卫星影像

时间：2023-05-31 09:09:55

卫星影像

卫星影像范文1

关键词：环境一号遥感影像分析

0 前言

环境一号A/B星是我国第一个遥感卫星小星座，从2008年9月发射至今已经在轨运行6年，超期服役3年，为我国环境保护、土地利用、农林监测和水资源保护等工作提供了大量遥感数据。

环境一号A /B星的寿命即将终止，本文根据多个科研项目，评估环境一号星A /B的数据质量，分析其应用范围，为我国未来中分辨率遥感卫星规划提供参考。

1 环境一号遥感卫星星系概况

环境一号卫星遥感减灾卫星星系由环境一号A星和B星组成，两颗卫星于2008年9月6日发射升空并于2009年4月在轨交付使用。

A星和B星采用相同的卫星平台，A星和B星都搭载了分辨率达30m的CCD高分辨率相机，另外，A星还搭载了一台 RSI相机，B星搭载一台HSI相机。

由于单颗卫星的卫星周期时间是4天，A星与B星轨道差180度，因此两颗卫星组成的卫星星系，其获取地球上同一点的CCD影像周期是两天。

CCD相机是两颗卫星的统一装备，从影像用途上看，CCD高分辨率遥感影像是应用范围最广的设备，因此分析环境一号遥感卫星星系的CCD影像，对于推广环境一号遥感数据的普及应用都有重要意义。

2.影像特点和处理流程

环境一号A/B遥感卫星CCD数据多光谱数据包括4个波段的光谱，即第1蓝光波段、第2绿光波段、第3红光波段和第4近红外波段。一般真彩遥感影像均通过3、2、1三波段影像合成和4、3、2影像合成获得最终影像。本次研究主要采用了3、2、1波段合成影像。

影像数据处理过程包括光谱影像合成、影像纠正、影像增强处理和DEM融合，各个步骤主要工作如下：

（1）影像融合

利用3、2、1三个光波段的影像，分布置于红、绿、蓝处理端，进行影像合成操作，获得接近真彩影像的合成影像；

（2）影像几何纠正

环境一号卫星影像的原始数据（二级产品）定位误差较大，需要利用控制点成果对影像进行重新纠正，本次研究项目所有影像纠正都是每幅影像利用7个以上的地面特征点进行二次多项式纠正。影像几何纠正后的精度约为2――3个像元精度，实际定位精度在30――90米。

（3）影像增强

由于遥感影像在获取过程中受到大气或者天气以及相机因素的影响，带有少量噪声或者对比度不够等，因此需要对影像进行增强处理，包括辐射增强、直方图均衡化、降噪处理、空间域增强和频率域增强等。

（4）DEM融合

利用DEM栅格数据和遥感影像融合，可以提高影像解译能力。本次研究采用了美国NASA的全球DEM数据融合，取得较好效果。

3.影像评估

3.1 影像评估方法

遥感影像质量影响因素包括：环境（如大气散射）、随机误差或系统故障、地面处理问题等。因此本次影像分析处理采用以下几种方式对影像的质量：

（1）影像直方图中单个亮度值出现频率分析

（2）影像中某一位置或区域像元亮度值评估分析

（3）一元或多元统计分析，判断影像数据正常性

（4）多元统计量确定波段时间相关

（5）目视判读识别物

本次研究抽取了一幅典型的影像进行分析，通过综合分析评估影像平均质量。

3.2 影像评估过程

3.2.1 直方图评价

直方图是影像亮度值频率统计的图形表达方式横坐标（x）是影像某波段值的量化等级，纵坐标（y）代表这些亮度值出现的频率。直方图分析是一种原始数据质量的评价方式，同时也是评价光学多光谱影像和其他类型遥感影像的主要方法。

图1 是影像的四个波段直方图。

从四个波段的直方图上评价，各个波段的曲线比较稳定，RGB的极值相差不大，其光谱反射角均衡。

3.2.2 影像的一元统计和多元统计

影像的一元统计和多元统计分析可以从影像中分析影像质量集中趋势测度和离散度的统计。其中最主要的多方式是遥感数据集中趋势测度计算，包括采用中值分布曲线计算方法，采用所有亮度观测值和综合除以观测值个数来度量集中趋势。单波段影像均值由n个亮度值计算获得，其公式如公式1所示。

（1）

式中是总体均值的无偏估计。

（1）离散度

分布均值的离散度可以提供影像有用信息，如遥感载荷的可靠性和CCD相机稳定性等因素，离散度计算最常用的方法是样板方差计算方法，其计算方法如公式2 所示。

（2）

式中代表离差平方和。

同时可以采用标准差方法计算单波段影像像元亮度值

标准差小则表示观测值比较紧密集中于中心值周，标准差大则表示观测值比较分散，影像质量不稳定。

（2）多元统计

多波段遥感数据数据协方差分析

利用不同像元的遥感光谱观测值分析影像演化的相同点，获得一个波段的亮度值变化与另一个波段亮度值变化的关系。因此计算它们的相关性以获得不同波段之间的关联关系。

首先需要计算离均差乘机和，计算公式如公式3 所示

（3）

其中是第k波段第i个亮度值，研究区域由n个像元组成。第k波段和第l波段的均值分别是和。同时可以利用公式4 提高计算效率。

（4）

称为非离均差乘积和。如果k和l相同，则得到与离差平方和，即

则第k波段和第l波段的亮度值协方差等于

多波段遥感数据相关分析

为了不受量纲影响的方法评价变量间，可以采用皮尔逊积矩相关系数分析界定多波段遥感数据。公式中采用了两个波段（k和l）之间之间的协方差和标准差乘积来界定。

根据以上计算方法，此次研究中应用了一幅九级以上无云层影像进行分析，分析结果如表所示。

环境一号4个波段影像统计分析

表2

波段号

1（0.43-0.52） 2（0.52-0.60） 3（0.63-0.69） 4（0.76-0.90）

一元统计量

平均值 48.25 23.48 21.45 26.30

标准差 8.25 4.32 5.68 14.52

方差 94.89 35.45 57.64 214.72

最小值 48 19 13 7

最大值 198 112 143 115

方差――协方差矩阵

1 98.25

2 54.32 34.12

3 67.75 42.88 62.32

4 71.24 46.57 34.49 197.25

卫星影像范文2

关键词：卫星影像；地图制图；应用

随着国民经济的快速发展和我国城市化进程的不断加深。传统的地图产品已经无法满足城市发展的需要了。传统地图更新的方法也无法满足现代城市规划、建设的需要。遥感技术的诞生符合这这一发展趋势。卫星遥感技术就是结合了计算机技术、光电技术、航空技术和遥感技术，它具有快捷方便、实时性的特点。该技术特点决定了卫星遥感技术大量应用在城市数字地图的更新中。传统的制图方式是先对当地的地理信息进行收集、整理，然后在地图的绘制的过程中，将其表达在地图上，并且通常情况下这种对信息的表达的方式一般是使用遥感影像技术将变化的区域的信息进行准确的表达。

1 传统的制图中的不足之处

应用传统的信息地图获取有效的地理信息是人们认识世界的客观方式。在计算机技术应用前，人们对信息的采集都是使用简单的仪器操作和手工的制作。庞大的计算量使得有些信息没有办法进行分析或者是没有办法计算。传统的制图方式是用手工的发展起来的，一直到上个世纪才产生了机器制图。传统的制图方式其主要是有以下几方面的不足。

一是其生产的周期很长，并且针对一些特定的制图要求其所需要的周期很长。

二是其成本比较高，调绘人员其需要身临现场进行勘察，这就需要交通费、差旅费等，所以，这就需要较高的成本。

三是信息的获取比较滞后。

四是精确性比较差，传统的方式的精确性比较差，不能很好的划分其河流的走向，以及行政区域的划分等。

2 卫星影像制图的优势

2.1 像幅面积比较大，宏观性很强

陆地卫星的影像如果是185km*185km，其覆盖的面积就可以达到34225平方公里，实际的卫星影像的就是3600平方公里左右。这种大视野的观察自然景观，就像是一副巨大的画作，实现了遥感平台影像的逼真和宏观展现。这种遥感的影响实现了人们宏观观察地球的愿望，可以将综合的概括景观在人们的空间的识别和对其地面的景观细节地方表现的很好。

2.2 影像的多波段性

遥感影像的记录信息可以通过多种的电磁波实现，不同的影像其具有不同的波段。这些实际的信息就体现在这些波段中。并且因为影像具有多光谱特征，就会使得其所含有的信息量不断的增加。

2.3 不受地理位置的限制

卫星影像其获得信息不受国家和地区限制，其可以在不同的地区取得其所需要的信息影像。

2.4 成本比较低

根据相关的调查显示，就整个西半球而言，对其进行航空的相片拍摄制图其大概需要3亿美元，但是单纯的使用卫星像片的编制就只需要用3000美元。

3 卫星影像辅助地图制图的方法

首先是获取影像的实际信息，下载影像一般都是在中国卫星资源部门中心下载，并且这种影像其是有两种模式，一是HR影像，一是CCD 影像。这两种影像其分辨率各有不同。按照其制图的需要选择合适的模式。综合考虑其需要下载的时间和其比例尺的大小。

其次是卫星影像的处理。在对其进行了CCD的影像处理后，应该对其进行波段的合成。然后根据其比例尺的大小对影像中的信息进行纠正，并且根据其清晰度的不同对纠正过后发生模糊的影像进行PS处理，这样就可以调整其颜色，使得其可以明确的区分不同的地区的地理信息情况。除此之外，投影变化也是一种方法，其对不同的用户地图数据进行不同的信息投影方式，实现对其的卫星影像的变化，这样就可以实现对地图数据信息的纠正，保证其数据的准确性。纠正的过程中需要充分地考虑其制图的需求，根据实际的工作量的要求选择合适方法进行制图，对于一些精确度要求并不高的制图，可以对其进行粗略纠正。并且在实际的数据制造过程中，实现对其新的道路塑造。

最后是绘图。绘图主要有两种形式。一是通过应用软件对卫星影像进行处理。这些软件可以是专业性质的软件也可以是自己开发的软件，根据其矢量信息进行数据绘制，并且在数据的地图库中进行矢量处理，实现对其的地图的绘制软件的影像处理。其次，就是对制图中导入后的影像进行处理，这也是根据其制图的实际的应用，将其作为底图进行量化处理。需要注意的是，不同的制图软件其在矢量化的方法中存在很大的区别。绘图的过程中，不能对所需的对象进行绘制，其需要对其参照物也要绘制出来。并且根据其数据中的已经存在的对象要进行定期的更新，这样才能对其误差进行定期的验证，纠正其中存在的一些小的偏差。

