PCI gxl與ERDAS Imagine在西部地理國情普查DOM生產中的對比研究

孟小梅，謝三五，李 昕，楊紅艷，朱仁義，周 濤

(國家測繪地理信息局第一地理信息制圖院，陜西西安710054)

一、引 言

隨著遙感信息獲取技術的快速發展，目前高分辨率遙感衛星影像已廣泛應用于測繪地理信息的生產中，越來越多的遙感影像處理軟件也在不斷更新自身的處理技術和效率。如何利用軟件高效率地處理高分衛星影像，是測繪生產單位都在探索的問題。本文通過西部地理國情普查數字正射影像(DOM)生產項目，對PCI gxl和ERDAS Imagine 2013版軟件在正射影像生產方面進行了研究對比分析。

二、軟件架構對比

PCI gxl批量生產系統是面向海量影像自動化生產的解決方案類產品，已應用于航空和衛星影像的批量自動化生產。該系統提供定制自動化生產工作流，支持分布式處理和多核運算，能有效簡化軟件操作，降低人力成本。

ERDAS Imagine 2013是ERDAS公司以模塊化方式提供給用戶進行生產的全新版本，支持批處理。其toolbox下的LPS、autosync模塊已成熟應用于影像區域網平差、糾正和配準;PanSharpen融合模塊提供了多種像素merge算法，可針對不同傳感器影像選擇不同算法，形式更加靈活。

三、數據準備和技術方法

1.數據準備

(1)影像數據

本次生產使用 WorldView-1/2、QuickBird及資源三號遙感衛星影像數據。

(2)控制資料

使用1∶50 000比例尺DEM數據(格網間距為地面25 m)作為DEM數據源。

使用國家西部測圖項目1∶50 000 DOM成果數據作為控制資料源和正射影像精度檢查的資料源。

2.技術方法

本次生產使用的影像數據為中、高分辨率衛星影像，根據傳統經驗和前期試驗，使用通用傳感器模型能得到很好的定位精度。而有理函數模型作為常用的通用模型，其正解公式參數可以從影像數據自身的RPC文件獲取。有理函數模型的正解公式為

式中，(rn，cn)和(xn，yn，zn)分別為像方和物方坐標;pi(i=1，2，3，4)為有理多項式［6］，其公式計算系數從影像對應的RPC文件里讀取獲得。

四、生產流程細節分析

1.全色糾正對比

(1)流程對比

1)PCI gxl:本次試驗的測區位于青海省東南部，地勢復雜，測區內控制點數量和精度均不理想。通過前期對WorldView和資源三號衛星影像進行控制糾正和無控糾正試驗，精度情況見表1。

表1 控制糾正和無控糾正誤差對比 m

分析精度后可得出:兩種方法得到的影像平面精度差異微小，低精度、低密度的控制點對于中高分辨率衛星影像的正射糾正精度沒有明顯的實質性提高，且控制糾正后的影像平面最大誤差值較大。故在gxl生產中采用無控區域網平差，自動采集連接點，使用25 m DEM數據進行糾正，依據rpb參數控制位置拉伸范圍。由于相鄰條帶間影像傾角、時相會存在較大差異，在進行平差前挑選傾角小、條帶間無三度及以上重疊的影像首先進行平差，達到精度要求后，基于有理函數模型進行正射糾正。然后以合格影像為基準，對剩余待糾正影像依據rpb模型和DEM，采用頻域相位相關匹配算法在基準影像上采集控制點進行匹配糾正。

2)ERDAS Imagine 2013:使用LPS模塊進行，前期進行無控區域網平差試驗，高分辨率衛星影像能基本保證1∶25 000的平面精度，有個別影像存在精度超限情況，而對于資源三號中分辨率影像，LPS無控糾正效果并不理想，難以達到精度要求。因此，生產中使用LPS在西部測圖1∶50 000 DOM成果影像上人工均勻采集控制點進行糾正。區域網平差中連接點的采集使用軟件的auto tiepoint generation模塊設置搜索匹配策略自動采集。相對于PCI gxl的無控糾正流程，LPS需要人工采集控制點。由于測區內參考影像分辨率相對低，影像時相和待糾正原始數據高分影像差異較大，測區標志性地物稀少，采集控制點比較耗時。

(2)成果對比

將成果影像與西部DLG和DOM、1∶50 000萬控制點進行套合檢查，兩種方法糾正后平面中誤差和接邊中誤差均控制在10 m以內;gxl的糾正成果精度基本保持在5～9 m之間，滿足1∶25 000比例尺的成圖精度(山地、高山地地勢為18.75 m限差)。LPS由于有人工采集控制點的參與，在控制點分布均勻、點位理想時，成果精度甚至可以達到5 m以下，滿足1∶10 000比例尺的成圖精度(山地、高山地地勢為7.5 m限差)。

2.多光譜配準對比

(1)流程對比

1)PCI gxl:采用gxl的影像配準工作流進行自動同名點采集配準，可并行批量生產。該工作流通過同名點采集作業的拒絕參數設置來剔除誤差較大的點，保證配準精度。

2)ERDAS Imagine 2013:采用autosync模塊進行配準，在影像質量不好、同名點判讀不清晰的區域無法自動匹配到高精度的點位，需要人工均勻在未刺點區域采集多個同名點，以人工采集點位為基點進行二次自動匹配同名點。由于是單景人工作業，目前不能并行處理。

