基于高分辨率遙感影像制作方法分析

胡 衛(wèi)

長(zhǎng)沙市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院 湖南 長(zhǎng)沙 410000

1 高分辨率遙感影像的制作方法

1.1 構(gòu)建矯正影像庫(kù)：奠定影像糾正良好基礎(chǔ)

影像矯正作為高分辨率遙感數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，具體是在計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)相互融合的基礎(chǔ)下，對(duì)影像進(jìn)行初步處理。構(gòu)建矯正影像庫(kù)的目的是為了消除因?yàn)楦鞣N因素而造成的形變[2]。例如投影方式差異、地球曲率變化、起伏旋轉(zhuǎn)等，依據(jù)誤差分析，再分為系統(tǒng)差錯(cuò)改正和幾許精校對(duì)兩大類，從而再細(xì)分為控制點(diǎn)收集、模型挑選糾正、辦法選取糾正、屢次樣品采樣和樣品精度查看五個(gè)進(jìn)程逐個(gè)完結(jié)。并且，樹(shù)立由控制點(diǎn)收集的控制點(diǎn)效果和高精度正射印象兩者一齊構(gòu)成的校對(duì)印象庫(kù)，通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)取校正影像，進(jìn)而迅速抓取控制點(diǎn)后，再對(duì)抓取的控制點(diǎn)進(jìn)行精度控制，最終完成影像校正以及生成相關(guān)影像的坐標(biāo)文件。其中對(duì)于實(shí)現(xiàn)不同地形地勢(shì)、不同精度的影像，則利用糾正多項(xiàng)式和三角形最小面元微分的方法來(lái)對(duì)影像糾正。因此，之所以要建構(gòu)矯正影像庫(kù)，可靠的原因是由于依據(jù)不同區(qū)域的不同多分辯率遙感印象、不同的數(shù)字高程模型以及很多地圖，要使其對(duì)快速生成的正射印象以及生成的印象與數(shù)據(jù)進(jìn)行會(huì)集統(tǒng)一化處理，為能夠高效、準(zhǔn)確的完結(jié)任務(wù)，貢獻(xiàn)了全方位、精準(zhǔn)、方便的技能支持與保證[3]。進(jìn)而能夠看出，經(jīng)過(guò)快速抓取控制點(diǎn)，從而參閱印象進(jìn)行精準(zhǔn)定位，為高分辯率遙感印象主動(dòng)化糾正作業(yè)打下了堅(jiān)實(shí)的根底。

1.2 影像融合與鑲嵌：合成高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)

而對(duì)于影像融合來(lái)說(shuō)，具體是指根據(jù)多幅遙感數(shù)據(jù)的進(jìn)行一系列操作，最終目的是為了獲得具有空間，光譜和時(shí)間新型特征的合成圖像數(shù)據(jù)的同時(shí)，收集比單一的數(shù)據(jù)更加精確和多元的相關(guān)信息影像數(shù)據(jù)，同時(shí)。目前，相較于高分辨率的遙感圖像，通常是單波段居多，而與高分辨率相對(duì)的低分辨率的遙感圖像則是多光譜的。不管對(duì)于高分辨率還是低分辨率，分辨率的融合的作用通常是獲取更高分辨率的多光譜遙感圖像。因此，如何進(jìn)行幾何配準(zhǔn)和如何選擇融合算法是分辨率融合中規(guī)則最重要的。相較而言，高分辨率遙感影像的相關(guān)融合方法的多元通常情況是要取決于最終要達(dá)到的目的，以及參考融合圖像所具有特征，以此為背景。而只有當(dāng)兩個(gè)遙感圖像被精準(zhǔn)準(zhǔn)確地記錄，才可獲得所要的結(jié)果[4]。當(dāng)前，有上百余種高分辨率遙感影像融合的方法，無(wú)論是比較常見(jiàn)的IHS變換法、主分量分析法（PCA）、數(shù)學(xué)運(yùn)算法，亦或是應(yīng)用較廣的BROVEY乘法和基于小波的融合法等。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)而言，這些融合方法對(duì)于以SPOT／IRS pan如Landsat TM以及 SPOT HRV MS 等的融合方法均都獲得了姣好的融合效果。但隨著近幾年高分辨率遙感技術(shù)的飛速發(fā)展孕育了一系列以IKONOS 和QuickBird 為代表的高分辨率遙感影像。較以往幾年的中低分辨率，除了它的空間分辨率從8bit 上升到11bi，進(jìn)而得到大大提高以外。時(shí)間分辨率也隨之有大幅度提升，由原來(lái)的十多天重訪周期，也提高效率縮短到三兩天就可以完成[4]。當(dāng)然這成為衛(wèi)星遙感應(yīng)用新的機(jī)遇的同時(shí)，也為影像融合技術(shù)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)——在傳統(tǒng)融合方法與新型遙感影像之間兼容性的考慮。就好比IKONOS、亦或是QuickBird的兩者融合效果就存在著一是顏色色差較大的問(wèn)題，二是過(guò)于依附于實(shí)操者和數(shù)據(jù)源的問(wèn)題，融合的質(zhì)量難以保證，最終結(jié)果導(dǎo)致二者無(wú)法兼容，導(dǎo)致融合影像與原始多光譜影像的顏色差異比較明顯，最終導(dǎo)致不可控的影像融合效果。

