【導(dǎo)讀】的理論以及傳統(tǒng)DOM的制作方法。論文完成的主要工作有：1，分析Lidar數(shù)據(jù)。了數(shù)字微分糾正的理論和應(yīng)用方法以及局限性。對基于DSM制作的DOM過程中產(chǎn)生的重復(fù)映射現(xiàn)象進(jìn)行了分析，并提出了常。用的幾種解決方案。4，分析當(dāng)代攝影測量的發(fā)展趨勢。簡要介紹數(shù)字網(wǎng)格系統(tǒng)

　　

【正文】 點(diǎn)更近，則前一個(gè)點(diǎn)比當(dāng)前點(diǎn)更近，并用當(dāng)前的 Z 距離更新 ZM（ S， L），反之如果 Z大于 ZM（ S， L）則當(dāng)前點(diǎn)被遮擋。 Amhar根據(jù)其采用的 DBM模型，以 Zbuffer算法為基礎(chǔ)提出 ZIbuffer算法，即在構(gòu)建二維實(shí)數(shù)矩陣 ZM 的同時(shí)構(gòu)建一個(gè)標(biāo)識(shí)矩陣 IM，將地面點(diǎn)的屬性（如墻面點(diǎn)或屋頂點(diǎn)）寫入標(biāo)識(shí)碼矩陣 IM 中。在正射糾正過程中，僅對標(biāo)識(shí)碼為屋頂?shù)狞c(diǎn)進(jìn)行重采樣。 遮擋區(qū)域檢測比較費(fèi)時(shí)，對計(jì)算機(jī)內(nèi)存也提高要求。實(shí)際使用中，必須根據(jù)DBM模型將 ZIbuffer 的生成局限在一個(gè)有限的范圍內(nèi)，從而將對計(jì)算機(jī)資源的需求要求降最低。 遮擋區(qū)域檢測的一般準(zhǔn)則 遮擋區(qū)域檢測的運(yùn)算量很大，因此根據(jù)不同的地形類型選擇適合的方案，合理應(yīng)用 Zbuffer 算法在實(shí)際應(yīng)用中顯得很重要。根據(jù)地形的復(fù)雜程度 Amhar 提出以下三種方案： （ 1）建筑物稀少地區(qū) 如果影像中絕大部分為開放地帶，僅有少量建筑物并且相互之間摻在遮擋現(xiàn)象，此時(shí)可采用最簡單的檢測方法，分別對 DBM 和 DEM 進(jìn)行糾正。具體做法是：先利用 DBM 進(jìn)行糾正，得到僅包含屋頂而沒有任何地形信息的正射影像，在此重采樣過程中可同時(shí)在原始影像上標(biāo)識(shí)出建筑物的遮擋區(qū)域。其后，利用 DEM 對標(biāo)識(shí)后的原始影像進(jìn)行正射糾正，可得到只包含地形信息的傳統(tǒng)正射影像，其中被建筑物遮擋區(qū)域用一個(gè)缺省值填充。最后將兩個(gè)正射影像融合即可得到最終的真正射影像，其中空白區(qū)域可利用相鄰影像的處理結(jié)果進(jìn)行填充。 （ 2）建筑物密集區(qū) 如果影像位于密集的居民區(qū)、城區(qū)或影像中存在復(fù)雜的相互遮擋的建筑群落，此時(shí)可利用類似于（ 1）中建筑稀少地區(qū)的方法，只需要 在 DBM 之中進(jìn)行嚴(yán)格的可視性分析，其他處理方式與（ 1）相同。 （ 3）地形遮擋建筑物地區(qū) 對于絕大部分的應(yīng)用，方案（ 1）和方案（ 2）已基本滿足要求。但是，對于一些地形變化劇烈的區(qū)域，如懸崖、峭壁等，可能存在著地表遮擋建筑物的情況，此時(shí)的可視性分析非常復(fù)雜，需要考慮各種遮擋情況，包括建筑物遮擋地面，建筑物遮擋建筑物及地表遮擋建筑物等。此時(shí)，應(yīng)將 DBM與 DEM 合成，得到描述地面最頂層面的 DSM，并用 DSM 進(jìn)行完整的遮擋區(qū)域檢測。 