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高分遙感衛(wèi)星影像預處理系統(tǒng)設計實現(xiàn)

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高分遙感衛(wèi)星影像預處理系統(tǒng)設計實現(xiàn)

摘要:高分影像預處理是高分應用的前提和基礎,目前影像預處理專業(yè)要求高,自動化程度低,流程復雜,制約了遙感應用發(fā)展。本文利用分布式云存儲技術,自定義流程設計技術,基于IDL影像處理的組件技術,實現(xiàn)遙感和GIS一體化集成,開發(fā)了高分遙感衛(wèi)星影像預處理系統(tǒng),實現(xiàn)遙感影像管理檢索、正射校正、輻射校正等,實際運行表明該系統(tǒng)具有良好的應用價值。

關鍵詞:高分遙感;預處理系統(tǒng);GIS

引言

隨著遙感探測技術的不斷創(chuàng)新發(fā)展,國內(nèi)的衛(wèi)星遙感技術水平也獲得極大提高,比較有代表性的有“高分系統(tǒng)”和“風云系統(tǒng)”。遙感影像數(shù)據(jù)獲取的分辨率越來越高,更新頻率越來越快,以定量遙感技術為基礎,遙感影像數(shù)據(jù)在自然資源監(jiān)測、社會活動監(jiān)測、城市規(guī)劃等方面得到廣泛應用[1-2]。遙感影像的預處理即影像數(shù)據(jù)的糾正和重建過程,主要指在遙感成像過程中,由于傳感器和觀測環(huán)境原因,如姿態(tài)變化、高度、速度、霧等因素造成遙感影像的幾何畸變與變形。并且遙感影像本身在空間、時間及光譜分辨率上的不足,會對數(shù)據(jù)精度造成影響[3-4]。因此在遙感影像應用前,需對其進行預處理,得到幾何和輻射上的真實圖像,其具體內(nèi)容包括正射校正、大氣校正、裁剪鑲嵌、坐標轉化等。目前,常用的遙感影像預處理軟件主要包括PCI、ER-DAS、ENVI,盡管都達到基本應用需求,但都存在以下不足:1)軟件使用需要專業(yè)的遙感知識,不易操作。2)自動化處理程度低,程序煩瑣。3)數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)處理缺少集成。4)缺少友好的可視化管理界面。因此,針對以上問題,本文開發(fā)了遙感影像預處理系統(tǒng),提高影像預處理的自動化與流程化水平。

1系統(tǒng)設計

1.1系統(tǒng)設計目標

系統(tǒng)通過ENVI和ArcGIS二次開發(fā)集成,對海量影像數(shù)據(jù)進行可視化管理,并對各類高分數(shù)據(jù)按需求進行自動化分步驟處理,包括正射校正、大氣校正、鑲嵌裁剪等;實現(xiàn)批量數(shù)據(jù)處理;實現(xiàn)流程化自動化處理,系統(tǒng)可自動實現(xiàn)原始影像到正射產(chǎn)品的處理,盡可能減少人工干預。因此,遙感影像預處理系統(tǒng)設計主要針對以下幾個目標:1)滿足影像管理和預處理的功能需求,具有較高的實用性和穩(wěn)定性。2)盡可能實現(xiàn)自動化處理需求,處理結果滿足要求,系統(tǒng)安全可靠。3)滿足各類高分影像源數(shù)據(jù),包括高分一號、高分二號、北京一號、資源三號等。

1.2系統(tǒng)總體架構

系統(tǒng)采用IDL和C#語言開發(fā),SOA結構,包括數(shù)據(jù)層、邏輯層和應用層。數(shù)據(jù)層采用云數(shù)據(jù)庫進行分布存儲;邏輯層采用IDL組件、ArcGIS組件、通信組件形式,主要負責數(shù)據(jù)計算、圖像顯示、數(shù)據(jù)通信等;應用層主要負責功能交互、服務請求等。系統(tǒng)總體設計架構如圖1所示。

2關鍵技術

2.1GIS和遙感一體化集成

ArcGIS是GIS領域應用最廣泛的系統(tǒng)平臺,通過基于C#的ArcObjects組件即可實現(xiàn)GIS功能實現(xiàn),而ENVI是遙感圖像處理應用最廣泛的專業(yè)軟件,目前ENVI可通過IDL語言及二次開發(fā)工具實現(xiàn)遙感功能拓展,并且提供了基于COM技術的COMIDLConnectLib組件[5-6]。本文通過IDL和C#混合編程,實現(xiàn)了GIS和遙感應用一體化,其中,IDL主要實現(xiàn)遙感影像計算處理,GIS主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、可視化、拓撲分析等功能。GIS與遙感一體化技術路線如圖2所示。

