图像数据获取方法有哪些

常用的数据获取方式有：

1、公开信息及整理

比如统计局的数据、公司自己发布的年报、其他市场机构的研究报告、或者根据公开的零散信息整理

2、购买的数据库

市场上有很多产品化的数据库，比如Bloomberg、OneSource、Wind等等，这个一般是以公司的名义买入口，不光咨询公司还有很多高等院校及研究机构也买了

3、自己的数据库

自己维护的数据库有，但是比较少，一是专业的数据公司差不多能想到的都做了，二是自己做数据库其实是一件很麻烦的事情。在有些数据是外界无法得到的情况下有可能自己维护一个小型的数据库

4、咨询行业专家

当然是有偿的，这个在项目中应该蛮常见的。有些行业专家会专门收集和销售数据，想要的基本能买到。

5、发问卷

有时候为了单独的项目也会收集很特别的数据，如果外界实在没有但是项目上没有不行就只有自己做了，比如自己发发问卷之类的，但是这类数据需求要控制工作量，因为除非数据本身是交付内容之一，要不然不能为了个中间件花费太多时间和精力

6、客户

有些数据就是来源于客户，甚至是咨询公司的产品。举个例子，比如HR咨询公司的行业工资数据、四大的一些数据库等等，这些数据的采集需要比较强的专业性或者时间积累，很大一部分是通过调查客户的HR收集来的数据进行统计的。

潘振祥

（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）

摘 要：本文通过开展高分辨率卫星遥感影像数据（SPOT5）处理及建库技术方法研究和探索，制定了《高分辨率影像数据处理及基于遥感影像土地利用数据库建设技术要求》和《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》，制作了覆盖河南全省的 1∶1 万数字正射影像图，建立了河南省基于 SPOT 5 的 GPS 像控点图形图像数据库、高分辨率卫星影像数据库和基于影像信息土地利用数据库，为全国土地利用二次调查基础底图制作进行了有益的探索。

关键词：土地资源 卫星影像 遥感 数据库 像控点

0 引 言

随着信息技术的快速发展，卫星遥感影像处理技术得到了突破性进展，高分辨率卫星影像在土地资源调查评价、土地利用动态遥感监测、土地执法监察、土地变更调查以及大中比例尺地形图测绘等方面应用已取得显著成效。

针对河南省高分辨率遥感影像数据处理及数据库建设项目任务，项目组提出了利用 GPS 外业静态实测坐标作为影像数据校正的控制资料，制定了《高分辨率影像数据处理及基于遥感影像土地利用数据库建设技术要求》和《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》等，并根据项目任务要求，制定了切合河南实际的基于遥感影像信息的土地利用分类体系，同时，通过项目开展，制作了覆盖河南全省的 SPOT 5 数字正射影像图（DOM），并建立了河南省基于 SPOT 5的 GPS 像控点图形图像数据库，为土地利用二次调查基础底图制作进行了有益的探索。

1 影像数据处理及数据库建设技术路线

（1）多源遥感信息相结合。选取最佳波段组合的多光谱影像与高分辨率全色影像融合，生产具有高分辨率空间信息和丰富光谱信息的融合影像。

（2）GPS 像控点、基础图件（数据库）和 DEM 相结合。根据实际情况，采用 GPS 像控点，同时利用 1∶5 万 DEM 对遥感影像进行正射校正。

（3）人机交互与计算机自动提取相结合。以人机交互解译为主，进行土地分类信息提取。

（4）遥感解译与地面调查相结合。对提取的地类图斑信息进行外业验证，对在室内不确定的地类图斑，进行外业实地调查。

2 GPS 像控点图形图像数据库建立

为保证像控点选取精度，首先在 2.5 m 分辨率的全色影像上，按照像控点选取的技术要求，每景均匀选取了 25 个像控点，并对像控点进行了全外业 GPS 静态测量，在 MapGIS 平台下编辑像控点属性结构，建立 GPS 像控点图形图像数据库，并将像控点外业测量成果表以图片方式保存在属性表中。如图1所示。

