基于幾何定位一致性的星載多光譜影像配準精度分析

劉橋 向夏蕓 王密 朱映 齊建偉

（1 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢 430079）

（2 湖南省地質礦產勘查開發局四一八隊長沙分院，湖南 長沙 410000）

（3 中國國土資源航空物探遙感中心，北京 100083）

0 引言

多光譜相機能獲取不同波段的影像，提供地物不同光譜信息，是“資源三號”（以下稱 ZY-3）衛星搭載的重要傳感器之一。相機設計復雜，具有焦平面內視場平行排列成像的特點，不同波段依次對地面同一點延時成像。多光譜影像配準精度反映了波段間變形的一致性[1]，將直接影響數據融合、變化檢測、基于光譜特征的分類等應用，故實現自動精確配準是高分遙感衛星多光譜影像預處理的關鍵。然而，由于衛星在軌運行時，太空復雜冷熱交變環境及星上器件周期性運動導致衛星平臺產生幅值較小、頻率較高的震顫響應[2]，加之地形起伏等各種因素的影響，必然導致整景影像畸變復雜[3-4]，不能用一個簡單的模型模擬整景影像畸變進行糾正配準，給高分遙感衛星多光譜影像預處理工作帶來了難題。

目前，星載多光譜相機影像配準方法大致分為兩類：基于像方的配準和基于物方的配準。傳統基于像方配準方法依賴于影像匹配精度，利用匹配獲取的同名點建立待配準影像與參考影像之間的坐標映射關系[5]，當影像存在較大灰度差異時不能滿足高精度配準需求，且每次配準時都需要進行匹配，處理效率低下。基于幾何定位一致性的多波段配準是基于物方配準的典型方法，該方法的實質是遙感影像間嚴密的相對幾何成像關系，無需精確匹配得到同名點，而是基于同名像元物方定位一致性的約束條件[6]實現多光譜影像高精度配準，且波段間精確幾何成像關系一旦確定，便可應用于其它數據，極大提高了高分遙感衛星多光譜相機影像波段配準處理效率。目前大量在軌獲取的 ZY-3衛星多光譜影像數據表明，采用基于幾何定位一致性的多波段配準方法生成1A級影像的配準精度較高，但仍存在極個別景影像數據配準精度不理想，影響多光譜影像的后續應用，所以很有必要深入研究影響該方法配準精度的主要因素。

本文以 ZY-3衛星多光譜相機影像數據為基礎，從理論上分析了基于幾何定位一致性多波段配準方法，并結合基于小面元的多波段像方配準[7]方法進行了實驗驗證。發現當衛星平臺僅存在微小震顫或無震顫時，基于幾何定位一致性的多波段配準方法在紅外波段與可見光波段、可見光波段影像之間的配準精度均優于0.2像元，比傳統基于像方的匹配方法更具優勢。

1 相關原理

1.1 ZY-3衛星多光譜相機像面結構設計

目前，多光譜相機通常采用五譜合一的多色TDI CCD設計，由于TDI器件每個波段之間均存在一定的物理間隔，同一時刻各波段對應不同的攝影點。ZY-3衛星多光譜相機即為多色TDI CCD的推掃式成像系統[8]，地面采樣間隔5.8m，包含藍（0.45～0.52μm）、綠（0.52～0.59μm）、紅（0.63～0.69μm）以及近紅外（0.77～0.89μm）四個波段，依次記為B1、B2、B3、B4。在相機焦平面上，四個波段線陣單元在沿軌方向依次平行擺放（如圖1所示），相鄰CCD間距約2mm，沿軌方向的偏視場角依次分別為0″、–350″、–650″和–950″。由于ZY-3衛星多光譜相機各波段傳感器之間的固定物理間隔，這種剛性結構的各波段傳感器成像視場角小，所以可采用基于幾何定位一致性的多波段配準方法對 ZY-3多光譜相機數據進行配準。

1.2 基于幾何定位一致性的多波段配準方法

基于幾何定位一致性的多波段配準方法的基礎是多光譜影像波段間幾何關系模型[6]。該方法的核心思想是：將參考影像上特征點（xl,yl）由嚴格幾何成像模型和物方高程信息解算得到的地面點大地坐標（X,Y,Z），按待配準影像嚴格幾何成像模型反算出待配準影像上對應像點的坐標），再根據與特征點對應同名像點的坐標（xr,yr）之間的差值，建立不同波段影像上同名像點之間的映射關系，實現多光譜影像的高精度配準。

