刘茂国（广东省土地调查规划院，广东广州510075）

基于Pleiades卫星遥感数据的正射影像制作研究

刘茂国
（广东省土地调查规划院，广东广州510075）

作为SPOT系列卫星的性能补充，Pleiades卫星具有0.5m的高空间分辨率特征，且星点下最大幅宽达到20km，为我国高分辨率国土资源动态监测提供了很好的遥感影像数据源。文章针对Pleiades卫星数据的特性，研究了其正射影像制作的流程和方法，并探讨分析处理过程中的关键技术问题，为高精度、高质量正射影像图的大规模数据生产提供技术支持。

Pleiades卫星；遥感影像；影像配准；影像融合；正射纠正

卫星在获取原始影像过程中，由于受其空间姿态、传感器瞬时位置、地形起伏、地球自转以及地球曲率等因素的影响，拍摄数据相对于真实地表产生了不同程度的变形［1］；利用一定的影像处理方法可消除这些误差，从而获得具有地理坐标信息地表对象的正射影像（DOM）。随着遥感技术的快速发展和推广，正射影像的应用越来越广泛，在全国土地利用变更调查监测与核查遥感监测任务中，通过对监测区不同时相的正射影像叠加分析进行变化信息的提取，可获取城市土地利用的变化中新增建设用地的数量和规模，为年度土地变更调查、土地矿产卫片执法检查、土地督察、城市规划、政府决策等其他相关工作提供科学的参考和依据［2，3］。因此，如何利用多源遥感数据生产出高精度、高质量的正射影像，一直是遥感学科工作和研究中的重点和难题。

法国的SPOT系列卫星是世界上最早，并以商业模式运作最为成功的遥感卫星，但由于其主要面向大幅宽应用场合，因而分辨率一直不是很高。为争夺高分辨率卫星影像市场，法国和意大利合作研发了Pleiades系列卫星作为SPOT系列卫星的性能补充；其光谱分辨率由20m提高到2m，全色波段由10m提高到0.5m，星点下幅宽可达20km，在传感器工作性能、文件资源压缩和数据存储、运输等环节都有了明显改进。Pleiades系列卫星的这些特性以及较高的性价比为我国高分辨率国土资源动态监测提供了很好的遥感影像数据源，也为测绘行业大比例尺数字正射影像图的制作创造了有利条件［4］。本文结合实际项目情况，以Pleiades-1卫星影像数据源为例，对其正射影像制作流程进行研究和论述，并对处理细节中的关键技术进行探讨分析，为大规模数据生产提供有力的技术支持。

1　Pleiades卫星影像数据概况

Pleiades高分辨率卫星星座由Pleiades1和Pleiades 2两颗完全相同的卫星组成，其分别于2011年12月17日、2012年12月1日成功发射并开始商业运营［5］，成功获取第一幅影像数据。双星配合可实现全球任意地区的每日重访，快速满足项目生产对任何地区的高分辨率数据获取需求，其有效载荷基本参数见表1所示。

2　技术路线

以基础底图作为控制资料进行控制点选取，结合DEM高程数据进行正射影像制作［6］；考虑到Pleiades影像数据的获取方式和特点，其全色数据与多光谱数据为同步获取，匹配精度较高，可采用自动配准工具，将配准后的多光谱数据与全色波段进行融合，得到纠正后正射影像。其详细技术流程如图1所示。

图1　DOM制作技术流程图

表1　Pleiades卫星有效载荷基本参数

3　正射影像制作

3.1数据准备及预处理

Pleiades卫星获取的原始影像为JPG2000格式，直接进行处理耗时较长，且占用缓存空间较大；因而在正射纠正之前需要将其转换成软件默认格式（如tif 或img格式）。另外，Pleiades卫星原始数据自带的RPC文件为.xml和.txt格式，需要利用rpc_convert_0.4i工具将其转换为标准的.rpc格式。

在正射纠正过程中，需要利用已有控制资料和DEM数据进行控制点采集；其中，控制资料来源于第二次全国土地调查底图，DEM使用ASTGTM30的高程数据，并对其进行数据质量检查，确保两者坐标系统一致。