图1 像控点图形图像数据库示意图

2.1 GPS 像控点选取

为保证像控点外业测量精度，像控点选取时，点位分布要相对均匀，特征明显，交通便利，数量足够，尽可能在全色影像上选取，尽量避开高压线、大面积水域等干扰因素。

为提高外业测量效率，将选取的待测像控点制作成“像控点外业测量成果表”，成果表包括像控点编号、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内容。

2.2 GPS 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，像控点与 C 级 GPS 控制点组成 GPS 控制网。GPS 像控点外业测量利用河南省 C 级 GPS 控制网成果的三套数据（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，观测时段长度不少于 45 分钟，卫星高度角≥ 15°，有效观测卫星总数≥ 4 个。测量数据采用南方测绘软件进行基线解算、平差处理并进行高程拟合，最后解算出像控点基于三套坐标系统的三套数据和拟合高程。

2.3 GPS 像控点图形图像数据库的建立

GPS 像控点图形图像数据库以河南省 1∶50 万地理底图作为工作底图，输入像控点空间坐标，并采集像控点属性与图形信息，建立数学基准统一的像控点图形图像文件。像控点图形图像信息，除像控点所具有的地理坐标信息之外，还包括与待纠正影像相关的特征地物的纹理信息、分辨率信息等。

3 影像数据处理

影像数据处理包括卫星影像全色数据与多光谱数据的配准、融合和影像数据正射校正、镶嵌及正射影像图（DOM）的制作等。本项目所使用到的 SPOT 5 数据是由视宝公司提供的 1A 级数据，只经过了探测器的均衡化处理，为了进行多元数据的复合，制作正射影像图，必须对图像进行正射校正，建立地理坐标。影像数据处理技术流程如图 2 所示。

图2 影像数据处理技术流程

3.1 影像配准

本项目使用的单景多光谱数据与全色数据是同步接收到的，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，SPOT 5 多光谱数据波段组合采用 XS2（红）、XS3（绿）、XS1（蓝）形式，影像重采样间隔为 2.5 m，重采样方法采用双线性内插，以景为配准单元，以 SPOT 5 全色数据为配准基础，均匀选取配准控制点，对接收侧视角较大，地势起伏对配准影响较为严重的区域相应增加控制点密度，将 SPOT 5 多光谱数据与之精确配准，并随机选择配准后全色与多光谱数据上的同名点进行检查，以确保数据的配准精度。

3.2 影像融合

图像融合处理采用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合成，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等手段，以使整景影像色彩均匀、明暗程度适中、清晰，增强专题信息，特别是加强纹理信息。

3.3 影像正射校正

影像正射校正采用 ERDAS 的 LPS 正射模块，利用 SPOT 5 物理模型，每景 25 个像控点均匀分布于整景影像，各相邻景影像重叠区有 2 个以上共用点。正射校正以实测点和 1∶5 万 DEM为校正基础，以景为单元，对融合后的数据进行正射校正，采样间隔为 2.5 m。

3.4 影像镶嵌

影像镶嵌采用 ERDAS 的 LPS 正射模块中批量处理模块，相邻两幅影像，均采集了两个以上共用点，大大提高了影像镶嵌精度。为验证镶嵌精度，以县（市、区）为单位，在其镶嵌区随机选择 25 个以上检查点进行镶嵌精度检查。

3.5 数字正射影像图制作

数字正射影像图（DOM）制作采用 Image Info 工具，按照 1∶1 万标准分幅进行裁切，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》，利用MapGIS 数据库平台，按照 1954 北京坐标系、1985 年国家高程基准的生成 1∶1 万标准分幅图幅整饰。

4 创新成果

项目组在圆满完成项目任务的前提下，结合项目进展和土地管理需要，创造性地开展工作。总结项目进展和取得的成果，创新成果主要体现在：

（1）影像校正控制点 GPS 外业实测数据作为影像校正控制资料，改变了以往利用地形图、土地利用现状图（数据库）作为控制资料的传统方式，极大地提高了影像校正精度，节省了项目投入经费。

