PCI gxl与ERDAS Imagine在西部地理国情普查DOM生产中的对比研究

2015-12-11孟小梅谢三五杨红艳朱仁义

测绘通报 2015年8期

孟小梅，谢三五，李昕，杨红艳，朱仁义，周涛

(国家测绘地理信息局第一地理信息制图院，陕西西安710054)

一、引言

随着遥感信息获取技术的快速发展，目前高分辨率遥感卫星影像已广泛应用于测绘地理信息的生产中，越来越多的遥感影像处理软件也在不断更新自身的处理技术和效率。如何利用软件高效率地处理高分卫星影像，是测绘生产单位都在探索的问题。本文通过西部地理国情普查数字正射影像(DOM)生产项目，对PCI gxl和ERDAS Imagine 2013版软件在正射影像生产方面进行了研究对比分析。

二、软件架构对比

PCI gxl批量生产系统是面向海量影像自动化生产的解决方案类产品，已应用于航空和卫星影像的批量自动化生产。该系统提供定制自动化生产工作流，支持分布式处理和多核运算，能有效简化软件操作，降低人力成本。

ERDAS Imagine 2013是ERDAS公司以模块化方式提供给用户进行生产的全新版本，支持批处理。其toolbox下的LPS、autosync模块已成熟应用于影像区域网平差、纠正和配准;PanSharpen融合模块提供了多种像素merge算法，可针对不同传感器影像选择不同算法，形式更加灵活。

三、数据准备和技术方法

1.数据准备

(1)影像数据

本次生产使用 WorldView-1/2、QuickBird及资源三号遥感卫星影像数据。

(2)控制资料

使用1∶50 000比例尺DEM数据(格网间距为地面25 m)作为DEM数据源。

使用国家西部测图项目1∶50 000 DOM成果数据作为控制资料源和正射影像精度检查的资料源。

2.技术方法

本次生产使用的影像数据为中、高分辨率卫星影像，根据传统经验和前期试验，使用通用传感器模型能得到很好的定位精度。而有理函数模型作为常用的通用模型，其正解公式参数可以从影像数据自身的RPC文件获取。有理函数模型的正解公式为

式中，(rn，cn)和(xn，yn，zn)分别为像方和物方坐标;pi(i=1，2，3，4)为有理多项式［6］，其公式计算系数从影像对应的RPC文件里读取获得。

四、生产流程细节分析

1.全色纠正对比

(1)流程对比

1)PCI gxl:本次试验的测区位于青海省东南部，地势复杂，测区内控制点数量和精度均不理想。通过前期对WorldView和资源三号卫星影像进行控制纠正和无控纠正试验，精度情况见表1。

表1 控制纠正和无控纠正误差对比 m

分析精度后可得出:两种方法得到的影像平面精度差异微小，低精度、低密度的控制点对于中高分辨率卫星影像的正射纠正精度没有明显的实质性提高，且控制纠正后的影像平面最大误差值较大。故在gxl生产中采用无控区域网平差，自动采集连接点，使用25 m DEM数据进行纠正，依据rpb参数控制位置拉伸范围。由于相邻条带间影像倾角、时相会存在较大差异，在进行平差前挑选倾角小、条带间无三度及以上重叠的影像首先进行平差，达到精度要求后，基于有理函数模型进行正射纠正。然后以合格影像为基准，对剩余待纠正影像依据rpb模型和DEM，采用频域相位相关匹配算法在基准影像上采集控制点进行匹配纠正。

2)ERDAS Imagine 2013:使用LPS模块进行，前期进行无控区域网平差试验，高分辨率卫星影像能基本保证1∶25 000的平面精度，有个别影像存在精度超限情况，而对于资源三号中分辨率影像，LPS无控纠正效果并不理想，难以达到精度要求。因此，生产中使用LPS在西部测图1∶50 000 DOM成果影像上人工均匀采集控制点进行纠正。区域网平差中连接点的采集使用软件的auto tiepoint generation模块设置搜索匹配策略自动采集。相对于PCI gxl的无控纠正流程，LPS需要人工采集控制点。由于测区内参考影像分辨率相对低，影像时相和待纠正原始数据高分影像差异较大，测区标志性地物稀少，采集控制点比较耗时。

(2)成果对比

将成果影像与西部DLG和DOM、1∶50 000万控制点进行套合检查，两种方法纠正后平面中误差和接边中误差均控制在10 m以内;gxl的纠正成果精度基本保持在5～9 m之间，满足1∶25 000比例尺的成图精度(山地、高山地地势为18.75 m限差)。LPS由于有人工采集控制点的参与，在控制点分布均匀、点位理想时，成果精度甚至可以达到5 m以下，满足1∶10 000比例尺的成图精度(山地、高山地地势为7.5 m限差)。

