曹 輝，郭大海，王建超，段延松

基于物探飛行模式的正射影像快速制作

曹 輝1，郭大海2，王建超2，段延松1

(1.武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院，武漢 430072;2.中國國土資源航空物探遙感中心，北京 100083)

隨著航空物探和攝影測量技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)生了基于物探和攝影測量技術(shù)相結(jié)合的飛行方式。為了研究物探飛行模式下正射影像的快速制作方法，針對物探飛行模式的攝影特點，利用攝影中心構(gòu)建泰森多邊形的方法確定最佳影像采樣區(qū)域和接邊線，并根據(jù)數(shù)字高程模型(DEM)和航空數(shù)碼影像的外方位元素自動生成測區(qū)數(shù)字正射影像(DOM)，以避免人工的接邊處理。同時，針對區(qū)域整體DOM數(shù)據(jù)量大的特點，提出了一種分塊、分級的金字塔存儲調(diào)度策略進行海量影像的存儲、顯示、漫游及縮放，以突破32位文件系統(tǒng)的限制，實現(xiàn)海量存儲和海量正射影像的快速生成。

正射影像;泰森多邊形;海量影像

0 引言

在航空物探的實踐過程中，攝影測量是獲取數(shù)字高程模型(DEM)和數(shù)字正射影像(DOM)等數(shù)據(jù)的重要技術(shù)手段，也是重力變化、地磁分析等數(shù)據(jù)的重要來源。傳統(tǒng)的航空物探和航空攝影測量是分開進行作業(yè)的，即在同一區(qū)域進行物探調(diào)查時，需分別進行航空物探飛行和航空攝影測量飛行，并分別進行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，而造成分開作業(yè)的原因，主要是二者飛行模式的不同。物探為低空、隨地形飛行模式，即飛行高度隨地形的變化而變換;而航空攝影測量為固定飛行高度的勻速飛行模式，其目的是保障攝影像片的均勻分布和有效重疊度，便于攝影測量的后續(xù)數(shù)據(jù)處理。

按物探飛行模式進行的航空攝影測量主要存在攝影比例尺不均勻、影像間重疊度不易控制等問題，因此所獲數(shù)據(jù)難以滿足應(yīng)用要求;而采用傳統(tǒng)的攝影測量方法進行物探模式的空中三角測量、DEM的生成以及DOM的制作等工作也不易實現(xiàn)。如果能將兩種飛行模式有效結(jié)合起來進行作業(yè)，不但可以提高航空物探的作業(yè)效率，而且還能降低飛行的經(jīng)濟成本。

將兩種不同模式結(jié)合起來，就是要將航空物探和攝影測量儀器安裝在同一架飛機上，在一次飛行中同時獲得航空物探和航空攝影測量所需的數(shù)據(jù)，并利用攝影測量技術(shù)和其他輔助技術(shù)實現(xiàn)正射影像的快速生成。但對于航空物探飛行模式，由于攝影條件的變換，直接采用傳統(tǒng)攝影測量方法無法生成DEM，使得構(gòu)建傳統(tǒng)攝影測量的立體像對工作變得困難，前方交會難以實現(xiàn)，即使可以保障一定的影像重疊度，也容易產(chǎn)生攝影漏洞［1］。

基于以上原因，本文基于物探飛行模式的正射影像生成是通過集成的LiDAR設(shè)備來實現(xiàn)的，即在物探飛行時，利用LiDAR的POS系統(tǒng)進行直接定位、激光掃描和航空攝影，從而同時獲取地形數(shù)據(jù)和影像。

1 航空物探模式下正射影像的制作思路

由于物探飛行模式不同于航空攝影，其影像重疊度、攝影比例尺等不能滿足攝影測量的要求，通過傳統(tǒng)的攝影測量方法，并采用解析空中三角測量恢復(fù)每張影像的外方位元素，以及通過密集匹配或者人工繪制等高線的方法獲取DEM較為困難，因此，尋求其他獲取DEM及航空影像外方位元素的方法，顯得非常必要。

