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高分遙感衛(wèi)星影像預(yù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了高分遙感衛(wèi)星影像預(yù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請(qǐng)閱讀。

高分遙感衛(wèi)星影像預(yù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

摘要:高分影像預(yù)處理是高分應(yīng)用的前提和基礎(chǔ),目前影像預(yù)處理專業(yè)要求高,自動(dòng)化程度低,流程復(fù)雜,制約了遙感應(yīng)用發(fā)展。本文利用分布式云存儲(chǔ)技術(shù),自定義流程設(shè)計(jì)技術(shù),基于IDL影像處理的組件技術(shù),實(shí)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(yù)處理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)遙感影像管理檢索、正射校正、輻射校正等,實(shí)際運(yùn)行表明該系統(tǒng)具有良好的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞:高分遙感;預(yù)處理系統(tǒng);GIS

引言

隨著遙感探測(cè)技術(shù)的不斷創(chuàng)新發(fā)展,國內(nèi)的衛(wèi)星遙感技術(shù)水平也獲得極大提高,比較有代表性的有“高分系統(tǒng)”和“風(fēng)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(shù)為基礎(chǔ),遙感影像數(shù)據(jù)在自然資源監(jiān)測(cè)、社會(huì)活動(dòng)監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃等方面得到廣泛應(yīng)用[1-2]。遙感影像的預(yù)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(cè)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(shí)間及光譜分辨率上的不足,會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)精度造成影響[3-4]。因此在遙感影像應(yīng)用前,需對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理,得到幾何和輻射上的真實(shí)圖像,其具體內(nèi)容包括正射校正、大氣校正、裁剪鑲嵌、坐標(biāo)轉(zhuǎn)化等。目前,常用的遙感影像預(yù)處理軟件主要包括PCI、ER-DAS、ENVI,盡管都達(dá)到基本應(yīng)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(shí),不易操作。2)自動(dòng)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(duì)以上問題,本文開發(fā)了遙感影像預(yù)處理系統(tǒng),提高影像預(yù)處理的自動(dòng)化與流程化水平。

1系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)

系統(tǒng)通過ENVI和ArcGIS二次開發(fā)集成,對(duì)海量影像數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化管理,并對(duì)各類高分?jǐn)?shù)據(jù)按需求進(jìn)行自動(dòng)化分步驟處理,包括正射校正、大氣校正、鑲嵌裁剪等;實(shí)現(xiàn)批量數(shù)據(jù)處理;實(shí)現(xiàn)流程化自動(dòng)化處理,系統(tǒng)可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)原始影像到正射產(chǎn)品的處理,盡可能減少人工干預(yù)。因此,遙感影像預(yù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要針對(duì)以下幾個(gè)目標(biāo):1)滿足影像管理和預(yù)處理的功能需求,具有較高的實(shí)用性和穩(wěn)定性。2)盡可能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理需求,處理結(jié)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(hào)、高分二號(hào)、北京一號(hào)、資源三號(hào)等。

1.2系統(tǒng)總體架構(gòu)

系統(tǒng)采用IDL和C#語言開發(fā),SOA結(jié)構(gòu),包括數(shù)據(jù)層、邏輯層和應(yīng)用層。數(shù)據(jù)層采用云數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分布存儲(chǔ);邏輯層采用IDL組件、ArcGIS組件、通信組件形式,主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算、圖像顯示、數(shù)據(jù)通信等;應(yīng)用層主要負(fù)責(zé)功能交互、服務(wù)請(qǐng)求等。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)架構(gòu)如圖1所示。

2關(guān)鍵技術(shù)

2.1GIS和遙感一體化集成

ArcGIS是GIS領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的系統(tǒng)平臺(tái),通過基于C#的ArcObjects組件即可實(shí)現(xiàn)GIS功能實(shí)現(xiàn),而ENVI是遙感圖像處理應(yīng)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(shí)現(xiàn)遙感功能拓展,并且提供了基于COM技術(shù)的COMIDLConnectLib組件[5-6]。本文通過IDL和C#混合編程,實(shí)現(xiàn)了GIS和遙感應(yīng)用一體化,其中,IDL主要實(shí)現(xiàn)遙感影像計(jì)算處理,GIS主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、可視化、拓?fù)浞治龅裙δ堋IS與遙感一體化技術(shù)路線如圖2所示。

