一種遙感影像反立體糾正方法研究*

邱春霞，許藝騰，姚頑強，楊存英，徐建純

(1.西安科技大學 測繪科學與技術學院，陜西 西安 710054；2.天津市渤海新能科技有限公司，天津 300384)

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一種遙感影像反立體糾正方法研究*

邱春霞1，許藝騰1，姚頑強1，楊存英1，徐建純2

(1.西安科技大學 測繪科學與技術學院，陜西 西安 710054；2.天津市渤海新能科技有限公司，天津 300384)

隨著遙感技術的迅速發展，基礎地理信息數據獲取對影像數據的要求越來越嚴格。而遙感影像的反立體現象會影響影像信息判讀的正確性，所以解決遙感影像的反立體現象尤為重要。以陜西省延安市安塞縣為例，用數字高程模型(簡稱DEM)和亮度、色調及飽和度(Intensity, Hue, Saturation，簡稱IHS)空間色彩變換的方法，嘗試對不同空間分辨率遙感影像的反立體現象進行糾正。實驗通過對幾何校正和影像融合后的遙感影像進行從RGB(紅、綠、藍)到IHS空間色彩的變換，提取I(亮度)分量進行低通濾波，以數字高程模型生成的陰影圖對I分量進行替換或者疊加，形成新的IHS空間色彩。以新的IHS到RGB反變換，得到正立體影像。并以不同空間分辨率影像和不同影像處理軟件驗證均能得到正立體，滿足精度要求。

數字高程模型；陰影圖；IHS；低通濾波；正立體；反立體糾正

2.TianjinBohaiNewEnergyTechnologyCo.，Ltd.，Tianjin300384，China)

0　引　言

一般遙感影像都是利用太陽同步衛星作為傳感器平臺，這類衛星探測的山地地形遙感圖像通常會產生反立體現象[1]。反立體是指影像的凹凸性呈相反效果，即在圖像上山谷表現為山脊，而山脊則表現為山谷，河流看上去是在山脊線蜿蜒。為用戶的直接使用帶來諸多的困擾，例如山脊和山谷、道路、河流等都無法直觀判斷。

1996年，Saraf就首次探討了遙感影像的反立體效果[1]，并且認為反立體現象(False Topographic Per-ception Phenomenon，簡稱 FTPP)是由相互關聯的多種因素所致，如地形陰影、太陽高度角、太陽方位角、觀察者觀察的角度以及山坡上的紋理等；他認為，某一崎嶇地區的遙感影像一旦獲取，除觀察者觀察的角度外，其它引起反立體效果的因素就已經確定；而Rudnicki認為，衛星影像大多為上午成像，這時太陽光是從東南方照射的，而人類的視覺習慣于以太陽光位于西南方向來構想陰影，這種差異導致了反立體效果的產生；中國學者張守林與 Rudnicki觀點類似，他認為反立體現象主要是由于中國大部分領土位于北回歸線以北，日照主要來自南方，所以陰影落在山的北方，與一般人對于光影應該位于物體下方的立體視覺習慣正好相反，導致了反立體現象的產生[2]。

國內外已有不少專家和學者開始研究反立體現象，并提出了一些糾正方法。Rudnicki提出的將影像旋轉180度糾正反立體的方法得到了廣泛應用，但這種方法糾正結果得到的是一景上南下北的影像，這種影像與人們長期形成的上北下南的地圖認知模式產生了沖突；而且旋轉后的影像看上去就像是另外一個地區的影像，特別是當影像的解譯需要參考其它的圖像或地圖時，被參考的圖像也必須旋轉180°，這給用戶帶來了諸多不便[3]。張守林等也于2004年提出了一種糾正方法，是基于太陽高度角與方位角變換和影像融合[4]。陳建珍等人也提出了基于反數字高程模型(Digital Elevation Model,簡稱DEM)與色調、飽和度、明度(Hue,Saturation,Value,簡稱HSV)變換的糾正方法[5]，還有學者提出在PhotoShop軟件下通過DEM與航片套合進行反立體糾正的方法。但不足的是原影像陰坡區的校正效果以及原影像光譜信息的保留方面還有欠缺，技術還不成熟。

