PIE-Ortho在解决北京市水土流失动态监测高分影像精度超限问题中的应用

郑文革，郭 锦，刘凤君，杨 娜

(1.北京市水土保持工作总站，北京 100036； 2.航天宏图信息技术股份有限公司，北京 100195)

1 问题的提出

为及时、全面地反映我国水土流失状况，2018年开始水利部组织开展了全国水土流失年度动态监测工作，以全面掌握全国、各省及重点区域的水土流失面积和强度变化状况，为科学推进水土流失综合防治工作奠定坚实的基础[1]。目前，北京市已完成2018、2019年水土流失动态监测，正在2019年工作基础上继续开展水土流失动态监测工作。2020年北京市水土流失动态监测工作首先是采集用于土地利用、植被覆盖度、水土保持措施专题信息提取的遥感影像[1]，并通过数据预处理形成各类工作底图。其中，亚米级高分辨率遥感影像数据主要用于解译土地利用、水土保持措施等，数据源包括高分二号(GF-2)、北京二号(BJ-2)等。然后收集2019年项目DOM成果作为基准影像，并采用已有比例尺不低于1∶5万的DEM数据，通过国产遥感图像处理软件PIE-Ortho 6.0[2]对项目所需的高分遥感卫星影像进行预处理。

采用 PIE-Ortho 6.0生产DOM的技术流程(图1)为：采用PIE-Ortho 6.0流程化地对区域网内卫星遥感影像进行平差计算，优化影像的原始RPC解算参数；根据平差后的影像RPC参数和已有的DEM数据对原始全色数据进行正射纠正，再以全色正射影像为基准对多光谱影像进行配准；影像经融合、色彩增强后进行匀光匀色、镶嵌线编辑、成果输出、影像裁切等处理[3-4]，最后制作出整景影像和分幅的正射影像。

图1 DOM生产技术流程

按照2020年水土流失动态监测项目的要求，为保证土地利用及水土保持措施变化图斑解译精度，同时确保与2019年成果在空间上的匹配度，将DOM质检精度[5]尤其是山区控制在5个像元以内。而在DOM实际生产及质检过程中会不可避免地会出现一些精度超限的情况[6-9]，本研究主要通过PIE-Ortho 6.0软件针对精度超限的3种情况提出解决方案。

2 GF-2数据RPC模型精度问题引起的精度超限

2.1 RPC模型精度问题导致匹配不到同名点

2020年4月份之后的GF-2数据因RPC模型精度问题，使用传统的生产技术流程无控定位后的影像与参考底图相同位置距离偏差至少有1 000 m以上，使得软件在进行自动点位匹配时，因距离太远而无法找到同名点。由于影像定位精度较差，无法在项目解译过程中使用，因此基于PIE-Ortho 6.0软件特点，我们提出了一个半自动化的通过人工添加控制点来提升RPC模型精度的解决方案。

2.2 精度超限处理方法

在DOM生产过程中，通常是多源遥感影像同时进行生产，我们在常用生产流程基础上，针对某月份影像问题进行生产流程的优化，具体生产流程见图2。

图2 RPC精度超限处理流程

工程创建完成后，在控制点自动生成的参数设置中，为了尽可能匹配到一定数量的同名点，需要把搜索半径调整到50以上，种子点数量增加到2 000以上，其他参数可依据参考底图分辨率、DEM数据精度等控制资料情况做适当调整。

控制点自动匹配完成后，对控制点数量、布局等整体情况进行质检。筛选出定位精度不符合要求的影像，删除其自动匹配的控制点，再用添加点位工具通过人工交互添加控制点的方式(全色和多光谱影像均进行添加)修正RPC改正参数，然后根据新生成较为准确的RPC模型重新对全色影像进行自动匹配控制点。当控制点位数量、分布范围、残差等符合要求后，开始执行流程化处理。