4 地图制图与其他学科的联系

地图制图实际上和很多的学科都有着直接或者是间接的联系，但是总体上来看，地图制图和地理学以及测量学之间的关系更加的密切。比如在测量学方面，测量就为地图制图提供了地面的测量原型以及相关的数据信息等。总体来说，地图制图学的地图投影就是把数学作为一项工具，阐述了其中的使用方法。在地图制图中的其他信息应用上，还涉及到概率论、统计等知识。因此，地图制图还会涉及到数学、计算机科学等。

5 卫星数字制图自身的优势和发展

地理信息在空间中数据的传输和表达是GIS系统主要功能，这体现了GIS的使用功能。要想将数字地图制图和地理信息系统之间进行科学的结合，就需要克服当前地理空间信息可视化面临的一切困难，实现在卫星数字制图方面应用范围的拓展。

实现地图制图的数字化和虚拟化发展，实际上要想提高网络和虚拟地图的发展的速度是需要数字地图作为背后的推动者不断协助工作的，这样才能实现自动化制图的发展速度的提升。

推动数字地图自动化制图发展。当前全球信息化、数字化发展背景下，空间信息的地理技术、3S合成技术在一定程度上推动了数字地图的发展。

6 结束语

天气的变化可能会影响到卫星的作用，也就会影响到制图中的卫星影像的清晰程度，可能就会导致其效果不明显。并且在多云的天气，其可能就会因为云朵的遮挡无法使用。所以，在地图的制作过程中，我们只能把它当做一种辅的手段，其并不是万能的。其次，在使用这种功能的时候，应该重视保密性，卫星影像可能就会导致其有很多的信息包括一些私密的信息，尤其是国家的机密，这需要实际的工作人员对保密性工作了解透彻，及时的对影像信息做出甄选，避免其发生违反法律的行为。当然，随着社会经济的不断发展，现有的绘制技术有一天也将无法满足现实的需要，所以需要研究人员加强测绘技术的研究，确保城市数字地图的更新符合社会发展的需要。

参考文I

[1]张稳，郭晟，王少华.影像地图技术构建可视化地下空间管理[A].第一届全国工程安全与防护学术会议论文集[C].2008.

[2]范业稳，张煜辉.信息化测绘体系中数字线划图分类代码的设计[A].中国测绘学会九届三次理事会暨2007年“信息化测绘论坛”学术年会论文集[C].2007.

卫星影像范文3

关键词：IRS-P5卫星影像；铁路航测项目；布设策略；铁路勘察设计；立体测图

中图分类号：P236 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2011）36-0070-02

近几年航天遥感技术的迅速发展，特别是轨道控制技术、高灵敏度与高精度的传感器研制技术、高分辨率卫星影像几何处理技术的发展，促使卫星立体摄影测量技术的应用变为现实。相比传统航空摄影测量，卫星影像具有获取速度快、地面覆盖范围大、影像光谱信息和辐射信息丰富等优势。我国铁路项目目前的现状是外业勘测和传统航测为主，存在着效率低、成本高、周期长、境外或城市枢纽项目航飞困难等缺点。因此，在铁路测绘行业利用卫星影像制作地形图具有很强的实用性，对提高铁路勘察的工作效率和丰富勘察设计技术手段具有重要意义。针对铁路选线和粗测阶段对地形图的要求，本文将以印度IRS-P5卫星立体像对为例，并结合铁路勘察设计应用要求，对IRS-P5立体测图的精度和流程进行

分析。

一、IRS-P5卫星立体测量原理

IRS-P5卫星是印度政府于2005年5月5日发射的遥感制图卫星，该卫星采用2.5m分辨率的双全色传感器构建同轨立体像对，并利用地面站提供的严密物理模型信息精确计算轨道，实现高精度的立体观测。

IRS-P5卫星采用有理函数模型（RFM-Rational Function Model）实现立体摄影测量，它是一种普遍使用于恢复遥感影像成像的几何关系模型，它通过有理多项式比值函数把一个三维空间的对象映射为二维影像空间的像素。映射关系可以通过下述的比值多项式表达：

（1）

为正则化的三维空间（物方）坐标；为正则化的影像（像方）坐标；

式（1）中的分子分母常采用三次多项式表示，一般表示为：

（2）

分子分母均可以表示为包含20项的三次多项式，每一个三次多项式都包含20个系数，一共80个系数，这些系数一般称为有理多项式系数（Rational Polynomial Coefficents――RPC），由卫星方提供。

RFM描述了像点坐标与其对应的地面点坐标之间的变换关系，即利用左右影像的RFM解算出同名像点的地面坐标；也可以利用RFM由地面目标的三维坐标推算出立体模型中影像上的像点坐标。这就是EFM立体模型构建的原理。

根据RPC参数虽然可以构建立体模型，但遥感数据中向用户提供的RPC参数只是根据卫星星历和姿态数据，经过严格的传感器模型计算得到，所能达到的精度不是很高（一般都在几十米到几百米之间），不能满足生产的需要。因此，在实际生产中还必须用地面控制点来提高精度。

二、IRS-P5卫星立体测图精度分析实验

本实验将以国外某铁路项目为例，实验目的即利用该区域内的两对P5立体像对完成铁路带状区域内1∶25000和1∶10000地形图的制作任务，实验区主要为III级地形，兼顾存在小部分I级地形，实验区面积约20平方公里。其区域及控制点分布如图2，共21个，检测点的分布为山区1、2号区域，平原地区3号

区域。

外业控制点坐标系统为独立坐标系，其采用UTM-47度带投影，参考椭球为Everest1830椭球，基准面为某独立基准面。

（一）实验过程

采用IPS-P5卫星进行立体像对组合，在RPC参数辅助下实现立体观测，并辅以地面控制点改正来逐步提高空三精度。实验过程兼顾考虑地形等级，控制点数量，控制点布设策略下的空三精度，并在采集的地形图采用相同的精度检测区域进行成品的精度验证。

（二）实验精度分析

实验得到不同控制点分布时的地形图精度如下（单位：米）：

从上面的实验及上表的对比中可以看出：精度随着控制点的增加逐步提高，在控制点个数大于6个时，其精度变化趋于稳定。

三、应用策略分析

与传统航测成图比较，卫星立体测图有自己明显的优势，卫星立体测图也在很大程度上能够满足铁路勘察设计部分阶段的应用，结合地形图制作内业规范相关精度指标，从试验结果分析可以得出如下结论：

依据铁路工程中航空摄影测量规范的精度要求，IRS-P5在铁路勘测项目中可以制作1∶10000，1∶25000和1∶50000比例尺地图，地形图等高线间距可以达到10米。

在控制点布设策略上，推荐采用6个控制点加连接点的布设策略。

参考文献

[1] 赵利平，刘凤德，李健，等．印度测图卫星IRS-P5定位精度初步研究[J]．遥感应用，2007，（2）.

[2] 邓小菲，杨存键，张瑞．GIS辅助下的高分辨率卫星影像解译研究[J]．地理空间信息，2006，4（3）.

[3] 虞继进，黄健．基于IRS-P5遥感影像的试验与精度分析[R]．江苏省测绘局，2007.

[4] 张永生，刘军．高分辨率遥感卫星立体影像RPC模型定位的算法及其优化[J]．测绘工程，2004，13（1）.

[5] 张永．高分辨率遥感卫星应用[M]．北京：科学出版社，2004.

卫星影像范文4

关键词：遥感影像；1：2000地形图；地形图更新；调绘

中图分类号：P284 文献标识码：A 文章编号：

引言

为了满足城乡发展建设的需要,提高地形图现势性，地形图更新问题就显得尤为重要；然而地形图的更新情况不很乐观。本文结合某矿区1：2000地形图更新工程，探讨利用QuickBird卫星影像更新1：2000比例尺地形图的方法、流程和其间遇到的问题。

数据预处理

1.1 QuickBird卫星影像处理

⑴ 遥感影像处理的工作流程：影像数据的处理是整个更新工作的关键，因此，确定影像处理的工作流程是十分重要的。影像处理的工作流程如下：

图1遥感影像处理流程图⑵

纠正精度的控制：遥感影响的纠正过程中，X残差、Y残差、以及RMS(Root MeanSquare即均方根中误差)都控制在1个像素之内，很好的满足了技术规范的要求；如果纠正的精度超过标准，则回到纠正模式下，调整GCP的输入重新进行几何纠正，直至达到需要的精度为止。

1.2纸制地形图的矢量化扫描纸质地形图时，要确保地形图的完整无损、无折皱；矢量化的过程中要按照地理信息系统的标准做好分层矢量化，以及属性数据的录入。具体流程如下：

图2地形图矢量化流程图

1.3遥感影像和数字线划图的叠加配准将分幅后的遥感影像和数字化完毕的数字线划图导入测图软件或地理信息系统软件进行叠加配准。

2.地形图的更新在更新系统中，经影像与矢量图叠加配准后，便可以采用屏幕数字化的方式进行变化地物(主要是居民地、道路、水系、植被等)的更新(增、删、减等)[1]。

2.1建筑物的更新建筑物是大比例尺地形图中的主要地物，因此，对于建筑物的更新是地形图更新工程中一个相当重要的部分。由于工作区范围内的建筑物多为农村的四点平房，并不存在太多的边界线遮掩问题；所以在遥感影像上对建筑物的识别比较简单。但是，由于楼房以及工厂棚房与平房在遥感影像中并没有很明显的区别，所以，对于这些地物的判读必须由外业调绘人员到实地调查完成。

2.2道路的更新由于铁路以及高速公路的形状规则、特征明显，所以通过遥感影像很容易进行判读。但是对于等级公路、等外公路、大车路等，只能做大概的判断，由外业人员进行调绘处理时再做必要的补充。

2.3水系的更新按形状划分，水系大致可分为两种类型：线型水系(如河流、沟渠)非线型水系(如湖泊、池塘)。⑴ 线型水系的更新：根据水与河岸在影像上呈现的色调不同，可以容易地确定水涯线的位置，然后利用屏幕数字化的方式直接进行更新。⑵ 非线型水系的更新：工作区范围内存在大量的池塘，对于池塘的更新也是我们这次更新的一个重要环节。根据了解到的当地情况，集中分布的池塘多为鱼塘，而零星分布的池塘多为普通的池塘。依据这个经验，我们对工作区范围内的池塘进行了分类；经过后续的外业调绘发现，对于池塘的判读准确率是相当高的。

