高分辨率光學(xué)衛(wèi)星測繪技術(shù)綜述

李德仁 王密

高分辨率光學(xué)衛(wèi)星測繪技術(shù)綜述

李德仁 王密

（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430079）

從第一顆人造衛(wèi)星的成功發(fā)射到如今日益豐富的高分辨率遙感衛(wèi)星，基于衛(wèi)星平臺的航天攝影測量已經(jīng)成為大中比例尺地形圖測制和修測的主要手段。高分辨率衛(wèi)星立體測繪的實(shí)現(xiàn)離不開高精度測繪處理技術(shù)的不斷進(jìn)步。文章對高分辨率光學(xué)衛(wèi)星的三種典型測繪（三線陣、雙線陣和單線陣/面陣）方式及特點(diǎn)進(jìn)行了分析，對測繪處理涉及的幾何關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了介紹，最后結(jié)合中國測繪衛(wèi)星發(fā)射規(guī)劃，對未來智能遙感衛(wèi)星服務(wù)應(yīng)用模式下航天攝影測量的發(fā)展進(jìn)行了展望。

立體測繪 測繪處理 智能服務(wù) 高分辨率光學(xué)衛(wèi)星

0 引言

1957年第一顆人造衛(wèi)星成功發(fā)射，使得基于衛(wèi)星平臺的航天攝影測量成為可能。1986年法國發(fā)射SPOT-1衛(wèi)星，第一次基于衛(wèi)星平臺實(shí)現(xiàn)相鄰軌道的側(cè)視，獲取異軌立體影像對[1]。1999年美國發(fā)射IKONOS衛(wèi)星，空間分辨率為1m，是世界上第一顆高分辨率商業(yè)衛(wèi)星，利用衛(wèi)星平臺姿態(tài)機(jī)動能力實(shí)現(xiàn)同軌和異軌多角度立體成像[2]。2002年法國發(fā)射SPOT系列第5顆衛(wèi)星，具備單線陣異軌立體成像和雙線陣同軌立體成像能力[3]。2005年印度發(fā)射CartoSAT-1（IRS P5）衛(wèi)星，空間分辨率為2.5m，采用前視26°、后視5°的雙線陣相機(jī)進(jìn)行立體觀測[4]。2006年日本發(fā)射ALOS衛(wèi)星，星上搭載的全色遙感立體測繪儀（PRISM）傳感器實(shí)現(xiàn)了三線陣立體測繪，3臺相機(jī)交會角為24°，地面像元分辨率為2.5m[5]。后續(xù)美國和法國分別發(fā)射了空間分辨率優(yōu)于0.5m的WorldView系列衛(wèi)星和Pleiades-1衛(wèi)星星座，均可進(jìn)行多角度成像獲取立體影像對。此外，美國發(fā)射的Skysat系列視頻小衛(wèi)星也可以實(shí)現(xiàn)立體觀測，其采用面陣傳感器，通過靈活的姿態(tài)指向控制，以不同角度連續(xù)高幀頻成像，能獲得多種基高比的立體像對[6]。

近些年來，中國也相繼發(fā)射了多個(gè)系列高分辨率立體測繪衛(wèi)星。2010年發(fā)射的“天繪一號”系列01星（02星和03星分別于2012和2015年先后發(fā)射）實(shí)現(xiàn)了中國傳輸型立體測繪衛(wèi)星“零”的突破，5m分辨率的三線陣相機(jī)能夠測制1∶50 000比例尺地形圖[7]；2012年發(fā)射的“資源三號”系列01星（02星于2016年發(fā)射）是中國自主設(shè)計(jì)和發(fā)射的第一顆民用高分辨率立體測繪衛(wèi)星，搭載前后視3.5m、正視2.1m的三線陣相機(jī)，主要用于1∶50 000立體測圖[8]；2015年發(fā)射的“吉林一號”系列視頻01星和02星（視頻03~06星于2017年發(fā)射，視頻07、08星于2018年發(fā)射）采用面陣成像方式實(shí)現(xiàn)多角度連續(xù)拍攝，地面分辨率為1.13m[9]；2019年發(fā)射的“高分七號”（GF-7）衛(wèi)星是中國首顆民用亞米級高分辨率立體測繪衛(wèi)星，雙線陣立體相機(jī)的空間分辨率達(dá)0.65m，能夠用于中國1∶10 000立體測圖及更大比例尺基礎(chǔ)地理信息產(chǎn)品的更新。GF-7衛(wèi)星的成功發(fā)射開啟了中國亞米級衛(wèi)星測繪新時(shí)代。

本文根據(jù)航天攝影測量的技術(shù)發(fā)展，對高分辨率光學(xué)衛(wèi)星立體測繪的三種典型方式：三線陣、雙線陣和單線陣/面陣的測繪方式和特點(diǎn)以及測繪處理的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析，對衛(wèi)星攝影測量的未來發(fā)展進(jìn)行了展望。

