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高軌凝視衛星基于AIS數據的海洋圖像幾何精校正方法

2023-04-03 10:03:44宣耿亙周馳李貞謝海平
航天器工程 2023年1期
關鍵詞:船舶

宣耿亙 周馳 李貞 謝海平

(1 北京市遙感信息研究所,北京 100192)(2 中國空間技術研究院遙感衛星總體部,北京 100094)

衛星遙感影像已經成為環境、農業、測繪和國土等領域進行規劃、管理、決策的重要參考標準之一[1]。其中,高軌凝視衛星是位于地球靜止軌道工作,通過持續觀察目標區域進行成像的一類衛星,其瞬時覆蓋范圍廣且具有連續成像能力,在海洋觀測領域中可發揮重要作用,對維護我國國土安全及海洋權益具有重大意義。

衛星影像在成像過程中,受到平臺位置、運動狀態、地球曲率、傳感器、地球自轉和曲率等多種原因影響,會產生一定的變形;數據經過粗校正,僅去除傳感器等產生的系統誤差,仍然無法滿足人們應用、研究的需求,需進一步進行幾何精校正[2]。目前常用的幾何精校正方法有多項式校正法和共線方程式校正法兩種[3]。多項式校正法無須考慮傳感器影響,直接采用數學函數的形式描述地物點和相應像點間的幾何關系,對變形的影像進行強校正,但需要有足夠數量的地面控制點來保證校正精度;共線方程式校正法需要提供衛星像系統的光學參數,或者根據一定數量的地面控制點進行反演,然后再對影像進行校正。上述兩種方法及其校正精度都依賴于地面控制點的選擇,地面控制點的數量、精度及分布直接影響校正的質量。然而,在海洋遙感影像中,由于海洋背景無紋理,同時島嶼分散難以利用,很難利用已有控制影像數據進行匹配與校正[4],從而提升遙感影像幾何校正難度,制約了高軌海洋遙感圖像應用。

針對以上問題,本文提出將船舶自動識別系統(AIS)數據作為控制點,利用定位精度較高、位置更新及時、獲取渠道廣泛的特點,運用多項式校正法對高軌凝視衛星海洋遙感圖像進行精校正,提升遙感圖像定位精度。

1 AIS數據在凝視衛星圖像校正方面的優勢

AIS是船舶上的自動連續廣播系統,它能在船舶和岸臺間交換信息,包括船舶準確的身份信息、高精度的位置信息等[5]。國際海事組織(IMO)規定2008年以后,國際航道航行的300 t以上船舶都須加裝AIS設備。每艘船舶的AIS系統分配了一個海上移動通信業務標識(MMSI)碼,該MMSI碼類似于車牌號,可作為識別區分船舶的依據。AIS信息包含靜態、動態信息兩種。其中,靜態信息中包括船舶的所屬國家、船名、呼號、貨物類型等;動態信息通過GPS獲取,包括船舶的當前位置、航向、航速等信息[6]。AIS數據在提升凝視衛星圖像定位精度方面有較大的用武之地。一是較高的定位精度。AIS信息中采用全球導航數據進行艦船定位,其實測定位精度可達米級[7]。因此,可以將帶有AIS信息的民船位置作為控制點,對高軌海洋遙感圖像進行精校正,解決難以選取陸地控制點的問題。二是較好的連續性。正常船舶的AIS系統實時向外發送船舶位置信息,形成定位準確、時間連續的軌跡;凝視衛星可利用連續成像的特點,與AIS數據在時間域上高度耦合,選擇與成像時刻時間差在1 s內的AIS數據,結合航速計算相應時刻的船舶位置作為控制點,此時,時間差引入的誤差幾乎可以忽略。最后,AIS數據具有較好的可獲取性。通過互聯網即時獲取大量開源船舶AIS數據,可作為工程化應用的基礎。例如國內的船訊網、寶船網都可以提供大量外海活動船舶的實時AIS數據,如圖1所示。