航空LiDAR系統(tǒng)能夠解決物探飛行模式下DEM的獲取問題，是目前新技術(shù)中DEM獲取速度最快、精度最高的一種方式。而且，一般的LiDAR系統(tǒng)中除了激光掃描系統(tǒng)外，均集成了航空數(shù)碼像機，以提供激光掃描區(qū)域的影像信息。LiDAR是目前獲取地形信息最有效的遙感傳感器之一，它是一種主動探測傳感器，發(fā)射的激光脈沖具有穿透性，能夠穿透茂密的植被直達地面，不受地面覆蓋的影響。在山區(qū)或森林區(qū)域進行物探飛行時，也能有效獲取地形信息。而對影像外方位元素的修正，本文則采用了自動影像匹配方法，量測兩兩影像的同名像點，并將這些同名像點作為像點觀測值，將LiDAR系統(tǒng)中POS數(shù)據(jù)作為初值進行光束法區(qū)域網(wǎng)平差，平差后的POS數(shù)據(jù)作為原始影像的外方位元素，實現(xiàn)了LiDAR數(shù)據(jù)與影像的配準(zhǔn)。

因此，物探飛行模式下正射影像的制作思路是利用LiDAR提取DEM信息并修正影像的外方位元素，再通過數(shù)字微分糾正技術(shù)生成滿足物探應(yīng)用的數(shù)字影像產(chǎn)品。

1.1 單張影像的正射影像制作基本原理［2，3］

正射影像的制作有間接法和直接法兩種。本文采用間接法，即利用DEM和航空影像的外方位元素，通過共線方程(式(1))［2］對航空影像進行逐點數(shù)字微分糾正，將不同比例尺的中心投影航空影像糾正成為不同分辨率的數(shù)字正射影像。

式(1)為物方點、攝影中心和構(gòu)像點3點共線方程。f為攝影機主距;(x0，y0)為攝影機像主點位置，統(tǒng)稱為內(nèi)方位元素;ai、bi、ci(i=1，2，3)為旋轉(zhuǎn)矩陣的9個方位元素;(Xs，Ys，Zs)為攝影中心點S的攝站坐標(biāo);(x，y)為像點坐標(biāo);(X，Y，Z)為地面坐標(biāo)(圖1)。

圖1 正射糾正原理Fig.1 Theory of ortho rectification

單張影像的具體糾正步驟如下:

步驟(1)，根據(jù)正射影像的像素坐標(biāo)和正射影像的地面分辨率(GSD)確定正射影像的地面坐標(biāo)(Xi，Yi);

步驟(2)，利用數(shù)字高程模型進行雙線性內(nèi)插，計算地面對應(yīng)的高程Zi;

步驟(3)，根據(jù)式(1)計算出正射影像上任一點(Xi，Yi)對應(yīng)的原始影像(xi，yi)的像點坐標(biāo);

步驟(4)，根據(jù)像點坐標(biāo)(xi，yi)，通過雙線性插值計算對應(yīng)像點的影像灰度值，填充至正射影像對應(yīng)的像元上。

重復(fù)步驟(1)～(4)，逐點計算便可以將中心投影的原始影像糾正為具有地理坐標(biāo)的正射影像。

1.2 大區(qū)域整體正射影像的制作

對于大區(qū)域整體正射影像的制作，傳統(tǒng)的攝影測量方法首先是按單模型或小區(qū)域進行分塊數(shù)字微分糾正，然后再進行正射影像的拼接和接邊的。這種方式人工干預(yù)量大，編輯結(jié)果不直觀，多個小區(qū)域的接邊往往需要進行多次編輯，因而效率低下。

針對物探飛行模式的正射影像快速生成問題，由于DEM的來源不僅限于攝影測量的模型生成方式，還有多種非攝影測量方法，如來源于航空激光掃描(LiDAR)，而且DEM為大區(qū)域存儲，按照框幅式攝影測量，所采用的原始航空影像為相互重疊的影像集。要進行大區(qū)域的正射影像生成，關(guān)鍵是如何利用影像的外方位元素確定原始影像對應(yīng)的正射影像范圍，也就是如何將大區(qū)域的DEM分割成若干與原始影像對應(yīng)的小區(qū)域，進行整體正射影像制作。

對于整個區(qū)域的多張影像，根據(jù)以上數(shù)字微分糾正理論，每一張影像都要選擇離像主點最近的位置采集正射影像，此時可以考慮使用“圖論”中的“Voronoi圖”來解決最優(yōu)位置。Voronoi圖又叫泰森多邊形或Dirichlet圖，它是由一組由連接兩鄰點直線的垂直平分線組成的連續(xù)多邊形組成。故此只要根據(jù)所有影像的主點建立一個“Voronoi圖”，再根據(jù)“Voronoi圖”的覆蓋范圍選擇正射影像的原始數(shù)據(jù)，就可以制作整體幾何關(guān)系最優(yōu)的正射影像。