覆盖河南全省 1∶1 万标准分幅地形图共计 6565 幅，而实有地形图仅 5600 余幅，项目组在征求部课题组同意的前提下，提出采用 GPS 外业实测控制点作为影像校正控制资料的思路。基于这一思路，项目组进行了一系列研究和论证，制定了 GPS 外业测量技术要求，并对覆盖全省的每景 SPOT 5 卫星影像相对均匀地选取了 25 个控制点，相邻景影像不少于 2 个共用控制点的原则，全省共选取影像校正控制点 1421 个，GPS 大地控制 C 级点 94 个。根据影像数据接收时间和项目进度，共分 13 个测区，对所有控制点采用附和路线法进行了静态测量，分别计算出各控制点和检查点的 WGS84、1954 北京和 1980 年西安三套坐标。

（2）河南省像控点图形图像数据库的建立，为今后河南全省土地利用遥感监测、卫片执法监察等提供了技术保障。

为使外业测量成果长期保存和今后使用，项目组在项目任务之外，在 MapGIS 平台上，基于河南省 1∶50 万地理底图，建立了 GPS 像控点图形图像数据库。GPS 像控点图形图像数据库的建立，不仅满足 SPOT 5_2.5 m 高分辨率卫星影像的校正精度要求，同时为今后河南全省土地利用遥感监测、卫片执法检查、矿山环境监测等奠定了基础。

（3）高分辨率影像数据大区域整体正射校正和镶嵌处理技术的探索，为影像数据批处理技术的推广进行了有益的探索。

由于本次试点项目涉及的范围广、影像处理工作量大，因此，项目组在保证影像纠正精度的前提下，为提高工作效率，探索和使用了遥感影像专业处理软件 ERDAS 的 LPS 模块提供的大区域整体正射纠正和影像镶嵌处理功能，达到了较好的应用效果。

鉴于本次试点项目所使用的影像数据均为同步接收的 SPOT 5 多光谱与全色数据，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，影像数据处理采用先单景融合、后大区域整体正射校正、最后进行大区域镶嵌配准的技术流程进行影像处理。

正射纠正采用 ERDAS 的 LPS 批量正射模块。纠正采用 SPOT 5 物理模型，控制点均匀分布于整景影像，每景控制点个数为 25 个，各相邻影像重叠区有 2 个以上共用点。正射纠正以 GPS外业实测控制点和预处理的河南省 1∶5 万 DEM 为纠正基础 , 对 SPOT 5 融合数据进行批量纠正，采样间隔为 2.5 m。影像镶嵌采用的是 ERDAS 的 LPS 批处理模块，由于各相邻景影像均采集了两个以上的共用点，大大提高了影像镶嵌精度。

（4）基于遥感影像信息土地利用分类标准体系的制定，为国家和省级快速掌握和提取土地利用变化信息进行了有益的探索。

项目组根据部课题组要求及国家和省土地管理工作需要，结合 SPOT 5 卫星影像光谱特征和纹理信息，经充分研究和论证，制定了切合河南实际、满足“高分辨率影像数据处理及数据库建设”试点项目需要的基于遥感影像信息的土地利用分类标准，该标准中将土地利用类型分为农用地、建设用地和未利用地等 3 个大类，耕地、园林地、其他农用地、城市用地、建制镇用地、农村居民点用地、铁路用地、公路用地、其他建设用地、未利用地等 10 个二级类，此外，根据个别地类特点，又分别从农用地、建设用地和未利用地中单独划分出公路林带、农业水利用地、水利设施用地、未利用水面和黄河滩地等 5 个三级类，分类标准与现有的土地利用分类体系协调、一致，符合国土资源土地分类标准体系。

（5）基于遥感影像土地利用数据库建设，为国家和省土地宏观管理提供了现势性较强的土地利用电子数据，为国内同类工作的开展提供了技术依据。

考虑到国家和省级土地宏观管理的需要，根据项目制定的“基于遥感影像土地利用分类体系”，结合中地公司 MapGIS 土地利用数据库管理系统框架结构，项目组在 MapGIS 数据库管理系统平台的基础上，分别制定了《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》和《基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》等，并在标准中明确了基于遥感影像的土地分类、文件命名规则、数据分层格式及要求等，保证了数据标准和数据格式的一致性及数据库建设质量，为国家和省提供了翔实的土地利用现势数据。

