高分辨率卫星影像GPS像控点数据库建设研究

潘振祥

（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）

摘 要：通过对 SPOT 5_2.5 m 高分辨率卫星影像数据校正采用的各类控制资料的分析，阐述了 GPS 像控点数据库建设的必要性，通过对像控点的选取、外业施测、精度评价及 GPS 像控点数据库建设等论述，提出了选用 GPS 控制点作为 SPOT5_2.5 m 高分辨率卫星影像数据校正控制资料，可保证影像校正精度、节省时间和减少投资。

关键词：卫星遥感 控制点 影像校正 数据库

0 引 言

随着信息技术的快速发展，卫星遥感技术得到了突破性进展，特别是 2002 年 5 月 4 日法国SPOT 5 号地球遥感卫星进入预定轨道，极大地促进了各应用行业的科技进步和管理水平。高分辨率卫星遥感在国土资源调查评价、土地利用动态监测、土地更新调查以及大中比例尺地形图测绘等方面已取得显著成绩。

针对 SPOT 5_2.5 m 高分辨率卫星影像数据，其几何校正主要采用二维多项式和三维数字微分纠正两种模型，采用的校正控制资料主要有 1∶1 万或更大比例尺数字栅格地形图（DRG）、土地利用数字栅格图（LUDRG）等。笔者通过相关研究，认为高分辨率卫星影像数据的校正控制资料选用像控点更合适。针对这一思路，项目组进行了一系列探讨和研究，并基于 MapGIS 平台建立了河南省部分地区 GPS 像控点数据库，为今后相关工作的开展奠定了基础。

1 现 状

目前，各种分辨率卫星影像校正基本上都是参照“满足”相关精度要求的地形图、数字栅格地形图或土地利用数字栅格图等，针对 SPOT 5_2.5 m 数字正射影像图的制作，国土资源部地籍司专门制定了《SPOT 5_2.5 m 数字正射影像图制作技术规定》，明确规定 SPOT 5_2.5 m 数字正射影像图要“以 1∶1 万（或更大比例尺）数字栅格地形图、土地利用数字栅格图或高精度外业控制点为控制资料”，笔者通过近年相关工作，认为目前采用的校正控制资料，尤其在河南省存在以下问题。

1.1 河南全省现有 1∶1 万地形图尚未全覆盖，地形图精度存在差异，现势性差

覆盖河南省的 1∶1 万地形图共计 6565 幅，而目前成图仅 5600 余幅，尚有约 15% 未成图。已有地形图大部分是 20 世纪 60～80 年代分别由测绘部门、地矿测绘单位和煤田地质测绘单位施测，成图精度存在差异，且由于纸图变形，经部分抽查，个别地形图公里格网连线与图上公里网十字点的实际偏差达 1～3 mm，极个别超过 3 mm，如果拿这些地形图作为控制资料对 SPOT5_2.5 m 高分辨率卫星影像进行校正，其校正精度难以满足规范要求；其次，已有地形图距今已三四十年，局部地表要素早已面目全非，寻找同名地物点较困难，即使是更新过的地形图，也仅仅对主要地物如主要道路、建制镇以上居民地等进行更新，其他大部分地物、等高线等均沿用原图。

1.2 土地利用现状图（数据库）难以满足精度要求

河南省土地利用现状调查于 20 世纪 80 年代末起步，90 年代中期结束，调查方法基本上采用 1∶1 万航空影像平面图或 1∶3.5 万彩红外航片放大片及 1∶1 万地形图进行外业调绘，然后进行室内转绘及面积量算、平差等，所有过程均人工 *** 作，受各种因素干扰，成图质量差别较大，如果用土地利用现状图（数据库）作为控制资料校正 SPOT 5_2.5 m 高分辨率卫星影像数据，其校正精度难以满足规范要求。

2 像控点选取

本次试验研究涉及河南省平顶山、许昌、漯河三市的八景 SPOT 5 卫星影像和覆盖试验区的1∶5 万比例尺的 DEM，共选取影像校正控制点 152 个。

像控点选取原则是点位分布相对均匀，特征明显，交通便利，数量足够，尽可能在全色光谱上选取，尽量避开高压线、大面积水域等。

为提高外业测量效率及精度，选取像控点后，将选取的像控点制作成便于携带和保存的“像控点外业测量成果表”，分别记录像控点编号、点位及放大的示意图、WGS84、1954 北京、1980年西安三套坐标和点位说明等，作为建立 GPS 像控点图形图像数据库的基础数据。

