航空航天遙感影像在應急測繪上的應用和探索

鄧 楠

（新疆維吾爾自治區測繪成果中心,新疆 烏魯木齊 830002）

0.引言

現代遙感技術是在測繪技術和計算機等技術的基礎上，利用傳感器對地面目標進行探測、感知和成像的一門高新技術。根據遙感平臺距離探測對象的距離遠近，可以劃分為航天遙感、航空遙感和地面遙感。根據獲取的數據類型和數據格式的不同，又可以劃分為攝影式遙感、雷達波和TM遙感等。通過這些遙感手段，通常可以獲取地面物體的數字圖像，并輸入計算機中進行定性和定量分析、研究，從而為各種應急場景提供決策輔助和支撐。當前遙感技術已經應用到自然資源監測和國民經濟發展的各個層面上，與智慧城市、數字政府、智慧民生、智能交通等各個數字領域高度融合，成為數字經濟最搶眼的應用場景。災害應急測繪和保障作為遙感技術的核心應用場景，受到了國家、社會和人民群眾的全面關注。從1958年美國第一顆人造衛星“探險者號”成功發射之后，歐美陸續發射了陸地觀測衛星Landsat、SPOT、IKNOS、SkySat、WorldView、Plelades Neo，在航空航天遙感軟硬件上積累了巨大優勢。我國四川汶川、青海玉樹發生了重大自然災害后，國家啟動Ⅲ級或以上救災應急響應，快速成立了由軍隊、科研院校、企業組成的應急測繪隊伍，協調國外最先進的航空攝影設備，同時向歐美國家申請最新的高分辨率衛星影像數據，對震區范圍內滑坡、泥石流、堰塞湖等災害進行實時遙感監測，為災區人民群眾撤離和救援工作提供了有力地支撐。在關鍵技術受制于歐美國家以及技術封鎖等不利局面下，國家布局了包括“高分專項遙感衛星”“對地觀測腦”和“東方慧眼”在內的系列重大專項課題，先后研制了中巴資源衛星、海洋一號、高分系列、吉林一號、北京二號、高景系列地球觀測衛星，實現了高分辨率遙感衛星從“無”到“有”、從“有”到“好”的跨越式發展；同時，數字航空遙感攝影儀、大疆系列無人機、智能遙感智能解譯和大規模遙感圖像三維重建等技術都基本上實現了國產化，部分技術處于國際領先地位。這些自主可控的關鍵遙感基礎設施，大大提高了災害應急救援和災后重建的效率，而且應急測繪中積累的數據可以廣泛服務于海洋、農業、林業、鐵路、公路、電力、能源、氣象、環保、電信等行業，助力于國民經濟和社會的高質量發展。

1.航空航天遙感影像的特點分析

1.1 航空遙感影像的特點

基于機載航空平臺、無人機、熱氣球等遙感平臺，在海拔高度低于12 km的空中搭載大、中、小型數字航攝儀，對地球表面進行照片拍攝，獲取的數字圖像，稱為航空遙感影像。微軟UltraCam系列、徠卡ADS80和100系列、SWDC-5系列航攝儀，以及大疆RTK精靈4無人機都可以獲取這類遙感影像。這些航攝儀屢次出現在我國歷次重大自然災害的救援現場，在應急測繪中發揮了舉足輕重的作用。

航空遙感影像，基于推掃成像原理，沿軌道方向不滿足中心投影，可采用修正的共線性方程來計算與衛星場景中各個掃描線相關的外方位元素參數值。每條掃描線都有一個獨特的透視中心和單獨的旋轉角度。當衛星從一個掃描線移動到下一個掃描線時，這些參數將會改變。根據衛星在軌道上的平穩運動，可以用低階多項式函數建模。

