湯競煌,張 望
(湖南省第三測繪院,湖南 長沙 410007)
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一種利用歷史DLG數據輔助優化數字正射影像鑲嵌線生成的方法
湯競煌,張望
(湖南省第三測繪院,湖南 長沙 410007)
為了提升大面積數字正射影像圖生產的效率,介紹了一種利用歷史DLG數據輔助優化數字正射影像鑲嵌線生成的方法,通過對DLG數據處理,提取出區域具有地物的面層,生成避讓區域,在此基礎上再考慮鑲嵌線盡可能穿過原始DLG中較少的面及色差較小的區域,使用貪婪蛇模型算法實現了優化鑲嵌線的生成。通過生產試驗,證明了該方法可部分減少鑲嵌線編輯的工作量。
數字正射影像(DOM);鑲嵌線;避讓面;貪婪蛇型算法
鑲嵌線生成與編輯是數字正射影像(DOM)生產過程中的重要步驟之一,為保證DOM成果的質量,工程項目中對于鑲嵌線一般有以下兩個要求:①鑲嵌線兩側待拼接的影像區域沒有明顯的色差,顏色過渡應自然;②鑲嵌線不允許穿過地物。在實際項目的生產過程中,初始的鑲嵌線往往是由軟件自動生成的,當前國內外生產DOM的軟件在特征點匹配、粗差點剔除等工序上自動化程度已經相當高,但是對于鑲嵌線的優化一直難以滿足項目質量的要求,生產過程中人工對鑲嵌線的編輯占據著很大的工作量。對于鑲嵌線生成進行優化,減少人工干預的工作量對于工程項目生產效率的提升有重要意義。
當前鑲嵌線優化有很多種思路和方法,國內外學者對此已進行過不少研究。文獻[1]從色差角度上對鑲嵌線進行優化,使得鑲嵌線避開色差較大的區域,但是不能保證鑲嵌線穿過地物。文獻[2]采用接縫線網格自動生成和優化,在多重疊的區域使得鑲嵌線生成數量最少,且能避開顯著的色差區域,但是同樣沒有考慮地物的避讓,同時對于大面積數據效率較低。文獻[3]利用微分糾正影像視差圖強化影像差異區域,有效地優化了鑲嵌線的質量,但是對于模型本身的質量要求較高,同時對于地面高度較低的地物判斷不明顯。文獻[4]通過投影差對重疊區域進行差異表達之后進行Dijkstra最短路徑搜索形成鑲嵌線,但效率較低且在大面積密集建筑區效果較差。文獻[5—6]分別利用了DSM和LiDAR數據生成了包含地物(主要為建筑物)的避讓區域,使得鑲嵌線不穿過大部分地物,但是需要外部數據的支持。
在開展大面積數字正射影像生產的項目中,考慮到生產區域內有不同項目來源的歷史DLG數據,且現勢性良好(一般為3年以內),本文提出一種利用歷史DLG數據優化鑲嵌線生成的方法,通過對歷史DLG數據處理形成包含地物的避讓區域,同時提取歷史DLG所有的面層數據。在此基礎上使用貪婪蛇模型算法,以鑲嵌線不穿過避讓區域、盡可能少地穿過不同的DLG面層、兩側影像色差最小3個約束條件生成鑲嵌線。對比軟件自動生成的鑲嵌線,此方法的成果得到優化,減少了人工編輯的工作量。
1. 基本思路
文獻[5—6]本質上是利用匹配生成的DSM數據或外部獲取的LiDAR點云數據進行一系列分析、計算、處理得到包含建筑物的地面區域,從而使得鑲嵌線生成時避讓這些區域。考慮到生產單位如果已經具有涵蓋生產區域內的建筑物信息,利用這些信息直接生成避讓面是可行的思路。
該方法通過對歷史DLG數據進行分析,提取出點、線層的地物數據進行緩沖區構面,同時提取面狀地物層,重點檢查房屋層矢量采集方法。將構成面與提取面合并,并考慮不同地物在鑲嵌線生成時對其的影響,最終形成避讓面。基本思路如圖1所示。

