高分辨率卫星影像校正控制点图形图像数据库建设 高分辨率卫星影像GPS像控点数据库建设研究
\u9ad8\u5206\u8fa8\u7387\u5f71\u50cf\u6570\u636e\u5904\u7406\u53ca\u6570\u636e\u5efa\u5e93\u6280\u672f\u65b9\u6cd5\u7814\u7a76\u6f58\u632f\u7965
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1 \u5f71\u50cf\u6570\u636e\u5904\u7406\u53ca\u6570\u636e\u5e93\u5efa\u8bbe\u6280\u672f\u8def\u7ebf
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2 GPS \u50cf\u63a7\u70b9\u56fe\u5f62\u56fe\u50cf\u6570\u636e\u5e93\u5efa\u7acb
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2.1 GPS \u50cf\u63a7\u70b9\u9009\u53d6
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2.2 GPS \u50cf\u63a7\u70b9\u5916\u4e1a\u65bd\u6d4b
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2.3 GPS \u50cf\u63a7\u70b9\u56fe\u5f62\u56fe\u50cf\u6570\u636e\u5e93\u7684\u5efa\u7acb
GPS \u50cf\u63a7\u70b9\u56fe\u5f62\u56fe\u50cf\u6570\u636e\u5e93\u4ee5\u6cb3\u5357\u7701 1\u223650 \u4e07\u5730\u7406\u5e95\u56fe\u4f5c\u4e3a\u5de5\u4f5c\u5e95\u56fe\uff0c\u8f93\u5165\u50cf\u63a7\u70b9\u7a7a\u95f4\u5750\u6807\uff0c\u5e76\u91c7\u96c6\u50cf\u63a7\u70b9\u5c5e\u6027\u4e0e\u56fe\u5f62\u4fe1\u606f\uff0c\u5efa\u7acb\u6570\u5b66\u57fa\u51c6\u7edf\u4e00\u7684\u50cf\u63a7\u70b9\u56fe\u5f62\u56fe\u50cf\u6587\u4ef6\u3002\u50cf\u63a7\u70b9\u56fe\u5f62\u56fe\u50cf\u4fe1\u606f\uff0c\u9664\u50cf\u63a7\u70b9\u6240\u5177\u6709\u7684\u5730\u7406\u5750\u6807\u4fe1\u606f\u4e4b\u5916\uff0c\u8fd8\u5305\u62ec\u4e0e\u5f85\u7ea0\u6b63\u5f71\u50cf\u76f8\u5173\u7684\u7279\u5f81\u5730\u7269\u7684\u7eb9\u7406\u4fe1\u606f\u3001\u5206\u8fa8\u7387\u4fe1\u606f\u7b49\u3002
3 \u5f71\u50cf\u6570\u636e\u5904\u7406
\u5f71\u50cf\u6570\u636e\u5904\u7406\u5305\u62ec\u536b\u661f\u5f71\u50cf\u5168\u8272\u6570\u636e\u4e0e\u591a\u5149\u8c31\u6570\u636e\u7684\u914d\u51c6\u3001\u878d\u5408\u548c\u5f71\u50cf\u6570\u636e\u6b63\u5c04\u6821\u6b63\u3001\u9576\u5d4c\u53ca\u6b63\u5c04\u5f71\u50cf\u56fe\uff08DOM\uff09\u7684\u5236\u4f5c\u7b49\u3002\u672c\u9879\u76ee\u6240\u4f7f\u7528\u5230\u7684 SPOT 5 \u6570\u636e\u662f\u7531\u89c6\u5b9d\u516c\u53f8\u63d0\u4f9b\u7684 1A \u7ea7\u6570\u636e\uff0c\u53ea\u7ecf\u8fc7\u4e86\u63a2\u6d4b\u5668\u7684\u5747\u8861\u5316\u5904\u7406\uff0c\u4e3a\u4e86\u8fdb\u884c\u591a\u5143\u6570\u636e\u7684\u590d\u5408\uff0c\u5236\u4f5c\u6b63\u5c04\u5f71\u50cf\u56fe\uff0c\u5fc5\u987b\u5bf9\u56fe\u50cf\u8fdb\u884c\u6b63\u5c04\u6821\u6b63\uff0c\u5efa\u7acb\u5730\u7406\u5750\u6807\u3002\u5f71\u50cf\u6570\u636e\u5904\u7406\u6280\u672f\u6d41\u7a0b\u5982\u56fe 2 \u6240\u793a\u3002
\u56fe2 \u5f71\u50cf\u6570\u636e\u5904\u7406\u6280\u672f\u6d41\u7a0b
3.1 \u5f71\u50cf\u914d\u51c6
\u672c\u9879\u76ee\u4f7f\u7528\u7684\u5355\u666f\u591a\u5149\u8c31\u6570\u636e\u4e0e\u5168\u8272\u6570\u636e\u662f\u540c\u6b65\u63a5\u6536\u5230\u7684\uff0c\u5176\u56fe\u5f62\u7684\u51e0\u4f55\u76f8\u5173\u6027\u8f83\u597d\uff0c\u591a\u5149\u8c31\u6570\u636e\u4e0e\u5168\u8272\u914d\u51c6\u96be\u5ea6\u5c0f\u3001\u7cbe\u5ea6\u9ad8\uff0c\u56e0\u6b64\u91c7\u7528\u76f8\u5bf9\u914d\u51c6\u7684\u65b9\u6cd5\uff0cSPOT 5 \u591a\u5149\u8c31\u6570\u636e\u6ce2\u6bb5\u7ec4\u5408\u91c7\u7528 XS2\uff08\u7ea2\uff09\u3001XS3\uff08\u7eff\uff09\u3001XS1\uff08\u84dd\uff09\u5f62\u5f0f\uff0c\u5f71\u50cf\u91cd\u91c7\u6837\u95f4\u9694\u4e3a 2.5 m\uff0c\u91cd\u91c7\u6837\u65b9\u6cd5\u91c7\u7528\u53cc\u7ebf\u6027\u5185\u63d2\uff0c\u4ee5\u666f\u4e3a\u914d\u51c6\u5355\u5143\uff0c\u4ee5 SPOT 5 \u5168\u8272\u6570\u636e\u4e3a\u914d\u51c6\u57fa\u7840\uff0c\u5747\u5300\u9009\u53d6\u914d\u51c6\u63a7\u5236\u70b9\uff0c\u5bf9\u63a5\u6536\u4fa7\u89c6\u89d2\u8f83\u5927\uff0c\u5730\u52bf\u8d77\u4f0f\u5bf9\u914d\u51c6\u5f71\u54cd\u8f83\u4e3a\u4e25\u91cd\u7684\u533a\u57df\u76f8\u5e94\u589e\u52a0\u63a7\u5236\u70b9\u5bc6\u5ea6\uff0c\u5c06 SPOT 5 \u591a\u5149\u8c31\u6570\u636e\u4e0e\u4e4b\u7cbe\u786e\u914d\u51c6\uff0c\u5e76\u968f\u673a\u9009\u62e9\u914d\u51c6\u540e\u5168\u8272\u4e0e\u591a\u5149\u8c31\u6570\u636e\u4e0a\u7684\u540c\u540d\u70b9\u8fdb\u884c\u68c0\u67e5\uff0c\u4ee5\u786e\u4fdd\u6570\u636e\u7684\u914d\u51c6\u7cbe\u5ea6\u3002
3.2 \u5f71\u50cf\u878d\u5408