1.2 航天遙感影像的特點

基于衛星等平臺，在海拔高度高于150 km的空中搭載大、中、小型光學成像儀，對地球表面進行遠距離拍攝，獲取的衛星圖像，稱為航天遙感影像。美國Landsat和WorldView系列，以及中國北京系列、高分系列、高景系列衛星都可以獲取此類遙感影像。其中，北京三號可以獲取分辨率達到0.5 m的遙感影像，并且可以實現對地立體成像，在實景三維中國和災害應急領域具有廣泛應用。航天遙感影像，作為地面景物的中心投影構像，滿足共線條件方程的計算處理模型。

2.航空航天影像在應急測繪上的典型應用場景

航空航天遙感影像具備的各種特點，使其在全球的各種重大應急事件或者重大自然災害中發揮了重大作用。數碼航攝儀和無人機由于自身輕便靈活的特點，能夠對災害核心區域的最新狀態進行快速成像，所以航空影像在此類災害應急測繪中優勢更加明顯；而遙感衛星通常位于太陽同步軌道或者地球同步軌道，距離地球表面較遠，單張航天影像可以覆蓋幾百平方千米范圍，如，北京系列三代衛星幅寬可達23 km，在災害的宏觀統計分析上能夠達到較好的效果。

基于以上特點，通過應急測繪手段獲取的航天航空影像可以廣泛應用于包括地震、洪澇災害、城市邊坡坍塌等在內的各類災害處置和救援過程，為減災防災提供了較好地數據支撐。

2.1 地震災害監測和評估

通過對災區現場進行應急測繪航測作業，快速獲取災區的傾斜影像數據，并借助三維重建算法對災害地區進行真三維重建，可以第一時間還原現場的房屋、公路、山體、堰塞湖等實景信息，讓決策者直觀地掌握災情演變趨勢，評估次生災害發生幾率，為高效地開展應急救援提供有力地支撐。

2.2 洪澇災害監測

借助多模態的時序化航空航天遙感影像，從影像中提取水體要素，并采用疊加分析和變化檢測算法進行洪澇災害變化信息提取，從而對洪澇災害進行一體化監測，最終統計出歷年洪澇災害所覆蓋的面積、受災人口、農作物受災面積，為災害的宏觀監測和事后評估提供便捷手段。

2.3 城市邊坡坍塌監測

采用無人機進行現場勘測和航飛作業，獲取現場全景照片、傾斜五鏡頭影像等數據，利用攝影測量工作站制作現場正射影像、實景三維模型、事故專題圖。基于現場應急測繪成果，并收集災前航拍影像或者衛星影像，為專家組進行災害前后現場比對、分析事故發生原因、事故現場危險性評價以及事故處置提供科學的數據支撐。

3.航空航天影像在應急測繪上的應用

對獲取的各類航天航空影像，主要的應用手段包括：災害區域變化檢測、災害區域目標檢測、災害區域三維重建等。

3.1 災害區域變化檢測

變化檢測，是將實時受災區域多期獲取的航空航天影像進行對比檢測，檢測建筑物、道路網等地物的數據變化情況[1]，并將目標增加或減少情況作為矢量進行輸出。

3.2 災害區域目標檢測

目標檢測，是通過航空航天遙感影像數據實時檢測固定的搜救目標（受災群眾、飛機、艦船、油罐等），可以輸出標注目標的圖片，也可以輸出目標切片及地理位置信息。基于北京三號的高速成像能力和掃描范圍大的優勢，可以對一個目標開展連續不間斷跟蹤，從而實現快速搜救。

3.3 災害區域三維重建

通過獲取的航空航天遙感影像對災害區域進行三維重建，可以直觀識別受災區域建筑物、高速公路、農田、作物等破壞情況。徠卡RCD30 Oblique[2]、四維SWDC-Max6、中測新圖TOPDC-5傾斜航攝儀可以高效獲取災區的高分辨率航空影像，實現三維重建。三維重建需要進行密集點云匹配、TIN三角網構建、三維紋理映射等步驟[3]，主要技術流程如圖1所示。

