第三次全国国土调查正射影像制作方法研究

赵万森

(辽宁省地理国情监测中心，辽宁沈阳 110034)

正射影像（DOM）数据是第三次全国国土调查的基础数据，是辽宁省第三次全国国土调查影像本底数据成果。

传统的影像处理方式是在原始的卫星影像的基础上，进行外业实地控制点测量，最后进行影像纠正融合和镶嵌裁切等方式输出，此方法数据处理效率低、精度差，工作周期较长。利用PCI集群软件自动化高效处理遥感影像，结合项目的实际工作情况，确定了符合卫星影像数据处理的生产流程，解决了海量卫星影像处理工作量大工期紧张等诸多问题。使用PCI GXL融合功能(Pansharpening)将纠正后的全色波段影像对纠正后的多光谱影像进行融合处理，且只对同一种卫星遥感影像的多光谱数据进行融合处理。融合后的影像质量要保证影像色彩过渡自然，层次丰富，反差适中。应保证影像纹理清晰，不应有影像发虚、影像模糊或者影像重影等现象。

一、研究现状

国内制作国产卫星影像大多采用外业采集像控点方式，纠正的精度一般。参考影像提取像控点布点均匀、采集精度高，本项目利用已有DOM影像，依托于傅里叶变换法和严格物理模型法的控制点提取，使得卫星影像的纠正更加精准，有效弥补了国产卫星影像RPC参数精度不好，畸变差大的问题。

在辽宁省，利用PANSHARP融合技术方法完成国产卫星影像色彩融合工作, 极大地提高了工作底图的解译精度和色彩质量。采用全色轨道参数变换传递给多光谱的配准方式对国产卫星影像进行配准，避免了因畸变差过大，全色和多光谱影像RPC参数匹配精度不好的问题。

二、PCI解决方案

1.PCI软件介绍

PCI GXL( Geoimaging Accelerator)是加拿大PCI公司经过30多年技术积累倾力打造的面向海量影像自动化生产提出的新一代解决方案产品，主要用于海量影像数据的批量自动化生产。

PCI GXL将高性能的计算能力与PCI Geomatics的专业处理技术相结合，显著的提高了海量影像数据处理的速度和效率。零活运用自动化的PCI GXL工作流，不仅大大提升影像处理能力，更提高了生产单位的处理实力。

2.PCI Geomatica（桌面版）正射纠正方法

根据项目的整体情况与技术设计要求开展影像纠正工作。首先进行外业资料准备，收集我省现有的像控点成果、DEM资料，采用卫星遥感影像正射纠正、遥感图像增强等技术处理方法，进行卫星正射影像图生产。PCI软件可对控制点影像库的点文件进行无缝支持，并在PCI软件中完成控制点/连接点编辑和正射纠正工作。将纠正后的影像进行融合，色彩增强等相关的技术改进，最终镶嵌，裁切形成最终的DOM成果。

（1）资料准备：收集前期相关数据和控制资料，数据资料主要是北京二号、高分二号等卫星遥感影像数据，要求DEM、DOM等基础资料的范围要大于拟纠正影像的范围。对影像进行预处理，将DEM数据进行拼接，拼接后DEM数据增加投影信息。

（2）控制点采集：尽量在区域网周边选择控制点，在空三加密分区的影像接边区域应选择至少2个共用控制点，进行接边检查时应选取共用的控制点，景内部或区域网内应尽量分布均匀控制点。在景与景的重叠区域内，应在重叠区域内选取一定数量的共用控制点，可提高影像间的接边精度。

（3）工程设置：打开Geomatica 2012，选择OrhtoEngine设置中央经线和正射纠正影像分辨率，设置为东偏500000 ，检查没问题后点击OK提交。

（4）数据导入：参数设置完成后回到主界面在Processing step的下拉菜单中选择Data Input，加载需要纠正的原始影像，引入准备好的控制资料和拼接好的DEM数据。 PCI软件中要求椭球体必须一致，参考影像的投影方式可以为经纬度或工程设置中的投影。

（5）空三加密：在PCI软件中进行空三加密处理。首先应完成全色波段影像的空三加密处理，匹配得到同名点影像之间的连接点，对平差优化参数进行设置，对连接点不断进行优化、平差、解算，完成区域网的平差优化解算，使其精度指标满足全色波段空三合格要求。以全色的影像作为参考影像，锁定优化好的全色波段影像，对多光谱影像进行自由网平差处理，完成多光谱影像的空三加密处理，并完成全色影像与多光谱影像的配准。

（6）影像纠正：对纠正后的全色影像和多光谱影像进行融合处理，生成分辨率为1米的彩色影像。

（7）镶嵌与裁切： 在做影像镶嵌时，应当保持景与景影像接边处的色彩过渡自然，对地物进行合理接边，不应该存在重影或者发虚等现象。在修影像拼接线时，在景与景之间重叠区域内最优选择分辨率较高的影像，其次选择影像质量好且时相较新的影像。建议在修镶嵌时，如果影像区域内存在人工地物，应重点检查此区域，并手工调整拼接线绕开人工地物，使镶嵌后的影像结果保持人工地物的合理性和完整性。

影像裁切以县域为单位进行裁切并外扩100个像素。

3.质量控制

影像纠正质量：纠正后的影像不应存在大面积的噪声或者条带等现象，应避免使用扭曲变形、拉花、模糊等影像。一般在地形起伏较大的地区，通过正射影像纠正将中心投影转换为正射影像投影将会导致影像拉花或者变形等现象。

影像融合质量：融合后的影像应色彩自然，纹理清晰可见，不应存在影像颗粒感强、影像发虚或者影像重影等影响园地、林地、耕地、草地等地类判读的现象。

影像镶嵌质量：接边区域内的影像色彩应自然过渡，并进行地物合理接边处理，人工地物要保留完整，不能出现影像重影、发虚或者模糊不清等现象。应尽量保持接边处影像的色调一致性。

影像增强质量：对影像进行增强处理，处理后的影像地物细节应清晰可见，影像层次要分明，影像反差要适中，影像的色彩要基本保持平衡。保证影像直方图基本接近正态分布，避免存在建筑物、道路等地物曝光过度现象；镶嵌线两侧的或者相邻影像的色调应尽量保证色调一致。

县域内镶嵌接边：在影像接边时，在保证接边处影像满足接边限差的前提下，应将接边处的镶嵌线避开明显的房屋和桥梁等建筑物。

三、结束语

本项技术研究成果可应用于国产卫星影像数据的推广应用，研究总结出卫星影像处理技术方法和手段成功应用于辽宁省第三次国土调查项目中，生成了色彩丰富、精度合格的DOM成果，对支撑和辅助辽宁省第三次国土调查及开展同类数据更新工作提供了有益参考。