0 引言

测绘成果是指自然地理要素或者地表人工设施的形状、大小、空间位置及其属性信息。地理信息作为重要的测绘成果，是国家经济社会发展中具有长远意义和持续作用的资源性财富，广泛应用于经济建设、国防建设、生态建设、农林普查等人类经济社会活动的各个方面，对经济增长、环境质量改善和社会进步等具有重要的推动作用。近年来，以卫星导航定位、航空航天遥感、地理信息系统技术为核心的现代测绘技术成为一个国家科技发展水平和综合国力的重要体现[1]。随着科技的发展，三维地理信息已经在数字地球、智慧城市等各方面得到了广泛应用。

星载激光测高（Laser Altimeter）是目前卫星对地观测获取三维地理信息的重要技术手段之一。星载激光测高是一种地面点高程测定技术，它以卫星为平台，搭载激光测高仪从空间、时间对地球进行观测，高精度、实时地测定卫星到被测物体之间的距离，并通过数据处理与分析，获得地球表面的地貌、植被覆盖情况、海面形态等信息[2]。目前，国外星载激光测高技术发展迅速，世界主要发达国家都在开展星载激光测高仪的研究。美国于2003年发射了ICESat卫星，其上搭载的地球科学激光测高仪系统（Geoscience Laser Altimeter System，GLAS）是全球第一个用于连续观测地球的星载激光测距系统。在轨运行期间，获取了大量高精度的高程数据，其激光足印平面精度达10m量级，高程精度约15cm。2016年以后美国将陆续发射ICESat-2和LIST，卫星光斑大小将缩小到10m以内，获取的激光点的数量和精度都有大幅度的提高[3-4]。国内星载激光测高的相关研究工作进展比较缓慢，目前除了“嫦娥”系列卫星上搭载激光高度计外，还没有用于对地观测的激光测高系统。

星载激光测高为包括境外地区三维控制点和数字高程模型（Digital Elevation Model）的获取提供了新的途径，具有观察整个天体的能力，在植被垂直分布测量、海面高度测量、云层和气溶胶垂直分布测量以及特殊气候现象监测等方面都可以发挥重要作用[5-6]。因此，开展激光测高的研究无论对于国防或是科学研究都具有十分重大的意义。广义高程控制点是将具有近似高程值的一个面状区域作为高程控制点，不同比例尺的地形图测图对这个面状区域的地形起伏或高差有不同的精度要求。广义高程控制点库是星载激光测高仪辅助卫星摄影测量的一个重要的产品形式，对于提高光学立体测图卫星的高程精度具有非常重要的意义。

国内外很多学者对GLAS的高程精度做了一定的验证工作，文汉江等利用GPS测量数据检核ICESat卫星激光测高数据精度，将GLAS测高数据与动态GPS数据进行比较，发现最小差异为0.76m；与静态GPS测量数据相比，在高山地区，最小高差为0.103m，最大高程差为27.475m[7]。王显威等利用南极Dome-A地区的GPS数据和GLAS数据对比得到差值最大值为0.405m，最小为0.284m[8]。Fricker使用GPS测得的Bolivia Salar de Uyuni地区的DEM与GLAS数据进行比较，表明GLAS高程数据的精度在3cm之内[9]。Magruder在新墨西哥的White Sands Missile地区使用机载LiDAR数据与ICESat高程数据进行比较，得出两者的高程差异在34cm以内[10]。Kurtz针对北极海冰利用机载LiDAR获取的数据与GLAS数据比较，发现将近90%的高程差异在2cm以内[11]。卫星测绘应用中心建立了覆盖全国的高精度影像控制点数据库，可以有效解决立体测图时的平面控制问题，但是高程数据比较缺乏，有的存在精度偏低的问题，需要进行外业测量[12]。李国元等利用GLAS作为高程控制数据开展了辅助资源三号立体测图的研究，初步结果表明采用GLAS高程数据辅助后资源三号高程精度可从无控10m左右提高到2.9m[13]。建立GLAS广义高程控制点库，开展广义高程控制点的提取，可以辅助光学卫星立体测图，同时为后续国产激光测高卫星广义控制点库的建设奠定基础。

