高分辨率遥感卫星影像处理技术与解决方案

高分辨率遥感卫星影像处理技术与解决方案

侯彦虎 李茂 夏崇华

32017部队 西藏拉萨 850000

摘要：近年来随着地球空间新技术的发展，高分辨卫星遥感技术成为当前对地观测的主要手段，由于高分辨率遥感影像成本较低，而且能够快速获取数据信息，不会受到地域等因素的限制，目前广泛用于石油、林业等多个部门中。但由于数据量较大而且分辨率高，因此高分辨率遥感影像在数据处理和具体应用过程中还缺乏有效的指导方案，导致在很多行业中一直处于初步探索阶段。在本研究中主要针对高分辨率遥感影像的关键技术难点，并结合实际运用需求提出了数据处理及具体的解决方案，能够为高分辨率遥感卫星数据处理和应用提供重要的经验支持。

关键词：高分辨率；遥感卫星；影像；处理；解决方案

近年来随着传感器技术和信息技术的发展，使卫星遥感影像技术分辨率有显著提升，空间分辨率由原有30米提高至1-2米，光谱分辨率达到5.5毫米左右。对于高分辨率卫星遥感影像在具体应用解决方案和处理技术上成为了目前遥感领域急需解决的问题。尤其对于工程勘测设计和建设来说直接涉及到社会民生和国家发展，对于区域经济发展来说具有十分重要的作用。随着当前高分辨率卫星遥感技术发展，使各种遥感影像成为了工程建设基础勘察的重要设计资料。在本研究中结合实际工程需求，阐述了多元高分辨率遥感影像的数据处理方法以及具体技术路线。

1高分辨率遥感卫星影像

如下表所示为当前高分辨率卫星和重要的参数信息比较。

根据该表可以发现目前高分辨率遥感影像空间分辨率能够达到2.5米，并且具有良好的时效性。从现有的处理技术上来看，结合实际工程建设需要和工程测量技术规范，目前高分辨率遥感技术能够广泛应用于工程建设中，且具有一定的可行性，主要应用于方案设计，施工图设计，工程维护管理等多个阶段。针对遥感影像数据的特点，结合实际工程需求具体的数据处理方法，流程如下所示。

1. 区域影像实现无缝拼接。一般来说直接下载或者购买多元遥感影像，其初始数据是不规则分块或者经纬度分块的，直接使用时无法满足工程不规则区域的相关空间特征，因此需要实现原始数据的无缝拼接。在进行原始影像数据无缝拼接过程中，针对不规则分块，由于栅格影像需要按照行列矩阵进行储存，并且在边缘位置实现自动填充像素值，在接缝位置还需要考虑特殊处理方法，进一步解决影像存在的镶嵌问题，防止出现自动填充无效的问题。由于考虑自动填充像素为零值，在本研究中提出最大值替代法即在相同矩阵网格中，以重置像素最大值将其作为影像矩阵格网填充像素，进而能够实现无缝拼接的目的。如下所示为该方法的具体原理。

通过这种方法进行处理，能够获得其他边缘条带影像无缝拼接连续成像图，利用该方法的处理效果如下图所示，

在该图中拼接缝为虚线部分。

2. 坐标系统的转换。通过上述经无缝拼接之后获得的影像，由于原始数据通常是国际通用坐标，无法满足现有国内工程所需的区域坐标或通用坐标要求，因此需要针对上述经无缝拼接的信息实现坐标系转换，能够由国际通用坐标转为国内通用坐标系统，在这一过程中将椭球坐标换算为相对应的直角坐标之后，进行空间直角坐标计算，进一步得出转换参数，实现两者三维转换。利用B模型即布尔沙模型将其作为不同坐标三维转换模型，在任意原点位置可以在两坐标分别为X’Y’Z’和XYZ，结合该模型可知具体函数的转换表达式，如下所示，

在该公式中平移参数和旋转参数分别为Δx，Δy，Δz、 x， y， z，尺度变化参数用m表示。基于此，结合工程施工前期外业控制测量能够获得控制影像范_围，多对控制点的相关信息，并且利用外界控制点能够计算并转换七参数，通过采用七参数能够实现原有坐标系向目标坐标系统进行转换的目的。（3）标准分幅裁剪，通过上述无缝拼接的影像，由于数据量较大，利用平台直接使用时处理速度较慢，并且大范围拼接的影像会超出实际工程需要范围，形成一定的数据冗余问题，因此需要对拼接项实现标准剪裁，由于考虑后续影像在使用过程中的区域性栅格以及基于分块编号信息查询等需求，可以使用国家特定比例尺地图增幅或者编号规范，将其作为拼接影像标准剪裁的处理依据，以分幅大小作为标准。具体流程如下所示。

根据上述进行标准分布裁剪能够获得整条或整幅遥感影像，按照分布尺寸实现分割，能够依据图幅号名对所生成的分块影像进行命名，便于后续进行检索。

2高分辨率卫星影像的解决方案

首先基于spot等相关卫星影像其几何精度和分辨率较高，而landsatTM卫星影像具有丰富多光谱信息，在实现遥感信息定量化分析时可以利用上述影像进行TM影像纠正，之后将经过纠正后的TM影像多光谱信息融合于上述影像中，但一般遥感图像系统即能够通过人工交互的方式，选择少量同名点，利用多项式曲面拟合的方式进行适当改正，但该方法的精确度较低，而且在实际使用过程中受到一定的限制。基于这种问题可以在spot影像以及TM影像中自动配准多个同名点，利用小面圆实现微分纠正，进而能够对TM引向进行高精度的几何矫正，并进一步获得TM影像和spot影像的融合。能够利用spot影像高分辨率高精度的特点，同时还能够发挥TM丰富光谱信息特点。将spot影像纠正为正摄影像，将其与TM影像进行融合，能够进一步提高影像的精确度，也是适合目前Cybe rland影像融合和配置要求的，具有快速响应和自动化水平，仅需半小时即能够实现数据的批量化处理，显著提升影像配准融合效率。

此外对于Spot5来说其属于高分辨率立体影像，基于全数字摄影系统中，比如适谱VIrtuozo能够用于测绘和提取高精度DEM等产品，进而为遥感定量处理提供大信息量的数据。基于Ikonos立体影像实现信息提取，根据上述显示Spot正摄影像在信息体系过程中，是与Ikonos立体影像基本一致的，在数字摄影测量系统中能够测绘并提取高精度DRC、DEM等相关产品，进而为遥感定量化处理提供更多的数据量。

选择限制优化。对于高分辨率遥感信息以及各类地物质量，DEM能够在三维空间中进行优化，能够尽可能规避一些敏感区域，减少特殊地物拆迁。有效调整交叉跨越设计高度，进一步提升工程勘测设计的合理性，科学性，减少外业勘测和施工量，显著节约工程造价成本，同时也能够缩短工程建设周期。

小结

总而言之，当前随着遥感技术在软、硬件方面发展，目前高分辨率遥感影像逐渐趋于低成本，快速发展，其在工程建设以及运行、管理、维护中获得广泛应用，并且遥感影像数据处理手段技术逐渐实现科学化、信息化。针对工程设计需求的研究，提出高分辨率遥感影像数据处理的技术，并阐明具体操作流程，进一步探索遥感影像解决方案，能够为今后勘测设计以及相关工作开展，提供重要的经验借鉴。

参考文献

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[2]龚文斌, 石章松, 韦华. 高分辨率遥感卫星图像不均匀云雾去除算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(6).

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