而對(duì)于影像鑲嵌拼接，具體做法是將一個(gè)個(gè)的小遙感圖像組合成大型遙感圖像或是一組系統(tǒng)的遙感圖像。這種交互式的圖像拼接功能使得無(wú)論是否有地理坐標(biāo)的組合圖像都可以生成完整的合成圖像的設(shè)想實(shí)現(xiàn)。其次，對(duì)于圖像拼接，它主要包括基于像素的圖像拼接和使用地理坐標(biāo)系統(tǒng)而進(jìn)行的圖像拼接。具體步驟是第一步是首先可選擇兩幅相互鑲嵌與相交的遙感影像圖片，第二步，進(jìn)一步選擇好遙感影像，以便進(jìn)行鑲嵌工作，然后在確定遙感影像的同時(shí)，確定好鑲嵌范圍、影像輸出時(shí)的維數(shù)把控以及鑲嵌時(shí)所運(yùn)用的波長(zhǎng)波段;為保證完整的遙感圖像無(wú)明顯的拼接縫，當(dāng)影像鑲嵌成功后，還需按照順序點(diǎn)擊查看遙感影像，進(jìn)一步，還需將對(duì)羽化值、背景值對(duì)遙感圖像進(jìn)行設(shè)置、同時(shí)注意好勻光等問(wèn)題，最后一步才進(jìn)行最后結(jié)尾編輯設(shè)置; 一方面設(shè)置輸入好輸出結(jié)果，另一方面將遙感影像再度鑲嵌出來(lái)[5]。

