时间：2023-05-31 09:09:55
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇卫星影像，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
引言
21世纪信息科技时代的到来，卫星遥感技术也在不断的更新、完善之中。目前的卫星遥感技术在用于制作正射影像图方面效果显著，并且成图的精准度越来越高，远远超过比例尺地形图的精准度。卫星遥感技术在城市建设、城市规划以及了解环境状况和资源状况方面具有强大的支撑作用。采用卫星遥感技术制作的城市影像图具有目标辨认难度小、内容清晰、比例尺大以及转释较容易的优势，这项技术已经广泛应用于社会生产和发展的各个层面。该项技术还有助于治理生态环境、搜集专业信息、监测工程项目以及防止各种自然灾害等工作的开展。
1.国内外普遍流行的卫星影像图收集方式
随着新科技革命的不断深入，卫星遥感技术日新月异，目前国际上较为早期出现的卫星遥感技术是来自美国的Earth watch 卫星数据资源库的QuickBird卫星影像，这款卫星影像的地面全色分辨率达到0.61m，成像款幅度达到16.5×16.5/km2，随后美国相继推出了Space imaging Ikonos和Land sat TM卫星遥感影像，这宽两款卫星遥感较Earth watch的QuickBird的影像效果以及成像款幅度都有所提升。俄罗斯生产了一款Spin-2卫星影像，这款卫星影像在地面分辨率方面虽然不及美国的Land sat TM卫星遥感，但是其成像款幅度可以达到200×300/km2却与美国的三种卫星影响有明显的优势。
2.卫星影像图的纠错、配准以及统一融合
2.1 数字纠错
光学纠错仪是一款用于将航拍模拟摄影片转化为平面图的工具，主要适用于传统的框架模幅式的航拍摄像画面的数字影像[1]。现阶段出现了许多新鲜的卫星数字遥感技术，这些技术的影响数据采用传统的光学纠错仪就不能很好地转化。因此，数字微分纠错技术由此诞生。这是一项通过地面的有效参数以及数字地面的基本雏形，在设置适当的构想公式，并依据适当的数学模型控制范围和控制点将航拍摄像画面的数字影像转化为正射影像图的。这种技术不仅简单、方便，而且适用范围较广，已经成为国内外普遍使用的数字纠错技术。
2.2 影像纠错
在影像纠错过程中首先要明确两点：
其一，GPS控制点是影像纠错的关节点。
其二，采用相应的比例尺纠错是完善影像纠错的后续工作。在利用遥感卫星数据制作正射影像图时，首先利用GPS的各个方位的控制点将影像的大致形体构造稳定，然后手动微调影像控制画面。
最后在根据不同的比例尺的标准（一般以1：5000、1：2000、1：500为参考标准），对已经做好影像画面的地形图资料最后的影像纠错[2]。在明确这两个关键点后，制作出来的正射影像图必然更加逼真、精准。
2.3 多光谱影像的配准
在应经完成纠错的影像资料上在加以多光谱影像的配准，换句话说就是两幅或者两幅以上的影像进行对比、匹配，找出差异点，并在最终定稿的影像资料上进行补充。多光谱影像的配准一般根据特征和灰色度来进行。
2.4 影像的统一与融合
影像的统一与融合是指，将不同分辨率的卫星遥感数据影像资料进行统一并融合处理，经过统一融合处理过的影像资料其空间分辨率较高、目标识别较容易、有具有多光谱的效果，让人初次看上去就有生动形象的画面感[3]。在进行这部分操作的关键在于影像数据的纠错以及多光谱影像的配准，只有这两个步骤做到完备，那么影像的统一融合效果就会更佳。
3.卫星影像图的构型
卫星影像正射图的制作是一项极其复杂、涉及面广泛的工作，主要包括前期的卫星遥感影像数据资料的采集，数字与图像资料的纠错、多光谱影像的配准、影响的统一和融合以及影像制作后期对重叠区、色调以及图像的调整和嵌入等[4]。图像的调整和嵌入需要将大量分辨率不同、形状不同、研究区和交界处不同的图像资料整合起来，再进行纠错、配准和最后图片的镶嵌。因此，制作一幅效果良好、比例均衡的数字影像镶嵌图要经历以下三个步骤。
