QuickBird正射遥感影像图制作方法研究

摘要：高分辨率卫星图像精度高、成本适宜、产品样式丰富等优点使得其在测绘、地学、资源环境、大型基础建设工程、农业等领域得到深入广泛的应用[1]。本文详细阐述了遥感影像正射校正的原理和方法，以并以2007年的某地QuickBird卫星遥感影像数据为例，采用Photoshop、ENVI等遥感图像处理软件完成处理图像。详细介绍了QuickBird遥感影像数据的融合，正射纠正，图像整饰等方面的内容。

关键词：QuickBird；正射纠正；DEM；影像融合

中图分类号：P237 文献标识码：A 文章编号：

0 引言

随着遥感和对地观测技术的不断发展，高分辨率商业遥感卫星的数量快速增加，应用领域也日益广泛。正射影像是指消除了由于传感器倾斜、地形起伏以及地物等所引起畸变后的影像。在国民经济中，正射影像图有着很广泛的应用。与线划图相比，它有几大优点[2]：①影像图更直观、生动，即使不具备地图常识的人也能看懂；②影像图所记录的信息量丰富，细节表达清楚；③具有快速更新特点，利用航空航天传感器是当前地理信息最重要的快速更新手段。因此它在城市规划、土地管理、铁路以及公路选线等方面有着特殊的作用。

1 QuickBird遥感卫星简介

QuickBird是由美国Digital Globe公司于2001年10月18日发射成功的高分辨率商业遥感卫星具有引领行业的地理定位精度，海量星上存储，单景影像比同时期其他的商业高分辨率卫星高出2-10倍。它的全色波段分辨率首次突破米级单位，达到0.61米，多光谱波段分辨率达到2.44米，精度高于空间成像公司的IKONOS卫星和法国SPOT卫星。而且QuickBird卫星系统每年能采集七千五百万平方公里的卫星影像数据，存档数据以很高的速度递增。QuickBird卫星的成功应用，将卫星遥感推入一个崭新的时代。

2 ENVI软件简介

ENVI是由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的、完整的遥感图像处理软件。IDL是进行二维或多维数据可视化、分析和应用开发的理想软件工具。ENVI架构非常灵活，提供一个功能全面的函数库（API），可以满足用户的个性化需求。同时，ENVI/IDL与ArcGIS为遥感和GIS的一体化集成提供了一个最佳的解决方案。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是美国RSI 公司的旗舰产品，它由遥感领域的 。创建于1977 年德RSI 公司已经成功地为其用户提供了超过28 年的科学可视化软件服务，帮助各领域的科学家、工程师、研究人员从复杂的数据中提取有用信息，创造出诸多科研成果。目前 RSI的用户已达200,000之多，遍布世界 80多个国家和地区。其旗舰产品的ENVI，深受遥感、 工程、地球科学、气象、环境、林业、农业、军事、自然资源勘探、海洋资源管理等领域的用户喜爱，并从2000 年开始连续三年获得美国权威机构NIMA 遥感软件测评第一。

3 正射遥感影像图制作的基本原理及方法

3.1 融合原理

影像融合是将同一目标或场景的用不同传感器获得的，或用同种传感器以不同成像方式，或在不同成像时间获得的不同影像，融合为一幅影像，在保持多光谱影像辐射信息的同时提高了影像的空间分辨率的遥感影像处理方法。融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合的目的，ENVI 系统所提供的图像融合方法有6种[3]：HSV融合主、比值变换融合（Brovey Transform）、Gram-Schmidt融合、主成分变换融合（Principle Component）、能量分离变换（Energy Subdivision Transform）、乘积变换融合（Mutiplicative）。

3.2 正射纠正原理

正射纠正的实质就是将中心投影的影像通过数字元纠正形成正射投影的过程，其原理是将影像化为很多微小的区域，根据有关的参数利用相应的构像方程式或按一定的数学模型用控制点解算，求得解算模型然后利用数字元高程模型对原始非正射影像进行纠正，使其转换为正射影像。正射纠正是一种高精度的几何纠正，是利用数字高程模型（DEM）对卫星影像进行逐点数字微分纠正，用以消除卫星遥感影像和航空遥感影像由于地形起伏等引起的像点位移。采用共线条件方程纠正法进行正射纠正，其纠正公式为[4]：

式中：x,y为像点的像空间坐标，为像主点的坐标（像片内方位元素）；为焦距；为摄站点的物方空间坐标；X,Y,Z为地面点的物方空间坐标；为像片的三个外方位角元素组成的九个方向余弦。

3.3 重采样

由于位置计算后找到的对应的x和y值，多数不在原来像元的中心，因而必须重新计算新位置的亮度值。通常的做法是采用适当的方法把该点位周围邻近整数点位上亮度值对该点的亮度贡献积累起来，构成该点位的新亮度值，这个过程称为数字图像亮度值的重采样。重采样有以下三种常用的方法[5]：（1）最近邻法（Nearest Neighborhood）（2）双线性内插法（Bilinear Interpolation）（3）三次卷积内插法（Cublic-interpolation）

4 QuickBird正射遥感影像图的处理制作

4.1 QuickBird正射校正的流程

图4-1 QuickBird正射影像图制作的流程

Fig.4-1 process of generating QuickBird orthoimage

4.2 正射遥感影像图的制作

1）在ENVI图标面板工具条上，单击文件图标打开图像Available Band List对话框打开全色影像和多光谱影像；在ENVI图标面板工具条上，单击变换图标图像融合主成分分析Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File对话框中打开输入低分辨率图像（多光谱影像）输入高分辨率图像（全色影像）在PC Spectral Sharpen Parameters对话框中：

（1）在Resampling中选择重采样方法；

（2）在Enter Output Filename中选择要保存的位置、名称；

（3）点击OK键，完成影像融合。

图4-2 QuickBird影像融合效果

Fig.4-2 The fusion results of QuickBird images

2）应用EMVI软件进行遥感影像正射校正

（1）生成DEM

图4-3 数字高程模型

Fig.4-3 Digital Elevation Model

(2) 影像的纠正过程

根据已知地形图，在融合后影响上大致找出控制点的位置，在ENVI图标面板工具条上，单击配准与镶嵌图标正射校正QuickBirdQuickBird基于地面控制点正射校正在Ground Control Points Selection对话框中输入该点坐标Add Point;

图4-4 控制点分布

Fig.4-4 Distribution of control points