基于影像快速處理系統(tǒng)的DSM生產(chǎn)方法

楊自力, 林先津

(華僑大學(xué) 信息化建設(shè)與管理處, 福建 泉州 362021)

基于影像快速處理系統(tǒng)的DSM生產(chǎn)方法

楊自力, 林先津

(華僑大學(xué) 信息化建設(shè)與管理處, 福建 泉州 362021)

充分發(fā)揮新型影像快速處理系統(tǒng)pixel factory與pixel grid的優(yōu)勢(shì),利用資源三號(hào)衛(wèi)星立體影像,提供一套可行、高效的DSM生產(chǎn)方法,并用實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明:利用影像快速處理系統(tǒng)pixel factory與pixel grid,可高效、高自動(dòng)化地生產(chǎn)高精度數(shù)字表面模型DSM,可以為大規(guī)模的進(jìn)行DSM與DEM快速生產(chǎn)提供一定的經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)與技術(shù)支持。

影像處理; pixel factory； pixel grid； 數(shù)字表面模型； 數(shù)字高程模型

隨著各種新型產(chǎn)品的發(fā)展與需要,各行各業(yè)對(duì)數(shù)字表面模型(digital surface model,DSM)的需求越來(lái)越多。自動(dòng)化、快速、高效地生產(chǎn)高精度的DSM已成為目前研究與應(yīng)用的熱點(diǎn)[1-3]。pixel factory(像素工廠)是一套用于大型生產(chǎn)的集群式影像自動(dòng)化快速處理系統(tǒng),通常具有強(qiáng)大計(jì)算能力的若干個(gè)計(jì)算結(jié)點(diǎn),集自動(dòng)化、并行處理、多種影像兼容性、遠(yuǎn)程管理等特點(diǎn)于一身,能夠?qū)娇諗?shù)碼影像、光學(xué)衛(wèi)星影像、SAR影像等各類對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行處理,生產(chǎn)數(shù)字表面模型(DSM)、數(shù)字高程模型(DEM)、正射影像(DOM)以及真正射影像(TDOM)等產(chǎn)品[4-7]。pixel grid是國(guó)產(chǎn)的集群或單機(jī)式影像快速處理系統(tǒng),以其先進(jìn)的攝影測(cè)量算法、集群分布式并行處理技術(shù)、強(qiáng)大的自動(dòng)化業(yè)務(wù)化處理能力、高效可靠的作業(yè)調(diào)度管理方法、友好靈活的用戶界面和操作方式,全面實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、航空影像數(shù)據(jù)以及低空無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)的快速自動(dòng)處理,可完成遙感影像從空中三角測(cè)量到各種比例尺的DEM/DSM、DOM等測(cè)繪產(chǎn)品的任務(wù)[8]。pixel factory可自動(dòng)、高效地匹配密集點(diǎn)云,并利用冗余剔除粗差,生產(chǎn)高精度的初始DSM,但是對(duì)于DSM成果的后期編輯只能在平面下進(jìn)行,缺少立體環(huán)境支持。而pixel grid可利用RPC參數(shù)進(jìn)行立體模型構(gòu)建,支持立體環(huán)境下的高精度DSM編輯。因此,綜合利用兩套系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì),可高效、高精度地生產(chǎn)DSM成果。

本文中基于資源三號(hào)衛(wèi)星立體影像,利用影像快速處理系統(tǒng)pixel factory與pixel grid,研究數(shù)字表面模型DSM生產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù),提供基于影像快速處理系統(tǒng)的數(shù)字表面模型制作方法,并用實(shí)際的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn),旨在為數(shù)字表面模型與數(shù)字高程模型的大規(guī)模快速生產(chǎn)提供一定的經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)與技術(shù)支持。

1 基于影像快速處理系統(tǒng)的DSM制作方法

1.1 處理流程

利用pixel factory,采用基于稀少控制的大范圍三線陣聯(lián)合區(qū)域網(wǎng)平差技術(shù),進(jìn)行空中三角測(cè)量,基于優(yōu)化后的資源三號(hào)立體衛(wèi)星影像RPC參數(shù),創(chuàng)建立體像對(duì),通過(guò)多模型、多基線算法自動(dòng)匹配獲取數(shù)字表面模型DSM；利用pixel grid系統(tǒng),經(jīng)人機(jī)交互編輯、鑲嵌、裁切等后續(xù)處理,生產(chǎn)DSM產(chǎn)品。具體的生產(chǎn)流程見(jiàn)圖1。

