地理国情监测数字正射影像快速生产技术研究

王 鹤

（山西省测绘地理信息院，山西 太原 030002）

0.引言

常态化地理国情监测是满足各级政府以及各行业日常工作需求的一项重要工作。2020 年1 月17 日自然资源部印发《自然资源调查监测体系构建总体方案》（自然资发〔2020〕15 号），明确以每年6 月30 日为时点，开展地理国情监测，主要监测地表覆盖变化，直观反映水草丰茂期地表各类自然资源的变化情况[1]。《山西省责任区2020 年地理国情监测实施方案》要求利用当年第二季度的高分辨率影像，采用内外业结合的方式，完成2020 年度山西地理国情监测工作。

数字正射影像（DOM）数据作为地理国情成果数据中最重要的组成部分以及最主要的调查数据源，具有精度高、现势性强、信息丰富、直观逼真、获取便捷等优点，因为同时具有地图的几何精度和影像特征，所以拥有良好的判读性、量测性和管理性[2]。作为地理国情监测项目的最主要的调查数据源，DOM 的质量和精度对整个项目成果起到了决定性的作用。山西省朔州市、晋中市地理国情影像是以当年分辨率优于2.5m 卫星遥感影像为主，生产整景影像数据，为地表覆盖和地理要素采集分类提供影像数据支撑。本文结合生产实际情况，充分利用不同软件的优势，探索出一条快速、高效、高质量生产数字正射影像的技术路线。

1.资料准备

1.1 多源卫星遥感影像数据

原始影像包括GF2、BJ2、JL1、GF1、GF6、ZY-3 等数据源，其中分辨率优于1m 的数据源为GF2、BJ2 和JL1，现势性为2020 年第一季度、第二季度和7 月份，分辨率为2m 的数据源为GF1、GF6 和ZY-3，现势性皆为2020 年第二季度。

1.2 已有DEM数据及DOM数据

DEM 数据为1∶10000 比例尺成果，格网大小为5m。DOM 数据为覆盖作业区的最新基础测绘的正射影像成果资料，分辨率为0.5m。

DEM 数据及DOM 数据作为地理国情正射影像生产的基准影像和主要控制资料，在纠正前，需对其进行精度及投影坐标正确性的检查，保证能满足正射影像的纠正。

1.3 其他数据

收集覆盖作业区内第一次地理国情普查中的影像控制点及部分基础测绘外业控制点，作为地理国情正射影像生产质量控制的检查数据。

2.生产技术流程

利用下发的多源卫星遥感原始影像数据，结合前期高分辨率正射影像（DOM）及数字高程模型（DEM），采用PixelGrid_SAT卫星影像数据处理软件对影像进行正射影像生产，生产技术流程图（如图1 所示）：

图1 DOM 生产技术流程图

在PixelGrid_SAT 软件下，根据不同卫星影像数据的情况，进行数据预处理及分析；以最新的基础测绘正射影像成果或者其他高分辨率正射影像成果作为控制底图，对下发的多源卫星遥感影像进行区域网平差，计算出影像的外参数；根据作业区域影像分辨率、空间分布范围及数据下发时间进行空三区域划分，再利用定向参数和DEM 进行纠正，生成初始整景全色、多光谱影像；进行图面及精度检查后，对变化区域进行DEM、DOM 同步更新，输出整景全色、多光谱影像成果；进行影像融合后生成整景4 波段16bit 多波段融合影像成果；最后通过PixelEngine 软件下将4 波段16bit 多波段融合影像成果融合降位成3 波段8bit 的真彩色融合影像成果。在数据生产的同期，按步骤同步进行元数据的填写。全部生产完成后经“两检一验”质量合格后形成测绘成果，归档上交。

2.1 数据预处理及分析

根据不同卫星影像数据源属性，在PixelGrid_SAT 高分辨率卫星影像数据处理软件下，选择相应预处理及数据分析方法，将多源遥感卫星原始数据的数据格式转换为软件可识别易操作的格式。本次影像数据预处理分为两类：GF2、GF1、GF6、ZY-3 和BJ2、JL1；主要内容包含数据预处理、数据分析、影像格式转换等。

