毕业设计基于ASTER遥感立体像对的DEM提取Word文档格式.docx
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摘要（中文）………………………………………………………………………1
摘要（外文）………………………………………………………………………2
第一章前言…………………………………………………………………………4
1.1ASTER遥感立体像对的DEM提取的发展介绍………………………………4
1.2ASTER遥感立体像对的DEM提取的在现代的应用…………………………5
1.3论文研究的内容及意义…………………………………………………7
第二章基于ASTER遥感立体像对的DEM提取的原理和方法……………………7
2.1ASTER遥感立体像对的DEM提取的原理……………………………………7
2.2ASTER遥感立体像对的DEM提取方法及过程………………………………8
第三章ASTER遥感立体像对数据的DEM提取的处理……………………………9
3.1对ASTER遥感立体像对数据的基本处理原理及方法……………………9
3.1.1连接点的提取…………………………………………………………10
3.1.2核线影像的生成………………………………………………………10
3.1.3DEM的生成……………………………………………………………10
3.1.4对生成DEM的处理……………………………………………………11
3.3ASTER遥感立体像对生成DEM的流程………………………………………12
3.3.1输入立体影像对………………………………………………………12
3.3.2定义地面控制点………………………………………………………12
3.3.3定义联接点……………………………………………………………13
3.3.4指定参数………………………………………………………………15
3.3.5生成DEM和三维立体图………………………………………………17
第四章实验及结果分析…………………………………………………………18
参考文献……………………………………………………………………………20
致谢…………………………………………………………………………………22
第一章前言
1.1ASTER遥感立体像对的DEM提取的发展介绍
数字地面高程模型（DigitalElevationModels,简称DEM）是地表形态的数字形式,它由规则水平间隔处地面点的抽样高程矩阵组成,在生产中具有很高的利用价值。
DEM数据具有广泛的应用潜力。
作为国家空间数据基础设施（NS2
DI）的框架数据之一,DEM生产技术已经比较成熟,如等高线地形图生产DEM技术、利用航摄像对生产DEM的数字化摄影测量方法等。
现在,随着遥感技术的不断发展,利用遥感影像对提取DEM数据已经成为可能,如利用SPOT数据生产的DEM精度可达到10m以内，而利用星载IN2SAR生成DEM的高程精度可达到米级,并且平坦地区的精度优于山区的精度。
利用卫星数据提取DEM的技术已经成为遥感现今发展的一个研究课题。
ASTER（AdvancedSpaceborneThermalEmissionandRe2flectionRadiometer,高级星载热辐射反射辐射计）是美国航空航天局（NASA）与日本国际经贸商业部（METI）合作发布的高分辨率卫星成像设备,于1999年12月搭载NASA的EOS-AM1（Terra）平台升空。
其目标是获取地球表面温度、辐射、反射和高程数据,研究生物圈、水圈、岩石圈和大气层之间的互动反应,解决土地利用与覆盖、自然灾害（火山喷发、水灾、森林火灾、地震和风暴）、短期天气变动、水文等方面的问题。
ASTER在可见光和近红外区（VNIR）有三个波段,在短波红外区（SWIR）有六个波段,在热红外区（TIR）有五个波段,它们的地面分辨率分别是15m、30m、90m。
ASTER观测系统的VNIR子系统在可见光与近红外区有三个波段,空间分辨率为15m。