2.4植被的更新植被主要包括耕地、林地、草地等。由于工作区范围内多为农村，因此，对于耕地类型的更新是植被更新的关键。由于采用的QuickBird影像成像于2005年11月，此时正值该地区的农闲时节，所以不能从影像中判读植被的类型。在实际的操作中我们基于以下两原则对植被类型进行了判读：① 由于水田具有比较大的田埂，因此在影像上水田表现为具有明显的边界。②水田土壤的含水量高于旱地土壤的含水量，所以在影像上呈现的色调较深。经过后续的调绘发现，通过以上两点原则较好地区分了耕地的类型。

2.5外业调绘及补测⑴ 调绘：更新矢量地形图时，影像上无法判读的地物必须借助外业调绘进行确定。外业调绘主要作用是：对室内解译成果进行验证，对线状地物宽度实地量测，对新增地物的名称注记进行实地调查[2]。调绘过程中主要进行了以下两部分的工作：①不确定地物的调绘。很多相似的地物仅通过影像图是很难判读的，例如：平房与棚房、围墙具体界限、果园与林地等。对于这部分内容一定要到现场亲自调查以确定其类型，尤其是对于植被类型，要以地类界进行详细的划分。②注记数据的调绘补充。其调查内容可分为以下几种：楼房的层数、企事业单位的名称、村名、公路名称及等级、河渠名称及走向等。⑵ 补测：补测是地形图更新中相当重要的部分，起着数据补充的重要作用。在实际操作过程中我们针对以下两种情况进行了补测：①用户未提供矢量化地形图的地区。②地物变更范围比较大的地区。对所有需要补测的地区均采用GPS和全站仪进行了补测，并把所有结果都记录在线划图上。将外业调绘和补测的修改、新增、和变化地物的信息添加到地形图中，通过编辑处理形成用户需要的最终成果。

3.结论及建议

⑴ 作为更新数据源的QuickBird影像，其质量的好坏直接影响成果的精度。工程中采用的该矿区QuickBird影像清晰度好，分辨率高，倾角小，为工程的成功开展提供了良好的前提。

⑵ 使用本方法更新了该矿区约400平方公里1：2000地形图，作业时间短；精确度高（遥感影像的空间分辨率达到0.6m,用RTK进行GPS定位测量影像纠正后的点位绝对误差只在0.2m左右）。满足了用户的需要，为地形图的更新提供了新的经验。⑶ 实际操作中发现，仅凭影像图的目视解译判读地物是不可靠的，必须要亲自调查才能确定地物类型及其属性。因此，在地形图的更新中要加大调绘在整个更新工程中所占的比重。

参考文献

卫星影像范文5

关键词：资三影像 PixelGrid 1∶1万 DOM 精度

中图分类号：P231 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）05（c）-0031-02

资源三号卫星历经三年多深化论证，经过近四年研究开发，于2012年1月9日在太原发射场发射成功。卫星工程突破了诸多技术难题，是我国首颗民用高分辨率立体测图卫星，卫星在轨测试和前期运行表明，资源三号是目前我国综合精度最高的遥感测绘卫星，多项技术指标已经达到或优于国外同类型的测绘卫星。

DOM是数字正射影像图（Digital Orthophoto Map）的缩写，是利用DE M对航空或航天影像经逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，并按规定图幅范围裁剪生成的形象数据，带有公里格网、图廓（内、外）整饰和注记的平面图。它可作为背景控制信息，评价其它数据的精度、现实性和完整性，也可从中提取自然资源和社会经济发展信息，为防灾治害和公共设施建设规划等应用提供可靠依据。

虽然利用资源三号卫星影像生产1∶1万基础测绘山地及高山地的系列产品已在一些生产单位投入使用，但其生产的产品精度亦待检测。本文将结合两个1∶1万基础测绘项目针对利用资源三号卫星影像生产1∶1万基础测绘DOM的精度进行初步探索。

1 资三影像及PixelGrid简介

1.1 资三影像简介

资源三号测绘卫星，简称ZY3，是中国第一颗民用高分辨率光学传输型测绘卫星。

以往航空摄影，受天气因素影响很大，比如有雨的天气就不能拍摄，导致一年成像面积只有70万到100万km2，而且是把所有比例尺都算上的，而资源三号卫星为解决这个矛盾，利用回访功能，以特区为单位，可以避开受天气因素影响的地方选择其他拍摄地方，并且生成的是一个可量测的实体模型，我们可以通过计算机直接量测实体模型，不用全部到野外进行实地测量，就可实现数据的准确采集，同时也实现了影像加工和整理的整体数字化。

1∶1万基础测绘所用的资三影像数据由国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心提供，其坐标系统为WGS84，投影方式是UTM投影。

1.2 PixelGrid简介

1.2.1 基本情况

高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid是由中国测绘科学研究院自主研发的“十一五”重大科技成果，获得2009年度国家测绘科技进步一等奖。该软件是我国西部1∶5万地形图空白区测图工程以及第二次全国土地调查工程的主力软件，被誉为国产的“像素工厂”，可以完成遥感影像从空中三角测量到各种比例尺的DLG、DEM/DSM、DOM等测绘产品的生产任务。

1.2.2 PixelGrid制作DOM的优势

在利用资三影像制作1∶1万基础测绘正射影像的项目中，笔者做过多种软件的实验及精度检测，之所以最终选择PixelGrid系统，是因为其基于多基线、多重匹配特征的自动匹配技术。

PixelGrid系统首次提出并研发了独特的基于多基线、多重匹配特征的自动匹配技术，采用由粗到细（coarse-to-fine）的多级影像匹配策略，综合集成多种成熟的、性能互补的影像匹配算法，在匹配算法的各个子模块之间进行质量控制、自动进行匹配粗差定位和剔除，充分利用高分辨率遥感影像所提供的新特点（高信噪比、高反差的影像，高地面覆盖重叠率等），获取成像区域的高精度DEM，有效解决了复杂地形条件下DEM/DSM的全自动提取。

正是因为其基于多基线、多重匹配特征的自动匹配技术，可以全自动提取高精度的DEM，进而可以制作出高精度的正射影像，因此才最终选择它来制作DOM。

2 制作DOM流程

利用PixelGrid处理资三影像制作DOM，是在资三影像加密得到经过各级检查及修改的成果基础之上进行的。在制作DOM时，主要是用PixelGrid里的“数字高程模型提取、正射影像生成拼接”两个菜单来实现的，通过生成核线影像、匹配种子点线立体量测、自动影像匹配生成高精度的DEM，然后再利用DEM来生成DOM并进行自动拼接进而得到DOM成果。就整个项目而言，制作DOM的流程如图1。

3 精度评估

用资三影像生产的DOM制作完成之后，为了检测其几何精度，笔者从像控点的精度比对、用资三影像所测线状地物与卫片DOM的套合、用航片所测线状地物与卫片DOM的套合、等高线与卫片DOM的套合等几个方面进行了精度比对。设计书对于使用资三影像区域平面精度的要求是“凡是采用资源三号卫片的测区，所有地类平面精度放宽0.5倍”，由此推算区域网绝对定向中基本定向点在山地与高山地的平面残差应为6.0 m，而卫星遥感影像DOM的平面位置精度根据《基础地理信息数字产品1∶10000 1∶50000生产技术规程第3部分：数字正射影像图（DOM）》5.3a表述“一般情况下卫星遥感影像DOM的点位中误差不大于2个像元”，根据资三影像资料推算，卫片DOM的平面位置精度应为6 m。

3.1 像控点的精度比对

像控点的精度对比实际就是计算区域网绝对定向中基本定向点平面位置的中误差。两个生产性试验项目涉及到用资三影像部分区域的DOM制作完成后，笔者将像控点在立体模型里量测的坐标与其像控成果坐标做了比对，结果见表1、表2。

由比对结果可以看出，像控点的精度是比较理想的。

3.2 DOM与线状地物的精度比对

3.2.1 DOM与资三影像所测线状地物的精度比对

资三影像加密完成、经过各级检查及修改之后，即投入测图生产，笔者在两个项目中均匀地选择了些线状地物，将其与卫片DOM叠加后发现套合情况良好，平面位置基本相差在0.5～2 m之间.

3.2.2 DOM与航片所测线状地物的精度比对

在这次两个生产性试验的项目中，有部分图幅由于是丘陵地或是资三影像未能全覆盖而选择航片生产，但也有部分资三影像与航片重叠的区域，笔者在重叠区域的航片内均匀地选择了些不易发生变化的线状地物进行测绘，并将测绘的结果导入资三影像制作的DOM中进行比对，发现线状地物与卫片DOM套合情况良好，平面位置基本相差在0.5～2 m之间，个别相差较大的也在3 m、4 m左右。

3.3 DOM与等高线的精度比对

对于已经测绘完成的等高线，笔者均匀地选择了山地和高山地的等高线与卫片DOM进行套合查看，发现套合情况良好。根据多年航测经验，山势陡峭区域的等高线，用航片生产出来的DOM与等高线的套合情况一般都不太理想，而试验区域的卫片DOM与等高线的套合精度还是比较理想的，平面位置的套合差也基本都在0.5～2 m之间，个别相差较大的也均未超限。等高线与卫片DOM套合例图见图2、图3。

根据卫片DOM与各类线状地物及等高线的对比情况可以看出，其平面位置精度还是比较理想的。而成果DOM也因反差适中、色调均匀，质量情况表现良好。

4 结语

虽然利用资源三号卫星影像及PixelGrid生产的1∶1万基础测绘山地及高山地的正射影像在笔者经历的这两个生产性试验项目中均得到了比较好的精度评估，但其结果也只能作为生产当中的一种借鉴与参考。在后续的项目中，笔者将继续跟踪、统计相关的精度统计，以便在基础测绘项目及其它项目中更好地利用资源三号卫星影像资源，促进我国卫星事业的更好发展。

参考文献

[1] 中国资源卫星应用中心网站[EB/OL].2013.