\u56fe\u50cf\u878d\u5408\u5904\u7406\u91c7\u7528\u6700\u57fa\u672c\u7684\u4e58\u79ef\u7ec4\u5408\u7b97\u6cd5\u76f4\u63a5\u5bf9\u4e24\u79cd\u7a7a\u95f4\u5206\u8fa8\u7387\u7684\u9065\u611f\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5408\u6210\uff0c\u878d\u5408\u540e\u56fe\u50cf\u5219\u91c7\u7528\u76f4\u65b9\u56fe\u8c03\u6574\u3001USM \u9510\u5316\u3001\u5f69\u8272\u5e73\u8861\u3001\u8272\u5ea6\u9971\u548c\u5ea6\u8c03\u6574\u548c\u53cd\u5dee\u589e\u5f3a\u7b49\u624b\u6bb5\uff0c\u4ee5\u4f7f\u6574\u666f\u5f71\u50cf\u8272\u5f69\u5747\u5300\u3001\u660e\u6697\u7a0b\u5ea6\u9002\u4e2d\u3001\u6e05\u6670\uff0c\u589e\u5f3a\u4e13\u9898\u4fe1\u606f\uff0c\u7279\u522b\u662f\u52a0\u5f3a\u7eb9\u7406\u4fe1\u606f\u3002
3.3 \u5f71\u50cf\u6b63\u5c04\u6821\u6b63
\u5f71\u50cf\u6b63\u5c04\u6821\u6b63\u91c7\u7528 ERDAS \u7684 LPS \u6b63\u5c04\u6a21\u5757\uff0c\u5229\u7528 SPOT 5 \u7269\u7406\u6a21\u578b\uff0c\u6bcf\u666f 25 \u4e2a\u50cf\u63a7\u70b9\u5747\u5300\u5206\u5e03\u4e8e\u6574\u666f\u5f71\u50cf\uff0c\u5404\u76f8\u90bb\u666f\u5f71\u50cf\u91cd\u53e0\u533a\u6709 2 \u4e2a\u4ee5\u4e0a\u5171\u7528\u70b9\u3002\u6b63\u5c04\u6821\u6b63\u4ee5\u5b9e\u6d4b\u70b9\u548c 1\u22365 \u4e07 DEM\u4e3a\u6821\u6b63\u57fa\u7840\uff0c\u4ee5\u666f\u4e3a\u5355\u5143\uff0c\u5bf9\u878d\u5408\u540e\u7684\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u6b63\u5c04\u6821\u6b63\uff0c\u91c7\u6837\u95f4\u9694\u4e3a 2.5 m\u3002
3.4 \u5f71\u50cf\u9576\u5d4c
\u5f71\u50cf\u9576\u5d4c\u91c7\u7528 ERDAS \u7684 LPS \u6b63\u5c04\u6a21\u5757\u4e2d\u6279\u91cf\u5904\u7406\u6a21\u5757\uff0c\u76f8\u90bb\u4e24\u5e45\u5f71\u50cf\uff0c\u5747\u91c7\u96c6\u4e86\u4e24\u4e2a\u4ee5\u4e0a\u5171\u7528\u70b9\uff0c\u5927\u5927\u63d0\u9ad8\u4e86\u5f71\u50cf\u9576\u5d4c\u7cbe\u5ea6\u3002\u4e3a\u9a8c\u8bc1\u9576\u5d4c\u7cbe\u5ea6\uff0c\u4ee5\u53bf\uff08\u5e02\u3001\u533a\uff09\u4e3a\u5355\u4f4d\uff0c\u5728\u5176\u9576\u5d4c\u533a\u968f\u673a\u9009\u62e9 25 \u4e2a\u4ee5\u4e0a\u68c0\u67e5\u70b9\u8fdb\u884c\u9576\u5d4c\u7cbe\u5ea6\u68c0\u67e5\u3002
3.5 \u6570\u5b57\u6b63\u5c04\u5f71\u50cf\u56fe\u5236\u4f5c
\u6570\u5b57\u6b63\u5c04\u5f71\u50cf\u56fe\uff08DOM\uff09\u5236\u4f5c\u91c7\u7528 Image Info \u5de5\u5177\uff0c\u6309\u7167 1\u22361 \u4e07\u6807\u51c6\u5206\u5e45\u8fdb\u884c\u88c1\u5207\uff0c\u8986\u76d6\u5b8c\u6574\u7684\u53bf\u7ea7\u884c\u653f\u8f96\u533a\u3002\u56fe\u5e45\u6574\u9970\u4f9d\u636e\u300a\u9ad8\u5206\u8fa8\u7387\u5f71\u50cf\u6570\u636e\u5904\u7406\u53ca\u6570\u636e\u5e93\u5efa\u8bbe\u6280\u672f\u8981\u6c42\u300b\uff0c\u5229\u7528MapGIS \u6570\u636e\u5e93\u5e73\u53f0\uff0c\u6309\u7167 1954 \u5317\u4eac\u5750\u6807\u7cfb\u30011985 \u5e74\u56fd\u5bb6\u9ad8\u7a0b\u57fa\u51c6\u7684\u751f\u6210 1\u22361 \u4e07\u6807\u51c6\u5206\u5e45\u56fe\u5e45\u6574\u9970\u3002
4 \u521b\u65b0\u6210\u679c
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\u9488\u5bf9 SPOT 5_2.5 m \u9ad8\u5206\u8fa8\u7387\u536b\u661f\u5f71\u50cf\u6570\u636e\uff0c\u5176\u51e0\u4f55\u6821\u6b63\u4e3b\u8981\u91c7\u7528\u4e8c\u7ef4\u591a\u9879\u5f0f\u548c\u4e09\u7ef4\u6570\u5b57\u5fae\u5206\u7ea0\u6b63\u4e24\u79cd\u6a21\u578b\uff0c\u91c7\u7528\u7684\u6821\u6b63\u63a7\u5236\u8d44\u6599\u4e3b\u8981\u6709 1\u22361 \u4e07\u6216\u66f4\u5927\u6bd4\u4f8b\u5c3a\u6570\u5b57\u6805\u683c\u5730\u5f62\u56fe\uff08DRG\uff09\u3001\u571f\u5730\u5229\u7528\u6570\u5b57\u6805\u683c\u56fe\uff08LUDRG\uff09\u7b49\u3002\u7b14\u8005\u901a\u8fc7\u76f8\u5173\u7814\u7a76\uff0c\u8ba4\u4e3a\u9ad8\u5206\u8fa8\u7387\u536b\u661f\u5f71\u50cf\u6570\u636e\u7684\u6821\u6b63\u63a7\u5236\u8d44\u6599\u9009\u7528\u50cf\u63a7\u70b9\u66f4\u5408\u9002\u3002\u9488\u5bf9\u8fd9\u4e00\u601d\u8def\uff0c\u9879\u76ee\u7ec4\u8fdb\u884c\u4e86\u4e00\u7cfb\u5217\u63a2\u8ba8\u548c\u7814\u7a76\uff0c\u5e76\u57fa\u4e8e MapGIS \u5e73\u53f0\u5efa\u7acb\u4e86\u6cb3\u5357\u7701\u90e8\u5206\u5730\u533a GPS \u50cf\u63a7\u70b9\u6570\u636e\u5e93\uff0c\u4e3a\u4eca\u540e\u76f8\u5173\u5de5\u4f5c\u7684\u5f00\u5c55\u5960\u5b9a\u4e86\u57fa\u7840\u3002
1 \u73b0 \u72b6
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1.1 \u6cb3\u5357\u5168\u7701\u73b0\u6709 1\u22361 \u4e07\u5730\u5f62\u56fe\u5c1a\u672a\u5168\u8986\u76d6\uff0c\u5730\u5f62\u56fe\u7cbe\u5ea6\u5b58\u5728\u5dee\u5f02\uff0c\u73b0\u52bf\u6027\u5dee
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1.2 \u571f\u5730\u5229\u7528\u73b0\u72b6\u56fe\uff08\u6570\u636e\u5e93\uff09\u96be\u4ee5\u6ee1\u8db3\u7cbe\u5ea6\u8981\u6c42
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2 \u50cf\u63a7\u70b9\u9009\u53d6
