基于高分辨率遙感影像數據處理與信息提取系統的設計及實現

呂 軍， 石 嵐

（1 中煤航測遙感集團有限公司， 西安710199； 2 陜西省地理空間信息工程技術研究中心， 西安710199）

0 引 言

隨著遙感技術的飛速發展，中國已進入大數據時代，雖然每天接收的遙感數據已達TB 級，但信息提取嚴重不足。 當前遙感研究的重點就是如何快速高效的從海量的遙感影像中提取需要的信息。 傳統的人工目視解譯費時費力，基于中高分辨率的遙感影像信息自動提取勢在必行。

使用遙感影像地物信息自動提取技術，實現智能化的自然資源利用遙感監測管理，是該系統的主要目的。 能夠對國產主流高分遙感衛星數據實現自動化預處理工作和地物分類識別，并對分類結果進行統計分析、制圖打印等功能，為政府及相關管理部門提供科學決策支持。

1 系統技術路線

系統的遙感數據處理與信息提取模塊基于IDL語言開發， GIS 數據空間分析和制圖使用ARCEngine 插件開發，充分發揮IDL 和ArcEngine 的特點，實現真正的GIS 與遙感一體化集成。

1.1 基于IDL 語言的遙感平臺

IDL（Interactive Data Language）交互式數據語言是進行二維及多維數據可視化表現、分析及應用開發的理想軟件工具。 作為面向矩陣、語法簡單的第四代可視化語言，IDL 致力于科學數據的可視化和分析，是遙感應用開發的最佳選擇。 該軟件可以完成圖像數據的輸入／輸出、定標、幾何校正、正射校正、圖像融合、鑲嵌、裁剪、圖像增強、圖像解譯、圖像分類、動態監測、矢量處理、波譜分析、異常地物提取、目標識別、植被分析、與GIS 的整合等［1－3］。

1.2 基于ArcEngine 構建GIS 平臺

ArcGis Engine 是為GIS 開發者提供的一個完備的GIS 組件庫。 利用ArcEngine 可以將ArcGIS 功能嵌入到其它應用程序中，從而能夠為用戶提供先進的地理信息系統解決方案。 通過對地理現象，事件及其關系進行可視化表達，從而解決用戶的問題，構建特定的應用，提升工作效率以及制定科學決策。GIS 操作包括：地圖瀏覽、地圖創建、編輯、維護、數據空間分析、制圖等。

2 系統總體結構

系統以高分系列衛星遙感影像為數據源，結合GIS 技術，通過建立遙感解譯模型，對自然資源信息進行自動提取。 本系統為專業應用系統，系統結構主要采用C／S 結構，系統開發采用三層架構設計，由數據支撐層、業務邏輯層和用戶交互層組成。 系統總體結構如圖1 所示。

數據支撐層主要為系統提供數據服務，包括數據存儲和數據維護，是系統運行的基礎；業務邏輯層主要提供數據處理的過程，通過編制的應用程序對數據加工處理，，以滿足系統所需；用戶交互層為用戶啟動功能處理提供界面，用戶在界面上為功能處理提供相關參數。