2.2遙感影像云存儲

隨著遙感技術的發(fā)展,影像的空間分辨率越來越高、數(shù)據(jù)量越來越大、更新頻率越來越快,每季度更新的影像數(shù)據(jù)將達到TB級,同時影像數(shù)據(jù)需要長期保存,傳統(tǒng)存儲架構數(shù)據(jù)分散已丟失、限制業(yè)務持續(xù)擴展、數(shù)據(jù)備份時間長,很難滿足應用需求[9]。近年來基于云存儲的分布式管理方式受到廣泛應用,為影像管理提供了一種新的方式。采用基于Hadoop架構的分布式文件存儲(HDFS,Ha-doopDistributedFileSystem),主要包括NameNode、SecondaryNameNode和DataNode3個部分。NameNode負責系統(tǒng)元數(shù)據(jù)存儲和對整個系統(tǒng)控制;SecondaryNameNode負責備份;DataNode負責存儲用戶數(shù)據(jù)和讀寫[8]。其在最大限度節(jié)約成本的情況下,保證數(shù)據(jù)的完整性、可用性、安全性、高度擴展性,根據(jù)遙感影像業(yè)務的需求分配資源,避免資源浪費,從而提高系統(tǒng)影像管理效率和監(jiān)測質量。本項目基于Hadoop+GIS設計了分布式數(shù)據(jù)庫結構,其中利用GIS實現(xiàn)影像元數(shù)據(jù)的管理和高效檢索,利用Hadoop實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的分布式存儲和管理,最終實現(xiàn)多源異構非結構化的影像數(shù)據(jù)高效管理。影像元數(shù)據(jù)采用地圖服務構建在線查詢應用方式實現(xiàn)存儲管理與檢索。其中利用ArcGISServer實現(xiàn)地圖服務,提供在線檢索;利用ArcGISApiforJS實現(xiàn)在線地圖應用程序。

2.3批量預處理流程設計

目前,衛(wèi)星分中心接收的標準數(shù)據(jù)是預處理級輻射校正影像產(chǎn)品,經(jīng)過了初步預處理并提供衛(wèi)星直傳姿軌數(shù)據(jù)生成的RPC文件。然而,1A級數(shù)據(jù)只經(jīng)過了初步處理,產(chǎn)品影像仍存在畸變,不能直接應用于生產(chǎn)或研究;本文研究的是開展1A級多源遙感數(shù)據(jù)預處理,明確正射-融合預處理和大氣校正預處理流程。根據(jù)實際應用需求,1A數(shù)據(jù)預處理分為正射-融合預處理及大氣校正預處理,具體的技術流程如圖3所示。批量預處理是按照用戶自定義預置流程進行自動化生產(chǎn),并將處理結果進行自動存儲,這種方式極大減少了用戶人工操作,擴大用戶自主權,減少重復工作,更好地促進了遙感數(shù)據(jù)的業(yè)務化發(fā)展[7],其具體內(nèi)容包括以下3個方面:1)針對不同來源的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),格式也各不相同,最終產(chǎn)品類型也不相同,首先通過參數(shù)配置,引導用戶建立相應的流程,并將流程保存到系統(tǒng)中以便重復使用。2)針對各環(huán)節(jié)處理算法,除了根據(jù)類型配置不同的功能模塊及算法,還存在一些通用性的功能模塊,且根據(jù)不同的計算原理,包含不同的算法模型,例如配準模塊有Harris算法和SIFT算法,融合模塊具有小波變化等。從流程通用性考慮根據(jù)具體數(shù)據(jù)類型選擇適應性廣算法的作為默認預置算法,用戶也可自定義相應算法進行擴展。3)針對各流程中間模塊出現(xiàn)計算錯誤等無法預知的問題時,在實際生產(chǎn)過程中,導致整個影像處理流程失敗,后續(xù)功能無法進行。本文在系統(tǒng)設計時,若上一步出現(xiàn)錯誤,則基于此流程的該影像將停止處理,但會把錯誤信息記錄到日志文件中,以便后續(xù)進行錯誤分析,優(yōu)化流程的迭代化。批處理流程如圖4所示。

3系統(tǒng)主要功能實現(xiàn)

1)系統(tǒng)界面系統(tǒng)界面主要包括菜單欄、可視窗口、數(shù)據(jù)管理窗口、狀態(tài)欄。菜單欄包括正射校正、大氣校正、智能處理、通用工具菜單;可視窗口展示要處理前后影像數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)管理窗口主要加載需處理查詢的數(shù)據(jù)列表;狀態(tài)欄顯示數(shù)據(jù)處理的進度和日志信息。2)數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)的加載、數(shù)據(jù)刪除、屬性查看,支持矢量和柵格數(shù)據(jù)。支持的矢量數(shù)據(jù)格式包括shp和gdb,支持的柵格數(shù)據(jù)包括高分一號、高分二號和資源三號。3)正射校正正射校正包括正射糾正、影像配準和影像融合。正射校正的參數(shù)包括控制點、DEM;影像配準參數(shù)包括基準影像;影像融合支持的算法包括NND、GSPAN、HSV、PCAA。4)大氣校正大氣校正包括輻射定標、快速大氣校正和FLAASH大氣校正。5)通用工具通用工具包括影像鑲嵌、影像裁剪、坐標轉化等。6)智能處理智能處理實現(xiàn)影像批處理,包括處理流程創(chuàng)建、影像處理量。創(chuàng)建流程包括影像放置的文件夾、處理模塊選擇、輸出文件夾位置。

4結束語

本文論述的高分影像預處理系統(tǒng)是為了便于影像管理和預處理而設計的系統(tǒng)。系統(tǒng)結合了最新的可視化海量影像管理技術、較優(yōu)的影像預處理算法和可自定義流程的自動化處理技術,極大減小了影像處理的人工干預,提高了影像處理的效率,促進了遙感影像自動化進程。為進一步提高系統(tǒng)適用性,還需進行以下幾個面的完善:1)可支持的高分影像數(shù)據(jù)類型需進一步拓展,例如高分五號、風云系列影像等。2)某些操作需進一步優(yōu)化,如自定義流程,使其方便非遙感專業(yè)人員進行操作。

參考文獻:

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[9]馮種葵,張洪群,王萬玉.遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取與處理關鍵技術概述[J].遙感信息,2008(4):91-97.

作者:陳世榮 嚴立 申佩佩 單位:寧波市測繪設計研究院

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