航空航天遥感影像在应急测绘上的应用和探索

邓 楠

（新疆维吾尔自治区测绘成果中心,新疆 乌鲁木齐 830002）

0.引言

现代遥感技术是在测绘技术和计算机等技术的基础上，利用传感器对地面目标进行探测、感知和成像的一门高新技术。根据遥感平台距离探测对象的距离远近，可以划分为航天遥感、航空遥感和地面遥感。根据获取的数据类型和数据格式的不同，又可以划分为摄影式遥感、雷达波和TM遥感等。通过这些遥感手段，通常可以获取地面物体的数字图像，并输入计算机中进行定性和定量分析、研究，从而为各种应急场景提供决策辅助和支撑。当前遥感技术已经应用到自然资源监测和国民经济发展的各个层面上，与智慧城市、数字政府、智慧民生、智能交通等各个数字领域高度融合，成为数字经济最抢眼的应用场景。灾害应急测绘和保障作为遥感技术的核心应用场景，受到了国家、社会和人民群众的全面关注。从1958年美国第一颗人造卫星“探险者号”成功发射之后，欧美陆续发射了陆地观测卫星Landsat、SPOT、IKNOS、SkySat、WorldView、Plelades Neo，在航空航天遥感软硬件上积累了巨大优势。我国四川汶川、青海玉树发生了重大自然灾害后，国家启动Ⅲ级或以上救灾应急响应，快速成立了由军队、科研院校、企业组成的应急测绘队伍，协调国外最先进的航空摄影设备，同时向欧美国家申请最新的高分辨率卫星影像数据，对震区范围内滑坡、泥石流、堰塞湖等灾害进行实时遥感监测，为灾区人民群众撤离和救援工作提供了有力地支撑。在关键技术受制于欧美国家以及技术封锁等不利局面下，国家布局了包括“高分专项遥感卫星”“对地观测脑”和“东方慧眼”在内的系列重大专项课题，先后研制了中巴资源卫星、海洋一号、高分系列、吉林一号、北京二号、高景系列地球观测卫星，实现了高分辨率遥感卫星从“无”到“有”、从“有”到“好”的跨越式发展；同时，数字航空遥感摄影仪、大疆系列无人机、智能遥感智能解译和大规模遥感图像三维重建等技术都基本上实现了国产化，部分技术处于国际领先地位。这些自主可控的关键遥感基础设施，大大提高了灾害应急救援和灾后重建的效率，而且应急测绘中积累的数据可以广泛服务于海洋、农业、林业、铁路、公路、电力、能源、气象、环保、电信等行业，助力于国民经济和社会的高质量发展。

1.航空航天遥感影像的特点分析

1.1 航空遥感影像的特点

基于机载航空平台、无人机、热气球等遥感平台，在海拔高度低于12 km的空中搭载大、中、小型数字航摄仪，对地球表面进行照片拍摄，获取的数字图像，称为航空遥感影像。微软UltraCam系列、徕卡ADS80和100系列、SWDC-5系列航摄仪，以及大疆RTK精灵4无人机都可以获取这类遥感影像。这些航摄仪屡次出现在我国历次重大自然灾害的救援现场，在应急测绘中发挥了举足轻重的作用。

航空遥感影像，基于推扫成像原理，沿轨道方向不满足中心投影，可采用修正的共线性方程来计算与卫星场景中各个扫描线相关的外方位元素参数值。每条扫描线都有一个独特的透视中心和单独的旋转角度。当卫星从一个扫描线移动到下一个扫描线时，这些参数将会改变。根据卫星在轨道上的平稳运动，可以用低阶多项式函数建模。

