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基于全球测图项目的林地区域DSM 与DEM 数据制作流程优化

2023-02-05潘进琦苟卫涛

经纬天地 2023年6期
关键词:林地立体高程

潘进琦,苟卫涛,翟 娜

(1.新疆地矿局第一地质大队,新疆昌吉 831100; 2.自然资源部第一航测遥感院,陕西西安 710054)

0 引言

全球测图项目是基于全球区域,依托国产资源三号等卫星影像数据构建立体模型,利用专业的软件设备,生产高精度的数字表面模型(DSM)、数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)及核心矢量要素的基础测绘项目。项目启动于2018 年,随着技术的不断进步和经验的积累,产品质量的检查要求也随之细化,对于DSM、DEM 数据要求无植被覆盖地表区域的高程数值严格保持一致。本文基于全球测图项目,着重探讨林地区域DSM、DEM 数据的制作处理,利用PhotoMap 等软件进行交互式数据处理,实现快速高效地数据制作。

1 DSM数据制作资料

1.1 影像资料

由自然资源部国土卫星遥感应用中心统一提供资源三号卫星影像数据及部分天绘卫星立体卫星影像数据。原始影像坐标系统为WGS-84 坐标系统。

1.2 SRTM数据

由美国航空航天局(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量的间距为30 m 的DEM 数据,在本项目应用时应进行重采样处理,对云雪覆盖区域和影像绝对漏洞区域的数据进行替补。

1.3 备查点

备查点数据采用txt 文件格式,以景为单位存储,一个txt 文件中包括每个备查点的大地坐标(经度、纬度、大地高)。根据生产需要,转换为大地坐标数据格式的检测文件,用于DSM 成果质量检测。

1.4 匹配软件

通常使用的DSM 匹配软件有Pixel Factory、Pixel Grid、Inpho、Geoway CIPS 等软件。各种软件基于加密平差结算后的卫星轨道模型RPC 参数和卫星影像数据,建立工程,根据不同的软件,设置影像投影参数及DSM 间距等选项,由软件进行DSM 数据的自动匹配计算,匹配完成后,转换成通用的DSM 数据格式。

2 数据规格与技术指标

2.1 数学基准

平面坐标系采用WGS-84 坐标系,投影方式采用UTM 投影,6 度分带,坐标单位为m,小数点后至少保留2 位,不加带号。高程基准采用基于WGS-84 椭球面的大地高系统,坐标单位为m,小数点后至少保留2 位。

2.2 数据格式

DSM 数据及DEM 数据以非压缩的Image(*.img)格式进行数据组织与存储。质量检测报告采用文本(*.txt)格式存储。元数据采用Excel(*.xls)格式存储。

2.3 格网间距

格网间距采用10 m,其在X、Y轴方向的分辨率保持一致。

3 技术路线

基于卫星影像,利用影像处理系统,建立像对,通过多模型、多基线算法自动匹配获取DSM,对云、雪及云影覆盖区域、水域及其他异常匹配区域进行人机交互编辑,并完成接边、镶嵌、裁切等处理,填写元数据,生产满足本项目要求的DSM、DEM 产品。

3.1 DSM生产

3.1.1 DSM匹配

基于区域网平差优化后的卫星影像及定向参数,利用下视、前视、后视影像创建立体像对,开展密集点云匹配,生成单个立体像对的DSM,进行自动镶嵌、滤波[1]、粗差剔除处理生成规则格网的DSM数据。

为了提高匹配精度,优先采用三视匹配,如果三视匹配质量不佳时,可以选用质量好的两视影像进行匹配。对于匹配效果不理想的区域,可通过多种方式和手段进行匹配验证,寻找最优的匹配方法。在地形高差特别大的山区和高山区,自动匹配的DSM 容易出现山头消失、山谷达不到底的情况[2],通过指定SRTM 等已有地形参考资料作为初始值,提高DSM 在山头、山谷等地形急剧变化区域的精度。对于大面积影像纹理较弱的区域,可以通过影像增强、多软件匹配、多视角匹配等方法,优选效果最佳的匹配策略进行DSM 匹配。

