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对比分析CIPS和INPHO间针对常见弱纹理区域的匹配成果

  2020-06-20    410  上传者:管理员

摘要:全球地理信息资源建设与维护更新项目(简称“全球测图”)中,数字表面模型数据(DSM)作为其主要产品之一,它的质量好坏直接影响着后续DOM、DEM生产的工作量和成果质量,而DSM成果质量控制的难点集中存在于对影像弱纹理区域的编辑处理上。本文通过对该项目DSM匹配所使用的两款主要软件CIPS和INPHO间针对沙漠、森林、冰雪和阴影4类常见弱纹理区域的匹配成果进行对比分析,以研究寻求在4类常见弱纹理区域的对应最优处理方案,为后期生产提供参考选择依据。

  • 关键词:
  • CIPS
  • DSM
  • INPHO
  • 全球测图
  • 弱纹理区域
  • 测绘学
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数字表面模型,简称DSM,以一系列点云或格网点的三维坐标表达地表(含人工建筑物、植被等)起伏形态的数据集。

弱纹理区域在全球测图项目中主要指沙漠、森林、冰雪、阴影等区域,该区域一般表现为反射率较低,相邻像素点的像素值非常接近,匹配时区域间差异不明显,容易导致匹配结果错误。本文中不同类型弱纹理区域研究集中在常见的沙漠、森林、冰雪和阴影4类弱纹理区域间展开。

全球地理信息资源建设与维护更新项目(简称“全球测图”)是由自然资源部统一部署下达的任务。主要成果包括DOM、DSM、DEM和核心矢量要素数据成果,其中DSM成果作为DOM和DEM产品生产的基础数据,它的质量好坏直接影响后序的工作量和成果质量。随着科学技术的发展,可选用的DSM匹配软件较多,本文主要针对GEOWAY-CIPS和INPHO两款最常用的软件匹配结果进行分析研究。对于纹理较为清晰的区域,CIPS和INPHO两款软件均能较好地匹配出其地形特点和细节特征,因此DSM匹配效果的好坏集中体现在对不同类型弱纹理区域的处理上,故对不同类型弱纹理区域的生产研究至关重要。


1、DSM生产流程


在全球测图项目中,DSM生产时利用区域网平差成果精确求解的遥感影像成像模型参数构建立体几何模型,采用密集匹配算法获取高精度地表起伏形态的三维点云数据集;根据自动匹配后的结果,采用人机交互检查和编辑因雪、云、雾、大面积水域等造成的匹配异常区域,对编辑成果进行镶嵌分幅,成果接边处理,生成分幅数字表面模型成果。其具体作业流程如图1所示。

图1DSM生产流程图


2、弱纹理区域选择


本次对比所采用的数据来自坦桑尼亚测区、日本测区和俄罗斯测区,利用平差后的资源三号卫星影像,针对沙漠、森林、冰雪和阴影4种常见的弱纹理区域各匹配两幅1∶50000标准分幅DSM成果,选取的非洲测区两幅实验数据为沙漠,日本测区两幅实验数据为森林,俄罗斯测区两幅实验数据为冰雪,另外日本测区两幅实验数据为阴影。具体涵盖如图2所示。

图2四种常见弱纹理区域


3、软硬件情况及CIPS、INPHO下DSM自动匹配参数设置


本次试验采用的CIPS软件版本为3.2.3,INPHO版本为7.0,硬件采用同一单机工作站,CIPS和INPHO下DSM自动匹配参数根据实际情况进行设置。


4、试验结果对比和分析


4.1地表形态对比

地表形态主要通过对DSM数据进行渲染图效果表达,核查匹配地表整体形态及局部特征。

4.1.1沙漠区域

在沙漠区域,CIPS和INPHO均体现出了沙漠地表特征,在局部特征体现上,CIPS匹配呈现出来的晕渲效果更为破碎,细节特征较为突出,对于小的沙丘地形体现较具体;而从INPHO匹配呈现出来的晕渲效果看,一些小沙丘未能表现出来。如图3所示。

图3沙漠区域两种软件匹配晕渲效果图

4.1.2森林区域

在森林覆盖区域,CIPS和INPHO均较好地体现了森林地表特征,从CIPS呈现出来的晕渲效果看,个别小范围区域存在一些不合理噪点;INPHO匹配呈现出来的晕渲效果整体性过渡更为均匀、自然,即INPHO匹配呈现出来的地表形态整体趋势性更为合理。如图4所示。

图4森林区域两种软件匹配晕渲效果图

4.1.3冰雪

在冰雪覆盖区域,CIPS和INPHO均较好地体现了冰雪地表特征。从CIPS呈现出来的晕渲效果看,个别小范围区域存在一些不合理噪点;INPHO匹配呈现出来的晕渲效果整体性过渡更为均匀、自然,即INPHO匹配呈现出来的地表形态整体趋势性更为合理。如图5所示。