本文采用按照每張像片攝站中心的平面位置構(gòu)建泰森多邊形［4］。確定每一張影像最佳糾正區(qū)域的方法是將原始影像構(gòu)建的區(qū)域分割成以攝站為中心構(gòu)建的泰森多邊形，每個泰森多邊形即為一個采樣區(qū)，如圖2所示。

圖2 由攝站中心構(gòu)建的泰森多邊形Fig.2 Thiessen polygons generated from a set of project centers

圖上圓點表示攝影中心位置，實線是以攝影中心構(gòu)建的Delaunay三角形的邊;虛線所構(gòu)成的多邊形為泰森多邊形，也就是最佳正射影像糾正區(qū)域。而對于區(qū)域邊沿影像不能通過構(gòu)建泰森多邊確定的區(qū)域，則采用影像的最大糾正區(qū)域進行采樣糾正。

最佳采樣區(qū)確定的方法:首先，根據(jù)整體DEM和影像攝影中心構(gòu)建泰森多邊形的方法確定每張影像的最佳采樣區(qū)范圍和對應(yīng)的正射影像范圍;然后，將正射影像劃分成小塊，每塊大小可事先按像素大小指定，如32×32、64×64、128×128、256×256等以像素為單位的影像塊;最后將各小塊劃歸到各攝站中心形成的泰森多邊形中，形成影像索引(圖3)。

圖3 由泰森多邊形確定的影像索引Fig.3 Image index based on Thiessen polygons

圖3 中“0”代表此小塊采樣時利用第一張原始影像;“1”代表此小塊采樣時利用第二張原始影像，以此類推)。這樣就使得每一小塊所對應(yīng)的正射影像與原始影像一一對應(yīng)，逐塊進行數(shù)字微分糾正就可實現(xiàn)大區(qū)域整體正射影像的制作。

1.3 海量正射影像的存儲與顯示

基于泰森多邊形劃分好糾正區(qū)域和對應(yīng)影像、DEM后，根據(jù)圖3所建立的影像索引，按1.1節(jié)描述的數(shù)字微分糾正方法分塊進行糾正，便得到整個區(qū)域的正射影像。但如何存儲并能快速地顯示整個區(qū)域的正射影像，是需要解決的問題。

由于整體正射影像數(shù)據(jù)量很大(通常會達到幾十GB甚至上百GB)，按照32位操作系統(tǒng)文件定義規(guī)則，文件最大的尋址空間不能超過4 GB，因此大容量的正射影像文件不能簡單地儲存成為一個影像文件，必須改變文件的直接尋址方式來實現(xiàn)大容量文件的存儲。同時，簡單的文件存儲格式也不利于影像文件的快速顯示和漫游。

本文采用分塊、分級的金字塔存儲調(diào)度策略，來突破32位尋址限制和快速文件調(diào)度。其主要思想是:將整體正射影像按照幾何位置分割成小的存儲單元，并按設(shè)定的排列方式存儲成單個小塊影像。為了使存儲的影像格式不僅能突破大小的限制，又能為影像的快速顯示提供快速的緩沖，除了進行分塊外，還分別對分塊影像構(gòu)建金字塔。顯示時可根據(jù)當(dāng)前視圖窗口的縮放倍率確定需要讀取的金字塔影像級數(shù)，再根據(jù)顯示范圍讀取分塊影像，并將此部分取出，按幾何位置填充到事先分配的緩沖區(qū)中，最后，將緩沖區(qū)內(nèi)的影像數(shù)據(jù)顯示到屏幕上，為了保證漫游的平滑和連續(xù)性，提高漫游的速度和質(zhì)量，漫游過程中在后臺對緩沖區(qū)進行實時的更新和填充。金字塔多級顯示如圖4所示。

圖4 大容量影像存儲結(jié)構(gòu)與影像顯示示意圖Fig.4 Storage structure and display of large image

2 正射影像的制作實驗

本文所采用的實驗數(shù)據(jù)是由Leica的ALS50－II以及附屬RCD 105像機(鏡頭焦距35 mm)按物探飛行模式獲取的。為了完成本文的實驗，首先按LiDAR數(shù)據(jù)處理流程對LiDAR獲取的點云數(shù)據(jù)經(jīng)過點云濾波后生成整個區(qū)域的 DEM［5，6］，如圖5所示。

