利用IKONOS遥感影像制作正射影像的方法浅析_图文

1、IKONOS数字正射影像制作若干问题探讨万冉冉(江西省基础地理信息中心南昌330046摘要:本文主要论述了利用IKONOS遥感影像制作正射影像的流程,并针对IKONOS影像自身的特点,对传统的利用遥感影像制作正射影像中重采样和融合方法进行探讨,并加以改进。关键词:数字正射影像,IKONOS,重采样,融合1、概述数字正射影像(Digital Orthophoto Map,简称DOM是利用数字高程模型(DEM对经扫描处理的数字化航空影像,经逐像元进行投影差改正、镶嵌,按国家基本比例尺地形图图幅范围裁剪生成的数字正射影像数据集。它是同时具有地图几何精度和影像特征的图像,具有精度高、信息丰富、直观真实

2、等优点。利用航空影像资料生产正射影像精度高,但生产周期长,费用高,难以满足许多行业快速发展的需要。利用高分辨率卫星影像制作正射影像,时效性好、数据获取便捷、生产周期短,能很好的满足社会许多行业的需要,可以大大节省生产成本并提高生产效率。本文将介绍利用遥感图像处理系统ERDAS IMAGINE对IKONOS 卫星影像数据处理制作正射影像的方法。2、IKONOS数字正射影像制作流程利用IKONOS遥感影像制作正射影像的原理是利用IKONOS遥感影像数据、DEM数据和DOM数据,通过控制点选取,对IKONOS各景遥感影像数据的全色波段和多光谱波段分别进行重采样。分别拼接之后,将高几何分辨率的全色波段

3、影像数据,与高光谱分辨率的多光谱影像数据进行融合。再根据所需图幅的坐标,按坐标裁切,生成 1 : 10000 标准分幅的 DOM 。最后在PhotoShop下进行色调处理,使相邻图幅色调基本一致。最后进行图幅整饰,生成数字正射影像地图。制作过程的流程图如下: 图1 利用IKONOS遥感影像制作正射影像的流程图2.1 数据源说明(1IKONOS影像数据各条带的影像数据,包括全色波段和多光谱波段的影像数据,格式为.tif,以及各波段对应的.rpc文件。(2DEM数据采用1:10000DEM数据,数据格式为.dem。(3参考影像参考影像为1:10000DOM数据,数据格式为.tif。2.2 软件说明

4、本文所采用的制作方法是在ERDAS IMAGINE软件中完成。3、全色波段影像重采样由于在数字影像获取时,像素往往不能与任何坐标系统相匹配,重采样是将原影像转换到新的坐标系统所必需的。在对影像进行重采样之前,首先要进行控制点的采集工作。3.1 控制点采集在重采样之前,需要对原影像和参考影像进行控制点的采集,采集两影像中一一对应的同名控制点。控制点采集是一项基础而需要经验的工作,在控制点选取时,应注意以下问题:控制点应足量均匀分布;控制点应尽量选择在田块转角处,或小路的交叉处;控制点选取时的精度应满足要求;修改并得到最佳的校正模型的参数。3.2 影像重采样当将原始数据转换到某一坐标系统格网时,数

5、据发生偏移,重采样方法决定如何来为新的像素分配数据值。不同的重采样方法分配新像素值的方法不同。常见的重采样方法有:最邻近法、双线性内插、双三次卷积内插法、8点正弦函数、调制解调函数(MTF算子。ERDAS IMAGEINE软件中主要有最邻近插值方法、双线性内插法和双三次卷积内插法。最邻近插值方法:最简单,离新的像素中心最近的原始影像的值被赋给新的像素。本方法不改变原始影像的亮度值,结果连续性差;原影像与新的格网不同的对应关系,从而造成一些数据值会丢失,另外一些会重复。本方法适用对原始影像的亮度值要求保留不变的情况。双线性内插:计算较最邻近插值方法复杂,离新的像素最近的原始影像中的4个像素亮度值

6、距离加权平均得到新像素的值。双线性内插方法比最邻近方法插值得到较为平滑的影像,但一些极值点数据文件值会丢失,而且会导致边缘模糊。双三次卷积内插法:是一种更为严格的重采样方法,考虑原影像中离新像素最近的16 个像素值,通过对16个像素值多项式计算得到新的像素值。本方法比最邻近方法重采样的效果更为平滑,比双线性内插方法的边缘更为锐化。对于全色波段影像,采用最临近插值法进行插值。由于影像的数据量大,双三次卷积内插法速度很慢,因此在选择影像重采样方法时只考虑最邻近插值法和双线性内插法。由于全色波段影像为灰度影像,而在重采样时选取的插值方式影响的是校正后影像的色彩,对于黑白影像来说则为其灰度值。对于灰度

