ERDASLPS与TerraSolid软件相结合快速制作低精.docx
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ERDASLPS与TerraSolid软件相结合快速制作低精
■感应用遥摩信息
ERDASLPS与TerraSolid软件相结合快速制作低空数码遥感正射影像图的方法
毕凯,李英成,薛艳丽,丁晓波,宁欢
（中测新图（北京遥感技术有限责任公司,中国测绘科学研究院,北京100039
摘要:
分析了EI辽AS的LPS模块制作DOM的方法及其存在的缺点,介绍了一种结合ERDASLPS与Ter-raSolid软件,快速处理超轻型飞机低空数码遥感系统获取的数码航摄影像,制作DOM的技术流程,并通过实验验证了此方法在超轻型飞机低空数码大比例尺航空正射影像图制作中的适应性。
关键词:
超轻型飞机;低空遥感;ERDASLPS;TerraSolid;数字正射影像;数字高程模型;空三加密
中图分类号:
TP79文献标识码:
A文章编号:
1000--3177（200899一0055一04
1引言
超轻型飞机低空数码遥感数据获取系统,即利用大面阵CCD数字传感器和超轻型飞机平台,在低空条件下直接获取高分辨率数字航空影像。
该类系统优点显著,受机场、天气制约少,仅需一段公路或一片开阔的硬质草地就能起降;能在云下摄影,阴天薄雾也能航摄;能大比例尺成图,地面分辨率0.05~o.2m,运营成本低。
影像后处理方便快捷,能够弥补传统大型航空遥感技术系统的不足,其航摄成果特别适合于小区域内大比例尺（大于1t5000DOM的制作[1￣2]。
处理超轻型飞机低空数码遥感系统获取的影像,可使用常规的摄影测量方法进行,但效率不高,耗时长且成本过高。
对于许多非测绘行业的用户来说,影像图的绝对定位精度并不是首要的,他们往往要求以可接受的价格,快速得到感兴趣区域的正射影像,更期望得到相对的面积值。
而基于Virtuo-Zo、Jx-4等系统的常规摄影测量影像处理方法,目前虽精度高,合乎规范要求,但成本高、周期长,无法做到快速批量处理。
因此,我们尝试使用ERDASLPS（LeicaPhotogrammetrySuite与TerraSolid软件结合使用,探索一种简便快捷制作DOM的方法。
2ERDASLPS与TerraSolid软件介绍
ERDASLPS是由ERDAS公司开发的一套数字摄影测量软件包,能够完成自动定向、空三加密、DEM自动提取和编辑、DOM制作、纹理提取、三维城市模型建立等工作。
在高性能软硬件的支持下,是一套功能强大、操作简便、运行稳定的数字摄影测量系统E引。
TerraSolid系列软件是由芬兰Terra—Solid公司开发,运行于Micorstation系统之上的一套商业化LiDAR数据处理软件,它包括:
Terra—Match、TerraScan、TerraModeler、TerraPhoto等模块。
主要功能有:
飞行航轨迹的确定、激光点三维空间坐标的计算、激光数据的噪声和异常值的删除、滤波、激光数据拼接、分类输出、坐标转换、DEM自动提取和编辑、影像数据的纠正和镶嵌等[5￣6]。
ER-DASLPS经过内定向、空三加密、密集同名点匹配后得到了很多带有高程信息的同名点,在ERDAS软件中根据同名点生成的DEM因建筑物等地物的存在,实质上形成的是地表模型,城区高程突变居多,利用现有的软件进行滤波平滑操作后效果不理想,无法很好滤除建筑、树木等地面附属物。
但这些点可以以ASCII码的格式输出,生成类似于LI—DAR系统生成的点云,因此可以利用TerraSolid系列软件进行滤除建筑上的点等处理,提取地面点,生成DEM。
3实验区介绍
实验区为尼尔基水利枢纽工程库区,位于内蒙古莫力达瓦自治旗境内。
航摄成图区域内地势起伏较小,东部为城区,其余为耕地。
2007年9月,利用超轻型飞机低空数码遥感系统获取了该工程库区坝
收稿日期:
2008一02—18
作者筒介:
毕凯（1981~,男,籍贯湖北,中国测绘科学研究院硕士生,主要从事航测与遥感图像处理方面的研究。
E-mall:
andybi200l@126.COm
55
万方数据
遥摩信息■感应用
址26m2范围的0.1m分辨率彩色航空摄影,摄区共有12条航线,每条航线27张影像,一共获取影像324张,数码航片面阵4080×5440像素,像元大小为9肛m,飞行高度为650m。
其他参考资料有0.83m地面分辨率的1:
10000全色航空正射影像与1l50000采样间隔为25mDEM。
4处理流程及方法
4.1ERDASLPS处理
常规的大比例尺DOM制作方法需要全野外布点后立体测图,但对于地势平坦区域制作DOM,利用ERDASLPS模块可减少测图工序,在同等精度条件下提高了作业效率。
其处理流程包括:
航摄获取的数字影像经过内定向、畸变差改正、空三加密、DEM提取与编辑、正射纠正、制图整饰等步骤,最终得到所需正射影像图。
4.1.1总体技术流程
在对原始影像进行内定向和畸变差改正后,首先利用GPS记录的曝光点坐标为初值,选取连接点进行自由网平差,最后通过0.83m分辨率全色航空正射影像为控制资料,选取12个地面点概略转换坐标系（不追求绝对定位精度。
4.1.2连接点选取
使用LPS建立工程、导入影像后,人工或自动选取连接点。
连接点在多个片子上存在时,保证该点在每张片子都选取,尽量不要遗漏,注意不要将点选在阴影、树林及各种不固定的地物上。
经过人工选取和自动匹配,试验区选取连接点8000多个。
4.1.3空三解算
空三解算主要采用ERDASLPS提供的区域网平差的方法进行。
连接点与控制点选取完成后,执行空三解算,根据解算报告进行检查,修正误差过大的同名点,检查控制点的准确性。
反复多次之后,试验区RMSE为0.83像素,用于概略绝对定向的控制点三个方向的RMS分别为1.26m、0.95m、3.5m。
X、Y方向基本与控制资料的影像地面分辨率相同,总体解算结果属于合理范围,在不要求过高绝对定位精度的情况下,仅用于普通正射影像生产和面积量测已经达到可用。
在控制点不参与计算的情况下,自由网平差,连接点中误差为0.63个像元。
4.1.4DEM生成
空三解算通过后,使用LPS直接匹配生成DEM,利用15×15的窗口进行低通滤波平滑。
图1和图2显示了平滑前和平滑后的效果。
从图上可以看出,56城区建筑及高于地面的树木等地面附属物还存在不少的残留,经过两次滤波后的地形表面并不能表达真实地面,为此必须选择一种高质量高效率的DSM编辑方法,以便能精确地选取真实地面点,生成切合实际地形的DEM。
由于TerraSolid能读人ASCII文件,且能直接对点进行操作,经过前期实验,基本能剔除DSM中发生高程突变处的同名点,同时去除地面点中的冗余,生成精度较好的DEM,所以实验采用LPS与TerraSolid结合进行处理。
图1同名点直接生成图2经15×15窗口2次DEM（未处理滤波后的DEM
4.2ERDASLPS与TerraSolid结合处理
在LPS中空三计算完毕,得到每张像片的外方位元素后,经过影像匹配生成大量同名点并计算其XYZ坐标。
可将同名点看作类似于机载LiDAR系统获取的地表点云,借用LiDAR的点云处理方法,得到测区的DEM,对DEM编辑处理后用于原始影像正射纠正。
具体流程如图3。
数据获取
正射纠正
甸;
DEM平滑Il
==1=一一』
图3超轻型飞机航空影像制作DOM流程图
4.2.1同名点输出
执行LPS的的DEM生成命令,输出格式选择ASCII。
程序自动匹配同名点并计算XYZ坐标,实验区共提取同名点近220万个,高程在180~245m之间。
从图4可以看出,城区地势较为平坦,西部有二个山体,东北部的水库坝体清晰可见,中东部有许多建筑物,其轮廓清晰可见。
4.2.2同名点分类、处理
利用TerraScan的分类方法,设定阈值将低点和其他噪声点滤除,然后寻找地面点。
在本试验中,提取地面点是最重要的操作步骤,主要采用迭代法
~鬻车
雪善~
万方数据
2008.5■囊应用遥摩信息
构建地面三角网模型‘5。
。
图4同名点按高程晕渲图提取地面点的过程中子区尺寸的划定,与测区内建筑物的大小有关。
子区通常不小于测区内最大建筑的大小,以保证子区内的最低点落在地面上。
迭代角阈值一般可设为o~6。
垂距为0.5~1.5m。
在TerraSean的算法中,除了要求用户输入最大建筑尺寸、迭代角阈值、垂距阈值外,还要求用户输入测区地形的坡度。
图5为同名点分类前的地面模型,图6为同名点分类后的地面模型,图7为同区域的数字航片。
从图可以看出,从原始同名点提取的地面点,已基本上不包含地面建筑上的点。
图5同名点分类前地面模型图6同名点分类后地面模型图7原始航片
图8修改前的地面模型（局部
4.2.3DEM生成
试验区提取的地面点为63万多个,数据量较大,使用TerraScan提供的“ModelKeypoints”算法去除冗余点,最终提取出关键点35万多个。
在TerraScan中,使用模型关键点构建地面模型（TIN,发现模型尚存在不少高程突变,大部分是由同名点的影像匹配错误造成的,可以参考粗纠正的影像人工剔除突变。
在TerraPhoto模块中,装载试验区镶嵌好的粗纠正影像,根据影像上显示的地形对地面模型进行修改。
图8和图9为修改前后的地面模型（局部,图10和图11为实验区地面模型修改前后的情况。
4.2.4利用ERDAS进行DEM平滑
LPS匹配的同名点与真正的激光点云相比,存在着噪声多、密度稀等特点,生成的TIN较为生硬,需要对其平滑。
将TerraSolid中编辑好的地面点导
图9修改后的地面模型（局部
出,使用ERDAS的CreateSurface工具将地面点转换为栅格数据之后,根据地形情况,选择适当的光滑算法对其进光滑处理即可。
