三调正射影像生产中道路扭曲的快速纠正方法

马瑞峰,杜全叶,张力,董友强,4,姜慧伟

(1.兰州交通大学 测绘与地理信息学院,甘肃 兰州 730070;2.中国测绘科学研究院,北京 100830;3.甘肃省地理国情监测实验室,甘肃 兰州 730070;4.中国矿业大学 地球科学与测绘工程学院,北京 100083;5.武汉大学 遥感信息工程学院,湖北 武汉 430072)

0 引 言

土地调查是一项重大的国情国力调查,是查实查清土地资源的重要手段.开展全国性土地调查,目的是全面查清当前全国土地利用状况,掌握真实准确的土地基础数据,健全土地调查、监测和统计制度,强化土地资源信息社会化服务,满足经济社会发展和国土资源管理工作需要[1].数字正射影像(DOM)作为土地调查底图依据,既具有地图的几何特性,又具有像片的影像信息,与传统的符号化线划图相比,它所表达的信息更为丰富、直观,具有很大的开发利用价值[2].

目前各个测绘单位制作三调正射影像均利用已有的数字高程模型(DEM)产品作为生成DOM的高程数据[3-5],与传统的先生产DEM后生产DOM的方法相比较,这种做法有两个优势[6-9]:

1)一方面减少了生产DEM的大量工作,可以快速制作DOM;

2)利用基础测绘前期成果(1∶1万、1∶5万DEM)保证了生产精度.

而在实际生产中,由于已有DEM成果相较于当前影像地面点信息,存在时空差异,现势性差,造成正射影像上地物出现扭曲、局部边缘模糊等问题,其中以道路扭曲最为突出.近年来随着我国城市化进程的快速推进,促使各城镇之间交通可达性大幅提升,各等级道路里程数稳步增长[10].因此在当前影像中部分新建成道路高程信息并未体现在前期基础测绘成果的参考DEM上,而利用此DEM生产正射影像时,道路会出现大面积、长距离扭曲现象.目前各生产单位通常用贴原始片以替换道路扭曲区域,该作业方式步骤冗余且复杂,造成生产周期加长、效率降低.为了高效解决因参考DEM现势性差而造成的道路扭曲问题,本文给出一种适合DOM高效生产的道路扭曲区域解决方法.该方法首先寻找扭曲变形区域,然后人工编辑道路扭曲DEM,再进行此区域的局部正射纠正,达到快速高效生产正射影像的目的.

1 基于有理函数模型的高分辨率 卫星影像的正射纠正

现阶段开展的全国土地调查中,高分辨卫星影像已成为生产DOM的主要数据源.高分辨卫星影像是线性阵列传感器推扫式成像,每行扫描影像是中心投影.有理函数模型(RFM) 独立于具体传感器,使现有软件平台集成新传感器模型更加便捷,算法实现较严密成像模型更高效的优点,能够实现公开化传感器参数、通用化几何成像模型、智能化影像处理方式的需求,被广泛用于高精度影像定位与影像的快速正射纠正技术.

1.1 有理函数模型

在RFM中,影像坐标和其地面空间坐标的关系用有理多项式来表达,将像点坐标(x,y)表示为以相应地面空间坐标(φ,λ,h)为自由变量的多项式的比值,一般形式为

(1)

式中:(xn,yn)为像点坐标(x,y)正则化的影像坐标;(φn,λn,hn)为地面坐标(φ,λ,h)正则化的地面坐标,正则化公式为

(2)

则可知影像坐标(line,sample)为

line=yn·line_scale+line_off,

sample=xn·sample_scale+sample_off.

(3)

式中:samp_scale、samp_off、line_sacle、line_off为4个影像坐标的正则化参数;lat_scale、lat_off、lon_sacle、lon_off、alt_scale、alt_off为6个地面坐标的正则化参数.

1. 2 基于RFM的区域网平差模型

直接利用初始有理多项式系数(RPC)一般达不到精度要求,因此需借助一定数量的地面控制点对RPC进行精化.根据文献[11]对每幅影像定义一个仿射变换:

x=e0+e1·sample+e2·line,

y=f0+f1·sample+f2·line.