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ui\u2014\u2014DOM\u5f71\u50cf\u4e0a\u68c0\u67e5\u70b9\u7684x\u3001y\u5750\u6807\uff1b
vi\u2014\u2014GPS\u5916\u4e1a\u68c0\u67e5\u70b9\u7684x\u3001y\u5750\u6807\u3002
\u6309\u7167\u300aSPOT5_2.5m\u6570\u5b57\u6b63\u5c04\u5f71\u50cf\u56fe\u5236\u4f5c\u6280\u672f\u89c4\u5b9a\u300b1\u22361\u4e07DOM\u7684\u5236\u4f5c\u7cbe\u5ea6\u6307\u6807\uff1a\u5e73\u539f\u3001\u4e18\u9675\u533a\u70b9\u4f4d\u4e2d\u8bef\u5dee\u4e0d\u5927\u4e8e\u00b15m\uff1b\u5c71\u533a\u4e0d\u5927\u4e8e\u00b17.5m\uff1b\u9ad8\u5c71\u533a\u4e0d\u5927\u4e8e\u00b110m\u3002\u672c\u6b21\u7cbe\u5ea6\u8bc4\u5b9a\u6240\u9009\u5730\u533a\u4e3b\u8981\u4e3a\u5e73\u539f\u533a\uff0c\u5c40\u90e8\u4e3a\u4e18\u9675\u533a\uff0c\u7ecf\u6d4b\u7b97\uff0c\u6240\u53d6\u70b9\u4f4d\u4e2d\u8bef\u5dee\u4e3a\u00b12.62m\uff0c\u5b8c\u5168\u6ee1\u8db31\u22361\u4e07DOM\u5236\u4f5c\u7cbe\u5ea6\u8981\u6c42\u3002\u6821\u6b63\u7cbe\u5ea6\u8bc4\u5b9a\u8ba1\u7b97\u8868\u89c1\u88681\u3002
\u88681 \u6821\u6b63\u7cbe\u5ea6\u8bc4\u5b9a\u8ba1\u7b97\u8868
\u7eed\u8868
6 GPS \u50cf\u63a7\u70b9\u6570\u636e\u5e93\u7684\u5efa\u7acb
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GPS\u50cf\u63a7\u70b9\u6570\u636e\u5e93\u5efa\u7acb\uff0c\u4ee5\u6cb3\u5357\u77011\u223650\u4e07\u5730\u7406\u5e95\u56fe\u4f5c\u4e3a\u5de5\u4f5c\u5e95\u56fe\uff0c\u8f93\u5165\u63a7\u5236\u70b9\u7a7a\u95f4\u5750\u6807\u6587\u4ef6\uff0c\u5e76\u91c7\u96c6\u5c5e\u6027\u4e0e\u56fe\u5f62\u6587\u4ef6\uff0c\u5efa\u7acb\u6570\u5b66\u57fa\u51c6\u7684\u7edf\u4e00\u50cf\u63a7\u70b9\u6587\u4ef6\u3002
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7 \u7ed3\u675f\u8bed
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\u53c2 \u8003 \u6587 \u732e
\u515a\u5b89\u8363\uff0c\u7b49.2003.ERDAS IMAGING \u9065\u611f\u56fe\u50cf\u5904\u7406\u65b9\u6cd5\uff3bM\uff3d.\u5317\u4eac\uff1a\u6e05\u534e\u5927\u5b66\u51fa\u7248\u793e
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\u5c24\u6dd1\u6491\uff0c\u5218\u987a\u559c.2002.GPS \u5728\u571f\u5730\u53d8\u66f4\u8c03\u67e5\u4e2d\u7684\u5e94\u7528\u7814\u7a76\uff3bJ\uff3d.\u6d4b\u7ed8\u901a\u62a5\uff085\uff09\uff1a1\uff5e3
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潘振祥 王文卿 段嵘峰 曹千红