5 结 语

随着遥感技术和计算机技术的飞速发展，高分辨率遥感影像数据在土地管理工作中的应用越来越普遍，同时，遥感影像数据处理的技术手段也越来越科学、越来越先进，尤其是全国第二次土地调查工作的全面开展，将遥感影像在土地管理方面的应用推到一个前所未有的水平，因此，如何在影像数据处理过程中尽可能减少人力和财力投入已显得尤为重要。本项目针对上述问题，在科研与生产过程中，提出的采用 GPS 外业实测控制点作为影像校正控制资料、GPS 像控点图形图像数据建库及基于国家和省级土地管理需要而提出的基于遥感影像信息土地利用数据库标准等，进行了较好的诠释，为今后同类工作的开展进行了有益的探索。

参 考 文 献

常庆瑞，等.2004.遥感技术导论［M］. 北京：科学出版社

陈述彭，等.1998.遥感信息机理研究［M］.北京：科学出版社

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

汤国安，等.2004.遥感数字影像处理［M］. 北京：科学出版社

徐柏清.1988.正射投影技术与影像地图［M］.北京：测绘出版社

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《测绘通报》2008 年第 10 期）

基于色彩特征的索引技术

色彩是物体表面的一种视觉特性,每种物体都有其特有的色彩特征,譬如人们说到绿色往往是和树木或草原相关,谈到蓝色往往是和大海或蓝天相关,同一类物体往拍几有着相似的色彩特征,因此我们可以根据色彩特征来区分物体.用色彩特特征进行图像分类一可以追溯到Swain和Ballard提出的色彩直方图的方法.由于色彩直方图具有简单且随图像的大小、旋转变化不敏感等特点,得到了研究人员的厂泛关注,目前几乎所有基于内容分类的图像数据库系统都把色彩分类方法作为分类的一个重要手段,并提出了许多改进方法,归纳起主要可以分为两类：全局色彩特征索引和局部色彩特征索引。

基于纹理的图像分类技术

纹理特征也是图像的重要特征之一,其本质是刻画象素的邻域灰度空间分布规律由于它在模式识别和计算机视觉等领域已经取得了丰富的研究成果,因此可以借用到图像分类中。

在70年代早期,Haralick等人提出纹理特征的灰度共生矩阵表示法(eo一oeeurrenee matrix representation),这个方法提取的是纹理的灰度级空间相关性(gray level Spatial dependenee),它首先基于象素之间的距离和方向建立灰度共生矩阵,再由这个矩阵提取有意义的统计量作为纹理特征向量。基于一项人眼对纹理的视觉感知的心理研究,Tamuar等人提出可以模拟纹理视觉模型的6个纹理属性,分别是粒度,对比度,方向性,线型,均匀性和粗糙度。QBIC系统和MARS系统就采用的是这种纹理表示方法。

在90年代初期,当小波变换的理论结构建一认起来之后,许多研究者开始研究

如何用小波变换表示纹理特征。smiht和chang利用从小波子带中提取的统计量(平均值和方差)作为纹理特征。这个算法在112幅Brodatz纹理图像中达到了90%的准确率。为了利用中间带的特征,Chang和Kuo开发出一种树型结构的小波变化来进一步提高分类的准确性。还有一些研究者将小波变换和其他的变换结合起来以得到更好的性能,如Thygaarajna等人结合小波变换和共生矩阵,以兼顾基于统计的和基于变换的纹理分析算法的优点。

基于形状的图像分类技术

形状是图像的重要可视化内容之一在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述.目前的基于形状分类方法大多围绕着从形状的轮廓特征和形状的区域特征建立图像索引。关于对形状轮廓特征的描述主要有:直线段描述、样条拟合曲线、傅立叶描述子以及高斯参数曲线等等。

