多源遙感影像預處理軟件的設計與開發

謝三五，周曦冰，成曉英，韓倩文

（1. 自然資源部第一地理信息制圖院，陜西 西安 710054；2. 自然資源部第二地形測量隊，陜西 西安 710054）

根據《全國基礎測繪中長期規劃綱要（2015—2030 年）》，新形勢下眾多重大測繪項目接踵而至[1]，對遙感影像形成了巨大需求。隨著遙感技術的深度發展，已形成多層次、多角度、全方位、全天候的航天對地觀測技術體系；衛星遙感影像數據量增長迅速，且呈現出多傳感器、多時相、多分辨率等特點[2]。海量的數據難免存在各類噪聲和標準不一致的情況，因此需要按照統一的時空基準和標準體系運用技術手段對數據進行分析和預處理，以達到掌握數據情況、分類數據類型、進行冗余清洗、治理數據噪聲等目的，從而完成影像數據的規范化，達到入庫要求。目前有很多軟件可對海量數據進行處理和質檢，解決部分耗費人力的工作，但往往存在可重用性差、適用面窄的問題，通常是面向特定的工程應用，采取了固定的參數[3]，靈活性有所欠缺。為了解決眾多測繪項目中對影像數據處理的普遍性要求，本文設計并開發了基于ArcEngine 平臺的軟件，旨在實現影像數據的采集、清洗和治理等工作中的多項自動化處理。

1 關鍵技術

1.1 批量處理技術

無論是數據處理還是數據質檢，均需要實現最大程度的自動化。在數據處理方面，設計了矩形塊模型的遍歷單元等來進行完整遍歷修改處理；在質量檢查方面，通過設立檢查子元素（檢查條件）形成靈活的質檢方案，對數據的屬性、像素值、接邊等情況進行自動化批量檢查。

1.2 可配置條件設置

在實際數據生產中，數據要求和質檢規則等并不是一成不變的，可能因數據類型的增加而增加，也可能因數據標準或技術要求的調整而調整[4]；因此在實際開發中，需要設計一套可配置體系，通過配置文件對一些變化性規則進行自定義開發，方便用戶操作，提高軟件的可擴展性和靈活性。

2 軟件總體設計

軟件開發采用ArcEngine 嵌入式組件庫。ArcEn?gine 是ESRI 公司推出的獨立于應用程序的ArcObjects編程環境[5]，ArcObjects 集成了大量的GIS 功能，其強大的GIS 處理與分析算法非常穩定高效。軟件為獨立應用程序形式，主要應用于用戶對數據的交互式操作。整體設計原則為功能菜單清晰、注重人機交互的友好性。根據遙感影像數據生產處理的業務流程和需求，軟件分為顯示與標記、數據采集、數據清洗、數據治理、鑲嵌、統計分析6 個模塊以及一些常用工具菜單。軟件的總體功能框架如圖1所示。

圖1 軟件總體功能框架設計

3 主要功能的實現

3.1 顯示與標記模塊

顯示是指一鍵對地圖內所有影像的顯示屬性進行處理，包括無數據區黑邊的去除、RGB 真彩色顯示、拉伸方式更改等功能。該模塊的目的在于可以方便地在地圖中對海量影像進行一鍵處理，影像查看時極大地方便了操作。軟件還封裝引入了桌面GIS軟件ArcMap中的地圖瀏覽和圖形工具條，使用戶可在影像查看時進行實時標記。

3.2 數據采集模塊

數據采集的任務是得到所需任務區范圍內的數據。該模塊通過對海量影像數據制作影像結合表和標準分幅結合表，得到數據的整體規模情況，再通過結合表的篩選來完成所需數據的下載拷貝。

1）結合表的生成。軟件可對海量影像數據制作矢量結合表，主要包括兩種形式：讀取原始衛星影像的元數據信息，獲取初始軌道參數中的幾何范圍；直接獲取影像數據的幾何角點坐標，生成幾何圖形范圍。