文中主要研究用DEM和IHS空間色彩變換的校正方法，對不同空間分辨率遙感影像進行反立體糾正，并通過實例分析該方法的實驗效果。

1　研究區概況與數據來源

實驗選取陜西省延安市安塞縣的資源三號衛星和LandSat8衛星2種不同空間分辨率的影像為實驗數據，以該縣的縣南溝區域和整個安塞縣為實驗研究區域，如圖1所示。

安塞地處西北內陸黃土高原腹地，鄂爾多斯盆地邊緣，位于陜西省北部，延安市正北，西毗志丹縣，北靠靖邊縣，東接子長縣，南與甘泉縣、寶塔區相連，地處東徑108°5′44″至109°26′18″，北緯36°30′45″至37°19′31″，屬中緯度偏南的內陸位置。

安塞屬陜北黃土高原丘陵溝壑區，境內溝壑縱橫、川道狹長、梁峁遍布屬典型的黃土高原丘陵溝壑區，地形起伏較大。

資源三號衛星影像的空間分辨率為2.1 m，太陽高度角為33.344 1°，方位角為166.853°.

LandSat8影像空間分辨率為30 m，太陽高度角為60°，方位角為137°.

圖1　縣南溝流域(資源三號衛星影像)Fig.1　County south ditch (ZY-3 satellite images)

2　技術路線與方法

以縣南溝流域不同空間分辨率的遙感影像為例，對用DEM和IHS空間色彩變換進行反立體糾正的方法進行了實驗研究，實驗流程如圖2所示。

圖2　技術流程圖Fig.2　Technical flow chart

1)全色影像與多光譜影像融合。全色影像的分辨率較高，但是影像是黑白的。而多光譜影像是彩色的，容易辨別地類，判斷地物。兩者各有特點，但各自也有其局限性[6]。將兩者融合，得到的影像既具有全色影像的高分辨率，還具有多光譜影像的特點，使影像信息不再單一，能夠增強影像信息，提高解譯精度[7]。

2)基于1∶10 000的地形圖對遙感影像進行幾何校正，并根據研究區范圍對校正后的影像進行掩膜裁剪，得到精確的研究區域。

3)制作DEM.將縣南溝流域影像與該流域的數字等高線圖在WGS-84坐標系下精確配準，并以影像為掩膜，得到該流域精確的數字等高線圖[8]，在ArcGIS中由數字等高線圖創建不規則三角網，再由不規則三角網轉出生成規則格網格式的DEM，如圖3所示。

圖3　縣南溝流域的DEMFig.3　DEM of country south ditch

4)地形陰影圖。以DEM柵格數據為基礎[8]，在一定的光照條件下對高程柵格圖運用山影函數，生成陰影圖像。該圖像能夠非常清晰地表達地形的立體形態，也可以提取地形遮蔽信息。主要考慮太陽高度和太陽方位角，制作陰影圖時，要求太陽高度與獲取遙感影像時的高度一致，而太陽方位角則相反，即在獲取遙感影像時的太陽方位角上加180°，此次選用的資源三號衛星影像的太陽高度角為33.344 1°，太陽方位角為166.853°.所得陰影圖如圖4所示。

5)然后對陰影圖進行直方圖匹配，將一景影像的某個波段的直方圖與另外一景影像某波段的直方圖進行相似匹配，或者將一景影像的所有波段與另外一景影像的所有波段進行相似匹配，對影像查找表進行數學變換叫做直方圖匹配(Histogram Match)[9]。通過直方圖匹配可以消除部分由太陽高度角和大氣影響造成的相鄰圖像的效果差異。進行直方圖匹配時要注意輸出數據的類型，應該與匹配參考文件相同，默認為Unsigned 8 bit.

