勾金榮 鐘自明 劉 博

（1.黑龍江龍誠福測地理信息技術(shù)有限公司，黑龍江 哈爾濱 150028；2.黑龍江省第五測繪地理信息工程院，黑龍江 哈爾濱 150081；3.黑龍江地理信息工程院，黑龍江 哈爾濱 150081）

0.引言

隨著衛(wèi)星及遙感技術(shù)的深度發(fā)展，衛(wèi)星遙感影像的應(yīng)用領(lǐng)域范圍也在不斷壯大，在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、草原、海洋、城市規(guī)劃、自然資源管理、環(huán)境保護等很多領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。衛(wèi)星影像具有時效性強、分辨率高、地理信息豐富、覆蓋范圍廣等特點，為國民經(jīng)濟發(fā)展和經(jīng)濟建設(shè)提供了重要的空間信息參考數(shù)據(jù)，但是獲取到的衛(wèi)星影像一般需要進行幾何糾正后才能與對應(yīng)坐標(biāo)系的空間數(shù)據(jù)進行疊加，在衛(wèi)星影像幾何糾正過程中，需要對影像覆蓋區(qū)域采集控制點，如果對于每一景影像在作業(yè)前都重新采集控制點，那么相關(guān)的工作量是十分巨大的。目前較為方便的做法是利用計算機軟件技術(shù)，將預(yù)先采集好的控制點以數(shù)據(jù)庫的形式進行分類存儲，在需要對影像進行幾何糾正的時候調(diào)用對應(yīng)的控制點，達到提高控制點使用效率的目的。

1.關(guān)鍵技術(shù)及基礎(chǔ)理論研究

1.1 控制點影像

控制點影像是對衛(wèi)星影像控制點的一種升級和再利用?？刂泣c影像一般指的是裁切成寬高等比例像素的正方形影像塊，一般以2的幾何次方的像素寬高積制作，例如，32×32、64×64、128×128、256×256等。原則上，控制點影像分辨率寬高積不超過512×512，過大的控制點影像會占用較多的存儲空間?？刂泣c影像的特點是單張圖片較小、整體占用存儲空間較大、表達影像紋理直觀、準(zhǔn)確記錄控制點信息等?？刂泣c影像一般還包含控制點的基本元數(shù)據(jù)，例如，坐標(biāo)信息等。在同一幅影像中，控制點影像的選取盡量均勻分布于影像畫幅中?？刂泣c影像表達了控制點的空間信息及輔助信息，從控制點影像中，不僅能夠查看控制點的坐標(biāo)，而且還可以查看影像使用的橢球參數(shù)、坐標(biāo)系、影像采集傳感器類型、影像分辨率等信息，以及在影像采集時人為加入的一些備注信息，控制點影像示例（如圖1所示）：

圖1 控制點影像示例

1.2 影像配準(zhǔn)

影像配準(zhǔn)是指將兩幅影像重疊區(qū)域利用控制點轉(zhuǎn)換為相同坐標(biāo)系的立體像對，或者將多幅影像，通過變換放在相同的坐標(biāo)系中，從而實現(xiàn)影像套疊使用的一系列操作過程。影像配準(zhǔn)一般分為灰度匹配和特征值匹配等兩種方法，其中特征值匹配方法能夠解決不同分辨率、不同亮度、異構(gòu)視角的影像匹配需求。一般的配準(zhǔn)步驟為：首先建立尺度空間，找到同名點，通過算法剔除誤匹配點，找到同名點的導(dǎo)向特征值，然后提取導(dǎo)向特征值屬性，最終實現(xiàn)影像配準(zhǔn)。

1.3 影像幾何糾正

影像幾何糾正是讓衛(wèi)星影像在一定范圍內(nèi)進行圖像變形，變形后影像的投影滿足目標(biāo)坐標(biāo)系的相關(guān)參數(shù)，常規(guī)做法是，首先建立符合需求的模型、確定范圍、修補漏洞、空間變換、影像重采樣、影像輸出等。在幾何糾正過程中，首先要找到原始影像的坐標(biāo)系，然后確定目標(biāo)影像的坐標(biāo)系，建立轉(zhuǎn)換模型，通過計算得出目標(biāo)影像同名像點的位置。在轉(zhuǎn)換過程中要充分考慮到地表起伏、大氣折光、相機鏡頭畸變等外因，利用共線方程進行計算，得出目標(biāo)像點的位置。

2.控制點影像庫的建立

2.1 控制點影像數(shù)據(jù)庫設(shè)計

2.2 控制點影像管理系統(tǒng)

