地理國情普查影像自動預處理質量檢查研究

張赟

（內蒙古自治區計量測試研究院，內蒙古 呼和浩特 010030）

1 引言

地理國情普查是對我國自然資源以及國情現狀的調查，是掌握我國地表自然資源、水環境、農業現狀以及人類活動對各行各業影響的基礎性工作，是制定和實施重大國家安全發展戰略、優化國土空間格局和資源配置的重要依據，是做好防災減災、化解重大災害影響和應急保障服務的重要支撐，也是自然資源相關行業調查統計的重要數據基礎[1]。傳統的地理國情普查主要依靠外業人員進行調繪，將調繪結果標記在圖紙上，然后由內業進行制圖與信息采集，這種工作方式費時費力，往往需要半年以上的作業工期，數據更新時效性較差。隨著新型測繪技術的發展，傳統作業方式逐漸被替代。目前，地理國情普查外業工作底圖及內業信息采集底圖多采用國產高分辨率衛星影像制作的正射影像成果[2]。高分影像不僅可以作為工作底圖，還可以結合目前應用較多的人工智能深度學習算法，在正射影像上快速提取地物信息、開展變化圖斑監測等，且將提取的圖斑套合矢量資料，還可以開展執法督查等工作。

衛星遙感影像具有獲取影像能力強、影像信息量大、單景影像覆蓋范圍廣、獲取影像成本低等特點，在地表資源監測、土地利用分類、植被覆蓋監測、生態環境監測等領域得到較好的應用。隨著傳感器技術的發展與提升，衛星拍攝的影像分辨率越來越高。通過多年地理國情監測工作的開展，高分辨率衛星影像已成為大比例尺測繪與信息采集的重要數據源與作業底圖，較常用的國產高分辨率衛星影像有兩米級的GF1、GF1B/C/D、GF6、ZY3，亞米級衛星影像有GF2、GF7 等公益性衛星[3]。隨著國產高分辨率衛星影像的日益增多，衛星影像獲取時相不一致、原始數據源質量差異等問題也日益顯現，因此，如何快速、高質量地完成地理國情衛星遙感影像制作是首要問題[4]。

本研究結合地理國情普查高分影像制作，利用影像自動預處理系統，研究影像自動預處理過程中的平差配準、正射糾正、融合與勻色等步驟處理效果，并通過自動預處理生成的精度分析報告進行質量檢查，為地理國情監測工作提供參考依據。

2 系統介紹

研究選用的數據自動預處理系統主要包含原始數據統籌入庫、預處理等步驟。

（1）統籌入庫：本系統支持對原始衛星影像進行文件完整性檢測和影像內容質量檢測，對影像的損壞、缺失、內容異常、幾何、色彩等進行全面檢測，保證入庫影像的質量，全面了解數據的質量情況和可用范圍，讓數據的處理生產更高效。

（2）自動預處理：獨創免像控幾何精校正技術，融合AI 的勻光勻色技術，具有優秀的抗云抗霧抗噪能力，建立半經驗半物理的深度大氣和輻射校正模型。支持對發起任務進行監控、在線查看處理結果、生成幾何精度檢查報告等信息。

3 自動預處理

國產高分辨率衛星影像數據自動預處理流程為：將高分辨率全色衛星影像進行區域網平差，平差過程中引入外業像控點與高精度DEM 數據，保障平差精度；對高分辨率多光譜影像進行單片平差配準；將平差后的全色與多光譜影像疊加高精度DEM 數據進行正射糾正，并對全色影像進行正射校正；以更新過RPC 的全色衛星影像為參考，對多光譜衛星影像進行平差處理和正射糾正，糾正后的多光譜影像在空間位置上與全色影像保持一致；將糾正后的全色與多光譜影像進行融合，選用雙線性內插或其他算法進行全色多光譜融合，得到具有高分辨率與豐富光譜信息的融合影像；最后進行影像鑲嵌、裁切和色彩調整。具體處理流程如圖1 所示。

圖1 自動預處理流程

（1）區域網平差

在區域網平差過程中，影像區域應布設足夠的連接點，以保證相鄰影像的相對精度。對匹配的連接點要逐一檢查、修正，確認相鄰影像的匹配精度。此外，在多景影像重疊區域要保證連接點精度，對無連接點或連接點較少的區域進行刺點與修正。連接點中誤差應優于1 個像素，地形起伏較大地區的連接點中誤差不大于2 個像素。對于不滿足要求的連接點進行檢查、修正或剔除。區域網平差的連接點如圖2 所示。