1 典型測繪方式及特點(diǎn)

航天攝影測量類似于人眼的立體視覺，從一個(gè)觀測視角獲取的單幅影像只能確定物點(diǎn)的空間方向，從不同視角觀測的兩幅及以上相互重疊影像構(gòu)成的立體像對，通過前方交會確定物點(diǎn)的空間位置。光學(xué)衛(wèi)星傳感器可分為面陣和線陣兩種類型，當(dāng)前高分辨率光學(xué)衛(wèi)星多采用線陣傳感器推掃成像，而面陣傳感器更有利于連續(xù)拍攝獲取視頻影像，是高分辨率敏捷衛(wèi)星傳感器的一種選擇[6]。將高分辨率敏捷衛(wèi)星線陣傳感器和面陣傳感器的立體成像方式統(tǒng)一稱為單線陣/面陣測繪方式，根據(jù)目前航天攝影測量的技術(shù)發(fā)展，高分辨率衛(wèi)星測繪方式可分為三種類型：三線陣、雙線陣和單線陣/面陣。

1.1 三線陣測繪成像特點(diǎn)

星載三線陣測繪采用三臺線陣相機(jī)按照不同的角度安裝構(gòu)成的三線陣立體測繪相機(jī)，沿衛(wèi)星飛行方向推掃，即可能夠近乎同時(shí)地獲取固定基高比的三視同軌立體影像。如圖1所示，前視相機(jī)沿飛行方向向前傾斜成像，后視相機(jī)向后傾斜成像，正視相機(jī)垂直對地成像。由于垂直對地成像可以將地形起伏引起的投影差降低到最小，并且能獲取相對較高的空間分辨率，正視影像可以用于生成高分辨率正射影像。同一成像時(shí)刻，三臺相機(jī)分別對地成像，相機(jī)視角不同導(dǎo)致三臺相機(jī)成像時(shí)間存在一定的延遲（如圖2所示），前視相機(jī)在1時(shí)刻先對地面點(diǎn)成像得到像點(diǎn)1，隨著衛(wèi)星沿飛行方向推掃，正視相機(jī)和后視相機(jī)再依次對地面點(diǎn)成像，分別在2和3時(shí)刻得到像點(diǎn)2和3，基于攝影測量原理，同名攝影光線1、2以及3通過前方交會，可以得到地面點(diǎn)的物方三維坐標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星的高程測量能力。星載三線陣測繪的優(yōu)點(diǎn)是不需要衛(wèi)星平臺敏捷機(jī)動，按照衛(wèi)星運(yùn)行的回歸周期即可獲得覆蓋全球的固定基高比的三線陣立體影像，適合全球尺度的測繪應(yīng)用。

圖1 三線陣立體成像方式

圖2 三線陣立體測量原理

1.2 雙線陣測繪成像特點(diǎn)

雙線陣測繪方式與三線陣類似，采用兩臺相機(jī)按照不同的角度安裝構(gòu)成兩線陣立體測繪相機(jī)（如圖3所示），兩臺前、后視相機(jī)以固定的交會角對地推掃成像，獲取兩視立體影像對。雙線陣相機(jī)通常采用前視視軸與星下點(diǎn)成+26°夾角、后視視軸與星下點(diǎn)成–5°夾角的交會設(shè)計(jì)，例如CartoSAT-1、GF-7衛(wèi)星的雙線陣相機(jī)，這樣的立體觀測方式有利于減小大高差的遮擋問題，同時(shí)近似垂直對地成像的后視相機(jī)可以用于生成正射影像。同三線陣相機(jī)相比，雙線陣相機(jī)的載荷數(shù)量較少，載荷設(shè)計(jì)更加簡化，通過任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行區(qū)域立體成像，更加適合更大比例尺的重點(diǎn)區(qū)域測繪。

圖3 雙線陣立體成像方式

1.3 單線陣/面陣測繪成像特點(diǎn)

隨著高精度、高穩(wěn)定、高敏捷平臺技術(shù)的發(fā)展，高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星不斷向多角度成像、小型敏捷等方向發(fā)展，具備較強(qiáng)的姿態(tài)機(jī)動成像能力，可通過側(cè)擺、俯仰、偏航角靈活調(diào)整對地成像，基于立體測量的原理，單個(gè)相機(jī)也可以實(shí)現(xiàn)立體觀測。