卫星影像范文6

关键词：融合；波段组合；遥感影像

中图分类号：TM411+.4 文献标识码：A

1 融合基本原理

融合就是将同一区域的多源遥感图像按统一的坐标系统，通过配准，生成比单一信息源更准确、更完全、更可靠的新图像的技术方法。采用全色数据与多光谱影像进行融合，生成具有多光谱信息的色彩及全色数据纹理的新影像，突出反映土地利用类型要素信息，提高可判读性，便于综合分析，减少数据量，提高监测精度。通过数据融合，一方面可有针对性地去除无用信息，消除冗余，减少数据处理量，提高数据处理的效率；另一方面可融合多源数据的有用信息，表现出各波段的优势，尽量减少或避免目标的不确定性。

2 卫星数据介绍

RapidEYE卫星发射于2008年8月29日，共5颗卫星，预期寿命7年，轨道高度630KM，与太阳同步，通过赤道时间为11：00AM，传感器类型是推帚式的多光谱CCD，地面采样间隔是星下点6.5米，有5个光谱波段组成，分别为蓝：440 nm- 510 nm；绿：520 nm- 590 nm；红：630 nm- 685 nm；红边：690 nm- 730 nm；近红外：760 nm- 850 nm；标准幅宽为77KM；星上存储量为1500km影像数据或轨道；重访时间为5.5天（星下点），动态范围为12bit。RapidEYE数据广泛应用于农业、林业、环境保护、城乡规划、基础设施建设等行业。

IRS-P5数据，是印度遥感制图卫星影像，全色分辨率为2.5 米，设计寿命5年，轨道高度为618km，共由1867条轨道覆盖全球，相邻轨迹线之间相隔11天，轨道倾角97.87度，过赤道上空为地方时10∶30。前视幅宽为29.42KM，后视幅宽为26.24 KM；重访周期为5天。IRS-P5数据广泛应用于国土、海洋、矿产资源调查；林业和农业资源调查；水资源、水土流失调查；环境保护；城市规划等领域。

3 融合前处理

配准、纠正后满足精度要求的多光谱及全色数据，融合前还需要对其进行预处理。一方面，通过色阶对全色数据进行调整，减少影像的噪声，提高亮度和对比度；另一方面，通过波段组合的方式突出各地类的色彩，地物间的反差，表现出多光谱数据的丰富色彩。

4 融合方法试验

在遥感影像处理过程中，通常采用的融合方法有小波变换、主成分变换、高通滤波等多种方法，试验结果如下：

（1）小波变换融合

基于小波变换的图像融合算法是对待融合的两幅图像二维小波分解，建立各图像的小波塔形分解。

小波变换融合以mul数据的各波段影像为参考对高分辨率pan影像进行直方图匹配，以形成相应的匹配的高分辨率全色影像。然后采用小波变换的方式形成相应的低频和高频影像，并用多光谱影像各波段变换后的低频部分来替换这几个影像小波变换后的低频影像，对替换后的影像进行小波逆变换，从而获得融合影像。融合结果如图1：

小波变换法优点：最大程度保持原多光谱数据和全色数据的信息，减少后处理难度。小波变换法缺点：算法复杂，融合后影像存在振铃效应，影像有锯齿，不连续，因此，在土地利用动态监测中较少应用。

（2）高通滤波融合

高通滤波用于影像的细节和纹理处理。高通滤波是对低分辨率多光谱影像进行低通滤波以获取其光谱信息，对全色影像进行高通滤波以提取线性特征和边缘等空间结构信息，然后对低通滤波和高通滤波的结果加权求和，进而得到融合影像。该算法使图像的分辨率得到增强，并且它还减少了高分辨率影像低频部分的融入，高效地保留多光谱影像的光谱信息。高通滤波处理对于全色数据很重要，在进行高通滤波处理时，滤波模型的选择受影像质量、地貌特征等因素的影响。融合结果见图2：

高通滤波融合法在保持光谱信息和提高多光谱图像的空间细节表现能力上都有很好的效果，但影响影像的纹理清晰度。

（3）主成分变换

对于图像而言主分量变换是图像按照特征向量在其特征空间上分解为多元空间。而在数学上是将矩阵展开分解为其协方差矩阵的特征向量的加权。利用PC变换可将影像的结构信息通过第一主分量表达出来。

主分量变换在进行融合中有两种变换方法，一种是指将多光谱的多个波段先做主分量变换，用全色波段替换第一主分量，再进行反主分量变换，得到融合影像。另一种将各波段统一进行主分量变换，然后反变换。融合结果如图3：

主分量变换多光谱数据的波段数不受限制，可以接受三个以上波段的高光谱及多光谱数据进行变换。并且影像色彩丰富，影像纹理信息结构明显、突出。主成分变换优点：不限参加波段的数量，能较好保留全色影像的纹理，减少信息损失。

结语

根据上述几种融合方法的融合效果试验对比分析可以得出初步结论：

RapidEYE数据和p5数据进行融合，从土地利用角度上分析，采用Photoshop融合、Pansharp融合和主成分变换的融合方法其融合效果能较好地保留了高分辨率影像的纹理细节和多光谱影像的信息，提高图像解译的质量。

参考文献

[1]贾永红，李德仁，孙家柄.多源遥感影像数据融合[J]，遥感技术与应用，2000，15（1）.

[2]孙家抦、舒宁、关泽群等.遥感原理、方法和应用[M].北京：测绘出版社.1997.

卫星影像范文7

关键词：GeoEye影像；定向；数学精度；指标；基础测绘

引言

随着航天遥感技术的迅猛发展，特别是传感器技术的发展，卫星遥感影像在空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率上不断提高，同时影像获取成本也逐步降低，使得卫星遥感影像的应用越来越广泛。利用高分辨率卫星遥感影像进行高精度目标定位、立体测图和变化监测是国内外的研究热点之一；同时，卫星遥感影像正越来越多地应用于摄影测量领域，空间分辨率达到米级/亚米级的立体遥感图像，已有能力替代传统用于1∶50000和1∶10000比例尺地形图测绘或地理信息更新的航空影像。这使得采用卫星遥感影像获取高质量的地理空间信息成为必然趋势，也为大中比例尺地形图测绘提供了新的途径。本文了对0.41m分辨率的GeoEye影像的稀少控制点定向精度以及要素可判译指标进行了试验分析，探讨其在1∶10000基础测绘中的应用范围。

1. GeoEye-1卫星简介

2008年9月6日发射的GeoEye-1卫星是一颗商业对地成像卫星，是一颗太阳同步轨道卫星，轨道高度684km，运行周期98min。该卫星携带高分辨率的CCD相机，获取的影像空间分辨率在全色波段能提供0.41m分辨率和多谱段1.65m分辨率的超高分辨率影像。多光谱包含蓝、绿、红和近红外（450nm～900nm）四个波段。该卫星星下点幅宽为15.2km，数据获取动态范围为11比特，每天可获取大于700 000km2的图像数据，经过定向后的影像可以更好地为测绘、城市基础地理信息动态更新、国土资源调查、生态环境监测、快速响应等不同的领域提供相应的基础影像数据源。

2. 试验研究

2.1 试验区概况

试验区选用了一个立体像对进行定向试验，平差后选取地形类别为“平地”的一部分区域进行矢量采集。卫星影像覆盖范围、控制点分布情况和采集区域见图1。

2.2 区域网平差

（1）平差方案

试验中采用PixelGrid软件进行影像定向，分别选用1个角点、2个角点、3个角点、4个角点作为定向点，剩余的作为检查点，根据定向结果计算出相应的精度。针对不同定向点分布的情况下，分析定向点精度和检查点精度。

（2）平差结果

四种方案的平差结果见表1。

2.3 矢量采集

（1）矢量采集

在JX4系统中引入PixelGrid平差结果，平差成果引入后，为加快数据处理速度，首先以图幅为单位对卫星立体条带影像进行分割，然后进行以图幅为作业单元的矢量要素采集，根据要素采集要求，在GeoEye影像立体模型上进行地物、地貌的测绘，同时通过卫星影像立体模型上的地物、地貌等要素的测绘，感受和确定与航片立体模型测图的判读和切准的不同，并分析不同类型的卫星影像在灰度影像和融合后的彩色影像状态下的立体采集可提取的地物指标及可达到的数学精度，采集结果见图2。

（2）精度检测

采集结束后，利用外业实测的检查点对矢量要素进行精度检测，检测结果见表2。

3. 结论

（1）从影像定向结果上可知，当一个控制点定向时，GeoEye卫星影像的平面定向精度在10余米，高程精度在2m左右；再增加一个控制点后（即两个控制点），GeoEye卫星影像即可达到较高的定向精度，继续增加控制点对定向精度改善不明显。

（2）从矢量要素检测结果可知，定向后的GeoEye卫星影像所生产的产品精度满足1∶10000比例尺的相关规范要求，同时也满足1∶5000比例尺的相关规范要求。

（3）与航空影像相比，GeoEye卫星影像具有时效性高、覆盖面积大、所需控制点少的优点，但同时也存在一些不足，如云或雾的影响，电线杆、水井等同一类要素在同一景卫星影像中不同位置的可辨别度都不尽相同等。

（4）彩色测图模式可提高地物的判读能力，但对采集精度无明显影响。

参考文献：

[1] 王薇，赵利平.GeoEye-1立体像对定位精度及其应用分析[J]. 遥感应用，2012，（1）：48-51，115.

[2] 刘专.GeoEye-1影像制作数字正射影像图的精度评定[J].测绘科学，2011，36（6）：201-203.

[3] 袁修孝，张过.缺少控制点的卫星遥感对地目标定位[J].武汉大学学报・信息科学版，2003，28（5）：505-509.

[4] 国家技术监督局.GB/T 13990-92 1∶5000、1∶10000航空摄影测量内业规范[S].北京：中国标准出版社，1993.

