控制点影像数据库建库研究

李桂芬 于爱洁 王天明

（黑龙江地理信息工程院，黑龙江 哈尔滨 150081）

0.引言

在测绘测绘地理信息数据大规模生产中，经常会遇到应急响应的需求，为了解决控制点采集速度不高对应急响应造成的影响，经过实践摸索、调研学习，可以采用建立控制点库的方式，解决地理信息应急响应的需求。控制点库的建立让原有的地理信息数据成果能够被重复使用，在一定精度范围内，实现控制点数据影像快速匹配，经过算法解算，可以将控制点信息直接用于纠正后的正射影像，对影像的定向、定位、快速纠正都具有一定的意义。

1.控制点影像数据库概述

控制点可以分为多个不同的级别，例如，国家控制点、影像控制点、工程控制点、地方控制点等。国家控制点包括三角网点、基本水准点、全球定位系统站点、卫星定位服务参考站等。影像控制点是摄影测量、遥感解译等应用领域的基本参考数据，是目前应用范围最广的控制点。依据不同类型项目的等级和精度需求，国家控制点一般归属国家所有，而影像控制点则按照获取方式、分辨率、比例尺、像控等级等指标的不同，可以提取出属性、数据结构等有用信息，这些特征信息经过分析和取舍，录入数据库，即成为控制点影像数据库。

2.控制点影像库建设

2.1 建设流程

建立控制点影像数据库是完成影像拼接几何纠正过程的重要环节，也是利用控制点影像数据库进行数据点采集、数据管理和数据应用的主要步骤。首先，在数据源选择环节，我们要处理数字栅格地图、航空正射影像、航天正射影像等类型的数据源，在控制点采集之前，需要对数据源的质量进行控制，精度不符合要求的数据直接影响控制点的精度。在数据采集与质量把控阶段，要进行图形控制点采集、相关的属性录入和检查、像控点采集等环节，生成图形和图像控制点数据集。录入数据库后，要对控制点库进行管理，以保证数据的质量。建立控制点库的最终目的是应用，因此在数据应用阶段，还要对控制点进行选点纠正，并进行必要的质量检查。控制点影像库建设及应用流程（如图1 所示）：

图1 控制点影像库建设及应用流程

2.2 数据源

控制点影像数据库一般由控制点影像和元数据等两部分组成，控制点影像是在选取的控制点所在区域外扩一定宽高比截取的图片，是主要数据；元数据也称属性数据，是对控制点影像的描述，属性字段是固定不变的，是辅助数据。控制点影像的采集一般建立在已有的数据成果之上，例如，DOM或外业控制点。一般选取色彩鲜艳、清晰度高、对比度高的图像进行截取，且控制点精度高，这样可以提高匹配的成功率。控制点影像需要使用进行过几何校正的正射影像，元数据一般包括分辨率、影像获取时间、几何精度、获取姿态、坐标系信息、影像处理时间等信息。

2.3 相关技术

2.3.1 影像存储技术

遥感影像数据量很大，相比之下，控制点影像的数据量就小很多，因此在系统存储和读取控制点影像时，可以考虑通过二进制流的形式将控制点影像直接存入数据库，这样做可以便于后期对控制点影像的管理，因为控制点影像经常需要更新，将控制点影像存入数据库可以最大限度降低数据冗余度。常用的影像格式有JPG,BMP,PNG 和TIFF，读取数据流要使用ADO 的BitStream 类的相关方法，读取出的二级制流需要在本地磁盘建立虚拟目录，然后从虚拟目录中调用影像路径进行显示。

2.3.2 数据整合技术

数据整合包括多个级别、多个来源的像控点数据整合，像控点元数据与影像信息匹配整合，数据逻辑层级与数据库管理系统对应关系整合，以及漏洞数据整合。

2.3.3 坐标转换技术

常见的坐标系有1954 北京坐标系、1980 西安坐标系、WGS-84 经纬度坐标系和CGCS2000 坐标系，本论文设计的控制点影像数据库应用程序需要在必要时对它们进行转换。坐标系转换第一步是需要收集坐标系参数；第二步是计算转换参数，采用高斯展开式计算；第三步是根据不用精度要求设计小数规则，经纬度一般保留小数点后三位，第四位视情况而定，可以四舍五入或者全部舍去。

2.4 系统结构设计

系统自底向上可以分解为三个层次，分别为数据层、逻辑层和用户层，其中数据层也称作数据访问及数据库层，逻辑层也称为业务逻辑层或具体业务实现层，用户层也称为用户交互层或用户界面层。数据层一般采用官方提供的数据连接方式，封装了数据访问方法，部分公共数据进行持久化设计和封装。逻辑层一般采用模块化设计，按照不同的功能封装算法或跳转方式。用户层是直接与用户交互的部分，用户只和界面打交道，无需关注业务逻辑是如何实现的。系统总体架构（如图2 所示）：

图2 系统总体架构图

2.5 程序界面设计

应用程序采用.net 平台C#语言开发，数据列表分为用户基表、选中表结构和浏览数据三部分。数据库采用Oracle数据库，通过程序界面可以控制点数据的增删改查，以及数据入库、数据显示和图像数据输出等功能，同时可以指定路径上传影像，数据库操作界面（如图3 所示）：