圖1 災害區域三維重建流程圖

4.面向應急保障的航空航天影像應用處理流程

通過應急測繪獲取的影像數據本身存在畸變等問題，需要首先對圖像進行一系列后處理，方可滿足災害應急的需求。

面向應急的遙感影像應用處理的主要技術路線如圖2所示。

圖2 遙感影像應用處理流程圖

4.1 遙感數據獲取

通過在線或者離線方式，從數據中心或者硬盤中下載遙感影像源數據，并完成數據格式轉換和波段合成等工作，生產的數據格式通常為*.img或者*.tif。

4.2 遙感影像數據處理

4.2.1 影像外定向處理

衛星幾何形狀十分穩定且傳感器參數（如焦點）是已知的，但是狹窄而平行的幾何光束會影響影像姿態和姿態的準確性和可靠性，為此需要進行外定向處理。外定向依賴于衛星的星歷數據。衛星場景的頭文件中提供了衛星軌道的星歷數據，以三維地心坐標方式給出了衛星的位置，同時也提供了相機姿態等相關信息，以及拍攝的確切時間。

4.2.2 影像區域網空中三角測量

為了獲取影像中任意點的平面位置、高程和像片外方位元素，需要進行區域網空中三角測量。遙感影像區域網空中三角測量包含內定向、相對定向、絕對定向等過程，主要技術流程如圖3所示。

圖3 影像區域網空中三角測量技術流程圖

航空遙感影像，滿足中心投影的成像原理，故能夠提供滿足共線條件方程的嚴格成像模型，直接采用光束法區域網平差進行空中三角測量[4]。而航天遙感影像，不滿足中心投影的成像原理，不能直接采用共線方程來進行空中三角測量，故需要采用修正的共線性方程來計算與衛星場景中的各個掃描線相關的外方位元素參數。每條掃描線都有一個獨特的透視中心和單獨的旋轉角度。當衛星從一個掃描線移動到下一個掃描線時，這些參數改變。由于衛星在軌道上的運動較為平穩，可以用低階多項式函數進行計平差計算。如果對單張影像進行定向，就需要用到地面控制點，此時采用空間交會技術來計算外方位元素。此過程至少需要用到6個地面控制點，增加控制點數量會提高平差結果的可靠性。如果對多景影像進行定向，除了地面控制點，還需要一定數量的連接點參與計算。

4.2.3 DEM生產

基于空中三角測量的影像和外方位元素，利用改進半全局匹配算法[5]快速生成兩張影像重疊區域的數字地表模型數據，批量生產DSM成果，同時通過點云過濾和去噪算法去除地面以上的噪點，并對影像DSM進行人工檢查和編輯，生成DEM數據。

4.2.4 正射糾正

基于DEM數據，以多核多線程以及顯卡GPU計算的運算方式，對影像同時進行傾斜改正和投影差改正，批量重采樣生成正射影像。

4.2.5 影像融合

同一空間范圍內的航天遙感影像獲取的信息通常包含多光譜和全色兩個通道，全色通道分辨率高，多光譜通道分辨率較低，需要加以智能化合成，生成彩色高分辨率的影像，使其最終包含更加豐富的信息。經典的融合算法有：主成分變換、PANSHARP融合、比值變換、加權乘積、小波變換、高通濾波等。如，Landsat影像包含全色和多光譜兩張影像，通過PANSHARP融合算法，可以得到高分辨率的多光譜影像。

4.2.6 勻光勻色

由于單張像片內色彩失真或者不均勻，以及多張像片之間色彩不統一，依據模板對海量遙感影像進行智能勻色，常用的勻色方法有：色彩平衡、線性或非線性拉伸、對比度調整、亮度調整、色度調整、飽和度調整和明度調整等。

5.結束語

航空航天遙感影像由于各自的技術特點，在應急測繪保障上發揮了高效、快捷、靈活等優勢。基于航空航天影像，可對災害區域進行變化檢測、目標檢測、三維重建，方便救援現場科學決策以及災后科學研判，對于提高我國應急測繪保障水平具有重大意義。由于條件有限，本文沒有對空天一體化遙感影像聯合處理進行研究，這將是未來應急測繪的重要研究方向。