田 東，馬 逍，周 海

(貴州省水利水電勘測設(shè)計研究院有限公司，貴陽 550002)

0 引 言

水利工程對于人民生產(chǎn)、生活至關(guān)重要，建設(shè)水利工程能夠?qū)λ窟M行有效控制與調(diào)節(jié)，滿足社會經(jīng)濟發(fā)展與人民生活對水資源的需求，避免洪澇或干旱災(zāi)害對人民生產(chǎn)生活的影響[1]。在進行水利工程建設(shè)前，為保證施工安全和工程建設(shè)后的正常使用以及使用年限，必須進行工程建設(shè)征地區(qū)域的測量與繪制。通過精確繪制區(qū)域地區(qū)，為工程使用提供依據(jù)，保障工程選址合理，按設(shè)計施工并進行有效管理，同時測繪地圖在工程運營階段對工程進行形變觀測和沉降監(jiān)測，以保證工程運行正常。因此，地區(qū)建設(shè)水利工程前需要進行準確的區(qū)域測繪。

早期的地區(qū)測繪方法需要人工攜帶全站儀、水準儀、GPS等設(shè)備，在目標區(qū)域內(nèi)選取特征點進行人工測繪。不僅操作繁瑣、效率低下，工作環(huán)境惡劣，而且測繪精度受到使用設(shè)備以及測繪人員能力的限制較大[2]。隨著測繪理論以及新技術(shù)的不斷應(yīng)用，遙感、GPS、通信技術(shù)、信息技術(shù)以及測繪儀器的應(yīng)用都推動了測繪方法的不斷優(yōu)化。利用衛(wèi)星遙感攝像技術(shù)可以從高空以宏觀的視角，快速并且高效地獲取地面圖像信息，這些遙感成像經(jīng)過圖像處理及分析后，能夠得到圖像中的地面詳細數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的人工攜帶設(shè)備進行測繪的方法相比，利用遙感技術(shù)進行測繪的成本更低。利用GIS進行測繪能夠提升測繪信息的收集效率，但是其對于計算能力要求較高[3]。文獻[4]中的紅外測繪技術(shù)對于小范圍區(qū)域測繪效果良好，但是存在操作繁瑣、效率低的問題。文獻[5-6]利用三維激光掃描技術(shù)進程測繪，提高了精度的同時，也造成測繪成本較高。

航攝遙感技術(shù)是在傳統(tǒng)的衛(wèi)星遙感技術(shù)基礎(chǔ)上，使用搭載遙感采集設(shè)備的航空器在地面目標區(qū)域按照指定路線飛行拍攝遙感圖像，以獲取地面遙感信息[7]。水利工程建設(shè)時，其建設(shè)征地區(qū)域的面積廣，工程施工工期長，但是在建設(shè)工程時，為確保施工安全，工程對于測繪數(shù)據(jù)的實時性要求較高。航攝遙感技術(shù)能夠提高遙感成像的精度，并且操作上更加簡便、快捷，成本低廉，可以短時間內(nèi)反復(fù)測量，能滿足應(yīng)用于水利工程測繪工作的需要。

基于以上分析內(nèi)容，為提高地區(qū)區(qū)域測繪精度與工作效率，本文將研究基于航攝遙感技術(shù)的水利工程建設(shè)征地區(qū)域測繪方法，并通過實例驗證該方法的實際可行性，為以后該測繪方法在其它類型工程的應(yīng)用提供經(jīng)驗。

1 基于航攝遙感技術(shù)的水利工程建設(shè)征地區(qū)域測繪方法研究

1.1 航攝遙感技術(shù)參數(shù)設(shè)定

水利工程建設(shè)征地區(qū)域測繪的精度很大程度上取決于地區(qū)航攝遙感影像的精度，因此在利用航空器采集工程建設(shè)征地區(qū)域遙感影像時，需要設(shè)置航空器的航線以及準確合理地布設(shè)像控點等技術(shù)參數(shù)。首先根據(jù)水利工程建設(shè)前期的水文、地質(zhì)等勘測數(shù)據(jù)，確定航攝遙感影像的成像比例尺，并根據(jù)實地的勘測資料，利用航空器在平面網(wǎng)和平高網(wǎng)的計劃航線數(shù)量、高程控制點等，選擇全野外方式進行像控點布點。具體的航攝遙感像控點布點要求見表1[8]。