试验区使用了7×7、15×15的低通滤波算子,当然也可采用保证特征点的光滑曲面拟合算法处理。
图12为最终得到的DEM,高程夸大了10倍显示,与原始DEM（图1、15×15低通滤波后的DEM
图10实验区修改前的
地面模型
图11实验区修改后的
地面模型
57
万方数据
遥意信息
■感应用
（图2比较,可以看出,使用TerraSolid与ERDAS制作的DEM最为平滑,基本上除去了建筑、树木等地面附属物,与真实地面较为吻合。
图12TerraSolid与ERDAS处理后的DEM
4.2.5正射影像生成
DEM平滑后,使用LPS对影像进行正射纠正。
检查纠正影像,接边误差一般为2~3像素。
影像输出完毕后即可进行镶嵌、制图。
图13显示的是经过正射纠正之后的影像与DEM叠加显示的结果。
图13正射纠正后的实验区影像
5
结束语
通过本次大比例尺航空影像DOM制作的实验,以及之后的国家级开发区、小城镇大比例尺航空影像图制作多个项目的检验,得到以下结论:
①影像纠正成果与控制资料套合准确,不存在
影像扭曲变形现象,此方法为平坦区域大比例尺DEM、DOM制作提供了一种简便快捷的新方法。
②本次实验及之后的多个同类项目,总结出了此方法的操作流程,做到了影像的快速后处理。
从内定向、空三解算,到TerraSolid处理同名点,影像正射纠正、镶嵌制图等工序,综合而言每个普通作业员每天约可完成20片影像,同样的区域和影像,相对于规范规定的传统高精度后处理方法而言,此方法节约了大量时间。
③此方法仅限一些特殊用户和应急灾害监测等用途,对于生产标准大比例尺影像图或者地形图来说,依然需要按照规范以及质量检查体系严格执行来保证测绘资料的质量。
今后可改进的地方有:
①TerraSolid提取地面点的参数直接影响最终结果。
实验中,分类参数经过多次实验对比滤波效果后最终确定,需要较多时间。
经过多次项目后,总结出不同的地形、不同的地物覆盖的合适参数将缩短作业时间。
②TerraSolid提取的地面点和模型关键点并不完全正确,需人工检查。
今后可自主开发适合于超轻型飞机数据航空遥感影像后处理的地面点提取算法、软件,提高分类的准确度。
③通过应用GPS精密单点定位技术（PPP以及少量高精度地面控制点,还可以进一步加速制作过程,并可提高绝对定位精度。
参考文献
1李英成,赵继成,丁晓波.超轻型飞机低空数码遥感系统用于土地资源信息获取口].遥感信息,2005（4:
49~52.2丁晓波.超轻型飞机低空数码遥感系统研究ED].中国测绘科学研究院硕士论文,2005.6.3张祖勋,张剑清.数字摄影测量学[M].武汉大学出版社,1997.34~61.
4邢闽,黄健.ERDASLPS进行空三加密的精度分析[J].现代测绘,2007（7:
30~31.
5
TerraScallUses
Guide[EB/0L].http:
//www.terrasolid.conl.fi.
6黄金浪.基于TerraScan的LiDAR数据处理EJ].测绘通报,2007（10:
13~16.
Study
on
RapidlyProcessingImagesAcquiredfromtheAltitudeUltra-light
AircraftatLowto
MakeDOM
Based
on
ERDASLPSandTerraSolid
BIKai,LIYing-cheng,XUEYan-li,DINGXiao-ho,NINGHuan
（ChinaTopRSTechnologyCo.Ltd,ChineseAcademyofSurveyingandMapping,BeiJing100039
Abstract:
Thispaper
analyzed
shortcomingsofthemethod
tOmake
DOM
use
ERDASLPS,and
introduced
a
newmethod
to
make
DOMrapidlywithimagesacquiredfromultra-lightaircraft
at
lowaltituderemotesensing
systems.Thismethodisbasedon
ERDAS
LPSandTerraSolid.Itisprovedthatthis
methodisfullyapplicabletO
processthese
imagesthroughexperiments.
Keywords..ultra-lightaircraft;loweraltituderemote
sensing;ERDAS
LPS;TerraSolid;DOM;DEM;areotriangulation
58
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