第３７卷第６期 测绘与空间地理信息 Ｖ０１．３７．Ｎｏ．６ ２０１４年６月 ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬ ＩＮＦｏＲＭＡＴｌｏＮ ＴＥＣＨＮｏＬｏＧｙ Ｊｕｎ．，２０１４ 地理国情普查遥感正射影像制作关键技术研究 陈 云，丁思磊，李艳 （黑龙江地理信息工程院，黑龙江哈尔滨１５００８１） 摘要：遥感影像作为地理国情普查生产的主要基础影像数据源，其正射影像制作过程的关键技术控制，是普查 任务正确、顺利开展的基本保障，本文对这些关键技术进行了研究和分析。 关键词：地理国情；遥感影像；正射纠正；影像融合；增强处理 中图分类号：Ｐ２３７ 文献标识码：Ｂ 文章编号：１６７２—５８６７（２０１４）０６一Ｏ１１１—０２ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｋｅｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｏｒｔｈｏｐｈｏｔｏ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ Ｓｕｒｖｅｙ ＣＨＥＮ Ｙｕｎ，ＤＩＮＧ Ｓｉ—ｌｅｉ，ＬＩ Ｙｕｎ （Ｈｅｆｌｏｎｇｊｉａｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｒｂｉｎ １５００８１，ａｌｉＩｍ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｉｓ ｏｌｌｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｉｍａｇｅ ｄａｔａ ｓｏｕｒｃｅ ｉｎ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｓｕｒｖｅｙ，ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｎ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｉｔｓ ｏｒｔｈｏｐｈｏｔｏ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｉｓ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｔｏ ｍａｋｅ ｔｈｅ ｓｕｒｖｅｙ ｔａｓｋ ｂｅｉｎｇ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｎ ｃｏｒｒｅｃｔｌｙ ａｎｄ ｓｍｏｏｔｈｌｙ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｍａｋｅｓ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ；ＲＳ ｉｍａｇｅｓ；ｏｒｔｈｏ ｒｅｃｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ；ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ Ｏ 引 言 ＲＰＢ等轨道参数）、控制点成果、ＤＥＭ数据为基本资料，利 用ＥＲＤＡＳ，ＰＣＩ或ＥＮＶＩ等软件，进行稀少控制的区域网 地理国情普查是获取国情国力信息的重要手段，是 平差。对多源遥感影像数据进行纠正、融合等处理，制作 掌握自然资源、生态环境以及人类活动基本情况的综合 正射影像，为地表覆盖分类和地理国情要素采集提供基 性、基础性工作。其目的是全面获取各类地理国情信息， 础数据源。具体作业流程如图１所示。 并进行综合基本统计，揭示经济社会发展和自然资源环 境的空间分布及内在关系，实现地理国情信息对政府、企 ２关键技术环节分析研究 业和公众的服务。 ２．１ 正射纠正 地理国情普查生产的基础和主要数据源是正射影像 正射纠正过程的关键点在于控制点的选择，一般每 成果，其中，高分辨率遥感卫星影像又是制作正射影像的 景选点不少于９个，呈品字形均匀分布在影像角、边及中 一个重要数据源，因此，如何正确把握遥感正射影像制作 心区域，尽量选择影像上明显易判读或者有较好周边参 过程的细节和关键技术环节，对地理国情普查的开展显 照的控制点，结合１：１０ ０００ ＤＥＭ数据、精确的ＲＰＣ或者 得尤为重要。 ＲＰＢ轨道参数，对遥感影像进行正射纠正，采用影像选点 本文就正射纠正、影像融合两个重点过程进行关键 的像面坐标对应实地大地坐标的方式进行纠正。 技术研究，特别是影像融合，基于不同的融合方法对比， 采用先对全色高分辨影像进行控制点选取纠正，满 包括ＩＨＳ、主成分变换法（ＰＣＡ）、加权融合等，选择合适的 足精度要求之后，再对多光谱影像采用影像对影像的方 方式，为提高遥感影像成果的色彩、精度等奠定基础。 