西部探区三维影像DEM制作技术研究
1 引言 近年来,随着物探市场的开拓以及施工工区的多样化、复杂化,原有的地形图因其现势性差已经满足不了施工的需要,特别在复杂地区进行物探施工时,传统的施工地形图不能直观的展现工区的地形、地貌等重要地理信息。为了改变这种现状,摒弃对地形图的...
- 作者:刘金萍,王永强来源:2014测绘学|2015年02月28日
1 引言
近年来,随着物探市场的开拓以及施工工区的多样化、复杂化,原有的地形图因其现势性差已经满足不了施工的需要,特别在复杂地区进行物探施工时,传统的施工地形图不能直观的展现工区的地形、地貌等重要地理信息。为了改变这种现状,摒弃对地形图的依赖以及减少矢量化工作的强度,从2006年起,地球物理勘探开发公司投入了大量的人力、物力研究遥感技术在物探施工中的应用方法。通过技术人员的系统研究,遥感影像技术在物探施工中已经有了长足的发展,在山东、四川探区经过的大量的实践,运用已经比较成熟,尤其在测量的控制网设计,绘制草图以及野外踏勘、变观设计等方面得到了很好的应用,生产过程中通过该技术的运用,做到提前变观设计,有效的避开障碍物,提高了物探生产效率。随着管理局对西部新区快速上产的指示,西部探区已经成为当前施工的重点和热点,遥感影像的大量、高效的运用已经势在必行。在不断的使用及推广过程中发现DEM数据的制作和使用方面存在很大问题。本文主要针对DEM数据获取及使用进行研究,旨在提供一套适用于西部探区的DEM制作使用流程。
2 DEM数据来源
数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)是一定范围内规则格网点的平面坐标(X,Y)及其高程(Z)的数据集,它主要是描述区域地貌形态的空间分布,是通过等高线或相似立体模型进行数据采集(包括采样和量测),然后进行数据内插而形成的。DEM是对地貌形态的虚拟表示,可派生出等高线、坡度图等信息,也可与DOM或其它专题数据叠加,用于与地形相关的分析应用,同时它本身还是制作DOM的基础数据。
目前DEM的获取方法主要有以下四种方式:(1)从美国官方下载(包括空间分辨率为30米的ASTER GDEM和空间分辨率为90米的SRTM DEM数据);(2)利用卫星影像的立体像对生成DEM数据;(3)地形图矢量化后生成DEM;(4)利用测量数据内插生成DEM数据。由于后两种方式工作量大,生产周期长,不能满足生产需求,所以我们重点针对前两种方法进行研究。
2.1 ASTER GDEN DEM数据
利用ASTER GDEM第一版本(V1)的数据进行加工得来,是全球空间分辨率为30米的数字高程数据产品。数据时期为2009年,数据类型为IMG,投影为UTM/WGS84,覆盖范围遍及全球。
SRTM(Shuttle Radar Topography Mission),由美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量。该版本利用新的插值算法得到的SRTM地形数据,此方法更好的填补了SRTM90的数据空洞。插值算法来自于Reuter et al.(2007) SRTM地形数据按精度可以分为SRTM1和SRTM3,分别对应的分辨率精度为30米和90米数据(目前公开数据为90米分辨率的数据,本项目采用)。数据格式TIFF,WGS84地理坐标系。
SRTM的数据组织方式为:每5度经纬度方格划分一个文件,共分为24行(-60至60度)和72列(-180至180度)。文件命名规则为srtm_XX_YY.zip,XX表示列数(01-72),YY表示行数(01-24)。RTM90覆盖情况:
图1 SRT,数据覆盖范围图
3 基于ASTER GDEN DEM和SRTM DEM数据精度评价
对遥感影像进行校正处理时,需要建立特定的模型来表达像元与真实地面之间的映射关系,而地面控制点的作用就是用来求解这些模型的参数。地面控制点的质量直接影响着求解出的模型的可靠性,进而影响了图像校正的结果,所以,获得高精度的地面控制点是进行后续图像处理的基础。另外,我们以地面控制点来评价上述两种DEM的精度。