3 像控点外业施测

像控点外业测量采用附合路线法，各像控点平均间距约 13 km，顺序号前加“P”的点位表示本次测量的像控点，前面加“C”的为 C 级 GPS 控制网点，像控点与 C 级点共同组成 GPS 控制网（图 1）。

图1 像控点及所参照的 C 级 GPS 控制点分布示意图

本次 GPS 控制测量利用河南省大地控制数据 C 级 GPS 控制网点成果的三套数据（分别为WGS 84、1954 北京和 1980 年西安坐标）作为起算数据，依据《全球定位系统（GPS）测量规范》，采用静态方式同步进行观测，三台套 GPS 接收机为一组，观测时段长度为 45 分钟，卫星高度角≥ 15°，有效观测卫星总数≥ 4 个，作业员现场填写外业测量记录表，并采用数码摄影和点之记的方式详细描述像控点点位情况。测量数据采用南方测绘软件进行基线解算及平差处理并进行高程拟合，分别解算出校正控制点基于三套坐标系统的三套数据和拟合高程，本次 152 个像控点的平面位置最弱点点位中误差为 6.8 cm，高程拟合内符合精度 0.321 m，成果精度符合规范要求。

4 影像数据处理和 DOM 制作

影像数据处理主要包括影像的配准、融合、正射纠正、镶嵌和 1∶1 万正射影像图（DOM）的制作等。由于本次采用 SPOT 5_2.5 m 卫星影像是单景多光谱数据与全色数据同步接收的，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此采用相对配准的方法。在影像数据融合时，考虑到获取完整项目区的数据接收时段不同，空中云雾干扰以及地面光线不均匀等因素，造成景与景之间存在差别，在数据融合前对数据进行了线性拉伸、纹理增强等预处理，使整景图像亮度适中、纹理清晰、细节突出，以提高目视解译精度。图像融合处理主要采用了最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行融合，融合后图像则采用直方图调整、USM 锐化、彩色平衡、色度饱和度调整和反差增强手段，以使整景图像色彩真实均匀、明暗程度适中、清晰，增强专题信息，特别是加强纹理信息。

遥感影像正射纠正是采用专业遥感影像处理软件 ERDAS 中的 LPS 正射模块进行的。本次纠正采用 SPOT 5 物理模型，控制点均匀分布于整景影像，每景 25 个控制点，对相邻景影像重叠区有 2 个以上公共控制点。正射纠正以实测 GPS 控制点和 1∶5 万 DEM 为纠正基础 , 以景为单位，对 SPOT 5_2.5 m 融合数据进行纠正，采样间隔为 2.5 m。

影像镶嵌采用的是 ERDAS 中的 LPS 正射模块批量处理模块，相邻两幅影像，均采集了两个以上的公共控制点，保证了影像镶嵌精度。

DOM 制作采用 Image Info 工具，按照国家 1∶1 万分幅标准进行裁切，覆盖完整的县级行政辖区，图幅整饰依据《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》，采用 MapGIS 软件，投影参数按照高斯－克吕格投影、1954 北京坐标系、1985 年国家高程基准的方式生成 1∶1 万标准分幅图幅整饰。

5 DOM 精度评定

DOM 精度评定采用外业实测检查点作为评定参考，评定方法为检查点选取法：通过选取DOM 影像与外业实地测量检查点的同名特征地物点，计算其校差和中误差。

5.1 检查点的选取和外业测量

检查点选取：随机抽取一景影像作为评定单元，选取不同于校正控制点的 30 个相对均匀分布的检查点，点位的选取原则与像控点一致，选点时尽量避开高压线、大面积水域等影响因素区域。

