“高分二號”衛(wèi)星多光譜與全色影像配準(zhǔn)策略

王忠武 劉順喜 戴建旺 尤淑撐 孟超

（中國土地勘測規(guī)劃院，北京 100035）

0 引言

“高分二號”（GF-2）衛(wèi)星于2014年8月19日成功發(fā)射，標(biāo)志著我國遙感衛(wèi)星進(jìn)入亞米級高分辨率時(shí)代。GF-2衛(wèi)星搭載了2臺(tái)全色多光譜傳感器，每臺(tái)傳感器可提供幅寬不低于23km、空間分辨率優(yōu)于1m的全色影像和優(yōu)于4m的多光譜影像，經(jīng)數(shù)據(jù)處理獲得的高分辨率多光譜影像可作為土地利用現(xiàn)狀調(diào)查、土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測等高精度土地基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集工作的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源之一。由于多光譜與全色影像高精度配準(zhǔn)是保證影像數(shù)據(jù)應(yīng)用效率和效果的前提[1]，因此，多光譜與全色影像配準(zhǔn)策略對大規(guī)模、業(yè)務(wù)化影像預(yù)處理效率影響顯著[2-5]。

影像配準(zhǔn)方法主要有自動(dòng)配準(zhǔn)方法和糾正后配準(zhǔn)方法，自動(dòng)配準(zhǔn)方法采用區(qū)域灰度相關(guān)或空間特征匹配同名點(diǎn)自動(dòng)提取，并采用薄板樣條插值技術(shù)，實(shí)現(xiàn)影像間自動(dòng)配準(zhǔn)；糾正后配準(zhǔn)方法主要對經(jīng)過幾何糾正后的影像進(jìn)行配準(zhǔn)[6-8]。在規(guī)?；瘧?yīng)用中，需根據(jù)影像配準(zhǔn)精度和處理時(shí)間確定配準(zhǔn)方法，本文研究了 GF-2衛(wèi)星全色與多光譜影像配準(zhǔn)方法，為形成業(yè)務(wù)化應(yīng)用中的全色和多光譜影像配準(zhǔn)策略提供技術(shù)依據(jù)。

1 研究方法

依據(jù)土地資源遙感調(diào)查監(jiān)測技術(shù)規(guī)范，采用多景覆蓋平原區(qū)、山區(qū)的 GF-2衛(wèi)星完整多光譜與全色影像，開展原始多光譜與全色影像自動(dòng)配準(zhǔn)和糾正后配準(zhǔn)方法的配準(zhǔn)精度對比試驗(yàn)與分析，總結(jié)形成規(guī)?；瘮?shù)據(jù)應(yīng)用中較好的配準(zhǔn)策略，具體技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 試驗(yàn)技術(shù)流程Fig.1 Workflow of experiments

1.1 影像配準(zhǔn)指標(biāo)要求

根據(jù)文獻(xiàn)[9-11]的要求，多光譜與全色影像配準(zhǔn)要求配準(zhǔn)結(jié)果目視無重影，配準(zhǔn)控制點(diǎn)殘差需滿足平地、丘陵地不超過1倍基準(zhǔn)影像分辨率，山地、高山地不超過1.5倍基準(zhǔn)影像分辨率。

1.2 配準(zhǔn)方法

影像配準(zhǔn)方法包括自動(dòng)配準(zhǔn)方法和糾正后配準(zhǔn)方法。

（1）自動(dòng)配準(zhǔn)方法

影像自動(dòng)配準(zhǔn)通常包括匹配特征提取、匹配關(guān)系計(jì)算這2個(gè)步驟[6]。匹配特征提取主要包括基于區(qū)域的方法、基于特征的方法、結(jié)合區(qū)域和特征的方法等三類?；趨^(qū)域的方法利用一定區(qū)域中對應(yīng)像素灰度的統(tǒng)計(jì)特征來識別同名特征點(diǎn)，例如差平方和、相關(guān)函數(shù)、歸一化互相關(guān)系數(shù)、互信息、梯度、相位相關(guān)等信息?；谔卣鞯姆椒ɡ糜跋耖g的點(diǎn)、線、面等同名特征描述參數(shù)來配準(zhǔn)特征。結(jié)合區(qū)域和特征的方法將以上2種方法的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來，綜合利用灰度統(tǒng)計(jì)信息和空間特征進(jìn)行匹配特征提取。匹配關(guān)系計(jì)算主要利用提取的匹配特征，基于薄板樣條等假設(shè)計(jì)算待配準(zhǔn)影像間的函數(shù)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)影像配準(zhǔn)。通常來說，自動(dòng)配準(zhǔn)方法對于相同或相近幾何變形的待配準(zhǔn)影像具有較好的配準(zhǔn)效果。

ERDAS IMAGINE軟件提供了AutoSysnc模塊[12]，該模塊主要利用基于區(qū)域的方法，通過點(diǎn)匹配算法自動(dòng)產(chǎn)生大量同名特征點(diǎn)，進(jìn)而基于同名特征點(diǎn)構(gòu)造待配準(zhǔn)影像間的數(shù)學(xué)關(guān)系函數(shù)模型，實(shí)現(xiàn)影像自動(dòng)配準(zhǔn)。該模塊可基本實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)影像配準(zhǔn)，具有較高的配準(zhǔn)精度，是目前普遍采用的自動(dòng)配準(zhǔn)工具之一。