在使用的57个实测坐标点中,7个点在提取DEM高程值时出现高程值异常情况:
表1 SRTM数据异常值
点号 |
实测高程(m) |
SRTM90(m) |
GDEN(m) |
b15_22 |
34.931900 |
-9999 |
18 |
b31_40 |
9.681700 |
-9999 |
0 |
B36_46 |
18.478300 |
-9999 |
4 |
b49_23 |
20.696500 |
-9999 |
7 |
b52_37 |
10.642900 |
-9999 |
2 |
b53_23 |
14.511200 |
-9999 |
0 |
b54_14 |
10.196800 |
-9999 |
0 |
-9999为无效像素值,即数据空洞,具体原因可能是:由于雷达阴影、回波延迟、边界误差、相位解缠误差等因素的影响,合成孔径需达在获取地形数据的过程中,信号可能受到干扰,或者发生镜而反射、需达阴影或回波滞后等情况,导致部分地区出现数据空洞,尤其在水体和高山峡谷地区。目前发布的SRTM90仍然分布有一些较小的高程空值单兀或区域(包括空白数据、无效数据和异常数据等),填补一直以来是SRTM90数据应用者而临的问题,具体方法可以归纳为基于多源数据的填补方法和基于空间插值的填补方法两种类型。基于空间插值的填补方法直接利用SRTM90原始数据空洞的邻域单元进行填补计算,采用数学方法进行填补,主要是采用插值方法,这里不做详述。
上面7个点在提取DEM高程值时出现了错误,应从数据中剔除,剩余50个点高程值正常,对其进行统计分析,计算其中误差、最大误差、最大相对误差、最小误差、最小相对误差,结果如下表。
表2 DEM精度评价表
分析结果 |
SRTM90(m) |
GDEN(m) |
中误差(RMSE) |
8.432339 |
13.231563 |
最大误差 |
17.314200 |
22.8882 |
最小误差 |
0.1181 |
1.111300 |
最大相对误差 |
0.9047 |
0.848832 |
最小相对误差 |
0.0013 |
0.003684 |
结果分析:
(1)SRTM90数据的中误差、最大误差、最小误差、最小相对误差均小于GDEN数据,最大相对误差略大于后者,说明SRTM90数据的总体精度要比GDEN数据好。
(2) 较SRTM90数据而言,GDEN数据没有发现数据空洞,某些点的精度要高于SRTM数据,可以考虑两种DEM配合使用。
由于西部工区缺少立体像对,我们选择的试验数据为景号为740-231的IRS-P5立体像对作为数据源,对后续的DEM提取及DOM的生成进行研究。该景影像是地面分辨率为2.5m的全色影像,拍摄时间为2010年1月28日,采用地图投影,坐标系为WGS-84系统,其影像如图2所示。
图2 740-230-F影像 740-230-A影像
4.1 DEM提取流程
基于IRS-P5立体像对提取DEM的流程如图3所示。
图3 DEM提取流程图
本过程的数据处理平台是基于ENVI软件的DEM提取模块-DEM Extraction,该模块实现了DEM提取的流水线作业模式,需要较少的人工参数设置就可以自动运行。
相对定向是确定立体像对的两个像空间坐标系之间的相对方位元素,这些元素所表示的含义随着相对方位元素系统的不同而发生着改变。常用的相对方位元素系统有三种:一是以地辅系为基础的相对方位元素系统,这种系统的原点与基线都在第三方,在进行解算时要先求出各自坐标系相对基准系的方位,然后即可得出两像对坐标系的相对方位元素;二是以左像空系为基础的相对方位元素系统,这种系统的特点是固定一个光束,移动和转动另外一个光束,便可以确定两个光束间的相对方位;三是以基线坐标系为基础的系统,该系统以左摄站为原点,摄影基线为X轴,左主核面为XZ面,Z轴向上为正,Y轴按右手法则来确定,它的特点是在不改变两投影中心位置的情况下,通过旋转两个光束来确定相对方位。