2.2 外参数解算

采用基于多基线、多重匹配特征（特征点、格网线及特征线）的自动匹配技术，基于卫星影像和最新的基础测绘正射影像成果或者其他高分辨率正射影像成果的自动配准功能，进行区域网平差，计算影像外参数。

2.3 空三分区

根据作业区域影像分辨率、数据分布范围及数据下发时间进行空三区域划分。根据下发的时间批次，将同批次卫星影像中分辨率一致地在同一空三加密区；由于不同数据源数据预处理后结构存在个别差异，所以对于分辨率一致但数据源不同的，将其置于不同的空三加密区；对于数据分布范围过远的，同样分为不同的空三加密区进行处理。

2.4 全色波段影像及多光谱影像正射纠正

利用自动匹配的控制点及连接点，结合作业区已有5m格网DEM 数据，设置所需投影坐标系以及全色多光谱影像的分辨率，以整景为单位进行纠正。全色波段影像及多光谱影像纠正后正射影像分辨率原则上和原始影像地面分辨率保持一致，具体分辨率设置（如表1 所示）：

表1 全色波段影像及多光谱影像正射纠正分辨率设置单位：m

续表1：

纠正后分别对全色影像和多光谱影像进行检查，主要包括全色与多光谱影像的配准精度检查、全色影像与底图影像的套合精度检查及全色影像与外业检查，点的平面精度检查。套合中误差应满足《2020 年全国地理国情监测实施方案》的规定小于两个像素（不同分辨率影像套合，按照较低分辨率影像像素计算），最大误差不超过两倍中误差[3]。平面位置中误差应满足表2 的规定。

表2 数字正射影像平面精度 单位：m

2.5 DEM/DOM同步编辑更新

由于所用的DEM 时相较远，与生产的遥感卫星影像之间存在时相差异，地形变化区域正射影像地物会出现拉伸、扭曲等问题，因此对影像进行初步正射纠正后，需要对纠正后的全色影像进行图面质量检查，记录并保留问题区域矢量范围，在PixelGrid 软件PhotoMap 模块下修编DEM，同步更新DOM，完成全色波段影像DEM/DOM 同步修编，直到满足质量后，再对相应的多光谱影像进行DEM 和DOM 的同步更新。

2.6 影像融合

根据《2020 年全国地理国情监测实施方案》的要求，除了要进行影像多波段融合外，还需生成真彩色融合影像成果。采用PixelGrid 软件对同一卫星遥感影像的多光谱数据和全色波段数据依照表3 的合成方案进行融合，生成4 波段16bit 的多波段融合影像成果。在PixelEngine 软件下选择调色算法和融合算法，对影像进行融合降位处理，生成3 波段8bit 的真彩色融合影像。

表3 卫星遥感影像的多光谱波段合成方案

融合后的影像成果应尽量保证纹理清晰、色彩匀称、无重影等现象，能保证地物解译的信息量；融合影像成果分辨率与全色波段影像分辨率保持一致。由于作业过程中真彩色融合影像的生成是以多波段融合影像成果为基础的，故而在生成真彩色融合影像前需先对多波段融合影像图面进行检查，而后再进行生产。

2.7 元数据及投影信息文件制作

整景正射影像元数据按照GQJC 05-2020 地理国情监测数字正射影像生产技术规定[4]附录B 的内容和要求填写包括产品基本情况、数据源情况、数据生产过程信息等内容，每景影像的元数据保存为一个XML 文件。

整景正射影像投影信息文件采用OGC 的WKT 格式，以XML 格式文件保存，本作业区域投影带的中央经线共涉及111°和117°两种，根据影像对应的中央经线，在投影文件固定格式下修改相应的中央经线度数，完成投影信息文件制作。

3.主要技术问题及处理办法

3.1 卫星影像原始定位精度差，导致软件无法完成影像纠正或纠正影像精度不达标

由于个别卫星影像原始定位精度很差，采用RPC 模型方式，以前期高分辨率正射影像成果作为控制源定向匹配，超出软件同名点搜索范围，导致无法完成影像纠正工作，或是纠正出的影像与底图存在严重套合差，精度不达标，无法使用。