單線陣/面陣測繪相機(jī)可以根據(jù)姿態(tài)機(jī)動的方式進(jìn)行同軌和異軌兩種立體成像模式。依賴一軌過境期間衛(wèi)星成像俯仰和偏航姿態(tài)角的調(diào)整，在沿軌方向進(jìn)行交會成像，實(shí)現(xiàn)同軌立體觀測（如圖4）；在不同軌道下，利用衛(wèi)星側(cè)擺和偏航角調(diào)整，對同一地面區(qū)域過境成像，在垂軌方向進(jìn)行交會成像，實(shí)現(xiàn)異軌立體觀測（如圖5）。異軌立體觀測獲取立體影像的時(shí)間間隔較長，云層遮擋也會影響再次過境影像的獲取效率，限制其在大規(guī)模立體測圖中的應(yīng)用，目前很少采用該種模式；同軌立體觀測能在一軌中相隔較短時(shí)間對同一地區(qū)成像，立體影像獲取的時(shí)效性較強(qiáng)。單線陣/面陣測繪可以獲取不同基高比的高分辨率立體像對，適合大比例尺的局部測繪。

圖4 單線陣/面陣同軌立體成像方式

圖5 單線陣/面陣異軌立體成像方式

1.4 對比分析

三種典型測試方式具有各自的成像優(yōu)勢和特點(diǎn)，主要總結(jié)如下：

1）三線陣和雙線陣測繪都采用多相機(jī)組合的成像方式實(shí)現(xiàn)立體成像，一次拍攝便能得到多景不同觀測視角的影像，數(shù)據(jù)獲取的效率有明顯的優(yōu)勢；立體觀測過程中不依賴高敏捷機(jī)動的航天衛(wèi)星平臺設(shè)計(jì)技術(shù)，且成像過程中三軸穩(wěn)定，成像穩(wěn)定性較好，數(shù)據(jù)保真度較高；但機(jī)動能力欠佳，數(shù)據(jù)獲取能力受到軌道位置限制而較局限。

2）單線陣/面陣測繪依靠高敏捷和高穩(wěn)定的衛(wèi)星平臺機(jī)動控制能力進(jìn)行立體觀測，其具有更加靈活的優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在：a）多角度、多視成像，單線陣/面陣相機(jī)在姿態(tài)機(jī)動能力允許的條件下，可進(jìn)行兩視以上多角度成像，而三線陣/雙線陣立體成像角度單一；b）交會角度自主可控，單線陣/面陣相機(jī)依靠衛(wèi)星平臺靈活的機(jī)動能力，立體觀測交會角度及基高比可根據(jù)不同的地形地貌（平地、丘陵、山地）通過自主規(guī)劃控制最優(yōu)，具有最高的理論精度。

3）三線陣相機(jī)前、后視成像交會角較大，可以構(gòu)成較大的基高比的立體像對，理論上高程測量精度較優(yōu)；雙線陣相機(jī)前、后視成像交會角有限，較小的基高比限制了其高程測繪精度；單線陣/面陣測繪成像體制雖然立體觀測更加靈活，但受到衛(wèi)星平臺姿態(tài)控制、姿態(tài)機(jī)動等平臺硬件水平的限制，且影像交會條件、幾何特性較復(fù)雜，影響立體測繪高程相對精度水平。

2 測繪處理關(guān)鍵技術(shù)

高分辨率衛(wèi)星復(fù)雜的空間運(yùn)行環(huán)境極易導(dǎo)致對地成像鏈路中存在多種系統(tǒng)和非系統(tǒng)性觀測誤差，直接影響影像的幾何定位精度[10]，難以滿足立體測圖的高精度應(yīng)用需求。利用一定的幾何處理方法消除和補(bǔ)償影像中的各種誤差，提升影像的幾何質(zhì)量是高分辨率衛(wèi)星立體測圖的前提和關(guān)鍵。高分辨率衛(wèi)星測繪處理關(guān)鍵技術(shù)主要涉及在軌幾何定標(biāo)、高精度傳感器校正和區(qū)域網(wǎng)平差處理，分別針對影像中的系統(tǒng)誤差、內(nèi)部畸變和姿軌觀測偶然誤差進(jìn)行修正與處理。

2.1 在軌幾何定標(biāo)

高分辨率衛(wèi)星發(fā)射及運(yùn)行過程中載荷狀態(tài)會發(fā)生較大改變，地面測量的各類設(shè)備安裝、相機(jī)鏡頭畸變等關(guān)鍵參數(shù)值會發(fā)生變化，必須采用在軌幾何定標(biāo)方法對在軌成像幾何參數(shù)重新進(jìn)行精確標(biāo)定[11-14]。在軌幾何定標(biāo)通過對成像過程中系統(tǒng)誤差的精確估計(jì)，獲取星上真實(shí)幾何成像參數(shù)。