卫星影像范文8

[关键字] 谷歌地球 Erdas 正射影像

[中图分类号] P28 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2013）-2-121-1

1 Google影像数据介绍

谷歌地球服务器中的栅格数据大都来源于美国国家航空航天局（NASA）的卫星图像。为协调信息量与数据量的关系，谷歌地球根据区域地理位置重要性不同匹配以不同分辨率的卫星图像。

谷歌地球（Google Earth）的影像参考系统是基于WGS84椭球的Web墨卡托投影，在该坐标投影下比例尺随纬度的不同而改变，纬度增高，比例尺相应的增大。全球投影如下图所示：

谷歌卫星地图根据不同的分辨率分成不同的级别，大概分为22个层级（国内城区一般可到20级，郊区只到16级，国外热点城区如纽约可达22级），每个层级比例尺不相同，下面是各个级别的影像对应的空间分辨率、相应比例尺和视点高度等参数。

2 获取google影像

下载google影像的办法是通过Google earth软件截屏获取，这种方式获取的google影像存在获取范围过小，清晰度不高等缺点。另外， google earth可以适时旋转缩放，会导致截屏获取的影像也存在不是正北方向的问题。在此，我们推荐使用成都水经注公司的google影像下载器软件。

3 Google Earth卫星影像的几何纠正

本文将探索在Erdas Image软件平台上对无卫星参数的任意卫星影像进行几何纠正生成近似DOM的方法。

3.1 不同地形条件下的影像正射纠正

对于高山地、山地，根据影像控制点，应用严密物理模型或有理函数并通过DEM数据进行几何纠正，对影像重采样，获取正射影像；对于丘陵地可根据情况利用低一等级的DEM进行正射纠正，对于大部分地区，往往平面地物变化较大，高程相对稳定，因此可利用旧有地形图资料的高程数据生成DEM，用于卫星影像的纠正。

3.2 Erdas Image卫星影像纠正的几种方法

Erdas Image提供了很多种纠正的计算模型，针对从Google Earth获取的卫星影像没有任何卫星参数的情况，在本次实验中选取了3种方式的纠正模型，分别是：

（1）物理传感器模型。

利用卫星的物理传感器模型，其模型的定位精度较高，纠正后的影像平面精度高。

（2）有理函数模型。

有理函数模型需要提供影像的RPC/RPB文件和DEM数据，适用QB、WORLDVIEW、IKONOS、EROS-B、GEOEYE、RAPIDEYE等卫星数据。

（3）几何多项式模型。

几何多项式模型一般用于地形起伏较小区域的几何纠正或同源卫星全色数据与多光谱数据的配准等。

4 在AutoCAD中绘制线划图

在正射影像数据制作的过程中，会生成.tif图形文件和.tfw坐标文件。把影像文件在AutoCAD中加载，利用矢量化跟踪软件，就可将正射影像图与数字化地形图准确地叠加在一起，再依据正射影像图进行判读，对数字化地形图进行更新；由于高楼、树木阴影等的遮挡，会对一些高层附带的群房，围墙，以及大部分道路上的检修井无法判读，这部分要由外业调绘，并标注地名和楼层等属性信息。

5 结束语

使用Google卫星图像进行地形图的修测，在实际应用中，对影像的选择、所在区域地形起伏状况和DEM的精度，以及控制点分布和数量要有很好的把握，才能使制作的地形图具有满足规范和工作需要的几何精度和坐标系统。

参考文献

[1]孔鸿滨.把世界放在我的桌面上-Google Earth及应用[J]，电脑视窗，2007年11月.

卫星影像范文9

Abstract: The paper gives an overview of KOMPSAT-2 of ground-based management control systems，image receiving and processing system，Equipment carried by a satellite，the satellite data bus and the characteristics and application of data and takes a look at the development and application prospect of KOMPSAT-2.

关键词：KOMPSAT-2；多用途卫星；多光谱相机；高分辨率数据

Key words: KOMPSAT-2；Multi-purpose satellite；MSC；high resolution data

中图分类号：TP73 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）36-0174-02

0引言

遥感技术正得到越来越广泛的应用，随着一批高空间分辨率陆地卫星的发射，遥感图像的质量有了很大的提高。KOMPSAT-2是韩国KOMPSAT卫星系列的第2颗卫星，于2006年7月28日发射成功，在韩国称为阿里郎-2（Arirang-2）卫星。KOMPSAT-2拥有高精度空中姿态控制能力，有效荷载是一台多光谱相机（MSC），能获取分辨率为1米的全色波段和4米的多光谱波段影像，首要目的是获取韩国的高分辨率多波段遥感影像，为地理信息系统（GIS）提供数据源，从而实现大比例尺灾情的监测[2][16]。

1卫星概况

KOMPSAT-2从发射进入预定轨道开始，到2006年9月下旬期间完成了调试阶段，在2006年8月获取了第一批图像，于2006年10月进入正常运行阶段。到目前为止，KOMPSAT-2卫星和有效载荷都运行正常。KOMPSAT-2卫星搭载的多光谱相机（MSC）可实现地图地理信息的更新、地球观测、自然灾害监视、地球资源勘测等多种飞行任务，具有世界先进水平，表1给出了KOMPSAT-2的系统性能参数[2][15]。

2KOMPSAT-2卫星地面站系统

KMPSAT-2系统主要由空间，地面和发射服务三部分组成。KMPSAT-2共有两个地面接收站（KGS），其中一个设置在韩国大田市的航空航天研究所（KARI），另一个设置在韩国的电子和无线电通信研究所（ETRI）。每个接收站由任务控制组件（MCE）和图像接收与处理系统（IRPE）两部分组成。利用S波段和X波段实现地面和卫星直接的通信，其中S波段负责遥控数据的上行和下行，而X波段仅负责影像数据的下行传输[2][8]。

2.1 任务控制组件（MCE）

MCE由四个子系统组成（图1）。通过该系统操作人员能够方便监测和控制卫星并为卫星提供任务安排，同时能实现卫星运行中轨道测定与预报以及卫星精密轨道测定等功能。TTC通过一个S波段实现地面与卫星上传和下行的通信。SOS实现内业遥控数据的处理、卫星健康状态的监测、指令的产生和执行。MAPS结合用户的请求，配置卫星的运行参数，准备卫星运行计划，提供卫星的任务计划；同时也实现轨道预测，轨道定位，获取用于跟踪的天线定向数据等功能。SIM提供一些辅助功能，而非直接的操纵功能，比如异常情况的辅助决议和操作人员培训[8][10]。

2.2 图像接收和处理系统（IRPE）

IRPE系统分成三个子系统（图2），接收和存档子系统（RAS），查询和处理子系统（SPS）和高级产品生产设备（VPG）。以320Mbit/s的速度从卫星下行的原始数据通过RAS接收、展示和存档；SPS负责图像产品的生产、处理和；VPG在标准产品的基础上生产更高级别的产品。由于实时接收和存储的性能对该系统非常关键，安装在基于NT服务器架构的微型计算机上的RAS配置了热备用来改善系统的稳定性。SPS和VPG都安装在具有相同硬件配置和SGI服务器的计算机上，为用户提供稳定的服务。IRPE需要很少的操作人员进行交互集中处理，实现最大程度的自动化，并快速接收数据、生产图像产品，具有很高的安全性和稳定性[1][14]。

3KOMPSAT-2 空间系统

KMPSAT-2的空间部分是一个与太阳同步轨道飞行的卫星，包括一台多光谱相机（MSC）有效荷载和卫星公用舱[15][16]。

3.1 多光谱相机（MSC）

MSC由韩国与以色列光电工业公司（ELOP）联合研制，质量约为150kg，功耗为350W，主要由三个部分组成：光电子系统（EOS）、有效载荷数据传输子系统（PDTS）和有效载荷管理单元（PMU）。EOS为相机的光电成像部分；PDTS主要用于图像数据的处理和传输，处理由其数据压缩存储单元完成，传输由数据链路系统（通道编码单元、QPSK发射机和天线指向系统）完成；PMU通过MIL-STD-1553B总线与卫星相连，采用专用信道（RS～422）控制整个有效载荷。为了使图像数据准确，MSC提供了三个不同的校准功能：辐射校准、非均匀性校正（NUC）和聚焦校准功能[9]。

MSC的成像模式包括自动标称成像模式和立体成像模式2种。为了满足要求，MSC线速率能在（7100～22000）线/秒的范围内变化，以减少由卫星速度、滚动和俯仰机动引起失配造成的图像质量下降。卫星延时积分（TDI）最高能够达到32级，可显著提高信噪比，满足低光照条件下的成像要求[8][9]。

3.2 卫星公用舱

KOMPSAT- 2公共舱由五个模块组成：结构和机制子系统（SMS），热控制子系统（TCS），姿态和轨道控制子系统（AOCS），遥控指挥和测距子系统（TC&R），电力子系统（EPS），推进子系统（PS）和飞行软件（FSW）。AOCS配置了高精度滚动、俯仰和偏航指向，星相追踪器，陀螺参考组件，三轴磁力计，能够在滚动方向侧摆±56°，俯仰方向侧摆±30°；PS重复利用肼推进剂突然爆炸产生推进能量； FSW虽然不是一个实际存在的子系统，但是也是一个重要组成部分；TC&R子系统由S波段全向天线，一个射频设备和备用的异步接收机组成。此外，GPS接收机提供时间，卫星的位置和速度[8][15]。MIL-STD-1553B数据总线把有效荷载和卫星公用舱大部分组件连接到星载计算机上[8]。

4产品及其应用

4.1 数据产品及其特点

据统计，作为KMPSAT-1号对地观测卫星的一个补充，KOMPSAT-2卫星是目前世界上能达到1米级高分辨率的少数民用光学遥感卫星之一[12]。在波段范围分布上，和IKONOS，Quickbird等极高分辨率卫星非常接近，除全色黑白图像外，可同时获得近红外、红、绿、蓝四个波段的影像数据，可以满足各种应用[12][14]。KOMPSAS-2每天绕地飞行约14圈，每圈可以获取全色和多光谱图像共542景，即飞行一周可以扫描地面面积达60946km2，每景图像约225km2，如果KOMPSAT-2卫星一直处于影像数据采集状态，一天可以获取大于1700000km2地面面积对应的影像，而IKONOS和OrbView-3卫星的每轨扫描面积分别为44808km2、34641km2，每景影像面积分别约121km2和64km2 [14][15]。

KOMPSAS-2数据具有高水平的图像质量，云层覆盖默认不超过10％。按照图像预处理程度，KOMPSAT-2提供的数据产品可分为6个级别：原始数据，L0，L1A，L1R，L1G和数字正射影像，L1A和L1R产品是指经过初步辐射校正后的产品；L1G产品是进行了初步几何纠正和坐标投影变换（默认坐标UTM-WGS84），主要是针对相机、卫星平台和地球旋转和曲率引起变形的纠正。影像格式有多种，其中L1R产品采用TIFF，L1G采用GEOTIFF格式[7][15]。

KOMPSAT-2影像可通过一个网上系统（spacecapture.kr）获得，并可以直接在线购买。韩国的科学技术部门对于国内公共研究使用的影像，韩国航天研究所免费提供；而商业或其他用途则按一个市场价格销售[14][15]。

4.2 数据产品的应用

KOMPSAT-2数据在中国的应用几乎还未开始，但在韩国本土及一些国家已基本涵盖了所有的高分辨率遥感数据可应用的领域，并取得了丰硕的成果。KOMPSAT-2卫星能够探测和识别小于1平方米的物体，例如汽车，家具街，道路和灌木丛，满足1:5000至1:2000的地形测绘要求；可确定作物或树木疾病，监测大比例尺灾情和研究对策，侦要的军事目标，规划公路，铁路和石油管道走廊，从立体影像中提取高分辨率DEM模型，综合水资源的管理，城市规划和区域扩张监测[2][4][5]。

5结论和展望

韩国空间发展计划纲要（l995-2015）涵盖7颗多用途卫星，4颗科研卫星和2颗对地静止轨道卫星。从对地观测和监测来看，多用途卫星的是最有用的，将来KOMSAT系列卫星将对光学遥感领域和合成孔径雷达领域带来更深的改变[2][15]。KOMPSAT-2卫星不仅是韩国航天工业在遥感卫星技术发展上的重要一步，也是现有高分辨率卫星数据市场的一个重要的补充，在极大提高韩国的综合国力和推动韩国经济的发展的同时，将对整个世界人民都大有裨益。

参考文献：

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[3]In-Hoi Koo，Jihoon Kang，HeeJin Bae，Sang-ll Ahn. KOMPSAT-2 Terminal for Polar Station （K2PS） Development by KARI[J]. Korean Journal of Remote Sensing，2008，24（5）:409-416.