检查点测量：检查点的外业实地测量与像控点的测量方法一致，即采用附合路线法形成一个整体的 GPS 控制网，采用静态方式同步、同精度进行测量。

5.2 校正精度计算

精度评定公式如下：

河南省遥感影像规模化高效率处理技术及数据建库综合研究

式中：rms——点位中误差；

n——检查点个数；

ui——DOM影像上检查点的x、y坐标；

vi——GPS外业检查点的x、y坐标。

按照《SPOT5_2.5m数字正射影像图制作技术规定》1∶1万DOM的制作精度指标：平原、丘陵区点位中误差不大于±5m；山区不大于±7.5m；高山区不大于±10m。本次精度评定所选地区主要为平原区，局部为丘陵区，经测算，所取点位中误差为±2.62m，完全满足1∶1万DOM制作精度要求。校正精度评定计算表见表1。

表1 校正精度评定计算表

续表

6 GPS 像控点数据库的建立

为实现精确地理编码中的几何控制及成果检查的高效率与高精度，建立GPS像控点数据库，以满足影像纠正与配准的要求。

GPS像控点数据库建立，以河南省1∶50万地理底图作为工作底图，输入控制点空间坐标文件，并采集属性与图形文件，建立数学基准的统一像控点文件。

采集的像控点图像信息，除包括一般像控点所具有的地理坐标信息之外，还包含与待纠正影像相关的特征地物的纹理信息、分辨率信息、比例尺信息等。

采集控制点属性信息。采集控制点属性记录每个控制点的分辨率、比例尺、范围、椭球体信息、投影信息、坐标系信息（北京1954年坐标、西安1980年坐标、WGS84坐标）、数据库的生产单位、生产日期等。

图2 像控点图形图像数据库示意图

7 结束语

土地更新调查、土地利用遥感动态监测及土地违法案件执法检查等不仅要考虑遥感影像的校正精度，同时要考虑其现势性、影像处理时间和投入成本等。GPS 像控点数据库的建立，不仅满足 SPOT 5_2.5 m 卫星影像的校正精度要求，同时为今后同地区、同类工作的开展奠定了基础，极大地降低了投入成本，节省了影像处理时间，起到了“一劳永逸”的作用。

参 考 文 献

党安荣，等.2003.ERDAS IMAGING 遥感图像处理方法［M］.北京：清华大学出版社

王之卓.1990.摄影测量原理［M］.武汉：武汉测绘科技大学出版社

尤淑撑，刘顺喜.2002.GPS 在土地变更调查中的应用研究［J］.测绘通报（5）：1～3

张继贤，等.2000.图形图像控制点库及应用［J］.测绘通报（1）

（原载《国土资源信息化》2007 年第 3 期）

曾福年 赵翠玲

（中国国土资源航空物探遥感中心，北京，100083）

摘要：本文探讨了建立SPOT5图像控制点数据库的原理和方法，介绍了如何建立适合于SPOT5校正的控制点数据库，并提取控制点与待纠正影像进行自动或人工干预匹配，寻找预正射影像上的同名点建立控制点对，实现对影像的几何纠正。

关键词：SPOT5图像；控制点数据库；匹配；几何纠正

1 引言

SPOT5图像的正射纠正是土地动态监测项目中图像处理的一个基本过程，无论是物理模型方程法还是多项式纠正法，都需要利用地面控制点来解算转换矩阵以实现几何纠正。目前，土地动态监测项目已经开始建立许多的图像控制点，包括正射纠正后的航空或高分辨遥感数字图像控制点、扫描纠正后的大比例数字地形图上图形控制点和新测的野外GPS图像控制点。但这些控制点要有效地利用起来，其关键是有效地管理这些控制点。这些控制点应该在使用后被存储，再次使用时可以重新调用和更新。因此，建立控制点数据库以实现控制点的有效利用就非常必要了。由于图像控制点的特殊性，本文就图像控制点数据库的建立和使用方法进行阐述。

图像控制点就是包含具有地理位置信息的一个地物的图像，其存储格式是带地理信息的栅格形式。图像控制点是利用影像之间的匹配来寻找预正射影像上的同名点，从而可以避免传统控制点的标志在预正射影像上不易于识别的困难。在计算机软硬件和模式识别技术的支持下，利用图像控制点来代替传统的控制点进行几何纠正，可以大大减轻劳动强度和提高作业效率与纠正精度。

