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3S集成技术

3S集成技术

1.遥感简介

遥感(RemoteSensing),通常是指通过某种传感器装置,在不与研究对象直接接触的情况下,获得其特征信息,并对这些信息进行提取、加工、表达和应用的一门科学技术。

作为一个术语,遥感出现于1962年,而遥感技术在世界范围内迅速的发展和广泛的使用,是在1972年美国第一颗地球资源技术卫星(LANDSAT-1)成功发射并获取了大量的卫星图像之后。

近年来,随着地理信息系统技术的发展,遥感技术与之紧密结合,发展更加迅猛。

遥感技术的基础,是通过观测电磁波,从而判读和分析地表的目标以及现象,其中利用了地物的电磁波特性,即“一切物体,由于其种类及环境条件不同,因而具有反射或辐射不同波长电磁波的特性”(图12-1),所以遥感也可以说是一种利用物体反射或辐射电磁波的固有特性,通过观测电磁波,识别物体以及物体存在环境条件的技术。

图12-1:

几种常见地物(水、绿色植被、裸旱地)的电磁波反射曲线

在遥感技术中,接收从目标反射或辐射电磁波的装置叫做遥感器(RemoteSensor),而搭载这些遥感器的移动体叫做遥感平台(Platform),包括飞机、人造卫星等,甚至地面观测车也属于遥感平台。

通常称用机载平台的为航空遥感(AerialRemoteSensing),而用星载平台的称为航天遥感。

按照遥感器的工作原理,可以将遥感分为被动式遥感(PassiveRemoteSensing)和主动式遥感(ActiveRemoteSensing)两种,而每种方式又分为扫描方式和非扫描方式,其中陆地卫星使用的MSS(MultispectralScanner)和TM(ThematicMapper)属于被动式、扫描方式的遥感器(图12-2),而合成孔径雷达(SAR-SyntheticApertureRadar)属于主动式、扫描方式的遥感器。

图12-2:

多光谱扫描仪示意图[Curran]

从遥感的定义中可以看出,首先,遥感器不与研究对象直接接触,也就是说,这里的“遥”并非指“遥远”;其次,遥感的目的是为了得到研究对象的特征信息;最后,通过传感器装置得到的数据,在被使用之前,还要经过一个处理过程。

图12-3描述了从获取遥感数据到应用的过程。

图12-3:

遥感数据过程

遥感数据的处理——通常是图像形式的遥感数据的处理,主要包括纠正(包括辐射纠正和几何纠正)、增强、变换、滤波、分类等功能,其目的主要是为了提取各种专题信息,如土地建设情况、植被覆盖率、农作物产量和水深等等(图12-4)。

遥感图像处理可以采取光学处理和数字处理两种方式,数字图像处理由于其可重复性好、便于与GIS结合等特点,目前被广泛采用。

下面简单介绍数字图像处理的主要功能。

图12-4:

武汉市东湖附近TM合成图像,长江上的轮船清晰可见

(合成方案:

R=TM7,G=TM4,B=TM2,经增强处理)

1)图像纠正

图像纠正是消除图像畸变的过程,包括辐射纠正和几何纠正。

辐射畸变通常由于太阳位置,大气的吸收、散射引起;而几何畸变(图12-5)的原因则包括遥感平台的速度、姿态变化,传感器,地形起伏等,几何纠正包括粗纠正和精纠正两种,前者根据有关参数进行纠正;而后者通过采集地面控制点(GCPs,GroundControlPoints),建立纠正多项式,进行纠正。

图12-5:

遥感图像几何畸变的各种情形[LillesandandKiefer]

2)增强

增强的目的是为了改善图像的视觉效果,并没有增加信息量,包括亮度、对比度变化以及直方图变换等。

3)滤波

滤波分为低通滤波、高通滤波和带通滤波等,低通滤波可以去除图像中的噪声,而高通滤波则用于提取一些线性信息,如道路,区域边界等。

滤波可以在空域上采用滤波模板操作,也可以在频域中进行直接运算。

4)变换

包括主成分分析(PrincipalComponentAnalyst),色度变换以及傅立叶变换等,还包括一些针对遥感图像的特定变换,如缨帽变换。

5)分类

利用遥感图像的主要目的是为了提取各种信息,一些特定的变换可以用于提取信息,但是最主要的手段则是通过遥感图像分类(Classification)。

计算机分类的基本原理是计算图像上每个象元的灰度特征,根据不同的准则,进行分类。

遥感图像分类有两类方法,即监督分类(SupervisedClassification)和非监督分类(UnsupervisedClassification),前者需要事先确定各个类别及其训练区(TrainingArea),并计算训练区象元灰度统计特征,然后将其它象元归并到不同类别;后者则直接根据象元灰度特征之间的相似和相异程度进行合并和区分,形成不同的类别。