第三波段有两个通道3N，3B，其中3B具有后视（27.6°
）的能力，可以同轨立体观测,其沿径向的基高比B/H为0.6，每景大小为60km×
60km。
两个成像仪可以对相同地物以合理的视差和航向重叠近同步（大约相差55s）成像。
对于这两幅影像，仪器与地物之间有相同的气象条件，同时地面的光照和辐射条件也是几乎相同的，这就极大地提高了影像匹配的成功率。
Terra卫星的周期是16d，VNIR还具有侧视（±
24°
）能力,这样最快5d。
ASTER传感器发射的目的在测图领域就是获取南纬82°
和北纬82°
之间全球80%区域的云层覆盖率小于20%的影像，生产DEM。
与其他遥感卫星传感器相比,ASTER有其独特之处在于：
较高空间分辨率和立体观测能力。
VNIR的子系统有一个后视波段（即第三波段,波长范围0.78μm～0.86μm）,沿轨迹方向（alongtrack）进行立体观测,即沿飞行轨道前后扫描立体成像,这样大大提高了立体像对的接收成功率,也保证了像对间的相关性和相似性。
由此产生的立体像对是提取DEM的基础,它对于地形解译具有重要的意义。
利用遥感数据提取DEM的精度依赖于基高比率（BasetoHeightRatio,BH）、空间分辨率和视差测量的误差。
VNIR基高比率是0.6,天底交角为27.6°
。
如果假定0.5～1.0像素作为总的视差误差,则ASTER的DEM高度精度应该在5～50m,从ASTER立体数据中产生的地图比例尺将在1∶50000～1∶250000之间。
由于ASTER图像数据本身不像SPOT等卫星数据带有飞行参数，其内部、外部定位要通过精确的、数量足够的和平均分布的地面控制点来确定。
所以,控制点的精度、分布和数量是决定提取DEM数据的质量的关键。
ASTER是极地轨道环境遥感卫星Terra（EOS-AM1）上载有的5种对地观测仪器之一,它提供了可见光—近红外（VNIR）、短波红外（SWIR）和热红外（TIR）3个通道的遥感数据。
目前,尽管ASTER数据可以通过网上免费预订和下载,但读取和分析这些数据,仍然需要依赖于专业遥感图像处理软件,而购买这类软件，一方面需要大量资金,另一方面,利用这些商业软件进行遥感参数反演,也存在诸多不便之处,如EOSVIEW是唯一个专门查看ASTER数据格式（HDF-EOS）的专业软件，但它不能进行数据处理，而其它专业软件（如ENVI）虽然可以查看HDF-EOS格式的遥感数据，但遥感反演与处理功能有待进一步完善。
因此，利用软件编程实现ASTER数据读取，是ASTER数据应用的前提，也是开发具有国产自主版权的对地观测数据综合处理系统的一项基础工作。
为此，我们课题组对ASTER数据格式进行了全面分析与解读，并对ASTER数据读取关键技术进行了讨论与研究，实现了ASTER数据的读取及其在定量遥感中的应用。
卫星遥感立体像对提取DEM是地貌信息获取的一个重要里程碑，ASTER卫星传感器是可以拍摄立体像对传感器中的代表，具有数据质量稳定、覆盖广泛、价格低廉的特点。
本文通过实例研究了ASTER立体像对在高山峡谷地区提取DEM的精度。
首先简述ASTER的立体像对提取DEM的国内外发展现状，然后针对一处高程变化显著地区在1：
10万比例尺地形图采集地面控制点（GCP），用1：
5万精度的DEM作检验，获得GCP范围内高程误差为±
20.4m，GCP范围外高程误差为±
48.2m，平均误差是±
34.3m。
这证明可以在小区域内选取GCP控制点，由ASTER立体像大范围外推生成大范围DEM，而且采用常规的技术手段和普通的商业软件就可实现。
该方法提取DEM对于我国地形资料缺乏的西部地区有很强的实用性。
1.2ASTER遥感立体像对的DEM提取的在现代的应用
ASTER数据已在多个研究领域得到广泛应用。
下面结合TM数据，给出ASTER数据在几个主要研究领域的应用。
1）遥感关键参数反演。