[4]Benz，U.，Hofmann，P.，Willhauck，G.，Lingenfelder，I.，& Heynen，M. Multiresolution，object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，2004，58:239-258.

[5]Sakong，H.S，etc. Application Fields and Strategy of KOMPSAT-2 Imagery[J]. Korean Journal of Remote Sensing，2002，18（1）: 43-52.

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[8]Sang-Ryool Lee ，Hak-Jung Kim ，Joo-Jin Lee，and Zeen-Chul Kim. System Design of the KOMPSAT-2.kaiimage.co.kr.

[9]WC Jung，，etc. Detailed Design of KOMPSAT-2 Mission Control Element System[R]. IEIC Technical Report，2002.

[10]YS Kim.System Design of the MSC for KOMPSAT-2[A]. Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting，2001.

[11]Dae-Won Chung，Sang-Ryool Lee，Sang-Jeong Lee，Dae-Won Chung.KOMPSAT-2 Orbit Determination using GPS Signals[A]. The 2004 International Symposium on GNSS/GPS. Sydney，Australia，2004.

[12]W. E. Stoney. ASPRS Guide to Land Imaging Satellites――Key Trends and Challenges in the Global Marketplace[A]. Updated for the NOAA Commercial Remote Sensing Symposium，2006.

[13]Byoung-Sun Lee and Jae-Hoon Kim. Design and implementation of the mission planning functions for the KOMPSAT-2 mission control element[J].Korean Space Science society，2003，20（3）：227-238.

[14].

卫星影像范文10

关键词：测绘卫星；原始码流；信息管理

中图分类号：P237

随着遥感和航天技术的不断发展，高分辨率遥感测绘卫星的数量不断增加，应用领域日益广泛，卫星拍摄的影像数据也呈几何基数增长，达到了GB、TB甚至是PB的级别，因此，对海量影像数据的高效组织、管理已显得越来越重要[1]。卫星地面接收站所接受的卫星直接下传的数据是其中最重要、最核心的数据，本文称之为原始码流数据，更高等级的影像产品均是由原始码流数据生产形成，因此，对这些数据的管理是一项重要且有挑战的工作。

1 设计目的

为对日益增长的原始码流数据进行有效管理，本文设计了一种信息管理系统，该系统能对原始码流数据各类参数信息进行组织管理，并能对部分统计工作自动化处理，提高了生产效率，同时能够实现对影像产品的初步质量检测及历史信息查询等功能。

1.1 影像产品生产的一般流程

测绘卫星影像产品的生产流程一般包括如下流程：地面站接收采集原始码流数据―磁盘阵列临时存储―生产更高等级影像产品―原始码流数据备份（转存盘阵、磁带刻录等方式），如图1所示：

图1 影像产品生产的一般流程

1.2 实现思路

本系统在win7系统下采用C#编程实现，编程环境采用Microsoft Visual Studio 2010，系统主要由用户界面与各功能模块组成，主界面菜单中可以修改参数设置，主要包括原始码流数据存放的目录、网络盘阵、服务器等的IP地址、端口号等，达到对数据文件读取分析的目的，用户界面如图2所示。

图2 用户界面

2 系统功能

基于卫星原始码流数据的重要性，在地面站接收到卫星下传的数据后一般要进行各类参数统计，以便于后期数据再查询生产；同时，在对原始码流数据进行生产后，需进行影像产品的初步质量检测，若符合质量要求，则进一步生产更高级别的影像产品；为方便日后数据重生产，需要提供历史信息查询功能，该系统主要实现上述功能模块。

2.1 参数自动化统计

当地面接收站采集到卫星下传的原始码流数据后，为便于管理，需记录一圈次数据的各类参数，如摄影时间、数据量大小、数据来源等；同时，在原始码流数据解压、解密、成像过程中，需统计误码率、记录遥测数据等，为此，该系统设计自动化统计功能，以降低人工工作量，最后记录进后台数据库以后备查。

2.2 质量监测

质量评价是影像成产过程中不可或缺的环节，通过对产品数据进行分析、测试和评估，可以进一步调节算法参数，使整个成像处理过程得到优化。目视判读不能完全客观地理解图像的质量信息，客观方法则以一系列的指标进行定量评价，目前常用客观评价法有信息熵法、方差法、信噪比、信息容量、清晰度、平均剃度、偏差指数、相关系数等等一系列的指标[2]，本文主要研究对原始码流数据和初级影像产品的初步质量检测。

原始码流一般采用采用空间数据系统咨询委员会（CCSDS）编码算法，具有固定的格式，如图3所示，因此对原始码流数据的质量检测主要是判断帧同步头是否正确以及后面数据是否连续，通过对同步信息搜索，定位同步字和辅助信息的位置，检查这些信息段，以确定数据质量是否正常[3]。

图3 CCSDS编码格式

测绘卫星影像产品一般根据包含参数信息分为不同级别产品，并且是逐级生产的，以天绘卫星产品为例，分级如表1所示：

表1 天绘卫星影像产品介绍

对初级影像产品的质量检测本文主要采用数据量对比的方法进行，以发现原始码流质量问题或生产流程的故障，由于影像数据数据一般采用CCSDS编码及固定的加密压缩算法，在成像过程中，数据在解压解密等处理后的数据量是以按照一定的算法比例释放的，因此，通过计算成像后的数据与原始码流的数据量对比可初步检测成像是否正常。

2.3 信息查询

在影像产品生产过程中，经常需要对某圈次数据再生产或查询某圈次数据的各类参数，为此，该信息管理系统提供查询功能，可使用常用约束条件进行查询，如摄影计划号、采集时间、摄影时间段、卫星代号等，如图4所示。

图4 查询功能界面

3 结束语

本文提出了一种测绘卫星原始码流数据信息管理系统的设计方法，可以对原始码流数据信息进行有效组织管理，并提供参数自动统计、影像产品初步质量监测、历史信息查询等功能，工作实践证明，该方法可以有效提高工作效率。

参考文献：

[1]王华斌，唐新明，李黔湘.海量遥感影像数据存储管理技术研究与实现[J].测绘科学，2008（11）.

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[3]杨仁忠，石璐，韦宏卫，林波涛.遥感卫星原始数据质量监测系统技术研究.第二十三届全国空间探测学术交流会，2010.

卫星影像范文11

干扰类型

卫星通信干扰可能来自于卫星运行系统外部，也可能来自其内部。通常外部干扰包括邻星干扰、正常的自然现象如日凌干扰以及恶意干扰等；内部干扰则往往是由于卫星系统内部使用者使用不当或设备故障造成的。

1、外部干扰

(1)邻星干扰

邻星干扰主要包括三种形式：

①上行邻星干扰。邻星网络地球站在指向自身的同时，其地球站天线旁瓣指向扰卫星。这种干扰与干扰地球站的上行载波功率密度和天线尺寸有关，而与扰地球站无关。

②下行邻星干扰。扰卫星和干扰卫星（邻星）具有重叠覆盖区，在重叠覆盖区内，扰卫星地球站在接收正常信号的同时，其旁瓣接收到邻星信号。这种干扰与干扰卫星的下行信号功率密度和扰地球站天线尺寸有关，随扰地球站天线尺寸的增加而减少。

③上行/下行邻星干扰。很多情况下两种干扰是同时存在的。

我站模拟信号使用的亚太1A卫星定点于东京134度，其相邻卫星包括东京132度的日本NSTAR A卫星和东京136度的日本NSTAR B卫星，亚太1A卫星与这两颗相邻卫星主要服务区大部分不重叠，并且已经与相关网络的运行商达成了协议，因此邻星干扰很小。而且在卫星链路计算时包括最小建议使用天线，除了基于卫星功率外，都已经考虑了邻星干扰因素的影响。

（2）自然现象造成的卫星干扰

①日凌干扰

每年春分和秋分前后，当卫星处于太阳与地球之间，地球站在对准卫星的同时也会对准太阳，强大的太阳噪声将使卫星通信无法继续，这种现象被称为日凌中断。日凌中断出现的时间与地球站的位置、天线口径和工作频率等因素有关。日凌干扰是卫星通信难以避免的自然现象，卫星网络运行商在设计网络时应予以充分考虑。卫星公司一般都会提前向用户提交日凌报告，公布日凌发生的时间和周期。

②电离层闪烁

当电波穿越电离层时，由于电离层结构的不均匀性和随机时变性，造成信号的振幅、相位、到达角等特性短周期的变化，形成电离层闪烁。电离层闪烁与工作频率、地理位置和太阳活动情况有关。3GHz频率以下，电离层闪烁是最为严重的电离层现象。

通常，电离层闪烁现象在春分前后最为严重，其次是秋分前后。电离层闪烁现象一般持续30分钟到数小时，通常发生在日落后（18:00时）至深夜（24:00时）。

虽然电离层闪烁主要发生在3GHz频率以下，但对4GHz也有明显的影响。据ITU统计，在4GHz，电离层闪烁可能造成幅度超过10dB的峰峰值变化，频率变化范围为0.1～1Hz。

地球上有两个电离层闪烁较为严重的地区：磁赤道±20度内和高纬度区。我国长江以南地区以及长江以北的部分地区均属于电离层活动高峰区。通常情况下，电离层闪烁虽然会造成信号质量下降，但并不会造成通信的中断。

（3）地面通信网络对卫星通信造成的干扰

由于某些地面通信网络（如微波通信等）与卫星网络工作频率接近而产生的干扰。可以通过频率和空间隔离以及技术协调等措施来解决。

（4）人为干扰

①无意干扰

由于使用者在信号发射时对上行设备参数（频率、极化、功率等）的设定出现错误或因设备故障而对其他合法用户造成的干扰。

②有意干扰

非授权使用转发器资源。干扰方利用地球站上行设备，选定某卫星转发器，发射已调制信号，用以实现信号的非法传输。这种情况多发生在空闲转发器频带上。

恶意干扰正常信号播出。干扰方利用地球站上行设备，选定某正在使用的卫星转发器，发射比正常信号功率大的多的已调制或未调制射频信号，使正常信号的传输中断或质量下降，甚至会有非法信号的声音和图像露出等恶劣情况发生。