1.3 影像分類：分割算法提高精準(zhǔn)化需求

通常來(lái)說(shuō)，對(duì)于傳統(tǒng)的像元分類與對(duì)高分辨率遙感圖像進(jìn)行分類的方法是比較普遍的，現(xiàn)如今已有些光譜信息統(tǒng)計(jì)方法在理論和技術(shù)的研究領(lǐng)域上已經(jīng)逐漸邁入成熟。影像分割和分類是對(duì)于對(duì)象的分類技術(shù)兩個(gè)核心關(guān)鍵，一般來(lái)水，圖像分類精度的好與壞關(guān)鍵在于分割的效果。目前，以及存在多數(shù)研究學(xué)者提出多元的圖像分割算法，以李亮為代表的學(xué)者提出關(guān)于區(qū)域增長(zhǎng)的高分辨率影像分割改進(jìn)的方法，該方法主要根據(jù)區(qū)域增長(zhǎng)，通過(guò)區(qū)域的結(jié)合和平滑處理來(lái)修改分割效果；而以鄧富亮為代表的學(xué)者則利用分形網(wǎng)格演化對(duì)高分辨率影像進(jìn)行分割，其中，研究中所改進(jìn)的方法大大提升了分割效率和分類精度；同時(shí)，以明冬萍為代表的學(xué)者提出基于譜空間統(tǒng)計(jì)的高分辨率遙感影像尺度估計(jì)方法，這種方法規(guī)避了參數(shù)選擇的不確定性，提高分割尺度的正確率，進(jìn)而一步優(yōu)化了影像自動(dòng)化分割程度。盡管當(dāng)下面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)已儼然成為高分辨率遙感影像分類方法研究領(lǐng)域的一個(gè)研究紅海階段，但在理論還是技術(shù)上，對(duì)于此項(xiàng)面向?qū)ο筇幚矸椒ǘ疾粔蛲昝?。因此，目前?duì)于圖像分割結(jié)果質(zhì)量評(píng)價(jià)規(guī)則尚未不明確，一般而言，對(duì)于沒(méi)有具體統(tǒng)一的定量評(píng)價(jià)體系，使用過(guò)程中亟待解決問(wèn)題就較多，實(shí)際操作和具體應(yīng)用中需要判斷影像具體數(shù)據(jù)的真實(shí)情況選擇合適的分割算法[6]。

1.4 制圖

制圖該過(guò)程通常包括四個(gè)步驟。其一是新建快速圖表模板，其二是創(chuàng)建遙感圖像相關(guān)頁(yè)面，確定好圖像像素和相關(guān)比例尺寸。其三根據(jù)需求添加或刪除可選擇圖像相關(guān)名稱亦或是更具其位置的具體方位等，最后一步根據(jù)其輸出路徑確定好遙感影像的保存路徑。如下圖1所示：

圖1 制圖步驟圖

1.5 建立瓦片式影像金字塔：動(dòng)態(tài)內(nèi)存進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)用

面對(duì)不同的影像分辨率和不同的更新時(shí)間，影像成果也各不一樣，這給影像的后期使用和存儲(chǔ)保存帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。因此，建立瓦片式影響金字塔就變得尤為重要，因而，對(duì)每幅印象構(gòu)建瓦片式印象金字塔，對(duì)每幅印象選用單個(gè)獨(dú)立存儲(chǔ)、以及聚合會(huì)集辦理、一起還要選用快速閱讀的辦法，進(jìn)一步完結(jié)對(duì)印象快速而又高效的運(yùn)用及辦理。當(dāng)然，關(guān)于并沒(méi)構(gòu)建瓦片式金字塔的印象文件來(lái)說(shuō)，海量印象用戶對(duì)其而言則是一項(xiàng)應(yīng)戰(zhàn)。由于要大部分的印象悉數(shù)存入內(nèi)存中，高內(nèi)存的耗能開(kāi)支是一般計(jì)算機(jī)所難以完成的。

當(dāng)面對(duì)一塊形如瓦片一樣的瓦片式影像金字塔，即一方面，既擁有高速、快捷、精準(zhǔn)的影像系統(tǒng)的應(yīng)用方式和管理方式，另一方面，獨(dú)立性且安全性強(qiáng)的儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)、以及像素集中存儲(chǔ)管理等優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，若以完成好構(gòu)建完瓦片式影像金字塔的基本步驟，則就能夠進(jìn)計(jì)算出運(yùn)行中所需要的瓦塊，更加精準(zhǔn)高效的同時(shí)，也流動(dòng)開(kāi)發(fā)更多的內(nèi)存空間，分布式發(fā)布影像分塊，使普通人也能在普通計(jì)算機(jī)上交互使用與瀏覽，完成對(duì)海量印象的實(shí)時(shí)閱讀和運(yùn)用。如運(yùn)用電子地圖時(shí)，縮小狀況是一個(gè)小型球體，而當(dāng)用手指擴(kuò)大時(shí)便呈現(xiàn)出完好的印象。再而運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)印象服務(wù)功用，對(duì)印象構(gòu)建了瓦片式印象金字塔進(jìn)行預(yù)設(shè)，換言之便是運(yùn)用磁盤(pán)空間來(lái)交換等量的作業(yè)效率的技能辦法。依據(jù)印象預(yù)先處理技能和高效印象調(diào)入閱讀技能，將印象分塊巨細(xì)、印象文件存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)的辦理細(xì)節(jié)各不相同。將印象與數(shù)據(jù)樹(shù)立對(duì)應(yīng)聯(lián)系，便利簡(jiǎn)略高效且有用，很多查閱材料的時(shí)刻即可省去。