通常將幾何系統(tǒng)誤差分為外部系統(tǒng)誤差（如空間環(huán)境引起的相機(jī)安裝角度變形）和內(nèi)部系統(tǒng)誤差（相機(jī)內(nèi)部主點(diǎn)、主距及鏡頭光學(xué)畸變、探測器探元畸變等誤差），并分別進(jìn)行外部參數(shù)和內(nèi)部參數(shù)的標(biāo)定[15-16]。外部參數(shù)只需利用少量控制點(diǎn)即可進(jìn)行解算，而內(nèi)部參數(shù)定標(biāo)需要對探測器每個(gè)探元指向系統(tǒng)誤差進(jìn)行檢測，要求提供大量控制約束條件。根據(jù)控制信息的獲取方式，在軌幾何定標(biāo)方法可分為兩種：基于地面定標(biāo)場的傳統(tǒng)方法和自主幾何定標(biāo)方法。

傳統(tǒng)基于地面定標(biāo)場的在軌幾何定標(biāo)方法是利用衛(wèi)星在軌獲取的定標(biāo)場影像，通過與高精度定標(biāo)場的數(shù)字正射影像（Digital Orthophoto Map，DOM）和數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數(shù)據(jù)進(jìn)行影像匹配，獲取密集控制點(diǎn)，基于單像空間后方交會方法精確確定內(nèi)外定標(biāo)參數(shù)，處理流程如圖6。

自主幾何定標(biāo)方法是在高分辨率衛(wèi)星機(jī)動成像能力下，利用相機(jī)在軌獲取不同觀測視角的多景影像，通過影像匹配得到連接點(diǎn)信息，基于同名光線空間相交的幾何約束關(guān)系，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部參數(shù)的自主標(biāo)定。只需依賴少量的控制點(diǎn)（外業(yè)控制點(diǎn)或通過部分影像與地面定標(biāo)場匹配自動獲?。ν獠繀?shù)進(jìn)行標(biāo)定，極大地減少了對參考數(shù)據(jù)的依賴[17-18]。

對于三線陣以及雙線陣測繪相機(jī)，由于相機(jī)間存在一定夾角的安裝關(guān)系，為了保證獲取的三視/二視立體影像間的相對幾何精度，在軌幾何定標(biāo)時(shí)還需要顧及相機(jī)間的相對安裝關(guān)系。地面定標(biāo)場數(shù)量及分布有限，利用一個(gè)定標(biāo)場對三臺/兩臺相機(jī)外部參數(shù)標(biāo)定后，由于三臺/兩臺相機(jī)對同一定標(biāo)場的成像時(shí)刻不一致，各相機(jī)外定標(biāo)參數(shù)會吸收不同程度的姿態(tài)漂移誤差，需要重新標(biāo)定相機(jī)間的相對安裝關(guān)系。如圖7和圖8，采用定標(biāo)場和少量外業(yè)控制點(diǎn)聯(lián)合的控制方案，對三線陣/雙線陣相機(jī)進(jìn)行幾何定標(biāo)。對于三線陣相機(jī)，基于定標(biāo)場對前、后、正視相機(jī)分別進(jìn)行幾何定標(biāo)后，再利用前視和后視相機(jī)沿軌一小段成像區(qū)域內(nèi)各均勻布設(shè)的少量外業(yè)控制點(diǎn)，重新對前、后視相機(jī)的外定標(biāo)參數(shù)進(jìn)行解算；對于雙線陣相機(jī)，基于定標(biāo)場對前、后視相機(jī)分別進(jìn)行幾何定標(biāo)，再利用前后相機(jī)的連接點(diǎn)和控制點(diǎn)精確標(biāo)定相機(jī)之間的相對安裝關(guān)系。

圖6 基于地面定標(biāo)場在軌幾何定標(biāo)方式流程

圖7 三線陣相機(jī)外部參數(shù)標(biāo)定的控制方案

圖8 雙線陣相機(jī)外部參數(shù)標(biāo)定的控制方案

對于單線陣/面陣測繪相機(jī)，衛(wèi)星平臺的敏捷機(jī)動能力更加靈活，單線陣/面陣相機(jī)可以快速獲取多視重疊影像，而三線陣/雙線陣衛(wèi)星平臺的機(jī)動能力較差獲取同一區(qū)域的多景同源影像的成像周期較長。短時(shí)間周期內(nèi)獲取的多視影像間的輻射特性較接近，同名像點(diǎn)的匹配精度更高，單線陣/面陣相機(jī)更有利于開展高精度、高時(shí)效的自主幾何定標(biāo)。

2.2 高精度傳感器校正

高分辨率星載相機(jī)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜（如：折反光路結(jié)構(gòu)、多片拼接等設(shè)計(jì)）[9]，影像內(nèi)部存在非線性畸變、片間拼接錯(cuò)位等問題，原始影像難以直接應(yīng)用。必須進(jìn)行高精度傳感器校正處理，以優(yōu)化影像內(nèi)部幾何精度，獲取高精度整景影像，同時(shí)生成高精度的有理多項(xiàng)式系數(shù)（Rational Polynomial Coefficient， RPC）參數(shù)，為后續(xù)應(yīng)用提供幾何數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