首先，找准重叠区。卫星影像正射图的制作过程中面对大量的图片，可能会出现研究区域重叠、交接处重叠或者图形重复等情况，这些情况是非常常见的。但是如何将这些重叠区寻找出来并在图形资料中标记，有利于后期的图像镶嵌呢？这里就必须要注意到以下两个方面：其一，找准相邻图像的重叠区域;其二，确定重叠区域后要以不同的记号标注。
其次，调整色调。调整色调是正射影像图制作中一个重要环节，不同分辨率、不同成像条件或者图片之间存在许多差异的图像，由于要实现卫星影像正射图的完整效果，因此镶嵌的图像的差异性较大、辐射水平不同的话，会严重因想到图像形成的最后质量，图像的光感度、亮度的差异也就会千姿百态，不能够成为一幅比例均衡的卫星影像正射图。因此，这个环节中要注重图像色彩、色调的调节。因此，在调节色彩和色调时要寻找颜色相近、色调差异小的图像，而色彩差异较大的图像，要采用专门的技术对其进行调整，以实现整体效果。
最后，图像嵌入。在确认重叠区和调整色调两个步骤完成之后，就是最后的图像嵌入工作了。这个环节必须要注意的就是寻找色彩相近、位置相邻的图像进行镶嵌，嵌入时须在两幅待嵌入的图像中确认一条连接缝合线。这条连接缝合线的质量与最后图像嵌入的效果好坏息息相关，因此连接缝合线的选择必须万无一失。两幅嵌入的图像在嵌入过程中在连接缝处也许会出色调不一致的情况，这时必须利用亮度潜入的方法对两幅的图像的色调进行最后的调整，调整至视觉感官和谐为止，这样一来，连接缝合处的破绽才不至于一眼就能探出。
4.结束语
卫星影像正射图的制作是一项极其复杂、涉及面广泛的工作，主要包括前期的卫星遥感影像数据资料的采集，数字与图像资料的纠错、多光谱影像的配准、影响的统一和融合以及影像制作后期对重叠区、色调以及图像的调整和嵌入等。利用卫星遥感数据来制作正射影像图时，在实施数字与图像资料的纠错、多光谱影像的配准、影响的统一和融合这三项操作时一般使用真闷的遥感影像操作软件Cyberland，在进行影像制作后期对重叠区、色调以及图像的调整和嵌入这三项操作时，一般采用专业的影像处理系统ImageXuite。
参考文献
[1]林跃春，王睿.浅谈数字正摄影像的制作技巧与心得[J].测绘与空间地理信息，2011（34）：110.
[2]刘鹏，黄国清，车风.浅谈高质量数字正射影像图的制作[J].城市勘测，2012（5）：80.
(一)空间参考系和平面精度
在地理国情中，空间参考系主要是通过现代的测绘行业中使用最普遍的空间体系，并为地理国情的后期工作能够与其他行业的测绘产品进行融合打下坚实的基础。如将地理国情与大地基准进行2000国家大地坐标系的整理结合，在高程基准中，将地理国情与1985国家高程基准进行结合。在平面精度上，主要是将卫星影像上的实质内容与实地坐标相适应，这也是将测绘产品与其他图像进行区分的重要原则之一。如果发现错误就会将其一票否决。由此可见，卫星影响的精准度十分重要。在进行相应的平面精度工作中，主要通过这些方面进行着手:首先，对外业的影像进行控制点的核对，并将检查点和控制点进行小图摆放，保证其位置的正确性。也就是说检查外业的实地测量坐标与卫星影响上所显示的位置是不是一致的，如果存在差距，那么这些差距是不是也被控制在一定范围之内;其次，影像图片中的控制点的规格是否到达1023*1023的像素要求，图片中的控制点是不是处于图片的中心位置;再者，在进行全色影像与多光色谱像的套和中，套和的精确程度是否超过了多光色谱像中的一个像素，在分幅和全景的套和中，要求套和精准度要控制在分辨率为1的像素内，并且保证不会出现移位的情况。最后，在进行接边精度中，要符合相应的接边原则，保证接边为西北边，后期的成图可以接上前期的成图，主要有全景接边和图幅接边。在实际操作中要遵守这样的规则:在进行全景接边、不相同的成图精度影像进行接边时，要按照最大的标准进行工作。如按照1:25000的比例尺进行成图接边。并按照一定的标准进行工作，使其颜色亮度相近。