圖1 ZY-3衛星多光譜相機焦平面設計圖[9]Fig.1 Design of ZY-3 multi-spectral camera

圖2 衛星多光譜相機波段間成像幾何關系[6]Fig.2 Band-to-band geometric imaging relationship

根據同名點空間交會的攝影幾何約束關系（如圖2（a）所示），以B1、B2波段為例，其投影中心依次為S1、S2，對于地面點P，對應像點依次為p1、p2，那么光線S1p1、S2p2必然交會于P，因此高分遙感衛星多光譜相機嚴格幾何成像模型如下：

利用高分衛星多光譜相機嚴格幾何成像模型以及物方高程信息可以實現像點坐標（x, y）與地面點大地坐標（X ,Y,Z ）之間的正反換算。

由高分遙感衛星多光譜相機嚴格幾何成像模型知：基于幾何定位一致性的多波段配準方法的精度依賴于傳感器內部結構及幾何畸變、物方高程信息和外方位元素（軌道、姿態）精度[6]。而傳感器幾何畸變可通過波段間高精度相對幾何定標進行補償[10]，高程可通過全球30m Aster G-DEM[11]確定，衛星事后處理能獲取厘米級精度狀態平穩的精密軌道[12]，故外方位姿態角元素精度是物方配準精度差異的主要原因。

2 實驗驗證與分析

2.1 實驗數據

選取ZY-3衛星多光譜相機2012年2月至2014年5月之間的6景經輻射校正、CCD拼接等預處理工作得到的0級影像數據，覆蓋了山區、高山區、丘陵和平原等典型特征地物，影像大小為8 824×9 715（單位像元），數據詳情如表1所示。

表1 多光譜數據詳情列表Tab.1 Multi-spectral data list

2.2 實驗方法

分別采用基于幾何定位一致性的多波段配準方法和基于小面元的多波段像方配準方法，對0級多光譜數據進行配準生成1A級影像數據。在1A級影像上劃分256×256的格網，以B2波段為參考波段，結合影像相關匹配和最小二乘匹配[13]算法得到高精度同名點作為檢查點，計算檢查點的坐標誤差，并統計中誤差，依次驗證B1、B3、B4波段的配準精度。

基于小面元的多波段像方配準方法的基本思想是將影像依據特征點劃分為若干個三角形小面元，再對每個三角形面元構建糾正模型，從而完成整幅影像的糾正，達到高精度配準的目的[7]。另外，本文影像相關匹配的相關系數設為 0.9，可保證獲取像素級精度的同名點。最小二乘匹配算法充分利用影像窗口內的信息進行平差計算，顧及灰度線性變形和幾何仿射變形，可達1/10甚至1/100像素的高精度[14]，故將最小二乘算法匹配得到的同名點像點坐標視為像點坐標真值。對于同源影像數據，結合兩種匹配方法能充分保證子像素精度同名點的獲取。

2.3 實驗結果

ZY-3多光譜影像0級數據采用不同配準方法生成的1A級影像的配準精度及匹配的同名點數量依次如圖3、表2所示。圖3中“像方配準”表示基于小面元的多波段配準方法，“物方配準”表示基于幾何定位一致性的多波段配準方法（表2中亦同）。實驗數據顯示：

①可見光波段影像的配準：除74446景、702236景外，像方配準方法垂軌方向配準精度在0.12像元內，沿軌方向配準精度在0.13像元內，整體配準精度在0.18像元內；除74446景外，物方配準方法垂軌方向、沿軌方向配準精度均在0.15像元內，整體配準精度在0.19像元內。

②紅外波段與可見光波段影像的配準：除74446景、702236景外，像方配準方法垂軌方向配準精度在0.28像元內，沿軌方向配準精度在0.32像元內，整體配準精度約0.31像元～0.37像元；除74446景外，物方配準方法垂軌方向和沿軌方向的配準精度均在0.15像元內，整體配準精度在0.21像元內。

③74446景影像：像方配準方法在可見光波段影像的配準精度在0.22像元內，紅外波段配準精度為0.555像元內；物方配準方法的配準精度約0.29像元～0.73像元。

④702236景影像：像方配準方法在可見光波段影像的配準精度在0.18像元內，紅外波段配準精度為0.715像元內；物方配準方法的配準精度在0.2像元內。

表2 兩種配準方法配準精度及同名點數量統計表Tab.2 Registration accuracy and corresponding image point number statistics

圖3 兩種配準方法不同方向配準精度比較Fig.3 Comparison of the accuracy of the two method in different direction