圖2 連接點生成

影像自動預處理過程中的控制點匹配，參考正射影像成果進行單景糾正，采用一次多項式放射變換進行RPC 參數的精化，每景影像生成的控制點數應不少于5 個，檢查點數量不得低于3 個，且要求控制點點位分布均勻，生成的控制點如圖3 所示。

圖3 正射影像成果質量控制

區域網平差解算時，要引入數字高程模型DEM 數據，通過平差解算，對于不滿足精度要求的點位進行檢查、修正、剔除，最終保證滿足正射影像生產的平面精度要求。

（2）正射糾正

影像自動預處理過程中的正射糾正是對影像進行幾何修復，對由地形起伏、衛星鏡頭、幾何參數等因素造成的幾何畸變進行處理，最終得到與實際情況吻合的正射影像圖。通常采用嚴格物理模型或有理函數模型對單景數據進行正射糾正。單景控制點選擇9～15個，同時保證相鄰景不少于3 個公共控制點；工作區涉及連片多景同源遙感數據時，優先使用區域糾正方法進行整體糾正，采用嚴格物理模型或有理函數模型。理論控制點的數量與分布如圖4 所示。

圖4 理論控制點

通過影像自動預處理系統進行正射糾正，生成公共控制點，如圖5 所示。通過生成的點位可知：為了保證自動預處理的數據生產精度，在山地生成的點位分布整體較為密集，且均勻分布在整幅影像中，未出現某一方向無點位或點位過于集中的情況。

圖5 自動與處理控制點

（3）影像融合

影像融合是采用特定的算法將全色影像與多光譜影像進行融合，最終得到具有高空間分辨率與豐富光譜信息的成果影像。影像融合過程中有些因素會引起誤差，因此要進行質量控制。在影像自動預處理過程中添加融合規則，即融合影像的亮度與對比度是否適中、成果影像整景顏色過渡是否合理、融合影像紋理是否豐富等。

通過規則約束，自動融合的成果影像如圖6 所示。由圖可知，融合后的影像無論是色彩還是分辨率均有顯著提升，并且通過增加大氣校正，剔除了大氣的影響，影像對地物的反映更加真實。

圖6 融合影像

此外，自動預處理還根據上傳的勻色模板或谷歌模板進行勻光勻色，經過勻色后的影像與勻色前相比存在明顯的質量差別，如圖7 所示：勻色后的鑲嵌成果整體顏色飽和度較高，曝光較少，影像拼接附近地物紋理與顏色差異較小。

圖7 勻色示意圖

4 精度檢查

（1）正射糾正檢查

對系統正射糾正的單景影像帶入ArcMap 軟件，與基礎底圖在同一窗口打開，采用卷簾對比等方法，逐屏幕檢查是否有錯位情況。正射糾正精度檢查如圖8所示。

（2）融合檢查

由于地形因素、云量、參考底圖等因素，融合過程中會出現重影現象，如圖9 所示，因此，要對問題影像進行單景重新預處理，并在區域網平差過程中加大平差閾值約束，從而保證融合成果的精度。若仍出現配準較差現象，則尋找替代影像，以此保證影像制作精度。

（3）質檢報告

影像自動預處理系統針對每一景預處理成果單獨生成一份精度報告，報告為Excel 文件，包含生成的所有點位以及點位的誤差極限等信息，且表中的各點位誤差極限保持在誤差范圍之內，針對誤差超限的點位要進行二次計算，若仍超限，即刪除該點位并重新刺點。

5 結論

本研究利用自研國產高分辨率衛星影像自動預處理系統，結合地理國情普查工作對正射影像成果的制作精度要求，開展DOM 影像自動預處理研究，并進行了質量檢查，詳細闡述了影像處理過程中會引起影像誤差的步驟、因素以及解決辦法，確保獲得高精度的DOM 影像成果。然而，地理國情普査正射影像在制作時仍面臨范圍大、數據源種類多、影像時相不一致等問題，導致勻色勻光效果不佳等，有待后續進一步探索研究。