基于穩(wěn)態(tài)重成像的傳感器校正方法通過設(shè)計(jì)一條虛擬線陣/面陣，模擬原始線陣/面陣的成像過程，以獲取整景影像，其具有嚴(yán)密的幾何理論基礎(chǔ)，是一種基于幾何成像模型的高精度物方校正方法，在光學(xué)衛(wèi)星地面預(yù)處理中廣泛應(yīng)用，例如“資源一號”02C[19]、“資源三號”[20]、“高分二號”[21]、“高分六號”[22]等衛(wèi)星影像均采用該種方法實(shí)現(xiàn)了高精度校正。該方法首先在焦面上設(shè)計(jì)一個(gè)完整的虛擬線陣/面陣，圖9為表示虛擬線陣/面陣與原始分片線陣/面陣在相機(jī)坐標(biāo)系c-ccc中的位置示意圖，兩者共享相機(jī)焦距和主點(diǎn)參數(shù)；基于幾何定標(biāo)獲取的精確成像幾何參數(shù)，以及經(jīng)過平滑處理的姿態(tài)和軌道數(shù)據(jù)，確定穩(wěn)定成像狀態(tài)下虛擬線陣/面陣的嚴(yán)格幾何成像模型；再基于地形無關(guān)方法[23]利用虛擬控制點(diǎn)生成高擬合精度的RPC參數(shù)，以完全替代不便于計(jì)算的嚴(yán)格幾何成像模型，提供影像的幾何定位信息；最后在參考DEM輔助下，基于物方定位一致性建立原始分片影像與虛擬影像坐標(biāo)間的幾何映射關(guān)系（如圖10）。首先將原始分片影像中的像點(diǎn)坐標(biāo)(,)（表示像點(diǎn)）通過坐標(biāo)正投影計(jì)算對應(yīng)的物方坐標(biāo)(,,)，再將物方坐標(biāo)通過坐標(biāo)反投影得到對應(yīng)的虛擬影像像點(diǎn)坐標(biāo)(i,j)，最后對虛擬影像進(jìn)行灰度賦值，獲得無縫拼接的完整影像。同時(shí)為了避免引入過多的DEM高程誤差而影響整景影像的內(nèi)部精度，虛擬線陣/面陣的位置應(yīng)盡可能與真實(shí)線陣/面陣位置接近，保證原始成像視角與虛擬成像視角的差異最小[22]。

圖9 虛擬線陣/面陣焦面位置示意圖

圖10 原始影像與虛擬影像坐標(biāo)映射流程圖

2.3 區(qū)域網(wǎng)平差處理

由于區(qū)域內(nèi)不同成像時(shí)間的多景影像成像狀態(tài)存在差異，姿態(tài)、軌道等測量值具有不同程度的隨機(jī)誤差，單景影像傳感器校正后仍無法實(shí)現(xiàn)高精度的絕對定位，且影像間幾何定位精度存在不一致的問題，同名光線難以交于一點(diǎn)，影響區(qū)域影像高精度測圖。然而，在多次成像時(shí)姿軌隨機(jī)觀測誤差會變?yōu)榉恼龖B(tài)分布的隨機(jī)變量，區(qū)域網(wǎng)平差處理對服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差具有補(bǔ)償效果。

區(qū)域網(wǎng)平差是利用區(qū)域內(nèi)相鄰影像間同名像點(diǎn)連接關(guān)系，在少量控制點(diǎn)或無控制點(diǎn)條件下，按照一定的平差模型來修正區(qū)域內(nèi)所有影像的幾何成像模型，在提高單景影像的幾何定位精度的同時(shí)消除影像間的相對幾何誤差，保證影像間物方定位的一致性，為后續(xù)區(qū)域影像拼接提供高精度幾何基礎(chǔ)。在傳感器校正生成的RPC模型基礎(chǔ)上，結(jié)合附加參數(shù)變換模型（平移變換、仿射變換等）構(gòu)建區(qū)域網(wǎng)平差模型[20,24]，以單景影像作為平差單元進(jìn)行平差處理。

