謝小文
(廣東省國土資源測繪院,廣東 廣州 510510)
高分辨率遙感影像是以攝影測量和遙感技術(shù)理論為前提,結(jié)合計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、地理環(huán)境測量技術(shù)、圖像融合技術(shù)、人機交互技術(shù)、數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)、存儲分析技術(shù)等,通過影像圖制作、專題圖應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)等方法。并以計算機圖片處理技術(shù)、計算機程序設(shè)計語言為工具,對影像進行預(yù)處理、圖像轉(zhuǎn)化、校正、控制點選擇、精度調(diào)取、坐標(biāo)文件獲取等,實現(xiàn)影像融合的一種技術(shù)。當(dāng)前遙感影像主要應(yīng)用在人工地物方面,隨著后期的應(yīng)用,逐漸進入到了高分辨率遙感衛(wèi)星時代。其影像融合可以對影像遙感無效區(qū)進行裁剪、顏色分量等,影像應(yīng)用管理采用了瓦片式影像金字塔、圖片分層處理、影像數(shù)據(jù)庫管理、影像資料查詢和調(diào)用、位置定向等方法。在利用高分辨率遙感影像進行作業(yè)生產(chǎn)建設(shè)時,也需要通過質(zhì)量評價提高影像處理的效率和質(zhì)量,一般質(zhì)量評價法常采用主客觀評價法,并通過制定評價方案,對影響影響處理質(zhì)量的元素進行評價,通過方差指標(biāo)對遙感影像整體質(zhì)量進行綜合評價[1]。
為了更好的建立控制點,研究控制成果,需要建立正射影像構(gòu)成校正影像庫,以此準(zhǔn)確選擇控制點、獲取定位參數(shù),為提升高分辨率遙感影像自動化技術(shù)做好準(zhǔn)備工作。自動校正影像、選擇控制點、進行高精度控制、影像校正等可以作為坐標(biāo)文件,其中影像校正采取多項式和三角性最小面元微分糾正方法,可以從多個不同地區(qū)地形條件、影像類型進行調(diào)整。可以將多分辨率遙感影像、矢量地圖、數(shù)字高程模型作為正射影像基礎(chǔ),以此對數(shù)據(jù)影像進行高效率處理,以便及時完成測量任務(wù)。
影像結(jié)果類型較多,影像分辨率更新速度快,時間不一,為影像分析、管理、使用等都帶來了一定的難度,因此需要根據(jù)不同影像類型建立瓦片式影像金字塔模型,以此實現(xiàn)獨立分析使用、集中管理、高速瀏覽的功能,解決以上難題。對于一些沒有建立模型的影像文件而言,其需要將所有的影像資料集中存儲,其對于一般的計算機而言是無法解決的,對于用戶而言,這種海量化的影像數(shù)據(jù)更是一種壓力。對于以上影像數(shù)據(jù)管理方式,用戶在使用影像資料時,可以通過需求模塊計算出高分辨率金字塔等級和瓦片分析模塊數(shù)據(jù),以此獲取內(nèi)存空間,可以在一般計算機上直接使用影像資料。人們一般使用Google 地圖獲取影像資料,其可以將影像資料自動縮小放大,通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)功能,建立瓦片式影像金字塔。以上方式是一種影像預(yù)處理技術(shù),其和影像高速度調(diào)取技術(shù)有著一定的相似之處,但是它們在影像模塊大小、影像資料存儲和影像數(shù)據(jù)庫管理上不同。因此可以建立對數(shù)據(jù)模型對應(yīng)關(guān)系,以此在工程建設(shè)時及時獲取各種鐵路、公路等信息,有效提高了影像資料獲取效率。
為了提高影像處理效率,需要應(yīng)用小面元微分調(diào)整算法實現(xiàn)三角網(wǎng)法校正,該算法應(yīng)用了數(shù)字?jǐn)z影測量下的影像配比成果,根據(jù)影像外形特點和沒有成形的影像進行配比,以此自動獲取密集同名點信息,將其作為控制點,最終構(gòu)建三角網(wǎng)。通過三角網(wǎng)可以進行影像微分處理,以此提高影像的配比精度,并通過影像調(diào)整匯集處理,獲取遙感影像配準(zhǔn)、提高影像的調(diào)整和匯集技術(shù)水平。另外,利用軟件集成技術(shù),可以對影像處理軟件內(nèi)的影像信息進行匯集,以此提高處理效率、節(jié)省時間。
在土地調(diào)查中,其調(diào)查重點是對農(nóng)村及城鎮(zhèn)土地,而調(diào)查的主要技術(shù)手段便是利用遙感影像處理軟件對所調(diào)查區(qū)域的土地進行波段處理、拼接處理以及幾何校正,再利用ArcGIS 軟件進行疊加,從而獲得清晰、準(zhǔn)確的地理信息。其制作流程如下圖1 所示。
圖1 遙感影像制作流程圖
在影像波段處理時,其一般包括紅、綠、藍(lán)、近紅外等幾個波段。為了使影像的色彩更加逼真,提高影像的使用效率,會將其真彩色輸出,即在融合時把10%-20%的近紅外加到綠波段,組合形成新的綠波段,然后調(diào)整正確的紅綠藍(lán)波段順序輸出真彩色影像(見表1)。
表1 遙感影像圖波段處理信息
