鄭文革,郭 錦,劉鳳君,楊 娜
(1.北京市水土保持工作總站,北京 100036; 2.航天宏圖信息技術股份有限公司,北京 100195)
為及時、全面地反映我國水土流失狀況,2018年開始水利部組織開展了全國水土流失年度動態監測工作,以全面掌握全國、各省及重點區域的水土流失面積和強度變化狀況,為科學推進水土流失綜合防治工作奠定堅實的基礎[1]。目前,北京市已完成2018、2019年水土流失動態監測,正在2019年工作基礎上繼續開展水土流失動態監測工作。2020年北京市水土流失動態監測工作首先是采集用于土地利用、植被覆蓋度、水土保持措施專題信息提取的遙感影像[1],并通過數據預處理形成各類工作底圖。其中,亞米級高分辨率遙感影像數據主要用于解譯土地利用、水土保持措施等,數據源包括高分二號(GF-2)、北京二號(BJ-2)等。然后收集2019年項目DOM成果作為基準影像,并采用已有比例尺不低于1∶5萬的DEM數據,通過國產遙感圖像處理軟件PIE-Ortho 6.0[2]對項目所需的高分遙感衛星影像進行預處理。
采用 PIE-Ortho 6.0生產DOM的技術流程(圖1)為:采用PIE-Ortho 6.0流程化地對區域網內衛星遙感影像進行平差計算,優化影像的原始RPC解算參數;根據平差后的影像RPC參數和已有的DEM數據對原始全色數據進行正射糾正,再以全色正射影像為基準對多光譜影像進行配準;影像經融合、色彩增強后進行勻光勻色、鑲嵌線編輯、成果輸出、影像裁切等處理[3-4],最后制作出整景影像和分幅的正射影像。

圖1 DOM生產技術流程
按照2020年水土流失動態監測項目的要求,為保證土地利用及水土保持措施變化圖斑解譯精度,同時確保與2019年成果在空間上的匹配度,將DOM質檢精度[5]尤其是山區控制在5個像元以內。而在DOM實際生產及質檢過程中會不可避免地會出現一些精度超限的情況[6-9],本研究主要通過PIE-Ortho 6.0軟件針對精度超限的3種情況提出解決方案。
2020年4月份之后的GF-2數據因RPC模型精度問題,使用傳統的生產技術流程無控定位后的影像與參考底圖相同位置距離偏差至少有1 000 m以上,使得軟件在進行自動點位匹配時,因距離太遠而無法找到同名點。由于影像定位精度較差,無法在項目解譯過程中使用,因此基于PIE-Ortho 6.0軟件特點,我們提出了一個半自動化的通過人工添加控制點來提升RPC模型精度的解決方案。
在DOM生產過程中,通常是多源遙感影像同時進行生產,我們在常用生產流程基礎上,針對某月份影像問題進行生產流程的優化,具體生產流程見圖2。

圖2 RPC精度超限處理流程
工程創建完成后,在控制點自動生成的參數設置中,為了盡可能匹配到一定數量的同名點,需要把搜索半徑調整到50以上,種子點數量增加到2 000以上,其他參數可依據參考底圖分辨率、DEM數據精度等控制資料情況做適當調整。
控制點自動匹配完成后,對控制點數量、布局等整體情況進行質檢。篩選出定位精度不符合要求的影像,刪除其自動匹配的控制點,再用添加點位工具通過人工交互添加控制點的方式(全色和多光譜影像均進行添加)修正RPC改正參數,然后根據新生成較為準確的RPC模型重新對全色影像進行自動匹配控制點。當控制點位數量、分布范圍、殘差等符合要求后,開始執行流程化處理。
流程化處理步驟主要包括連接點自動生成、區域網平差、配準點匹配。在點位匹配參數設置時,需要在“匹配時使用已有空三結果”處選擇“是”。為能得到較好的配準效果,可通過擴大搜索半徑的方式提高尋找同名點的范圍,具體修改位置是在控制點匹配的高級設置中調整搜索半徑。
傳統的基于RPC模型的糾正方法,受到參考底圖內部幾何均勻度、原始衛星影像自身因素如側擺角、DEM精度等因素的影響,單幅正射影像局部區域會出現精度超限的情況[6-7]。針對項目中這個較為常見的問題,經過反復試驗,發現利用軟件提供的影像局部糾正工具可以很好地解決。影像局部糾正工具可以對影像之間的相對精度誤差超限或者影像內局部區域精度超限進行糾正,并且能實時看到糾正效果。
對某月份影像問題進行生產流程的優化,具體生產流程如圖3所示。

圖3 正射影像內部超限解決方法流程
將待糾正影像與基準數據同時加載到影像局部糾正中。在基準設置工具中設置參考影像,其他影像以所選參考影像為基準進行糾正,待糾正影像的糾正區域與參考影像紋理保持一致。對待糾正影像進行精度檢查,找出精度超限區域,用變形區工具圈選出精度超限范圍,在超限范圍內手動添加控制點,軟件自動采用一次多項式的方式進行糾正,并實時顯示糾正后的效果。添加的控制點數量越多,影像紋理套合得越準確。處理前、后對比如圖4所示。

圖4 處理效果對比
在利用遙感影像制作正射影像的過程中,由于部分遙感影像內部存在畸變或者平差結果精度一般,可能會出現單幅影像正射糾正后與區域相鄰影像的接邊精度較差的情況,因此為滿足項目規定中的技術指標要求,需要進行整體的修改。
目前PIE-Ortho 6.0修改接邊精度主要有兩種方法:第一種是在影像局部糾正工具中進行修改,把一景影像設置為基準,其他影像與基準進行同名點匹配[8];第二種是基于正射影像自身重新生成RPC模型,然后按照傳統的DOM生產方法進行區域網平差,進而得到較為精確的接邊精度。第一種方法比較適用于正射影像兩兩之間的接邊糾正,但當進行多幅影像之間接邊時,影像局部糾正工具因無法靈活設置基準影像而無法進行處理,這時能夠進行大規模接邊精度修改的第二種方法則更為適用。具體生產流程如圖5所示。

圖5 接邊精度超限修改方法生產流程
PIE-Ortho 6.0提供的正射影像生成RPC工具可以對待糾正影像重新構建RPC文件,其原理是以待糾正影像自身為基準選取大量均勻分布的控制點,然后根據匹配的控制點生成RPC文件。RPC文件生成后,通過創建DOM工程把待糾正影像、基準影像、DEM數據加載到工程中,按照常用生產流程匹配連接點并進行區域網平差。在區域網平差后,軟件可實時顯示糾正成果并對正射影像接邊精度進行質檢。若質檢合格,即可進行影像輸出,若精度不合格,則需人工編輯連接點。在質檢過程中,如果發現定位精度存在超限情況,那么也可以以底圖為基準生成控制點重新進行校正。處理過程見圖6。

圖6 處理過程示意
以解決在2020年水土流失動態監測高分遙感影像DOM生產中出現較多的3種精度超限引起的成果質量問題為研究內容,利用PIE-Ortho 6.0軟件對高分辨率衛星遙感影像DOM成果位置偏移現象進行精度糾正,并在北京市水土流失動態監測項目DOM生產過程中成功應用,具有一定的指導意義。實踐證明,該解決方案簡單可操作,同時所采用的PIE-Ortho 6.0遙感圖像軟件功能較全面,精度和效率具有一定的競爭力,能有效解決動態監測中高分辨率影像精度超限引起的成果質量問題。