表1 航攝遙感像控點布點要求說明表

按照表1要求，根據(jù)實際進行航攝遙感成像的比例尺，布置像控點基線。水利工程建設(shè)征地區(qū)域的范圍較廣，成像比例尺的選取需要根據(jù)區(qū)域內(nèi)的地形或建筑物高度分別確定。根據(jù)成像區(qū)域內(nèi)的等高線變化，規(guī)劃航空器的飛行路徑，調(diào)整航空器的飛行高度。

為獲取工程建設(shè)征地區(qū)域內(nèi)的對象具體位置信息，還需要確定GPS數(shù)據(jù)的觀測控制點。由于航空器飛行中其在地球空間三維坐標系中的坐標不斷發(fā)生變化，因此GPS位置信息觀測控制點為固定點位。為避免GPS信號受到干擾，在GPS觀測控制點的周圍需要無強電磁波干擾源，并且遠離會反射的高地形。GPS位置信息觀測控制點不斷接收航空器上搭載的GPS信號發(fā)生器的信號，在定位航空器的位置同時，建立航攝遙感成像圖像內(nèi)對象的地球空間三維坐標。GPS信號利用基線進行解算，并利用同步環(huán)、異步環(huán)對GPS數(shù)據(jù)檢驗。GPS信號解算即為將遙感圖像中的對象坐標，由GPS控制點聯(lián)網(wǎng)的空間坐標，通過旋轉(zhuǎn)、平移等操作轉(zhuǎn)換為地球空間三維坐標。在解算時，利用最小二乘法從兩個坐標系中的公共點著手，得到坐標系的轉(zhuǎn)換參數(shù)[9]。

航攝遙感成像的航空器飛行參數(shù)需要根據(jù)遙感成像的相機參數(shù)、計劃飛行高度、測繪要求的地面分辨率等參數(shù)確定。若遙感成像使用的相機參數(shù)已知，則航空器的飛行高度主要由測繪要求的地面分辨率確定。航攝高度與測繪成像分辨率之間的關(guān)系見圖1。

圖1 航攝高度與測繪成像分辨率關(guān)系示意圖

航空器飛行路徑的航向擬合度，則由飛行高度和像控點位置決定。則航攝遙感成像的航空器飛行高度和路徑航向擬合度計算公式如下：

(1)

按照如上內(nèi)容設(shè)定航攝遙感成像技術(shù)參數(shù)，獲取水利工程建設(shè)征地區(qū)域遙感圖像。

1.2 航攝遙感圖像校正

由于當前的航攝遙感成像技術(shù)仍需要依靠鏡頭獲取圖像，而鏡頭自身的非線性畸變以及航空器的飛行狀態(tài)都會影響成像投影。因此，為提高區(qū)域測繪精度，對航攝遙感圖像進行校正。本研究采用重采樣與內(nèi)插相結(jié)合的方法校正。圖2為航攝遙感圖像校正示意圖[10]。

圖2 航攝遙感圖像校正示意圖

從初始的航攝遙感成像圖像的任意一像元出發(fā)，按照式(2)獲取幾何校正后，所對應(yīng)遙感圖像的像元坐標為：

(2)

式中：(x,y)為初始的航攝遙感圖像的像元坐標；(X,Y)為幾何校正后對應(yīng)(x,y)的像元坐標；FX和FY為相應(yīng)的直接采樣坐標變換函數(shù)。

將初始圖像中像元(x,y)上的灰度值賦值給幾何校正后的(X,Y)像元。而隨機選取的初始圖像像元坐標不一定為整數(shù)，需要采取插值運算的方式獲取對應(yīng)像元坐標的灰度值。

考慮到水利工程建設(shè)征地區(qū)域測繪對遙感數(shù)據(jù)實時性和測繪效率的要求，結(jié)合目前常用的內(nèi)插函數(shù)優(yōu)缺點，本文采用雙線性插值法計算得到遙感圖像中任意坐標像元的灰度值[11]。

待插值像元坐標由與其距離最近的4個鄰近像元點的坐標加權(quán)計算得到，鄰近像元點與目標像元之間的距離越近，加權(quán)計算的權(quán)重越大。雙線性插值法使用式(3)所示的分段函數(shù)來近似表征某一像元灰度內(nèi)插時，其周圍像元灰度對內(nèi)插像元點的灰度值影響大小[12]如下：

(3)

式中：g為加權(quán)計算的權(quán)重值，即插值校正系數(shù)。

為提高航攝遙感圖像校正效率，根據(jù)像元灰度值的差異程度將遙感圖像分區(qū)。分區(qū)內(nèi)，子圖像的幾何校正系數(shù)一致。對航攝遙感獲取的工程建設(shè)征地區(qū)域圖像校正后，對圖像作進一步處理，以得到圖像中具體測繪對象信息。

