“资源一号”02C卫星影像几何校正方法试验

2014-11-10肖立强姚月李小华

科技资讯 2014年8期

关键词：检查点控制点精度

肖立强+姚月+李小华

摘要：遥感影像纠正是制约国产卫星数据广泛应用的重要环节。本文对02C数据卫星HR全色数据进行了几何校正试验，总结出具有普遍性适合02C卫星HR全色数据的最优纠正模型和最佳控制点数量，为规模化生产提供参考依据。

关键词：02C卫星纠正模型控制点数量

中图分类号：P17 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）03（b）-0043-02

目前，运用遥感影像进行国土资源项目中的调查研究，体现了遥感卫星的时效性、科学性及先进性。与此同时，面临着所需遥感数据严重不足的情况，我国于2011年12月22日11时26分成功发射“资源一号”02C卫星，将提升我国遥感数据的自给率。

影像纠正对于遥感影像的质量是至关重要的，通过ERDAS软件对02C卫星数据进行不同模型、不同控制点数量纠正的精度对比试验，得出适合大规模投入生产02C数据的常规处理方法，为该卫星数据的潜在用户提供更合适的遥感影像纠正处理方法。

1 纠正方法

物理模型纠正方法运用共线方程模型，需要卫星轨道星历参数和传感器参。这些资料在实际生产中用户是无法获得的，因此本次试验重点采用多项式纠正模型和有理函数纠正模型。

1.1 多项式纠正模型

多项式纠正是不考虑影像成像过程中的空间几何关系，直接对影像本身进行数学模。通常采用的图像纠正方法主要是二次多项式法。利用控制点的地面坐标X、Y和像素坐标x，y建立多项式：

根据最小二乘原理，用上式解算二次多项式系数：，，，，，，，，，，。通过变换关系式，反算出输出像元原影像上的坐标，然后将原影像该点处的亮度值取到输出影像相应的坐标位置。只是以控制点“约束”进行影像拉伸变换，拟合程度与点数多少成正比，对于平原地区相对精度要好一些，对于山区等高程起伏较大的地区不提倡使用。

1.2 有理函数纠正模型

有理函数模型是利用地面控制点和数字高程模型进行纠正的。有理函数模型使用两个多项式函数的比值计算图像的行，两个多项式的相似比计算图像的。所有多项式都是地面坐标（经度、纬度和高度）的函数。

该方法结合DEM数据可以解决地形高差引起的投影变形，完成影像的正射纠正。缺点是只能纠正控制点处的误差，不能消除控制点之间的影像变形，纠正后影像的精度还会受到DEM精度的影响。

2 影像纠正试验技术路线

以已有成熟技术为基础进行“资源一号”02C卫星数据纠正方法优选及参数优选和“资源一号”02C卫星遥感影像数据进行纠正处理方法的研究及对精度进行分析（见图1）。

3 O2C试验数据准备

3.1 数据准备

“资源一号”02C卫星有两台HR相机和一台全色/多光谱（PMS）相机，HR数据光谱范围是0.51～0.8 m，空间分辨率是2.36 m。PMS的蓝波段的分辨率是5 m，绿、红、近红外三个波段的分辨率是10 m。两台相机的原始数据根据对接收到的02C影像进行不同的处理，本次只针对1C级、2C级两种级别的HR数据进行纠正试验。

高程数据采用的是SRTM30 mDEM，控制资料是分辨率为0.5 m2010年的WV02影像。

3.2 控制点选点原则

控制点主要遵循以下原则：第一，控制点要能控制整个工作区，并尽可能均匀分布，特别是边界要有控制点；第二，尽可能地选择线条轮廓比较清晰的地物交叉点或拐点作为控制点（如道路交叉口、桥梁等明显且较为固定的地物标志点）；第三，对于山区等控制点很难选取的地方一定要有控制点，可以选择走向明显的山脊交叉点或拐点作为控制点。

在本次纠正试验中按照上述原则选择控制点。

3.3 常用重采样方法

遥感图像的几何处理中，常常要在数字图像的各像素阵列中计算一个不在阵列位置上的新像元值，称重采样。重采样中被抽样点的像元值多数情况下落在图像网格中几个像元点之间。因而输出图像的像元值必须通过一定的内插方法，由输入图像中的内插点周围的若干像元值来计算确定，也就是说对输入图像进行重采样是图像几何处理（包括几何精校正、投影变换等）必不可少的一部分。进行重采样也可以消除图像的畸变。常用的重采样方法主要有3种：最邻近法（Nearest Neighbor）、双线性法（Bilinear Interpolation）和立方卷积法（Cubic Convolution）。

