李英利 关路鹏 丁国丽 李辉



第一次地理国情普查标准时点核准影像快速纠正方法

李英利 关路鹏 丁国丽 李辉

(国家测绘地理信息局第一航测遥感院 陕西西安 710054)

介绍了第一次地理国情普查标准时点核准影像基于ERDAS软件 AutoSync快速纠正及针对变化区域多项式的快速纠正方法，能够在保证精度的前提下节省数据处理时间，提高工作效率，解决了标准时点核准普查底图生产问题，为后续工作按时完成奠定了基础。

地理国情 普查 时点核准 快速纠正

1 引言

第一次地理国情普查标准时点为2015年6月30日，在普查数据生产阶段，所采用的遥感影像资料获取时间为2011年至2014年，外业调查时间为2014年，数据现势性参差不齐。通过标准时点核准工作，根据最新获取的遥感影像资料，对普查数据生产阶段与普查时点阶段之间的各要素变化通过最新纠正的时点核准影像进行室内更新，辅以必要的外业调查，形成达到普查标准时点的普查数据，以反映地理国情在这一时点的实际状况。而标准时点核准的原则是全面覆盖，因此在有限的时间内对最新收集的测区全部遥感影像进行快速纠正则是时点核准工作的先头军。

2 标准时点核准影像数据源

国情普查标准时点核准所收集的影像主要是2015年3-5月的国产遥感影像数据源，包括资源3号影像(简称Z3)、高分1号2号影像(简称GF1 GF2)、天汇1号影像(简称TH1)、资源1号影像(简称ZY1)，影像资料以Z3、GF1 GF2为主，ZY1及TH1为辅，具体数据源信息如表1。

表1：国情普查标准时点核准影像数据源

3 标准时点核准影像纠正要求及方法

3.1 标准时点核准影像纠正要求

3.2 标准时点核准影像快速纠正方法

鉴于标准时点核准影像纠正时间紧任务重以及数据源自身的特点，本次快速纠正根据数据源不同分别采用两种纠正方法：Z3影像、GF1影像、GF2影像、ZY1影像数据具有严格的轨道模型，采用ERDAS软件基于AutoSync的快速影像纠正方法；TH1影像数据由于轨道模型不严密，因此采用ERDAS软件基于多项式的纠正方法。

AutoSync是从ERDAS IMAGINE 9.0版本后新增加的一个模块，主要用于处理影像间的地理配准和边缘匹配，能在重叠的影像区域自动产生数千个同名点，同名点匹配的方式可以选择自动或手动，并具有多种影像纠正配准的几何模型可供选择，其匹配的几何精度较高。

AutoSync的快速影像纠正方法是首先要预先设置影像匹配的一些参数，比如采用的影像波段、点位模板、匹配窗口大小等等。然后在AutoSync模块下建立一个工程，设置用于纠正的DEM，导入需纠正影像及参考影像(所有需要的原始数据均需提前设置好投影方式) ，选择RPC纠正模型、输出的投影信息、自动匹配窗口，然后进行APM自动匹配选点，检查匹配同名点的残差，最后进行纠正输出。

本次纠正过程中Z3影像选择ZY3 RPC模型纠正，GF1影像、GF2影像、ZY1影像（包括HR1 HR2左右两块）选择QUICKBIRD RPC模型纠正；在纠正过程自动选点及手动选点可以自由搭配进行。整景影像质量好的可以一次自动匹配完成，点分布均匀剔除粗差即可直接进行纠正；整景影像质量一般的可以采用自动匹配完成，再在点不均匀的地方手动添加同名点，调整同名点误差进行纠正，也可以先手动选取几个精度高的基准点，一般选取2—3个即可，人工选取基准点要确保其准确性和可靠性，如果是多个基准点的话，应尽量分布均匀，确保所控制的范围，再通过基准点引导运行自动模式提高匹配选点精度。

同名点自动匹配窗口大小要根据情况进行设置。程序默认为256，但在生产过程中分别根据景的大小和主机运行速度进行了调整，资源3号窗口设置为1000，高分1号2号及资源1号的HR1 HR2窗口设置为600，匹配结果同名点个数大约在1700个左右，这样避免了点数过少影响精度增加人工选点的工作量，也避免了点数过多影响人工调整点误差主机运行速度慢的情况。

对于少量的TH1影像数据若通过选择RPC轨道模型，无论自动还是人工选点均无法达到整景满足精度的要求，在此种情况下为了达到快速纠正目的，则采用ERDAS软件多项式只针对变化区域的纠正方法，该纠正方法不需要RPC轨道模型参数，不需要DEM数据，通过人工手动寻找三个以上同名点，程序会自动识别后续添加的同名点，对点位进行调整即可，这样只针对变化区域进行手动选点进行纠正，保证变化区域的纠正精度，变化区域以外将其裁切掉，则形成整景分块影像。该方法对原始数据要求不高，适应性广，因此TH1影像均采用的此种纠正方法，提高了纠正速度满足了项目的要求。

下面通过整景局部图片举例说明三种不同纠正方法的同名点匹配情况及精度和效率：

图1 ：质量好自动匹配直接完成的整景图片

图1：该景属于高分1号影像，匹配同名点总数1754个，采用20个点进行精度检测，检测结果中误差：3.16m，最大误差：7.52m，自动匹配及剔粗差点时间约15分钟，纠正约5分钟。此种情况主要用于时相及影像纹理好的平地丘陵地貌。

图2 ：质量一般自动匹配加人工加点完成的整景图片

图2：该景属于资源3号影像，匹配同名点总数965个，采用24个点进行精度检测，检测结果中误差：3.07m，最大误差：7.39m，自动匹配和人工加点及剔粗差点时间约25分钟，纠正约10分钟(ZY3覆盖面积大纠正时间长)。此种情况在生产中主要应用。

图3 ：采用多项式纯人工只针对变化区选点完成的整景图片

图3：该景属于天汇1号影像，人工选取同名点总数9个，采用7个点进行精度检测，检测结果中误差：3.99m，最大误差：5.05m，人工选点时间约40分钟（若误差不能满足需反复调整点位耗费时间长），纠正约10分钟。此种情况在生产中主要应用于天汇影像及个别ZYI 的HR1（提供原始影像存在拼缝，无法用RPC轨道模型纠正）。

4 结束语

随着遥感、计算机和传感器等技术的不断发展，遥感影像的获取方式越来越多，影像的空间、时间分辨率越来越高，数据的获取能力也越来越强，这使得遥感影像的数据资源也越来越丰富。面对这些多类型多时相多尺度的海量遥感影像数据，基于ERDAS软件的AutoSync的影像快速纠正及变化区域多项式的快速纠正方法：自动化程度较高，人工干预很少；实用性非常强，它不需要用户对原始影像的数据特点、传感器模型有深入的了解，适合各种数据源的纠正；在具备较高精度的参考影像情况下可靠性高。因此，该方法在保证精度的前提下节省数据处理时间，提高工作效率，解决了标准时点核准普查底图快速生产问题，为后续工作按时完成奠定了基础。

[1] 赵英时，遥感应用分析原理与方法．北京，科学出版社，2003，6

[2] 张永生，巩丹超．高分辨率遥感卫尾应用——成像模型，处理算法及应用技术．北京：科学出版社，2004，5

[3] 黄健，利用AutoSync进行遥感影像的小面元微分纠正，上海,《第五届长三角科技论坛论文》 2008.10