基于遥感影像的陈庄地区地形图更新试验.

基于遥感影像的陈庄地区地形图更新试验
关键词：SPOT-5；大比例尺地形图；地形图更新；精度
0引言
高分辨率卫星的发射，航天、航空技术的快速发展，使基于遥感影像的地形图更新成为目前研究的热点问题。

针对目前利用遥感影像进行地形图更新主要应用在城市范围内，矿区的地形图更新还主要基于野外测绘和航空技术，周期长，实效性差，成本高。

将遥感影像应用到矿山的生产实践中已经是一种必然的趋势。

本文利用SPOT全色和多光谱影像进行陈庄地区的1：5000地形图更新研究。

SPOT是继Quick Bird影像之后的具有较高分辨率的影像。

在保证精度需求的前提下，将SPOT-5全色影像和多光谱影像结合使用，是综合精度和成本的理想选择。

1研究区概况
陈庄地区位于安徽省淮北市，地处苏、鲁、豫、皖4省之交，属淮河流域，地貌以平原为主；自然条件优越，交通便利，煤炭生产是该区经济发展的支柱产业之一。

由于淮北矿业集团大量开采煤炭资源，导致陈庄矿区地面沉降，使位于地面的建筑物、农田等受损。

居民地设施建设、道路改建、塌陷区地面积水等，使陈庄矿区地面生态环境及地物处于经常变化状态，因此，实时更新矿区地形图，掌握地面建筑物等与地下开采的关系，对于保证地面建筑物的安全、井下工作面合理布置等具有重要的理论和实际意义。

2地形图更新的过程
2.1数据选取
遥感数据：本次研究选用的遥感数据为安徽省淮北市SPOT-5（2.5米）全色影像和SPOT-5（10米）多光谱影像。

获取时间为2005年9月12日，WGS-84坐标系，Transverse Mercator投影。

非遥感数据：安徽省淮北市陈庄2003年外业测量得到的地形图。

地形图标准为：1954年北京坐标系，高斯正形投影，39度带，1956年黄海高程系，等高距为1m。

2.2遥感影像处理
1）图像增强
对于SPOT-5全色影像采用线性拉伸方法处理，目的是增强反差、突出线状特征的纹理细节。

对于SPOT-5多光谱影像进行真彩色合成[1]，目的是使影像上的地物颜色与真实颜色相接近，有利于人眼的识别，从而易于地物的区分和判读。

图1地形图更新的基本流程图
2）几何校正
对于SPOT-5全色影像进行几何校正，因淮北矿区地势平坦，且多项式校正对于地面平坦的地区具有足够的精度，所以选择多项式校正模型的方法。

在地形图和卫星影像上选取公共点并读取其地理坐标（X,Y）和影像坐标
（x,y），用最小二乘法建立二者的多项式变换关系，将遥感图像据此变换关系转换到地图坐标系中实现遥感信息的对地定位。

用二次或三次多项式建立图像坐标(x,y)与地面坐标（X，Y）之间的数学纠正模型，如公式（1）
（1）
式中，x，y为某像素原始图像坐标；X，Y为同名像素的地面坐标。

通过已知控制点根据最小二乘原理来求多项式中的系数项[2]。

然后用公式（2）计算每个GCP的均方根误差（RMSerror）：
（2）
式中,x、y是GCP在原图像中的坐标，x'、y'是对应于相应的多项式计算的控制点坐标。

利用已经完成几何校正的SPOT-5全色影像为基准，对SPOT-5多光谱影像进行配准，影像的配准是影像融合的基础。

3）遥感影像的融合
影像融合的目的是结合多光谱数据与全色数据的优点，使融合图像既具有多光谱数据的多光谱特征又具有全色图像的纹理特征，融合图像不但信息丰富而且分辨率较高，是在不大幅度增加经费的前提下，提高图像质量、满足工作需要的良好方法[3]。

本文对于自动HSV变换法、PC变换法、Gram-Schmidt变换法、Brovey变换法、IHS变换法5种方法进行比较，发现自动HSV方法处理后的影像清晰，最接近与地物的真实颜色，相对有利于地物的识别和判读。

2.3地形图更新
利用遥感影像进行地形图的更新，即利用现势的遥感影像对原地形图进行地物增加、减少、位置与形状变化的判读、修正[4]。

图2影像与地形图的叠加，图3地形图更新中居民地、道路、水体3种地物的变化情况。

图2影像与地形图的叠加（陈庄）
图3（a）居民地变化图
3精度评定
精度评定包括卫星影像的几何处理、更新要素的数字化误差等。

由于无法获取同一时期地形图，无法对更新要素进行精度评定，故本文进行了卫星影像的几何处理的精度评定。

几何校正的精度评价是几何校正中的重要环节，是进行下面影像操作的基础。

在控制点采集过程中，一般设置为自动转换模式，所以随着控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成，表1为点选取后的各项误差显示。

（b）道路变化图
（c）水体变化图
图3地物变化图（陈庄）
表1SPOT全色影像几何校正结果（单位：像素）
从表1中可以得到总的控制点误差为：X:0.4674;Y:0.6089;RMS:0.7676，以上单位均为像素。

对于纠正的质量常用的是以控制点坐标转换的误差来衡量。

在评定过程中，通常指定一个可以接受的最大总均方根误差RMS Error，在本文中指定为1，如果控制点的实际总均方根误差超过了这个值，则需要调整具有最大均方根误差的地面控制点，在必要时，选取新的控制点重新计算RMS误差。

重复以上过程，直至达到要求的精度为止。

对几何校正后的影像进行精度评定，在陈庄影像上选取了18个检查点（Check Point，简称为CHP），将其在影像上的坐标和在地形图上的坐标进行比较，得到了如表2所示的结果。

表2影像检查点精度统计结果（单位:米）
由表2的数据进一步计算得到：
（3）
（4）
因此，纠正后的影像上检查点的中误差为：
（5）
根据工程测量的规范要求[5]可知，这项精度指标达到了1:5000地形图图上点位中误差的精度要求。

4结论
本文将基于遥感影像的地形图更新应用到矿区，对影像进行处理，将遥感数据与非遥感数据进行叠加、判读，得出如下结论：
1）将模拟真彩色的多光谱影像与全色影像融合后作为地形图更新的底图，有利于提高目视解译的效率，同时，将地形图进行分层矢量化，有利于地形图的分层更新，减少判读过程中的视觉误差；
2）更新的每一个过程都应该严格的控制精度，避免误差的累加，注重每一步的精度检核，以免造成不必要的精度损失。

3）采用陈庄矿区2005年遥感影像和2003年地形图进行变化检测，提取了2003年到2005年居民地、水体、道路变化信息，试验表明，采用SPOT5影像更新1:5000地形图，能满足精度要求，为矿区地形图更新提供了技术。

但对于更大比例尺地形图的更新应该采用QuickBird影像或航空影像。

参考文献：
[1] 孙华,林辉,熊育久等.Spot5影像统计分析及最佳组合波段选择[J].应用技术,2006(4):57-61.
[2] 杜培军.遥感原理与应用[M].徐州：中国矿业大学出版社,2006.
[3] 郑战辉.陆地卫星ETM 与IKONOS多光谱图像的融合研究[D].郑州：解放军信息工程大学,2004.
[4] 陈瑞霖.利用快鸟卫星影像进行1:5000地形图更新技术探讨[J].福建建设科技,2006(1):34-38.
[5] 中华人民共和国国家标准.GB50026－2007工程测量规范[S].北京:中华人民共和国建设部,国家质量监督检验检疫总局,2008.
本文为教育部高校博士点基金资助项目。