基于高分辨率遥感影像的城市大比例尺地形图更新:地形图比例尺

时间：2019-04-17 03:34:11　来源：雅意学习网本文已影响人

　　摘要：通过对高分辨率遥感影像Quickbird进行一系列处理，与研究区矢量地形图进行叠加，经过判读识别地物的变化，实现对原有地形图的快速更新。该方法与传统方法相比，具有快速、准确、经济等优势，是今后大比例尺地形图更新的发展必然趋势。
　　关键词：高分辨率遥感影像；Quickbird;大比例尺地形图；更新
　　Abstract: based on the high resolution Quickbird remote sensing image a series of processing, with the study area of cartographical vector stack, after reading a recognition of the terrain change, and to realize the rapid updating of the original map. This method is compared with traditional methods, have fast, accurate, economic and other advantages, is the development of large scale topographic map update an inevitable trend.
　　Keywords: high resolution remote sensing image; Quickbird; The large scale topographic map; update
　　
　　
　　中图分类号：P283.49文献标识码：A文章编号：
　　1引言
　　地形图是国家城市发展中必须的基础资料，通过地形图可以获取多种、大量的信息，特别是大比例尺地形图在经济建设和发展中起到相当重要的作用，但是大比例尺地形图特别是城市部分更新比较缓慢，陈旧的人工测绘更新方法落后，全站仪测绘周期长，RTK等在城区内由于高楼大厦的阻挡，使得卫星信号搜索不到，无法采集信息，以至于无法满足社会生产的需要，如何在现实中完成地形图的更新，一直是基础测绘工作者急于解决的技术问题。
　　近年来遥感技术的发展十分迅速，随着遥感数据不断向着高空间分辨率[1]、高光谱分辨率发展，结合遥感技术获取更新数据已经成为可能，它能够及时、快速、客观、周期性地获取地表覆盖信息，并具有较高的数字精度，为快速成图和更新地形图新开辟了新的途径。
　　本研究利用Quickbird遥感影像来获取城市内部地物变化信息，对已有的地形图进行补测和修测，通过对遥感影像进行融合处理、几何校正、图像采样等处理，总结利用高分辨率遥感影像更新城市大比例尺地形图的工艺流程，通过实验数据论证利用高分辨率遥感影像更新城市大比例尺地形图的可行性[2]。
　　 2遥感影像更新地形图的技术流程
　　首先是对数据的预处理，分别对遥感影像和原始地形图进行处理。遥感数据主要是几何校正、正射校正等；对于原始纸质地形图，要进行补修、扫描纠正、生成数字线划图、电子数据生成。
　　利用高分辨率遥感影像更新城市大比例尺地形图的技术流程如图1所示。
　　图1 影像更新地形图的技术流程图
　　 3遥感影像的处理
　　本研究采用的遥感影像源数据是Quickbird全色影像（分辨率为0.61m）和多光谱影像（2.44m）。
　　 3.1遥感数据的融合
　　遥感数据的融合处理是对不同空间分辨率遥感影像的融合处理，使处理后的遥感影像具有较好的空间分辨率，又具有多光谱信息特征，从而达到增强图像的作用。目前常用的融合方法有：
　　 1）彩色空间变换融合（IHS）
　　 IHS融合处理时，首先将空间分解力低的多光谱RGB图像经过IHS变换后映射至IHS空间，得到色调H、亮度I、饱和度S三个分量，然后采用特定的融合策略与高分辨率图像的信息进行融合处理，通常使用经过直方图匹配生成的高分辨率影像置换其I分量，而后经过逆变换重构融合图像。IHS融合法是多源遥感影像融合处理的最常用的方法，可用于高度相关图像数据的色彩增强，图像特征增强，以及改善图像空间分辨率等方面[3]。
　　 2）高通滤波融合（HPF）
　　高通滤波融合通过将高分辨率影像中的几何信息逐像素叠加到低分辨率影像中而进行。高分辨率影像的高通滤波结果对应空间的高频信息，即通过高通滤波器提取高分辨率图像中对应空间信息的高频分量，这种空间滤波器去除了大部分光谱信息，然后在高通滤波结果中加入光谱分辨率高的图像，形成高频特征信息突出的融合影像[4]。
　　 3）主成分变换融合（PCA）
　　 PCA变换用于图像处理的最初核心作用是在图像传输时可以用数据量小得多的向量代替受随机噪声影响的图像，同时该向量恢复的图像是对原真实图像统计意义的最佳逼近。而利用PCA变换融合处理并不是为了减少噪声影像或数据压缩，而是通过PCA变换，使得多光谱影像在各个波段具有统计独立性，便于在各个波段采用相应的融合策略。
　　 4）基于小波的PCA融合（小波+PCA）
　　基于小波与PCA变换的多聚焦图像融合的算法，首先利用主元分析和离散小波框架变换算法，将图像分为清晰块与模糊块；然后对于清晰块，直接选取该块作为融合后的相应块区域；对于模糊块，则建立了基于点特征值的像素选取方法，分别从两幅待融合图像中选取特征值较大的点作为融合结果的像素点，从而得到最终的融合结果图[5]。
　　 3.2几何校正
　　几何校正主要解决像元在不同坐标系上的差异，主要表现为位移、旋转、缩放、弯曲等。
　　遥感影像校正的主要步骤[6]：1、完成模型和投影参数设置2、采集地面控制点3、进行图像重采样（本研究选择最邻近像元重采样法）
　　 3.3正射校正
　　由于此次研究是城市大比例尺地形图的更新研究，研究区内地势平坦，所以采用多项式进行影像的几何纠正就能满足精度的要求，利用数字高程模型进行正射纠正。
　　 3.4裁剪与拼接
　　遥感影像图与更新地区的范围可能不吻合，所以根据更新范围对影像图要进行裁剪与拼接处理，此项操作在ERDAS9.2软件中进行处理。
　　 4地形图更新的实现
　　 4.1地形图的格式处理
　　先将CAD格式的图形文件输出为DXF格式，融合用ERDAS软件格式变化工具，转化为Coverage格式的图形文件，在软件中打开。图2是更新前的局部地形图
　　
　　图2 更新前的局部地形图
　　 4.2遥感数据的格式处理
　　 ERDAS软件拥有本身的标准格式文件，其处理效率要优于其他格式文件，因此需要利用格式转换工具，转化成IMG格式。图3为Quickbird遥感影像图。
　　
　　图3 Quickbird遥感影像
　　 4.3数据叠加
　　将栅格影像数据与矢量数据进行叠加，由于研究采用高分辨率遥感影像Quickbird,分辨率较高，判读比较容易，通过原始遥感影像与原有的线划图比较，可以快速找到地物变化位置，就像屏幕数字化一样，直接采集地物特征点坐标，交互完成地形图的内业更新，可以在ERDAS软件下完成，并与原图在编码、规范上保持一致。
　　内业测图完成后，需要进行外业调绘，确定地物属性，同时对被影像图中阴影、云遮挡无法测绘的部分进行勘查和补测，经过图形编辑后形成更新后的地形图。图4为更新后的地形图局部。

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