3.1.2 DSM编辑

基于立体卫星影像,在立体环境下消除自动匹配出现的错误区域,保证编辑后的DSM 要与立体模型套合,地貌晕渲状态合理,不存在明显的飞点、跳点等粗差。DSM 编辑采用平面编辑与人工立体编辑相结合的方式,在平面编辑环境下,参考DOM,通过高程值内插方式生成等高线、动态晕渲等方法发现自动匹配造成的错误,并通过自动滤波、人工交互编辑等方法进行改正;人工立体编辑采用全数字立体测图软件基于平差优化后的RPC 参数恢复立体模型,叠加DSM 进行编辑,以改正平面编辑环境无法改正的错误[3]。

3.2 DEM编辑

在DSM 数据编辑成果的基础上,重点对林地及人工建筑物、构筑物参考周围地形特征进行降高处理,使编辑后的DEM 数据能真实反映实际的地貌特征。对于无植被覆盖地表区域DSM 数据,要使其与DEM 数据保持高程数值上的一致。针对破碎地貌的DEM 生产,原则上宽度大于100 m 的山脊和山谷,经编辑后DEM 必须保持实际山脊、山谷等地形特征且满足精度要求;宽度小于100 m 的按破碎微地貌处理,只需体现整体起伏的地形形态特征。

4 DSM、DEM作业流程的优化

通过实践发现传统流程先制作DSM,再制作DEM 数据,其在林地区域存在以下问题:

1)对于林地和无植被覆盖地表犬牙交错的区域,作业时需要放大影像倍率采集,才能精确采集林地范围。若林地边界采集有误,则导致无植被覆盖地表范围DSM 与DEM 数据不能在高程数值上保持一致,主要工作量集中在精确圈定林地范围上,导致效率低下。

2)DSM 编辑时,为保证林地区域的特征,仅对粗差和匹配错误的区域进行处理,对无植被覆盖区域,需要精确圈定作业范围进行局部滤波处理,因而效率较低。DEM 数据编辑时可以根据生产需要,进行大范围的整体滤波处理,以消除粗差,效率较高。

经过总结分析,基于影像解译技术,利用软件精确地对影像进行地物分类,精准提取、获取林地与无植被覆盖地表的范围线,就能减少人工采集林地边界的工作量,从而达到提高效率的目的。

本项目可以先做DEM 数据,对数据进行整体滤波消除粗差,重点保证平地区域高程精度满足限差要求。然后对林地数据进行立体降高处理,制作合格的DEM 数据,利用软件提取的林地范围线,将原始匹配DSM 数据中的林地区域数据和编辑后成果DEM 数据中的无植被覆盖区域数据进行融合处理,就得到成果DSM 数据。这样既保留了原来DSM 匹配数据的特征,又在无植被覆盖地表区域与DEM 数据高程数值保持完全一致,从而提高了数据生产的效率。

4.1 基于Photoshop边界的提取

经过反复尝试,使用Ecognition(易康)等影像分类软件效果均不理想。我们总结了基于Photoshop 软件自动对影像分类的方法,简单易操作,效果比较理想。用Photoshop 打开影像数据,林地区域的影像像素的RGB 值约在(146,167,148),无植被覆盖地表像素的RGB 值约在(201,200,199)。利用Photoshop 的色彩范围选择功能,在影像上选取林地的取样颜色,程序自动根据设置的颜色容差范围,将相似的图斑自动选择就近合并,并生成选择范围线,从而达到按像素值对影像进行分类的目的。若影像纹理较模糊,可以通过调整影像对比度,增加影像反差值的方法对影像进行预处理,利于软件按范围线进行提取。若生成的范围线太过精细,生成的细小范围较多,可以将选区先外扩10 个像素,之后再收缩8 个像素,可以有效地消除一些较短的线及小圈。