在本次纠正试验中选择的重采样方法是双线性法。

4 O2C卫星HR数据影像纠正试验

4.1 控制点定位试验

5个作业人员分别对交叉路口中心、角点、广场绿地与地面的角点等8个点进行定位（见表1）。

定位精度最好的为5号点（见图2），点位为十字交叉路口（宽度10 m左右）角点，定位精度最差的为7号点，点位为非直角四叉路口（宽度10米左右）角点。

根据以上试验结果，对控制点定位精度进行分档，分为较好、一般、较差三档。（1）定位精度较好的点位为：十字交叉路口角点，丁字路口中心点，建设用地拐点；（2）定位精度一般的点位为：农用地块、空闲地块的角点，二叉路口的角点，十字交叉路口中心点；（3）定位精度较差的点位为：非直角四叉路口角点。

在纠正配准选点过程中，控制点布设在路口时，优先选择直角路口的角点或简单直角路口（丁字路口）的中心点作为控制点，其次为非直角路口的角点或复杂直角路口（十字路口）的中心点作为控制点，尽量不选择复杂的非直角路口作为控制点。控制点布设在地块角点时，优先选择建设用地拐点作为控制点，其次为农用地块的角点。

4.2 不同纠正模型的精度分析

用ERDAS软件对2C级的HR数据进行纠正，由于影像以平原为主，先用50个控制点均匀分布，用多项式模型一次、二次、三次分别进行纠正。然后添加SRTM30米的DEM数据通过有理函数模型一次、二次、三次分别进行纠正。endprint

同样用ERDAS软件对1C级的HR数据进行纠正，该影像以平原为主，先用40个控制点均匀分布，用多项式模型一次、二次、三次分别进行纠正，然后添加SRTM30米的DEM数据通过有理函数模型一次、二次、三次分别进行纠正。

将上述相同控制点数不同纠正模型时得到的影像，均匀选取10个检查点，进行纠正后影像的精度对比。以控制资料上的点的坐标为基准，分别计算10个检查点处的精度，最后得出2C级的HR试验数据的不同纠正模型的平均较差和1C级的HR试验数据的不同纠正模型的平均较差如4-2-1表所示。

由表2可知，对于02C卫星影像的2C级数据在控制点数量为50的情况下，有理函数模型rational polynomial coefficient（RPC）三次的情况下的平均较差最小是4.62 m小于5 m（2倍采样间）。1C级数据在控制点数量为40个的情况下，有理函数模型（RPC）二次的情况下的平均较差最小是3.91 m<5 m（2倍采样间隔）。因此在今后02C卫星2C级数据应用到大规模生产中，建议用有理函数模型的三次进行纠正影像，1C级数据应用到大规模生产中，建议用有理函数模型的二次进行纠正影像。

若采用1∶5万的DEM数据，由有理函数模型纠正输出的影像的精度应该会更好一些，由于条件有限，没有1∶5万的DEM数据。当没有所需的DEM数据的时候可以采用多项式纠正模型，由上表可知1C级、2C级数据都应该采用三次多项式进行纠正时只针对地势起伏不大的地区。

4.3 不同控制点数量的精度分析

由4.2的试验得到2C级数据应用有理函数模型三次进行控制点数量试验，在控制点尽可能均匀分布的前提下，控制点数量减少至40个、30个、25个和20个时分别输出影像，对输出的影像整景选取10个检查点，然后对其精度进行对比。

1C级数据用有理函数模型二次进行控制点数量试验，在控制点尽可能均匀分布的前提下，控制点数量减少至30个、25个、20个和15个时分别输出影像，对输出的影像整景选取10个检查点，然后对其精度进行对比，得到表3所示。

由于纠正后的影像的分辨率是2.5 m，如表3所示2C级数据在控制点数为40个时的平均较差是4.77 m，控制点数为50个的时候平均较差是4.43 m均小于5 m（2倍采样间隔），满足生产要求。1C级数据在控制点数量为30个时的平均较差最小是4.15 m，在20个、25个和40个控制点时也小于5 m（2倍采样间隔）。

因此对于2C级数据投入生产时可以由实际情况而采用40个至50个之间的控制点数量均能满足要求；1C级数据投入生产时可以由实际情况而采用20个至40个之间的控制点数量均能满足要求。

5 结论

“资源一号”02C卫星遥感影像可以为土地利用现状和监测调查提供准确的基础数据，本试验结果为“资源一号”02C卫星影像在有高程数据时，1C级数据采用有理函数模型二次，控制点数量在20～40个之间；2C级数据采用有理函数模型三次，控制点数量在40～50个之间。在没有合适的高程数据并且影像覆盖辖区地势起伏不大时，1C级数据采用三次多项式，控制点数量在20～40个之间；2C级数据采用三次多项式，控制点数量在40～50个之间。在以后的实际生产中可以将上述结论运用到02C卫星的1C级、2C级数据得大规模生产中，对保证土地利用现状和监测调查的精度会起到重要的作用。

参考文献

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