“資源一號”02C衛星影像幾何校正方法試驗

肖立強++姚月++李小華

摘 要：遙感影像糾正是制約國產衛星數據廣泛應用的重要環節。本文對02C數據衛星HR全色數據進行了幾何校正試驗，總結出具有普遍性適合02C衛星HR全色數據的最優糾正模型和最佳控制點數量，為規模化生產提供參考依據。

關鍵詞：02C衛星 糾正模型 控制點數量

中圖分類號：P17 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）03（b）-0043-02

目前，運用遙感影像進行國土資源項目中的調查研究，體現了遙感衛星的時效性、科學性及先進性。與此同時，面臨著所需遙感數據嚴重不足的情況，我國于2011年12月22日11時26分成功發射“資源一號”02C衛星，將提升我國遙感數據的自給率。

影像糾正對于遙感影像的質量是至關重要的，通過ERDAS軟件對02C衛星數據進行不同模型、不同控制點數量糾正的精度對比試驗，得出適合大規模投入生產02C數據的常規處理方法，為該衛星數據的潛在用戶提供更合適的遙感影像糾正處理方法。

1 糾正方法

物理模型糾正方法運用共線方程模型，需要衛星軌道星歷參數和傳感器參。這些資料在實際生產中用戶是無法獲得的，因此本次試驗重點采用多項式糾正模型和有理函數糾正模型。

1.1 多項式糾正模型

多項式糾正是不考慮影像成像過程中的空間幾何關系，直接對影像本身進行數學模。通常采用的圖像糾正方法主要是二次多項式法。利用控制點的地面坐標X、Y和像素坐標x，y建立多項式：

根據最小二乘原理，用上式解算二次多項式系數：，，，，，，，，，，。通過變換關系式，反算出輸出像元原影像上的坐標，然后將原影像該點處的亮度值取到輸出影像相應的坐標位置。只是以控制點“約束”進行影像拉伸變換，擬合程度與點數多少成正比，對于平原地區相對精度要好一些，對于山區等高程起伏較大的地區不提倡使用。

1.2 有理函數糾正模型

有理函數模型是利用地面控制點和數字高程模型進行糾正的。有理函數模型使用兩個多項式函數的比值計算圖像的行，兩個多項式的相似比計算圖像的。所有多項式都是地面坐標（經度、緯度和高度）的函數。

該方法結合DEM數據可以解決地形高差引起的投影變形，完成影像的正射糾正。缺點是只能糾正控制點處的誤差，不能消除控制點之間的影像變形，糾正后影像的精度還會受到DEM精度的影響。

2 影像糾正試驗技術路線

以已有成熟技術為基礎進行“資源一號”02C衛星數據糾正方法優選及參數優選和“資源一號”02C衛星遙感影像數據進行糾正處理方法的研究及對精度進行分析（見圖1）。

3 O2C試驗數據準備

3.1 數據準備

“資源一號”02C衛星有兩臺HR相機和一臺全色/多光譜（PMS）相機，HR數據光譜范圍是0.51～0.8 m，空間分辨率是2.36 m。PMS的藍波段的分辨率是5 m，綠、紅、近紅外三個波段的分辨率是10 m。兩臺相機的原始數據根據對接收到的02C影像進行不同的處理，本次只針對1C級、2C級兩種級別的HR數據進行糾正試驗。

高程數據采用的是SRTM30 mDEM，控制資料是分辨率為0.5 m2010年的WV02影像。

3.2 控制點選點原則

控制點主要遵循以下原則：第一，控制點要能控制整個工作區，并盡可能均勻分布，特別是邊界要有控制點；第二，盡可能地選擇線條輪廓比較清晰的地物交叉點或拐點作為控制點（如道路交叉口、橋梁等明顯且較為固定的地物標志點）；第三，對于山區等控制點很難選取的地方一定要有控制點，可以選擇走向明顯的山脊交叉點或拐點作為控制點。

在本次糾正試驗中按照上述原則選擇控制點。

3.3 常用重采樣方法

遙感圖像的幾何處理中，常常要在數字圖像的各像素陣列中計算一個不在陣列位置上的新像元值，稱重采樣。重采樣中被抽樣點的像元值多數情況下落在圖像網格中幾個像元點之間。因而輸出圖像的像元值必須通過一定的內插方法，由輸入圖像中的內插點周圍的若干像元值來計算確定，也就是說對輸入圖像進行重采樣是圖像幾何處理（包括幾何精校正、投影變換等）必不可少的一部分。進行重采樣也可以消除圖像的畸變。常用的重采樣方法主要有3種：最鄰近法（Nearest Neighbor）、雙線性法（Bilinear Interpolation）和立方卷積法（Cubic Convolution）。