數據預處理模塊主要包括數據預處理單項功能和一鍵自動化生產DOM 功能。

信息自動提取模塊主要包括對農作物、林地、道路、建筑用地、水域等信息的分類自動提取功能。

空間統計分析模塊主要包括對信息提取成果進行空間運算、變化提取、標注、緩沖區分析、面積統計輸出等功能。

專題制圖模塊主要包括對信息提取成果進行專題圖制作、符號化、頁面整飾、打印預覽、輸出等功能。

圖1 系統總體結構圖Fig.1 Overall structure of the system

3 系統主要功能與實現

高分辨率遙感影像數據處理與信息提取系統主要由6 個功能模塊組成，基本操作、數據預處理、影像自動處理、分類信息提取、空間統計分析、專題制圖。 圖2 為系統主界面。

圖2 系統主界面Fig.2 System main interface

3.1 基本操作

基本操作包括文件操作、圖層視圖、輔助工具、皮膚等功能。

文件操作包括新建文檔、打開文檔、保存文檔、另存文檔和打開數據，系統可增添各種常用柵格和矢量數據。

層視圖操作包括復位、選擇、信息、放大、縮小、平移、前一視圖、全圖顯示和后一視圖。

輔助工具操作包括距離操作、面積測量、圖層刷新、圖層屬性和圖片輸出。

3.2 數據預處理

數據預處理包括柵格矢量數據投影變換、投影定義、坐標轉換、輻射定標、正射校正、大氣校正、幾何配準、圖像融合、圖像鑲嵌、圖像裁剪、重采樣等功能。

正射校正：對影像進行傾斜改正和投影差改正；

輻射定標：將影像數據的灰度值轉換為輻射亮度值圖像；大氣校正：減少大氣對遙感圖像的影響，得到真實的地表反射信息；

幾何校正：系統默認使用全球900m 空間分辨率DEMS 數據，也可以選擇更高精度的DEM 替換此數據，從而提高正射校正的精度；

幾何配準：可以自動定位和匹配同名點，系統也支持加入已有的控制點來提高配準精度。

影像融合：采用Gram－Schmidt 融合方法，較好地保留了圖像的光譜信息。

3.3 影像自動處理

影像自動處理主要包括高分1 號和高分2 號自動處理功能。

高分1、2 號自動處理從原始影像解壓縮、輻射定標、大氣校正、正射校正、融合等一鍵自動完成數據預處理。

3.4 分類信息提取

分類信息提取主要包括農作物、林地、道路、建設用地、水域等功能。 本系統應用的信息提取指數主要有NDVI、DNWI、SBI 等。

歸一化差值植被指數 NDVI （normalization difference vegetation index），主要應用于檢測植被的生長狀態、覆蓋度和消除部分輻射誤差等。 因為這一形式可部分消除由照明條件變化、傾斜、觀察姿態所造成的誤差，故能很好地反映植被和土壤差異以及植被覆蓋度，與植物不同生長期的生物量有較好的相關關系。

歸一化差異水體指數NDWI （Normalized Difference Water Index），用遙感影像的特定波段進行歸一化差值處理，抑制植被和土壤信息，以凸顯影像中的水體信息。

土壤亮度指數SBI（Soil Brightness Index），反應土壤的裸露狀況，土壤背景和環境反射率的空間變化與土壤結構、構造、顏色和濕度有關。 由于土壤背景的作用，當植被覆蓋稀疏時，紅波段輻射將有很大的增加，而近紅外波段輻射將減小。

其 中， p（Red） 代 表 遙 感 影 像 的 紅 波 段，p（Green） 代表綠波段，p（NIR） 代表近紅外波段。

3.5 空間統計分析

空間統計分析是在信息提取模塊成果數據的基礎上，進行空間疊加、統計分析等，通過空間位置建立數據間的統計關系。 主要包括空間運算、面積計算、變化提取、圖層標注、緩沖區分析等功能。

空間運算：同一區域、同一比例尺的兩組或兩組以上的多邊形要素的數據文件進行疊加產生一個新的數據層，其結果綜合了原來圖層所具有的屬性。

面積計算：據所選擇的圖層的空間參考信息，以及選定的面積計算后賦值的字段，將重新計算的圖斑面積值賦值到該字段。 如果當前圖層沒有相應合適的面積賦值字段，則需要創建新的面積字段。

變化提取：指定兩期變化疊加分析成果的前后字段的值不相等的情況，并將符合條件的圖斑提取出來。

圖層標注：矢量數據可以根據其屬性數據進行地圖標注，標注可以根據某一個屬性值，也可以根據多個屬性的組合。 標注方式有雙字段標注、分式標注、復雜分式標注3 種。

緩沖區分析：據所選擇圖層的空間信息，以及設定的緩沖距離，生成緩沖區。

3.6 專題制圖

專題制圖包括專題圖渲染、添加制圖要素、頁面設置、地圖輸出打印等功能。

專題圖渲染分矢量專題圖渲染和柵格專題圖渲染。 矢量專題圖有唯一值、數量、圖表3 種渲染模式，柵格專題圖制作有拉伸、唯一值、已分類、離散顏色4 種渲染模式。

添加制圖要素：布局視圖中可以加入數據框、指北針、文字、比例尺、圖例等，且可以設置加入要素的屬性。

頁面設置：置頁面紙張大小、紙張來源、方向、頁邊距。

地圖輸出打印：前視圖以圖片格式輸出到本地存儲。 輸出圖片格式有jpeg、tiff、bmp、emf、png、gif；可在打印預覽視圖中查看當前的布局視圖，在地圖打印中將當前布局視圖打印。

4 系統關鍵技術

4.1 面向對象三層結構設計

在面向對象的開發中，通常把面向對象系統中的所有相互聯系的對象分成三層：數據訪問層、業務邏輯層、用戶交互層。 這樣有利于對系統的開發、維護、部署和擴展。 當然，分層的目的也在于“高內聚，低耦合”的思想。 采用“分而治之”，把問題劃分開來各個解決，易于對整個開發過程的控制、延展和合理的分配任務。

數據訪問層、業務邏輯層與用戶交互層這三層構成了系統的物理模型，在構造系統模型中使用UML 語言作為建造模型的工具。 所謂三層體系結構，是在客戶端與數據庫之間加入了一個“中間層”，也叫組件層，三層體系的應用程序將業務規則、數據訪問、合法性校驗等工作放到了中間層進行處理。 通常情況下，客戶端不直接與數據庫進行交互，而是通過網絡與中間層建立連接，再經由中間層與數據庫進行交互。 實現三層結構，有利于對系統的維護。