兩種配準平臺均能通過對配準策略的調整來優化配準誤差，策略方案見表2。

表2 多光譜影像配準策略調整方案

(2)成果對比

通過與對應全色影像疊加檢查，兩個平臺均能保證多光譜影像套合精度在1 px以內，滿足成果要求。

3.融合對比

(1)流程對比

1)PCI gxl:采用gxl的PanSharpen工作流批量融合。

2)ERDAS Imagine 2013:采用PanSharpen模塊下HCS merge算法批量融合。

(2)成果對比

使用全色銳化的方法，兩個平臺的融合影像均能很好保持多光譜的波譜信息，無明顯色彩差異。

4.分幅裁切對比

(1)流程對比

1)PCI gxl:采用gxl的鑲嵌預處理工作流生成拼接線，進行勻色處理，設置羽化范圍進行接邊處理。完成拼接后，使用鑲嵌工作流進行標準圖框裁切，生產分幅成果影像。

2)ERDAS Imagine 2013:使用mosaic模塊自動生成拼接線并進行人工編輯以繞開明顯地物，同樣設置羽化參數和顏色均衡參數，加入標準矢量圖框進行拼接處理，生產分幅成果影像。

兩個平臺均提供了直方圖匹配、參考基準影像，重疊區域過渡等多種勻色方案。

(2)成果對比

gxl的分幅成果自動進行勻色處理，能很好地消除相鄰影像間的顏色和亮度差異，ERDAS的mosaic模塊通過勻色，鑲嵌接邊的羽化范圍內，顏色過渡自然，無明顯硬折痕跡。采用重疊區域過渡的方案時，兩個軟件平臺均能很好地保證鑲嵌處的自然過渡。相應單景影像之間的顏色差異如果通過基準影像匹配或均衡處理，但是對于個別因季節不同造成巨大光譜特征差異的影像，勻色會造成部分區域色調失真，應挑出該類影像單獨進行處理，后加入各自的工作流進行分幅裁切。

五、生產流程細節分析

分別使用兩種生產軟件各自生產100景任務影像來進行效率統計分析。根據生產中計算機實際運行時間統計出每個流程的平均每景處理速度，結果見表3。使用西部DOM及后期的高精度野外像控點數據作為對比檢測數據進行精度對比，結果分別見表4與表5。

表3 各流程處理時間統計表 (min/景)

表4 西部DOM檢測結果統計 m

表5 野外像控點檢測結果統計 m

根據結果可以看出，在保證影像精度的同時，PCI gxl能更好地提高生產效率。

試驗采用計算機為DELL圖形工作站precision T5600。配置:Intel Xeon E5八核處理器(1.80 GHz);12 GB可用內存;AMD HD 6450顯卡。表3結果僅為單核處理速度，使用PCI進行生產時，可并行的流程根據計算機CPU運行核數的自行設定而大大降低運行時間。ERDAS Imagine 2013區域網平差需人工選取同名點，青海測區標志性地物稀少，比較耗時。大批量生產時重疊區域增多，時間會相對減少。

六、結 論

1)PCI gxl屬于自動化批量生產系統，成本較高，在運行速度上處于優勢。ERDAS Imagine 2013需要人工參與平差控制點采集和配準同名點采集，時間效率上低于gxl，但是可人工靈活干預。兩種平臺均能很好地滿足和支持生產要求。

2)ERDAS Imagine 2013和PCI均可采取無控糾正或有控糾正。由于海量影像和控制點稀少的關系，生產中 PCI采用批量單景無控糾正，ERDAS Imagine 2013 LPS在1∶50 000 DOM影像上采集控制點進行糾正，單景成果平面精度和PCI無控糾正成果平面精度均能控制在10 m以內。

3)兩者在多光譜配準上均能保證1像素以內的套合誤差。

4)融合均采用PanSharpen全色銳化方法，能很好地保持多光譜信息，ERDAS Imagine 2013能提供更為靈活的算法選擇。

5)影像勻色處理對于時相差異巨大的衛星影像，需根據實際情況判斷進行，以避免色彩的失真和光譜信息的丟失。

［1］黨安榮，王曉棟，陳曉峰，等.ERDAS IMAGINE遙感圖像處理方法［M］.北京:清華大學出版社，2003:70-97.

［2］方劍強.生產數字正射影像圖(DOM)的若干技術問題探討［J］.測繪與空間地理信息，2007，30(3):91-94.

［3］張平.數字正射影像的制作技術及問題探討［J］.測繪通報，2003(10):28-30.

［4］官云蘭，周世健，魯鐵定.基于ERDAS IMAGINE的數字正射影像圖的制作［J］.測繪通報，2005(12):31-33.

［5］歐龍，歐陽平，萬保峰，等.基于PCI Geomatica的數字正射影像生成實驗及分析［J］.城市勘測，2007(5):92-94.

［6］宋偉東，陳靜波，王偉璽.高分辨率遙感影像單片定位及正射糾正方法［J］.河南理工大學學報:自然科學版，2009，28(1):36-39.

［7］黎貴發.基于RFM的QUICKBIRD少量控制點糾正控制方案與模型［J］.測繪通報，2009(5):28-31.

［8］周軍元，戴騰，鄒松柏，等.大范圍正射影像圖的快速生產［J］.地理空間信息，2012，10(2):54-58.

［9］虞欣，賈光軍，陳倬.基于有理函數和像方仿射變換組合模型的高分辨率衛星影像區域網平差［J］.測繪通報，2010(10):4-6.

［10］楊常紅.快速生產數字正射影像圖解決方案［J］.科技創新導報，2008(13):19.

［11］趙筱榕，劉津.基于控制點影像數據庫的國產衛星影像幾何糾正［J］.測繪通報，2013(8):61-64.