真正射影像鑲嵌 真正射影像的生成需要一系列相互重疊的遙感影像提供對覆蓋區(qū) 100%的可視性，在正射糾正過程中選用最接近垂直攝影的一副影像作為主影像，其余影像稱為輔助影像。利用 DEM/DBM 或 DSM 對主影像進(jìn)行遮擋檢測和正射糾正后，其中被建筑物、橋梁等非地形信息遮擋的區(qū)域形成的空洞需要利用輔影像真正射糾正的結(jié)果來進(jìn)行填充，來得到最終完整的真正射影像，這個(gè)過程的實(shí)質(zhì)是一個(gè)影像鑲嵌過程，其中需要考慮幾何和輻射兩個(gè)方面的因素。 輻射糾正 即使在主、輔真正射影像不存在幾何差異的理想情況下，由于成像時(shí)攝影角度、光照條件等因 素的改變也會(huì)形成影像灰度上的差異，使得遮擋區(qū)域填充后存在明顯的拼接縫，對于彩色影像更加明顯。解決這個(gè)問題的理想方法是在遮擋區(qū)域填充前對每個(gè) TOI 進(jìn)行勻光處理，且最好在勻光過程中考慮影像重疊區(qū)域的信息。 幾何合成 為了保證對覆蓋區(qū)域 100%的可視，對于真正射糾正一般情況下會(huì)有多個(gè)輔TOI可進(jìn)行主 TOI 遮擋區(qū)域漏洞的填充，此時(shí)挑選哪個(gè)輔影像就需要一定的理論依據(jù)。 Sheng 提出了基于成像角度的 TOI 合成方法，即挑選成像角度最小的像元合成最終的 TOI。如圖 41 所示，對于地面點(diǎn) A，最終 TOI 的灰度值 應(yīng)取自攝站 1的影像，因?yàn)槠涑上窠嵌缺绕渌麅蓚€(gè)攝站的影像的多要校。同樣，對于地面點(diǎn) B其灰度值應(yīng)取自攝站 2的影像，因?yàn)?B 最接近攝站 2 的像底點(diǎn) . 圖 41 基于成像角度的合成方法 Schickler 采用的方法是以每個(gè) TOI 的質(zhì)量測度為依據(jù)生成權(quán)重影像，在影像合成時(shí)選擇權(quán)重最大的像元作為目標(biāo)像元。其質(zhì)量測度利用以下三個(gè)因素計(jì)算： ○ 1 離像底點(diǎn)的遠(yuǎn)近程度：越接近像底點(diǎn)，權(quán)系數(shù)越大。 ○ 2 地表面與成像面的相對方位：地面點(diǎn)所在 TIN 三角形的矢量與成像光線的夾角愈小權(quán)重越大。 ○ 3 距離被遮擋的距離：越接近被遮擋點(diǎn)，權(quán)重越小。 Schickler 的權(quán)重影像綜合考慮了所有 TOI的信息，因此對于這種方法實(shí)際不存在主輔 TOI 的概念，理論上是非常嚴(yán)密的，但計(jì)算量也非?？捎^。 真正射影像的優(yōu)缺點(diǎn) 利用 DSM或 DBM 經(jīng)過遮擋區(qū)（和陰影區(qū)）檢測和補(bǔ)償后生成的真正射影像，理論上可以完全解決傳統(tǒng)正射影像存在的問題，是進(jìn)行變化檢測、地物采集、三維景觀制作和數(shù)字城市建設(shè)的理想選擇，其優(yōu)勢是顯而易見的。但是，真正射影 像制作也對攝影測量作業(yè)提出了更高的要求。 ○ 1 航空攝影 為了獲取真正射影像，要求目標(biāo)區(qū)域被 100%覆蓋，這對于居民區(qū)和城市意味著增加航向飛行的航向和旁向重疊度。根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，要生成真正射影像，對于三線陣相機(jī)其旁向重疊至少要達(dá)到 50%以上，而常規(guī)攝影測量任務(wù) 20%已足夠；對于 150mm 焦距的傳 統(tǒng)航攝相機(jī)航向和旁向重疊都必須達(dá)到 80%以上，同時(shí)需要高質(zhì)量的 DSM，這無疑增大了數(shù)據(jù)處理的工作量。 ○ 2 DSM/DBM 的提 取 真正射影像中最繁瑣最耗時(shí)的階段在于 DSM 或 DBM 的提取，其工作量占整個(gè)流程的 90%左右。盡管目前自動(dòng)數(shù)字?jǐn)z影測量已達(dá)到了較高水平，但是遠(yuǎn)沒有達(dá)到實(shí)用化階段。人工參與在 DSM/DBM 的提取中仍然存在，而對于建筑物數(shù)量多的城市地區(qū)，這個(gè)工作量是可觀的。因此如何提高 DSM/DBM 的自動(dòng)采集技術(shù)將是限制真正射影像制作的瓶勁。 ○ 3 生產(chǎn)工藝 與傳統(tǒng)正射影像的制作工藝相比，真正射影像生產(chǎn)需要進(jìn)行遮擋區(qū)、陰影區(qū)檢測與補(bǔ)償，同時(shí)也可能還生成許多中間產(chǎn)品，這不僅增加了計(jì)算量，對計(jì)算機(jī)配置也有很高要求。 ○ 4 制作成本 相對于傳統(tǒng)正射影像，真正射影像的制作成本要大大提高，其主要原因在于DSM采集的代價(jià)以及重疊度增加導(dǎo)致的航攝和數(shù)據(jù)處理工作量。因此，以經(jīng)濟(jì)適用的角度考慮，真正射影像制作僅限于市區(qū)、密集居民區(qū)或非常感興趣的區(qū)域。 第五章 展望和總結(jié) 盡管真正射影像的制作耗時(shí)而且復(fù)雜，但是由于其具有眾多優(yōu)點(diǎn)而被越來越多的專家學(xué)者重視。目前有些攝影測量專業(yè)軟件如 pixel factory 以及我國張祖勛院士組織研制的 DPGrid 系統(tǒng)已經(jīng)更新了工作模式，利用多處理器、分布式、并行處理實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)處理，不僅處理對象是數(shù)字的，其工作流程本身也是數(shù)字的，可真正實(shí)現(xiàn)全數(shù)字?jǐn)z影測量的處理流程。本章將簡要介紹像素工廠系統(tǒng)。 Pixel Factory 系統(tǒng)簡介 Pixel Factory 是 Inforterra 在多年技術(shù)積累上開發(fā)的海量遙感數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。而 Inforterra 公司和 SPOT IMAGE 公司同屬于 EADS ASTRUM 集團(tuán)。該系統(tǒng)優(yōu)秀的航空、遙感影像高度自動(dòng)化處理方法在生產(chǎn)過程中很受歡迎，其多傳感器處理技術(shù)和多級終端產(chǎn)品為生產(chǎn)前景提供了有效地支持。其中生產(chǎn)真正射影像的能力和優(yōu)秀的產(chǎn)品質(zhì)量，為生產(chǎn)增加了亮色；傳統(tǒng)正射影像的鑲嵌線的自動(dòng)選取及自動(dòng)拼接，也為生產(chǎn)節(jié)約了大量的時(shí)間和人力。 系統(tǒng)概述 像素工廠是一套用于大型生產(chǎn)的遙感影像處理系統(tǒng)，通常具有若干個(gè)強(qiáng)大計(jì)算能力的節(jié)點(diǎn)，輸入數(shù)碼影像、衛(wèi)星影像或者傳統(tǒng)光學(xué)掃描影像，在少量人工干預(yù)的條件下 ，經(jīng)過一系列的自動(dòng)處理，輸出包括 DSM、 DEM、真正射影像等產(chǎn)品，并能生成一系列其他中間產(chǎn)品。 