无论以何种系统为基准的相对方位元素求解,都需要在两幅图像中选择一定数目的节点(Tie Points,TP)。这些像点只包含了各自在其图像的行列信息,它们的选取要求均匀分布在整个工作区,而对于其数目的要求,要根据研究区域的复杂程度而定,但是为了后续的模型拟合需要,一般最少需要9个点。本论文选择了10个均匀分布在研究区的点作为TP点。
利用遥感影像自带的RPC文件和选择的一些节点就可以恢复立体像对的内方位和相对方位,此时所有同名光线成对相交,这些同名光线相交的交点就构成了与实地相似的几何表面,这就是几何模型。确定几何模型和相对应的真实地面之间的的关系就是绝对定向,此过程需要一定的具有大地坐标和高程信息的地面控制点参与,一般要求至少选择4个点。通过研究发现以IRS-P5立体像对为例,使用1个控制点比不使用控制点时,其定位精度从55.80m提高到了5.80m,当控制点数目达到6个时,其定位精度接近5.0m,之后控制点数量的再度增多对精度的提高并不显著。因此,课题在进行DEM生产时也采用经验的6个地面控制点参与影像的绝对定向,其分布如图4所示。
图4 GCP分布图(左右影像)
1) 核线影像
对立体像对的两个原始数字影像进行重采样,使影像扫描行与核线重合,并使同名核线的影像扫描行的序号相同。由于同名像点必然位于同名核线上,所以生成核线影像后能够为立体观测提供无上下视差的立体模型,便于立体观测;同时生成核线影像后,在利用影像匹配方法进行三维信息提取中能够将二维相关转换成一维相关,提高了影像匹配的效率和可靠性。
2) 核线几何关系解析
基于数字影像几何纠正的核线解析关系如图5所示:
纠正前
纠正后
图5 核线的解析关系
3) 核线的重排列
立体影像按照核线解析几何关系进行纠正,然后沿核线重采样得到的一维相关的两幅影像就是核线图像。本研究获取的核线影像如图6所示。
左核线影像 右核线影像 RGB显示(左左右)
核线影像生成之后,要进行左右影像地匹配,生成视差数据(Parallax Image)和建立DEM所需要的参数(DEM Posts),之后即可生成DEM。本研究生成的DEM数据如图7所示。
(a)原始影像 (b) DEM数据
图7 原始影像与生成的DEM数据
4.6 DEM编辑
由于地形、薄云等因素的影响,会使生成的DEM中存在着噪声,为了提高DEM数据的可靠性以及保证后续高精度DOM的生成,必须对生成的DEM进行粗差检测和编辑。粗差检查的方法分两步:(1)首先对生成的DEM图像进行整体检测,运用处理平台的滚动窗口和缩放窗口逐块的进行DEM查看,对出现异常的像元或者是较小面积的区块,要采用一定的算法进行修复;如果产生可疑的区块较大,要对照原始影像查看该区域与周围区域的地形相对关系,以此来确定该可疑区域是正常显示还是真正的异常,如果是真正出现异常,则采用相应算法进行修复。此办法只能对异常很明显的像元或者区域进行检测;(2)针对第一步无法检测出的异常,我们需要将DEM数据与原影像进行叠加获得三维立体显示,之后利用处理平台的缩放和旋转功能进行DEM数据与实地信息拟合的检测,对出现地形相对关系错误的异常区域,比如,三维显示的水面高于周围的路面或者房屋等,要采用一定的算法对其进行编辑处理,直到DEM数据不再存在异常为止。
5.1 DEM质量检查
DEM数据的生成是在一定数据的基础上,基于一定的算法通过必要的流程而获得的,从基础数据的获取、算法的选择到过程的控制,都会存在着一定的误差,这势必会给生成的DEM带来质量上的影响,因此在对DEM进行评定特别是利用DEM数据进行后续产品生产时,其质量控制和检查是很有必要的。DEM数据质量检查的内容包括以下方面:
(l) DEM原始数据的质量;
(2) DEM原始的数学基础;
(3) DEM数据起止点坐标的正确性;
(4) DEM高程值的有效范围;
(5) DEM接边正确性;
(6) DEM的内插模型;
(7) DEM的元数据文件是否正确。
对基于遥感立体影像提取DEM数据模式而言,其质量的检查就很简单,主要包括:
(l) DEM原始数据的检查;
(2) DEM内插模型的检查;
(3) DEM地理信息的检查;
(4) DEM高程值有效范围的检查;
(5) DEM接边正确性;