圖4　縣南溝域的地形陰影圖Fig.4　Terrain Shaded Region of country south ditch

6)選取影像的4,3,2 3個波段，對影像3個波段賦予紅、綠、藍3種顏色，形成標準假彩色。將標準假彩色進行IHS變換，得到I,H,S分量。

IHS變換是指由于IHS彩色坐標更能符合人類對色彩的敏感度[10]，所以將遙感影像從RGB三原色坐標系統變換成IHS彩色坐標系統。

其中，I包含光照帶來的影響，以及空間信息；H與S與顏色本質特征有關。變換公式為

(1)

(2)

(3)

V1和V2是2個中間過程量，用來計算色調和飽和度。IHS反變換就是將遙感影像從色彩坐標系統IHS變換成三原色坐標系統RGB.變換公式

(4)

7)對I分量進行低通濾波。在I分量中包括了2部分重要信息。一部分是由亮度不同而形成的地形因子；一部分是由亮度不同形成的不同地物的不同反射率。地形因子是反立體現象的主要原因，這部分信息是不想被留下的，而地物不同反射率是有用信息。要求選擇一種方法將這2個部分分開，保留需要的信息。

低通濾波可以消除高頻信息，保留低頻信息[11-12]。地物不同反射率剛好是低頻信息，只要選用適合的濾波器，就可以去除地形因子，使圖像平滑。濾波器選擇需要注意的是選擇窗口不能過大，也不能過小，實驗設計選用3×3的窗口。

8)SR替換I分量。用SR替換I分量生成新的Inew(亮度)分量，組成新的InewHS，SR替換I分量的流程如圖5所示。

圖5　SR替換I流程Fig.5　SR replaced I process

9)將新生成的InewHS色彩空間逆變換，轉換成RGB色彩空間，完成反立體糾正，得到正立體影像，如圖6所示。

圖6　縣南溝流域正立體影像Fig.6　Positive stereoscopic image of the county south ditch

以上整個過程均在圖像處理軟件ERDAS 9.2中完成。

運用上述方法與操作流程，選取陜西省延安市安塞縣LandSat8影像，同樣利用1∶10 000地形圖對影像進行校正，在ENVI4.7中操作。得到安塞縣正立體影像，如圖7所示。

圖7　安塞縣正立體影像Fig.7　Positive stereoscopic image of the Ansai county

在遙感影像的反立體糾正過程中，其中的關鍵的技術為

1)由等高線制作DEM時，要求Grid格式的DEM分辨率要與原影像一致，即縣南溝流域影像分辨率為2.1 m，安塞縣影像分辨率為30 m.為了提高精度，此次選用生成DEM的1∶10 000地形圖等高線的等高距分別為5，10 m，即對應的資源三號衛星影像選用5 m的地形圖，LandSat8影像選用10 m的地形圖；

2)在ENVI4.7中處理SR疊加I分量時，經過直方圖匹配色彩變得平緩、亮度有所降低的SR來疊加IHS中的I分量，從而得到一個新的Inew分量，組成新的InewHS空間色彩。

波段疊加需要輸入一個公式，按照公式來進行疊加。該公式必須以B或b來開頭。實驗輸入公式為b1+b2.注意波段疊加涉及2個波段的空間域問題，所以進行疊加前要保證兩影像的空間域相同。

3　結果與分析

3.1視覺對比分析

通過視覺對比能夠看出影像糾正前后的正反立體變化明顯。原影像上凸起的地方在糾正后全部呈凹陷狀，原來凹陷的全部呈凸起狀，能夠正確地判別山脊、山谷，成功地糾正了遙感影像的反立體現象。

該實驗方法不僅糾正了反立體，而且使得糾正后的影像在色調和紋理上都與原影像相近，有利于使用者對地物的判讀，提高野外調繪的工作效率。例如，能夠直接辨別紋理清晰的地物；對于不能直接辨別的，可以根據地物的紋理和色調之間內在的聯系進行邏輯推理。

3.2定量分析

利用中誤差(Root Mean Square error,簡稱RMS)來評價反立體糾正的精度，RMS越小，精度越高[13]。RMS由雙觀測值之差來計算。

雙觀測[14]是指對一系列觀測量進行成對觀測，如在水準測量中對每段路線進行往返觀測，在導線測量中每條邊測量2次等。在遙感影像的標準空間和糾正后的空間中添加控制點對也屬于雙觀測，但是需要注意的是影像控制點的坐標x，y一定不能是線性相關的。

首先在影像上選取多組(至少10組)同名點，記錄x，y坐標。在選取同名點時，以影像的外輪廓為基準，按照一定的順時針或逆時針方向選取，盡量選擇凹凸起伏較明顯的位置，這樣有利于驗證糾正精度。

先計算出同名點的坐標x和y的中誤差。由于添加控制點的時候帶有一定的誤差，對于同名點的2個值的差數一般是不等于零的，設第i個控制點的2個值的差數為d，即

(5)

(6)

然后算出中誤差mp，即

(7)

以選取10組同名點為例，添加控制點如圖8所示。計算的RMS見表1.

