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基于高分七號的DSM自動匹配的實驗對比分析

2022-10-11 12:25:10劉青鋒張玉紅
北京測繪 2022年9期
關鍵詞:效果

陳 曦 王 寧 劉青鋒 張玉紅

(1. 自然資源部第三地形測量隊, 黑龍江 哈爾濱 150025;2. 哈爾濱師范大學, 黑龍江 哈爾濱 150025)

0 引言

隨著國產遙感衛(wèi)星影像資源的日益豐富,基于國產遙感衛(wèi)星影像的應用與研究也逐漸成為焦點,充分利用國產衛(wèi)星影像,逐步減少使用國外遙感影像,是我國現(xiàn)代測繪產業(yè)發(fā)展的大趨勢[1]。基礎地理信息數據是城市規(guī)劃以及建設的根本需要,原有的基礎地理信息數據并不能滿足城市的建設[2],數字表面模型作為重要的地理信息具有非常廣泛的應用前景[3]。

數字表面模型(digital surface model,DSM)是指包含了地表建筑物、橋梁和樹木等高度的地表模型[4],表示的是最真實的地面起伏情況,可廣泛應用于各行各業(yè)。如在森林地區(qū),可以用于檢測森林的生長情況;在城區(qū),DSM可以用于檢查城市的發(fā)展情況;特別是眾所周知的巡航導彈,它不僅需要數字高程模型(digital elevation model,DEM),而更需要的是數字表面模型的支持,這樣才有可能使巡航導彈在低空飛行過程中,逢山讓山,逢林讓林。

高分七號衛(wèi)星是我國自主研發(fā)的高分辨率對地觀測應用衛(wèi)星,于2019年11月3日成功發(fā)射,并于2020年8月20日正式投入使用。高分七號衛(wèi)星搭載了我國第一臺雙波束對地觀測激光載荷——激光測高儀,以輔助光學影像實現(xiàn)衛(wèi)星1∶1萬立體測圖這一重大工程任務[5],作為我國首顆民用亞米級光學傳輸型立體測繪衛(wèi)星,該星的投入使用標志著高分專項打造的高空間分辨率、高時間分辨率、高精度觀測的天基對地觀測能力初步形成[6]。

高分七號衛(wèi)星可用于1∶1萬比例尺立體測圖及更大比例尺基礎地理信息產品更新,滿足地形繪制、地表監(jiān)測等應用需求[7]。該衛(wèi)星所具備的立體成像和激光測高能力,使其在區(qū)域立體測繪、地形信息提取、地貌特征提取等方面具備天然的優(yōu)勢,充分利用其獲取的立體遙感信息提取不同時相DSM及其變化信息,為數字中國地理空間框架的建設提供良好的數據支撐。

本研究基于高分七號數據進行DSM自動匹配,針對不同匹配方法進行對比分析,也為高分七號數據生產制作DSM產品提供參考依據。

1 研究區(qū)概況與數據來源

1.1 研究區(qū)概況

為了更好地研究匹配方法的適用程度,本次研究選取了兩個地形類別完全不同的地區(qū),分別為黑龍江地區(qū)以及西藏研究區(qū),按地理位置看,黑龍江比西藏緯度高;按地勢看,西藏比黑龍江海拔高。

黑龍江省地處中國東北部,北、東部與俄羅斯隔江相望,西部與內蒙古相鄰,南部與吉林省接壤,介于東經121°11′~135°05′,北緯43°26′~53°33′之間,轄區(qū)總面積4.73×105km2,居全國第6位。邊境線長2 981.26 km。黑龍江地貌特征為“五山一水一草三分田”。地勢大致呈西北、北部和東南部高,東北、西南部低,由山地、臺地、平原和水面構成。

西藏位于青藏高原西南部,地處北緯26°50′~36°53′,東經78°25′~99°06′之間,平均海拔在4 000 m以上,素有“世界屋脊”之稱。面積1.228 4×106km2,約占全國總面積的1/8,在全國各省、市、自治區(qū)中僅次于新疆[8]。