圖5 原始LiDAR點云數(shù)據(jù)Fig.5 Original LiDAR point cloud data

由于附屬RCD 105像機與LiDAR所帶的POS系統(tǒng)關(guān)系沒有直接測定，不能將LiDAR系統(tǒng)中的POS數(shù)據(jù)直接作為原始影像的外方位元素。本文采用了自動影像匹配方法，量測兩兩影像的同名像點，并將這些同名像點作為像點觀測值，將LiDAR系統(tǒng)中POS數(shù)據(jù)作為初值進行光束法區(qū)域網(wǎng)平差，平差后的POS數(shù)據(jù)作為原始影像的外方位元素，實現(xiàn)了LiDAR數(shù)據(jù)與影像的配準(zhǔn)。

利用影像外方位元素和由LiDAR點云生成DEM，按本文提出的正射影像生成方法，生成的區(qū)域整體正射影像如圖6所示。圖中藍色多邊形為由泰森多邊形確定的最佳影像采樣區(qū)域和接邊線。

圖6 正射影像圖與由泰森多邊形確定的拼接線Fig.6 Orthophoto and mosaic line based on Thiessen polygon

3 結(jié)論

通過以上實驗可以驗證，在物探飛行模式下，利用LiDAR激光雷達系統(tǒng)可以解決此模式下正射影像的快速生成問題，滿足資源調(diào)查的需要，是一種正射影像快速制作的有效方法，同時得到以下結(jié)論:

(1)利用泰森多邊形建立有效的正射影像獲取范圍和自動拼接線，是快速正射影像生成的關(guān)鍵，影像拼接精度小于一個像素。

(2)快速正射影像的制作精度取決于影像外方位元素LiDAR點云構(gòu)建的數(shù)字高程模型精度。

(3)由于LiDAR點云自動處理方法不能獲得真正DOM，只能得到數(shù)字表面模型，因此，對DEM以及DOM進行人工編輯，是不可完全避免的。

(4)分塊、分級的金字塔存儲調(diào)度策略實現(xiàn)了海量正射影像的存儲、顯示等操作，突破了32位文件系統(tǒng)的限制，實現(xiàn)了真正意義的海量影像存儲。

［1］ 張祖勛.數(shù)字?jǐn)z影測量研究30年［M］.武漢:武漢大學(xué)出版社，2007.

［2］ 張祖勛，張劍清.數(shù)字?jǐn)z影測量學(xué)［M］.武漢:武漢測繪科技大學(xué)出版社，1996.

［3］ 張劍清，潘勵，王樹根.攝影測量學(xué)［M］.武漢:武漢測繪科技大學(xué)出版社，2003.

［4］ 段延松.基于網(wǎng)格的正射影像整體制作方法［D］.武漢:武漢大學(xué)，2009.

［5］ 鄔建偉，馬洪超，李奇.顧及語義的機載LiDAR點云格網(wǎng)化方法［J］.測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報，2008(2):87－89.

［6］ 李英成，文沃根，王偉.快速獲取地面三維數(shù)據(jù)的LiDAR技術(shù)系統(tǒng)［J］.測繪科學(xué)，2002(4):35 －38.

The Application of Rapidly Produced Orthophoto to Aero Geophysical Survey

CAO Hui1，GUO Da－h(huán)ai2，WANG Jian－chao2，DUAN Yan－song1
(1.School of Remote Sensing and Information Engineering，Wuhan University，Wuhan 430072，China;2.China Aero Geophysical Survey ＆ Remote Sensing Center for Land and Resources，Beijing 100083，China)

This paper discusses the rapid production of orthophoto in the situation of flight pattern of aero geophysical exploration.The Thiessen polygon method is used to build sampling area and automatically generate orthophoto of the measured area，with no need to carry out manual edge processing.Considering the characteristics of inmagnanimous images with large quantities of data，the authors propose a method characterized by demonstration，roam，and zoom of magnanimous image based on pyramid memory scheduling strategy of piecemeal and graduation.

Orthophoto;Thiessen polygon;Magnanimous image

TP 75

A

1001－070X(2011)03－0067－04

2010－11－30;

2011－02－05

國家863計劃項目(編號:2006AA06A208)。

曹 輝(1963－)，男，副研究員，主要從事攝影測量與遙感的教學(xué)與科研工作。

(責(zé)任編輯:刁淑娟)