遙感圖像融合技術在更新GIS數據庫中的應用分析

唐寧芳 徐州市勘察測繪研究院

伴隨社會經濟的持續發展，科學技術水平的不斷提升，地理信息系統（GIS）在國民經濟中所發揮的作用越發突出，而矢量數據為GIS的根基所在，卻為了能夠從根本上保障矢量數據的準確性、實用性與實時性，通常情況下，GIS矢量數據的構建基礎為現存地圖，或者是數字化測量結果，其更新對那些有著較好現勢性的地圖數字化結果、野外測量結果有著較大依賴性。但需要指出的是，當前現有地圖有著比較緩慢的更新時間，比較長的更新周期，受此影響，使得GIS矢量數據的現勢性難以廣泛滿足用戶需求，所以，需積極找尋實用性更為突出的FIS數據更新途徑。遙感圖像融合實為一種借助高級圖像處理技術來對多源遙感圖像進行符合的技術類型，其能夠實現對多種數據各種特性的最大化利用，因而可提高圖像的空間分辨率與光譜，有助于圖像視覺效果的提升，以及更新的GIS數據相應準確性的提高。本文在更新GIS數據庫中應用遙感圖像融合技術，現就其應用思路探討如下。

1 圖像融合技術分析

1.1 以三進制小波為基礎的TM與SPOT圖像融合

既往研究證實，SPOT與TM圖像之間的分辨率比值是3：1，因此，借助二進制小波變換，難以獲得理想的融合效果。針對此情況，本文除了將SPOT與TM圖像之間分辨率比值考慮在內外，還考慮了各自的特征信息，最后提出了以三進制小波為基礎的融合算法（SPOT與TM圖像融合）。（1）把等待融合的SPOT與TM圖像進行精確配準。（2）采用三進制小波法，把SPOT圖像（高分辨率）實施變換，從中獲取由高頻分量（8個）與低頻成分（1個）所組成的變換圖像。（3）依據如下方法開展圖像數據融合：假設R（x，y）是融合之后的圖像數據，而B（x，y）是低分辨率圖像數據，A（x，y）是高分辨率圖像所對應的低頻成分。設定DA（x，y）是低頻成分上（x，y）（高分辨率影像）周圍的方差，另設定DB（x，y）是低分辨率影像上（x，y）周期所對應的方差。

需要指出的是，因圖像方差與圖像特征之間存在著緊密關系，因此，可依據如下公式對融合后的數據予以明確：＞DB（x，y）。(4）把R（x，y）與高分辨率圖像的變換圖像的高頻成分，經W進制小波逆變換，獲取融合之后的高分辨率圖像。針對融合之后的圖像而言，其以一種較好方式將待融合圖像的基本特性融合進來，在分辨率上，較之原始圖像，更高。

1.2 SPOT與TM圖像之間的精確配準

（1）SPOT幾何校正。如果將地形不平這一因素考慮在內，可用共線方程實施校正；一般情況下，可利用控制點坐標所明確的外方位元素，聯合平面坐標與高程（正射圖像上像元），共同將正射圖像像元所對應的位置（位于原始圖像上）給計算出來。針對DTM來分析，其為正射圖像的生成，提供了比較全面且詳細的高程控制數據，當有著比較小的格網間距時，其便有助于正射圖像精度的提升。還需要強調的是，DTM的精度與控制點的分布情況、精度，會對數字微分校正的精度造成影響。（2）幾何配準。針對幾何配準來講，其有著比較多的數學模型，本文所采用的是多項式公式，其基本形式為：多項式具有諸多優點，比如解答簡單、計算量小及靈活等。本文在精度要求得以滿足的情況下，選一次多項式，對各個參數（8個）進行解答。為了能夠對這些定向參數進行解答，需基于兩幅圖像上，從中選取若干數量的同名像點。在選擇點位時，需要盡可能均勻分布在圖像上，并且特征應比較突出。（3）圖像重采樣。當將配準參數解算出來之后，便需把那些低分辨率的TM圖像，標配至SPOT圖像上（高分辨率），促使這兩幅圖像大小相同，并且擁有相同的覆蓋區域。所以，在對TM圖像進行配準時，需要先圍繞TM圖像，對其實施重采樣。對此，本文運用反解法，其思想為：自配準之后所得到的像點P（X，Y）為著眼點，將位于原始圖像上的像點的坐標（x，y）反求出來，然后對此點的灰度值進行提取，且把它賦予P點。需要說明的是，因所得到的像點坐標（x，y）并非一定會落于像元的中心處，所以，需實施灰度內插處理，將像點所對應的灰度值給求出來。

