劉冬枝,任 毅,朱萬雄
(自然資源部重慶測繪院,重慶 401120)
實景三維數據作為真實、立體、時序化反映人類生產、生活和生態空間的時空信息,是國家重要的新型基礎設施,通過人機兼容、物聯感知、泛在服務,實現數字空間與現實空間的實時關聯互通,為數字中國提供統一的空間定位框架和分析基礎,是數字政府、數字經濟重要的戰略性數據資源和生產要素。實景三維中國建設是面向新時期測繪地理信息事業,服務經濟社會發展和生態文明建設新定位、新需求,對傳統基礎測繪業務的轉型升級,是測繪地理信息服務的發展方向和基本模式,已經納入“十四五”自然資源保護和利用規劃。
按照《自然資源部辦公廳關于全面推進實景三維中國建設的通知》(自然資辦發〔2022〕7號)要求,省級自然資源主管部門組織開展地方層面的地形級實景三維建設,包括:完成優于2 m格網DSM、DEM制作,覆蓋省級行政區域,并以3年為周期進行時序化采集與表達;完成優于0.5 m分辨率DOM制作,覆蓋重點區域,按需進行時序化采集與表達;基于上述工作及已有成果完成基礎地理實體數據制作,覆蓋省級行政區域。開展實景三維西藏察隅試點建設,對加快新時代數字西藏建設,加強穩邊固邊、興邊富民,共同筑牢我國藏東南安全穩定屏障,維護西藏長治久安和推動西藏高質量發展具有重要意義。
基于頻率相位匹配輔助的概率松弛控制點匹配方法[1]如圖1所示,包括影像實時相對糾正、多級金字塔頻率相位匹配、原始級別概率松弛匹配及匹配后處理。多級金字塔頻率相位匹配包括金字塔分層、金字塔點位規劃、特征點提取及基于頻率相位的影像匹配。

圖1 匹配方法流程
(1)將原始影像糾正至參考影像模型框架下。通過原始影像及參考影像的像地轉換幾何關系構建實時相對糾正模型;獲取參考影像的地理范圍;對原始影像進行重采樣,得到參考影像模型框架下原始影像對應的糾正影像。
(2)基于金字塔層點位規劃與多級金字塔頻率相位匹配,計算原始級別影像對的視差。在參考影像模型框架下,計算糾正影像和參考影像的重疊區域;計算重疊區域的金字塔級數,在金字塔頂層根據輸入的預期控制點數,對匹配點數和點位進行規劃;在頂層金字塔利用頻率相位技術進行匹配,計算影像視差,然后將視差傳遞至下一級,直至得到原始級別影像對的視差。
(3)在原始級別影像上,得到亞像素級的控制點匹配點對。根據多級金字塔相位匹配計算的視差修正原始影像視差;在規劃點位附近提取大量角點特征,利用概率松弛匹配算法,迭代計算出最優匹配點;使用最小二乘匹配算法進一步精化匹配點位。
(4)利用基本矩陣、單應矩陣等幾何約束剔除粗差點,得到點位準確的控制點匹配點集。
基于WorldView-3衛星帶狀影像生產地形級地理場景數據的流程如圖2所示[2]。首先利用收集的WorldView-3原始衛星帶狀影像數據、控制點數據及歷史DEM數據,構建立體模型,進行有控制的區域網平差;其次利用更新RPC后的WorldView-3衛星帶狀影像進行立體匹配生成DSM數據,基于DSM數據進行水域置平、異常值編輯得到DSM成果;然后基于DSM成果,對建筑、橋梁、植被等非地面區域進行濾波編輯[3],將地表高程降至地面高程,得到DEM成果;最后基于DEM成果,對更新RPC后的WorldView-3衛星帶狀影像進行正射糾正、影像融合、影像增強、影像鑲嵌等處理,得到DOM成果。