1.2 數據來源

2019年11月3日,高分七號衛(wèi)星在太原衛(wèi)星發(fā)射中心搭載長征四號乙運載火箭發(fā)射升空[9],裝備在高分七號衛(wèi)星上的是我國首個具備全波形記錄功能的激光測高儀,主要用于獲取地面稀疏的高程控制點,提高了同平臺立體影像無地面控制點的立體測圖精度[10],高分七號衛(wèi)星作為搭載我國首臺全波形體制激光測高儀[11],以及搭載的有效載荷為雙線陣相機、激光測高儀等,其中雙線陣相機可有效獲取20 km幅寬、優(yōu)于0.8 m分辨率的全色立體影像和3.2 m分辨率的多光譜影像;激光測高儀以3 Hz的觀測頻率進行對地觀測,可獲取全波形數據。

高分七號衛(wèi)星不僅具備同軌道前后視立體成像能力及亞米級空間分辨率優(yōu)勢,還采用主被動光學復合測繪新體制,利用激光測高儀獲得高精度高程信息,提升光學立體影像在無控條件下的高程精度。

本次試驗選取影像源為重疊度60%的相鄰軌道影像,影像拍攝時間分別為2020-11-21及2020-12-16,原始數據包含全色前后視角及多光譜影像及同區(qū)域網平差后的有理多項式系數(rational polynomial coefficient ,RPC)文件。

2 研究方法

2.1 軟件基礎

2.1.1CIPS軟件

吉威公司的影像處理系統(tǒng)(Cluster image processing system,CIPS)軟件包括匹配和物方優(yōu)化兩個部分[12],匹配DSM首先支持CIPS軟件主模塊,通過衛(wèi)片數據生產工程,其次建立匹配空間,然后利用地形數據模塊,輸出由二進制數據組成點云格式(.LAS)等級,最后進行點云柵格化。

2.1.2INPHO軟件

天寶的影像處理軟件(Trimble Inpho,INPHO)是德國專業(yè)的數字攝影測量系統(tǒng)軟件,包含空三加密、數字地面模型匹配及數字正射影像糾正、影像拼接等系列軟件[13]。INPHO匹配DSM首先需要的軟件為INPHO主模塊,通過衛(wèi)星影像處理工程建立匹配的工作空間,其次通過選擇RPC類型、區(qū)塊模塊以及區(qū)塊選擇進行匹配,最后根據研究區(qū)的地形類別選擇匹配命令器(Match-T),匹配完成后,需借助數字地面模型(digital terrain model,DTM)工具包的分割、轉換功能手動進行DSM數據格式的標準化。

2.2 匹配方法

DSM生產基于原始衛(wèi)星影像及平差成果即可進行自動地形提取,采用密集匹配算法獲取LAS格式的點云數據,經過柵格化獲取所需數據。其覆蓋范圍為對應的基本存儲單元最小外接矩形向外擴展20個格網單元的矩形,以非壓縮的帶地理位置的圖像儲存格式(GeoTIFF)進行數據組織與存儲[14]。

其角點計算公式為:

式中,X1、Y1、X2、Y2、X3、Y3、X4、Y4為四個圖廓點的坐標,坐標單位為m;R為數字表面模型格網尺寸,坐標單位為m。

CIPS和INPHO兩種軟件利用高分七號影像及其對應的RPC文件,構建立體模型,通過建立工程、設置投影參數、設置匹配參數等步驟,利用兩種軟件的自有算法自動進行DSM匹配。