隨著星上軌道和姿態(tài)測量精度的逐步提升，星載激光測高儀、全球DEM等多源攝影測量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，無地面控制點(diǎn)區(qū)域網(wǎng)平差是衛(wèi)星測繪處理的必然，目前發(fā)展的無控制平差方法主要有：1）基于虛擬控制點(diǎn)的區(qū)域網(wǎng)平差方法[25-26]，利用各景待平差影像的初始RPC模型，計(jì)算像方坐標(biāo)系I-下像點(diǎn)對應(yīng)物方坐標(biāo)系下物點(diǎn)的坐標(biāo)（如圖11），生成虛擬控制點(diǎn)，將虛擬控制點(diǎn)作為帶權(quán)觀測值引入平差模型；2）激光測高數(shù)據(jù)輔助的區(qū)域網(wǎng)平差方法[27-28]，當(dāng)確定立體影像連接點(diǎn)物方坐標(biāo)(0,0,0)的初始高程值0時(shí)以高精度的激光測高數(shù)據(jù)代替（如圖12），提升無控平差后模型的高程精度；3）DEM數(shù)據(jù)輔助的區(qū)域網(wǎng)平差方法[29-30]，在平差過程中引入DEM高程值對同名像點(diǎn)物方高程坐標(biāo)進(jìn)行約束（如圖13），利用DEM參考高程H（表示迭代次數(shù)）替代立體影像連接點(diǎn)高程坐標(biāo)0，以改善小基高比影像平差中物方高程難以收斂的問題。

圖11 虛擬控制點(diǎn)生成

圖12 激光測高數(shù)據(jù)確定連接點(diǎn)物方高程坐標(biāo)

圖13 DEM高程值約束

3 總結(jié)與展望

本文系統(tǒng)介紹了當(dāng)前高分辨率衛(wèi)星三種典型立體測繪方式的成像特點(diǎn)，并重點(diǎn)介紹了立體測繪幾何處理中的關(guān)鍵技術(shù)。三種測繪方式具有各自的成像特點(diǎn)，三線陣和雙線陣在平臺技術(shù)復(fù)雜度和測繪效率上有一定優(yōu)勢，單線陣/面陣立體觀測的成像方式、交會角度更加靈活多樣。隨著高分辨率衛(wèi)星觀測和測量性能、敏捷機(jī)動能力的不斷提高，以及測繪處理關(guān)鍵技術(shù)的不斷進(jìn)步，傳統(tǒng)依賴控制數(shù)據(jù)的處理技術(shù)逐漸轉(zhuǎn)向自主、無控制的自動化處理。

根據(jù)2015年發(fā)布的國家空間基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃（2015—2025年），中國后續(xù)也將繼續(xù)發(fā)射多顆三線陣/雙線陣測繪衛(wèi)星，包括“資源三號”03和04星、與“高分七號”衛(wèi)星組網(wǎng)的“高分七號”02星等，逐步構(gòu)建系列比例尺光學(xué)測繪衛(wèi)星星座。武漢大學(xué)牽頭正在研制的光學(xué)智能遙感衛(wèi)星“珞珈三號”01星，比傳統(tǒng)敏捷衛(wèi)星具備更加智能的應(yīng)用服務(wù)模式，能夠根據(jù)用戶需求實(shí)現(xiàn)智能規(guī)劃和智能處理，將人工智能技術(shù)與攝影測量技術(shù)進(jìn)行融合，給高分辨率光學(xué)衛(wèi)星測繪提供了新的應(yīng)用模式。未來中國高分辨率衛(wèi)星立體測繪成像模式不斷豐富，高分辨率衛(wèi)星星座不斷構(gòu)建，通導(dǎo)遙一體化空天信息實(shí)時(shí)智能服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)不斷推進(jìn)，航天攝影測量的應(yīng)用潛能將不斷充分發(fā)揮。

致謝：

感謝國家自然科學(xué)資金委員會重大集成項(xiàng)目（項(xiàng)目號：91738302）的支持。感謝郭貝貝博士生在論文寫作過程中提供的幫助。

[1] 楊明輝. 21世紀(jì)的地形測繪[J]. 測繪科學(xué), 2006, 31(2): 13-15. YANG Minghui. Topographic Mapping in the 21st Century[J]. Science of Surveying and Mapping, 2006, 31(2): 13-15. (in Chinese)

[2] 唐新明, 謝俊峰, 張過. 測繪衛(wèi)星技術(shù)總體發(fā)展和現(xiàn)狀[J]. 航天返回與遙感, 2012, 33(3): 17-24. TANG Xinming, XIE Junfeng, ZHANG Guo. Development and Status of Mapping Satellite Technology[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2012, 33(3): 17-24. (in Chinese)

[3] BOUILLON A, BERNARD M, GIGORD P, et al. SPOT 5 HRS Geometric Performances: Using Block Adjustment as a Key Issue to Improve Quality of DEM Generation[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2006, 60(3): 134-146.

[4] MURALIKRISHNAN S, PILLAI A, NARENDER B, et al. Validation of Indian National DEM from Cartosat-1 Data[J]. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 2013, 41(1): 1-13.

[5] TADONO T, SHIMADA M, MURAKAMI H, et al. Calibration of PRISM and AVNIR-2 onboard ALOS “Daichi”[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009, 47(12): 4042-4050.