1.6 利用小面元微分糾正算法：快速處理影像實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配

伴隨人工智能和算法的不斷普及和發(fā)展下，算法的運(yùn)用也逐步在遙感中漸漸被廣泛認(rèn)知，面臨大數(shù)據(jù)與圖畫(huà)匹配之間的聯(lián)系，在本來(lái)三角網(wǎng)法校對(duì)的根底上，運(yùn)用了小面元微分糾正算法，該算法在數(shù)字拍攝丈量中印象匹配中成果頗豐，具體內(nèi)容運(yùn)用算法將印象關(guān)鍵詞特征提取與依據(jù)松懈法的全體印象相互匹配，大數(shù)據(jù)主動(dòng)抓取獲取密布同名點(diǎn)標(biāo)記為控制點(diǎn)，再依據(jù)密布同名點(diǎn)組成密布三角形網(wǎng)絡(luò)，微分糾正則運(yùn)用小三角形面元進(jìn)行糾正，使得印象準(zhǔn)確配準(zhǔn)愈加完好。然后進(jìn)行印象糾正交融處理，使遙感印象的配準(zhǔn)、糾正與交融技能進(jìn)步到了新的階段。運(yùn)用軟件集成和大數(shù)據(jù)技能，對(duì)印象處理軟件進(jìn)行會(huì)集辦理，削減作業(yè)量，真實(shí)抵達(dá)了印象的高效處理。具體流程如圖2所示。

圖2 小面元微分算法流程圖

2 基于高分辨率遙感影像制作方法分析

2.1 現(xiàn)狀優(yōu)勢(shì)

擁有高分辨率數(shù)據(jù)、紋理清晰分明的特點(diǎn)的高分辨率遙感影像，近幾年在影像信息提取和地物判讀的準(zhǔn)確性和能力大大提高。并且其應(yīng)用并不斷應(yīng)用于地理國(guó)情等一系列普查性具體項(xiàng)目，不只緊縮了工期，縮短了外業(yè)查詢的作業(yè)總量，大大節(jié)省了巨大的人力和財(cái)力，往長(zhǎng)遠(yuǎn)看，一起為往后地輿國(guó)情可持續(xù)發(fā)展與監(jiān)測(cè)展示了高質(zhì)量高標(biāo)準(zhǔn)的有力數(shù)據(jù)。

其次，經(jīng)過(guò)很多試驗(yàn)證明，將高分辯率遙感印象進(jìn)行多元標(biāo)準(zhǔn)切割，在此根底上進(jìn)行大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行主動(dòng)信息提取與精準(zhǔn)匹配，使其完好運(yùn)用印象的光譜數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)，發(fā)揮高分辯率遙感印象的簡(jiǎn)略方便的優(yōu)勢(shì)與主要特色。

2.2 挑戰(zhàn)劣勢(shì)

基于國(guó)情普查需求，根據(jù)類型復(fù)雜、分類繁多的內(nèi)容，傳統(tǒng)普遍的高分辨遙感影像的信息提取方式已無(wú)法跟隨技術(shù)的發(fā)展，以及我國(guó)國(guó)情普查的主要需求與類別工作還需要人工干預(yù)來(lái)解決。