在本次糾正試驗中選擇的重采樣方法是雙線性法。

4 O2C衛星HR數據影像糾正試驗

4.1 控制點定位試驗

5個作業人員分別對交叉路口中心、角點、廣場綠地與地面的角點等8個點進行定位（見表1）。

定位精度最好的為5號點（見圖2），點位為十字交叉路口（寬度10 m左右）角點，定位精度最差的為7號點，點位為非直角四叉路口（寬度10米左右）角點。

根據以上試驗結果，對控制點定位精度進行分檔，分為較好、一般、較差三檔。（1）定位精度較好的點位為：十字交叉路口角點，丁字路口中心點，建設用地拐點；（2）定位精度一般的點位為：農用地塊、空閑地塊的角點，二叉路口的角點，十字交叉路口中心點；（3）定位精度較差的點位為：非直角四叉路口角點。

在糾正配準選點過程中，控制點布設在路口時，優先選擇直角路口的角點或簡單直角路口（丁字路口）的中心點作為控制點，其次為非直角路口的角點或復雜直角路口（十字路口）的中心點作為控制點，盡量不選擇復雜的非直角路口作為控制點。控制點布設在地塊角點時，優先選擇建設用地拐點作為控制點，其次為農用地塊的角點。

4.2 不同糾正模型的精度分析

用ERDAS軟件對2C級的HR數據進行糾正，由于影像以平原為主，先用50個控制點均勻分布，用多項式模型一次、二次、三次分別進行糾正。然后添加SRTM30米的DEM數據通過有理函數模型一次、二次、三次分別進行糾正。endprint

同樣用ERDAS軟件對1C級的HR數據進行糾正，該影像以平原為主，先用40個控制點均勻分布，用多項式模型一次、二次、三次分別進行糾正，然后添加SRTM30米的DEM數據通過有理函數模型一次、二次、三次分別進行糾正。

將上述相同控制點數不同糾正模型時得到的影像，均勻選取10個檢查點，進行糾正后影像的精度對比。以控制資料上的點的坐標為基準，分別計算10個檢查點處的精度，最后得出2C級的HR試驗數據的不同糾正模型的平均較差和1C級的HR試驗數據的不同糾正模型的平均較差如4-2-1表所示。

由表2可知，對于02C衛星影像的2C級數據在控制點數量為50的情況下，有理函數模型rational polynomial coefficient（RPC）三次的情況下的平均較差最小是4.62 m小于5 m（2倍采樣間）。1C級數據在控制點數量為40個的情況下，有理函數模型（RPC）二次的情況下的平均較差最小是3.91 m<5 m（2倍采樣間隔）。因此在今后02C衛星2C級數據應用到大規模生產中，建議用有理函數模型的三次進行糾正影像，1C級數據應用到大規模生產中，建議用有理函數模型的二次進行糾正影像。

若采用1∶5萬的DEM數據，由有理函數模型糾正輸出的影像的精度應該會更好一些，由于條件有限，沒有1∶5萬的DEM數據。當沒有所需的DEM數據的時候可以采用多項式糾正模型，由上表可知1C級、2C級數據都應該采用三次多項式進行糾正時只針對地勢起伏不大的地區。

4.3 不同控制點數量的精度分析

由4.2的試驗得到2C級數據應用有理函數模型三次進行控制點數量試驗，在控制點盡可能均勻分布的前提下，控制點數量減少至40個、30個、25個和20個時分別輸出影像，對輸出的影像整景選取10個檢查點，然后對其精度進行對比。

1C級數據用有理函數模型二次進行控制點數量試驗，在控制點盡可能均勻分布的前提下，控制點數量減少至30個、25個、20個和15個時分別輸出影像，對輸出的影像整景選取10個檢查點，然后對其精度進行對比，得到表3所示。

由于糾正后的影像的分辨率是2.5 m，如表3所示2C級數據在控制點數為40個時的平均較差是4.77 m，控制點數為50個的時候平均較差是4.43 m均小于5 m（2倍采樣間隔），滿足生產要求。1C級數據在控制點數量為30個時的平均較差最小是4.15 m，在20個、25個和40個控制點時也小于5 m（2倍采樣間隔）。