(二)完整度和时间精度
在完整度中，地理国情的影像一般控制在1:50000的标准之内，并要求实现满幅的标准，但要注意的是在国界处的影像要实现与DEM范围相套和，并注意对范围线的裁剪，控制地物的变形。在时间精度上，要利用原有资料进行参考，要求卫星影像的地面分辨率一定要在2．5m以上(含2．5m)，在现势性上要高于2011年。在时间精度中，还有一种现势性，叫做成果数据，但在选取中要求按照选取原则进行工作。这种选取原则主要是对正射影像进行优先选取，提高其分辨率。要求资料显示的是最新数据，并且没有云雪的覆盖，如果是卫星影像与航摄同时进行，要首先选用卫星影像。如果所在区域没有高分辨影像的存在，就要使用资三影像进行工作，但在此之前，要先向国家有关部门进行报备。如果影像出现异常情况但对判读影响不大时，一定要进行记录然后再进行总结。影像质量中，主要是对后期质量进行更好的效果研究，在进行纠正时，要将全色和多光谱的影响分辨率进行提高，使其符合相应要求。在进行影像的融合时，要进行色彩的调整，使其纹路清晰，没有影响发虚的情况存在，并没有重影的情况，保证照片质量的清晰度。在对地面或云雪覆盖的图像处理中，要采用替换的形式进行技术处理，保证观看者的观察不受任何影响。
二、检查方法
在地理国情的卫星影像中，主要是对内业影像的图面质量进行检查，并将原来的数据进行整理以供参考，在结合户外的实际检测成果，将户外的实际检测成果进行控制点、检查点的比对，从而将检测成果完成。
三、检查方式
在检查方式上，主要是依靠人工进行分析和判断，计算机只是起到辅助的作用，也就是采取人机结合的方式进行系统的检查，有些环节可以采用相应的程序进行自动检查。
四、卫星影像质量的处理方法
在对卫星影像进行质量检测时，如果发现其中存在错误，要及时进行记录。必要时可以将影像进行修改甚至返工重做。对于其中存在的遗漏、差错等现象，一定要进行修改，直到符合要求为止。对于修改过的质量问题要进行再次核对，并作出相应的标识。在进行质量评判的过程中，要由专业的工程师或指定的评判小组进行。对于质量的检查结果，可以分为优、良、合格、不合格等四个等级，并用这四个标准对质量的检查结果作出评价。但要注意不合格的成果的由来有哪些，作者通常将其归结为:一是由于单位成果中存在问题;二是单位成果中对对高精度的检测、平面精度检测等方面存在的误差较大，有时超出了五个百分点;三是在质量的子元素中，质量的得分在60分以下。
五、结论
1.Spot5卫星影像的特点
Spot5卫星是由法国于2002年5月发射升空的。其传感器类型为HRG，幅宽为60km，其轨道循环周期26d。为了保证卫星在1个周期内将全球完整覆盖1次，Spot5采用了“双垂直”的视场配置模式，2个高分辨率成像装置沿地面轨迹获取两条数据带，这个宽度大于相邻两地面轨迹间的距离。分辨率短波红外影像：20m；多光谱影像（绿、红和近红外）：10m；全色影像：5m；超模式全色影像：2.5m。波谱范围为P：0.48～0.71μm；B1：0.50～0.59μm；B2：0.61～0.68μm；B3：0.78～0.89μm。
2.处理方法
2.1影像配准
由于卫星在扫描地面时，除星下点外都有一个倾斜角，而且由于地面的起伏、地球曲率、扫描误差等因素，卫星影像的原始数据都存在一定的几何变形，用这样的数据是不可靠的，因此必需对卫星影像进行几何校正。几何校正能消除各种系统误差，生成平面无变形的正射影像才能用于生产中。几何校正一般是以1：5万地形图为基准，加数字高程模型进行。而1：5万地形图又是通过扫描仪输入计算机，这个过程中不可避免地存在一些误差，并且这种图是没有任何空间信息的，所以要先对其校正并叠加投影模型，消除其误差并使其具有空间坐标。