(4)

式中,(x,y)是点在影像上的量测坐标.基于RFM的区域网平差就是在已知初始RPC基础上，利用少量外业控制点的地面坐标及其在影像上的量测坐标计算每一幅影像的仿射变换参数以及所有连接点的地面坐标[12].再根据反解法原理,对影像进行修正.

1.3 反解法数字微分纠正

正射纠正不仅可以对图像中每个象元进行地形变形的校正,而且对纠正后的影像进行了地理编码,为定量化分析及处理奠定基础.在数字摄影测量学中,影像正射纠正有正解法和反解法两种方法.由于正解法纠正影像存在一系列问题,因此本文采用比较常用的反解法微分纠正方法,即先采集测区DEM,再基于此DEM进行DOM生产,详细步骤见文献[12].

1.4 正射纠正中由高程变化引起的平面误差分析

利用定向后的影像和成果DEM通过数字微分纠正获取单片正射影像,而在实际生产中,会由于DEM的现势性差而造成DOM地物扭曲变形,而其变形原因大多为DEM采集的高程信息不符合当前影像真实地面点信息造成的.如图1所示,假设待纠正的原始影像道路上点为P0,而在DEM上采集的地面点为p′,此时在同一点会产生△z的高程差异,利用有理函数模型解算出的像点坐标在平面上会出现△x、△y的偏移,因此道路等地物会出现扭曲现象,且DEM与待纠正影像差异越大,扭曲变形越严重[13].

高分辨率卫星影像正射纠正后典型道路扭曲变形案例,如图2所示.

2 正射影像中道路扭曲快速纠正方法

正射纠正后的影像中仍然存在大量扭曲、变形区域,特别是道路区域.下面针对现有解决方案的不足给出道路扭曲区域的快速纠正方案.

2.1 现有道路扭曲解决方案

目前各测绘生产单位在正射影像生产中,作业员对道路扭曲、拉花区域一般处理流程为,将DOM出现问题区域对应到原始影像中,利用带有地理信息插件的Photoshop软件将原始片中正确区域通过局部贴片的方式贴到正射影像上,再利用Photoshop中对比度拉伸、印章等功能使原始片与正射影像保持视觉一致.该作业方式对道路问题区域的处理可以达到很好的视觉效果,但需要投入的人工工作量大、周期长,且精度损耗大,因此寻求一种快速高效、易于操作、自动化程度更高的作业方式是各生产单位所迫切需要的.

2.2 快速纠正方法

本文给出一种在土地调查正射影像生产中更严密、更高效的作业方式,其处理流程如下(如图3所示):

1) 利用参考底图DEM,将原始单片卫星影像通过现有的数字摄影测量平台生产单片正射影像,并镶嵌为当前作业区;

2) 将单片纠正后的 DOM、DEM和原始影像三者结合.人工寻找DOM上道路扭曲区域,对应到该区域DEM上,修改其地形地貌使之符合当前修建道路后的地面点信息.一般情况,在实际道路区域都是被人工施工为平缓地后再修建道路,因此本文修改DEM道路区域的方法为通过点选取扭曲道路区域周围的地面点,使这些地面点的平均高程可以代表当前影像道路的地面点信息,再将此区域根据选取点的高程做置平和平滑等处理.

3) 通过步骤2)修改的DEM高程可以表示当前待纠正影像上道路的地面点信息.通过局部正射纠正,在DOM上仅纠正道路扭曲区域,并检查纠正精度,如不满足纠正精度,再返回步骤2)修改DEM,直到DOM道路扭曲区域满足作业精度.通常经过处理后的DEM在置平边缘区域会出现陡坎,对应纠正后的DOM会出现跳跃现象,因此可在置平处理后对DEM置平边缘适当做光滑处理,以避免局部纠正道路区域出现此现象.

4) 重复步骤2)、3)中查找DOM道路问题区域,修改对应DEM,再进行局部正射纠正,完成当前作业区所有道路问题区域的修改,生成成果DOM.