与TM数据相比，ASTER数据在热红外有更多的波段，波谱分辨率更高，利用ASTER数据这一特点，可以计算全球与区域尺度上的土壤水分蒸腾与蒸发量和植被蒸腾与蒸发量，将ASTER数据与地面风速、空气温度和空气湿度观测数据相结合，把“地-气”作为一个整体，对低层大气温度、湿度垂直廓线和陆面温度、比辐射率进行参数同步反演，计算“地-气”的水汽通量与热通量，这对于评价植被受旱状况，进行作物估产，以及推进全球水分平衡和碳循环研究具有重要意义。
2）建立全球地面高程模型。
TM数据只提供底视图像，而ASTER数据在可见光波段既提供了底视图像，也提供了后视图像。
利用同一区域同一时间获取的底视和后视图像，可以在基于包含伪GCP（地面控制点）条件下，生成一个粗略的地面高程模型。
由于该模型采用伪GCP，它们仅仅具有地面x、y值，而没有绝对高程信息，因此，生成的是相对DEM。
为了获取该地区绝对地面高程，可以结合伪GCP，使用世界USGSGTOPO301kmDEM，估计它们的绝对高程值。
由于精度和数据质量等原因，其结果仍然存在高程误差，但这比采用相对高程值要准确和方便。
3）土地覆盖调查与监测。
和TM数据相比，ASTER数据在可见光和近红外波段有更高的空间分辨率，利用可见光和近红外波段的ASTER数据，可以进行区域性或全球范围的土地覆盖调查，对不同土地类型进行分类与评估，利用ASTER图像数据编制土地类型、森林分布、草地等级图等，并利用同一区域不同时相的遥感数据了解与监测土地覆盖变化，为生态环境保护提供参考依据。
4）冰川覆盖调查与变化监测。
冰川主要分布在南极、北极及高海拔的山地，这些地域环境恶劣，交通不便，利用ASTER数据具有几乎覆盖全球的高分辨率图像进行冰川研究，快捷方便。
若把卫星定位和卫星遥感技术相结合，对比不同时期冰川的卫星影像，可以从宏观上进一步了解现代冰川的近期变化，认识冰川变化与海平面升降关系，绘制冰川分布图。
目前，国际上一个研究组织正在开展一项利用ASTER数据进行全球陆地冰川变化监测的研究。
5）火山监测与评估。
在过去400多年里，几乎每年都有火山喷发，因此，利用ASTER提供的热红外图像预报和监测火山，具有重要意义。
例如，利用ASTER热红外图像，可以对火山口及其周围热异常现象进行研究，如观测火山附近的温泉、热气口及火山口湖的温度在喷发前的变化;
在火山喷发时，通过ASTER图像可以发现火山灰和熔岩流的分布区域，并绘制熔岩流分布图。
此外，也可以利用ASTER热红外图像进行热红外辐射场监测，及时了解地震前出现的热异常现象。
在强震的孕育和发生过程中，沿地震构造区带产生热辐射是岩石物理实验和地震现场调查都证实了的重要物理前兆现象，近年来，中国地震局卫星遥感热红外地震前兆异常监测和预报的部分实验表明，许多中强地震发生前，震中区附近会出现短期（1～3月）的热红外遥感长波辐射场变异，如1997年发生在青藏高原北部的玛尼7.5级地震、1998年河北张北的6.2级地震等，均出现了空间上可识别的卫星热红外区域增温现象。
上述情况表明，ASTER
热红外遥感图像可作为地震预报的重要参考依据。
1.3论文研究的内容及意义
此次论文主要内容是使用ENVI软件对ASTER卫星遥感立体影像数据进行处理，提取DEM是地貌信息利用雷达信号的相位信息提取地球表面的高精度三维信息，主要应用于测量地面点的高程及其动态变化，经过对ASTER卫星遥感立体影像进行干高精度配准、去平地效应、相位噪声滤除、相位解缠的处理过生成DEM三维立体图。
ASTER星载卫星数据中心可以生成全球的DEM，这似乎解决了所有DEM信息获取上的问题，但在DEM的应用上仍存在着很大的问题：
1）ASTER的幅宽只有60km和有计划的全球信息获取任务只是拍摄总量的8％，这制约了东西向流域完整的无云覆盖的影像（DEM）的获取；
2）生产DEM数量有限，产量每天动态变化，一般仅是拍摄影像的数量的10％；
3）生成的DEM产品精度有一定损失，ASTER的影像分辨率为15m，而DEM标准产品只有30m。
4）只能整景处理，对地面控制的点数量和分布要求高。