典型的监督分类算法有最小距离法、最大似然法、平行六面体法等;而K-均值聚类属于非监督分类;将人工神经网络(ANN,ArtificialNeuralNetwork)应用于遥感分类,在有些情况下,可以达到较好的分类效果。

遥感的出现,扩展了人类对于其生存环境的认识能力,较之于传统的野外测量和野外观测得到的数据,遥感技术具有以下优点:

●增大了观测范围;

●能够提供大范围的瞬间静态图像,用于监测动态变化的现象;

●能够进行大面积重复观测,即使是人类难以到达的偏远地区;

●大大“加宽”了的人眼所能观察的光谱范围,遥感使用的电磁波波段从X光到微波,远远超出了可见光范围;而雷达遥感由于使用微波,可以不受制于昼夜、天气变化,进行全天候的观测;

●空间详细程度高,航空相片的空间分辨率可以高达厘米级甚至毫米级。

与航空遥感相比,航天遥感能够进行连续的、全天候的工作,提供更大范围的数据,其成本更低,是获取遥感数据的主要方式;而航空遥感主要应用于临时性的、紧急的观测任务以获得高精度数据。

目前,世界上许多国家都已经发射了服务于不同目的的各种遥感卫星,其遥感器的空间分辨率和光谱分辨率也都各异,形成了从粗到细的对地观测数据源系列,可以用于监测从土地利用、农作物生长、植被覆盖到洪水、森林火灾、污染等现象的信息以及其动态变化。

总之,利用遥感技术,可以更加迅速、更加客观地监测环境信息;同时,由于遥感数据的空间分布特性,可以作为地理信息系统的一个重要的数据源,以实时更新空间数据库。

表12-1:

几种常用的遥感卫星及其遥感器参数

卫星传感器

波段(μm)

空间分辨率

覆盖范围

周期

主要用途

LandsatTM

0.45-0.52

0.52-0.60

0.63-0.69

0.76-0.90

1.55-1.75

10.4-12.4

2.05-2.35

30m(1-5,7波段)

185km×

185km

16天

水深、水色

水色、植被

叶绿素、居住区

植物长势

土壤和植物水分

云及地表温度

岩石类型

SPOT-HRV

0.50-0.59

0.61-0.68

0.79-0.89

0.51-0.73

20m

20m

20m

10m

60km×

60km

26天

水色、植物状况

叶绿素、居住区

植物长势

制图

NOAA-VHRR

0.58-0.68

0.72-1.10

3.55-3.93

10.3-11.3

11.5-12.5

1.1km

2400km

×

2400km

0.5天

植物、云、冰雪

植物、水陆分界

热点、夜间云

云及地表温度

大气及地表温度

IKONOS*

0.45-0.9

0.45-0.52

0.52-0.60

0.63-0.69

0.76-0.90

0.82m

4m

4m

4m

4m

11km×

11km

14天

2.全球定位系统简介

全球定位系统(GPS,GlobalPositioningSystem)是利用人造地球卫星进行点位测量导航技术的一种,其它的卫星定位导航系统有俄罗斯的GLONASS,欧洲空间局的NAVSAT,国际移动卫星组织的INMARSAT等等。

GPS全称是NAVSTAR(NAVigationSatelliteTimingAndRanging)/GPS,由美国军方组织研制建立,从1973年开始实施,到九十年代初完成。

2.1GPS系统介绍

GPS系统包括三大部分:

空间部分——GPS卫星星座;地面控制部分——地面监控系统;用户设备部分——GPS信号接收机。

2.1.1GPS卫星及其星座

GPS由21颗工作卫星和3颗备用卫星组成,它们均匀分布在六个相互夹角为60度的轨道平面内,即每个轨道上有四颗卫星。

卫星高度离地面约20000公里,绕地球运行一周的时间是12恒星时,即一天绕地球两周。

GPS卫星用L波段两种频率的无线电波(1575.42MHz和1227.6MHz)向用户发射导航定位信号,同时接收地面发送的导航电文以及调度命令。

2.1.2地面控制系统

对于导航定位而言,GPS卫星是一动态已知点,而卫星的位置是依据卫星发射的星历——描述卫星运动及其轨道的参数——计算得到的。

每颗GPS卫星播发的星历是由地面监控系统提供的,同时卫星设备的工作监测以及卫星轨道的控制,都由地面控制系统完成。

GPS卫星的地面控制站系统包括位于美国科罗拉多的主控站以及分布全球的三个注入站和五个监测站组成,实现对GPS卫星运行的监控。

2.1.3GPS信号接收机

GPS信号接收机(图12-6)的任务是,捕获GPS卫星发射的信号,并进行处理,根据信号到达接收机的时间,确定接收机到卫星的距离。

如果计算出四颗或者更多卫星到接收机的距离,再参照卫星的位置,就可以确定出接收机在三维空间中的位置。

图12-6:

GARMIN手持式GPS接收机

2.2GPS定位基本原理

GPS定位基本原理是利用测距交会确定点位。

如图12-7所示,一颗卫星信号传播到接收机的时间只能决定该卫星到接收机的距离,但并不能确定接收机相对于卫星的方向,在三维空间中,GPS接收机的可能位置构成一个球面;当测到两颗卫星的距离时,接收机的可能位置被确定于两个球面相交构成的圆上;当得到第三颗卫星的距离后,球面与圆相交得到两个可能的点;第四颗卫星用于确定接收机的准确位置。

因此,如果接收机能够得到四颗GPS卫星的信号,就可以进行定位;当接收到信号的卫星数目多于四个时,可以优选四颗卫星计算位置。

图12-7:

测距交会定位示意图

2.3GPS误差和纠正

造成GPS定位误差的因素有很多,如由于卫星轨道变化以及卫星电子钟不准确以及定位信号穿越电离层和地表对流层时速度的变化等引起的误差,但是GPS定位中最为严重的误差则是由于美国军方人为降低信号质量造成的,这种误差可高达100米。

美国为了防止未经许可的用户把GPS用于军事目的,实施了各种技术。

首先GPS卫星发射的无线电信号包括两种不同的测距码,即P码(也称精码)和C/A码(也称粗码),相应两种测距码GPS提供两种定位服务方式,即精密定位服务(PPS)和标准定位服务(SPS),前者的服务对象主要是美国军事部门和其它特许部门,后者则服务于广大民间用户。

此外,通过使用SA(SelectiveAvailability,选择可用性)技术,C/A码的定位精度从20米降低至100米*;而AS(Anti-spoofing,反电子欺骗)技术用于对P码进行加密,当实施AS时,非特许用户不能得到P码。

上述的人为误差给GPS的民用造成了障碍,但是可以通过差分纠正来消除。

差分纠正是通过两个或者更多的GPS接收机完成的,其方法是在某一已知位置,安置一台接收机作为基准站接收卫星信号,然后在其它位置用另一台接收机接收信号,由前者可以确定卫星信号中包含的人为干扰信号,而在后者接收到的信号中减去这些干扰,即可以大大降低GPS的定位误差。

3.GIS与遥感的集成及具体技术

简而言之,地理信息系统是用于分析和显示空间数据的系统,而遥感影象是空间数据的一种形式,类似于GIS中的栅格数据。

因而,很容易在数据层次上实现地理信息系统与遥感的集成,但是实际上,遥感图像的处理和GIS中栅格数据的分析具有较大的差异,遥感图像处理的目的是为了提取各种专题信息,其中的一些处理功能,如图像增强、滤波、分类以及一些特定的变换处理(如陆地卫星影象的KT变换)等,并不适用于GIS中的栅格空间分析,目前大多数GIS软件也没有提供完善的遥感数据处理功能,而遥感图像处理软件又不能很好地处理GIS数据,这需要实现集成的GIS。

在软件实现上,GIS与遥感的集成,可以有以下三个不同的层次[Ehlers]:

●分离的数据库,通过文件转换工具在不同系统之间传输文件;

●两个软件模块具有一致的用户界面和同步的显示;