3 实验结果及评价

3.1 道路扭曲局部正射纠正

实验数据为土地调查中正射影像生产常用数据源高分二号及北京二号影像,空间分辨率均为全色1 m,多光谱4 m,参考底图为基础测绘成果1∶5万DEM数据.利用一定的控制点进行区域网平差,获取参与平差影像RPC系统改正误差后,对每景影像进行正射纠正处理.经典的正射影像生产流程为单片数字微分纠正、融合、匀光匀色及镶嵌,利用国产高分辨率遥感卫星影像一体化处理系统——PixelGrid平台进行影像定位定向参数改正、单片正射纠正及匀光匀色等环节,其自动化可到90%以上[14-15].利用此作业模式开发的系统平台, 即PhotoMap中将原始影像、底图DEM及当前作业区DOM三者结合,在道路矢量成果资料辅助下,人工查找DOM上道路问题区域并编辑其对应DEM区域,进行局部正射纠正.

以高分二号某地区影像为例,处理某段扭曲道路,由于DEM采集点与当前影像道路区域地面点信息不符,单片正射纠正后出现问题的道路区域如图4(a)所示,通过编辑对应区域的DEM(如图4(b)所示),再进行局部正射纠正,纠正结果如图4(c)所示.以北京二号某地区影像为例,处理某段扭曲道路,处理结果如图5所示.在采集DEM时需要注意,将DEM需要修改区域采用渐变的高程值置平后,不同的置平区域之间及所有置平区域边缘应做平滑操作,使修改区与地面缓慢过渡,不应出现DEM跳跃现象.

3.2 方法评价

3.2.1 定性评价

经过正射纠正后的影像部分道路区域存在严重扭曲,通过本文方法可实现道路扭曲区域的快速纠正.表1示出了利用高分二号及北京二号两组实验影像道路扭曲局部纠正效果,从示例图可以看出,影像中道路扭曲明显得到改善,道路区域边缘地物没有出现明显错位现象.

表1 道路扭曲局部纠正前后

3.2.2 定量评价

通过对某段扭曲道路纠正前后选取一定量的同名点计算其在平面位置上的偏移量,以反映将DEM修改为正确高程点对平面偏移的影响.从表2的平面偏差结果可以看出,将底图DEM上的点Z编辑为当前道路高程Z′,通过局部正射纠正,道路平面位置会有相应偏移量,将扭曲道路的地面点纠正到尽可能正确的点位上.

表2 编辑DEM高程前后的平面偏移量

利用一定数量扭曲道路区域的控制点,分别与扭曲道路修改前和修改后点位做精度对比,其结果如表3、表4所示.

表3 控制点与扭曲道路修改前点位精度对比

表4 控制点与扭曲道路修改后点位精度对比

从表3中的点位精度对比结果可以看出,扭曲道路整体偏移在X方向偏差较Y方向偏差更大,X方向偏差较大的点位达到8个像素(像素大小1 m),其沿X和Y方向的误差分别在6个像素和1个像素内,不满足第三次土地调查DOM制作业内精度要求,三调中1∶1万DOM比例尺在平地及丘陵地精度要求为5 m.而表4表明,通过本文方法对道路扭曲局部纠正后,由高程引起的平面偏差得到很大改善,在各控制点点位中,X方向最大偏差为3个像素左右,X和Y方向中误差分别在2个像素和0.2个像素以内,符合生产精度要求.且利用该方法可以很大程度地提高作业效率,节省人工投入及作业时间.

3.2.3 效率评价

通过测绘生产单位与作业人员的交流并利用实验数据验证,本文方法可大幅提升生产效率,以生产DOM1∶1万标准分幅为例,修改10景标准分幅存在道路扭曲的DOM需要两个工作日,而利用本文提出的作业方式在半个工作日可修改完所有道路扭曲,并通过精度质量检验.

4 结束语

土地调查底图单片正射影像生产中存在大量道路扭曲区域,本文提出通过编辑道路扭曲区域DEM,并用经过修改后DEM局部纠正道路变形区域,符合正射影像生产原理及流程.该方法不仅突破了传统作业模式,有利于提高正射影像产品精度,而且节省了人工投入及作业时间.

由于单片正射纠正后的影像中变形、扭曲和拉花现象不仅存在于道路,而且房屋、电力线等地物也会有不同程度的变形,借鉴修改道路方法,将此方法用于修改其他地物变形,将能很大程度地提高作业效率,为土地调查底图生产效率提供保障.