1 星载激光测高

1.1 ICESat简介

作为地球观测系统计划（Earth Observing System，EOS）的一部分，美国NASA于2003年1月13日在Vandenberg空军基地发射了ICESat（Ice，Cloud and Land Elevation Satellite），其上搭载的GLAS是第一个用于连续全球观测的星载激光测距系统[14]，其主要科学目的是测量极地冰盖高程及其变化，云层和气溶胶的分布特征等。ICESat卫星轨道高度约600km，轨道倾角为94o，可覆盖全球±86o的纬度范围。系统工作频率为40Hz，脉冲宽度为4ns，每秒钟同时发射波长为1064nm的红外激光和532nm的绿色激光。激光脉冲在地球表面形成的激光足印为直径70m的光斑，同一轨道的系列光斑间隔约为170m，相邻轨道在赤道上的间隔约15km，在80o的高纬度地区间隔为2.5km。GLAS采用了高精度的波形收集设备、高效率的回波处理算法以及精密的卫星定位和定姿设备，使其系统具有很高的精度，其中平面精度可达10m量级，高程精度约15cm。ICESat自发射成功以来，获取了大量密集的高程数据，其空间和时间分辨率、空间定位与定姿能力以及高程精度等若干指标对于对地观测激光测高卫星有着里程碑式的意义。

1.2 GLAS数据

ICESat卫星数据产品由戈达德航天飞行中心I-SIPS（ICESAT Science Investigator-led Processing System）生成，根据GLAS接收到的回波信息提取各项物理参数，可以得到15种类别的标准数据产品，命名方式为GLA01-GLA15。系统数据文件由美国国家冰雪数据中心（National Snow and Ice Data Center，Distributed Active Archive Center，NASA NSIDC DAAC）对外公布，分为L1级和L2级两级数据，其中L1级数据又分为L1A和L1B两个分级数据。L1A级数据是未经数据处理，记录基于时间序列的完整分辨率原始数据，包括GLA01-GLA04。L1B级数据是由L1A级数据经过器件校正，数据处理，基于姿态和位置数据进行激光脚点定位形成的，包括GLA05-GLA07。L2级数据是L1B级数据经过各种修正处理之后更为精确的，并且分为不同地表类型的高程和位置数据，以及用于距离、高程改正的各种修正数据，包括GLA08-GLA15。其中GLA12数据文件为冰盖高程数据，GLA13为海冰高程数据，GLA14为陆地高程数据，GLA15为海洋高程数据。

1.3 数据准备

1.3.1 基于回波波形的GLAS数据筛选

本文采用的试验数据为GLA14数据，是测高系统陆地表面最终的数据处理结果，数据的采集时间主要集中在2007-2009年。GLAS系统虽然高程测量精度高，但是由于每个激光脉冲对应的地面光斑足印直径为70m，而GLA14级产品中给出的陆地高程值为每个激光足印的一个平均高程。因此，本文结合系统接收的回波波形信息对足印内的地形特征进行分析，通过一定的方法筛选出可用的GLAS数据作为高程控制点。

激光足印的地形特征与回波波形信息存在一定的对应关系。通过仿真分析发现，地形的复杂程度对于回波波形的影响主要体现在回波的波峰数、波峰峰值、波峰对应的位置、展宽等方面。发射的激光脉冲为高斯型，所以接收到的波形也可由高斯函数进行模拟，由单一层面反射的波形可由一个高斯函数模拟，而由多种层面反射的波形则可由多个高斯函数进行模拟组合才能达到最佳拟合效果。比如，对于平坦地面，其模拟的回波波形如图1（a）所示，而对于阶梯状地形，其模拟回波波形则如图1（b）所示。

图1 不同地形回波波形（a.平坦地形回波波形；b.阶梯状地形回波波形）

本文中，如果回波的波形单一，严格符合高斯分布且只有一个波峰，经过高斯拟合后的标准差小于5ns，则该点被初步筛选出来，然后对照足印区域的影像块，即可判断该点是否可以作为广义高程控制点使用。