同時(shí)，對(duì)于此類情況，在所需對(duì)象的流動(dòng)樣本檢測(cè)方法現(xiàn)如今還在高分辨率遙感影像變化檢測(cè)中，存在著諸多問(wèn)題與挑戰(zhàn)：如第一、如何是最佳分割尺度的棘手問(wèn)題。在目前為止的研究中，在面向所需對(duì)象的遙感影像流動(dòng)樣本檢測(cè)相關(guān)方法研究案例中，何為最佳分割尺度的選擇，還主要是思考是否是靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定和還是靠量化研究來(lái)確定，現(xiàn)目前國(guó)內(nèi)外要找到一個(gè)統(tǒng)一可靠的影像分割系統(tǒng)，還需要很長(zhǎng)的一段路要走。不同的精度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于不同的分割算法也存在不同程度的局限性。盡管使用目前常用的分割軟件，在選擇分割尺度上仍然存在著挑戰(zhàn)，有著很大的局限性，同時(shí)，關(guān)于設(shè)置尺度參數(shù)，現(xiàn)目前還無(wú)任何直觀的參照或者參數(shù)來(lái)進(jìn)行對(duì)比，用戶需要主動(dòng)對(duì)影像進(jìn)行不同尺度的一次次分割試驗(yàn)，最終才有可能找到較為滿意的尺度，時(shí)間成本大，耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)。同時(shí)，根據(jù)不同大小差異的影像，相差較大的影像，更容易存在著過(guò)分割或分割不完全的錯(cuò)誤分割方式。因此，總得來(lái)說(shuō)，影像分類特征選擇對(duì)與個(gè)人影像理解的專業(yè)性程度有著很高的要求，比如問(wèn)題如何選擇特征對(duì)遙感影像進(jìn)行分門(mén)別類，先目前還并沒(méi)有整齊劃分的系統(tǒng)分類特征庫(kù)可供大家參考，而這些分類往往都是經(jīng)過(guò)人工，將所選取的對(duì)象特征多次人工實(shí)驗(yàn)和反復(fù)驗(yàn)證來(lái)確定，因而自動(dòng)化的普及，一定程度上對(duì)分類人員的個(gè)人主觀意識(shí)的影響也很大，這將直接影響對(duì)分類結(jié)果。

2.3 未來(lái)展望

對(duì)高分辯率遙感數(shù)據(jù)在地輿國(guó)情普查信息提取中的運(yùn)用研討，由于筆者水平 有限和時(shí)刻等不行控因素，部分內(nèi)容還需亟需完善，需求進(jìn)一步深化的進(jìn)行研討。 本文僅從信息抓取的技能剖析方面，對(duì)高分辯率遙感印象制造辦法進(jìn)行了研討，而依據(jù)地物類別紛繁復(fù)雜，內(nèi)容精而細(xì)，所以依據(jù)不物類別主動(dòng)分類方面還需求不同新的探究研討。關(guān)于高分辯率遙感印象制造辦法剖析，對(duì)進(jìn)程的掌握和技能要求比較高，跟著高分辯率遙感數(shù)據(jù)不斷發(fā)展迭代，印象制造技能辦法亟待進(jìn)一步深化研討與探究。 綜上所述，高分辯遙感印象制造在信息提取中有著自己共同的優(yōu)勢(shì)和特色，其研討和運(yùn)用潛力是不行小覷的。

3 結(jié)束語(yǔ)

隨著遙感技術(shù)的不斷迭代與發(fā)展更新，遙感影像制作將成為今后調(diào)查的重要方法與手段之一，而遙感影像也將在例如土地資源管理中應(yīng)用也將越來(lái)越廣泛，本文主要介紹了高分辨率遙感制圖技術(shù)的方法與方法分析，主要介紹了所得的高分辨率遙感影像在進(jìn)行融合、鑲嵌、裁剪、分類及分類后期處理方式以及具體操作方法。在分析高分辨率遙感影像制作的方法研究中得出以下結(jié)論：經(jīng)濟(jì)發(fā)展同時(shí)也在隨著高分辨率遙感以及科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，高分辨率遙感影像逐漸成為大比例尺制圖、城市動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)參考、城市規(guī)劃設(shè)計(jì)等設(shè)計(jì)領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)源之一。因此，在不遠(yuǎn)的將來(lái)更需要有更多的有效、便利的影像制作技術(shù)來(lái)生成面向不同領(lǐng)域的高分辨率遙感影像。