3 結果分析

3.1 CIPS匹配效果分析

DSM的主要要求即應與實地地形地貌保持一致,不存在明顯的飛點、跳點,不應出現(xiàn)非正常的負向地貌,山脊或溝谷等區(qū)域的DSM應符合實際地貌特征;山體陰影區(qū)域的DSM高程值和其表現(xiàn)出來的紋理特征應盡可能保證與實際地貌特征保持一致。小面積水域范圍內的高程原則上不應高于水面周邊高程,主要流動水域,水面應由上而下平緩過渡,并且與周邊地勢過渡自然等情況。圖1可以看出,CIPS的匹配的暈渲基本上與實地地形地貌相符合,但在溝谷處的紋理比較粗糙,匹配的飛點、跳點即粗差較多,整體不存在大面積的弱紋理情況。

圖1 CIPS匹配效果圖

3.2 INPHO匹配效果分析

根據INPHO的匹配效果可以明顯看出(圖2),DSM出現(xiàn)的暈渲效果較為理想,不存在明顯的大面積飛點、跳點的情況,山脊、山谷處的地形地貌也都清晰可見,無明顯的異常表現(xiàn)。

圖2 INPHO匹配效果圖

山體陰影區(qū)域的DSM高程值和其表現(xiàn)出來的紋理特征與實際地貌特征基本保持一致,但也可以看出,個別地方仍存在不合理的暈渲效果,而恰恰相反,這些區(qū)域CIPS的匹配效果相對較好,可以說,這兩種匹配的效果不同區(qū)域有不同的暈渲表達方式,需要具體地形具體分析使用。

3.3 兩種匹配方法對比研究

為了更為具體地對比兩種匹配的方法之間的區(qū)別,本研究根據兩個研究區(qū)的不同地形地貌的類型,進行對比分析,可以明顯地看出在地形地貌都基本符合的情況下,INPHO的匹配暈渲效果更為理想,見圖3(a)。而CIPS的暈渲多為梯田的形狀,見圖3(b),并伴隨著粗糙的弱紋理現(xiàn)象,但在有樹的地區(qū),CIPS的匹配效果見圖3(c),個別區(qū)域優(yōu)于INPHO的匹配的方法見圖3(d),并且個別地區(qū)當INPHO的匹配出現(xiàn)粗差的情況時,CIPS并未出現(xiàn),由此可以說,這兩種匹配的方法,在不同的地形類別的下,所呈現(xiàn)的效果各有利弊,INPHO的匹配效果在大多數的地形下更為理想些,但這并不能完全說明INPHO優(yōu)于CIPS,對于這兩種匹配方法,我們需要根據不同地區(qū)的地貌特征甄別利用,取長補短,進行DSM的后續(xù)編輯生產[15]。

(a)INPHO暈渲 (b)CIPS暈渲

4 結束語

高分七號是我國首顆民用亞米級光學傳輸型立體測繪衛(wèi)星,相比于普通光學遙感衛(wèi)星只能拍攝平面圖像,高分七號可以繪制立體圖像,這更適用于DSM匹配的數據基礎。在DSM自動匹配生產中,CIPS和INPHO均能滿足自動匹配的整體精度要求,其中CIPS軟件還有物方優(yōu)化這一部分,利用物方優(yōu)化生成的DSM匹配結果操作更為復雜,這里不做過多論述。

通過對比分析可知,對于林區(qū),CIPS匹配出的地表特征更為細致,匹配出的細節(jié)更為豐富,相比之下,INPHO匹配出的細節(jié)稍顯不足;對于平坦地區(qū),CIPS匹配出現(xiàn)的飛點、跳點相比INPHO出現(xiàn)得較多,并且CIPS在個別區(qū)域會出現(xiàn)梯田形狀的暈渲效果,這一方面在INPHO中出現(xiàn)的概率較小;對于陰影區(qū)域,兩種匹配方法均表現(xiàn)出較為粗糙的暈渲,仍需人工進行編輯。

可以說,這兩種匹配方法在不同的地形類別下,所呈現(xiàn)的效果各有利弊,inpho的匹配效果在大多數的地形下更為理想些,但這并不能完全說明inpho優(yōu)于cips,對于這兩種匹配方法,我們需要根據不同地區(qū)的地貌特征甄別利用,取長補短,進行DSM的后續(xù)編輯生產。

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