圖1 DSM生產(chǎn)流程圖

1.2 關(guān)鍵技術(shù)

(1) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。將衛(wèi)星影像按照區(qū)域網(wǎng)的設(shè)計(jì)進(jìn)行組織,影像的所有相關(guān)文件均按景為單位組織并解壓。本試驗(yàn)中采用資源三號(hào)衛(wèi)星立體影像作為數(shù)據(jù)源,每景影像數(shù)據(jù)應(yīng)包括tif、txt、xml等多種類型。

(2) 數(shù)據(jù)導(dǎo)入。像素工廠支持對(duì)IKONOS、QuickBird、WorldView、Aster等各種衛(wèi)星具有專門(mén)的模塊進(jìn)行導(dǎo)入,對(duì)于資源三號(hào)、天繪一號(hào)等帶有RPC的衛(wèi)星影像,可以采用通用模型導(dǎo)入。本文中采用資源三號(hào)立體衛(wèi)星影像作為數(shù)據(jù)源,因此,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成之后,采用通用模型完成數(shù)據(jù)的導(dǎo)入。

(3) 空三加密?？杖用苓^(guò)程主要包括連接點(diǎn)自動(dòng)匹配、連接點(diǎn)優(yōu)化、控制點(diǎn)轉(zhuǎn)刺、控制點(diǎn)優(yōu)化、聯(lián)合優(yōu)化等過(guò)程。連接點(diǎn)需保證每景影像上不少于10個(gè),并且相鄰景重疊區(qū)域多度點(diǎn)不少于4個(gè)?？刂泣c(diǎn)應(yīng)盡量分布在區(qū)域網(wǎng)周邊以及影像重疊范圍的中線附近,控制點(diǎn)數(shù)量一般不少于分區(qū)內(nèi)衛(wèi)星影像景數(shù)的一半,特殊困難地區(qū)可以根據(jù)實(shí)際情況放寬要求,但最少不低于6 個(gè)控制點(diǎn)。連接點(diǎn)的最終平差結(jié)果一般中誤差不大于0.5像素,最大誤差不超過(guò)1.5像素。

(4) 創(chuàng)建立體像對(duì)?；诳杖用芎蟮馁Y源三號(hào)衛(wèi)星立體影像及其精確的RPC參數(shù),在同軌或異軌之間建立基高比在0.01與2之間的所有立體像對(duì)。

(5) DSM自動(dòng)匹配。利用全自動(dòng)影像匹配技術(shù)開(kāi)展密集點(diǎn)云匹配,生成所有單個(gè)立體像對(duì)的DSM,借助冗余數(shù)據(jù)檢測(cè)匹配錯(cuò)誤,將單個(gè)DSM點(diǎn)云進(jìn)行自動(dòng)鑲嵌、自動(dòng)內(nèi)插后,生成規(guī)則格網(wǎng)的數(shù)字表面模型數(shù)據(jù)。

(6) DSM編輯。DSM自動(dòng)匹配的結(jié)果存在粗差,需進(jìn)行后續(xù)自動(dòng)或人工編輯。首先,利用像素工廠平面編輯環(huán)境,通過(guò)自動(dòng)濾波、人工交互編輯等方法改正自動(dòng)匹配造成的錯(cuò)誤,并將DSM匹配結(jié)果疊加到相應(yīng)的正射影像上進(jìn)行編輯檢查；然后,采用全數(shù)字軟件pixel grid,基于區(qū)域網(wǎng)平差優(yōu)化后的RPC參數(shù)恢復(fù)立體模型,疊加自動(dòng)匹配的DSM進(jìn)行編輯,以改正平面編輯環(huán)境無(wú)法改正的錯(cuò)誤,直至成果滿足要求。

(7) DSM鑲嵌、裁切。相鄰景、相鄰區(qū)域和相鄰測(cè)區(qū)DSM進(jìn)行接邊,保證相鄰圖幅重疊范圍內(nèi)同一格網(wǎng)點(diǎn)的高程值一致。將經(jīng)過(guò)接邊后的單景DSM進(jìn)行鑲嵌,并按照要求的成果存儲(chǔ)單元及數(shù)據(jù)裁切范圍進(jìn)行裁切輸出,得到標(biāo)準(zhǔn)分幅的DSM成果。