表1　RMS計算

通過公式Dx=∑RMSn/n計算10組同名點的中誤差為0.789 6m，資源三號衛星影像的分辨率為2.1m，此次的誤差精度為0.789 6/2.1=0.376個像元，對于遙感影像的校正誤差小于0.5個像元就滿足精度要求。

圖8　選取同名地物點Fig.8　Select ground point of the same name

4　結　論

文中根據反立體現象的成因進行研究，采用DEM制作正立體陰影圖和IHS變換的方法，基于ERDAS9.2和ENVI4.7圖像處理軟件對資源三號衛星影像和Landsat8影像進行反立體糾正，并通過低通濾波過濾地形因子，得到地物不同反射率的有效信息，最終得到正立體遙感影像。

實驗結果表明，通過視覺對比分析和RMS的精度評價，采用相同的方法以不同的圖像處理軟件，對不同分辨率影像進行反立體糾正都能達到精度要求，充分證明了此方法的可行性。在各個領域的應用過程中，工作人員可以運用正立體影像，清晰地判別作業區域內的山巒溝壑，并參考原影像辨別細節紋理。

References

[1]周愛霞，高連峰.遙感影像反立體糾正方法研究[J].國土資源遙感，2007(2)：20-22.

ZHOU Ai-xia，GAO Lian-feng.Research on anti-stereo correction method of remote sensing image[J].Remote Sensing for Land and Resources，2007(2)：20-22.

[2]楊存建，魏一鳴，王思遠，等.基于DEM的SAR圖像洪水水體的提取[J].自然災害學報，2002，11(3)：121-125.

YANG Cun-jian，WEI Yi-ming，WANG Si-yuan，et al.The extraction of SAR image flood water body based on DEM[J].Journal of Natural Disasters，2002，11(3)：121-125.

[3]章皖秋，袁華，徐天蜀.遙感影像正立體化研究[J].北京林業大學學報，2010，32(3)：41-46.

ZHANG Wan-qiu，YUAN Hua，XU Tian-shu.Research on the positive stereo of remote sensing image[J].Journal of Beijing Forestry University，2010，32(3)：41-46.

[4]李軍，周月琴，李德仁.小波變換用于高分辨率影像與多光譜影像的融合研究[J].遙感學報，1999，3(2)：116-121.

LI Jun，ZHOU Yue-qin，LI De-ren.Research on the fusion of high resolution image and multi spectral images based on Wavelet Transform[J].Chinese Journal of Remote Sensing，1999，3(2)：116-121.

[5]陳建珍，何超，岳彩榮.基于反DEM和HSV變換的遙感圖像反立體校正[J].東北林業大學學報，2011,39(3)：125-126.

CHEN Jian-zhen，HE Chao，YUE Cai-rong.Based on DEM and HSV transform for remote sensing image anti stereo rectification[J].Journal of Northeast Forestry University，2011,39(3)：125-126.

[6]朱昕宇，孫明偉，王樹根，等.衛星影像反立體改正算法比較探究[J].華中師范大學學報:自然科學版，2015,49(5)：805-810.

ZHU Xin-yu，SUN Ming-wei，WANG Shu-gen，et al.Comparison of the anti-stereo correction algorithm of satellite images[J].Journal of Huazhong Normal University：Natural Science Edition，2015,49(5)：805-810.

[7]牟乃夏,劉文包.ArcGIS 10地理信息系統教程[M].北京：測繪出版社，2012.

MOU Nai-xia，LIU Wen-bao.ArcGIS 10 geographic information system course[M].Beijing：Surveying and Mapping Press，2012.