因此對于2C級數據投入生產時可以由實際情況而采用40個至50個之間的控制點數量均能滿足要求；1C級數據投入生產時可以由實際情況而采用20個至40個之間的控制點數量均能滿足要求。

5 結論

“資源一號”02C衛星遙感影像可以為土地利用現狀和監測調查提供準確的基礎數據，本試驗結果為“資源一號”02C衛星影像在有高程數據時，1C級數據采用有理函數模型二次，控制點數量在20～40個之間；2C級數據采用有理函數模型三次，控制點數量在40～50個之間。在沒有合適的高程數據并且影像覆蓋轄區地勢起伏不大時，1C級數據采用三次多項式，控制點數量在20～40個之間；2C級數據采用三次多項式，控制點數量在40～50個之間。在以后的實際生產中可以將上述結論運用到02C衛星的1C級、2C級數據得大規模生產中，對保證土地利用現狀和監測調查的精度會起到重要的作用。

參考文獻

[1] 孫富貴，馮樹輝.基于1∶1萬DEM的SPOT5遙感影像正射糾正[J].安徽農業科學，2008，36（2）：830-833.

[2] 趙東晨.遙感影像圖幾何糾正方法的探討[J].城市建設理論研究：電子版，2011（33）.

[3] 余樹影，王海燕，韓鵬飛，等.淺談遙感影像糾正方法及精度分析[J].測繪技術設備，2010，12（2）.

[4] 2011年全國土地變更調查監測與核查遙感監測技術方案[S].中國土地勘測規劃院，2011（8）.endprint

同樣用ERDAS軟件對1C級的HR數據進行糾正，該影像以平原為主，先用40個控制點均勻分布，用多項式模型一次、二次、三次分別進行糾正，然后添加SRTM30米的DEM數據通過有理函數模型一次、二次、三次分別進行糾正。

將上述相同控制點數不同糾正模型時得到的影像，均勻選取10個檢查點，進行糾正后影像的精度對比。以控制資料上的點的坐標為基準，分別計算10個檢查點處的精度，最后得出2C級的HR試驗數據的不同糾正模型的平均較差和1C級的HR試驗數據的不同糾正模型的平均較差如4-2-1表所示。

由表2可知，對于02C衛星影像的2C級數據在控制點數量為50的情況下，有理函數模型rational polynomial coefficient（RPC）三次的情況下的平均較差最小是4.62 m小于5 m（2倍采樣間）。1C級數據在控制點數量為40個的情況下，有理函數模型（RPC）二次的情況下的平均較差最小是3.91 m<5 m（2倍采樣間隔）。因此在今后02C衛星2C級數據應用到大規模生產中，建議用有理函數模型的三次進行糾正影像，1C級數據應用到大規模生產中，建議用有理函數模型的二次進行糾正影像。

若采用1∶5萬的DEM數據，由有理函數模型糾正輸出的影像的精度應該會更好一些，由于條件有限，沒有1∶5萬的DEM數據。當沒有所需的DEM數據的時候可以采用多項式糾正模型，由上表可知1C級、2C級數據都應該采用三次多項式進行糾正時只針對地勢起伏不大的地區。

4.3 不同控制點數量的精度分析

由4.2的試驗得到2C級數據應用有理函數模型三次進行控制點數量試驗，在控制點盡可能均勻分布的前提下，控制點數量減少至40個、30個、25個和20個時分別輸出影像，對輸出的影像整景選取10個檢查點，然后對其精度進行對比。

1C級數據用有理函數模型二次進行控制點數量試驗，在控制點盡可能均勻分布的前提下，控制點數量減少至30個、25個、20個和15個時分別輸出影像，對輸出的影像整景選取10個檢查點，然后對其精度進行對比，得到表3所示。

由于糾正后的影像的分辨率是2.5 m，如表3所示2C級數據在控制點數為40個時的平均較差是4.77 m，控制點數為50個的時候平均較差是4.43 m均小于5 m（2倍采樣間隔），滿足生產要求。1C級數據在控制點數量為30個時的平均較差最小是4.15 m，在20個、25個和40個控制點時也小于5 m（2倍采樣間隔）。