图3 数据库操作界面

控制点影像数据库可以按照不同比例尺分为多个级别，一般1∶10000 比例尺库保存1 米/像素和2.5米/像素分辨率的控制点影像数据，1∶50000 比例尺库保存5米/像素分辨率控制点影像数据，具体内容一般包括控制点的影像数据和属性数据，数据表的设计符合第三范式，便于检索，避免冗余，在实际管理过程中还加入了权限控制，这样做有利于在不同的生产项目中管理不同级别的控制点。

2.6 数据库表结构

按照数据库设计相关规范，同时参考控制点影像管理的具体业务，本论文设计了控制点信息表、控制点影像信息表、用户信息表、坐标系统信息表、用户权限信息表等5 个数据库表。控制点影像信息表结构（如表1 所示）：

表1 控制点影像信息表结构

2.7 精度指标

不同级别的控制点，精度要求也不同，以1∶10000 和1∶50000 比例尺为例，在不同地形类别中，各种地形类别精度误差（如表2 所示）：

表2 不同比例尺不同地形类别精度指标

3.控制点影像数据建库实例

3.1 影像数据

以DOM 为例，按照不同比例尺、数据源、精度要求等属性对控制点影像数据进行分类，一般1∶10000 比例尺的控制点影像裁切为10241024 像素，1:50000 比例尺的控制点影像裁切为512512 像素，不同比例尺又分为全色和多光谱，控制点影像数据库影像实例（如图4—图7 所示），其中，图4 为1:10000 比例尺全色影像，图5 为1:10000 比例尺多光谱影像，图6 为1:50000 比例尺全色影像，图7 为1∶50000 比例尺多光谱影像。

图4 1∶10000 控制点影像数据库全色

图5 1∶10000 控制点影像数据库多光谱

图6 1∶50000 控制点影像数据库全色

图7 1∶50000 控制点影像数据库多光谱

3.2 控制点入库

控制点元数据的录入分为两种方法，一种方法是逐条录入，即录入一个控制点的信息保存后再录入下一条控制点信息；另一种方法是批量导入，首先按照标准格式整理好Excel表，然后一次性录入系统。制作Excel 表的方法，可以利用VirtuoZo 的空三加密成果扩展名为“.grd”文件，或者JX4C 的空三加密成果扩展名为“.gd”文件，删掉冗余信息，保留需要的属性字段。批量导入时，先将数据读取至内存，进行数据合法性校验，如果出现错误，则提示给用户，即刻终止操作，提示用户修改后重新录入，直到全部数据合格后才写入数据库。

3.3 控制点查询

查询分为固定查询和自定义查询，固定查询仅按照坐标范围进行查询，用户可以根据需要框选出查询范围，输入坐标值进行查询，自定义查询提供多种条件组合，例如，按平面精度、比例尺、坐标系、分带号、省市代码、航摄区域编码等。查询结果以列表形式显示，用户双击每一条记录可以查看该控制点的详细信息和影像。

3.4 控制点提取与输出

控制点的提取应满足至少4 个条件，（1）是精度，也是最重要的指标；（2）是坐标系，满足常用的坐标系；（3）是获取时间，表示控制点的现势性；（4）是经纬度，通过这4 个条件一般能够提取到符合条件的控制点影像。获取到的控制点影像要按照规范进行取舍，过密的控制点应该抽稀，识别度不高的控制点影像应该删除。控制点影像的输出要符合下一工序大型软件的数据读取格式，例如，PCI,Geoway 等。控制点影像的输出需要用到像素和坐标转换方法和计算点到直线的距离，像素坐标转换方法采用双线性变换和求点到直线的距离公式如式（1）和式（2）所示：

式（1）为双线性变换公式，其中，a0、a1、a2、a3、b0、b1、b2、b3为相关系数；(x,y)为影像四角直角平面坐标。根据影像分辨率和影像的长宽像素，分别计算得到影像四角像素坐标(x',y')利用影像四角直角平面和像素坐标分别列4组方程，即可求得系数a0、a1、a2、a3、b0、b1、b2、b3，利用这个系数和影像上任意一点所在的平面，进而计算出任何一点的像素点位坐标。

式（2）是点到直线的距离计算公式，A、B、C分别为系数，利用影像任意一边的两个角点的平面直角坐标(x,y)建立两组方程，计算得出系数A、B、C，这样两个方向分别有一个方程d。Rx、Ry为影像在水平和竖直方向的分辨率；(dx,dy)是计算得出的像素点坐标。在影像倾斜角度大的时候用式（2）转换较好，可以得到高精度的像素点坐标。

4.结束语

充分利用控制点影像库能够在一定程度上解决重复工作，最大限度利用控制点数据，经过精度检测的控制点还可以为影像自动匹配提供数据基础，在影像几何纠正过程中，控制点数据是被频繁使用的，因此建立可靠的控制点数据库对提高影像纠正工作效率具有实际意义。