对DEM原始数据的检查主要是查看用于DEM提取的两幅立体像对、RPC文件以及进行绝对定向的地面控制点;对于DEM内插模型的优劣,从数学角度而言,可从拟合程度、外推能力以及计算时间等方面进行比较和评价;对DEM地理信息的检查,主要是查看其分辨率、地理坐标以及投影等信息;对DEM高程值有效范围的检查,主要是采用一定的数学指标对DEM进行精度检测,避免奇异点的出现,可以选择一些样本点进行统计分析也可以全波段参与检查;对于大面积的DEM数据生产,在单幅DEM生产完成后,还需要进行接边处理,对接边的检查主要是看接边区域是否出现重叠、衔接不上或者是发生变形的情况,这在软件平台中都是很容易实现的。在以上所讨论的几个方面中,最重要的是对生成的DEM进行数学精度的检查。
5.2 DEM精度评定方法
DEM质量的检查只是从宏观方面对其进行定性检测,如果要利用生成的DEM进行后续产品的生产,那么必须要定量的对其进行分析评价,即精度的评定。DEM精度评定方法一般有三种:一是理论分析,二是试验检测,三是理论与试验相结合。理论分析方法就是从数学角度出发,建立一个尽可能包含影响DEM精度的所有因素的数学表达式,通过一定的运算来求解DEM的精度,该方法的特点是把包括操作过程中的随机因素在内的所有因素都进行抽象量化,易于计算,但不同的操作模式所包含的误差因素不同,就是对于同名因素来说,在不同的模式中也有不同的权重,因此由理论分析方法建立的数学模型具有一定的局限性;试验检测是用抽样的方法对内插生成的DEM与真值作比较分析,从结果中评价DEM的精度;理论与试验相结合的方法就是在先验模型的基础上,通过一定的试验来完善模型或者是建立一个新的模型。一些常用的精度评定模型如表3所示。
表3 DEM精度评定模型
类别 |
|
具体方法 |
误差理论 |
理论模型 |
基于协方差和变差模型 基于傅里叶分析模型 基于高频谱分析模型 基于三角网数据建立DEM表面精度模型 基于格网数据建立DEM表面精度模型 |
经验模型 |
DEM精度与格网间距的关系模型 | |
数学方法 |
几何观点 |
重生等高线与原始等高线套合 |
解析观点 |
逼近误差 | |
统计观点 |
检查点法、传递函数法、协方差函数法 |
DEM精度评定内容有两种:一是只对高程精度进行评定;二是对平面精度和高程精度同时评定。但在实际应用中,一般只讨论DEM高程精度的评定问题。
通过研究我们发现:从高程精度看,SRTM90m数据能够满足1:50000比例尺DEM在山地的高程精度要求;ASTER GDEM数据能够满足1:50000比例尺DEM在高山地的高程精度要求以及1:100000比例尺DEM在山地的高程精度要求;SRTM90m数据存在空洞,在使用前需要检查、填补;两者可配合使用。
建议:
(1)当工区对于DEM数据的高程精度低于或接近于1:50000比例尺的要求时,完全可以使用SRTM90m数据,对于SRTM90m数据的空洞问题,可采用ASTER GDEM数据进行插补。
(2)基于立体像对提取DEM是一种快速、低成本的高程数据获取方法,使用少量的地面控制点,即可满足1:50000比例尺的精度要求,当地面控制点足够时,甚至可以达到1:10000比例尺的精度要求。因此在地势较为复杂、交通不便的地区利用IRS-P5立体像对大面积地提取中、大比例尺的DEM具有一定的可行性。
参考文献:
1、党安荣等,ERDAS IMAGINE遥感图像处理方法,清华大学出版社, 2003.05
2、刘善伟,面向海岛海岸带的遥感影像几何精校正方法研究,中国石油大学(华东),硕士论文2008
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4、夏涛 杨武年等,利用ASTER立体像对提取相对DEM及正射影像地图制作,测绘科学,2007,第3期
5、刘利红 吴海宽,基于立体像对的DEM提取和正射影像图制作研究,内蒙古科技与经济,2011,14
6、王贵林 杨艳明等,基于ASTER遥感立体像对的DEM提取,测绘英才网,2009,07
7、潘倩,利用IRS-P5立体像对提取震灾区DEM及应用研究,成都理工大学,硕士论文2010