因此對于2C級數據投入生產時可以由實際情況而采用40個至50個之間的控制點數量均能滿足要求；1C級數據投入生產時可以由實際情況而采用20個至40個之間的控制點數量均能滿足要求。

5 結論

“資源一號”02C衛星遙感影像可以為土地利用現狀和監測調查提供準確的基礎數據，本試驗結果為“資源一號”02C衛星影像在有高程數據時，1C級數據采用有理函數模型二次，控制點數量在20～40個之間；2C級數據采用有理函數模型三次，控制點數量在40～50個之間。在沒有合適的高程數據并且影像覆蓋轄區地勢起伏不大時，1C級數據采用三次多項式，控制點數量在20～40個之間；2C級數據采用三次多項式，控制點數量在40～50個之間。在以后的實際生產中可以將上述結論運用到02C衛星的1C級、2C級數據得大規模生產中，對保證土地利用現狀和監測調查的精度會起到重要的作用。

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同樣用ERDAS軟件對1C級的HR數據進行糾正，該影像以平原為主，先用40個控制點均勻分布，用多項式模型一次、二次、三次分別進行糾正，然后添加SRTM30米的DEM數據通過有理函數模型一次、二次、三次分別進行糾正。

將上述相同控制點數不同糾正模型時得到的影像，均勻選取10個檢查點，進行糾正后影像的精度對比。以控制資料上的點的坐標為基準，分別計算10個檢查點處的精度，最后得出2C級的HR試驗數據的不同糾正模型的平均較差和1C級的HR試驗數據的不同糾正模型的平均較差如4-2-1表所示。

由表2可知，對于02C衛星影像的2C級數據在控制點數量為50的情況下，有理函數模型rational polynomial coefficient（RPC）三次的情況下的平均較差最小是4.62 m小于5 m（2倍采樣間）。1C級數據在控制點數量為40個的情況下，有理函數模型（RPC）二次的情況下的平均較差最小是3.91 m<5 m（2倍采樣間隔）。因此在今后02C衛星2C級數據應用到大規模生產中，建議用有理函數模型的三次進行糾正影像，1C級數據應用到大規模生產中，建議用有理函數模型的二次進行糾正影像。

若采用1∶5萬的DEM數據，由有理函數模型糾正輸出的影像的精度應該會更好一些，由于條件有限，沒有1∶5萬的DEM數據。當沒有所需的DEM數據的時候可以采用多項式糾正模型，由上表可知1C級、2C級數據都應該采用三次多項式進行糾正時只針對地勢起伏不大的地區。

4.3 不同控制點數量的精度分析

由4.2的試驗得到2C級數據應用有理函數模型三次進行控制點數量試驗，在控制點盡可能均勻分布的前提下，控制點數量減少至40個、30個、25個和20個時分別輸出影像，對輸出的影像整景選取10個檢查點，然后對其精度進行對比。

1C級數據用有理函數模型二次進行控制點數量試驗，在控制點盡可能均勻分布的前提下，控制點數量減少至30個、25個、20個和15個時分別輸出影像，對輸出的影像整景選取10個檢查點，然后對其精度進行對比，得到表3所示。

由于糾正后的影像的分辨率是2.5 m，如表3所示2C級數據在控制點數為40個時的平均較差是4.77 m，控制點數為50個的時候平均較差是4.43 m均小于5 m（2倍采樣間隔），滿足生產要求。1C級數據在控制點數量為30個時的平均較差最小是4.15 m，在20個、25個和40個控制點時也小于5 m（2倍采樣間隔）。

因此對于2C級數據投入生產時可以由實際情況而采用40個至50個之間的控制點數量均能滿足要求；1C級數據投入生產時可以由實際情況而采用20個至40個之間的控制點數量均能滿足要求。

5 結論

“資源一號”02C衛星遙感影像可以為土地利用現狀和監測調查提供準確的基礎數據，本試驗結果為“資源一號”02C衛星影像在有高程數據時，1C級數據采用有理函數模型二次，控制點數量在20～40個之間；2C級數據采用有理函數模型三次，控制點數量在40～50個之間。在沒有合適的高程數據并且影像覆蓋轄區地勢起伏不大時，1C級數據采用三次多項式，控制點數量在20～40個之間；2C級數據采用三次多項式，控制點數量在40～50個之間。在以后的實際生產中可以將上述結論運用到02C衛星的1C級、2C級數據得大規模生產中，對保證土地利用現狀和監測調查的精度會起到重要的作用。

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