由于遙感影像并非完整的img 格式的影像,所以在制作過程中,需要對其進行有效的拼接。具體操作如下:
首先找到ERDAS 工具條,然后單擊Data Preparation 圖標(biāo)中的Mosaic Images,打開Mosaic Tool 對話框,將需要拼接的圖像添加進去,然后單擊相應(yīng)的圖標(biāo)設(shè)置拼接關(guān)系,最后選Run Mosaic 進行影像拼接處理。
在影像制作過程中,由于遙感器的內(nèi)部存在一些不正常的變化,容易對影像產(chǎn)生一定的影響。加上地球本身也會給影像制作中帶來一定的影響,這也使得遙感平臺在正常運轉(zhuǎn)時,導(dǎo)致影像制作過程中產(chǎn)生各種幾何畸變,為此在進行遙感影像制作時需要對此進行糾正。
首先,在ERDAS 工具條中單擊Datepreperation,然后打開Set Geo Correction Input File 對話框,并選擇From Image File 將融合后的影像打開,確認(rèn)后打開影像圖。最后打開相應(yīng)的Auto CAD 矢量圖作為校正憑據(jù)。
其次,啟動幾何校正模塊,選擇Polynomial 作為幾何校正的模型,按確認(rèn)按鈕,并在在其對話框窗口中設(shè)置投影及模型參數(shù),在設(shè)置好投影參數(shù)和模型參數(shù)后,按確認(rèn)按鈕便可以進行影像幾何校正。
為了推動高分辨率遙感影像制作方法的創(chuàng)新,本文主要通過軟件影像制作為作業(yè)實例,通過數(shù)據(jù)、系統(tǒng)、融合技術(shù)對影像進行預(yù)處理、影像校正實現(xiàn)影像的自動化調(diào)整、快速選擇控制點,最終保證控制點精準(zhǔn)度(如圖2 所示)。
圖2 正射影像原理與制作圖
并行處理技術(shù)是依靠中央處理器和計算機系統(tǒng)控制器等進行同時處理,來提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)處理效率的一種新技術(shù),該技術(shù)將時間節(jié)點和空間節(jié)點進行結(jié)合,通過時間重合和資源重合的應(yīng)用方法,提高計算機處理效率。當(dāng)前,在高分辨率遙感影像制作采用的是遙感影像專用處理軟件,其可以利用計算機單核CPU 進行計算,但是其無法全部處理。遙感影像具有大數(shù)據(jù)運行特點,單核CPU 無法快速處理批量影像資料,處理批量影像資料時需要一定的時間,因此作業(yè)員往往發(fā)揮不到實際作用,最終降低處理效率。所以,在遙感影像處理時,需要采用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點技術(shù)進行并行運算,以此減少計算機處理時間,該技術(shù)可以同時調(diào)動多個CPU計算機內(nèi)核。同時該技術(shù)也可以通過局域網(wǎng)和人工控制方法同時進行計算,以此大大縮減任務(wù)時間,提高作業(yè)效率、降低了作業(yè)員工作量。這種創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點并行處理技術(shù),可以提高作業(yè)效率、節(jié)省作業(yè)時間,通過高精度的定向和匹配算法提高生產(chǎn)建設(shè)效率、系統(tǒng)自動化計算水平,工作任務(wù)完成優(yōu)勢顯著。
該制作技術(shù)具有兩種模式,一種是利用現(xiàn)有的DOM+DEM 系統(tǒng)生產(chǎn)出DOM;另一種是利用現(xiàn)有的DLG +DEM 系統(tǒng)生產(chǎn)出DOM。為了更好的控制定向,可以采用外業(yè)采集像控點對衛(wèi)星影像進行追蹤,在獲取定向信息后結(jié)合DEM,在正射影像糾正模塊下獲取正射影像信息。這種內(nèi)外作業(yè)一體化模式,可以在作業(yè)中直接獲取外業(yè)信息,直接繪制初始影像觀測圖,定向結(jié)束后,運用定向參數(shù)和DEM 對從初始影像觀測圖中獲取矢量文件進行重復(fù)定向,最終得出數(shù)據(jù)。這種控制點定向方法,通過外業(yè)獲取的像控點對衛(wèi)星影像進行定位,并結(jié)合DEM 通過正射影像調(diào)整模塊得出正射影像數(shù)據(jù)。該內(nèi)外業(yè)一體化模式,在作業(yè)資料獲取時可以通過外業(yè)控制點繪制出初始影像觀測圖[2]。
總之,本文主要根據(jù)實際作業(yè),采用新的模型算法,對傳統(tǒng)高分辨率遙感影像配比預(yù)處理技術(shù)進行了升級改進,實現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)造,解決了多種影像資料獲取問題,大大提高了影像的融合度和處理效率。且本文使用了小三角面元微分處理技術(shù),提高了地域物態(tài)影像配比精度,為海量化影像處理提供了技術(shù)依據(jù)。采用瓦片式金子塔結(jié)構(gòu)影像分層方法,可以根據(jù)用戶影像需求進行影像重合、數(shù)據(jù)觀測、全面管理、輸出使用等,并運用了并行處理技術(shù),提高了作業(yè)完成效率。