基礎地理要素快速更新生產中資源三號測繪衛星影像的技術分析

肖燕玲

(新疆維吾爾自治區第二測繪院，新疆 烏魯木齊 830000)

基礎地理要素和當前的實際情況存在較大的差異，因此，要加快地理要素更新，才能更好地滿足城市建設的需要。從當前現有的地理信息要素可知，更新所采用的方法主要是通過糾正衛星遙感所產生的影像，結合作業人員的目視判讀以及人工修測，收集對應的屬性，完成各個要素的更新工作。在實踐中，人們更新生產影像主要是SPOT-5以及WorldView-2，由于該影像受到國外的公司壟斷，因此，需要耗費大量的資金采購，這就導致整個地理要素的更新工作難以實現常態化。

在這一背景下，我國大力投入資金和人力進行自主研發。三號測繪衛星很好地解決了一些實際問題。

1 衛星數據與試驗區域情況

1.1資源三號測繪衛星概況這是我國自主研發的民用測繪衛星，簡稱為ZY-3，具有較高的分辨率。該衛星在2012年 月份發射升空。其中，該衛星搭載四臺光學相機，一臺主要是采取地面信息，其分辨率為2.1 m,其中的兩臺處理地面信息，其分辨率是3.6 m，最后一臺是正視多光譜相機，分辨率是5.8 m。獲取多光譜包含近紅外、綠、紅以及藍等比較常見的波段影像信息。影像數據實施量化值控制為10位。在實踐中可很好地獲取影像信息，同時也能很好地進行影像實施目視化的判讀以及自動分類等。

1.2試驗區域概況

本文選擇某地作為試驗區，試驗面積大約為22 km2。其中，該試驗區域中存在大量的舊房需要改造，而且新興的小區也在有序發展。此外，該地建設過程中，道路交通等相關的設施進行了完善，從影像變化來看，主要的差異十分明顯，需要及時更新。當前已有的地理要素資源，基本是1999年作為基礎資料，該項工作需要在現有的技術和資源基礎上進行更新。

2 快速更新方法

2.1更新要素

在基礎要素更新時應在大量的要素中找到最直接、最典型以及最迫切的要素進行綜合更新。某些要素，例如境界、管線以及自然地名，是難以直接通過影像的方式進行更新。因此，工作人員在實踐工作中進行綜合處理，重點是基礎性的地理要素，同時還需要選擇一些面狀的水系、居民地、橋梁、公路以及城市綠地等，這些要素可以作為城市中十分重要的地理要素，并且結合這些要素作為本次試驗工作的重點。

2.2更新流程

在本次試驗研究過程中，更新流程可以參照下圖開展工作，見圖1。

圖1 地理要素的更新流程圖

2.3要素的提取與更新

(1)影像的預處理分析。在影像預處理過程中，主要涉及的內容如下：第一，影像的校正；第二，影像的融合以及裁切等。校正過程中，需要校正多光譜以及全色的影像，參照當前已有的1∶10000比例，同時參考DOM數據影像。除此之外，在處理過程中所采用的軟件基本是IKONOS衛星，并且可以在RPC的模型中對整個全色影像以及多光譜影像資源綜合校正。校正后，精度達到1∶25000的。最后，就可以裁切出對應區域所需要的影像資源。

(2)針對面狀水系信息的提取以及更新。在處理的過程中，主要借助于遙感影像技術完成該項工作。首先，要提取水體所采用的方法有如下兩種：第一種是單波段法，第二種是多波段法。采用單波段法處理，主要是結合近紅外波長可以在水體中出現良好的強吸收特性這一特點開展工作，植被以及干土壤出現強反射性，介質特性不同，水體就可以從背景中順利區分出來。但該方法難以消除整個水體所包含的雜質。如果采用多波段法，該方法主要是綜合幾個不同的波段信息可以很好地提取水體，可以通過譜間分析以及比值法進行綜合處理。在譜間分析法中，通常情況下會遇到的問題是提取水體工作之前，其采用的表達式主要是擬合出水體所呈現出波譜曲線。然后采用比值法，則主要是通過水體和其他的地物兩個波段之間所呈現的差異性的特征進行處理。因此，采用比值計算法，還需要能夠在水體背景中很好地凸顯出來，便于水體的反射率在綠波段中進行影像信息的處理。

(3)城市綠地相關要素的提取。在實踐工作中，可以通過遙感影像技術進行綜合處理，其中紅外波段和紅色波段可以完整收集城市中大約99%的信息資源。通過這些不同組合的波段反映城市植被信息處理，然后通過定性以及定量的方式綜合評價城市整個植被覆蓋情況、綠地植被的生長狀況以及健康狀況。從當前城市發展角度看，主要是通過植被指數的方式提取信息，該技術在實踐運用過程中已經十分成熟。在實踐工作中，常用提取指數包含如下的內容：歸一化的植被指數(即NDVI)以及比值植被指數(即RVI)。工作人員在實踐工作中主要采用RVI的方式很好地檢測以及估算城市植物實際生物量，如果城市中的植被覆蓋率小于50%的情況下，此時，RVI中就會出現較低的敏感度；如果整個城市中植被覆蓋度比較高的情況下，RVI技術所呈現出的敏感度就會比較高。除此之外，NDVI主要是運用在城市植被的生長狀態以及植被覆蓋率等情況的檢測，在檢測過程中，NDVI低密比較低的情況下，此時就可以通過觀測以及照明幾何所呈現的差異性進行分析，如果隨著密度逐漸增加，此時靈敏度則就會逐漸降低。

由于本文中所選擇的試驗區域中，城市綠地實際植被覆蓋率良好，所以，在本次試驗過程中，工作人員采用RVI，計算公式如下：

式中：NIR為紅外波段，R為紅波段。

2.4提取與更新精度

本次試驗過程中表明，在完成地理要素更新之后，可以很好地結合三號衛星所需要的精度，即在5個像素范圍中。除此之外，此次試驗中所需要達到1∶25000的比例，也可以很好地和1∶50000這一基礎性的地理要素之間達到更新生產工作的要求，從而保障了更新的精度。

3 資源三號衛星影像應用的關鍵問題

在實踐運用過程中，由于城市中出現一些其他的因素的影響，導致衛星收集信息過程中出現問題，影響信息的準確性。因此，為獲得邊緣清晰以及背景地物單一的信息，就需對不同的對象進行分類處理，同時提升分辨率，提取結果可結合人工方式進行修復。

4 結語

結合上述的試驗區域分析可知，資源三號衛星進行影像作業，同時結合半自動化的提取方式，可很好地完成地理要素的更新工作。通過試驗證明：用資源三號衛星的開展影像工作，可提升地理要素的更新工作，可行性高。除此之外，對于城市中的水系要素以及綠地要素等，用半自動化的提取方式可很好地進行更新，解決了人工方式所帶來的局限性。因此，今后，工作人員在地理要素的更新及相關生產過程中可以采用該技術。