2 試驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本文利用資源三號(hào)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。影像數(shù)量272景,日期為2012年2月至2013年5月。資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星配置了前視、正視、后視3臺(tái)全色相機(jī),可構(gòu)建三線陣立體，裝載1臺(tái)多光譜相機(jī)分別在藍(lán)、綠、紅和近紅外4個(gè)不同波段上判斷地面物體的屬性；可同時(shí)獲取三線陣全色和多光譜數(shù)據(jù)(全色正視影像分辨率2.1 m,前后視立體影像分辨率3.5 m,多光譜影像分辨率5.8 m)。本項(xiàng)目試驗(yàn)中僅使用全色影像的前視、正視、后視影像。資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星主要技術(shù)指標(biāo)見(jiàn)表1。

表1 資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星主要技術(shù)指標(biāo)

試驗(yàn)區(qū)地形包括平地、丘陵地、山地、高山地。試驗(yàn)影像的分布與控制點(diǎn)的分布見(jiàn)圖2。

圖2 試驗(yàn)區(qū)影像與控制點(diǎn)分布圖

2.2 空三加密精度

根據(jù)本文的基于影像快速處理系統(tǒng)的DSM制作方法,利用pixel factory對(duì)資源三號(hào)衛(wèi)星立體影像進(jìn)行空三加密。首先,對(duì)影像進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)導(dǎo)入；然后,對(duì)測(cè)區(qū)內(nèi)的影像進(jìn)行連接點(diǎn)自動(dòng)匹配與人工添加,保證每景影像的連接點(diǎn)需保證每景影像上不少于10個(gè),并且相鄰景重疊區(qū)域多度點(diǎn)不少于4個(gè),并進(jìn)行平差計(jì)算,保證自由網(wǎng)平差的像方最大誤差不超過(guò)1.5像素,中誤差不超過(guò)0.5像素；最后,轉(zhuǎn)刺外業(yè)控制點(diǎn),反復(fù)進(jìn)行平差計(jì)算,直到像方坐標(biāo)、物方坐標(biāo)均達(dá)到精度要求。

為檢測(cè)本次影像空三加密的精度,將外業(yè)實(shí)測(cè)的野外控制點(diǎn)三維坐標(biāo)作為“真值”,將區(qū)域網(wǎng)平差中自行計(jì)算得到野外控制點(diǎn)三維坐標(biāo)作為“計(jì)算值”,統(tǒng)計(jì)“真值”與“計(jì)算值”的較差,分別計(jì)算基本定向點(diǎn)與檢查點(diǎn)的實(shí)際精度。影像的空三加密精度見(jiàn)表2。

表2 空三加密精度表 m

表2(續(xù)) m

由表2 可見(jiàn):利用pixel factory,可快速、自動(dòng)化地實(shí)現(xiàn)對(duì)資源三號(hào)衛(wèi)星立體影像的空三加密,空三加密的定向點(diǎn)平面最大誤差為6.290 m,中誤差為3.218 m；高程最大誤差為3.370 m,中誤差為0.967 m；檢查點(diǎn)平面最大誤差為6.433 m,中誤差為3.731 m,高程最大誤差為3.759 m,中誤差為1.948 m,可以滿足《1∶25000、1∶50000、1∶100000地形圖航空攝影測(cè)量?jī)?nèi)業(yè)規(guī)范》中定向點(diǎn)平面限差6.5 m、高程限差4.0 m,檢查點(diǎn)平面限差8.5 m,高程限差4.0米的要求[9]。可用于后續(xù)數(shù)字表面模型生產(chǎn)。

2.3 DSM成果及精度

利用上述的空三加密成果,利用pixel factory進(jìn)行立體相對(duì)自動(dòng)創(chuàng)建；之后,利用全自動(dòng)影像匹配技術(shù)開(kāi)展密集點(diǎn)云匹配,生成單個(gè)立體像對(duì)的DSM,并進(jìn)行自動(dòng)鑲嵌、自動(dòng)內(nèi)插后,生成規(guī)則格網(wǎng)的數(shù)字表面模型數(shù)據(jù)。將匹配點(diǎn)云進(jìn)行自動(dòng)鑲嵌、自動(dòng)內(nèi)插后,生成規(guī)則格網(wǎng)的數(shù)字表面模型數(shù)據(jù)。對(duì)于DSM自動(dòng)匹配的粗差,利用像素工廠平面編輯環(huán)境,通過(guò)自動(dòng)濾波、人工交互編輯等方法改正,并采用全數(shù)字軟件pixel grid,基于區(qū)域網(wǎng)平差優(yōu)化后的RPC參數(shù)恢復(fù)立體模型,疊加自動(dòng)匹配的DSM進(jìn)行編輯,以改正平面編輯環(huán)境無(wú)法改正的錯(cuò)誤。對(duì)編輯后的DSM進(jìn)行鑲嵌、裁切,得到標(biāo)準(zhǔn)分幅的DSM成果。部分成果見(jiàn)圖3。

