vertical orbit and along orbit registration error curve before registration
图5 配准前影像垂轨和沿轨方向配准误差曲线Fig.5 Registration error curve before registration in direction of vertical to orbit and along orbit
匹配的同名点数量范围约为 130~900,可反映整景影像的配准精度。同名点数量的多少是和影像的辐射质量一致的,可以发现B3波段匹配点数最多,B1次之,B4波段点数最少。这是因为B3与B2波段成像传感器物理距离最近,两个波段的影像辐射差异小,而B4与B2波段成像传感器物理距离最远,且近红外波段成像特性与可见光波段成像特性差异大,导致两个波段影像辐射差异较大。
对于可见光波段配准,像方配准方法的配准精度均在0.22像元内,这是因为可见光波段辐射差异小,同名点匹配精度高,依同名点构建的三角网小面元纠正模型能很好地模拟整景影像不同区域的畸变参数,影像配准精度高。同时,除74446景外物方配准方法的配准精度均在0.19像元内,与像方配准方法精度基本一致。
对于红外波段与可见光波段配准,像方配准方法的配准精度较低,均大于 0.3像元,对于存在震颤的山区影像74446景和无震颤的高山地区影像702236景,配准精度相对更低。而除74446景外,物方配准方法的配准精度均在0.21像元内。可见,在平台无震颤和存在微小震颤时,物方配准方法在红外波段与可见光波段的配准中具有明显优势,这是因为该方法以波段间严密几何关系为基础,通过严格几何成像模型正反算得到待配准影像上的精确同名点,继而构建两个波段影像间的映射关系,不依赖影像灰度信息,配准精度高且效果稳定。另外,不难发现各景影像B3波段配准精度最高,B1波段配准精度次之,B4波段配准精度相对最差,这是因为B3波段与B2波段为相邻波段,传感器物理间隔近且偏视场角最小,受地形等其它因素影响最小,而B4波段与B2波段传感器物理距离最远。
本文从理论上分析出卫星平台震颤是影响基于几何定位一致性的多波段配准方法精度的主要因素,且采用ZY-3卫星多光谱相机0级数据进行了实验验证分析,并对比了基于小面元的多波段像方配准方法。研究结果表明:
基于几何定位一致性的多波段配准方法能很好地顾及波段间严密几何关系,不受影像灰度差异影响,当平台存在微小震颤或无震颤时,对可见光波段影像之间、可见光波段影像与红外波段影像之间均能达到高精度配准效果,配准精度优于 0.2像元。且配准质量与影像纹理信息无关,对于山区、高山区等纹理匮乏区域仍能达到很好的配准效果,相比传统像方配准方法,有效提高了红外波段与可见光波段配准精度。但当存在较大的平台震颤时,该方法配准精度受到一定限制,如何抑制平台震颤对多光谱相机影像配准精度的影响是未来研究的主要方向。
(
)
[1] 王洪海, 徐建艳, 龙小祥. 一种卫星多光谱图像亚像元波段配准精度自动评价方法[J]. 航天返回与遥感, 2010, 31(3): 55-63. WANG Honghai, XU Jianyan, LONG Xiaoxiang. An Automated Evaluation Method of Sub-Pixel Band-to-band Registration Accuracy for Satellite Multispectral Image[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2010, 31(3):55-63.(in Chinese)
[2] 蒋国伟, 周徐斌, 申军烽, 等. 卫星微振动虚拟仿真技术研究及应用[J]. 计算机测量与控制. 2011, 19(9): 2206-2209. JIANG Guowei, ZHOU Xubin, SHEN Junfeng, et al. Study and Application of Micro- vibration Virtual Simulation of Satellite [J].Computer Measurement & Control, 2011, 19(9): 2206-2209. (in Chinese)
[3] Chander G, Saunier S, Choate M J, et al. SSTL UK-DMC SLIM-6 Data Quality Assessment[J]. Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, 2009, 47(7): 2380-2391.
[4] Kocaman Sultan, Armin Gruen. Orientation and Self-calibration of ALOS PRISM Imagery[J]. The Photogrammetric Record. 2008, 23(123): 323-340.
