胡勇修,李 輝,石曉春

(1.廣東省國(guó)土資源技術(shù)中心,廣州 510075;2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,武漢 430074;3.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)教育部長(zhǎng)江三峽地質(zhì)災(zāi)害研究中心,武漢 430074;4.廣東省國(guó)土資源測(cè)繪院,廣州 510500)

基于光照模型的遙感圖像與DEM配準(zhǔn)方法研究

胡勇修1,李 輝2,3,石曉春4

(1.廣東省國(guó)土資源技術(shù)中心,廣州 510075;2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,武漢 430074;3.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)教育部長(zhǎng)江三峽地質(zhì)災(zāi)害研究中心,武漢 430074;4.廣東省國(guó)土資源測(cè)繪院,廣州 510500)

針對(duì)遙感圖像與DEM數(shù)據(jù)之間難以找到精確同名地物點(diǎn)而造成的配準(zhǔn)精度較低問(wèn)題,提出了一種基于光照模型的圖像配準(zhǔn)方法。該方法首先計(jì)算DEM數(shù)據(jù)中每一個(gè)像元的方位和坡度,并結(jié)合遙感圖像成像時(shí)的太陽(yáng)高度角和方位角,計(jì)算圖像與 DEM的地形光照模型,最后通過(guò)光照模型來(lái)輔助控制點(diǎn)的選取,從而實(shí)現(xiàn)圖像精確配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法穩(wěn)定有效,特別適合地形起伏較大的區(qū)域。

遙感圖像;DEM;配準(zhǔn);光照模型

0 引言

圖像配準(zhǔn)是對(duì)取自不同時(shí)間、不同傳感器或不同視角的同一景物的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的過(guò)程[1],是圖像融合、目標(biāo)提取與定位、變化監(jiān)測(cè)、地圖更新及三維顯示等處理工作不可缺少的步驟[2]?，F(xiàn)有的圖像配準(zhǔn)方法主要分為基于區(qū)域的和基于特征的方法兩大類(lèi)[3],前者直接利用圖像的灰度信息,對(duì)輻射特性比較敏感且計(jì)算量較大,不適合輻射失真較大和多源圖像之間的配準(zhǔn);后者對(duì)輻射特性不敏感,且計(jì)算量較小而被廣泛應(yīng)用[4]。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)基于特征的圖像配準(zhǔn)方法研究較多,但主要集中在光學(xué)圖像之間的配準(zhǔn)[4,5]、光學(xué)圖像與SAR圖像之間的配準(zhǔn)[6]以及醫(yī)學(xué)圖像間的配準(zhǔn)[7]等,而對(duì)遙感數(shù)據(jù)與 DEM數(shù)據(jù)間的配準(zhǔn)則少有報(bào)道。這是由于DEM數(shù)據(jù)包含的地形信息與遙感圖像的明暗變化和紋理特征在視覺(jué)上并不直接相關(guān),因此難以在兩者之間準(zhǔn)確獲取同名地物點(diǎn) (即特征點(diǎn))。針對(duì)該問(wèn)題,本文擬采用光照模型的方法來(lái)輔助控制點(diǎn)的選取,從而實(shí)現(xiàn)遙感圖像與DEM間的精確配準(zhǔn)。

1 圖像配準(zhǔn)方法

1.1 傳統(tǒng)方法

傳統(tǒng)圖像配準(zhǔn)方法常使用基于特征的方法進(jìn)行直接配準(zhǔn)。由于DEM數(shù)據(jù)和 TM圖像之間成像原理不同,所以很難找到同名地物點(diǎn)。一般操作時(shí)通常選取山頂最高點(diǎn)或者河道拐點(diǎn)作為控制點(diǎn)進(jìn)行校正。但如果地物特征不明顯,人眼就很難判斷出 DEM數(shù)據(jù)中的地形特征點(diǎn),也難以判斷是否與圖像屬于同名地物點(diǎn),因此選取的誤差較大,造成配準(zhǔn)精度較低[8]。

1.2 光照模型法

由于地形的影響,各個(gè)像元的光照條件不盡相同,表現(xiàn)在圖像上便是明暗差異及陰影。本文擬利用 DEM數(shù)據(jù),根據(jù)遙感觀測(cè)成像時(shí)的光照條件,模擬出光照亮度圖。此亮度圖反映了由坡度和坡向變化引起的圖像明暗和紋理變化特征,與遙感圖像的明暗變化和紋理特征極為相似,可為控制點(diǎn)的選取提供有效信息。

由于地物所在的地形環(huán)境及其與太陽(yáng)的相對(duì)位置等不同,同一時(shí)刻不同地形條件下的地表所接收到的光輻射強(qiáng)度也不盡相同[9]。地表光照模型反映了地面接收太陽(yáng)輻射量的多少,可以使用 Lam bert余弦定理來(lái)描述。假定太陽(yáng)入射角為γi(入射光與地面法線的夾角),則光照系數(shù) cosγi為[10]