2 图像控制点库建立

图像控制点数据库的根本目的是用来对控制点进行有效的管理并方便地提取控制点来实现图像的几何纠正。这要求数据库的设计应围绕着控制点的使用来进行。在进行SPOT5几何纠正时，待纠正影像的概略空间范围是根据SPOT5 的轨道参数已知的，控制点就是按照这个范围来提取的。控制点数据库首先实现以空间范围为基础的控制点查询是控制点数据库的最基本功能，同时，每一个图像控制点都包含两种数据，图像数据和属性数据，这两种数据的连接是应用控制点数据库的重要依据。应用控制点数据库应使用带有自动位置预测的遥感软件。图像控制点数据库的设计就是根据这三个基本原则来进行的。

2.1 图像控制点来源

图像控制点是以图像为基础，以矢量为辅的文件。

（1）把正射纠正后的航空或遥感数字图像上裁剪下来的典型区域的一小块范围的图像作为图像控制点。

（2）根据野外GPS控制点坐标，在原始图像上标注控制点的位置，并附带有原数据说明文档和实地数码相片。

（3）从扫描纠正后的数字地形图上得到的典型地物区域的一小块范围的数字图像作为图像控制点。

（4）图像控制点参考坐标系统应与要求的成果图像的坐标系统一致。

2.2 基础控制点库的内容

控制点库是管理图像控制点的，图像控制点包含两种数据：图像数据和属性数据。无论采用何种方式采集的图像控制点，都同时具有这两种数据。图像数据和属性数据分开存放在不同的库体之中，图像数据的存储格式是栅格形式，而且属性数据的存储格式是矢量形式。图像数据和属性数据必须建立存放在不同的库体之中的连接。

2.2.1 图像数据

图像控制点是以栅格形式存储的包含某一个明显地物的图像。在数据库中，由于栅格图像的特殊性，它无法像属性数据以一条记录来存储，每一个图像都是以栅格文件存储在一定的目录下，按目录来进行管理。图像的大小一般在100×100像素和200×200像素之间，以能包含一明显地物为准。图像控制点区别于传统的控制点就在于它有图像数据。图像中的明显地物是指在一定的范围内可以区别于周围其他地物的，可以是一个道路的交叉口，也可以是一个小河流的拐弯处，甚至可以是一个小岛。它的特点使得它在传统的控制点无法确定的区域能够选点进行几何纠正。

2.2.2 属性数据

属性数据是用来描述控制点的地理位置等关系的。一组图像要当作控制点来进行几何纠正，它们必须具有在某一确定的投影空间的正确的相互位置关系。图像控制点的地理位置就是由它们的属性数据来描述的，为了正确描述地理位置关系，每一个控制点的属性数据要具有和影像数据进行联结的一致ID标识号，以实现图像数据与属性数据的正确连接。所有控制点的属性数据格式是相同的，因此属性数据库是关系数据库，每一个图像控制点的属性以规定的格式记录。属性数据记录包括：图像控制点来源；控制点坐标；数据说明；参考椭球；影像的比例尺；超级连接的野外GPS控制点数码相片。

2.2.3 坐标系统

所有的图像控制点都是投影到一定的参考坐标系统里的。为了提高数据库的使用性能，正确表示控制点在整个数据库范围内的相互地理位置关系，控制点应该采用统一的坐标系统，以利于控制点的正确查询提取与使用。

2.3 控制点库的结构

不同地区的控制点数目不同，大范围地区的控制点数据量非常大。大范围地区单一的一个数据库对于控制点的查询使用是非常不便的，会降低数据库的性能，因此为了快速方便地查询提取控制点，就要以索引的方式来层层建库，形成一个树形结构的控制点库体。由于控制点是按空间的地理位置来分布的，因此按地理位置范围来将一个大的区域分为几个小的区域是合理的，而且可以根据实际的情况来对小的区域进行进一步的细分，由此从上到下建立一级一级的索引数据库。

顶级数据库是全局数据库，它描述的是整个建库范围内的分区数据库的信息，也是关系数据库。它的记录描述的内容是：子数据库的名称，子数据库所包含的范围信息等。根据实际的情况，子数据库中描述的可以是再下一级的数据库的信息，也可以是控制点的信息。

图1 树形数据库结构

在这个树形的数据库结构中，叶子数据库处在最基础位置，描述的是图像控制点的信息。当要从数据库中提取控制点时，就可以从顶端的数据库一层一层地向下查询，直至叶子数据库查询基础控制点库的内容，见图1。