实际上更常用的办法是采用区域特征和边界特征相结合来进行形状的相似分类.如Eakins等人提出了一组重画规则并对形状轮廓用线段和圆弧进行简化表达,然后定义形状的邻接族和形族两种分族函数对形状进行分类.邻接分族主要采用了形状的边界信息,而形状形族主要采用了形状区域信息.在形状进行匹配时,除了每个族中形状差异外,还比较每个族中质心和周长的差异,以及整个形状的位置特征矢量的差异,查询判别距离是这些差异的加权和。

基于空间关系的图像分类技术

在图像信息系统中,依据图像中对象及对象间的空间位置关系来区别图像库中的不同图像是一个非常重要的方法。因此,如何存贮图像对象及其中对象位置关系以方便图像的分类,是图像数据库系统设计的一个重要问题。而且利用图像中对象间的空间关系来区别图像,符合人们识别图像的习惯,所以许多研究人员从图像中对象空间位置关系出发,着手对基于对象空间位置关系的分类方法进行了研究。早在1976年,Tanimoto提出了用像元方法来表示图像中的实体,并提出了用像元来作为图像对象索引。随后被美国匹兹堡大学chang采纳并提出用二维符号串(2D一String)的表示方法来进行图像空间关系的分类,由于该方法简单,并且对于部分图像来说可以从ZD一String重构它们的符号图,因此被许多人采用和改进,该方法的缺点是仅用对象的质心表示空间位置其次是对于一些图像来

说我们不能根据其ZD一string完个重构其符号图再则是上述的空间关系太简单,实际中的空间关系要复杂得多。,针对这些问题许多人提出了改进力一法。Jungert根据图像对象的最小包围盒分别在:x轴方向和y轴上的投影区间之间的交叠关系来表示对象之间的空间关系,随后Cllallg和Jungert等人又提出了广义ZD一string(ZDG一String)的方法,将图像对象进一步切分为更小的子对象来表示对象的空间关系,但是该方法不足之处是当图像对象数日比较多且空间关系比较复杂时,需要切分的子对象的数目很多,存储的开销太大,针对此Lee和Hsu等人提出了ZDC一string的方一法,它们采用Anell提出的13种时态间隔关系并应用到空间投影区问上来表达空间关系。在x轴方向和y轴方向的组合关系共有169种,他提出了5种基本关系转换法则,在此基础上又提出了新的对象切分方法。采用

ZDC一string的方法比ZDG一string切分子对象的数目明显减少。为了在空间关系中保留两个对象的相对空间距离和对象的大小,Huang等人提出了ZDC书string的方法提高符号图的重构精度,并使得对包含对象相对大小、距离的符号图的推理成为可能。上述方法都涉及到将图像对象进行划分为子对象,且在用符号串重构对象时处理时间的开销都比较大,为解决这些方法的不足,Lee等人又提出了ZDB一String的方法,它不要求对象进一步划分,用对象的名称来表示对象的起点和终点边界。为了解决符号图的重构问题,Chin一ChenCllang等人提出了面向相对坐标解决符号图的重构问题,Chin一ChenChang等人提出了面向相对坐标符号串表示(RCOS串),它们用对象最小外接包围盒的左下角坐标和右上角坐标来表示对象之间的空间关系.

对于对象之间的空间关系采用Allen提出的13种区间表示方法。实际上上述所有方法都不是和对象的方位无关,为此Huang等人又提出了RSString表示方法。虽然上述各种方法在对图像对象空间信息的分类起到过一定作用,由于它们都是采用对象的最小外接矩形来表示一个对象空间位置,这对于矩形对象来说是比较合适的,但是当两个对象是不规则形状,且它们在空间关系上是分离时,它们的外接矩形却存在着某种包含和交叠,结果出现对这些对象空间关系的错误表示。用上述空间关系进行图像分类都是定性的分类方一法,将图像的空间关系转换为图像相似性的定量度量是一个较为困难的事情。Nabil综合ZD一String方法和二维平面中对象之间的点集拓扑关系。提出了ZD一PIR分类方法,两个对象之间的相似与否就转换为两个图像的ZD一PIR图之间是否同构。ZD一PIR中只有图像对象之间的空间拓扑关系具有旋转不变性,在进行图像分类的时候没有考虑对象之间的相对距离。

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