“高分二號”衛星多光譜與全色影像配準策略

王忠武 劉順喜 戴建旺 尤淑撐 孟超

（中國土地勘測規劃院，北京 100035）

0 引言

“高分二號”（GF-2）衛星于2014年8月19日成功發射，標志著我國遙感衛星進入亞米級高分辨率時代。GF-2衛星搭載了2臺全色多光譜傳感器，每臺傳感器可提供幅寬不低于23km、空間分辨率優于1m的全色影像和優于4m的多光譜影像，經數據處理獲得的高分辨率多光譜影像可作為土地利用現狀調查、土地利用動態監測等高精度土地基礎數據采集工作的基礎數據源之一。由于多光譜與全色影像高精度配準是保證影像數據應用效率和效果的前提[1]，因此，多光譜與全色影像配準策略對大規模、業務化影像預處理效率影響顯著[2-5]。

影像配準方法主要有自動配準方法和糾正后配準方法，自動配準方法采用區域灰度相關或空間特征匹配同名點自動提取，并采用薄板樣條插值技術，實現影像間自動配準；糾正后配準方法主要對經過幾何糾正后的影像進行配準[6-8]。在規模化應用中，需根據影像配準精度和處理時間確定配準方法，本文研究了 GF-2衛星全色與多光譜影像配準方法，為形成業務化應用中的全色和多光譜影像配準策略提供技術依據。

1 研究方法

依據土地資源遙感調查監測技術規范，采用多景覆蓋平原區、山區的 GF-2衛星完整多光譜與全色影像，開展原始多光譜與全色影像自動配準和糾正后配準方法的配準精度對比試驗與分析，總結形成規模化數據應用中較好的配準策略，具體技術流程如圖1所示。

圖1 試驗技術流程Fig.1 Workflow of experiments

1.1 影像配準指標要求

根據文獻[9-11]的要求，多光譜與全色影像配準要求配準結果目視無重影，配準控制點殘差需滿足平地、丘陵地不超過1倍基準影像分辨率，山地、高山地不超過1.5倍基準影像分辨率。

1.2 配準方法

影像配準方法包括自動配準方法和糾正后配準方法。

（1）自動配準方法

影像自動配準通常包括匹配特征提取、匹配關系計算這2個步驟[6]。匹配特征提取主要包括基于區域的方法、基于特征的方法、結合區域和特征的方法等三類。基于區域的方法利用一定區域中對應像素灰度的統計特征來識別同名特征點，例如差平方和、相關函數、歸一化互相關系數、互信息、梯度、相位相關等信息。基于特征的方法利用影像間的點、線、面等同名特征描述參數來配準特征。結合區域和特征的方法將以上2種方法的優點結合起來，綜合利用灰度統計信息和空間特征進行匹配特征提取。匹配關系計算主要利用提取的匹配特征，基于薄板樣條等假設計算待配準影像間的函數關系，實現影像配準。通常來說，自動配準方法對于相同或相近幾何變形的待配準影像具有較好的配準效果。

ERDAS IMAGINE軟件提供了AutoSysnc模塊[12]，該模塊主要利用基于區域的方法，通過點匹配算法自動產生大量同名特征點，進而基于同名特征點構造待配準影像間的數學關系函數模型，實現影像自動配準。該模塊可基本實現全自動影像配準，具有較高的配準精度，是目前普遍采用的自動配準工具之一。

（2）糾正后配準方法

對于具有不同幾何變形，或影像自動配準方法難以達到較高配準精度的待配準影像，則需要首先對待配準影像進行幾何糾正，基本消除各待配準影像內部的幾何變形，或將待配準影像的不同幾何變形糾正為相近幾何變形，然后進行配準。采用該方法的影像制圖步驟依次為：全色影像糾正、多光譜影像糾正、全色多光譜影像配準、全色多光譜影像融合、融合影像糾正、鑲嵌勻光裁切，其中融合影像糾正為根據需要選擇是否再次進行影像糾正。

GF-2衛星1A級全色和多光譜影像分別自帶RPC（rational polynomial coefficient）參數，適合于采用 RPC模型進行幾何糾正。RPC模型的實質是利用有理多項式模擬影像成像瞬間的幾何關系[13-15]，將地面點大地坐標X、Y、Z與其對應像點坐標x、y進行關聯。RPC模型可表示為

2 試驗與分析

采用2014年10月25日、11月10日、12月4日接收的10景GF-2衛星1A級全色與多光譜影像作為試驗數據，見表1。影像側視角在4.950 22°～11.000 90°之間，進行影像自動配準和糾正后配準試驗。試驗數據中，第一個傳感器影像2景，第二個傳感器影像8景；4景位于內蒙古自治區赤峰市元寶山區，試驗區地形主要為山區；4景位于江蘇省無錫市市轄區市，試驗區地形主要為平原區；2景位于浙江省寧波市奉化市，試驗區地形主要為山區。

表1 影像配準試驗數據Tab.1 Test data for image registration

采用自動配準方法，以原始全色影像為參考，采用ERDAS軟件的AutoSysnc模塊對多光譜影像進行自動配準，在原始全色影像和配準后多光譜影像上均勻選擇10個同名點作為檢查點，評價影像自動配準精度，結果如表2所示，可以看出，山區6景影像的配準中誤差分別為0.94、0.93、0.88、0.83、0.90、0.88個像元，最大誤差分別為1.50、1.49、1.97、1.27、1.30、1.53個像元；平原區4景影像的配準中誤差分別為0.99、0.88、0.96、0.84個像元，最大誤差分別為1.41、2.45、1.44、2.93個像元。總體來說，配準中誤差為山區0.83～0.94個像元，平原區0.84～0.99個像元，滿足影像配準技術指標要求。

表2 原始影像自動配準精度Tab.2 Automatic registration precision of original images像元

采用無控制點的RPC模型分別對全色和多光譜影像進行幾何糾正，在糾正后的全色影像和多光譜影像上均勻選取10個同名地物點作為檢查點，以全色影像為參考值，量測多光譜影像的偏移量，評價糾正后影像配準精度，結果如表3所示，可以看出，山區 6景影像的配準中誤差分別為2.69、1.62、1.92、2.45、1.86、2.97個像元，最大誤差分別為 4.90、2.83、3.70、4.29、2.86、4.02個像元；平原區 4景影像的配準中誤差分別為1.56、2.26、1.97、3.24個像元，最大誤差分別為2.05、4.66、3.06、5.46個像元。總體來說，配準中誤差為山區1.62～2.97個像元、平原區1.56～3.24個像元，不滿足影像配準技術指標要求。

表3 糾正后影像配準精度Tab.3 Registration precision of corrected images像元

3 結束語

通過對10景覆蓋山區和平原區的GF-2衛星完整景1A級多光譜與全色影像進行的配準試驗，可以發現，相對于無控制點RPC模型糾正后配準，原始影像自動配準的精度能滿足相關技術規范要求，同時采用原始影像自動配準方法的影像預處理步驟為“全色多光譜影像配準、全色多光譜影像融合、融合影像糾正”，相對于“全色影像糾正、多光譜影像糾正、全色多光譜配準、全色多光譜影像融合”的處理步驟，能有效縮短影像處理時間，是規模化數據應用中影像配準的較好方法。需要指出的是，雖然本文采用多景真實影像進行了試驗，但總體上試驗數據數量和類型有限，測試結果的客觀性會受到一定影響，相關結論還需要在后續大量數據應用中進一步驗證與完善。

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