圖1 船舶AIS數據示例Fig.1 An example of the ship ASI data

表1為幾種主要的AIS數據來源,通常可以通過以下幾種數據源獲取AIS數據。

表1 AIS數據源信息Table 1 AIS data source information

2 利用多項式校正法校正遙感圖像的基本流程

幾何校正是指去除遙感圖像成像中產生的幾何誤差的過程,通常包括系統幾何校正和幾何精校正。其中利用內外幾何定標方法來去除內外方位元素的系統性誤差的過程為系統幾何校正;運用數學模型利用地面控制點來處理畸變過程的為幾何精校正,如圖2所示。其中數字校正可以有效地改善因影像內外因素引起的畸變,產生出一種能符合真實地物的新圖像,目前常用的數字校正方法為多項式校正法和共線方程式校正法兩種。

注:圖中x、y表示校正前坐標軸,u、v表示校正后坐標軸。圖2 遙感圖像幾何精校正Fig.2 Geometric correction of a remote sensing image

衛星遙感影像在校正前后相對應的坐標點存在著相應的幾何關系,把這種關系用多項式的方式表達出來,這就是多項式校正法。一般來說多項式校正法直接對遙感影像畸變的本身進行數學關系的模擬,而無需對成像時遙感影像空間的幾何關系進行模擬,大大提高了運算速度。可以把衛星遙感影像成像過程中產生的所有的畸變總體與所有的幾何形變誤差來源當做旋轉、平移和更高基礎的變換聯合作用造成的。多項式一般表示為[9]

(1)

式中:像點的像平面坐標為(x,y);像點對應的控制點大地坐標為(X,Y);多項式的系數為(a,b),同時它也是待定系數。控制點的最低限是按待定系數個數確定,對于n次多項式,控制點個數最少取(n+1)(n+2)/2,由最小二乘法進行曲面擬合求系數[10]。

3 針對高軌凝視衛星的圖像校正方法

針對高軌凝視衛星連續成像的特點,本文設計利用艦船AIS數據進行其圖像幾何精校正方法。該方法充分考慮地球靜止軌道凝視遙感衛星載荷平臺位置、運動狀態及傳感器工作條件在單次任務期間幾乎不變,各景圖像間系統誤差較為穩定,并利用艦船AIS信息精度高、更新快的特點,通過單景圖像中艦船位置或艦船在多景圖像的連續軌跡即可實現圖像幾何精校正。

3.1 基于單景圖像的幾何精校正方法

根據所需控制點數量,在經過粗校正的單景圖像中,選取適當位置處可辨認的艦船作為控制點,并匹配相應的AIS坐標作為實際坐標,用于獲取校正前后坐標變換關系,進而對剩余圖像完成幾何精校正。

(1)在第1景圖像中,根據所需控制點數量,選取適當位置的艦船作為控制點,其圖像坐標作為校正前坐標;

(2)根據艦船AIS坐標軌跡,獲取第1景圖像成像時刻的艦船對應的AIS坐標;

(3)將第1景艦船圖像坐標及其AIS坐標代入多項式進行計算,求出相應參數,得到多項式校正坐標的變換關系;

(4)利用第(3)步變換關系對此次拍攝的后續圖像對應圖像坐標進行變換,得到校正坐標,并與其AIS坐標進行對比,檢驗校正效果,整體思路如圖3所示。

圖3 基于單景圖像的幾何精校正圖Fig.3 Flow chart of the precise geometric correction based on single-scene image

3.2 基于艦船連續軌跡的幾何精校正方法

根據所需控制點數量,選取艦船在多景圖像中的多個軌跡點作為控制點,通過對應AIS坐標獲取校正前后變換關系,進而對剩余圖像完成幾何精校正。

(3)有機硅褐煤SHY-2代替SMP-1和SPNH,在準噶爾盆地西北緣環瑪湖和腹部區塊鉆井,鉆井液性能基本能滿足該地區鉆井要求。但與鉀鈣基聚磺鉆井液比較,該體系的穩定性不如鉀鈣基聚磺鉆井液,主要表現為鉆井液的熱穩定性相對差一些,鉆井液的粘切變化快,流變性控制難點大。