1.2 航天遥感影像的特点

基于卫星等平台，在海拔高度高于150 km的空中搭载大、中、小型光学成像仪，对地球表面进行远距离拍摄，获取的卫星图像，称为航天遥感影像。美国Landsat和WorldView系列，以及中国北京系列、高分系列、高景系列卫星都可以获取此类遥感影像。其中，北京三号可以获取分辨率达到0.5 m的遥感影像，并且可以实现对地立体成像，在实景三维中国和灾害应急领域具有广泛应用。航天遥感影像，作为地面景物的中心投影构像，满足共线条件方程的计算处理模型。

2.航空航天影像在应急测绘上的典型应用场景

航空航天遥感影像具备的各种特点，使其在全球的各种重大应急事件或者重大自然灾害中发挥了重大作用。数码航摄仪和无人机由于自身轻便灵活的特点，能够对灾害核心区域的最新状态进行快速成像，所以航空影像在此类灾害应急测绘中优势更加明显；而遥感卫星通常位于太阳同步轨道或者地球同步轨道，距离地球表面较远，单张航天影像可以覆盖几百平方千米范围，如，北京系列三代卫星幅宽可达23 km，在灾害的宏观统计分析上能够达到较好的效果。

基于以上特点，通过应急测绘手段获取的航天航空影像可以广泛应用于包括地震、洪涝灾害、城市边坡坍塌等在内的各类灾害处置和救援过程，为减灾防灾提供了较好地数据支撑。

2.1 地震灾害监测和评估

通过对灾区现场进行应急测绘航测作业，快速获取灾区的倾斜影像数据，并借助三维重建算法对灾害地区进行真三维重建，可以第一时间还原现场的房屋、公路、山体、堰塞湖等实景信息，让决策者直观地掌握灾情演变趋势，评估次生灾害发生几率，为高效地开展应急救援提供有力地支撑。

2.2 洪涝灾害监测

借助多模态的时序化航空航天遥感影像，从影像中提取水体要素，并采用叠加分析和变化检测算法进行洪涝灾害变化信息提取，从而对洪涝灾害进行一体化监测，最终统计出历年洪涝灾害所覆盖的面积、受灾人口、农作物受灾面积，为灾害的宏观监测和事后评估提供便捷手段。

2.3 城市边坡坍塌监测

采用无人机进行现场勘测和航飞作业，获取现场全景照片、倾斜五镜头影像等数据，利用摄影测量工作站制作现场正射影像、实景三维模型、事故专题图。基于现场应急测绘成果，并收集灾前航拍影像或者卫星影像，为专家组进行灾害前后现场比对、分析事故发生原因、事故现场危险性评价以及事故处置提供科学的数据支撑。

3.航空航天影像在应急测绘上的应用

对获取的各类航天航空影像，主要的应用手段包括：灾害区域变化检测、灾害区域目标检测、灾害区域三维重建等。

3.1 灾害区域变化检测

变化检测，是将实时受灾区域多期获取的航空航天影像进行对比检测，检测建筑物、道路网等地物的数据变化情况[1]，并将目标增加或减少情况作为矢量进行输出。

3.2 灾害区域目标检测

目标检测，是通过航空航天遥感影像数据实时检测固定的搜救目标（受灾群众、飞机、舰船、油罐等），可以输出标注目标的图片，也可以输出目标切片及地理位置信息。基于北京三号的高速成像能力和扫描范围大的优势，可以对一个目标开展连续不间断跟踪，从而实现快速搜救。

3.3 灾害区域三维重建

通过获取的航空航天遥感影像对灾害区域进行三维重建，可以直观识别受灾区域建筑物、高速公路、农田、作物等破坏情况。徕卡RCD30 Oblique[2]、四维SWDC-Max6、中测新图TOPDC-5倾斜航摄仪可以高效获取灾区的高分辨率航空影像，实现三维重建。三维重建需要进行密集点云匹配、TIN三角网构建、三维纹理映射等步骤[3]，主要技术流程如图1所示。

