基础地理要素快速更新生产中资源三号测绘卫星影像的技术分析

肖燕玲

(新疆维吾尔自治区第二测绘院，新疆 乌鲁木齐 830000)

基础地理要素和当前的实际情况存在较大的差异，因此，要加快地理要素更新，才能更好地满足城市建设的需要。从当前现有的地理信息要素可知，更新所采用的方法主要是通过纠正卫星遥感所产生的影像，结合作业人员的目视判读以及人工修测，收集对应的属性，完成各个要素的更新工作。在实践中，人们更新生产影像主要是SPOT-5以及WorldView-2，由于该影像受到国外的公司垄断，因此，需要耗费大量的资金采购，这就导致整个地理要素的更新工作难以实现常态化。

在这一背景下，我国大力投入资金和人力进行自主研发。三号测绘卫星很好地解决了一些实际问题。

1 卫星数据与试验区域情况

1.1资源三号测绘卫星概况这是我国自主研发的民用测绘卫星，简称为ZY-3，具有较高的分辨率。该卫星在2012年 月份发射升空。其中，该卫星搭载四台光学相机，一台主要是采取地面信息，其分辨率为2.1 m,其中的两台处理地面信息，其分辨率是3.6 m，最后一台是正视多光谱相机，分辨率是5.8 m。获取多光谱包含近红外、绿、红以及蓝等比较常见的波段影像信息。影像数据实施量化值控制为10位。在实践中可很好地获取影像信息，同时也能很好地进行影像实施目视化的判读以及自动分类等。

1.2试验区域概况

本文选择某地作为试验区，试验面积大约为22 km2。其中，该试验区域中存在大量的旧房需要改造，而且新兴的小区也在有序发展。此外，该地建设过程中，道路交通等相关的设施进行了完善，从影像变化来看，主要的差异十分明显，需要及时更新。当前已有的地理要素资源，基本是1999年作为基础资料，该项工作需要在现有的技术和资源基础上进行更新。

2 快速更新方法

2.1更新要素

在基础要素更新时应在大量的要素中找到最直接、最典型以及最迫切的要素进行综合更新。某些要素，例如境界、管线以及自然地名，是难以直接通过影像的方式进行更新。因此，工作人员在实践工作中进行综合处理，重点是基础性的地理要素，同时还需要选择一些面状的水系、居民地、桥梁、公路以及城市绿地等，这些要素可以作为城市中十分重要的地理要素，并且结合这些要素作为本次试验工作的重点。

2.2更新流程

在本次试验研究过程中，更新流程可以参照下图开展工作，见图1。

图1 地理要素的更新流程图

2.3要素的提取与更新

(1)影像的预处理分析。在影像预处理过程中，主要涉及的内容如下：第一，影像的校正；第二，影像的融合以及裁切等。校正过程中，需要校正多光谱以及全色的影像，参照当前已有的1∶10000比例，同时参考DOM数据影像。除此之外，在处理过程中所采用的软件基本是IKONOS卫星，并且可以在RPC的模型中对整个全色影像以及多光谱影像资源综合校正。校正后，精度达到1∶25000的。最后，就可以裁切出对应区域所需要的影像资源。

(2)针对面状水系信息的提取以及更新。在处理的过程中，主要借助于遥感影像技术完成该项工作。首先，要提取水体所采用的方法有如下两种：第一种是单波段法，第二种是多波段法。采用单波段法处理，主要是结合近红外波长可以在水体中出现良好的强吸收特性这一特点开展工作，植被以及干土壤出现强反射性，介质特性不同，水体就可以从背景中顺利区分出来。但该方法难以消除整个水体所包含的杂质。如果采用多波段法，该方法主要是综合几个不同的波段信息可以很好地提取水体，可以通过谱间分析以及比值法进行综合处理。在谱间分析法中，通常情况下会遇到的问题是提取水体工作之前，其采用的表达式主要是拟合出水体所呈现出波谱曲线。然后采用比值法，则主要是通过水体和其他的地物两个波段之间所呈现的差异性的特征进行处理。因此，采用比值计算法，还需要能够在水体背景中很好地凸显出来，便于水体的反射率在绿波段中进行影像信息的处理。

(3)城市绿地相关要素的提取。在实践工作中，可以通过遥感影像技术进行综合处理，其中红外波段和红色波段可以完整收集城市中大约99%的信息资源。通过这些不同组合的波段反映城市植被信息处理，然后通过定性以及定量的方式综合评价城市整个植被覆盖情况、绿地植被的生长状况以及健康状况。从当前城市发展角度看，主要是通过植被指数的方式提取信息，该技术在实践运用过程中已经十分成熟。在实践工作中，常用提取指数包含如下的内容：归一化的植被指数(即NDVI)以及比值植被指数(即RVI)。工作人员在实践工作中主要采用RVI的方式很好地检测以及估算城市植物实际生物量，如果城市中的植被覆盖率小于50%的情况下，此时，RVI中就会出现较低的敏感度；如果整个城市中植被覆盖度比较高的情况下，RVI技术所呈现出的敏感度就会比较高。除此之外，NDVI主要是运用在城市植被的生长状态以及植被覆盖率等情况的检测，在检测过程中，NDVI低密比较低的情况下，此时就可以通过观测以及照明几何所呈现的差异性进行分析，如果随着密度逐渐增加，此时灵敏度则就会逐渐降低。

由于本文中所选择的试验区域中，城市绿地实际植被覆盖率良好，所以，在本次试验过程中，工作人员采用RVI，计算公式如下：

式中：NIR为红外波段，R为红波段。

2.4提取与更新精度

本次试验过程中表明，在完成地理要素更新之后，可以很好地结合三号卫星所需要的精度，即在5个像素范围中。除此之外，此次试验中所需要达到1∶25000的比例，也可以很好地和1∶50000这一基础性的地理要素之间达到更新生产工作的要求，从而保障了更新的精度。

3 资源三号卫星影像应用的关键问题

在实践运用过程中，由于城市中出现一些其他的因素的影响，导致卫星收集信息过程中出现问题，影响信息的准确性。因此，为获得边缘清晰以及背景地物单一的信息，就需对不同的对象进行分类处理，同时提升分辨率，提取结果可结合人工方式进行修复。

4 结语

结合上述的试验区域分析可知，资源三号卫星进行影像作业，同时结合半自动化的提取方式，可很好地完成地理要素的更新工作。通过试验证明：用资源三号卫星的开展影像工作，可提升地理要素的更新工作，可行性高。除此之外，对于城市中的水系要素以及绿地要素等，用半自动化的提取方式可很好地进行更新，解决了人工方式所带来的局限性。因此，今后，工作人员在地理要素的更新及相关生产过程中可以采用该技术。