[6] 滿益云, 李海超. 低軌視頻衛(wèi)星成像特性分析[J]. 航天器工程, 2015, 24(5): 52-57. MAN Yiyun, LI Haichao. Imaging Characteristics Analysis for LEO Video Satellite[J]. Spacecraft Engineering, 2015, 24(5): 52-57. (in Chinese)

[7] 王任享, 胡莘, 王新義, 等. “天繪一號”衛(wèi)星工程建設(shè)與應(yīng)用[J]. 遙感學(xué)報(bào), 2012, 16(S1): 2-5. WANG Renxiang, HU Xin, WANG Xinyi, et al. The Construction and Application of Mapping Satellite-1 Engineering[J]. Journal of Remote Sensing, 2012, 16(S1): 2-5. (in Chinese)

[8] 李德仁. 我國第一顆民用三線陣立體測圖衛(wèi)星——資源三號測繪衛(wèi)星[J]. 測繪學(xué)報(bào), 2012, 41(3): 317-322. LI Deren. China’s First Civilian Three-line-array Stereo Mapping Satellite: ZY-3[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2012, 41(3): 317-322. (in Chinese)

[9] 李貝貝, 韓冰, 田甜, 等. 吉林一號視頻衛(wèi)星應(yīng)用現(xiàn)狀與未來發(fā)展[J]. 衛(wèi)星應(yīng)用, 2018(3): 23-27. LI Beibei, HAN Bing, TIAN Tian, et al. Application Status and Future Development of Jilin-1 Video Satellite[J]. Satellite Applications, 2018(3): 23-27. (in Chinese)

[10] 龔健雅, 王密, 楊博. 高分辨率光學(xué)衛(wèi)星遙感影像高精度無地面控制精確處理的理論與方法[J]. 測繪學(xué)報(bào), 2017, 46(10), 1255-1261. GONG Jianya, WANG Mi, YANG Bo. High-precision Geometric Processing Theory and Method of High-resolution Optical Remote Sensing Satellite Imagery Without GCP[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2017, 46(10), 1255-1261. (in Chinese)

[11] GRODECKI J, LUTES J. IKONOS Geometric Calibrations[C]//Proceedings of the ASPRS 2005 Annual Conference. 2005: 07-11.

[12] MULAWA D. On-orbit Geometric Calibration of the OrbView-3 High Resolution Imaging Satellite[J]. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci, 2004, 35: 1-6.

[13] CAO J, YUAN X, GONG J. Inorbit Geometric Calibration and Validation of ZY-3 Three-line Cameras Based on CCD-detector Look Angles[J]. The Photogrammetric Record, 2015, 30(150): 211-226.

[14] 雷蓉. 星載線陣傳感器在軌幾何定標(biāo)的理論與算法研究[D]. 鄭州: 信息工程大學(xué), 2011. LEI Rong. Study on Theory and Algorithm of In-flight Geometric Calibration of Spaceborne Linear Array Sensor[D]. Zhengzhou: Information Engineering University, 2011. (in Chinese)

[15] WANG M, YANG B, HU F, et al. On-orbit Geometric Calibration Model and Its Applications for High-resolution Optical Satellite Imagery[J]. Remote Sensing, 2014, 6(5): 4391-4408.

[16] WANG M, CHENG Y, CHANG X, et al. On-orbit Geometric Calibration and Geometric Quality Assessment for the High-resolution Geostationary Optical Satellite Gaofen4[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2017, 125: 63-77.

[17] CHENG Y, WANG M, JIN S, et al. New On-orbit Geometric Interior Parameters Self-calibration Approach Based on Three-view Stereoscopic Images from High-resolution Multi-TDI-CCD Optical Satellites[J]. Optics Express, 2018, 26(6): 7475-7493.

[18] DELVIT J M, GRESLOU D, AMBERG V, et al. Attitude Assessment Using Pleiades-HR Capabilities[J]. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2012, 39(B1): 525-530.

[19] 潘俊, 胡芬, 王密, 等. 基于虛擬線陣的ZY-102C衛(wèi)星HR相機(jī)內(nèi)視場拼接方法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版), 2015, 40(4): 436-443. PAN Jun, HU Fen, WANG Mi, et al. Inner FOV Stitching of ZY-1 02C HR Camera Based on Virtual CCD Line[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(4): 436-443. (in Chinese)

[20] 潘紅播, 張過, 唐新明, 等. 資源三號測繪衛(wèi)星傳感器校正產(chǎn)品幾何模型[J]. 測繪學(xué)報(bào), 2013, 42(4): 516-522. PAN Hongbo, ZHANG Guo, TANG Xinming, et al. The Geometrical Model of Sensor Corrected Products for ZY-3 Satellite[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2013, 42(4): 516-522. (in Chinese)

[21] CHENG Y, JIN S, WANG M, et al. Image Mosaicking Approach for a Double-camera System in the Gaofen2 Optical Remote Sensing Satellite Based on The Big Virtual Camera[J]. Sensors, 2017, 17(6): 1441.