对此问题的解决办法是：采用PhotoMatrix 软件，利用手动加点功能对全色单景影像进行定向匹配处理，手动加点个数不低于9 个，通过调整手动加点的位置，直至影像定向中误差降至一个像素以下，而后进行多光谱自动定向处理实现多光谱影像配准，生成纠正影像成果，并对重新纠正后的影像进行精度检查，直至精度达标。

3.2 同批纠正影像存在部分影像套合精度超限的问题

在项目前期作业进行套合精度检查过程中，发现同批次纠正影像中仍存在部分影像套合中误差超限情况。根据对数据生产过程进行跟踪检查后，发现误差超限原因主要是由于超限影像对比纠正底图变化区域较多或面积较大，导致影像变化区域及周边与底图匹配出的控制点及连接点较少，从而降低了变化区域周边的未变化地物的精度。

对此问题的解决办法是：重新对套合精度超限的影像进行定向纠正，调整平差方式，尽量降低同批次影像对该影像控制点、连接点匹配及平差上的影响，并对重新纠正后的影像进行精度检查。

3.3 多重叠区域DEM/DOM重复修编更新的问题

由于整景影像图幅面积大，影像相互重叠区域多，对初始整景全色、多光谱影像进行图面及精度检查后，对于不同整景影像重叠部分相同区域出现大量相同变形和拉花的情况，单景影像逐个修编存在修编工作量大、耗时长等问题。

对此问题的解决办法是：将重叠区域整景影像初始DEM 拼接成一个大的DEM，后期DEM/DOM 同步修编时采用拼接后DEM 作为影像的初始DEM，先对重叠整景影像中一景的问题区域进行DEM/DOM 同步修编，修编完毕后，复制修编后DEM 作为下一景重叠整景影像的初始DEM，对于影像中存在相同变形和拉花的区域，直接框选对影像进行更新即可，若更新效果差，也可在已有DEM 基础上继续进行DEM/DOM 同步修编工作，对于影像中非重叠区域的问题，直接在界面进行DEM/DOM 同步修编即可。

3.4 融合影像边缘区域出现局部色彩异常问题

在项目进行多波段融合影像检查的过程中，发现融合影像边角区域存在局部色彩异常的情况。根据对数据生产过程进行跟踪检查后，发现色彩异常的原因主要是由于对全色及多光谱影像边缘区域DEM/DOM 修编完成进行局部更新时所画区域范围超出影像有效范围，导致这种边缘区域产生局部白边，软件纠正时没有自动剔除白边，融合时无法识别影像实际有效范围，受局部白边影响出现影像色彩分布不均匀，边缘区域局部出现过明或过暗的色彩异常，东南部（如图2 所示）：

图2 多波段融合影像边缘区域局部色彩异常示例图

3.5 基于PixelGrid软件JL1数据预处理及工程建立问题

PixelGrid 软件针对不同数据源影像，分别设置了不同的卫星影像预处理及分析模块，但作业过程中发现并无针对吉林一号影像预处理的模块，且预处理后出现工程常规方式建立不成功的问题。

对此问题的解决方法是：对照发现吉林一号影像原始数据中数据源格式及rpc 格式，发现与资源三号影像大致相同，故采用软件中资源三号的数据预处理模块对影像进行预处理及分析。对于工程建立来说，可先复制一个之前建立好的工程文件，打开后删除原有工程文件，再在工程中手动添加影像，最终实现工程建立。

4.结束语

本文对GF2、BJ2、JL1、GF1、GF6、ZY-3 等多源遥感影像进行分析，利用PixelGrid、PixelEngine、PhotoMatrix 等不同软件的优势，满足了本次地理国情监测数字正射影像的生产，为地理国情整景影像的快速纠正提供了技术依据。本文研究的快速、高效、高质量生产数字正射影像的技术路线可应用于其他项目的遥感卫星影像数据快速处理。