4.1.4阴影

在阴影区域,CIPS和INPHO均体现出了阴影区域地表整体效果。从CIPS和INPHO呈现出来的晕渲效果看(如图6所示),与周边衔接过渡合理,但二者在此区域均表现出来较多的噪点。

4.2立体模型对比

在立体环境下将DSM以反生等高线的方式进行显示,通过对比分析,不同类型弱纹理区域匹配效果。不同类型弱纹理区域对应套合等高线效果分析如下。

图5冰雪区域两种软件匹配晕渲效果图

图6阴影区域两种软件匹配晕渲效果图

4.2.1沙漠

在沙漠区域,立体模型下通过反生等高线套合数字正射影像,明显看到CIPS匹配效果细节较为突出,反生等高线较为密集细碎;而INPHO匹配反生等高线较为稀疏,存在很多细节丢失。如图7所示。

图7沙漠区域两种软件匹配反生等高线效果图

4.2.2森林

在森立覆盖区域,立体模型下反生等高线套合数字正射影像,可以看出二者匹配效果较为合理,反生等高线在不同区域疏密分布均匀,均很好地反映了整体性和细节特征。如图8所示。

图8森林区域两种软件匹配反生等高线效果图

4.2.3冰雪

在冰雪覆盖区域,立体模型下反生等高线套合数字正射影像,可以看出CIPS和INPHO匹配出来整体效果均满足地表特征,在一些小范围区域均存在一定的噪点,相对而言,CIPS匹配出来的噪点较多。如图9所示。

图9冰雪区域两种软件匹配反生等高线效果图

4.2.4阴影

在阴影区域,立体模型下反生等高线套合数字正射影像,可以看出CIPS和INPHO匹配出来效果均能体现出该区域地表整体特征,但二者在阴影区域均表现出来了区域范围性噪点;CIPS匹配噪点较多,INPHO匹配噪点相对较少。如图10所示。

图10阴影区域两种软件匹配反生等高线效果图

4.3精度情况说明

结合影像弱纹理区域的自身特点,不管是立体采集还是备查点检测,该区域均不易进行精度检测;故该区域通过选点检测和选取周边地物内插推算其区域整体精度。其精度主要通过结合地表形态对比和立体模型对比体现。经过剔除局部粗差检测,按照对应地形类别,CIPS和INPHO两款软件在沙漠、森林、冰雪和阴影弱纹理区域匹配得到的DSM整体精度均满足限差,且差异不大。


5、结束语


在DSM自动匹配生产中,CIPS和INPHO均能满足弱纹理区域自动匹配的整体精度要求。通过对比,可以得出以下结论:

1)对于沙漠弱纹理区域,CIPS匹配出地表特征更为细致,匹配出特征更为真实丰富,而INPHO匹配出细节丢失较多。

2)在森林覆盖弱纹理区域,CIPS匹配出地表特征更为破碎,噪点较多,而INPHO匹配出特征体现更为均匀合理,符合整体趋势,噪声控制效果较好。

3)在冰雪覆盖弱纹理区域,CIPS匹配出地形特征在一些局部范围内表现出了一定的噪点,而INPHO匹配出地表特征尽管表现出了小范围噪点,但整体噪点控制效果较好。

4)在阴影弱纹理区域,CIPS和INPHO匹配出地表特征均较为粗糙,粗差相对较多,此区域需要进行人工编辑处理。


参考文献:

[1]周晓敏,薛争光.大区域数字表面模型快速生产关键技术研究[J].测绘技术装备,2016,18(4):26-29.

[2]闫利,陈长海,费亮,等.密集点云的数字表面模型自动生成方法[J].遥感信息,2017,32(5):1-7.

[3]国家基础地理信息中心.全球地理信息资源建设与维护更新数字表面模型数据生产技术规程(2019修订版):GMQQ05-2018[S].北京:国家基础地理信息中心,2019.

[4]国家基础地理信息中心.全球地理信息资源建设与维护更新数字高程模型数据生产技术规程(2019修订版):GMQQ05-2018[S].北京:国家基础地理信息中心,2019.

[5]黑龙江测绘地理信息局.黑龙江测绘地理信息局全球地理信息资源建设与维护更新项目数字表面模型、数字高程模型、数字正射影像、核心矢量要素2019年度专业技术设计书[Z].哈尔宾:黑龙江测绘地理信息局,2019.


曹鹏,陈曦,张俊,李德元.全球测图中CIPS和INPHO在弱纹理区域的DSM匹配效果分析研究[J].测绘与空间地理信息,2020(S1):111-113+119.

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