5）ASTER已经超过了七年的设计寿命，有随时停止运转的可能。
可供替代的立体像对商业卫星遥感平台还有SPOT、IKNONOS、Quickbird和Cartosat等。
所以如果掌握了立体像对获取DEM技术可以，可以不变应百变，方便、灵活、及时的获取DEM。
此次论文主要是对光学雷达图像ASTER数据进行处理，得到三维地理高程信息，生成三维立体DEM图像，通过对ASTER星载卫星数据中心进行处理可以生成全球的DEM，可以得到三维立体模型图，可用于获取高精度的地形高程数据及监测地壳形变等等。
本文的主要内容就是基于ASTER遥感立体像对提取DEM，重点探讨提取DEM的原理、方法，并评定DEM的提取精度。
第二章基于ASTER遥感立体像对的DEM提取的原理和方法
2.1ASTER遥感立体像对的DEM提取的原理
从不同方位对同一地区摄取两幅影像构成为立体影像对，其实质是传感器模拟人的双眼，构成人体立体视觉，即将像对上的视差反应为人眼的生理视差后得到的立体视觉，一般立体像对的重叠度至少在60%以上。
构建人造立体视觉需具备三个条件：
1）由两个不同位置（一条基线的两端）拍摄同一景物的两张相片称为立体像对；
2）两只眼睛分别观察像对中的一张像片；
3）观察时像对上同名像点的连线要同人的眼睛基线大致平行，而且同名点间的距离一般小于眼基线。
立体像对获取DEM的原理简易阐述为：
在天空两点（相当于人的两只眼睛）拍摄地面同一点时形成一个角，当天空两点的空间位置确定后，该角度越大地物点越高；
反之，角度越小地物点越低。
以此类推，将地面所有的高程解算后就得到了数字地面模型，如下图：
S1、S2为两个摄影基站，相当于人的两只眼睛，A、B、C分别为三个物点，a1、b1、c1和a2、b2、c2分别为三个物点A、B、C经S1、S2后形成的像点。
2.2ASTER遥感立体像对的DEM提取方法及过程
立体像对获取DEM的原理简易阐述是：
在天空两点（P1和P2）拍摄地面同一点A时形成∠P1AP2夹角，当P1和P2空间位置确定后，该角度越大地物点越高，反之，角度越小地物越低。
将地面所有点的高程解算后就得到了数字地面模型。
像对DEM获取方法有主要两种：
一种是通过GCP和影像上对应的像素来计算卫星的外方位元素（卫星姿态），通过像对间的匹配点（TP，TiePoint）配准影像，然后进行后方交汇计算每个地面点的高程；
另一种是外方位元素的从卫星的星历中解算，其它步骤同l，此方法要求具有精确的卫星星历，而且生成的DEM为相对高程。
本文中采用第一种方法。
GCP可以通过三种途经获取：
①采用GPs、全站仅等地面测绘仪器获取；
②在部分地形图上采集控制点；
③在影像上采集x、Y平面坐标，在与影像坐标匹配精度较高的DEM上采集相应坐标的高程z值。
第3种方式方便快捷，本文从l：
10万的地形上获取GCP的三维坐标。
本文数据处理采用了一种基于ENVI的全自动ASTERDEM提取软件，其无需用户指定任何参数即可自动运行ASTER立体像对的DEM提取。
以使用ASTER立体像对进行DEM提取。
首先从ASTERHDF文件中提取垂视（3N）和后视（3B）图像，然后定义输出DEM的投影方式和分辨率、控制点的投影方式。
从后视图像明显比垂视图像存在拉伸畸变效应。
立体像对的影像必须配准到相同的地面区域，这一步是通过在两幅图像中选择同名点的TP点（仅包含在图像中的相对行列值），TP的选取要求在整个工作区中均匀分布。
因为后视图像成像时与垂直成像存在很大的畸变，所以点位的选取尤其在图像的水平方向即与卫星飞行路径垂直的方向要求密集和均匀一些，这样可以尽可能地纠正图像的畸变。
根据研究区域复杂程度和所取子区的大小不同，约束点的数量要求也不同，但是为了后续的多项式拟合需要，一般最少需要9个点。
为了使得到的DEM具有地理参考信息，还要在图像中选取已知大地坐标和高程信息的GCP来对卫星的外方位元素进行结算，及DEM进行地学校正，一般要求至少选择4个点。
将影像中部偏左地区的1：