2）標準分幅。根據圖幅號或給定經緯度范圍，對任務區進行標準分幅。

3）采集下載。用戶根據結合表，在海量影像庫中對所需數據進行智能下載拷貝，并可生成清單，形成數據記錄。

3.3 數據清洗模塊

數據清洗的任務是對數據進行質量檢查和判定，并剔除冗余數據。

1）影像源篩選。軟件針對單片和立體影像分別設計了篩選功能。其主要實現思路為：①設立多個挑選規則，如高分辨率優先、前后視角完整優先等；②調整規則優先級，用戶可自行對規則進行優先級調整；③生成篩選后的結合表，軟件根據優先級對所有影像進行判讀和對比，從優到劣進行影像挑選，最后形成一個完整覆蓋、無冗余重疊的shape格式影像元數據結合表，完成對影像源的篩選。篩選后的影像結合表清晰反映了當前的最優影像源情況，篩選前后效果對比如圖2所示。

圖2 影像源篩選效果

2）質量檢查。根據影像數據的來源，質量檢查分為原始影像數據檢查和DOM 數據檢查，其中原始影像數據檢查的主要內容為文件的完整性、視角的完整性等；DOM數據檢查的主要內容為分辨率、波段等特征，對其進行讀取并與技術指標進行比對。具體檢查的質量子元素如表1 所示。檢查結果為包含空間位置信息的shape格式，方便查改。

表1 質檢質量子元素

3.4 數據治理模塊

數據治理是在數據清洗的基礎上，對存在缺陷但可通過技術手段進行處理修整的數據進行批量化治理。

1）裁切處理。根據編輯好的shape格式矢量框，對數據進行標準分幅裁切或自定義范圍裁切，得到有效數據。

2）數據修復。一些融合和勻色等色彩處理軟件，偶爾會對單個波段生成諸如0 或255 的極端像素值，該功能則可修改這些問題。根據設置的閾值范圍對問題像素進行修改，得到合理值。另外軟件還設計了對影像無數據區的格式處理，以適應一些生產項目中統一的技術要求。

3）歸一化處理。受到來源、生產方式不同等因素的影響，影像數據需對命名規則、坐標系統等進行歸一化處理。①標準命名：軟件設計了“衛星類型+訂單號+拍攝日期”的標準名稱格式對數據進行統一命名處理；②坐標系統歸一：通過投影定義和投影轉換的方式對數據進行坐標系統的統一；③坐標信息文件歸一，即對tfw坐標信息文件進行統一化處理。

3.5 鑲嵌模塊

制作分幅影像通常需要對整景影像進行鑲嵌，單景影像之間的鑲嵌質量非常重要[6]。目前存在的一些商業編輯軟件雖均能滿足生產要求，但在便捷性和穩定性上還存在一些問題。該模塊為鑲嵌線的制作提供了一個完整解決方案。

1）鑲嵌線工具。指定影像路徑后，前期先生成一個初始鑲嵌線，再進入人機結合的鑲嵌線編輯工具，實現細化編輯。鑲嵌線的編輯為實時聯動模式，編輯界面如圖3所示。

圖3 鑲嵌線編輯界面

2）鑲嵌線檢查。檢查內容包括是否有縫隙漏洞、屬性是否對應等。根據以往的項目生產經驗，沒有鑲嵌線自動檢查，若在后期拼接影像制作時發現該類問題，將導致嚴重的返工。因此，該質檢功能杜絕了這類隱患，保障了數據質量。

3.6 統計分析模塊

1）信息提取。具體提取內容如表2所示。

表2 柵格數據屬性

2）數據分類，即依據分辨率、衛星類型等特征對數據進行自定義分類，并可導出清單，完成數據整理。

3）輔助性功能。通過影像的幾何范圍，對影像覆蓋度進行分析；同時根據項目生產等工作，提供數據包的核對功能。

4 結 語

本文通過分析新形勢下海量影像數據處理工作的計算機自動化需求，設計并開發了基于ArcGIS平臺的預處理軟件，實現了對影像數據的分析、采集、清洗和治理工序流程的完全計算機輔助。軟件設計完成后通過了眾多項目實踐，結果表明其能很好地提高數據處理操作的效率。以某地區1∶50 000 分幅DOM 制作項目為例，經統計，軟件可提升數據缺陷清洗工作效率約70%，主要體現在批量化質量評定操作；可提升鑲嵌編輯效率約40%，主要體現在初始鑲嵌線的自動生成和編輯工具的便捷性。由于軟件的功能基本屬于批量化操作，無需過多的特定設置，能很好地降低人工參與的出錯率，保障操作質量，具備較好的應用前景。