流程化处理步骤主要包括连接点自动生成、区域网平差、配准点匹配。在点位匹配参数设置时，需要在“匹配时使用已有空三结果”处选择“是”。为能得到较好的配准效果，可通过扩大搜索半径的方式提高寻找同名点的范围，具体修改位置是在控制点匹配的高级设置中调整搜索半径。

3 正射影像内局部区域精度超限

3.1 单幅影像正射纠正后与相邻影像的接边精度

传统的基于RPC模型的纠正方法，受到参考底图内部几何均匀度、原始卫星影像自身因素如侧摆角、DEM精度等因素的影响，单幅正射影像局部区域会出现精度超限的情况[6-7]。针对项目中这个较为常见的问题，经过反复试验，发现利用软件提供的影像局部纠正工具可以很好地解决。影像局部纠正工具可以对影像之间的相对精度误差超限或者影像内局部区域精度超限进行纠正，并且能实时看到纠正效果。

3.2 精度超限处理方法

对某月份影像问题进行生产流程的优化，具体生产流程如图3所示。

图3 正射影像内部超限解决方法流程

将待纠正影像与基准数据同时加载到影像局部纠正中。在基准设置工具中设置参考影像，其他影像以所选参考影像为基准进行纠正，待纠正影像的纠正区域与参考影像纹理保持一致。对待纠正影像进行精度检查，找出精度超限区域，用变形区工具圈选出精度超限范围，在超限范围内手动添加控制点，软件自动采用一次多项式的方式进行纠正，并实时显示纠正后的效果。添加的控制点数量越多，影像纹理套合得越准确。处理前、后对比如图4所示。

图4 处理效果对比

4 相邻正射影像接边引起的精度超限

4.1 单幅影像正射纠正后与相邻影像的接边精度

在利用遥感影像制作正射影像的过程中，由于部分遥感影像内部存在畸变或者平差结果精度一般，可能会出现单幅影像正射纠正后与区域相邻影像的接边精度较差的情况，因此为满足项目规定中的技术指标要求，需要进行整体的修改。

4.2 精度超限处理方法

目前PIE-Ortho 6.0修改接边精度主要有两种方法：第一种是在影像局部纠正工具中进行修改，把一景影像设置为基准，其他影像与基准进行同名点匹配[8]；第二种是基于正射影像自身重新生成RPC模型，然后按照传统的DOM生产方法进行区域网平差，进而得到较为精确的接边精度。第一种方法比较适用于正射影像两两之间的接边纠正，但当进行多幅影像之间接边时，影像局部纠正工具因无法灵活设置基准影像而无法进行处理，这时能够进行大规模接边精度修改的第二种方法则更为适用。具体生产流程如图5所示。

图5 接边精度超限修改方法生产流程

PIE-Ortho 6.0提供的正射影像生成RPC工具可以对待纠正影像重新构建RPC文件，其原理是以待纠正影像自身为基准选取大量均匀分布的控制点，然后根据匹配的控制点生成RPC文件。RPC文件生成后，通过创建DOM工程把待纠正影像、基准影像、DEM数据加载到工程中，按照常用生产流程匹配连接点并进行区域网平差。在区域网平差后，软件可实时显示纠正成果并对正射影像接边精度进行质检。若质检合格，即可进行影像输出，若精度不合格，则需人工编辑连接点。在质检过程中，如果发现定位精度存在超限情况，那么也可以以底图为基准生成控制点重新进行校正。处理过程见图6。

图6 处理过程示意

5 结 语

以解决在2020年水土流失动态监测高分遥感影像DOM生产中出现较多的3种精度超限引起的成果质量问题为研究内容，利用PIE-Ortho 6.0软件对高分辨率卫星遥感影像DOM成果位置偏移现象进行精度纠正，并在北京市水土流失动态监测项目DOM生产过程中成功应用，具有一定的指导意义。实践证明，该解决方案简单可操作，同时所采用的PIE-Ortho 6.0遥感图像软件功能较全面，精度和效率具有一定的竞争力，能有效解决动态监测中高分辨率影像精度超限引起的成果质量问题。