10万地形图作为GCP的数据源，共获取了15个GCP，此外根据相对地物明显程度匹配了25个TP。
当图像配准至相同的地面区域以后，任何沿轨道方向的位置差异就认为是由于视差引起的，而视差来源于地形起伏。
这样，每个像元的视差可以通过使用三角关系和卫星轨道数据（星历、轨道位置、高度和姿态等）转换为相对的（无GCP）或绝对（有GCP）高程信息。
用ASTER数据提取DEM流程
第三章ASTER遥感立体像对数据的DEM提取的处理
3.1ASTER遥感立体像对数据的基本处理
立体像对生成DEM的主要包括连接点的提取，控制点的输入，核线影像的生成和DEM的生成。
3.1.1连接点的提取
要生成DEM首先要选择立体像对上的一些连接点。
连接点也是同名点，它是用来建立两张像片之间关系的。
连接点的提取一般先自动提取，再手工交互编辑。
连接点的自动提取采用基于灰度的影像相关的办法。
本文采用的是相关系数法。
在3N影像上取一个的边长为奇数的窗口，取一个同样大小的窗口作模板在3B影像上以一定的步长移动窗口，求取两个窗口的相关系数，取相关系数最大值对应的窗口的中心像素为3N影像上窗口中心像素的对应点，以一定的步长在3N影像上移动窗口求取各中心点的对应点，以相关系数最大的前若干个点作为对应的同名点。
同名点的数目不能少于9个，25个以上最好。
因为不需要找出每一个像素的同名点，窗口可以取得大一些，移动的步长也可以是若干个像素。
自动提取以后再进行人工编辑，剔出错误的连接点，如果点数太少，人工的选取一些连接点，保证连接点分布均匀。
提取完连接点，再读入控制点
3.1.2核线影像的生成
如果直接用影像相关的算法，求出各个像素的同名点，再计算视差，计算量非常大，一般是先生成核线影像，把二维的相关问题变成一维的相关问题。
核线在像片上是互不平行的，他们交于核点，如果将像片上的核线投影到一对相对水平的像片--平行于基线的像片对，则核线互相平行。
根据这一原理，在水平像片上建立规则格网，它的行就是核线。
把前面提取的同名点和输入的控制点代入共线投影方程式：
求出相关参数，式中（xt，yt，zt）为物方，（x，y）为像方坐标，对于水平相片yt为常数，利用求出的参数将3N，3B影像转换成核线影像，转换后像素灰度值采用双线性内插的办法重采样。
3.1.3DEM的生成
对于生成的核线影像，它已经不存在上下视差，只有左右视差，利用图像相关算法对3N和3B影像进行匹配，这时寻找同名点就是一维相关。
根据所对应地区的最大高程值，计算一个最大视差，在3B影像上的搜索范围是3N影像上像素坐标加减这个视差值，这样可以缩小搜索范围，减小了计算量。
找到两张像片的重叠区域的同名点后就可以利用输入的控制点坐标进行整体平差，解求出地面点的坐标，根据各点高程的不同赋予相应的灰度值，就生成DEM的图像。
3.1.4对生成DEM的处理
在DEM提取过程中，一些像素的匹配可能会失败（由于大量的阴影，对比度较低等原因），图像由于传感器自身或外界一些因素的影响会带有许多噪声，图像不清晰，这时就要对生成的DEM进行编辑。
DEM的编辑包括DEM的内插，DEM的滤波，DEM的平滑。
1）DEM的内插。
对于初步生成的DEM，图像本身因为云的遮挡，或是地面的对比度较低，阴影等因素，一些像素的匹配不正确，像素的值不正常，对于这些不正常区域采用分块双三次多项式（2式）内插的办法，选择不正常的区域，对不正常的像素插值，重复几次，直到满意为止。
上式有16个未知参数，除了已知四个格网数据点外，还必须知道每个格网点沿方向的斜率，和该点曲面扭曲。
内插只能解决小区域的异常，对于云层遮挡较大的区域内插不一定符合实际的地形，一般将这部分数据裁剪，再利用另一个时段生成的DEM进行拼接。
2）噪声的滤波。
在ASTER影像生成的DEM中噪声主要包括两类：
斑点噪声和随机噪声。
对于这两类不同的噪声，如果分别用不同的方法进行两次滤波，容易造成信息的损失，本文采用
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