1.3 水利工程建設(shè)征地區(qū)域遙感圖像處理

按照上述過程利用航攝遙感成像技術(shù)拍攝到水利工程建設(shè)征地區(qū)域遙感圖像后，由于遙感圖像中包含信息量較大，為精確提取圖像中由像素組成的地物信息、空間細節(jié)信息，對遙感圖像進行處理。

航空器搭載攝像頭進行航攝遙感作業(yè)時，鏡頭會受到拍攝時的太陽光線、鏡頭曝光參數(shù)以及飛行穩(wěn)定性等因素的影響，會導(dǎo)致圖像中像素的灰度值相對比較集中，影響測繪信息讀取。因此，采用小波變換方法對航攝遙感圖像進行去噪和圖像增強處理。

考慮到測繪的精度，使用二維雙樹小波變換方法對遙感圖像進行處理。

二維雙樹小波變換的原理公式如下[13]：

ψ(p,q)=φr(p)φr(q)-φv(p)φv(q)+

j[φv(p)φr(q)+φr(p)φv(q)]

(4)

式中：(p,q)為航攝遙感圖像上的像素點坐標；φr為二維雙樹小波變換函數(shù)的實數(shù)部分；φv為二維雙樹小波變換函數(shù)的虛數(shù)部分。

二維雙樹小波變換就是利用低通和高通雙正交濾波器同時對圖像進行采樣，利用采樣過程中的延時性，增加方向選擇，使得圖像中行、列上的正頻信息增強，負頻信息抑制減弱，從而實現(xiàn)去噪的目標。

利用SIFT算子檢測遙感圖像中不受飛行姿態(tài)影響的圖像縮放、旋轉(zhuǎn)、亮度變化等特征點，進行遙感影像匹配。利用動態(tài)規(guī)劃原理，搜索連續(xù)拍攝的遙感圖像之間的最佳影像融合線。其中，最佳影像融合線的判據(jù)為兩張遙感影像重疊部分的顏色色差的平方與影像重疊區(qū)域的結(jié)構(gòu)差值之和。計算上使用兩個圖像在水平和垂直方向上的梯度差乘積作為像點強度值的判斷準則，從影像重疊區(qū)的第一行重疊像元起始，按照其強度值作為各個像點的初始化準則值[14]。從影像重疊區(qū)域的第一行起始，累加影像融合線當前像點與下一行3個像點的強度值。比較所有累加強度值，以最小強度值所在的像元列為當前影像融合線的延伸方向。對比在所有選定影像融合線的像元強度值，選擇總強度值之和最小的融合線作為最佳融合線，進行遙感影像融合處理。

航攝遙感圖像在采集過程中還會受到地物光譜的影響，導(dǎo)致圖像中的背景信息被誤認為變化圖像，對工程測繪提供錯誤信息。因此，本文使用KICA算法對遙感圖像進行變換檢測。在傳統(tǒng)的ICA算法上引入核函數(shù)，對遙感圖像信號序列進行獨立分量分析。首先計算圖像信號序列的灰度均值，建立在高維特征空間中的協(xié)方差矩陣。利用線性代數(shù)原理計算協(xié)方差矩陣的特征值與特征向量，得到估計后的圖像信號。選用高斯核函數(shù)在高維特征空間中對圖像信號進行內(nèi)積計算，從而檢測到遙感圖像中的變化。通過上述過程對航攝遙感圖像進行處理后，提取圖像中的地物信息結(jié)合定位數(shù)據(jù)，完成水利工程建設(shè)征地區(qū)域測繪。

1.4 實現(xiàn)水利工程建設(shè)征地區(qū)域測繪

使用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取航攝遙感圖像中的信息，以便進行準確的區(qū)域測繪。本文使用的補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共6層，其中第一層為輸入層，直接對輸入的遙感圖像和測繪地物目標的特征值進行提??；第二層對輸入圖像中測繪關(guān)鍵點以及測繪地物目標的特征值進行歸一化、計算輸入向量模糊隸屬度等處理；第三層根據(jù)隸屬度函數(shù)對輸入該層的矢量進行模糊化處理，本文設(shè)計的補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隸屬函數(shù)為高斯函數(shù)；第四層中的每一個節(jié)點都對應(yīng)一條模糊匹配規(guī)則，在該層計算每個模糊規(guī)則的適應(yīng)度；第五層為對補償與反模糊化層沒在該層中利用節(jié)點的補償運算，對第四層模糊推理的輸入與隸屬度進行消極或積極的補償運算。補償運算為求取所有變量模糊規(guī)則模糊隸屬函數(shù)的連積。第六層為輸出層，對模糊化處理后的輸入向量進行反模糊化處理，該層的輸出結(jié)果為航攝遙感圖像中的地物信息，即工程測繪的地物目標[15]。本設(shè)計中，利用重心法進行反模糊化求解，函數(shù)形式如下：