2 遙感圖像融合流程及預處理分析

2.1 圖像融合的基本流程

針對遙感圖像融合來講，其基本流程為：（1）獲取圖像。針對圖像的后區而言，通常使借助一些比較常用的遙感圖像獲取設備，以一種“各有所長”的采集方式，對各個方面的圖像進行收集，比如紅外熱像儀（遙感衛星上）可以于激光系統、雷達系統等組合在一起，建立功能更為強大且全面的多傳感器圖像獲取系統。（2）圖像預處理。當將圖像獲取之后，通常需要對圖像實施預處理。之所以要這樣做，主要原因在于衛星傳感器自身原因，及在拍攝過程中，所處環境條件發生復雜變化等因素的綜合影響，會造成所獲取的影像數據，存各種突出問題，比如產生噪聲、扭曲變形、模糊失真等。所以，在推圖像進行預處理操作時，首先要做的便是將那些比較明顯的噪點給去除掉，提取相關特征，強化對比度等。（3）圖像配準。針對圖像融合技術來講，其僅在對準的圖像當中，方能實現高質量運行。而通常情況下，原始多幅圖像數據或多或少的存在輻射差異、幾何差異等，這便需結合實際需要及相關要求，實施圖像校準。針對遙感圖像的失真而言，其主要由兩部分組成，其一為外部失真，其二是內部失真。針對內部失真來分析，實際就是由傳感器的內部問題所造成的失真情況；而對于外部失真來講，即為由運載工具的姿態發生改變所造成的圖像變化。針對不同視角或者取自不同傳感器、不同時間的統一目標景物的兩幅或者多幅圖像，對其所進行疊加、匹配等工作，便為圖像配準過程。把多幅圖像當中的一幅當作參考數據圖像，那么對于其它圖像而言，便被當作輸入圖像，并且還會與參考圖像之間進行相匹配。

2.2 圖像預處理

所謂圖像預處理，從根本上來講，即為在圖像融合前，首先采取一些實用性較高的技術手段，對那些因衛星傳感器自身以及成像環境等因素所造成的諸如噪聲、圖像扭曲、圖像魔術等問題給解決掉，以此使處理之后的圖像，在分析利用上變得更加方便。

2.2.1 圖像增強

針對圖像增強來講，就是對圖像的諸如對比度、輪廓、邊緣等特征，進行適當的調整，以此突出圖像當中的一些特定信息；此外，通過對那些無關緊要的冗余信息進行消除或抑制，有助于遙感圖像質量的提升，因而圖像增強是一種不錯的圖像處理方法。當前，已出現許多遙感圖像增強處理方法，比較常用的有直方圖均衡化、非線性變換及線性變換等。此外，還能利用濾波處理、空間變換等技術，來處理圖像增強。通過此種處理后，可使所選特征的動態范圍得到增加，便于圖像的特征檢測與識別。

2.2.2 圖像糾正

圖像糾正的主要目的在于將諸如成像投影的方式的不同、傳感器外在方位元素發生改變等因素所導致的遙感圖像在成像時發生幾何變形問題給消除掉。所謂幾何變形，從基礎層面來分析，即為在圖像坐標系當中，圖像上像元的坐標與其在其它參考坐標系統當中坐標間的差異，多表現為彎曲、縮放、位移等。針對圖像的幾何糾正來講，其主要包含兩大環節，其一為對經坐標轉換之后的像素灰度值實施重采樣，其二是圖像像元坐標的對應變換。

3 借助遙感圖像對GIS矢量數據進行更新

要想實現對GIS矢量數據的更新，通常情況下，可遵從如下途徑：（1）直接更新GIS矢量數據庫；要想更新一種矢量數據，通常需要對與之相關的全部數據進行更改。（2）獨立存貯處理結果。基于圖像上對矢量數據進行提取，采用相同于原始數據庫當中的數據結構，實施存貯，并將其當作一種新的數據源，為構建、維護、更新GIS數據庫提供輔助。本文把原先的GIS矢量數據融合于SPOT、TM，針對最后所得圖像，會基于幾何位置配準，實施疊加顯示，由作業人員目視其變化，用手工編輯方法更新GIS矢量數據。

4 結語

綜上，借助衛星遙感數據對GIS矢量數據進行更新，除了有較好的現勢性之外，還具有成本低、準確度高及快速等優點。因此，能為GIS地理數據庫的補充與更新，提供切實輔助。另外，還需要指出的是，伴隨遙感圖像融合技術的不斷推新，其在GIS數據庫更新中所發揮的作用將會越發圖像。