圖2 地形級地理場景數據生產流程
有控制的區域網平差主要包括連接點匹配、控制點采集和平差解算3個處理環節。連接點匹配采用基于頻率相位匹配輔助的概率松弛控制點匹配方法,設置連接點匹配類型、匹配方法、匹配等級、格網點間距及匹配搜索范圍等參數,進行原始衛星影像之間的同名點自動提取。控制點采集中,根據外業控制點數據的物方坐標及原始衛星影像RPC進行反算,獲取物點在不同影像上的像方坐標點,預測實際像點位置的概略范圍,根據外業點之記手動調整各點位置。連接點、控制點分布均勻且平差解算的精度均滿足要求,完成有控制的區域網平差。平差完成后,更新RPC文件再進行后續DSM、DEM及DOM地形級地理場景數據生產。
試驗區位于察隅縣國道G219周邊的帶狀區域,約280 km2,地形高差較大,為典型的高山峽谷和山地河谷地貌。收集的2景WorldView-3衛星帶狀影像數據,包含0.3 m分辨率的全色影像和1.2 m分辨率的4波段多光譜影像[4],拍攝時間均為2022-08-11,作為地形級地理場景數據生產的基礎數據源;收集到西藏自治區“十三五”及邊境地區察隅縣境內像控點成果9個,野外像控點補充量測[5]成果8個,用于衛星影像區域網平差及成果精度檢核,如圖3所示;收集到2020年實景三維中國建設項目DEM成果,作為高程參考資料。

圖3 WorldView-3衛星帶狀影像及控制點分布
采用傳統的灰度匹配、特征匹配、變換域法匹配方法[6-8]進行連接點匹配,獲得滿足精度要求的連接點僅幾十個且分布不均勻。對WorldView-3原始衛星帶狀影像數據進行立體模型構建,采用基于頻率相位匹配輔助的概率松弛控制點匹配方法進行連接點匹配,設置連接點匹配類型為模型內匹配、匹配方法為相關匹配、匹配等級為16、格網點間距為100、匹配搜索范圍為500,滿足精度要求的連接點高達892個且分布均勻。實際生產中,可根據原始衛星影像的具體情況調整格網點間距、匹配搜索范圍,成果對比如圖4所示。

圖4 連接點匹配成果分布對比
根據外業控制點數據的物方坐標及原始衛星影像RPC進行反算,獲取物點在不同影像上的像方坐標點,預測實際像點位置的概略范圍,根據外業點之記手動調整各點位置,平差精度滿足要求后更新RPC文件。
對更新RPC后的WorldView-3衛星帶狀影像進行立體匹配,生成DSM數據。基于DSM數據進行水域置平、異常值編輯,得到DSM成果。基于DSM成果對建筑、橋梁、植被等非地面區域進行濾波編輯,將地表高程降至地面高程,得到DEM成果。基于DEM成果,對更新RPC后的WorldView-3衛星影像進行正射糾正、影像融合、影像增強、影像鑲嵌等處理,得到DOM成果。如圖5所示。

圖5 DSM、DEM及DOM地形級地理場景數據
項目要求地形級地理場景數據DOM成果平面精度相對于高精度檢查點的中誤差應滿足山地5.0 m、高山地7.5 m、最大誤差不超過中誤差的2倍的要求。參照內業收集及外業補充量測的17個像控點,進行DOM成果精度檢核。影像1中誤差為0.74 m,最大誤差為1.56 m;影像2中誤差為0.88 m,最大誤差為2.03 m;2景影像DOM成果平面精度均滿足項目要求,甚至可達1∶2000數字正射影像的精度要求[9]。
項目要求地形級地理場景數據DSM成果高程精度相對于高精度檢查點的中誤差應滿足山地4.5 m、高山地6.0 m、最大誤差不超過中誤差的2倍的要求。參照內業收集及外業補充量測的17個像控點,進行DSM成果精度檢核,中誤差為0.96 m,最大誤差為2.05 m,DSM成果高程精度滿足項目要求,甚至可達到1∶2000數字高程模型的精度要求[10]。
通過項目建設的實景三維試點成果展示平臺,對基于WorldView-3衛星帶狀影像生產的DSM、DEM及DOM地形級地理場景數據進行可視化展示,如圖6所示。

圖6 地形級地理場景可視化展示
本文基于WorldView-3衛星帶狀影像數據,生產2 m格網DSM、DEM及0.3 m分辨率DOM的地形級地理場景數據。采用傳統的灰度匹配、特征匹配、變換域法匹配方法,無法獲得足夠滿足要求的連接點。采用基于頻率相位匹配輔助的概率松弛控制點匹配方法進行連接點匹配,充分利用影像的灰度信息、特征信息和頻率域相位信息,并結合影像實時分塊糾正技術、金字塔頂層點位規劃和多尺度匹配策略,獲得的滿足精度要求的連接點數量多且分布均勻。后續生產的DSM、DEM及DOM地形級地理場景數據精度完全滿足要求,為實景三維西藏察隅試點建設順利開展提供了技術支撐,對加快新時代數字西藏建設、維護西藏長治久安和推動西藏高質量發展具有重要意義。