工作流程 像素工廠系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理是一個(gè)自動(dòng)化的過程，可以對項(xiàng)目進(jìn)度進(jìn)行計(jì)劃和安排，生產(chǎn)數(shù)字表面模型（ DSM）和真正射影像（ True Ortho）的內(nèi)在工作流程如圖 51所示。 圖 51 生產(chǎn)真正射影像工作流程圖 （ 1）導(dǎo)入數(shù)據(jù)。像素工廠可以處理大量的數(shù)據(jù)源：衛(wèi)星影像（ SPOT5， HRS，IKONOS， QUICK BIRD， LandSat 等）、衛(wèi)星雷達(dá)影像（ ERS， Radarsat， SRTM）、數(shù)碼航空遙感影像（ ADS40， UCD， DMC）、傳統(tǒng)膠片影像（ RC30， RMK， LMK）等，數(shù)據(jù)的獲取與不同傳感器有關(guān)。 （ 2）圖像預(yù)處理。進(jìn)行不同的校正（大氣校正、輻射校正等）時(shí)，同時(shí)考慮所有的圖像，整個(gè)操作過程保證圖像一直，這在做真正射時(shí)尤為重要。 （ 3） POS 輔助空三。在航空攝影測量的飛機(jī)上裝上慣性測量裝置（ IMU）和差分 GPS 接收機(jī)，就可以精確地指導(dǎo)飛機(jī)任意時(shí)刻的姿態(tài)和位置。 IMU/GPS 使得空三非常方便，甚至只用少量的地面控制 點(diǎn)就能完成精確地幾何平差。 （ 4）數(shù)字表面模型計(jì)算。像素工廠能夠在地面分辨率 25cm 至 1m 分辨率范圍內(nèi)自動(dòng)計(jì)算 DSM，不需要任何人工參與。圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入到像素工廠后，系統(tǒng)根據(jù)一定的算法創(chuàng)建立體相對，并將計(jì)算量分配到多個(gè)可用的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理，加快影像處理速度。 （ 5）真正射影像計(jì)算。真正射影像是基于數(shù)字表面模型（ DSM）對高度重疊的遙感影像進(jìn)行糾正獲得的。在城市區(qū)域航片的較高重疊度能保證對某一較高建筑多視角立體匹配，獲取此建筑物的周圍信息。像素工廠中正射糾正是全自動(dòng)化和分布式的，這樣的處理只需要較少的時(shí)間和人力 ，就能獲得地面和地面上方每個(gè)點(diǎn)（排除了建筑物傾斜）。真正射影像的效果是一種垂直視角的觀測效果，避免了一般正射影像在同一區(qū)域向不同方向傾斜的弊端。 像素工廠的優(yōu)缺點(diǎn) 像素工廠能生產(chǎn)真正射影像并且具有多種傳感器的兼容性，同時(shí)具有并行計(jì)算和海量在線存儲(chǔ)能了。同時(shí)，它能進(jìn)行自動(dòng)的產(chǎn)品生產(chǎn)處理，而且它的架構(gòu)是開放式的，提供了多種第三方軟件的口，從而能輔助系統(tǒng)完成不同的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。 但是，像素工廠在某些方面也是有缺陷的。它的自動(dòng)化處理需要一些前提條件。它只是影像處理軟件，只能生產(chǎn) DSM/DEM/DOM/TRUE ORTHO 以及等高線。它 不是測圖軟件，如果要做 DLG 等矢量圖只能使用其他測圖軟件完成。同時(shí)，它還需要操作者有較高的技術(shù)水平和一定的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)。