●集成的最高目的是实现单一的、提供了图像处理功能的GIS软件系统。

在一个遥感和地理信息系统的集成系统中,遥感数据是GIS的重要信息来源,而GIS则可以作为遥感图像解译的强有力的辅助工具,具体而言,有以下的应用方面[J.C.Hinton]:

1)GIS作为图像处理工具

将GIS作为遥感图像的处理工具,可以在以下几个方面增强标准的图像处理功能:

1.1)几何纠正和辐射纠正

在遥感图像的实际应用中,需要首先将其转换到某个地理坐标系下,即进行几何纠正。

通常几何纠正的方法是利用采集地面控制点建立多项式拟合公式,它们可以从GIS的矢量数据库中抽取出来,然后确定每个点在图像上对应的坐标,并建立纠正公式。

在纠正完成后,可以将矢量点叠加在图像上,以判断纠正的效果。

为了完成上述功能,需要系统能够综合处理栅格和矢量数据。

一些遥感影象,会因为地形的影响而产生几何畸变,如侧视雷达(Dideways-lookingradar)图像的叠掩(Layover)、阴影(Shadow)、前向压缩(Foreshortening)等等,进行纠正、解译时需要使用DEM数据以消除畸变。

此外,由于地形起伏引起光照的变化,也会在遥感图像上表现出来,如阴坡和阳坡的亮度差别,可以利用DEM进行辐射纠正,提高图像分类的精度。

1.2)图像分类

对于遥感图像分类,与GIS集成最明显的好处是训练区的选择,通过矢量/栅格的综合查询,可以计算多边形区域的图像统计特征,评判分类效果,进而改善分类方法。

此外,在图像分类中,可以将矢量数据栅格化,并作为“遥感影象”参与分类,可以提高分类精度,例如,考虑到植被的垂直分带特性,在进行山区的植被分类时,可以结合DEM,将其作为一个分类变量。

1.3)感兴趣区域的选取

在一些遥感图像处理中,常常需要只对某一区域进行运算,以提取某些特征,这需要栅格数据和矢量数据之间的相交运算。

2)遥感数据作为GIS的信息来源

数据是GIS中最为重要的成分,而遥感提供了廉价的、准确的、实时的数据,目前如何从遥感数据中自动获取地理信息依然是一个重要的研究课题,包括:

2.1)线以及其它地物要素的提取

在图像处理中,有许多边缘检测(EdgeDetection)滤波算子,可以用于提取区域的边界(如水陆边界)以及线形地物(如道路、断层等),其结果可以用于更新现有的GIS数据库,该过程类似于扫描图像的矢量化。

2.2)DEM数据的生成

利用航空立体像对(StereoImages)以及雷达影象,可以生成较高精度的DEM数据。

2.3)土地利用变化以及地图更新

利用遥感数据更新空间数据库,最直接的方式就是将纠正后遥感图像作为背景底图,并根据其进行矢量数据的编辑修改。

而对遥感图像数据进行分类,得到的结果可以添加到GIS数据库中。

因为图像分类结果是栅格数据,所以通常要进行栅格转矢量运算;如果不进行转换,可以直接利用栅格数据进行进一步的分析,则需要系统提供栅格/矢量相交检索功能。

因为遥感图像可以视为一种特殊的栅格数据,所以不难实现遥感和GIS的集成的工具软件——关键是提供非常方便的栅格/矢量数据相互操作和相互转换功能,但是要注意的是,由于各种因素的影响,使得从遥感数据中提取的信息不是绝对准确的,在通常的土地利用分类中,90%的分类精度就是相当可观的结果,因而需要野外实际的考察验证——在这个过程中可以使用GPS进行定位。

此外,还要考虑尺度问题,即遥感影象空间分辨率和GIS数据比例尺的对应关系,例如在实践中,一个常见的问题是:

地面分辨率为30米的TM数据,进行几何纠正时,需要多大比例尺的地形图以采集地面控制点坐标,而其分类结果可以用来更新多大比例尺的土地利用数据,根据经验,合适的比例尺为1:

5万到1:

10万,太大则遥感数据精度不够,过小则是对遥感数据的“浪费”。

4.GIS与全球定位系统的集成及具体技术

作为实时提供空间定位数据的技术,GPS可以与地理信息系统进行集成,以实现不同的具体应用目标:

1)定位

主要在诸如旅游、探险等需要室外动态定位信息的活动中使用。

如果不与GIS集成,利用GPS接收机和纸质地形图,也可以实现空间定位;但是通过将GPS接收机连接在安装GIS软件和该地区空间数据的便携式计算机上,可以方便地显示GPS接收机所在位置并实时显示其运动轨迹,进而可以利用GIS提供的空间检索功能,得到定位点周围的信息,从而实现决策支持。

2)测量

主要应用于土地管理、城市规划等领域,利用GPS和GIS的集成,可以测量区域的面积或者路径的长度。

该过程类似于利用数字化仪进行数据录入,需要跟踪多边形边界或路径,采集抽样后的顶点坐标,并将坐标数据通过GIS记录,然后计算相关的面积或长度数据。

在进行GPS测量时,要注意以下一些问题,首先,要确定GPS的定位精度是否满足测量的精度要求,如对宅基地的测量,精度需要达到厘米级,而要在野外测量一个较大区域的面积,米级甚至几十米级的精度就可以满足要求;其次,对不规则区域或者路径的测量,需要确定采样原则,采样点选取的不同,会影响到最后的测量结果。

3)监控导航

用于车辆、船只的动态监控,在接收到车辆、船只发回的位置数据后,监控中心可以确定车船的运行轨迹,进而利用GIS空间分析工具,判断其运行是否正常,如是否偏离预定的路线,速度是否异常(静止)等等,在出现异常时,监控中心可以提出相应的处理措施,其中包括向车船发布导航指令。

图12-8:

GIS与GPS集成的系统结构模型

图12-8描述了GIS与GPS集成的系统结构模型,为了实现与GPS的集成,GIS系统必须能够接收GPS接收机发送的GPS数据(一般是通过串口通信),然后对数据进行处理,如通过投影变换将经纬度坐标转换为GIS数据所采用的参照系中的坐标,最后进行各种分析运算,其中坐标数据的动态显示以及数据存储是其基本功能。

5.3S集成综述

3S技术为科学研究、政府管理、社会生产提供了新一代的观测手段、描述语言和思维工具。

3S的结合应用,取长补短,是一个自然的发展趋势,三者之间的相互作用形成了“一个大脑,两只眼睛”的框架,即RS和GPS向GIS提供或更新区域信息以及空间定位,GIS进行相应的空间分析(图12-9),以从RS和GPS提供的浩如烟海的数据中提取有用信息,并进行综合集成,使之成为决策的科学依据。

图12-9:

3S的相互作用与集成[邬伦]

GIS、RS和GPS三者集成利用,构成为整体的、实时的和动态的对地观测、分析和应用的运行系统,提高了GIS的应用效率。

在实际的应用中,较为常见的是3S两两之间的集成,如GIS/RS集成,GIS/GPS集成或者RS/GPS集成等,但是同时集成并使用3S技术的应用实例则较少。

美国Ohio大学与公路管理部门合作研制的测绘车是一个典型的3S集成应用,它将GPS接收机结合一台立体视觉系统载于车上,在公路上行驶以取得公路以及两旁的环境数据并立即自动整理存储于GIS数据库中。

测绘车上安装的立体视觉系统包括有两个CCD摄象机,在行进时,每秒曝光一次,获取并存储一对影象,并作实时自动处理。

RS、GIS、GPS集成的方式可以在不同的技术水平上实现,最简单的办法是三种系统分开而由用户综合使用,进一步是三者有共同的界面,做到表面上无缝的集成,数据传输则在内部通过特征码相结合,最好的办法是整体的集成,成为统一的系统。

单纯从软件实现的角度来看,开发3S集成的系统在技术上并没有多大的障碍。

目前一般工具软件的实现技术方案是:

通过支持栅格数据类型及相关的处理分析操作以实现与遥感的集成,而通过增加一个动态矢量图层以与GPS集成。

对于3S集成技术而言,最重要的是在应用中综合使用遥感以及全球定位系统,利用其实时、准确获取数据的能力,降低应用成本或者实现一些新的应用。

3S集成技术的发展,形成了综合的、完整的对地观测系统,提高了人类认识地球的能力;相应地,它拓展了传统测绘科学的研究领域。

作为地理学的一个分支学科,Geomatics*产生并对包括遥感、全球定位系统在内的现代测绘技术的综合应用进行探讨和研究。

同时,它也推动了其它一些相联系的学科的发展,如地球信息科学、地理信息科学等,它们成为“数字地球”这一概念提出的理论基础。

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