还有的是利用广电行业周二例行停机维修转发器空闲时间进行干扰。因此，国家广电总局明确规定，地球站周二例行维修期间不允许关闭上行载波。如确需中断播出，应事先通知总局指挥调度中心和卫星公司。

2、内部干扰

（1）极化干扰

极化干扰是卫星通信最为常见的干扰之一。即使经过开通测试指标满足要求的地球站，随着时间的推移，也会由于各种原因造成极化隔离度下降，带来极化干扰。

造成极化干扰主要有下面几个原因：

①地球站搬迁。任何地球站的搬迁均需要重新进行开通测试，验证极化隔离度和功率电平等各项技术指标。

②地球站天线指向误差过大。

③极化器移位。由于各种原因，造成极化器偏离原来的位置。

④天线馈源口薄膜损坏，馈源进去其他物质。

⑤载波上行功率密度过大。即使地球站天线极化隔离度满足要求，也会造成极化干扰。

卫星线路的极化隔离度包括发射极化隔离度和接收极化隔离度。发射极化隔离度由地球站发射极化隔离和卫星天线接收极化隔离组成，接收极化隔离度由卫星天线发射极化隔离和地球站接收极化隔离组成。对于同一副天线，通常发射极化隔离最好时的极化角和接收极化最好时的极化角往往并不相同。因此，任何对天线的调整，都需要重新进行极化确认。

（2）相邻载波间的干扰

①对于同一卫星转发器上的不同载波，载波频谱边带功率密度必须低于载波功率密度26dB，对于载波间（不同用户间）的保护带宽也应按规定严格执行。否则，会出现不同程度的相邻载波间的干扰。

②由于个别用户载波功率太高，即使载波间的保护带宽满足要求，仍然会造成载波间的相互干扰。

（3）转发干扰和FM干扰

①转发干扰和FM干扰是基于同一种原因的两种不同表现形式的同一类干扰。

②转发干扰是由于地球站收发间隔不满足要求，将接收到的信号转发到卫星转发器，从而造成对整个转发器甚至相邻转发器的干扰。

③由于地面调频广播使用88MHz～108MHz，而相当一部分地球站使用70MHz中频，如果地球站与周围环境的隔离不好，地球站就有可能将地面调频广播带到卫星转发器造成FM转发干扰。

（4）交调干扰

卫星通信中的交调干扰包括由卫星地球站产生的交调干扰和由卫星转发器产生的交调干扰两部分。

①对于多载波使用，为了避免交调干扰，转发器必须工作在足够的回退点上。比如我台使用的亚太1A号卫星多载波转发器必须工作在4.5dB的输出回退点，而对于装配了线性化器的卫星转发器，其输出回退可适当减少。

②对于地球站功放，在多载波的情况下，交调必须满足－30dBC的要求。简单而言，对于SSPA固态功放，需至少4～5dB的输出回退；对于TWTA行波管功放，需至少7～8dB的回退。如果载波数目较多，回退还应该增加。

（5）杂散干扰

杂散干扰是较为常见的卫星通信干扰之一，其表现形式和原因多种多样。例如，地球站内连接电平分配不合理，过多的中频噪声或载波边带被带到卫星，影响了转发器其他载波的正常操作；另外还有因设备故障造成的影响等。因此，任何可能导致上行参数变化的地球站上行设备的更换（包括电路连接的改变）均需重新进行开通测试。

因此，只有所有上行地球站严格按照操作规程使用转发器，才能保证合理、安全和有效地使用转发器，保证所有业务的可靠传输，减小内部干扰的发生。

干扰对接收图像及频谱的影响

了解卫星干扰现象对于卫星广播电视的安全播出至关重要。下面就几种类型的干扰信号对模拟、数字信号造成的影响进行分析。

1、干扰对接收信号的直观影响

（1）单载波、窄带信号或不携带图像的调制干扰信号，随着干扰信号强度的增加，接收信号会出现以下现象。

①对于数字信号。接收正常信号图像出现马赛克、静帧、黑屏或“无卫星节目信号”提示；伴音出现误码噪声、间断或无声。

②对于模拟信号。接收正常信号图像出现噪点、严重噪点，直至难以分辨正常图像；伴音噪声增大，直至完全被噪声淹没。

（2）干扰信号为携带干扰图像和伴音的与正常广播信号参数相同的宽带调制波，随着干扰信号强度的增加，接收信号会出现以下现象。

①对于数字信号。接收正常信号图像出现马赛克、静帧、黑屏或“无卫星节目信号”提示，直至出现干扰信号图像马赛克，甚至接收到清晰的干扰图像信号。一旦出现干扰图像，如正常信号不能及时压过干扰信号（恢复正常信号接收），则对于某些卫星接收机会输出干扰信号的静止画面；接收正常信号伴音出现误码噪声、间断、无声，直至出现有误码的干扰声音，直至收到清晰的干扰信号伴音。

②对于模拟信号。接收正常信号图像出现噪点、严重噪点、画面跳动，进一步出现模糊的干扰图像，直至出现可以清楚辨识的干扰图像；接收正常信号伴音噪声增大，噪声严重难以辨识，进一步出现可闻的干扰伴音，直至较为清晰的干扰伴音。

2、干扰对接收数字信号频谱的影响

（1）单载波干扰信号

在正常信号频谱上叠加单载波频谱（如图1所示，图2为实际的干扰频谱），当单载波信号功率较大时会造成正常信号频谱幅度的下降。单载波扫频（跳频）干扰信号与固定频率单载波干扰情况类似，但干扰载波频率在不断变化，通常对信号频谱造成间歇性影响。

（2）窄带调制波干扰信号

在信号频谱上叠加窄带调制波频谱（图3），干扰信号功率较大时会造成正常信号频谱幅度的下降。干扰信号功率较小时，在接收频谱上较难分辨。

（3）与正常信号参数相同的宽带调制波干扰信号

在接收信号频谱上很难分辨出干扰频谱（图4）。通常出现干扰时信号频谱两侧的噪声谱会略微升高。当转发器未工作在饱和点情况下，出现干扰后信号频谱幅度也将出现升高现象。

（4）噪声干扰

出现干扰时噪声谱明显升高。信号载噪比下降（图5）。转发器工作在线性区时，接收信号电平会出现整体升高现象。

抗干扰措施

通过前面的分析可以看出，虽然各种干扰确实给卫星通信带来了一定影响，但对于大多数干扰，是有其自身规律和特点的，我们可以有的放矢地通过加强各种预防措施来消除或减弱这种影响。而对于人为干扰特别是恶意干扰，由于其自身的无规律性、恶意性和有组织性，给正常的卫星通信特别是广播电视播出带来极坏的影响，同时也使应对防范工作变得非常困难。因此，我们下面要论述的各种抗干扰措施，主要是针对恶意干扰的。

1、关于通信卫星

由于成本和其他一些因素，目前正在使用的商业通信卫星大都没有抗干扰能力，这就为恶意干扰提供了可乘之机，同时也给抗干扰带来一定的困难。面对这种情况，一些卫星运营商已经开始考虑发射新一代具备抗干扰能力的通信卫星来替代现有卫星。例如，亚太通信卫星公司预计于2004年底发射的“亚太6号”卫星（编者注：该星因故推迟发射时间），将是第一颗在C波段和Ku波段都装载有效载荷抗干扰功能的商业通信卫星。其Ku波段设计方案是增加一个点波束接收天线，以提供对境外、中国南部和西部地区的上行隔离，星上所有转发器都可以选择使用标准天线接收或点波束天线接收。

新一代通信卫星可以采取的抗干扰技术主要包括以下几方面内容。

（1）适当减小卫星波束接收天线覆盖区，同时覆盖区边缘卫星接收天线增益下降尽量大，将个别可能产生干扰的地区隔离在覆盖区之外，以减弱境外干扰信号进入国内卫星接收波束。

（2）卫星增加固定或可移动点波束天线。国内各省市电视节目集中于若干地区上行站，使用MCPC方式上星。对于卫星波束接收天线覆盖区之外的特定地区，使用可移动点波束天线。

（3）卫星采用可变波束接收天线。在必要时，改变天线波束形状，以有效避开干扰源发射地区。

（4）卫星转发器设置输入信号认证装置。地球站上行信号进行加密处理，卫星接收后通过认证，信号方可进入转发器转发，否则卫星拒绝接收和转发信号。

2、关于地球上行站

地球上行站在抗干扰方面同样扮演着很重要的角色，在受到恶意攻击时，可以采取下面的方法积极应对。

（1）地球上行站使用大功率高功放和大口径、高增益天线，提高功率储备。一旦卫星受到干扰时，减小星上卫星转发器接收机增益，加大上行站发射功率，利用大功率压制干扰信号，以减小干扰影响。

（2）加大上行信号功率将转发器推至饱和点。传送电视节目不用SCPC（单路单载波）信号，尽量使用MCPC（多路单载波）信号并使转发器工作在饱和状态，利用转发器饱和点强信号对弱信号的抑制作用特点，进一步减小非法信号的影响。

（3）尽量少用或不用模拟播出方式，改用数字方式播出。由于模拟卫星电视信号在受到同样信号干扰时，会出现合法画面和非法画面同时存在的现象，给干扰方以可乘之机。而且，模拟卫星电视信号一般采用SCPC（单路单载波）信号，当出现干扰信号转发器多载波输入时，会出现输入补偿状态并降低合法用户的信号功率强度。数字卫星信号在受到干扰时一般会出现黑屏，不会出现非法信号画面，只有当非法信号功率远大于合法用户时，才有可能发生露出图像的情况。

（4）对数字卫星电视信号进行加扰和加密。为了确保信号传输安全，卫星播出系统对电视信号进行加扰和加密是一个重要的手段。用户使用带CA（条件接收）的卫星数字接收机，可有效避免用户接收到非法信号内容。

卫星影像范文12

关键词：快鸟分辨率融合几何精纠正中误差地面控制点

一、引言

（一）选题的背景、研究意义及目标

航天遥感技术在近一二十年内取得了突飞猛进的发展，在近几年内将会出现一个新的高潮。未来的卫星遥感计划将近可能地集多种传感器、多级分辨率、多谱段和多时相于一身，将以更快的速度、更高的精度和更大的信息量为GIS提供更高空间分辨率和更高光谱分辨率的各类数据。目前，1999年9月24日发射成功的美国IKONOS卫星是世界上第一颗提供高分辨率卫星的商业卫星，卫星的分辨率达到1米。2001年10月18日发射成功的美国Quick Bird卫星的分辨率全色影像可达0.61米、多光谱2.44米，今年年底分辨率可达27cm的IKONOS2卫星也即将升空。