式中,θp為坡度角;θz為太陽(yáng)天頂角;φa為太陽(yáng)方位角;φo為坡向角 (圖 1)。其中,地形坡度和坡向可以由DEM數(shù)據(jù)計(jì)算,太陽(yáng)天頂角及方位角可從遙感圖像的頭文件中獲取。

圖 1 光照模型入射角幾何關(guān)系[10]Fig.1 Geometric diagram of incipient angle in illumination model[10]

Lambert余弦定理假設(shè)地表均一,即各個(gè)方向的反射率相同,輻射量的大小僅與入射量的大小有關(guān)。而事實(shí)上,雖然一般山體陰陽(yáng)兩坡的植被類(lèi)型大都是相同的,但植被長(zhǎng)勢(shì)及密度不同,因而其反射率也不相同。在今后的研究中,需要考慮地表的變異,以進(jìn)一步提高配準(zhǔn)精度。

2 方法實(shí)驗(yàn)

2.1 數(shù)據(jù)與處理

以覆蓋廣東省北部地區(qū)的Landsat7 ETM+圖像(列號(hào) 122,行號(hào) 043)為數(shù)據(jù)源,其成像時(shí)間為 2001年 11月 20日,成像時(shí)的太陽(yáng)高度角為40.653°,方位角為 151.679°,地面分辨率為 30m;以地形圖或已精確糾正過(guò)的圖像作參考,選取道路交叉點(diǎn)和河流交匯點(diǎn)等特征明顯的永久地物點(diǎn)作為控制點(diǎn),對(duì)圖像進(jìn)行幾何精糾正,最終得到研究所需要的ETM+圖像。截取大小為 779像元 ×645像元的圖像作為試驗(yàn)區(qū) (圖 2a)。

圖 2 試驗(yàn)區(qū) ETM+遙感圖像 (左)與全球數(shù)字高程模型 (右)Fig.2 ETM+image(left)and DEM data(right)of the test area

DEM數(shù)據(jù)為相同地區(qū)的全球數(shù)字高程模型GDEM(圖 2b)。GDEM是 2009年 6月 NASA與日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省 (M ETI)利用 ASTER衛(wèi)星數(shù)據(jù)制作的全球 30 m分辨率的 DEM,是世界上迄今為止可為用戶提供的最完整的全球數(shù)字高程數(shù)據(jù),填補(bǔ)了航天飛機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)中的空白[11]。GDEM是采用全自動(dòng)化方法對(duì) 150萬(wàn)景的 ASTER存檔數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成的,其中包括通過(guò)立體相關(guān)生成的1 264 118個(gè)基于獨(dú)立場(chǎng)景的 ASTER DEM數(shù)據(jù),再經(jīng)過(guò)去云和除去殘余異常值處理,取平均值,并以此作為ASTER GDEM對(duì)應(yīng)區(qū)域的最后像元值[12]。

2.2 亮度圖模擬

在 A rcGIS軟件中,利用空間分析模塊計(jì)算DEM中每個(gè)像元的坡度及坡向,結(jié)合遙感圖像成像時(shí)的太陽(yáng)光照參數(shù),利用式 (1)模擬實(shí)驗(yàn)區(qū)的亮度圖。為了說(shuō)明不同光照參數(shù)對(duì)結(jié)果的影響,保持太陽(yáng)高度角不變,將太陽(yáng)方位角逆時(shí)針旋轉(zhuǎn) 90°后,模擬其亮度圖。

2.3 控制點(diǎn)選取與擬合

利用A rcG IS軟件中的幾何糾正模塊進(jìn)行配準(zhǔn)。在陰陽(yáng)坡的交界區(qū)域形成了很多線狀紋理信息 (圖2(a)及圖 3(a)),在這些線狀條帶區(qū)域的尖銳拐點(diǎn)和交叉點(diǎn)可選取控制點(diǎn),用于構(gòu)建幾何糾正多項(xiàng)式數(shù)學(xué)模型。分別將模擬的亮度圖和遙感圖像放大到適當(dāng)?shù)某叨?分別在遙感圖像和模擬光照?qǐng)D上均勻選取 20個(gè)同名地物點(diǎn)作為控制點(diǎn) (GCP),通過(guò)三次多項(xiàng)式擬合的方法進(jìn)行配準(zhǔn)。

2.4 精度評(píng)估

在現(xiàn)有的圖像配準(zhǔn)方法中,一般采用均方根誤差 (RM SE)來(lái)衡量圖像配準(zhǔn)質(zhì)量。本文利用兩幅圖像中實(shí)際存在的匹配特征得到的控制點(diǎn)來(lái)計(jì)算均方根誤差,計(jì)算公式如下:

式中,n為兩幅圖像上控制點(diǎn)的個(gè)數(shù);xR、yR、xS、yS分別為控制點(diǎn)在參考圖像和待配準(zhǔn)圖像上的坐標(biāo)。

3 結(jié)果與討論

圖 3為試驗(yàn)區(qū)的光照亮度圖像。

圖 3 試驗(yàn)區(qū)光照亮度圖像Fig.3 Images of illumination of the test area

從圖 3(a)可以看出,光照亮度圖像上紋理及明暗色調(diào)與 ETM+圖像的極為相似,這為選取控制點(diǎn)提供了方便。圖 3(b)為光源旋轉(zhuǎn) 90°后的亮度圖像,不難發(fā)現(xiàn),該圖像雖然也具有較好的紋理,但與ETM+圖像差異較大,故不適合用作控制點(diǎn)選取。表 1為配準(zhǔn)精度評(píng)價(jià)表。

表 1 模擬的光照亮度圖像與 ETM+圖像的配準(zhǔn)精度Tab.1 The accuracy assessment of registration between the images of illumination model and ETM+image

從表 1可以看出,RM SE誤差變幅為 0.756～24.422m,總的 RM SE=13.373m,誤差小于 1個(gè)像元大小,滿足配準(zhǔn)精度要求。若采用常規(guī)方法,即在圖 2上直接選擇控制點(diǎn),則很難達(dá)到配準(zhǔn)精度要求。

4 結(jié)語(yǔ)

(1)利用圖像成像時(shí)的光照參數(shù)建立地形光照模型,將DEM數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成具有顯著地形特征的圖像,轉(zhuǎn)換后的圖像與 ETM+圖像的相似性顯著提高,大大方便了地面控制點(diǎn)的選取。

(2)將該方法應(yīng)用于廣東省 GDEM與 ETM+圖像的配準(zhǔn),獲得了較好的配準(zhǔn)結(jié)果。配準(zhǔn)后總的RM SE=13.373m,在 1個(gè)像素以內(nèi)。

(3)該方法比直接用DEM和 ETM+數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)更加簡(jiǎn)單易用和直觀明了,特別是在多山地區(qū),運(yùn)用該方法更能獲得較高的配準(zhǔn)精度。

由于本文采用的是 Lam bert光照模型,該模型假設(shè)地表在各個(gè)方向?qū)庠吹姆瓷渚鶆?忽略了地形的變異,這與地面實(shí)際情況不完全相符,因此,今后的研究應(yīng)充分考慮地形變異的影響,建立更合理的模型,以提高該方法的精度。

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[11]NASA andMETI.Aster GDEM[EB/OL].[2010-04-30].http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp.

[12]CAS,迄今最完整的全球地形數(shù)據(jù) -ASTER GDEM[EB/OL].[2010-04-30].http://datam irror.csdb.cn.

(責(zé)任編輯:刁淑娟)

Remote Sen sing Images and DEM Registration Based on Illumination Model

HU Yong-xiu1,LI hui2,3,SHI Xiao-chun4
(1.Land and Resources Technology Center of Guangdong Province,Guangzhou 510075,China;2.Geography Department,China University of Geoscience,Wuhan 430074,China;3.Three Gorges Research Center for Geohazards,Ministry of Education,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China;4.Institute of Surveying&Mapping,Department of Land&Resources of Guangdong Province,Guangzhou 510500,China)

Registration between remote sensing images and DEM data is difficult because it is hard to find the Ground Control Points(GCPs)between the two images.In this paper,an illumination model was introduced and served as a proxy in the image registration to increase the registration accuracy. The aspect and slope were computed for each pixel of the image based on DEM data.The solar elevation angle and azimuth were obtained from the header file of the remote sensing image.Based on these parameters,the authors constructed the terrain illumination model based on the Lambert reflectance model,which displays very similar texture to the remote sensing image.Thus,the GCPs can be easily identified in the two images.This method was tested by using sub ETM+image and DEM in Guangdong province.The result show s that the total RM SE of this method is13.373m,which is less than one pixel.This method is effective in the registration of remote sensing image and DEM,especially in mountain areas.

Remote sensing image;DEM;Registration;Illumination model

胡勇修 (1975-),男,工程師,主要從事攝影測(cè)量與遙感等研究與應(yīng)用工作。

TP 75

A

1001-070X(2011)01-0083-04

2010-06-18;

2010-08-15

國(guó)家自然科學(xué)基金主任基金項(xiàng)目(編號(hào):41040021)、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 (編號(hào):40901206)、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)基金項(xiàng)目(編號(hào):CUGL100211)及測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放研究基金項(xiàng)目(編號(hào):(09)重 01)聯(lián)合資助。