（河南省国土资源厅信息中心，郑州，450003）
摘要：通过对SPOT5 2.5m高分辨率卫星影像数据校正采用的各类控制资料的分析，阐述了控制点图形图像数据库建设的必要性，通过对校正控制点的选取、外业施测、精度评价及控制点图形图像数据库的建立等方面的论述，提出了选用高精度GPS控制点作为SPOT5 2.5m高分辨率卫星影像数据校正控制资料，可保证影像校正精度、节省时间和减少投资。
关键词：卫星遥感；高分辨率；控制点；影像校正；数据库
随着信息技术的快速发展，卫星遥感技术得到了突破性进展，特别是2002年5月4日法国SPOT5号地球遥感卫星进入预订轨道，极大地促进了各应用行业的科技进步和管理水平。高分辨率卫星遥感在国土资源调查评价、土地利用动态监测、土地变更调查以及大中比例尺地形图测绘等方面已取得显著成绩。
针对SPOT2.5 m高分辨率卫星影像数据，其几何精度校正主要采用二维多项式和三维数字微分纠正两种模型，采用的校正控制资料主要有1∶1万或更大比例尺数字栅格地形图（DRG）、土地利用数字栅格图（LUDRG）或高精度外业控制点。笔者通过近年相关工作研究，尤其是通过“高分辨率卫星遥感数据处理及数据库建设”试点项目研究，认为高分辨率卫星影像数据的校正控制资料选用高精度外业控制点比上述方式更为可行。针对这一原则，项目组进行了一系列研究，并基于MapGIS建立了河南省部分地区控制点图形图像数据库，为今后相关工作的开展奠定了基础。
1 现状
目前，各种分辨率卫星影像校正基本上都是参照“满足”相关精度要求的地形图、数字栅格地形图或土地利用数字栅格图等，针对SPOT2.5 m数字正射影像图的制作，国土资源部地籍司专门制定了《SPOT2.5 m 数字正射影像图制作技术规定》，明确规定SPOT2.5 m数字正射影像图要“以1∶1万（或更大比例尺）数字栅格地形图、土地利用数字栅格图或高精度外业控制点为控制资料”，而近年来用于SPOT2.5 m影像校正的控制资料基本上都是利用1∶1万地形图。笔者通过近年相关工作，认为目前采用的校正控制资料，尤其在河南省存在以下两个方面的问题。
1.1 河南全省现有1∶1 万地形图未能全覆盖，地形图精度存在差异，现势性差
覆盖河南全省标准分幅的1∶1万地形图共计6562幅，而目前成图仅5600余幅，尚有15%左右未成图。已有地形图大部分是20世纪60～80年代分别由测绘部门、地矿部门和煤田地质部门施测，成图精度存在差异，且变形较大。据抽查，个别地形图公里格网连线与图上公里网点的实际偏差达1～3mm，极个别超过3mm，如果拿这样的地形图作为控制资料对SPOT2.5 m高分辨率卫星影像进行校正，其校正精度难以满足要求；其次，现有地形图距今已三、四十年，地表要素早已面目全非，寻找同名地物点较困难，即使是更新过的地形图，也仅仅对主要地物如主要道路、建制镇以上级别的居民地等进行更新，其他大部分地物、等高线等均沿用原图。
1.2 土地利用现状图（土地利用数据库） 精度难以满足要求
河南省土地利用现状调查于20 世纪80年代末起步，90年代中期结束，调查方法基本上都是利用1∶1万影像平面图或1∶3.5万彩红外航片放大片及1∶1万地形图进行外业调绘，然后进行室内转绘及面积量算、平差等，所有过程均人工操作，受各种因素影响，成图质量差别较大，如果用土地利用现状图（或土地利用数据库）作为控制资料校正SPOT2.5 m高分辨率卫星影像数据，其校正精度也难于满足规定精度要求。
2 影像校正控制点选取
本次试验研究涉及河南省平顶山、许昌、漯河三市的八景SPOT2.5 m卫星影像和覆盖试验区的1∶5 万比例尺 DEM，共选取影像校正控制点152个。像控点选取原则是像控点要相对均匀分布、特征明显、交通便利、数量足够、尽可能在全色光谱上选取，尽量避开高压线、大面积水域等。
为了提高外业测量效率及准确度，在选取 GCP 点之后，将选取的152个GCP，分别制作成方便于携带和保存的“控制点测量成果表”（图1），分别记录控制点编号、控制点位置及其放大的示意图、WGS84、1954 北京、1980年西安三套坐标和点位说明等，同时作为建立控制点图形图像数据库的基础数据。
图1 影像控点测量成果表示意图
3 像控点外业施测
试验区8景影像共152个影像校正控制点的外业实地测量采用环形布点法形成一个整体的GPS控制网（图2），像控点间平均距离约13km，测量控制点顺序号前加“P”的点位表示本次工作需要测量的像控点，前面加“C”的点则表示已有的C级GPS控制点。
本次GPS控制测量利用河南省大地控制数据C级GPS控制网点成果的三套数据（分别为WGS84、1954 北京坐标和 80 西安坐标）作为起算数据，依据《全球定位系统（GPS）测量规范》（GB/T18314－2001），采用静态方式同步进行观测，三台套GPS接收机为一组，观测时段长度为45分钟，卫星高度角≥15°，有效观测卫星总数≥4个，作业员现场填写外业测量记录表，并作点之记详细描述像控点点位情况。测量数据采用南方测绘软件进行基线解算及平差处理并进行高程拟合，分别解算出校正控制点基于三套坐标系统的三套数据和拟合高程。