1.3.2 GLAS数据坐标转换

由于GLAS激光测高数据的参考椭球是TOPEX/Poseidon，本文中先把GLAS数据转换到WGS-84参考椭球下，便于后续进行精度验证和应用。由于两个参考椭球在纬线方向差别较小，经线方向无改正，因此在进行数据转化时可以只考虑高程值的修正。一般采用经验公式进行转化[15-16]，可以大大简化两个不同椭球之间数据对比的计算，如式（1）。

     （1）

式中，B表示纬度，da表示的是WGS-84椭球和TOPEX/Poseidon椭球长轴之间的差异，db表示WGS-84椭球和TOPEX/Poseidon椭球短轴之间的差异，dh为高程改正值，Hg为变换之前相对TOPEX椭球的高程，HG为变换之后的GLAS数据高程。

2 数据库建设

2.1 数据库设计

本文中广义高程控制点库的设计以面向GLAS激光测高数据为例，按照GLAS激光测高数据类型建立广义高程控制点库。其中激光足印数据源采用GLAS测高数据，足印影像数据采用1:50000国家基础测绘成果图的数字正射影像图，影像块的大小为255×255，分辨率为2.0m。

试验中采用Oracle 11g软件，创建广义高程控制点库命名为“GCPDB”，创建“GCPAdmin”用户，具有控制点数据导入与导出以及系统操作等权限。为了便于数据的操作和管理，创建了GLAS足印数据表“GLAS_PT_TABLE”和GLAS足印影像表“IMG_TABLE”。其中，表“GLAS_PT_TABLE”中的属性字段包括GLAS测高数据的ID值，点所在的百万图幅号，经度，纬度，高程，采集时间，回波波形数据，数据标记，表结构如表1所示。表“IMG_TABLE”中主要用来存储以GLAS测高数据为中心的影像块信息，大小为255×255。属性字段包括ID值，影像块数据，影像块宽度，影像块高度，影像块分辨率。其中ID值与表“GLAS_PT_TABLE”中的ID值对应，表结构如表2所示。

表1 GLAS_PT_TABLE表结构

表2 IMG_TABLE表结构

2.2 GLAS高程和足印影像数据入库

本文中数据源采用的是GLAS激光测高数据2007-2009年的数据，数据范围为中国境内64个百万图幅范围，经过初步筛选后共1202338个点。在Microsoft Visual Studio 2010平台利用C#编写程序，读取二进制格式的GLAS测高数据，并存储到Oracle数据库。

本文中的GLAS激光足印影像数据选取了用于精度验证和初步应用的区域范围的影像数据。基于影像的控制点对于基础测绘成果生产和更新具有非常重要的科学和现实意义，同时对于分析GLAS回波波形与地形特征的关系有很大的作用，因此足印影像块数据作为重要的数据源进行入库。在Microsoft Visual Studio 2010平台利用C#编写程序，利用开源的栅格空间数据转换库GDAL（Geospatial Data Abstraction Library），把以GLAS测高数据为中心的影像块数据存储到数据库中。图2为数据库中GLAS测高数据足印影像与回波波形示意图。

图2 GLAS测高数据足印影像与回波波形

3 精度验证

为了验证GLAS广义高程控制点的精度，收集到太原地区一定范围的机载LiDAR数据和天津地区DEM数据，对GLAS高程控制点进行精度验证。

3.1 太原地区验证

太原地区LiDAR点云数据间隔约为3m，坐标系统采用WGS-84，高程系为WGS-84大地高。平面精度约为0.5~0.8m，绝对高程精度优于0.15m。

针对太原地区LiDAR点数据，采用两种方法对GLAS高程控制点进行精度评价。经过初步筛选的GLAS测高数据还具有粗差值，需要结合足印影像和实际地形剔除粗差值（如图3）。第一种方法是计算GLAS高程控制点的高程与其足印范围内平面距离最近的LiDAR数据点的高程的差值。经统计分析，高差中误差为0.603m，最大误差为1.617m，最小误差为0.017m。统计结果如表3所示。

图3 GLAS足印对应的实际影像和地形

由于GLAS点的高程是直径为70m的光斑范围内的高程均值，因此第二种方法以GLAS高程控制点为中心，计算半径35m足印范围内所有LiDAR点的高程平均值，得到GLAS点的高程值与LiDAR点高程平均值的差值。经统计，高差中误差为0.531m，最大误差为1.645m，最小误差为0.016m。统计结果如表4所示。