圖3 DSM成果暈渲圖

為驗(yàn)證本文方法得到的DSM成果精度,按照地形類別:平地、丘陵地、山地、高山地,分別選取20幅,利用外業(yè)實(shí)際檢查點(diǎn)與內(nèi)業(yè)空三保密點(diǎn)進(jìn)行精度檢測(cè),將外業(yè)實(shí)測(cè)的野外控制點(diǎn)或內(nèi)業(yè)空三加密的保密點(diǎn)三維坐標(biāo)作為“真值”,將DSM成果得到的點(diǎn)三維坐標(biāo)作為“計(jì)算值”,統(tǒng)計(jì)“真值”與“計(jì)算值”的較差,分別計(jì)算DSM成果的精度,見(jiàn)表3。

表3 DSM成果精度表 m

由圖3與表3可見(jiàn):

(1) 利用影像快速處理系統(tǒng)生產(chǎn)的數(shù)字表面模型成果符合實(shí)際地貌特征、區(qū)域內(nèi)高程起伏平緩、過(guò)渡均勻,無(wú)錯(cuò)位、硬折現(xiàn)象,無(wú)明顯跳差。

(2) 利用影像快速處理系統(tǒng)生產(chǎn)的數(shù)字表面模型成果是,平地平面最大誤差為6.012 m,中誤差為1.139 m；丘陵地平面最大誤差為8.258 m,中誤差為2.871 m；山地平面最大誤差為14.701 m,中誤差為4.053 m；高山地平面最大誤差為25.618 m,中誤差為10.361 m；完全可以滿足《基礎(chǔ)地理信息數(shù)字成果1∶5 000、1∶10 000、1∶25 000、1∶50 000、1∶100 000數(shù)字高程模型》中1∶25 000相應(yīng)地形的DEM精度要求[10-12]。

3 結(jié)束語(yǔ)

基于影像快速處理系統(tǒng),對(duì)資源三號(hào)衛(wèi)星立體影像進(jìn)行空三加密、點(diǎn)云密集匹配、DSM編輯等操作,生產(chǎn)數(shù)字表面模型,在精度、自動(dòng)化程度、效率等方面都有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。試驗(yàn)結(jié)果表明:利用影像快速處理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字表面模型生產(chǎn),效率高、自動(dòng)化程度高,并且生產(chǎn)的數(shù)字表面模型成果符合實(shí)際地貌特征、起伏平緩、過(guò)渡均勻、無(wú)錯(cuò)位、無(wú)明顯跳差。隨著“數(shù)字城市”、“智慧城市”的推進(jìn),利用影像快速處理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字表面模型的快速生產(chǎn),可大大減少人工工作量,大大提高生產(chǎn)效率,具有廣闊的應(yīng)用前景與無(wú)可比擬的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。因數(shù)據(jù)所限,本論文僅針對(duì)該試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行相關(guān)試驗(yàn),對(duì)于成果精度與質(zhì)量、數(shù)字高程模型的生產(chǎn)方案等內(nèi)容還有待進(jìn)行更廣闊、更深入的研究。

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Producing method of digital surface model(DSM) based on pixel factory and pixel grid

Yang Zili, Lin Xianjin

(Department of Informationization Construction and Management,Huaqiao University,Quanzhou 362021,China)

With the development of surveying and mapping geographic information industry and service transformation,the demand of digital surface model(DSM) is becoming more and more in all walks. How to produce high precision DSM quickly is imminent. Based on the system of pixel factory and pixel grid and using ZY-3 stereo satellite images,an feasible and efficient DSM production method is proposed. Moreover,one set of actual data obtained by Lecia RCD-30 is used to test. All the results show that based on the system of Pixel Factory and Pixel Grid,the high precision DSM can be produced efficiently and highly automated. The results also provide some experience guidances and technical supports to the large-scale production of DSM and DEM.

image processing; pixel factory; pixel grid; DSM; DEM

2015- 03- 25

楊自力(1985—),女,寧夏固原，碩士生, 助理實(shí)驗(yàn)師,研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用和數(shù)字圖像處理.

E-mail：yzl-3030@163.com

TP751.1

A

1002-4956(2015)10- 0093- 04