[5] Alexander W, Clausi D A, ARRSI: Automatic Registration of Remote Sensing Images[J]. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 2007, 45(5): 1483-1493.
[6] 王密, 杨博, 金淑英. 一种利用物方定位一致性的多光谱卫星影像自动精确配准方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2013, 38(7): 765-769. WANG Mi, YANG Bo, JIN Shuying. A registration Method Based on Object-space Positioning Consistency for Satellite Multi-spectral Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(7): 765-769. (in Chinese)
[7] PAN J, ZHU Y, WANG M, et al. Parallel Band-to-band Registration for HJ-1A1B CCD Images Using Open MP[C]//Image and Data Fusion (ISIDF), 2011 International Symposium on. IEEE, 2011: 1-4.
[8] 资源卫星应用中心. 资源三号卫星介绍[EB/OL]. [2012-07-25]. http://www.cresda.com/n16/n1130/n175290/175676. html CRESDA. Introduction to ZY-3[EB/OL]. [2012-07-25]. http://www.cresda.com/n16/n1130 /n175290/175676.html.
[9] 朱映, 王密, 李树文, 等. 基于多光谱影像的资源三号卫星平台震颤检测方法研究[C]. 第二届高分辨率对地观测学术年会. 北京, 2013. ZHU Ying, WANG Mi, LI Shuwen, et al. Detection of Ziyuan-3 Satellite Platform Jitter Using Multi-spectral Imagery[C]. The Second China High Resolution Earth Observation Conference. Beijing, 2013.
[10] 李德仁, 王密. “资源三号”卫星在轨几何定标及精度评估. 航天返回与遥感[J]. 2012, 33(3): 1-6. LI Deren, WANG Mi. On-orbit Geometric Calibration and Accuracy Assessment of ZY-3[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2012, 33(3): 1-6. (in Chinese)
[11] ASTER GDEM Validation Team. ASTER Global Digital Elevation Model Version 2 – Summary of Validation Results [EB/OL]. August 31, 2011.
[12] 赵齐乐, 刘经南, 葛茂荣, 等. CHAMP卫星cm级精密定轨[J]. 武汉大学学报 (信息科学版), 2006, 31(10): 879-882. ZHAO Qile, LIU Jingnan, GE Maorong, et al. Precision Orbit Determination of CHAMP Satellite with cm-level Accuracy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(10): 879-882(in Chinese)
[13] GRUEN A. Development and Status of Image Matching in Photogrammetry[J]. The Photogrammetric Record, 2012, 27(137): 36-57.
[14] 张剑清, 潘励, 王树根. 摄影测量学[M]. 武汉大学出版社, 2009. ZHANG Jianqing, PAN Li, WANG Shugen. Photogrammetry[M]. Wuhan University Press, 2009. (in Chinese)
[15] 胡芬. 三片非共线TDI CCD成像数据内视场拼接理论与算法研究[D]. 武汉: 武汉大学, 2010. HU Fen. Research on Inner FOV Stitching Theories and Algorithms for Sub-images of Three Non-collinear TDI CCD Chips[D]. Wuhan: Wuhan University, 2010. (in Chinese)
[16] 范斌, 蔡伟军, 张孝弘, 等. “资源三号”卫星多光谱相机技术[J]. 航天返回与遥感, 2012, 33(3): 75-84. FAN Bing, CAI Weijun, ZHANG Xiaohong, et al. Technology of the Multi-spectral Camera of ZY-3 Satellite[J]. Spacecraft Recovery &Remote Sensing, 2012, 33(3): 75-84. (in Chinese)
[17] 何红艳, 乌崇德, 王小勇. 侧摆对卫星及CCD相机系统参数的影响和分析[J]. 航天返回与遥感, 2003, 24(4): 14-18. HE Hongyan, WU Chongde, WANG Xiaoyong. Study of Influence of Swinging on the Systemic Parameters of the Satellite and CCD Camera[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2003, 24(4): 14-18. (in Chinese)