表3 GLAS点与LiDAR最近点高差统计表

表4 GLAS点与LiDAR点高程均值高差统计表

3.2 天津地区验证

天津地区试验数据为1:2000比例尺的DEM成果图，该DEM成果经坐标转换后平面坐标系统为WGS-84，高程基准为WGS-84大地高。经测算DEM格网间隔约1.5m，绝对高程精度满足国家基本比例尺DEM成果图的规范要求。

由于GLAS测高数据为离散的矢量点数据，DEM数据为栅格数据，需要将两种数据的格式进行统一才能进行对比分析。利用ArcToolBox中的Spatial Analyst Tool，提取DEM高程值到点（extract values to points），即将DEM栅格数据中的高程值提取到GLAS测高数据中，作为GLAS矢量点数据的属性字段，进行后续的比较和统计分析。

经统计分析，天津地区经过筛选后的GLAS激光点的高程与提取出的高程值的差值中误差为0.706m，最大误差为1.767m，最小误差为0.0004m。统计结果如表5所示。

表5 GLAS点与DEM高程点高差统计表

3.3 精度验证总结

经过对GLAS激光足印影像进行参照分析，发现误差较大的激光点都是位于山区，或者地形发生变化以及有显著的小沟坎的区域，直观表现为高程差异与地形的关系，说明GLAS激光测高数据的精度与地形特征具有密切的关系。在地势起伏较大的区域，高程差异明显，比如太原地区误差较大的GLAS点基本都位于山地；在地形平坦的地区，高程差异普遍较小。总体分析，经过初步筛选之后的GLAS激光测高数据具有较高的精度，可以作为1:5万或者1:2.5万高程控制使用。

4 初步应用

4.1 GLAS广义高程控制点库管理软件

本文基于Microsoft Visual Studio 2010平台，利用C#语言，编写了GLAS广义高程控制点库管理软件，包括GLAS测高数据的导入与导出，足印数据的导入，数据的查询，精度验证等基本功能。其中数据的查询功能可以根据GLAS测高数据的ID值，采集时间，图幅号以及范围查询（图4）。

图4 GLAS测高数据范围查询

4.2 区域网平差应用试验

采用GLAS激光测高数据作为广义高程控制点，将平面和高程控制分离，辅助“资源三号”影像进行三线阵立体区域网平差，以提高平差的高程精度[13]。在太原和天津选取一定范围的区域作为试验区，试验数据采用“资源三号”三线阵影像，平面控制数据为高精度的DOM成果，GLAS激光测高数据作为高程控制数据，高程检查数据为精度验证过程中使用的数据。试验过程中采用四种模式进行平差计算，没有控制点只有检查点、5个平面控制点和0个高程控制点、5个平面控制点和1个高程控制点、5个平面控制点和2个高程控制点，计算结果见表6。结果表明，加入GLAS激光测高数据作为高程控制数据，对于提高平差结果的高程精度有显著作用。

表6  GLAS高程数据辅助的资源三号平差结果统计表

5 结论与展望

本文选取2007-2009年GLA14级数据产品作为数据源，通过分析GLAS回波波形对激光测高数据进行初步筛选，建立GLAS广义高程控制点库，并进行了精度验证和初步应用。结果表明，对GLAS激光测高数据进行初步筛选，可以剔除较大粗差值，提高数据的可靠性；建立GLAS广义高程控制点库，可以方便有效地对高程控制点数据进行管理和使用；将GLAS测高数据作为高程控制使用具有可行性，可以减少外业控制测量的工作量，对于提高生产效率具有很好的参考价值。

下一步将继续完善基于卫星激光测高数据的广义高程控制点数据库的建设工作，同时深入开展广义高程控制点库的应用研究，实现卫星激光测高与光学影像的有效集成，为全球无地面控制的三维地理信息快速获取服务。

致谢

本文得到了国家测绘地理信息局基础测绘项目“基于星载激光雷达广义高程控制点的资源三号高精度立体区域网平差研究”以及江苏省测绘地理信息科研项目（编号：JSCHKY201410）的支持，在此一并表示感谢。

参考文献

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