7、值,采用最邻近插值方法与采用双线性插值法得到的影像,在平面精度上相差不大,而采用双线性插值法得到的影像相对来说虽然色彩比较均匀,但在视觉效果尚比较模糊。综合各方面因素,选取最邻近插值方法对全色波段影像进行重采样。图1为全色波段重采样后的影像。3.3 多光谱波段影像重采样多波段影像是将蓝、绿、红、红外波段的单波段影像依次组合得到的。由于IKONOS 多波段影像的分辨率为4m,而全色波段的影像分辨率为1m,为使两者校正后影像获得更好的融合效果,在对多波段影像进行重采样之前,先将其采样间隔为1m分辨率的影像。双线性内插方法算法简单,并具有一定的亮度抽样精度。最邻近插值方法最简单,但它将造成像点在一个

8、像素范围内的位移,其几何精度不是很高。对于多波段影像来说,采样方式在两个处理过程中都可选择。其一,是在将4m分辨率的影像转换为1m分辨率影像时;其二是进行重采样的过程时。实验证明,在分辨率转换时采用双线性内插法,在重采样时同样采用双线性内插法,与在分辨率转换时采用双线性内插法而在重采样时采用最邻近插值方法,两者的效果是相同的。而在分辨率转换及重采样过程中均采用最邻近插值方法时,获得的重采样效果不佳,其定位精度也不能得到保证。在分辨率转换时采用最邻近插值方法,而在重采样过程中采用双线性内插法,获得的采样结果同样有比较严重的栅格现象。由于最邻近插值方法相对来说,算法简单,速度较快,因此,在要求处理

9、效果和处理速度达到最佳的情况下,选择在分辨率转换时采用双线性内插法而在重采样时采用最邻近插值方法。 图2 全色波段重采样后的影像图3 4m分辨率的多波段影像 图4 采用最邻近插值方法重采样的多波段影像图5 采用双线性内插法重采样的多波段影像4、影像融合ERDAS IMAGINE软件中自带的影像融合模块主要是针对8位影像,而本次项目中的IKONOS影像的原影像为11位影像,每个像素有211=2048个可能的亮度值。由于计算机不能读取11 比特数据,交付给用户的数据为8比特或16比特格式。8比特需要对11比特的数据进行压缩,从而将2048个值插值为256个值。如果用户订购16比特数据,将11比特数

10、据存储为16比特就可以了。加占位符来填补5比特的差异,没有图像拉伸处理。本次实验影像为16比特的数据。由于ERDAS软件是针对TM影像设计算法的,而TM影像的位深为8位,那么,如果用ERDAS自带模块进行影像融合,主要存在两方面的问题,一是颜色偏差较大,融合影像与原始多光谱影像的颜色差异比较明显;二是融合的质量依赖于操作者和数据源,不同的操作者或数据集都可能导致不同的融合效果。为此,选用专门针对IKONOS 16位影像的影像融合模块。此模块需要的原始影像为全色波段校正后影像及多波段校正后影像,经模块融合处理后影像的分辨率为1m,即获得在精度和色彩上均能满足要求的高分辨率彩色IKONOS正射影像

11、(如图6所示。 图6 融合后高分辨率彩色IKONOS正射影像融合时采用的是主成分变换方法。主成分分析,是在统计特征基础上进行的一种多维(多波段 正交线性变换,数学上称为K2L交换。利用PCA方法完成融合,首先将IKONOS的4个多光谱波段PCA变换为4个独立的主成分,第一主成分包含4个波段共同和唯一的光谱信息,用IKONOS全色波段代替第一主成分进行主成分逆变换完成融合。融合之后目标的细部特征更加清晰, 光谱信息更加丰富。5、总结本文中所采用的利用IKONOS高分辨率遥感影像生成数字正射影像的方法,主要是在影像重采样和影像融合的部分与一般方法有所不同。在影像重采样是对比了各种重采样方法对影像进

12、行重采样的结果,针对全色波段和多波段影像分别采用不同的重采样方法,速度快效果好的得到结果影像。在融合过程中,同样对比了ERDAS IMAGINE软件自带的融合模块和本文中所采用的融合模块的不同,通过实验得知,自带的融合模块得到的影像虽然几何分辨率可以达到要求,但光谱退化较严重,而本文中所采用的融合模块得到的影像光谱退化最小, 同时也较高程度地保持了高几何分辨率的空间信息。因此,通过本文中所提供的制作正射影像的流程,加上本文对重采样和融合方法的改进,可以快速的得到高分辨率高色彩保真度的数字正射影像地图。从我们利用IKONOS影像进行的试验中可以看出,其比用航片生产能减少外业工作量,如果使用多景影像进行空三加密,更能节省外业控制点的使用数量。对于内业工作来说,不需要影像扫描与色调调整、空中三角测量、内定向,在DTM编辑、DOM调色上工作量也要小很多,因此使用IKONOS影像进行测绘产品的生产是可行的办