式，参照纠正后的全色影像，选择明显同名像点，进行纠 １ 地理国情普查遥感正射影像制作流程 正和配准套合检查。关键要求如下： １）按整景纠正，重采样采用双线性插值或卷积立方 以卫星遥感影像（如Ｗｏｆｌｖｉｅｗ，ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ等，带ＲＰＣ， 的方式； 收稿日期：２０１４—０３—０２ 作者简介：陈云（１９８２一），男，湖北钟祥人，工程师，硕士，２０１２年毕业于武汉大学测绘工程专业，主要从事地理信息数据加工、技 术管理及应用研发工作 ． １１２ 测绘与空间地理信息 ２０１４皋 图１制作流程 Ｆｉｇ．１ Ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｆｌｏｗ ２）纠正过程中不得对影像的灰度和反差进行拉伸， 不得改变像素位数； ３）影像应无大面积噪声和条带，无因ＤＥＭ精度和现 势性原因造成的数据丢失和地物明显扭曲、变形现象。 ２．２影像融合 地理国情普查的正射影像色彩要求为自然真彩色， 融合后的影像与实际地物接近或一致，一般的方法是多 光谱影像的红、绿、蓝对应Ｒ，Ｇ，Ｂ，与全色高分辨影像 融合。 ２．２．１ ＩＨＳ变换法 ＩＨＳ变换法的主要原理就是将多光谱图像经过亮度 （Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、色调（Ｈｕｅ）及饱和度（Ｓａｔｕａｔｉｏｎ）变换得到Ｉ， Ｈ，ｓ ３个分量，将全色高分影像和１分量进行直方图匹配 并代替１分量，再进行ＩＨＳ反变换得到的具有高空间分辨 率的多光谱图像。 经过试验分析得出，ＩＨＳ变换可以使融合后的图像更 加饱和，并且通过对亮度的滤波增强图像，也便于多元数 据的综合直观显示，但缺点是容易产生光谱失真而导致 光谱退化，给实际地理国情判读造成影响和误差。 ２．２．２ ＰＣＡ法 主成分变换融合（ＰＣＡ，Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙ． ｓｉｓ），又称Ｋ—Ｌ变换法，其原理是对多光谱遥感影像数据 进行主分量变换，然后以全色高分影像数据和变换以后 的第一主分量进行直方图匹配，使全色高分影像与第一 主分量图像有相近的均值和方差，最后再进行主分量逆 变换，生成具有高空间分辨率的多光谱影像。 主成分变换融合是最常用的遥感影像融合方法，融 合后的影像较好地保留了多光谱影像的色彩信息，相对 于多光谱影像，色彩基本不变化，但在主成分匹配替换的 过程中会丢失一些原始光谱特征，对影像的细节有一些 损失。 ２．２．３加权融合 加权融合技术的关键在于如何定权，其原理是：利用 相关性，对于配准后的全色高分辨率影像与多光谱影像， 先计算其相关系数，再利用相关系数进行加权组合，就可 以得到高分辨率的多光谱影像。 基于像元的加权融合对两幅图像， ， 按下式进行： ｌ ＝Ａ０Ｐｔｌｉ＋Ｐｌｌｉ ＋Ｂ； 其中，Ａ，曰为常数；Ｐ ，Ｐ 为两个图像的权，其值由下 １ 式决定：Ｐ ＝÷（１－Ｉ Ｉ），Ｐｆ＝１一Ｐ ； ｒ 为两幅图像的相关系数：ｒ ＝ 。 ｏ ｉ 针对地理国情普查工作中，植被和水域作为两大类 地表覆盖分类要素，在实际自动解译和人工判读中相对 重要，根据植被归一化指数ＮＤＶＩ及水体归一化指数ＮＤ一 ，对相应的波段（Ｒ，Ｇ以及ＮＩＲ）进行加权运算，可以适 当增强和突出这两类要素，经过实际分析得出，经过加权 融合后的影像不仅保留了丰富的色彩信息，通过部分波 段的加权增强。使相关地物更加清晰突出的显示，层次 分明。 ２．２．４融合结果对比分析 试验选用的是南方某地区的ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ ２影像数据 （分辨率全色０．５ ｍ，多光谱２ ｍ），融合软件采用ＥＲＤＡＳ 软件，其中的加权融合是利用其空间建模工具（Ｓｐａｔｉａｌ Ｍｏｄｅｌｅｒ）及ＥＭＬ二次开发编程语言实现。 从图２至图４的对比分析可知，ＩＨＳ融合造成了一些 地物的失真和细节损失，ＰＣＡ融合整体空间特征保持较 好，细节保持得好，但光谱特征的保持性要差一些，但层 次感不强，影像信息不突出，而经过加权融合的影像综合 体现就非常不错，色彩信息丰富，细节保留完全，层次凸 显，可作为地理国情普查影像融合的首选方法，前提是需 要根据区域特征对加权融合进行定权。 图２ ＩｌｌＳ融合 Ｆｉｇ．２ ＩＨＳ ｆｕｓｉｏｎ ３结束语 地理国情普查遥感影像正射纠正过程中，正射纠正 和影像融合两个关键环节非常重要，因为这两个环节决 定了正射影像成果的精度和呈现这两个决定性的指标参 （下转第１１５页）