在校正后的地形图上寻找明显的同名地物点作为卫星影像配准的控制点，在调查中发现在两条河流的汇合处、主要公路的交叉点、公路与河流的交叉点等类型的地物点比较好找。但是，地形图的成较长时间往往比卫星影像的成图时间要早几十年，这中间就有可能发生公路、河流的改道，因此要认真分析影像上的点和地形图上的点是否为相同地物点。不同软件和不同的配准模型要求的控制点数是不一样的，通常一幅影像要10～30个控制点，要求均匀分布在影像内。
2.2分辨率融合
虽然Spot5卫星的全色片精度可以达到2.5m，但全色片对地物的反映只是一个灰度值，而多光谱影像虽能反映地物的光谱信息，但分辨率又只有10m～30m，为了解决这一问题，需要运用分辨率融合技术，使得融合后的影像即有较高的空间分辨率，又有多光谱的特征。因此，融合模型的好坏直接影响到影像融合后的效果，一个好的模型融和出来的影像应该既有全色片的纹理特征，又不损失多光谱信息，同时合成的假彩色又比较接近自然色。融合的影像在色彩上能正确地反映出地面上各主要地类及植被信息，在空间上也能分辨出各种地物，为外业调查提供了可靠的依据。
另外，由于两幅影像相接处在配准时会存在一定的误差，直接拼接出来的影像会有一条明显的接图线，影响外业人员的使用。为消除这种情况，通常的方法是绘制一条弯曲的接图线，并且将影像的重合部分进行羽化处理，以使影像相接部分能够平滑地过渡。
3.SPOT5 卫星影像获取的内容
小班因子包括自然属性和社会属性，通过SPOT5 卫星影像仅能获取地物的部分自然属性。现地调查、访问调查、历史资料的参考利用是遥感调查的重要的、不可或缺的补充。只有多种方法并用，结合技术人员的专业知识，才能正确区划小班并获取小班因子的属性值。通过试验研究，对各项小班调查因子可分别采用如下方法获取： 地类、优势树种组、龄组、郁闭度等小班因子主要通过卫星影像判读； 空间位置在基础地理信息数据中确定： 工程类别、权属、森林类别、事权、保护等级、起源、林种等因子主要通过参考资料、现地状况、当地林业总体布局要求等确定； 平均树高、平均胸径通过判读人员专业知识、访问调查、参考资料的应用等来解决； 小班蓄积通过样地数据建立数学模型估测； 立地类型、经营措施类型根据专业调查成果确定； 下木、地被物、土壤等因子通过整理专业调查成果，建立植被因子等与森林类型、地形地势等的专家知识数据库，估测小班的植被、土壤状况； 地形地势因子通过数字高程模型（ DEM） 自动提取。
4.SPOT5 卫星影像的技术应用
（1）SPOT5 卫星影像清晰、信息量丰富地类、优势树种、龄组、郁闭度等小班因子的判读结果能符合精度要求，在区划精度上较 TM 方法和传统方法有大幅度的提高，区划定位准确，提高了面积精度。利用 SPOT5 卫星影像只能够解决森林资源调查中的部分问题。在调查过程中需要现地调查、当地林业部门业务人员参与式访问调查、应用历史资料等多种方法加上 GIS、RS、GPS、数据库等先进技术的集成应用，才能综合解决调查中的所有问题。
（2）SPOT5 卫星影像在可视性、易读性、经济性上优于 TM 影像在 SPOT5 影像上大小道路、河流、沟渠、村寨清晰可见，小地形也较为明显，使得地方林业站工作人员、护林员等知情人员可以很好地参与调查，充分发挥其熟悉地块的优势，提供地类、优势树种、龄组、平均高、平均胸径、起源等确切的信息，从而提高调查精度和效率。旗县在 SPOT5 卫星数据上的投入较传统方法能够节省费用。SPOT5 方法提高了森林资源调查特别是面积调查的精度，一次采购可以多用途重复利用，整体来看，效益是增加的。随着社会、经济、技术的发展和进步，应用高分辨率的卫星数据开展森林资源调查是不可逆转的发展潮流。
5.在今后二类调查应用中的建议
9月29日，国家国防科技工业局对外公布了我国首批亚米级高分辨率卫星影像图，充分展示了高分二号卫星在国土资源监测、矿产资源开发、城市精细化管理、交通设施监测、林业资源调查、灾区恢复重建等众多方面的广泛应用潜力。
