韓紅濤 劉軍 張傳帥 王斐
(1.自然資源部第一航測遙感院,陜西 西安 710054; 2.自然資源部第一地形測量隊,陜西 西安 710054;3.東方通用航空攝影有限公司,山西 太原 030031)
數字正射影像不僅具有影像特征,還具備地圖幾何精度,信息內容豐富、效果直觀真實,符合人眼觀測習慣,對比傳統線劃地圖優勢明顯,可作為地圖分析背景控制信息,提取地表覆蓋等自然資源和社會經濟發展相關的信息,為自然災害防治和城市規劃等應用領域提供可靠數據支撐,還可通過數據挖掘方法提取和派生新的地理信息,實現傳統地形圖的修測與更新。目前,數字正射影像已成為重要的基礎地理信息數據之一。
近年來,伴隨著“一帶一路”國家重大發展戰略的穩步推進和相關政策的不斷落地,我國在經濟建設、國防建設、社會發展和生態保護等方面,急需及時更新基礎測繪地理信息成果。在全球基礎地理信息更新、實景三維中國建設、第三次全國國土調查、地理國情監測等重大項目和研究課題中,對大跨度、大區域數字正射影像的生產需求不斷增加,而我國對地觀測能力和空間影像獲取能力空前提升,國產衛星和傳感器技術不斷取得突破,資源三號系列、高分系列、天繪系列衛星相繼升空,北京一號、吉林一號等系列小衛星群組網后,也相繼投入使用,重返周期逐步縮短,空間分辨率已經達到亞米級水平,影像數據在數量、質量和獲取渠道方面,均十分友好,為大規模、大跨度的數字正射影像快速生產提供便利條件。
如果數據源是衛星影像,全色影像和多光譜影像是分開糾正的,糾正完畢后還需要再增加全色、多光譜的配準及多分辨融合步驟。
數字正射影像生產主要涉及區域網平差、數字高程模型匹配、數字微分糾正、勻光勻色及鑲嵌分幅等關鍵技術,一般生產流程如圖1 所示。

圖1 數字正射影像生產流程
數字正射影像產品質量標準規定,圖面質量要滿足色調均勻,無明顯失真,反差適度,色彩自然,層次豐富,且無明顯拼接痕跡,拼接處影像亮度、色調應基本一致等系列要求[1]。遙感影像數據在采集時,由于獲取時間、太陽光照強度以及大氣狀態、傳感器種類不同,影像亮度和色彩會有較大差異[2],有時還會有一些噪聲,若處理不當,將會造成影像色調反差過大、不協調的問題,嚴重影響產品質量和最終使用。
常見勻光勻色軟件,有以Geodogding、PixelGrid、EPT 為代表的國產軟件,以及INPHO 數字攝影測量系統的OrthoVista 勻光勻色模塊。每款軟件各有側重和優勢,這里以Geodogding 和OrthoVista 為例加以說明。Geodogding 采用基于樣圖的勻光勻色模式,首先選出一小塊能代表測區特征的影像,人工在Photoshop 下精細調整色彩、亮度、對比度,以此作為勻光勻色模板,利用Wallis 濾波方法使影像不同區域有相似的均值和方差,其他影像均與之相匹配,進而使所有影像的色彩、亮度趨于一致,其優勢為速度快,操作便捷,缺陷是樣圖難以囊括測區所有的地物色彩亮度特征,容易造成整體或局部性色偏,難以適應范圍跨度大、地物復雜多樣情況下的勻光勻色需要[3];OrthoVista 軟件有基于單片和基于影像間的色彩均衡調節功能,能調整單片或多片影像色彩、亮度、飽和度,能自動去除太陽在水域的反射,進行全局平衡。這兩款軟件主要針對面積不大的測區進行處理,而對于影像處理,尤其是大面積、大跨度的數字正射影像生產,則很難達到較好效果,且無法顧及作業區之間的顏色接邊問題。現行的衛星影像數據源還帶來了海量數據處理問題,動輒幾百GB 甚至上TB 的數據量,讓傳統軟件在數據處理方面面臨著巨大計算壓力。
影像鑲嵌一般是軟件通過特征檢測算法,自動生成鑲嵌線,并輔以一定的人工編輯,盡量避開建筑物、色調反差較大區域,達到地物無錯位、色彩過渡自然的效果。一般的航空影像處理,利用OrthoVista、PixelGrid、EPT 等軟件均能達到很好的鑲嵌效果;在處理多源多時相的衛星影像時,要根據項目對時相、質量的要求選擇影像,需要大量人工編輯。
沃韋軟件主要用于大范圍、多源多時相影像快速輻射校正和影像鑲嵌,是遙感圖像調色的專門軟件,具有影像拉伸、色彩合成、色彩校正(勻光、勻色、色彩均衡)、圖像恢復(霧氣、噪聲、條帶去除)等工具,影像鑲嵌時還能進行基于概覽圖的二次色彩調整,為大面積、大跨度數字正射影像生產提供了完整的勻光勻色與鑲嵌解決方案。所有操作均支持自動批量化、流程化處理,在全球基礎地理信息更新、實景三維中國建設、國土調查、地理國情監測等重大項目中得到了廣泛應用。
沃韋輻射校正原理是一種基于小波變換和Wallis變換的衛星圖像色彩平衡方法,對原始衛星圖像和參考圖像進行小波分解,獲得相應的高、低頻信息,通過高、低頻信息將原始衛星圖像與參考圖像進行色彩匹配,最后進行小波重構,獲得均衡后的圖像。在進行圖像內的色彩均衡處理時,可通過提高圖像對比度,改善影像的“壓平”現象;在進行圖像間的色彩均衡處理時,可以在整個拼接范圍內實現色彩平衡,使整個拼接范圍內的圖像有一致性的色彩表現[4]。
參考圖像數據一般是從百度地圖、天地圖、谷歌地球等網絡資源下載,對分辨率要求不高,40 ~60米即可,用來生成顏色模板。如果原始影像有條帶等其他的系統噪聲,需要提前進行降噪處理。衛星影像勻光勻色處理流程如圖2 所示。