3.2影像配准

影像配准是以全色数据为基础，选取多光谱数据和全色数据上特征明显的同名地物点，采用相应的配准模型进行影像配准，重采样输出配准后的多光谱影像数据；且确保配准后影像点位误差满足精度要求。

由于Pleiades卫星影像其全色和多光谱数据为同步获取，因而可直接利用ERDAS软件的Autosync功能进行自动配准，然后根据残差要求删除不符合精度的点位，利用自动匹配的控制点输出配准结果。该方法耗时短，远远小于人工选点配准的时间，且自动选取的点位较多，残差较小，配准结果精度较高。若部分点位数量、精度或分布不满足要求时，可通过人工调整修改控制点数据，以确保点位误差满足精度要求。实验结果证明，利用该方法进行自动配准，配准后的多光谱影像和原始全色影像数据叠加精度较好，基本不存在错位和重影现象，配准结果满足精度要求。Autosync自动配准界面如图2所示。

3.3影像融合

影像融合是将配准后的多光谱影像与原始全色影像进行融合，使得融合后影像同时具有全色数据的高空间分辨率特征和多光谱数据的多光谱信息，大大增强遥感影像数据的清晰度和解译能力。为增强影像融合效果，融合之前需对其数据进行预处理。一方面需要将全色数据的局部灰度反差增大，突出其内部纹理细节；另一方面对多光谱数据进行最佳波段的选择组合和彩色合成，拉开不同地物纹理之间的色彩反差，最大程度贡献其光谱信息。

现有常用的融合方法主要包括IHS变换、主成分变换、乘积变换、比值变换、高通滤波、Brovey、小波变换、Pansharp融合等，但部分算法容易造成原始多光谱信息发生不同程度的扭曲，空间分辨率增强效果不太明显。为了保证原始影像数据的光谱信息不损失，且尽可能提高融合后影像的空间分辨率，本文采用Pansharp融合算法。该算法的基本原理在于利用最小方差技术对原始全色数据和配准后的多光谱数据的波段结合参数进行最佳匹配，较好的保留了原始数据的多光谱信息，同时又提高其空间分辨率，丰富了影像地物的空间信息。如图3所示，图3（a）为配准后的原始多光谱影像，图3（b）为融合后影像，通过对比可以看出：融合后影像较好的保留了原始全色数据的高空间分辨率特征和原始多光谱数据丰富的光谱信息，影像地物纹理清晰，色彩信息丰富，融合效果较好。

3.4正射纠正

卫星在拍摄过程中，受其空间姿态、传感器瞬时位置、地球自转、地球曲率以及地形起伏等因素的影响，获取的原始影像数据其地物的几何位置、方位、形状、大小等特性均产生了不同程度的变形，为获得可有效使用的DOM成果，需要通过正射纠正消除这些误差，以获得具有地理坐标信息的正射影像。

遥感影像的几何纠正模型主要有基于传感器物理模型、有理函数模型、多项式模型。由于高分数据对应的研究区纠正精度要求较高，且已有基础底图和DEM数据作为控制资料，因此本文选择有理函数模型进行正射纠正。利用Erdas软件IKONOS RPC模型，打开待纠正影像和基础底图，设置正确的坐标系统和投影信息，加载预处理之后的RPC参数文件和DEM数据，进而对影像进行正射纠正。控制点的选取要保证一定的数量，每景影像所采集的控制点数目不少于16个，且点位分布均匀，山地应适当增加控制点数量，一般情况下，优先保证影像四角和中心点位的精度，其他点位可均匀分布于四边和内部区域。此外，为确保影像接边精度，相邻景影像重叠区应采集公共控制点，且数量一般不少于3个。控制点的选取应在接近正交的线状地物的交点、地物拐点或固定的点状地物处选取，如道路交叉口、球场角、田埂交叉处等位置；选择线状地物交叉处时，其宽度不宜太大，为保证采集点位的准确度，尽可能在其边线交点位置采集纠正控制点。对于控制点选取较为困难的山区，可选择走向明显的山脊交叉点或拐点作为纠正控制点。在采集控制点的同时，应及时计算更新控制点残差，以满足点位采集精度要求；若选取某个控制点之后，整体残差骤然增大，表示该点采集位置不准确，应及时调整控制点位置，直至符合限差要求。