[8]祝士杰,湯國安,李發源,等. 基于DEM的黃土高原面積高程積分研究[J].地理學報,2013(7):921-932.

ZHU Shi-jie,TANG Guo-an,LI Fa-yuan,et al.Research on the area elevation integral of loess plateau based on DEM[J].Journal of Geographical Sciences, 2013(7):921-932.

[9]伍娟,盧凌,董靜.基于IHS變換與直方圖匹配法的遙感影像融合[J].武漢理工大學學報：交通科學與工程版,2004,28(1):55-58.

WU Juan,LU Ling,DONG Jing.Remote sensing image fusion based on IHS transform and histogram matching method[J].Journal of Wuhan University of Technology：Transportation Science and Engineering Edition, 2004,28(1):55-58.

[10]韓曉霞,趙彥棟.基于DEM進行影像正立體糾正的方法[J].地理空間信息,2010(1):105-107.

HAN Xiao-xia,ZHAO Yan-dong.The method of stereo image correction based on DEM[J].Geo Spatial Information,2010(1):105-107.

[11]朱紅春，劉海英，張繼賢，等.基于DEM的流域地形因子提取與量化關系研究——以陜北黃土高原的實驗為例[J].測繪科學，2007(2)：138-140，182.

ZHU Hong-chun，LIU Hai-ying，ZHANG Ji-xian，et al.Based on DEM watershed topographic factor extraction and quantitative relation research-experiment in northern Shaanxi loess plateau as an example[J].Journal of Surveying and Mapping Science，2007(2)：138-140，182.

[12]張劍清，張勇.高分辨率遙感影像的精糾正[J].武漢大學學報：信息科學版，2004，11(29)：11.

ZHANG Jian-qing，ZHANG Yong.Precision correction of high resolution remote sensing images[J].Journal of Wuhan University：Information Science，2004，11(29)：11.

[13]王瑞，何福紅，王濤，等.幾何校正和反立體校正對丘陵區土地利用信息提取的影響[J].魯東大學學報：自然科學版，2014,30(1)：64-68.

WANG Rui，HE Fu-hong，WANG Tao，et al.Geometric correction and the three-dimensional correction to the influence of hilly land use information extract[J].Ludong University Journal:Natural Science Edition，2014,30(1)：64-68.

[14]姚宜斌,邱衛寧.測量平差問題中必要觀測數的確定[J].測繪通報,2007(3):14-15.

YAO Yi-bin,Qiu Wei-ning.Determination of the necessary number of observations in surveying adjustment problem[J].Surveying and Mapping Bulletin,2007(3):14-15.

A correcting method of inverse stereo phenomenon of remote sensing image

QIU Chun-xia1，XU Yi-teng1，YAO Wan-qiang1，YANG Cun-ying1，XU Jian-chun2

(1.CollegeofGeomatics，Xi’anUniversityofScienceandTechnology，Xi’an710054，China；

With the rapid development of remote sensing technology，the request of the basic geographic information data acquisition to image data is more and more strict.The inverse phenomenon of the sense image can affect the accuracy of the image information interpretation，so it is very important to solve the problem of inverse stereo phenomenon of remote sensing image.Taking Ansai Country in Yanan City of Shaanxi Province as an example, this paper uses the method of digital elevation model and luminance, hue, saturation space color transform, to try on correcting the perception phenomenon of the different spatial resolution remote sensing image.The experiment is based on the geometric correction and fusion of remote sensing image from RGB(red，green，blue)to IHS(intensity，hue，saturation)color space transform，extract I(intensity)and then the low pass filtering，replace or overlay the I(intensity)with the SR(shadow maps)which generated by DEM，then get the new IHS color space.The new IHS inverse transform to RGB and get the stereo image.With different spatial resolution images and different image processing software，it can be verified that the accuracy of the method can meet the requirements.

digital elevation model;shadow region;IHS；low-pass filter；positive stereo；inverse stereo rectification

10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2016.0320

1672-9315(2016)03-0422-06

2016-03-12責任編輯：高佳>

邱春霞(1969-)，女，陜西西安人，副教授，E-mail:306044748@qq.com

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