从结构图看出，由于图像和属性数据是以文件存放在某一确定的目录中，图像数据库的管理实际就是对文件目录的管理。合理的组织文件目录才能够实现图像数据与属性数据的连接，这就要求目录的结构与命名和属性数据库要一致。

3 控制点库的应用

图像控制点库的目的就是有效地组织管理控制点，方便地提取某一影像范围内的控制点来进行几何纠正。一景待纠正的SPOT5 影像，由于原始数据轨道参数的导入，可以得到它的一个带有地理信息的影像。根据这个地理信息范围，从最上一级的控制点数据库开始，找到这一影像所在范围的子数据库，再进入下一级数据库，进行同样的判断，直至最底层的数据库，就可以提取出位于这一影像范围内的图像控制点，进行几何纠正。

一个控制点一旦被提取出来，就可以获取它的地理位置数据，根据它的位置和待纠正遥感影像的地理信息，可以自动匹配控制点在影像上的大致位置范围，在这一范围内进行搜索，可以大大缩小同名点匹配的搜索过程，提高匹配的速度和精度。

在使用控制点时，不管 GPS 控制点还是图像控制点，简单的方法是在待纠正的影像上标识出控制点的大致范围，这可以仅根据控制点的地理坐标和影像的范围来获取，然后用鼠标在计算机屏幕上通过点击来获取控制点的同名点的影像像素坐标。要实现几何纠正的自动化，就要利用影像的匹配技术来进行控制点与待纠正影像上的同名点的自动匹配。根据控制点的种类的不同，采取不同的匹配技术来进行。控制点数据库中应用过程参见图2。

图2 控制值数据库应用过程

3.1 遥感数字图像控制点配准方法

对正射纠正后的航空或遥感数字图像上裁剪下来的典型区域的一小块范围的图像作为图像控制点采用基于区域特征的和基于点特征的配准方法。

3.1.1 基于区域的配准方法

基于区域的配准方法是将待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域从统计学上进行比较，其相似度评测标准是从两块区域的标准化交叉相关系数中取最大值者。也可以通过FFT变换将图像由时域变换到频域，然后再进行配准。对位移量比较大的图像，可以先校正图像的旋转，然后建立两幅图像之间的映射关系。但如果图像中存在比较大的噪声和灰度差异时，这个交叉相关测量标准就变得不可靠。

3.1.2 基于点特征的配准方法

基于点特征的配准方法有较高的性能。它有两个过程：特征抽取和特征配准，一系列的图像分割技术都被用到特征的抽取和边界检测上。如Canny算子、拉普拉斯高斯算子、区域生长算子。抽取出来的空间特征有闭合的边界、开边界、交叉线以及其他特征。特征匹配的算法有：交叉相关、距离变换、动态编程、结构匹配等算法。

3.2 GPS 控制点配准方法

对野外GPS控制点在原始图像上标注控制点的位置和扫描纠正后的数字地形图上得到的典型地物区域的一小块范围的数字图像作为控制点采用人工匹配同名点的方法。

由于地形图控制点所提供的仅是地物的一个结构信息，类似于影像的纹理。它不反映地物的光谱信息，与待纠正影像上的内容不一致；它不能利用控制点片中的数据直接来进行影像匹配。因此，只能利用这一个结构信息采用人工匹配同名点的方法，在可以自动预测控制点在影像上的大致位置范围内，根据影像的纹理特征寻找控制点的同名点。

综合上述方法，在对足够数目的控制点进行匹配找到同名点后，就可以根据这些控制点解算转换矩阵实现几何纠正。

图像控制点库的建立是一项基础的工作，大量的数据要输入数据库。一旦数据库建立起来，可以利用最新的遥感数据进行更新，当需要利用控制点对新的遥感数据进行几何纠正时，可以方便快捷地提取控制点，提高工作效率，为土地调查工作提供技术保障。

参考文献

Barbara Zitová and Jan Flusser.“Image registration methods：a survey.”Imaging and VisionComputing，vol.21，pp.977～1000，2003

张祖勋，张剑清.数字摄影测量学.武汉：武汉测绘科技大学出版社，1996

张祖勋、张剑清.山区遥感（RS）影像的小面元微分纠正.第三届海峡两岸测绘发展研讨会论文集，2000，12

陈跃峰，肖自美.基于内容查询的图像数据库系统模型［J］.中国图像图形学报，1997

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