2.2遙感影像云存儲(chǔ)

隨著遙感技術(shù)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(dá)到TB級(jí),同時(shí)影像數(shù)據(jù)需要長期保存,傳統(tǒng)存儲(chǔ)架構(gòu)數(shù)據(jù)分散已丟失、限制業(yè)務(wù)持續(xù)擴(kuò)展、數(shù)據(jù)備份時(shí)間長,很難滿足應(yīng)用需求[9]。近年來基于云存儲(chǔ)的分布式管理方式受到廣泛應(yīng)用,為影像管理提供了一種新的方式。采用基于Hadoop架構(gòu)的分布式文件存儲(chǔ)(HDFS,Ha-doopDistributedFileSystem),主要包括NameNode、SecondaryNameNode和DataNode3個(gè)部分。NameNode負(fù)責(zé)系統(tǒng)元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和對(duì)整個(gè)系統(tǒng)控制;SecondaryNameNode負(fù)責(zé)備份;DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)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(kuò)展性,根據(jù)遙感影像業(yè)務(wù)的需求分配資源,避免資源浪費(fèi),從而提高系統(tǒng)影像管理效率和監(jiān)測(cè)質(zhì)量。本項(xiàng)目基于Hadoop+GIS設(shè)計(jì)了分布式數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu),其中利用GIS實(shí)現(xiàn)影像元數(shù)據(jù)的管理和高效檢索,利用Hadoop實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和管理,最終實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)非結(jié)構(gòu)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(wù)構(gòu)建在線查詢應(yīng)用方式實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)管理與檢索。其中利用ArcGISServer實(shí)現(xiàn)地圖服務(wù),提供在線檢索;利用ArcGISApiforJS實(shí)現(xiàn)在線地圖應(yīng)用程序。

2.3批量預(yù)處理流程設(shè)計(jì)

目前,衛(wèi)星分中心接收的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)是預(yù)處理級(jí)輻射校正影像產(chǎn)品,經(jīng)過了初步預(yù)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(jí)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(yīng)用于生產(chǎn)或研究;本文研究的是開展1A級(jí)多源遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理,明確正射-融合預(yù)處理和大氣校正預(yù)處理流程。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求,1A數(shù)據(jù)預(yù)處理分為正射-融合預(yù)處理及大氣校正預(yù)處理,具體的技術(shù)流程如圖3所示。批量預(yù)處理是按照用戶自定義預(yù)置流程進(jìn)行自動(dòng)化生產(chǎn),并將處理結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)存儲(chǔ),這種方式極大減少了用戶人工操作,擴(kuò)大用戶自主權(quán),減少重復(fù)工作,更好地促進(jìn)了遙感數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化發(fā)展[7],其具體內(nèi)容包括以下3個(gè)方面:1)針對(duì)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(dǎo)用戶建立相應(yīng)的流程,并將流程保存到系統(tǒng)中以便重復(fù)使用。2)針對(duì)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(jì)算原理,包含不同的算法模型,例如配準(zhǔn)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(yīng)性廣算法的作為默認(rèn)預(yù)置算法,用戶也可自定義相應(yīng)算法進(jìn)行擴(kuò)展。3)針對(duì)各流程中間模塊出現(xiàn)計(jì)算錯(cuò)誤等無法預(yù)知的問題時(shí),在實(shí)際生產(chǎn)過程中,導(dǎo)致整個(gè)影像處理流程失敗,后續(xù)功能無法進(jìn)行。本文在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí),若上一步出現(xiàn)錯(cuò)誤,則基于此流程的該影像將停止處理,但會(huì)把錯(cuò)誤信息記錄到日志文件中,以便后續(xù)進(jìn)行錯(cuò)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(shí)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(jìn)度和日志信息。2)數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理主要實(shí)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(hào)、高分二號(hào)和資源三號(hào)。3)正射校正正射校正包括正射糾正、影像配準(zhǔn)和影像融合。正射校正的參數(shù)包括控制點(diǎn)、DEM;影像配準(zhǔn)參數(shù)包括基準(zhǔn)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(biāo)、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(biāo)轉(zhuǎn)化等。6)智能處理智能處理實(shí)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(jié)束語

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

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作者:陳世榮 嚴(yán)立 申佩佩 單位:寧波市測(cè)繪設(shè)計(jì)研究院

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