[22] WANG M, CHENG Y, GUO B, et al. Parameters Determination and Sensor Correction Method Based on Virtual CMOS with Distortion for the GaoFen6 WFV Camera[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2019, 156: 51-62.

[23] TAO C V, HU Y. A Comprehensive Study of the Rational Function Model for Photogrammetric Processing[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2001, 67(12): 1347-1358.

[24] 張力, 張繼賢, 陳向陽, 等. 基于有理多項(xiàng)式模型RFM的稀少控制SPOT-5衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差[J]. 測繪學(xué)報(bào), 2009, 38(4): 24-32. ZHANG Li, ZHANG Jixian, CHEN Xiangyang, et al. Block-adjustment with SPOT-5 Imagery and Sparse GCPs Based on RFM[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2009, 38(4): 24-32. (in Chinese)

[25] YANG B, WANG M, XU W, et al. Large-scale Block Adjustment without Use of Ground Control Points Based on the Compensation of Geometric Calibration for ZY-3 Images[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2017, 134: 1-14.

[26] PI Y, YANG B, LI X, et al. Large-scale Planar Block Adjustment of GaoFen1 WFV Images Covering Most of Mainland China[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 57(3): 1368-1379.

[27] 李國元, 唐新明, 王華斌, 等. GLAS激光測高數(shù)據(jù)輔助的資源三號三線陣區(qū)域網(wǎng)平差研究[C]//第三屆高分辨率對地觀測學(xué)術(shù)年會分會論文集. 北京: 高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(xiàng)管理辦公室, 2014: 1-15. LI Guoyuan, TANG Xinming, WANG Huabin, et al. Research on the ZY-3 Block Adjustment Supported by the GLAS Laser Altimetry Data[C]//Proceedings of the 3rd Annual Conference of High Resolution Earth Observation. Beijing: Major Special Management Office of High Resolution Earth Observation System, 2014: 1-15. (in Chinese)

[28] 王晉, 張勇, 張祖勛, 等. ICESat 激光高程點(diǎn)輔助的天繪一號衛(wèi)星影像立體區(qū)域網(wǎng)平差[J]. 攝影測量學(xué)與遙感, 2018, 47(3): 359-369. WANG Jin, ZHANG Yong, ZHANG Zuxun, et al. ICESat Laser Points Assisted Block Adjustment for Mapping Satellite-1 Stereo Imagery[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2018, 47(3): 359-369. (in Chinese)

[29] TEO T A, CHEN L C, LIU C L, et al. DEM-aided Block Adjustment for Satellite Images with Weak Convergence Geometry[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009, 48(4): 1907-1918.

[30] CHEN X, CEN M, GUO H, et al. Chinese Satellite Photogrammetry without Ground Control Points Based on a Public DEM Using an Efficient and Robust DEM Matching Method[J]. International Journal of Remote Sensing, 2018, 39(3): 704-726.

A Review of High Resolution Optical Satellite Surveying and Mapping Technology

LI Deren WANG Mi

（State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China）

From the successful launch of the first artificial satellite to today's increasingly abundant high-resolution remote sensing satellites, space photogrammetry based on satellite platforms has become a major means of surveying and revising large and medium scale topographic maps. The realization of high-resolution satellite stereo mapping cannot be separated from the continuous research of high-precision mapping processing technology. In this paper, three typical surveying and mapping methods (three line array, dual line array, and single line array/plane array) and their characteristics of high-resolution optical satellite are analyzed, and the key geometrical technologies involved in surveying and mapping processing are introduced. Finally, the future development of space photogrammetry under the service and application mode of intelligent remote sensing satellite is prospected based on the launch plan of China’s surveying and mapping satellites.

stereo mapping; mapping processing; intelligent service; high-resolution optical satellites

P237

A

1009-8518(2020)02-0001-11

10.3969/j.issn.1009-8518.2020.02.001

李德仁，男，1939年生，中國科學(xué)院院士、中國工程院院士，主要從事以遙感、全球定位系統(tǒng)和地理信息系統(tǒng)為代表的空間信息科學(xué)與技術(shù)的科研和教學(xué)工作。

王密，男，博士，教授。研究方向?yàn)楦叻直媛使鈱W(xué)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用。E-mail：wangmi@whu.edu.cn。

2020-02-19

國家自然科學(xué)資金委員會重大集成項(xiàng)目（91738302）

李德仁, 王密. 高分辨率光學(xué)衛(wèi)星測繪技術(shù)綜述[J]. 航天返回與遙感, 2020, 41(2): 1-11.

LI Deren, WANG Mi. A Review of High Resolution Optical Satellite Surveying and Mapping Technology[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2020, 41(2): 1-11. (in Chinese)

（編輯：龐冰）