(5)

根據(jù)上述內(nèi)容得到的水利工程建設(shè)征地區(qū)域參數(shù)和特征點等具體數(shù)據(jù)信息，校正后繪制成圖，完成對基于航攝遙感技術(shù)的水利工程建設(shè)征地區(qū)域測繪方法的研究。

2 實例驗證

2.1 驗證方案及背景介紹

在某水利工程劃定工程范圍后，分別使用本文提出的區(qū)域測繪方法與傳統(tǒng)基于遙感的測繪方法對該工程施工范圍進行測繪。根據(jù)兩種測繪方法的要求，設(shè)置相關(guān)的信息采集參數(shù)，執(zhí)行水利工程建設(shè)征地區(qū)域的測繪操作。在測繪操作過程中，控制除測繪方法本身操作以及參數(shù)設(shè)置之外的參數(shù)一致，并在數(shù)據(jù)處理過程中忽略人工等不可控因素對數(shù)據(jù)的干擾。

實例驗證所選用的水利工程區(qū)域的實際測繪數(shù)據(jù)信息和測繪結(jié)果均已知，將該已知結(jié)果作為標準值，用以評價兩種測繪方法的測繪結(jié)果。

圖3(a)、圖3(b)為選定實例工程區(qū)域的兩個不同比例衛(wèi)星云圖，在選定區(qū)域內(nèi)進行測繪方法實例驗證。

圖3 實例工程區(qū)域衛(wèi)星云圖

通過比較兩種測繪方法對云圖中的特征信息提取的精度以及Kappa系數(shù)，評價信息提取效果。同時，將兩個待測繪區(qū)域分別均分為5組子區(qū)域，對比使用兩個方法對同一子區(qū)域進行測繪的耗時，從而評判測繪方法的測繪效率。

2.2 驗證結(jié)果與分析

表2為兩種測繪方法中的圖像特征信息提取的精度以及Kappa系數(shù)對比結(jié)果。

表2 圖像特征信息提取精度和Kappa系數(shù)對比

總體分析表2中的數(shù)據(jù)可知，本文方法的信息提取精度均高于對照方法，本文方法的平均特征信息提取精度可達97.04%。從Kappa系數(shù)數(shù)值分析，本文方法的Kappa系數(shù)最低為0.728，高于對照方法的平均Kappa系數(shù)值0.696。說明本文方法提取的信息與實際地物信息擬合性更佳。

圖4為使用兩種方法對同一子區(qū)域進行測繪的耗時對比。

圖4 測繪方法耗時對比

從圖4可以看出，對子區(qū)域進行測繪時，本文方法的測繪耗時遠少于對比方法耗時，并且本文測繪方法的耗時情況更加穩(wěn)定，表明本文方法的測繪受外界干擾較小，測繪效率更高。

總結(jié)以上的分析內(nèi)容可以判定，使用本文提出的基于航攝遙感技術(shù)的水利工程建設(shè)征地區(qū)域測繪方法對實例中的水利工程地區(qū)進行測繪時，能夠有效縮短測繪耗時，準確提取遙感圖像中的地物信息，提高測繪的精度。

3 結(jié) 語

測繪方法的準確性與效率對水利工程的設(shè)計、修建與維護等環(huán)節(jié)起著決定性的作用。水利工程的建設(shè)可能涉及對部分地區(qū)的征用，這些區(qū)域是否符合水利工程的建設(shè)基本條件，以及區(qū)域內(nèi)的地形等會影響工程設(shè)計施工的因素都需要借助測繪技術(shù)繪制地圖來說明。目前使用的測繪方法存在效率低、分辨率差的問題，影響了水利工程的建設(shè)速度。為提高地區(qū)測繪效率與精度，本文提出了基于航攝遙感技術(shù)的水利工程建設(shè)征地區(qū)域測繪方法。以實際的水利工程為研究實例，驗證了該測繪方法的可行性以及方法在測繪效率和精度方面的優(yōu)化。今后，將進一步針對航攝遙感技術(shù)特點，對測繪方法進行性能提升，以期實現(xiàn)更佳的測繪效果。