圖1 避讓面生成思路
2. 數據分析
歷史DLG數據處理的目的是將DLG上所有地物提取出來,以面層的形式形成避讓區域,為后續鑲嵌線的生成提供約束條件。由于項目來源不同,對于歷史DLG數據,參照其生產技術設計書,以《基礎地理信息要素分類與編碼》(GB/T 13923—2006)為依據,以水系、居民地及設施、交通、管線、境界與政區、地貌、植被與土質8個大類進行分析,其中管線、境界與政區、地貌、植被與土質5個層一般不包含人工地物,可以不進行提取。
歷史DLG數據來源于不同的項目并且在生產過程中具有不同的采集要求,逐層分析方法如下:
1) 水系層:水系層主要為河流、溝渠、水庫、湖泊。其特點是不同的影像之間極易出現色差,屬于鑲嵌線應該避讓區域,其中以點、線表示的水系要素建立緩沖區進行構面,緩沖區大小根據歷史數據采集要求而定,構面以實際水崖線為準。
2) 居民地與設施層:房屋層為明顯建筑物,可以直接生成避讓面,考慮到投影差的影像,必須檢查立體采集方式生產的房屋是否進行了房檐改正。對所有點、線狀地物建立緩沖區構面。
3) 交通層:交通層主要為公路和鐵路,為DOM數據中的重要區域。由于其高程的連續性,對于糾正后正射影像精度極其敏感,糾正的誤差極易造成鑲嵌時的錯位和扭曲現象,且道路一般貫穿整個區域,鑲嵌線生成應盡量避免穿過交通層且應盡量垂直穿過。
3. 構面及檢查處理
交通層和水系層中地物具有貫穿整個區域的特點,鑲嵌線應盡量避免穿過;居民地與設施層為明顯地物,并且不會連續貫穿整個區域,鑲嵌線應避免穿過。將構面后的居民地與設施層設為A類避讓面,構面后的交通層與水系層設為B類避讓面。
考慮到DLG的現勢性,避讓面生成后必須進行檢查。將兩類避讓面分別與未拼接的DOM疊置檢查,通過目視判斷在避讓面上刪除地物變化區域,得到最終的避讓面,所有面數據統一轉換為SHP格式,方便后續處理。
1. 算法起源及思路
貪婪蛇算法源于一種名為貪婪蛇的益智游戲,游戲中玩家操作一條蛇(線型對象)在上下左右四周尋找食物進行吞噬,每吞噬一顆食物,蛇會就變長,直至無食物吞噬或蛇的長度占據所有空間,游戲結束。
本文使用的鑲嵌線生成思路與上述游戲類似,首先在鑲嵌區域(即DOM重疊區域)固定鑲嵌線的起點和終點,起點和終點選擇重疊區域中心線的兩個端點。疊加歷史DLG數據所有的面層。連接起點和終點確定矢量,從起點開始,通過固定步距畫圓,在圓內固定搜索角度θ,然后以向量方向為初始位置每隔θ生成一條搜索線,在所有的線上找到最優的位置點,再以此位置作為起點重復上述步驟,直到畫的圓包含終點,結束算法,所有點連接而成即為生成的鑲嵌線。
為綜合考慮鑲嵌線的質量,最優的位置點應該滿足以下5個條件:①不在A類避讓面內;②盡可能不在B類避讓面內;③盡可能較少通過原始DLG中不同的面層;④鑲嵌對象的DOM色差較小;⑤距離終點盡可能近。
2. 算法過程
設定起點為S(x,y),終點為T(x,y)。確定搜索步距,在步距形成的圓內找到最優的位置點,重復搜索過程逐個確定最佳中間點,直到終點落入步距形成的圓中,結束算法。具體步驟如下:
1) 確定鑲嵌線生成的區域范圍,在兩端確定起點S(x,y)和終點T(x,y)。