图1 灾害区域三维重建流程图

4.面向应急保障的航空航天影像应用处理流程

通过应急测绘获取的影像数据本身存在畸变等问题，需要首先对图像进行一系列后处理，方可满足灾害应急的需求。

面向应急的遥感影像应用处理的主要技术路线如图2所示。

图2 遥感影像应用处理流程图

4.1 遥感数据获取

通过在线或者离线方式，从数据中心或者硬盘中下载遥感影像源数据，并完成数据格式转换和波段合成等工作，生产的数据格式通常为*.img或者*.tif。

4.2 遥感影像数据处理

4.2.1 影像外定向处理

卫星几何形状十分稳定且传感器参数（如焦点）是已知的，但是狭窄而平行的几何光束会影响影像姿态和姿态的准确性和可靠性，为此需要进行外定向处理。外定向依赖于卫星的星历数据。卫星场景的头文件中提供了卫星轨道的星历数据，以三维地心坐标方式给出了卫星的位置，同时也提供了相机姿态等相关信息，以及拍摄的确切时间。

4.2.2 影像区域网空中三角测量

为了获取影像中任意点的平面位置、高程和像片外方位元素，需要进行区域网空中三角测量。遥感影像区域网空中三角测量包含内定向、相对定向、绝对定向等过程，主要技术流程如图3所示。

图3 影像区域网空中三角测量技术流程图

航空遥感影像，满足中心投影的成像原理，故能够提供满足共线条件方程的严格成像模型，直接采用光束法区域网平差进行空中三角测量[4]。而航天遥感影像，不满足中心投影的成像原理，不能直接采用共线方程来进行空中三角测量，故需要采用修正的共线性方程来计算与卫星场景中的各个扫描线相关的外方位元素参数。每条扫描线都有一个独特的透视中心和单独的旋转角度。当卫星从一个扫描线移动到下一个扫描线时，这些参数改变。由于卫星在轨道上的运动较为平稳，可以用低阶多项式函数进行计平差计算。如果对单张影像进行定向，就需要用到地面控制点，此时采用空间交会技术来计算外方位元素。此过程至少需要用到6个地面控制点，增加控制点数量会提高平差结果的可靠性。如果对多景影像进行定向，除了地面控制点，还需要一定数量的连接点参与计算。

4.2.3 DEM生产

基于空中三角测量的影像和外方位元素，利用改进半全局匹配算法[5]快速生成两张影像重叠区域的数字地表模型数据，批量生产DSM成果，同时通过点云过滤和去噪算法去除地面以上的噪点，并对影像DSM进行人工检查和编辑，生成DEM数据。

4.2.4 正射纠正

基于DEM数据，以多核多线程以及显卡GPU计算的运算方式，对影像同时进行倾斜改正和投影差改正，批量重采样生成正射影像。

4.2.5 影像融合

同一空间范围内的航天遥感影像获取的信息通常包含多光谱和全色两个通道，全色通道分辨率高，多光谱通道分辨率较低，需要加以智能化合成，生成彩色高分辨率的影像，使其最终包含更加丰富的信息。经典的融合算法有：主成分变换、PANSHARP融合、比值变换、加权乘积、小波变换、高通滤波等。如，Landsat影像包含全色和多光谱两张影像，通过PANSHARP融合算法，可以得到高分辨率的多光谱影像。

4.2.6 匀光匀色

由于单张像片内色彩失真或者不均匀，以及多张像片之间色彩不统一，依据模板对海量遥感影像进行智能匀色，常用的匀色方法有：色彩平衡、线性或非线性拉伸、对比度调整、亮度调整、色度调整、饱和度调整和明度调整等。

5.结束语

航空航天遥感影像由于各自的技术特点，在应急测绘保障上发挥了高效、快捷、灵活等优势。基于航空航天影像，可对灾害区域进行变化检测、目标检测、三维重建，方便救援现场科学决策以及灾后科学研判，对于提高我国应急测绘保障水平具有重大意义。由于条件有限，本文没有对空天一体化遥感影像联合处理进行研究，这将是未来应急测绘的重要研究方向。