（二）本文研究的意义

社会的迅速发展要求测绘部门能够快速准确的对基础地理信息数据（信息）进行更新，但传统的测绘技术方法无法满足此要求，而高分辨率遥感卫星的出现给我们提供了解决这一问题的新途径。

由于高分辨率卫星是最近几年的才发展起来的，对高分辨率卫片的在测绘方面的应用还处于探索研究之中，国家没有统一的标准，各个生产部门进行生产依据是经验，因此非常有必要研究高分辨遥感影像测图的规律，为规范的制定提供科学依据。

（三）本文研究的目标

a.高分辨率遥感影像的质量评定

高分辨率遥感影像的分辨率和精度虽然很高，但是我们得到的影像到底成像质量如何，我们该如何评定，需要有一套科学的评价方法，此项研究的目标是探索影像质量评定方法，对影像质量进行评价，指导生产。

b.高分辨率遥感影像地形修测图的精度评定

采用实际测图成果与影像测图成果进行比较和误差分析，分析误差原因，对分析结果进行总结,并提出更新地形图宜采取的技术路线。

二、研究的技术路线

本文研究技术路线为：先获取高分辨率卫片，然后对卫片进行融合处理，再对卫片几何精纠正，接下来在CAD下基于影像的矢量化，最后将矢量化好的影像与原矢量化地图进行精度比较分析。

三、实验数据处理

（一）高分辨率卫片

a.卫片基本情况

本次使用的实验数据是快鸟标准产品，单张全色卫片和多光谱卫片，卫片获取区域是辽宁省阜新市区；卫片获取时间：美国时间2003年1月7日，02时38分；地面采样分辨率0.636米，WGS-84参考椭球，横轴墨卡托投影；sunAz=159.672;sunEl=23.0839；satAz=100.283; satEl=76.8726。

b.参考数字地图的基本情况数据来源：阜新规划设计院数据获取时间：2002年航飞比例尺：1：500投影方式：高斯―克吕格投影中央子午线：121度30分面积：1平方公里

（二）卫片的分辨率融合

分辨率融合（Resolution Merge）是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱性，从而达到图像增强的目的。图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准以及处理过程中融合方法的选择，只有将不同空间分辨率的图像精确地进行配准，才能得到满意的融合效果；而对于融合方法的选择，则取决于被融图像的特征以及融合的目的，同时，需要对融合方法的原理有正确的认识。

本次实验用到的全色和多光谱卫片是快鸟卫星同时成像具有相同的坐标关系和时间关系所以不需要配准，实验选用的融合方法是主成份变换法（PCA,Principal Component Analysis）。主成分变换融合是建立在图像统计特征基础上的多维线性变换，具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用，可以更准确的揭示多波段数据结构内部的遥感信息，常常是以高分辨率数据代替多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。具体过程是：首先对输入的多波段遥感数据进行主成分变换，然后以高空间分辨率遥感上数据代替变换以后的第一主成分，最后再进行主成分逆变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。

融合可以利用ERDAS遥感软件，具体的步骤见下：

图1：Resolution Merge对话框

（三）卫片的几何精纠正

几何粗校正是针对引起几何畸变的原因而进行的校正。例如：纠正陆地卫星MSS图像由于扫描同时受到地球自转影响而产生的偏斜。以及由于显著的地形起伏造成的随地而异的几何偏差；而利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正，也成为图像坐标转换或称空间变换。在快鸟卫片的元数据里提供的RPC文件为用户提供了用于粗校正的各种参数，主要是用于校正内、外方位元素，运用图像处理软件就可以消除。几何粗校正可在一定程度上校正各种因素引起的畸变，但仍然存在有较大数量级的误差，这使它仅能适应定性分析工作。定量分析是人们更感兴趣的，地理制图、土地利用调查、森林资源清查、海岸带测量等需要更为准确的卫星影像，这就必须进行几何精校正。几何精校正综合了所有因素（而不是逐一考虑的）造成的几何畸变，可获得高精度的可提供定量分析用的数字图像。

几何精纠正是利用地面控制点进行的，它通过地理控制点数据对原始卫星图像的几何畸变过程进行数学模拟，建立原始的畸变图像空间与地理制图用的标准空间（亦即校正空间）之间的某种对应关系，然后利用这种对应关系把畸变图像空间中的全部元素变换到校正图像空间中去，从而实现几何精校正。几何纠正的过程也可以在ERDAS软件中去实现，在这里就不做重点介绍，重点讲的是几何纠正完的卫片的几何精度。

图2：采集完的控制点坐标表

（四）校正的精度检验

为了检验几何纠正后的卫片的几何精度究竟怎样，在纠正后的影像上均匀选取6个检查点

图3：采集完的检查点坐标表

我们用单个检查点的中误差公式计算出总的中误差

，由于检查点和控制点均来自1：500数字地形图，因此

从检查点的精度看已达到1：2000地形图测图的精度，说明纠正后的影像具有良好的内部几何精度。但这只是从理论上的验证，下面从实际生产过程中来检验理论的可行性。

（五）CAD下基于影像的矢量化

（1）公寓区的楼房，由于公寓区的楼房多是高度在6层以上的，房屋的结构和纹理多是水泥材料，而且经过粉刷，所以成像效果很好，但也因为高度的原因导致了有较大的倾斜角，此种成像特点的结果是房顶的边界线清晰可见，房高造成一侧可见房屋的角点，在此处我们选择房顶的边界线来矢量化。

（2）家属区的楼房，家属区的楼房建造的年限较早，建筑的结构、材料和纹理也是以砖房居多，年头较久，色调灰暗，而且楼高也不是太高，这种房屋成像后只能看清房顶的边界线而看不清房屋角点，这样的时候我们只能选择房顶边界线来矢量化，不过由于房高不算太高，倾角也不算太高，也可以认为于实地位置相差不多。

（3）食堂区，这个地方多是一，二层的矮房屋，倾斜的影响不大，但地物较繁杂，而且面积较小，所以不宜看清，轮廓也就难判断。尽量选择看清轮廓的地物进行矢量化。

（4）煤厂附近的家属楼，因为空气的浑浊，所以影响了成像质量，虽然也是6层以上的楼，但房顶的边界线没有公寓区清晰。我们依然选择房顶边界线矢量化。

（5）东西走向的八一路，这条路可分为两部分来看，首先是北边的路基线基本可以看清，基本的意思是说由于树木的遮挡不能确定路基线的位置，但根据八一路与人民大街的交汇出可以看清路基线，便能够确定八一路的路基线；南边的路基线因为有楼房的遮挡，有阴影的存在，所以不好分辨。用与北边同样的方法找到人民大街与八一路的交汇，在根据南边路基线周围的影像象素特征也可以判断出来。

（6）公寓区的路边线，也是被公寓楼挡住的一面看不到，煤厂附近的路边线也看不清。

其他地物像井，路灯，花坛，独立树，烟囱等均看不清，所以不进行数字化。

图4：基于影像矢量化完的图

四、实验数据分析

我们在影像图上选取了500*500大小的区域，对照原矢量图选了114个点，并对应的在原矢量图的同名相点也取了这114个点。下面就看一下这114组点位的精度比较表（只取之中一部分）

图5：点位精度比较表

#84是引起我们注意的几个大误差点之一，它位于煤厂东侧的留学生楼，因为楼房的年头较久，纹理与地面近似、空气浑浊影响了点位的选取，造成了较大的误差，由于它的成因我们可以把它作为粗差去掉而不影响精度的评定。类似这样的点还有两个，都去掉，最后参加精度评定的点是111个。

图6：大误差点位显示

这些电的精度出来后可能与设想的高分辨率卫片成图的精度相差很远，但不要忘记在选取点位时，只有#85，#86是在地面上的点，而其他109点都是取自于有高度的楼房上，而不是取自楼角点，所以要进行高程改正。

以上两幅表是进行高程纠正前后的精度比较，可以明显的看出进行过高程纠正的精度大大的提高了，完全可以满足1：2000修测图的要求。

由以上的考虑中得到一个新的结论那就是对于比较高的地物，或地型起伏较大的地区如果没有DEM的纠正，则应该考虑卫星高度角和方位角的因素。它们与改正点之间的关系是：

θ为卫星高度角 α为卫星水平角 h为楼房高度

图7：线精度比较表

五、主要结论及建议

1）点和线的精度报告说明了影像图基本达到了1：2000的精度标准，但需要注意的几点是在点位的选取上是个经验和锻炼的事，因为选取的点有没有代表性，点位本身的中误差如何，都是需要考虑进去的问题；2）对高分辨率卫片，以多项式方法进行的几何精纠正，是可行的，比较高精度的，本次几何精纠正后得到的卫片检查点总RMS误差为0.420米，运用公式得到的实际中误差为0.345米；

3）作为更新数据源的Quick Bird卫星影像，其质量的好坏直接影响更新地物的精度。一定要选择清晰度较好的卫星影像，除线状地物要比较清晰外，还要能辨别居民地，水域等面状地物的轮廓；

4）由于Quick Bird卫星影像的分辨率较高，考虑到调绘工作量及成图精度，利用它进行大比例尺地形图更新的时候只宜选取核心要素进行更新，如居民地，水系，道路，境界等；5）更新宜采取以下路线：内业先利用Quick Bird全色与多光谱影像进行融合纠正，制作1：2000卫星影像图，外业利用卫星影像图和原矢量图进行调绘，内业根据调绘成果进行矢量采集和数据编辑，最后印刷出图；

6）矢量化的时候尽可能地选取离地面低一点的点，因为我们只是对影像进行了几何纠正，这对地形起伏大的地区是不行的，必须要加上DEM对地区进行地形校正才能达到所预想的精度，本次实验取的是地形起伏不大，比较平坦的地区，所以姑且可以把几何纠正后的卫片看成正射影像，但在实际的精度比较上看，楼高还是影响了精度。可以运用公式

消除楼房因为高度而引起的倾角误差。

最后利用高分辨率卫片进行大比例尺的地形图的修测还处于一个起步，一个探索阶段，虽然这次实验说明了基本上可以满足1：2000的地形图修测的应用，但也只是局限于地势平坦地区，对于地形起伏较大的地区的应用还没有一套系统的研究方案，这就需要我们对这一领域继续持观望态度！

[参考文献]

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