2.多光谱配准对比

(1)流程对比

1)PCI gxl:采用gxl的影像配准工作流进行自动同名点采集配准，可并行批量生产。该工作流通过同名点采集作业的拒绝参数设置来剔除误差较大的点，保证配准精度。

2)ERDAS Imagine 2013:采用autosync模块进行配准，在影像质量不好、同名点判读不清晰的区域无法自动匹配到高精度的点位，需要人工均匀在未刺点区域采集多个同名点，以人工采集点位为基点进行二次自动匹配同名点。由于是单景人工作业，目前不能并行处理。

两种配准平台均能通过对配准策略的调整来优化配准误差，策略方案见表2。

表2 多光谱影像配准策略调整方案

(2)成果对比

通过与对应全色影像叠加检查，两个平台均能保证多光谱影像套合精度在1 px以内，满足成果要求。

3.融合对比

(1)流程对比

1)PCI gxl:采用gxl的PanSharpen工作流批量融合。

2)ERDAS Imagine 2013:采用PanSharpen模块下HCS merge算法批量融合。

(2)成果对比

使用全色锐化的方法，两个平台的融合影像均能很好保持多光谱的波谱信息，无明显色彩差异。

4.分幅裁切对比

(1)流程对比

1)PCI gxl:采用gxl的镶嵌预处理工作流生成拼接线，进行匀色处理，设置羽化范围进行接边处理。完成拼接后，使用镶嵌工作流进行标准图框裁切，生产分幅成果影像。

2)ERDAS Imagine 2013:使用mosaic模块自动生成拼接线并进行人工编辑以绕开明显地物，同样设置羽化参数和颜色均衡参数，加入标准矢量图框进行拼接处理，生产分幅成果影像。

两个平台均提供了直方图匹配、参考基准影像，重叠区域过渡等多种匀色方案。

(2)成果对比

gxl的分幅成果自动进行匀色处理，能很好地消除相邻影像间的颜色和亮度差异，ERDAS的mosaic模块通过匀色，镶嵌接边的羽化范围内，颜色过渡自然，无明显硬折痕迹。采用重叠区域过渡的方案时，两个软件平台均能很好地保证镶嵌处的自然过渡。相应单景影像之间的颜色差异如果通过基准影像匹配或均衡处理，但是对于个别因季节不同造成巨大光谱特征差异的影像，匀色会造成部分区域色调失真，应挑出该类影像单独进行处理，后加入各自的工作流进行分幅裁切。

五、生产流程细节分析

分别使用两种生产软件各自生产100景任务影像来进行效率统计分析。根据生产中计算机实际运行时间统计出每个流程的平均每景处理速度，结果见表3。使用西部DOM及后期的高精度野外像控点数据作为对比检测数据进行精度对比，结果分别见表4与表5。

表3 各流程处理时间统计表 (min/景)

表4 西部DOM检测结果统计 m

表5 野外像控点检测结果统计 m

根据结果可以看出，在保证影像精度的同时，PCI gxl能更好地提高生产效率。

试验采用计算机为DELL图形工作站precision T5600。配置:Intel Xeon E5八核处理器(1.80 GHz);12 GB可用内存;AMD HD 6450显卡。表3结果仅为单核处理速度，使用PCI进行生产时，可并行的流程根据计算机CPU运行核数的自行设定而大大降低运行时间。ERDAS Imagine 2013区域网平差需人工选取同名点，青海测区标志性地物稀少，比较耗时。大批量生产时重叠区域增多，时间会相对减少。

六、结论

1)PCI gxl属于自动化批量生产系统，成本较高，在运行速度上处于优势。ERDAS Imagine 2013需要人工参与平差控制点采集和配准同名点采集，时间效率上低于gxl，但是可人工灵活干预。两种平台均能很好地满足和支持生产要求。

2)ERDAS Imagine 2013和PCI均可采取无控纠正或有控纠正。由于海量影像和控制点稀少的关系，生产中 PCI采用批量单景无控纠正，ERDAS Imagine 2013 LPS在1∶50 000 DOM影像上采集控制点进行纠正，单景成果平面精度和PCI无控纠正成果平面精度均能控制在10 m以内。

3)两者在多光谱配准上均能保证1像素以内的套合误差。

4)融合均采用PanSharpen全色锐化方法，能很好地保持多光谱信息，ERDAS Imagine 2013能提供更为灵活的算法选择。

5)影像匀色处理对于时相差异巨大的卫星影像，需根据实际情况判断进行，以避免色彩的失真和光谱信息的丢失。

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