圖2 衛星影像勻光勻色處理流程
沃韋鑲嵌模塊支持基于概覽圖的二次色調調整,可對顏色進行二次干預。在進行鑲嵌處理時,先鑲嵌出一套低分辨率區域概覽圖,人工對概覽圖進行色調調整,可輸出與概覽圖色彩效果完全一致的鑲嵌結果;如果提前對相鄰測區的概覽圖進行顏色接邊,就會使得相鄰測區輸出的大塊成果接邊處色調基本一致,為相鄰作業區最終成果之間的顏色接邊提供了極大便利。沃韋軟件的鑲嵌處理流程如圖3 所示。

圖3 衛星影像鑲嵌處理流程
參考模板對于沃韋軟件的勻光勻色處理非常重要,測區的色彩基調都來自參考模板。由于色彩參考模板是從網上下載的,質量不能完全保證,往往存在色調、地物的“硬”折現象,不能直接使用。使用前一定要全面仔細檢查,針對有顏色突變和漏洞區域,必須人工干預處理,消除這些問題,否則會造成勻光勻色后局部色調異常,造成嚴重的影像產品質量問題。
沃韋鑲嵌模塊,支持自動生成鑲嵌線,如不考慮時相和影像質量差異問題,在自動生成鑲嵌線的基礎上,稍加人工編輯調整即可。在處理多源衛星影像時,由于測區跨度大、影像獲取時間差異大、傳感器類型不同等原因造成影像質量差異較大,自動鑲嵌功能很難適用。例如,在全球基礎地理信息更新項目中,提供的衛星影像來自不同的衛星傳感器,時相和影像質量差異都很大,為了適應項目需要,對影像的選取原則有如下規定:
(1)優先選擇質量好、時相新的影像;
(2)涉及地物地貌有重大變化的,優先選擇時相更新的影像;
(3)對于時相差異較大,有重大地物變化,時相較新影像質量較差(影像上有薄云、薄霧等情況),不影響地物判讀時,優先選擇時相較新影像;
(4)影像重疊區有人工地物時,應保證人工地物的完整性。
自動鑲嵌線生成時,軟件無法判斷影像時相及影像質量,自動生成的鑲嵌線無法滿足以上需求,且在實際項目生產中經常遇到影像重疊度較高,甚至有完全壓蓋的情況,如果在自動生成鑲嵌線的基礎上根據影像選取原則修改,工作量會更大。
經過多次嘗試,最終采用先在ArcGIS 里純人工編輯鑲嵌線,然后導入沃韋鑲嵌模塊進行。流程如下:
(1)將所有影像加載到ArcGIS 中,并按照時相由新到舊的順序排列;
(2)新建鑲嵌線*.shp 文件,添加景號字段;
(3)按照步驟(1)排列好的順序,從新到舊依次創建影像范圍矢量面,及時填寫景號信息;兼顧影像質量,根據影像選取原則隨時調整,直至生產區被覆蓋完全;
(4)人工編輯精化鑲嵌線,使之避開人工地物等;
(5)統一修改鑲嵌線屬性字段,使之符合沃韋軟件的格式要求;
(6)將鑲嵌線導入沃韋鑲嵌工程,進行后續鑲嵌。
鑲嵌線要保證距離整景影像邊緣10 個像素以上,沃韋軟件鑲嵌默認的過渡寬度是10 個像素,太靠近邊緣會導致黑邊現象。
沃韋軟件在針對大面積、大跨度的多源衛星遙感影像處理中,較好解決了勻光勻色問題。但卻難以處理時相和質量差異較大影像的鑲嵌,目前最簡單的辦法還是全人工編輯鑲嵌線。下一步,應該加強特征檢測算法的提升,統籌考慮影像時相和影像質量,為大規模影像處理做好技術支撐。