進一步采用基于多光譜影像不同波段間的視差檢測衛星平臺震顫[9]的方法，對6景實驗數據的B2、B3波段進行震顫檢測。對于不同時間獲取的河南嵩山地區影像，74446景成像時刻具有較大的平臺震顫，而1012969景成像時刻含有微小平臺震顫，2景影像垂軌方向和沿軌方向配準誤差曲線如圖4所示；其余4景數據獲取時僅存在微小平臺震顫或無平臺震顫，其垂軌方向和沿軌方向配準誤差曲線如圖5所示。圖4，圖5中各子圖橫坐標值均為行數。

圖4 配準前影像垂軌和沿軌方向配準誤差曲線比較Fig.4 Comparison of Vertical orbit and along orbit registration error curve before registration

圖5 配準前影像垂軌和沿軌方向配準誤差曲線Fig.5 Registration error curve before registration in direction of vertical to orbit and along orbit

2.4 實驗結果分析

匹配的同名點數量范圍約為 130～900，可反映整景影像的配準精度。同名點數量的多少是和影像的輻射質量一致的，可以發現B3波段匹配點數最多，B1次之，B4波段點數最少。這是因為B3與B2波段成像傳感器物理距離最近，兩個波段的影像輻射差異小，而B4與B2波段成像傳感器物理距離最遠，且近紅外波段成像特性與可見光波段成像特性差異大，導致兩個波段影像輻射差異較大。

對于可見光波段配準，像方配準方法的配準精度均在0.22像元內，這是因為可見光波段輻射差異小，同名點匹配精度高，依同名點構建的三角網小面元糾正模型能很好地模擬整景影像不同區域的畸變參數，影像配準精度高。同時，除74446景外物方配準方法的配準精度均在0.19像元內，與像方配準方法精度基本一致。

對于紅外波段與可見光波段配準，像方配準方法的配準精度較低，均大于 0.3像元，對于存在震顫的山區影像74446景和無震顫的高山地區影像702236景，配準精度相對更低。而除74446景外，物方配準方法的配準精度均在0.21像元內。可見，在平臺無震顫和存在微小震顫時，物方配準方法在紅外波段與可見光波段的配準中具有明顯優勢，這是因為該方法以波段間嚴密幾何關系為基礎，通過嚴格幾何成像模型正反算得到待配準影像上的精確同名點，繼而構建兩個波段影像間的映射關系，不依賴影像灰度信息，配準精度高且效果穩定。另外，不難發現各景影像B3波段配準精度最高，B1波段配準精度次之，B4波段配準精度相對最差，這是因為B3波段與B2波段為相鄰波段，傳感器物理間隔近且偏視場角最小，受地形等其它因素影響最小，而B4波段與B2波段傳感器物理距離最遠。

3 結束語

本文從理論上分析出衛星平臺震顫是影響基于幾何定位一致性的多波段配準方法精度的主要因素，且采用ZY-3衛星多光譜相機0級數據進行了實驗驗證分析，并對比了基于小面元的多波段像方配準方法。研究結果表明：

基于幾何定位一致性的多波段配準方法能很好地顧及波段間嚴密幾何關系，不受影像灰度差異影響，當平臺存在微小震顫或無震顫時，對可見光波段影像之間、可見光波段影像與紅外波段影像之間均能達到高精度配準效果，配準精度優于 0.2像元。且配準質量與影像紋理信息無關，對于山區、高山區等紋理匱乏區域仍能達到很好的配準效果，相比傳統像方配準方法，有效提高了紅外波段與可見光波段配準精度。但當存在較大的平臺震顫時，該方法配準精度受到一定限制，如何抑制平臺震顫對多光譜相機影像配準精度的影響是未來研究的主要方向。

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[1] 王洪海, 徐建艷, 龍小祥. 一種衛星多光譜圖像亞像元波段配準精度自動評價方法[J]. 航天返回與遙感, 2010, 31（3）: 55-63. WANG Honghai, XU Jianyan, LONG Xiaoxiang. An Automated Evaluation Method of Sub-Pixel Band-to-band Registration Accuracy for Satellite Multispectral Image[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2010, 31（3）:55-63.（in Chinese）

[2] 蔣國偉, 周徐斌, 申軍烽, 等. 衛星微振動虛擬仿真技術研究及應用[J]. 計算機測量與控制. 2011, 19（9）: 2206-2209. JIANG Guowei, ZHOU Xubin, SHEN Junfeng, et al. Study and Application of Micro- vibration Virtual Simulation of Satellite [J].Computer Measurement & Control, 2011, 19（9）: 2206-2209. （in Chinese）

[3] Chander G, Saunier S, Choate M J, et al. SSTL UK-DMC SLIM-6 Data Quality Assessment[J]. Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, 2009, 47（7）: 2380-2391.