(1)選擇不同的艦船作為控制點和驗證點,根據艦船在每景圖像中的圖像坐標,得到其連續軌跡,對控制點軌跡及驗證軌跡查詢相應時刻的艦船AIS坐標,作為真實坐標;

(2)利用多項式矯正法獲取控制點圖像坐標及其AIS坐標的變換關系;

(3)利用第(2)步變換關系對驗證軌跡進行校正,得到校正坐標,并與其AIS坐標進行對比,檢驗校正效果,整體思路如圖4所示。

圖4 基于艦船連續軌跡的幾何精校正圖Fig.4 Flow chart of the geometric precision correction based on ship’s continuous trajectory

4 在軌驗證分析

本文選取高分四號衛星遙感圖像(見圖5)及船訊網AIS數據進行測試驗證。該衛星為我國自研地球同步軌道成像衛星,可見光和多光譜分辨率優于50 m,幅寬400 km,最小連續成像間隔20 s。

圖5 高分四號衛星單景圖像Fig.5 A single image of GF-4 satellite

表2介紹了高分4號衛星的有效載荷指標。

表2 高分4號衛星有效載荷指標Table 2 Parameters of GF-4 satellite’s payload

4.1 基于單景圖像的幾何精校正試驗

本文選取2020年7月30日12:00及12:10上海以東海域圖像,分別作為測試數據和驗證數據。12:00時選取以下艦船位置作為控制點,將AIS坐標作為真實坐標,圖像坐標作為待校正坐標,根據多項式校正公式,將上述坐標點位代入計算,進而獲取坐標變換關系。數據見表3。

從表4中可以看出,基于AIS數據的高軌凝視衛星通過單景圖像中的多個艦船作為控制點進行校正后,圖像誤差得到明顯改善,平均提升精度約為50%。

表4 基于單景圖像的幾何精校正試驗結果Table 4 Results of the precise geometric correction based on single scene image

4.2 基于連續軌跡的幾何精校正試驗

選取2020年7月8日11:40至11:50新加坡東北海域圖像進行分析,共獲得3艘艦船連續軌跡,信息見表5。

表5 基于連續軌跡的幾何精校正試驗艦船信息Table 5 Ships’ information of the precise geometric correction based on ship’s continuous trajectory

選取艦船1、艦船2作為控制點,艦船3作為驗證點,查詢其AIS數據,見表6。

表6 基于連續軌跡的幾何精校正試驗控制點數據Table 6 Control points datasets of the precise geometric correction based on ship’s continuous trajectory

利用二次多項式進行校正,結果見表7。

從表7可知:基于AIS數據的高軌凝視衛星影像通過艦船的連續軌跡作為控制點進行校正后,圖像誤差得到明顯改善,平均提升精度約為56%。

表7 基于連續軌跡的幾何精校正試驗結果Table 7 Correction results of the precise geometric correction based on ship’s continuous trajectory

根據上述算例可以看出,使用本文方法可對高軌凝視衛星海洋遙感圖像進行幾何精校正,可得到較好的校正結果。其中基于單景圖像的幾何精校正方法僅需利用1景圖像對其余景圖像進行校正,試驗中最高校正精度達90.02%;基于連續軌跡的幾何精校正方法可實現對未知艦船目標定位精度的提升,最少僅需2個目標軌跡即可實現校正,且校正精度相對較高。在具體使用時,可以根據地面處理軟件算力,靈活選用不同的策略:當算力有限時,可以采用單景影像精校正的方法;當算力較為充裕,處理目標較多時,可選用基于連續軌跡的精校正方法。

5 結束語

針對寬幅海洋遙感圖像控制點難以選取的問題,本文提出選取艦船AIS數據作為控制點,在此基礎上運用多項式校正法對高軌凝視衛星進行幾何精校正;根據高軌凝視衛星成像特點,設計了兩種幾何精校正方法,并進行了相關試驗。試驗結果表明:本文提出的兩種方法均可提升圖像精度,平均精度均在50%以上。所獲得的成果可用于對寬幅海洋遙感圖像的快速幾何精校正,有利于進一步挖掘高軌凝視衛星在海洋艦船信息挖掘中的作用,用于維護我國國土安全及海洋權益。

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