图2 影像校正控制点及所参照的C 级GPS 大地控制点外业施测三角网分布示意图
本次152个像控点的平面位置最弱点点位中误差为6.8cm，高程拟合内符合精度0.321m，成果精度符合规范要求。
4 影像数据处理和 DOM 制作
影像数据处理主要包括影像的配准、融合、正射纠正、镶嵌和1∶1 万正射影像图（DOM）的制作等。由于本次采用SPOT5 2.5m卫星影像是单景多光谱数据与全色数据同步接收的，其图形的几何相关性较好，多光谱数据与全色配准难度小、精度高，因此采用相对配准的方法。在影像数据融合时，考虑到获取完整项目区的数据接收时段不同，空中云雾干扰以及地面光线不均匀等因素，造成景与景之间存在差别，在数据融合前对数据进行了线性拉伸、纹理增强等预处理，使整景图像纹理清晰，细节突出，大大提高目视解译精度。图像融合处理主要采用了最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，融合后图像则采用直方图调整、USM锐化、彩色平衡、色度饱和度调整和反差增强手段，以使整景图像色彩真实均匀、明暗程度适中、清晰，增强专题信息，特别是加强纹理信息。
遥感影像正射纠正采用专业遥感影像处理软件ERDAS中的LPS正射模块进行的。本次纠正采用SPOT5物理模型，控制点均匀分布于整景影像，每景控制点25个，对相邻影像重叠区有2个以上公共控制点。正射纠正以实测GPS控制点和1∶5万DEM为纠正基础，以景为单位，对SPOT5融合数据进行纠正，采样间隔为2.5 m。
影像镶嵌采用的是ERDAS中的LPS正射模块批量处理模块，相邻两幅影像，均采集了两个以上的公共控制点，保证了影像镶嵌精度。
DOM制作采用Image Info工具，按照国家1∶1万分幅标准进行裁切，覆盖完整的县级行政辖区，图幅整饰依据《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》，采用Map-GIS软件，按照1954年北京坐标系、1985年国家高程基准的方式生成1∶1万标准分幅图幅整饰。
5 DOM 精度评定
DOM精度评定采用外业实测检查点作为评定参考，评定方法为检查点选取法：通过选取DOM影像与外业实地测量的检查点的同名特征地物点，计算其校差和中误差。
5.1 检查点的选取和外业测量
检查点选取：随机抽取一景影像作为评定单元，选取不同于校正控制点的30个相对均匀分布的检查点，点位的选取原则与像制点相同，选点时尽量避开高压线、大面积水域等影响因素区域（图3）。
检查点测量：检查点的外业实地测量与像控点的测量方法一致，即采用附和路线法形成一个整体的GPS控制网，采用静态方式同步同精度进行测量。
图3 精度检查点GPS 外业施测三角网分布示意图
5.2 校正精度计算
精度评定公式如下：
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
式中，rms为点位中误差；n为检查点个数；ui为DOM影像上检查点的x、y坐标；vi为GPS外业检查点的x、y坐标。
表1 校正精度评定计算表 单位：m
按照《SPOT2.5 m数字正射影像图制作技术规定》1∶1 万DOM的制作精度指标：平原、丘陵区点位中误差不大于±5m；山区不大于±7.5m；高山区不大于±10m。本次精度评定所选地区主要为平原区，局部为丘陵区，经测算，所取点位中误差为±2.62m，完全满足1∶1万DOM制作精度要求。
6 影像校正控制点图形图像数据库的建立
为实现精确地理编码中的几何控制及成果检查的高效率与高精度，建立控制点图形图像数据库，以满足影像纠正与配准的要求。
河南省试验区控制点图形图像数据库建立，以河南省1∶50万地理底图作为工作底图，输入控制点空间坐标文件，并采集属性与图形文件，建立数学基准的统一控制点图形图像文件。
采集的控制点图像信息，除包括一般控制点所具有的地理坐标信息之外，还包含与待纠正影像相关的特征地物的纹理信息、分辨率信息、比例尺信息等（图4）。
图4 控制点图形图像数据库示意图
采集控制点属性信息。采集控制点属性记录每个控制点的分辨率、比例尺、范围、椭球体信息、投影信息、坐标系信息（54坐标、80坐标、WGS84坐标）、数据库的生产单位、生产日期等。
土地变更调查、土地利用遥感监测及土地违法执法检查等不仅要考虑遥感影像的校正精度，同时要考虑其现势性、时间和投入成本等。高分辨率卫星影像校正控制点图形图像数据库的建立，不仅满足SPOT2.5 m高分辨率卫星影像的校正精度要求，同时为今后同地区、同类工作的开展奠定了基础，极大地降低了投入成本、节省了时间，起到了“一劳永逸”的作用。
参考文献
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尤淑撑，刘顺喜.GPS在土地变更调查中的应用研究［J］.测绘通报，2002，5：1～3
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