3) 在記錄的所有點中確定最優點。最優點必須滿足條件①,根據具體區域對另外4個條件進行定權,初始權值設置為相等,依據數據具體情況,權值可以分別設定。為保證鑲嵌線能找到終點,條件⑤的權限設為動態且與距離正相關。計算每個點的得分值,確定最優點Di,轉存為鑲嵌線生成點Si,并計算Si點與終點T的距離。如果所有點皆不滿足條件①,此次搜索擴大半徑L,直到滿足條件①。
4) 以Si為起點重復步驟2),直到Si點與終點T的距離小于步距L,算法結束。
將所有鑲嵌線生成點連接成線,即得到優化生成的鑲嵌線。
3. 算法效果
以上數據處理使用C#語言在Visual Studio平臺上實現,最終輸出鑲嵌線成果以SHP格式存儲,方便導入數據處理軟件進行項目的鑲嵌步驟。以某實際生產項目為例,項目區域范圍為30 km2,使用無人機搭載佳能5D Mark II相機進行航攝,航攝相片3512張,為典型的無人機數字正射影像生產項目,小相幅的特點使得鑲嵌線人工編輯占據極大的工作量,航攝時間為2015年11月,本區域具備2013年5月生產的DLG數據。
圖2為軟件自動生成鑲嵌線,可以看出軟件為了提升效率對于鑲嵌線基本沒作優化處理。圖3為使用本文方法生成的鑲嵌線,可以看出相對于軟件自動生成的鑲嵌線已經有了較大的優化。圖4為僅考慮避讓面生成的效果圖,可以看出對于地物尤其是房屋有一定的避讓效果,但是仍有50%以上穿過建筑物,且在道路區有多次不必要的穿過。圖5為使用本文算法綜合考慮設置權值之后得出的鑲嵌線成果,可以看出鑲嵌線明顯避開了房屋密集區域,對于道路也實現了盡可能少的穿過次數。圖6、圖7分別為自動生成局部圖及本文算法生成局部圖。

圖2 軟件自動鑲嵌線 圖3 本文方法生鑲嵌線

圖4 僅考慮避讓面效果 圖5 綜合考慮條件效果

圖6 自動生成局部 圖7 本文算法生成局部
本文通過歷史DLG數據提取出地物避讓區域優化鑲嵌線的生成,對于后續的人工編輯減少了一定的工作量,提升了生產效率,但是還有需要改進的地方。首先,歷史DLG中的地物信息隨著時間存在一定的變化,這對于避讓區域的質量造成了影響;其次,本算法僅考慮鑲嵌線對于地物區域的避讓,且對于算法中其他條件的權值設置沒有進行深入研究,對于軟件自動生成用于糾正的DTM數據和DEM數據也沒有充分使用。在實際項目生產中,對于鑲嵌線的優化有很多可以參考和利用的信息,目前尚無一種方法對于所有的信息充分進行利用,如何最大化地綜合地利用這些信息優化方法將是下一步研究的重點。
[1]KEPSCHNER M. Twin Snakes for Determining Seam Lines in Orthoimage Mosaicking [J].International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing,2000,33(4);454-461.
[2]潘俊,王密,李德仁.接縫線網格的自動生成及優化方法[J].測繪學報,2010,39(3);289-294.
[3]袁修孝,段夢夢,曹金山.正射影像鑲嵌線自動搜索的視差圖算法[J].測繪學報,2015,44(8);877-833.
[4]袁勝古,王密,潘俊,等.航空影像接縫線的分水嶺分割優化算法[J].測繪學報,2015,44(10);1108-1116.
[5]左志權,張祖勛,張劍清,等.DSM輔助下城區大比例尺正射影像鑲嵌線智能檢測[J].測繪學報,2011,40(1);84-89.
[6]孫杰,馬洪超,湯璇.機載LIDAR正射影像鑲嵌線智能優化研究[J].武漢大學學報(信息科學版),2011,36(3);325-328.
[7]國家測繪局.基礎地理信息要素分類與代碼:GB/T 13923—2006[S].北京:測繪出版社,2006.
A Method of Using Historical DLG Data to Optimize Seam Line in Orthophoto Mosaicing
TANG Jinghuang,ZHANG Wang
10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0260.
2016-04-17
湯競煌(1979—),男,高級工程師,主要從事測繪地理信息技術研究工作。E-mail:178087793@qq.com
P237
B
0494-0911(2016)08-0074-03
引文格式:湯競煌,張望.一種利用歷史DLG數據輔助優化數字正射影像鑲嵌線生成的方法[J].測繪通報,2016(8):74-76.