控制點影像管理系統(tǒng)以控制點影像數(shù)據(jù)為核心，按照不同的功能劃分為多個子系統(tǒng)和若干個功能模塊，負責(zé)控制點影像的采集、存儲、維護和檢索。同時，控制點影像庫管理系統(tǒng)還能夠?qū)τ跋窨刂泣c進行選取，并且能夠動態(tài)分析選取到的控制點的冗余程度，剔除誤匹配的控制點，建立成像模型，滿足地理信息數(shù)據(jù)加工生產(chǎn)過程中衛(wèi)星影像糾正的需求?？刂泣c影像管理系統(tǒng)的子系統(tǒng)和功能模塊（如表2所示）：

表2 控制點影像管理系統(tǒng)

數(shù)據(jù)庫表設(shè)計。系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫采用PostgreSQL，數(shù)據(jù)庫表之間關(guān)系符合第三范式，系統(tǒng)之間的關(guān)系E-R圖（如圖2所示）：

圖2 數(shù)據(jù)庫表E-R圖

數(shù)據(jù)庫各表之間的描述（如表1所示）：

表1 數(shù)據(jù)庫表描述

影像數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)包括4個子模塊，實現(xiàn)控制點的讀取、屬性錄入、影像查找、控制點影像裁切等功能，其主界面（如圖3所示）：

圖3 影像數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)的主界面

影像庫管理子系統(tǒng)主要負責(zé)管理系統(tǒng)的用戶和工程，用戶的每一步操作都被記錄為日志，可以在操作錯誤后回退，最多可以回退50步，并實現(xiàn)了簡單的數(shù)據(jù)編輯和空間分析功能；控制點影像庫數(shù)據(jù)檢索子系統(tǒng)可以按照行政區(qū)劃或代碼快速查找系統(tǒng)中保存的控制點影像，及時調(diào)用，并可以查看控制點影像的整體分布情況。

3.影像幾何處理

3.1 特征點誤匹配剔除算法

異構(gòu)的衛(wèi)星影像，按照分辨率相同和分辨率不同分為兩類。當(dāng)分辨率相同時，影像特征點選取特征點連線的距離和斜率作為參考（如圖4所示）；當(dāng)分辨率不同時，影像特征點選取特征點連線的延長線的交匯點作為參考（如圖5所示）。目前便于計算的方法是利用聚合法找到誤匹配的點，然后利用配積方法剔除誤匹配點。

圖4 分辨率相同特征點的關(guān)系

圖5 分辨率不同特征點的關(guān)系

特征點誤匹配剔除算法步驟（如表3所示）：

表3 特征點誤匹配剔除的算法執(zhí)行步驟

3.2 成像模型

從像點坐標(biāo)到物方坐標(biāo)記作：（l，p）→（X，Y，Z），共分為六步。

第一步，計算l行p列像素所對應(yīng)的成像時間如式（1）所示：

式（1）中，tc為中央掃描行的攝影時間；lsp為每行的掃描時間；lc為中央掃描行的行號。

第三步，通過p列的成像傾角（ψx）p和（ψy）p計算（l，p）在坐標(biāo)系下的成像方向矢量，如式（4）和式（5）所示：

式（9）至式（11）中ap（ti）、ar（ti）、ay（ti）分別為時刻衛(wèi)星的姿態(tài)角，可以從輔助數(shù)據(jù)文件中獲取。

式（17）中，X2、Y2、Z2為軌道坐標(biāo)系O－X2Y2Z2的三個坐標(biāo)軸方向矢量。

圖6 成像方與參考橢球交會

綜上，以共線方程的形式寫作如式（20）所示：

獲得導(dǎo)航坐標(biāo)系下的成像方向矢量與地面坐標(biāo)系的觀測方向的關(guān)系；投影中心為（XP，YP，ZP），坐標(biāo)矢量為（X，Y，Z），投影系數(shù)為u，旋轉(zhuǎn)矩陣如式（21）所示：

最終可得共線方程如式（22）和式（23）所示：

3.3 幾何糾正

在作業(yè)過程中，收集作業(yè)范圍內(nèi)的控制點影像，及時錄入控制點影像數(shù)據(jù)庫；在應(yīng)用過程中，通過檢索控制點影像數(shù)據(jù)庫快速找到特征點，應(yīng)用特征點剔除算法去掉誤匹配的特征點，加載成像模型相關(guān)算法，實現(xiàn)對遙感影像的幾何糾正，數(shù)據(jù)處理完畢后，將請求提交到服務(wù)器，進行影像重采樣，這個步驟的處理時間較長，最終得到糾正后的影像成果。

4.結(jié)束語

本論文通過建立控制點影像數(shù)據(jù)庫，快速完成衛(wèi)星遙感影像的幾何糾正，首先將控制點影像裁切成合適像素的圖幅，利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)對控制點影像進行存儲，提高了檢索效率；其次利用控制點影像庫數(shù)據(jù)快速匹配影像特征點，剔除誤匹配點，建立成像模型，從而提高了衛(wèi)星遙感影像的幾何糾正效率。