（2）糾正后配準(zhǔn)方法

對于具有不同幾何變形，或影像自動(dòng)配準(zhǔn)方法難以達(dá)到較高配準(zhǔn)精度的待配準(zhǔn)影像，則需要首先對待配準(zhǔn)影像進(jìn)行幾何糾正，基本消除各待配準(zhǔn)影像內(nèi)部的幾何變形，或?qū)⒋錅?zhǔn)影像的不同幾何變形糾正為相近幾何變形，然后進(jìn)行配準(zhǔn)。采用該方法的影像制圖步驟依次為：全色影像糾正、多光譜影像糾正、全色多光譜影像配準(zhǔn)、全色多光譜影像融合、融合影像糾正、鑲嵌勻光裁切，其中融合影像糾正為根據(jù)需要選擇是否再次進(jìn)行影像糾正。

GF-2衛(wèi)星1A級全色和多光譜影像分別自帶RPC（rational polynomial coefficient）參數(shù)，適合于采用 RPC模型進(jìn)行幾何糾正。RPC模型的實(shí)質(zhì)是利用有理多項(xiàng)式模擬影像成像瞬間的幾何關(guān)系[13-15]，將地面點(diǎn)大地坐標(biāo)X、Y、Z與其對應(yīng)像點(diǎn)坐標(biāo)x、y進(jìn)行關(guān)聯(lián)。RPC模型可表示為

2 試驗(yàn)與分析

采用2014年10月25日、11月10日、12月4日接收的10景GF-2衛(wèi)星1A級全色與多光譜影像作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)，見表1。影像側(cè)視角在4.950 22°～11.000 90°之間，進(jìn)行影像自動(dòng)配準(zhǔn)和糾正后配準(zhǔn)試驗(yàn)。試驗(yàn)數(shù)據(jù)中，第一個(gè)傳感器影像2景，第二個(gè)傳感器影像8景；4景位于內(nèi)蒙古自治區(qū)赤峰市元寶山區(qū)，試驗(yàn)區(qū)地形主要為山區(qū)；4景位于江蘇省無錫市市轄區(qū)市，試驗(yàn)區(qū)地形主要為平原區(qū)；2景位于浙江省寧波市奉化市，試驗(yàn)區(qū)地形主要為山區(qū)。

表1 影像配準(zhǔn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)Tab.1 Test data for image registration

采用自動(dòng)配準(zhǔn)方法，以原始全色影像為參考，采用ERDAS軟件的AutoSysnc模塊對多光譜影像進(jìn)行自動(dòng)配準(zhǔn)，在原始全色影像和配準(zhǔn)后多光譜影像上均勻選擇10個(gè)同名點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，評價(jià)影像自動(dòng)配準(zhǔn)精度，結(jié)果如表2所示，可以看出，山區(qū)6景影像的配準(zhǔn)中誤差分別為0.94、0.93、0.88、0.83、0.90、0.88個(gè)像元，最大誤差分別為1.50、1.49、1.97、1.27、1.30、1.53個(gè)像元；平原區(qū)4景影像的配準(zhǔn)中誤差分別為0.99、0.88、0.96、0.84個(gè)像元，最大誤差分別為1.41、2.45、1.44、2.93個(gè)像元?？傮w來說，配準(zhǔn)中誤差為山區(qū)0.83～0.94個(gè)像元，平原區(qū)0.84～0.99個(gè)像元，滿足影像配準(zhǔn)技術(shù)指標(biāo)要求。

表2 原始影像自動(dòng)配準(zhǔn)精度Tab.2 Automatic registration precision of original images像元

采用無控制點(diǎn)的RPC模型分別對全色和多光譜影像進(jìn)行幾何糾正，在糾正后的全色影像和多光譜影像上均勻選取10個(gè)同名地物點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，以全色影像為參考值，量測多光譜影像的偏移量，評價(jià)糾正后影像配準(zhǔn)精度，結(jié)果如表3所示，可以看出，山區(qū) 6景影像的配準(zhǔn)中誤差分別為2.69、1.62、1.92、2.45、1.86、2.97個(gè)像元，最大誤差分別為 4.90、2.83、3.70、4.29、2.86、4.02個(gè)像元；平原區(qū) 4景影像的配準(zhǔn)中誤差分別為1.56、2.26、1.97、3.24個(gè)像元，最大誤差分別為2.05、4.66、3.06、5.46個(gè)像元?？傮w來說，配準(zhǔn)中誤差為山區(qū)1.62～2.97個(gè)像元、平原區(qū)1.56～3.24個(gè)像元，不滿足影像配準(zhǔn)技術(shù)指標(biāo)要求。

表3 糾正后影像配準(zhǔn)精度Tab.3 Registration precision of corrected images像元

3 結(jié)束語

通過對10景覆蓋山區(qū)和平原區(qū)的GF-2衛(wèi)星完整景1A級多光譜與全色影像進(jìn)行的配準(zhǔn)試驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)，相對于無控制點(diǎn)RPC模型糾正后配準(zhǔn)，原始影像自動(dòng)配準(zhǔn)的精度能滿足相關(guān)技術(shù)規(guī)范要求，同時(shí)采用原始影像自動(dòng)配準(zhǔn)方法的影像預(yù)處理步驟為“全色多光譜影像配準(zhǔn)、全色多光譜影像融合、融合影像糾正”，相對于“全色影像糾正、多光譜影像糾正、全色多光譜配準(zhǔn)、全色多光譜影像融合”的處理步驟，能有效縮短影像處理時(shí)間，是規(guī)模化數(shù)據(jù)應(yīng)用中影像配準(zhǔn)的較好方法。需要指出的是，雖然本文采用多景真實(shí)影像進(jìn)行了試驗(yàn)，但總體上試驗(yàn)數(shù)據(jù)數(shù)量和類型有限，測試結(jié)果的客觀性會(huì)受到一定影響，相關(guān)結(jié)論還需要在后續(xù)大量數(shù)據(jù)應(yīng)用中進(jìn)一步驗(yàn)證與完善。

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