[4] Kocaman Sultan, Armin Gruen. Orientation and Self-calibration of ALOS PRISM Imagery[J]. The Photogrammetric Record. 2008, 23（123）: 323-340.

[5] Alexander W, Clausi D A, ARRSI: Automatic Registration of Remote Sensing Images[J]. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 2007, 45（5）: 1483-1493.

[6] 王密, 楊博, 金淑英. 一種利用物方定位一致性的多光譜衛星影像自動精確配準方法[J]. 武漢大學學報（信息科學版）, 2013, 38（7）: 765-769. WANG Mi, YANG Bo, JIN Shuying. A registration Method Based on Object-space Positioning Consistency for Satellite Multi-spectral Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38（7）: 765-769. （in Chinese）

[7] PAN J, ZHU Y, WANG M, et al. Parallel Band-to-band Registration for HJ-1A1B CCD Images Using Open MP[C]//Image and Data Fusion （ISIDF）, 2011 International Symposium on. IEEE, 2011: 1-4.

[8] 資源衛星應用中心. 資源三號衛星介紹[EB/OL]. [2012-07-25]. http://www.cresda.com/n16/n1130/n175290/175676. html CRESDA. Introduction to ZY-3[EB/OL]. [2012-07-25]. http://www.cresda.com/n16/n1130 /n175290/175676.html.

[9] 朱映, 王密, 李樹文, 等. 基于多光譜影像的資源三號衛星平臺震顫檢測方法研究[C]. 第二屆高分辨率對地觀測學術年會. 北京, 2013. ZHU Ying, WANG Mi, LI Shuwen, et al. Detection of Ziyuan-3 Satellite Platform Jitter Using Multi-spectral Imagery[C]. The Second China High Resolution Earth Observation Conference. Beijing, 2013.

[10] 李德仁, 王密. “資源三號”衛星在軌幾何定標及精度評估. 航天返回與遙感[J]. 2012, 33（3）: 1-6. LI Deren, WANG Mi. On-orbit Geometric Calibration and Accuracy Assessment of ZY-3[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2012, 33（3）: 1-6. （in Chinese）

[11] ASTER GDEM Validation Team. ASTER Global Digital Elevation Model Version 2 – Summary of Validation Results [EB/OL]. August 31, 2011.

[12] 趙齊樂, 劉經南, 葛茂榮, 等. CHAMP衛星cm級精密定軌[J]. 武漢大學學報 （信息科學版）, 2006, 31（10）: 879-882. ZHAO Qile, LIU Jingnan, GE Maorong, et al. Precision Orbit Determination of CHAMP Satellite with cm-level Accuracy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31（10）: 879-882（in Chinese）

[13] GRUEN A. Development and Status of Image Matching in Photogrammetry[J]. The Photogrammetric Record, 2012, 27（137）: 36-57.

[14] 張劍清, 潘勵, 王樹根. 攝影測量學[M]. 武漢大學出版社, 2009. ZHANG Jianqing, PAN Li, WANG Shugen. Photogrammetry[M]. Wuhan University Press, 2009. （in Chinese）

[15] 胡芬. 三片非共線TDI CCD成像數據內視場拼接理論與算法研究[D]. 武漢: 武漢大學, 2010. HU Fen. Research on Inner FOV Stitching Theories and Algorithms for Sub-images of Three Non-collinear TDI CCD Chips[D]. Wuhan: Wuhan University, 2010. （in Chinese）

[16] 范斌, 蔡偉軍, 張孝弘, 等. “資源三號”衛星多光譜相機技術[J]. 航天返回與遙感, 2012, 33（3）: 75-84. FAN Bing, CAI Weijun, ZHANG Xiaohong, et al. Technology of the Multi-spectral Camera of ZY-3 Satellite[J]. Spacecraft Recovery &Remote Sensing, 2012, 33（3）: 75-84. （in Chinese）

[17] 何紅艷, 烏崇德, 王小勇. 側擺對衛星及CCD相機系統參數的影響和分析[J]. 航天返回與遙感, 2003, 24（4）: 14-18. HE Hongyan, WU Chongde, WANG Xiaoyong. Study of Influence of Swinging on the Systemic Parameters of the Satellite and CCD Camera[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2003, 24（4）: 14-18. （in Chinese）