4.2 C＃與IDL 混合編程

C＃ （C Sharp）是一種新的編程語言，C＃與COM（組件對象模型） 直接集成，是微軟公司.NET windows 網絡框架的主角。

IDL 則一直是應用程序開發和科學家進行可視化與分析的首選語言，是進行科學數據分析、可視化表達和跨平臺應用開發的高效軟件和理想工具。 作為第四代語法簡單、面向矩陣運算的計算機語言，IDL 擁有豐富的分析工具包，開發實現數據處理分析和可視化程序變得非常容易。

C＃可以通過COM 組件的方式直接調用IDL 進行開發。 IDL 提供了IDLDrawWidget 和COM_IDL_CONNECT2 個組件，其中IDLDrawWidget 組件是帶UI 的可視組件，可在其它語言框架下創建IDL 的顯示Draw 組件，使得該技術非常適合進行ENVI／IDL的可視化展示； COM_IDL_CONNECT 是不帶UI 的功能組件，非常完善地提供了ENVI／IDL 現有功能調用的支持。 本系統開發采用了COM_IDL_CONNECT 組件。

4.3 組件式GIS

組件式GIS 是目前GIS 系統開發的主流方法，組件式GIS 是面向對象和組件技術在GIS 軟件中的應用。 組件式GIS 的基本思想是把GIS 的各大功能模塊劃分為幾個控件，每個控件完成不同的功能。各個GIS 控件之間，以及GIS 控件與其它非GIS 控件之間，可以方便地通過可視化的軟件開發工具集成起來，形成最終的GIS 應用。 與之前的GIS 相比，組件式GIS 主要特點包括：小巧靈活、價格便宜、無須專門GIS 開發語言、強大的GIS 功能、開發簡捷等。 目前組件式GIS 主要采用微軟的COM／DCOM或者.Net 組件、SUN 的JavaBean 組件和OMG 的CORBA 組件等可重用的軟件模塊技術。 本系統采用的是微軟的.Net 組件。

5 系統特點

5.1 影像自動化處理

系統提供高分1 和高分2 號全自動化處理，從原始影像解壓縮開始，到輻射定標、大氣校正、正射校正到多光譜數據和全色數據融合一鍵生成DOM。系統集成了全球900 米空間分辨率DEM 數據，如果有更高精度的DEM，可替換此數據，從而提高正射校正的精度。 高分系列影像自動化處理工具縮短了制作DOM 時間，比傳統制作DOM 方法提高了幾倍的效率。 如圖3 所示。

5.2 面向對象信息提取

“同物異譜，同譜異物”會對遙感影像分類產生影響，加上高分辨率影像的光譜信息不是很豐富，高分1 號和高分2 號只有4 個波段，常伴有光譜相互影響的現象，這給基于像素的分類方法加大了難度，而面向對象的影像分類技術從一定程度減少了上述影響。

系統應用了NDVI、NDWI、SBI 等多種指數，基于灰度、紋理、光譜特征、形狀等多種屬性信息［4－5］，根據各個對象的權重來設置閾值，進行面向對象分割［6－8］。 圖4 為基于高分1 號圖像的道路信息提取。

圖3 高分1 號自動批量處理Fig.3 GF－1 automatic batch processing

圖4 道路信息提取Fig.4 Road information extraction

5.3 遙感與GIS 一體化

遙感是空間數據采集和分類的有效手段，遙感影像已經成為GIS 的主要信息源，并作為GIS 的核心組成部分，GIS 是管理和分析空間數據的有效工具，幫助提升遙感影像的利用價值。 遙感與GIS 的一體化集成逐漸成為一種趨勢和發展潮流［9－11］。

系統采用IDL 與ArcEngine 一體化集成方案，通過C＃、IDL 語言和VS 開發工具，將圖像處理、信息提取、空間分析等遙感和GIS 功能集成到一個平臺。 通過ArcEngine 解決了數據瀏覽、柵格矢量疊加、柵格矢量渲染、專題制圖以及空間分析等問題；用IDL 開發影像處理引擎，解決專業的影像處理過程；基于成熟平臺的二次開發，快速實現了系統無縫集成開發，而且大大減少了程序的開發量、開發周期，減少了系統開發的風險。

6 結束語

本系統采用遙感與地理信息系統一體化集成方案，通過二次開發實現了國產高分數據從原始數據包到遙感專題數據生成的自動化。 系統運行環境大眾化，體系結構完整，具有較高的開放性，以保證后期的擴展。 已在某地的自然資源資產審計工作中得到了應用，取得了較好的效果，得到了客戶的好評。

本系統的核心是信息提取模塊，信息提取模型建立是一個不斷調整，不斷完善的過程。 目前雖達到了預定的開發目標，但仍存在很多不完善之處，個別模型細節上考慮不夠嚴謹，其通用性有待進一步進行檢驗，有待做更進一步的研究和探討。