國土變更調查正射影像數據生產與處理研究

黃爾雙 劉錕銘 王 萃

（江西省地質局地理信息工程大隊 江西 南昌 330001）

1 引言

國土變更調查可以提供土地利用的詳細數據和信息，為國家和地方政府做好土地規劃、城鄉建設和經濟發展等決策提供科學依據。通過對土地利用變化的分析，可以合理規劃土地資源的利用，提高土地利用效率，促進經濟可持續發展。通過國土變更調查，可以監測土地利用的變化，及時發現和解決土地資源的過度開發、破壞和污染等問題，保護生態環境的穩定和可持續性。同時，國土變更調查也可以提供大量的土地利用數據，為統計分析和科學研究提供基礎和依據。通過對土地利用變化的研究，可以深入了解土地資源的利用狀況和趨勢，為相關領域的研究和決策提供參考。在“非農化”“非糧化”耕地監測、保持國土調查成果現勢性、支撐綜合監管平臺和自然資源“一張圖”平穩運行等方面具有重要意義。

首先，收集縣級基礎數據，包括上年度遙感影像數據、上年度土地利用數據、土地所有權數據等，再利用衛星遙感、互聯網、云計算等技術，開展今年度的遙感影像圖制作，并組織技術人員開展遙感監測，提取地類變化圖斑。通過下發國土調查云軟件，組織專業人員對縣域內的土地利用情況、土地使用權歸屬和土地變更情況進行詳細調查、記錄和舉證，全面掌握土地信息的地類、面積、屬性及相關單獨圖層變化情況，更新縣級國土利用數據庫，形成年度國土變更調查成果，繼續采用“分階段分層級”的質量管控機制，通過縣級實地調查舉證，省級、國家級核查，確保調查數據的真實性。

2020年度國土變更調查正射影像圖的生產及監測圖斑提取任務主要技術流程分為：基礎資料檢查與處理、正射影像圖（DOM）生產、監測圖斑提取及質量控制等環節。其中，正射影像質量的好壞關乎后期監測圖斑的提取工作。按照國家標準，以第三次全國國土調查遙感影像和高程數據作為基礎，對衛星遙感影像數據進行正射糾正、配準、融合、鑲嵌、裁切等處理，生產DOM數據。其技術流程如圖1所示：

圖1 DOM制作技術流程圖

2 DOM數據處理關鍵步驟

2.1 數據配準

實際生產中，根據所使用數據源的情況不同，選用不同的數據配準方式，通常主要包括配準控制點采集、配準模型選擇、配準方法確定及精度檢查等內容。

同步獲取的全色與多光譜影像，可選擇幾何多項式模型，階數不大于2 階。同源同步獲取的多光譜與全色影像，平地丘陵地、側視角較小地區可先配準后融合。不同源或不同步獲取的多光譜與全色影像，以正射糾正后的全色影像為基礎，對多光譜影像進行配準、融合。

對于RapidEye，TH?1 等遙感數據，其多光譜數據波段間有不匹配現象，存在數個像元的偏移，直接使用會使得多光譜數據有明顯的紅、藍彩邊，先對多波段進行相互配準、合成，然后再進行正射糾正。

重采樣方法采用雙線性內插法或三次卷積內插法。為了提高生產效率，可采用專業遙感數據處理軟件的自動配準功能進行影像自動配準，再由人工剔除少量誤差超限的點，使得配準精度滿足要求。

2.2 數據融合

遙感影像多源數據融合是指將來自不同傳感器或不同時間的遙感影像數據進行整合和融合，以獲取更全面、準確和有用的信息。這種融合可以提供更高的空間分辨率、光譜分辨率和時間分辨率，從而增強遙感數據的分析和應用能力。主要分為以下幾個步驟：融合前影像處理、融合單元的選擇、最佳融合算法的選取、實現，以及融合后的處理和效果檢查[1]，其技術路線如圖2所示。

圖2 數據融合技術路線

一般以景為單元進行融合，這樣能保證融合后影像顏色均勻、協調，不會因為全色和多光譜分別鑲嵌而造成融合影像內部有色差；如果同一衛星同一時間接收的影像，可以單軌或區域拼接后以單軌、區域或完整監測區、縣為融合單元。通過對各種融合方法的試驗和比較，優先選擇PANSHARP 融合方法。為獲得最佳結果，須采用輸入參考影像通道，這樣多光譜波段將盡可能近于覆蓋高分辨率全色影像的波譜范圍。