Photoshop 软件根据不同的取样颜色生成不同的选择范围。然后将底图模式转换为索引颜色,把植被覆盖区域的范围填充成黑色,然后利用反选功能将其他区域(无植被覆盖地表区域)填充成白色,将分类结果保存为TIF 格式的数据。利用ArcGIS软件将二值图转换为矢量数据,如图1 所示。

图1 矢量转焕后的提取边界数据

接着将矢量数据参考DOM 数据进行编辑处理,使其能够精确地将林地与无植被覆盖地表区分出来。

4.2 DEM数据及DSM数据的处理

1)DEM 数据的编辑处理。

首先需要备份好初始匹配的DSM 数据,按照设计书要求,对DEM 数据进行编辑处理,包括水域的处理及粗差的消除。

2)DSM 数据处理。

基于PhotoMap 软件,可以利用其基于已有范围线批量替补的功能,实现DSM 初始匹配数据和成果DEM 的融合处理,以便生成DSM 数据。在生产作业中,若替补范围比较小,替换速度及结果尚可,但遇到较大范围的数据替补,会出现死机情况,无法进行替换。经过试验分析,本项目提出制作掩膜数据的作业思路。

3)掩膜数据的制作。

利用编辑好的矢量边界数据,利用ArcGIS 软件将矢量数据转换为栅格数据,将林地数据的高程值设为5000(根据经验及作业区域的高程情况设置为一个不会出现的高程数字),无植被覆盖地表高程设置为-99 999(无效高程值区域)。需要对掩膜栅格数据进行坐标取整,使其起始点坐标数值为DEM格网间距的整数倍,后期进行拼接处理时才不会出错,掩膜数据的范围要大于作业范围才能保证图幅边沿数据的正确。

4)过程DSM 数据处理。

基于PhotoMap 软件,将DEM 数据和掩膜数据进行拼接,拼接时重叠区域选择取极大值的方法,这样就得到新的DSM 过程数据。在无植被覆盖地表区域和DEM 保持一致,林地区域统一高程值为5000,利用数据转换功能,将该数据转换为文本格式的数据,用文本编辑器将5000 替换为-99 999,这样处理后的过程DSM 数据就是剔除林地区域数据仅保留无植被覆盖地表区域的DEM 数据。

5)成果DSM 数据处理。

将过程DSM 数据和初始DSM 数据进行拼接,作业中先选择过程DSM 数据,然后选择初始DSM数据,利用PhotoMap 软件的填补空隙功能,将初始DSM 数据的林地区域数据替换到过程DSM 数据的林地区域,即实现成果DSM 的制作,如图2、图3 所示。图2、图3 所展示的区域为1∶50 000 比例尺成果数据的局部截图。

图2 DEM 成果数据

图3 DSM 成果数据

通过DOM 叠加DSM 和DEM 生成的曲线,清楚地发现同名地物无植被覆盖区域等高线的形态及趋势完全一致,从而说明其高程值完全一致,实现了无植被覆盖区域高程值相同的目的。

6)成果质量检查。

利用前期转换好的备查点对DSM 数据精度进行检查,备查点数据来源于卫星影像空三加密时自动匹配的特征点,经过空三加密后,获得其三维坐标,用于检测DSM 数据的数学精度。

对同名影像区域利用DSM、DEM 数据做高程数据差值,人工重点核查无植被覆盖区域高程数值是否一致,对高程差值大于40 m 的数据区域,在立体上进行确认修改。立体无误后,利用晕渲图的方式进行图面检查,不应出现硬折等晕渲异常情况。利用程序进行裁切坐标、接边差、投影方式、水域置平等检查项,保证产品的质量。

5 结语

在全球测图项目的DSM 和DEM 产品制作中,基于生产实践,总结出的技巧应用于测绘项目的生产中,提高了作业效率,缩短了工期,为以后的类似项目提供了宝贵的参考依据。随着科技的进步,以后会有更高效的方法进行DSM 与DEM 数据的生产处理。

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