图2　Autosync自动配准界面示意图

图3　Pleiades影像融合前后对比示意图

3.5精度检查与误差超限分析

精度检查是整个DOM制作过程中的质量控制手段，科学严谨的检查方法是保证成果质量的关键；根据纠正过程中软件自动记录的控制点残差文件，检查选取控制点的点位精度是否符合要求；若控制点残差超限，需查找原因并根据实际情况进行剔除或调整，经多次检查修改，直至满足控制点误差要求。当纠正后正射影像出现误差超限时，应分析使用的控制资料、高程数据、地物特征变化、影像侧视角等客观原因，以及控制点的数量、分布与点位精度等人为原因。若确实因控制资料货DEM数据引起的误差，应采取必要的技术措施进行弥补和解决，并在检查报告中进行误差分析说明。若因人为因素引起的误差，则应调整控制点的数量、分布与点位精度，重新进行正射纠正并再次进行精度检查，直至满足精度要求。

4　结语

随着科学技术的不断进步和社会发展的需求变化，卫星遥感数据逐步成为数字正射影像制作的重要数据来源；Pleiades卫星数据拥有0.5m的高空间分辨率特征以及较高的性价比，非常贴合我国高分辨率国土资源动态监测的需求，为全国大比例尺“一张图”数据生产提供了可靠保障。本文提出基于Pleiades卫星数据制作正射影像的处理流程，结合实际项目，就正射影像生产过程中涉及的影像预处理、影像配准、影像融合、正射纠正、精度检查及误差超限分析等关键技术环节进行了探讨和分析，总结出一套切实可行的数据生产流程，在一定程度上提高了Pleiades卫星数据正射影像的技术方法和处理手段，在全国土地利用变更调查监测与核查遥感监测任务中得到有效的应用，进一步提高了作业生产效率，保证了影像成果质量。

［1］方铮，葛洁，王勇.基于SPOT5卫星遥感数据的正射影像生产技术研究［J］.测绘工程，2012（3）：58-62.

［2］党安荣，王晓栋，陈晓峰.ERDASIMAGINE遥感图像处理方法［M］.北京：清华大学出版社，2003.

［3］冯秀丽，王珂，楼新明.基于ERDAS遥感影像正射图的制作［J］.遥感技术与应用，2003（3）：176-179.

［4］蒋红，王睿.浅谈数字正射影像图的制作与应用［J］.测绘与空间地理信息，2014，37（3）：151-152.

［5］徐伟，朴永杰.从Pleiades剖析新一代高性能小卫星技术发展［J］.中国光学，2013，6（1）：9-19.

［6］邢著荣，冯幼贵，赵青，等.基于QuickBird数据的山区正射影像制作及精度分析［J］.北京测绘，2015，122（03）：5-8.

（2016-03-28收稿袁海峰编辑）

Production of Orthophotos Map Based on Pleiades Satellite Data

LIU Mao-guo
（Guangdong Provincial Institute of Land Surveying＆amp;Planning，Guangzhou 510075，China）

As a performance supplement of SPOT satellites，Pleiades satellites with high spatial resolution of 0.5m and the nadir maximum width of 20km，whichprovide a good remote sensing data source for dynamic monitoring of high resolution land resources in China.In accordance with the Characteristics of Pleiades satellite image，in this paper，the production processes of Pleiades satellites Ortho Image was studied，and the key technical issues in this process were discussed and analyzed，which provides a technical support for massive data production of the high-precision and high-quality Ortho Image.

Pleiades Satellite；Remote Sensing image；Image registration；Image fusion；Orthorectified

TP751

A

1003-7853（2016）02-0048-03

刘茂国（1984-），男，汉族，山东菏泽人，工程师，硕士研究生，主要从事摄影测量与遥感技术应用等工作。