融合后的影像灰階分布動態范圍小，亮度偏低且色彩不夠豐富。為了提高遙感監測的準確性，可通過增加對比度、降噪、銳化、顏色校正等操作對影像進行處理，以提高影像的清晰度和可視化效果。處理后的影像應當可以清晰判別地類類型，影像色調均勻、紋理清晰、反差適中，色彩接近自然真彩色。

2.3 正射糾正

遙感影像糾正模型常用的有物理模型和有理函數模型兩種，不同衛星獲取的影像數據應選擇不同的糾正模型，本文以高分系列衛星影像為例。

2.3.1 人工糾正

（1）單景糾正，不同軌道、不同時相、非連片的影像，對單景數據采用嚴格物理模型或有理函數模型進行正射糾正，如圖3 左圖所示。為了保證接邊精度，在糾正旁邊單景影像時，選用相鄰景的公共控制點參與糾正，其重疊區域控制點數，不少于4個。

圖3 單景糾正和單軌糾正

（2）單軌糾正，對同軌道、同時相影像，可自然拼接、消除重疊誤差后采用有理函數模型進行正射糾正，如圖3右圖所示。

（3）區域糾正，當工作區涉及連片多景同源遙感數據時，可使用區域網平差進行區域糾正，不僅保證了影像之間的重疊精度，而且提高了影像處理效率。

2.3.2 軟件自動糾正

1）在ERDAS IMAGINE 2010 的LPS 模塊中先利用影像的RPC 數據和DEM 數據，進行影像的粗校正，然后將基準影像和粗校正后的影像加入衛星校正軟件中，再進行影像的自動糾正。

2）使用EasyOrtho 軟件，加入影像的投影信息，基礎底圖和DEM 信息數據，對影像進行全自動糾正。

2.4 影像鑲嵌

對重疊精度滿足要求的相同采樣間隔糾正后影像，采用PCI 或ERDAS 軟件的鑲嵌模塊進行鑲嵌處理，并根據影像分辨率、色差、重疊精度等具體情況，設置羽化等參數值，避免出現重影、錯位、模糊、暈邊、硬線等情況。鑲嵌塊是由鑲嵌線（相同采樣間隔間鑲嵌）、接邊線（不同采樣間隔間接邊）或縣級行政界線（行政區邊緣影像被裁切）組成的若干閉合面。圖4 是以縣級行政轄區為單位制作鑲嵌塊信息文件，文件屬性表的每條記錄反映了對應影像塊的影像信息。

圖4 鑲嵌塊信息文件示意圖

3 數據源處理技巧和效果評價

3.1 復雜數據源的色彩調整處理

先以同源、相近時相劃分區域，再單區域選定最佳原始數據進行模板勻色，之后局部精修正，最后對所有影像進行區域網勻色。先對所有數據進行預劃分，選擇數據源、時相、相近、空間位置相鄰的影像劃為同一區。剔除多云及色調明顯異于其他數據的影像，選擇區域范圍內色調及圖面質量好的影像數據作為基礎勻色模板，對同一區域內影像進行模板勻色，再分別對各個區域影像進行人工色調調整，使范圍區影像色調基本一致且不失真，最后對所有影像進行區域網勻色，對個別偏色影像微調。

3.2 根據不同數據源選用不同糾正方法

對于連片數據，采用多景數據聯合糾正的方法，將控制點和相鄰影像的連接點的誤差方程聯合組成誤差方程組，進行整體平差糾正。利用連接點改正各景影像的外方位角元素，提高影像糾正的精度，通過區域網平差的方式不僅可以減少控制點的數量，同時，提高了影像間的接邊精度。圖5 是某縣正射影像處理后的成果圖。

圖5 某縣正射影像處理后的成果圖

4 結束語

本文針對大面積正射影像介紹了生產和數據處理的技術流程，并從影像糾正、影像配準、影像融合和影像鑲嵌等關鍵步驟進行了闡述。根據遙感影像數據源的復雜異構性，提出了處理的建議，對于大面積正射影像的生產和處理具有一定的指導意義。