首批高分二号卫星影像图综合考虑了地域分布、地物类型、目标关注度和高分二号卫星主要用户部门测试与示范应用需求等因素，共1米全色、4米多光谱、1米全色与4米多光谱融合3类15幅，包括北京市区、上海市区、哈尔滨市区、兰州市区、银川市区、克拉玛依市区和昆仑山天池、云南省鲁甸灾区、辽宁省营口港、山西省宁武矿区等卫星影像。该批图像纹理清晰、层次分明、信息丰富。
亚米级遥感数据在国际遥感领域称为“黄金数据”，有着重要的应用价值和商业价值，不仅为我国经济建设、生态文明建设、民生安全保障和推进国家治理能力现代化起到信息支撑作用，同时对于信息应用企业开展商业化信息增值服务、开拓国际市场、推动空间信息产业发展等方面也具有重要意义。
航天遥感技术及其应用是推动经济社会发展的重要引擎，也是确保国家战略安全的重要基础。国防科工局将充分发挥重大科技专项的创新引领作用，以高分专项建设所形成的先进技术成果和广泛资源共享创新管理模式为基础，与国家有关部门共同开展我国空间基础设施全面建设的规划和预先研究工作，进一步完善自主先进遥感卫星技术及应用体系，努力实现从国际先进水平的跟跑者到并行者，再到领跑者的跨越发展。
高分二号卫星是我国自主研制的首颗空间分辨优于1米的民用光学遥感卫星，观测幅宽达到45公里，在亚米级分辨率国际卫星中幅宽达到先进水平，同时具备快速机动侧摆能力和较高的定位精度，有效地提升了卫星综合观测效能。高分二号卫星于8月19日成功发射后，按计划于8月21日首次开机成像并下传数据，地面系统接收数据并进行自动化处理后，生产出初级标准化图像产品。截至9月29日，高分二号卫星已完成在轨工程测试，正在进行参数调优和定标工作。期间，已生产1A级标准产品19287景，覆盖面积超过976万平方公里。
（来源：国家国防科技工业局网）
【关键词】卫星影像图（DOM）；控制点采集；图像纠正；色彩调整；数字镶嵌
0 引言
1）工程概况
根据规划宁东能源化工基地是宁夏的建设的“一号工程”，规划区总面积约3484平方公里。规划建设煤化工、临河、灵州、太阳山4大综合项目区以及后备工业发展用地，本次工程计划生产3500平方公里数字正射影像图，满足规划建设之急需，为了做好准备工作，前期已安排完成卫星影像采购工作。
2）测区自然地理环境
测区位于银川市黄河东岸，总面积3500平方公里，基地位于陕、甘、宁、蒙毗邻地区，西与自治区首府银川市隔黄河相望，东与开发中的陕北能源重化工基地毗邻，易形成产业互补，资源共享，其生产、生活条件俱佳；测区海拔在1200―1350米，处于荒山丘陵地带，地形平缓，地势开阔，有成片的发展用地，为工业建设提供了广阔的土地资源。
3）主要技术依据
（1）《基础地理信息数字产品1：10000 1：5000生产技术规程 第3部分数字正射影像图（DOM）》（CH/T1015.3―2007）：
（2）《基础地理信息数字产品1：10000 1：5000数字正射影像图》（CH/T1009―2001）；
（3）《数字测绘成果质量要求》（GB/T17941―2008）；
（4）《数字测绘成果质量检查与验收》（GB/T18316―2008）；
（5）平面系统采用1980西安坐标系；
（6）高程系统采用1985国家高程基准。
1 资料准备
1）本工程资料主要有购买的原始卫星影像、上年度数字正射影像图、DEM成果、技术设计书等所需的其它技术资料。
2）根据工程建设及规划要求，本次1：1万数字正射影像图（DOM）市场采用IKONOS卫星影像，共包括4个波段，其中全色为1米分辨率，多光谱为4米分辨率，原始影像数据20景，约20GB，主要数据格式为TIFF。
3）该资料已通过质检部门的检查验收，影像资料齐全，具有完整的卫星参数，每景数据均分别含有全色、多光谱（红、绿、蓝、红外）数据，影像数据清晰，能满足设计要求。
2 控制点采集
1）按照卫星影像图加工成熟工艺，正射影像纠正所有控制点的来源为宁煤测量队为本工程实测的D级GPS控制网点及加密点，本工程还从前期1：2000数字正射影像图中图解足够的控制点。其平面坐标作为参考点坐标，对应地物特征点高程坐标值由软件在DEM数据库中自动读取。采集地面控制点为在卫星影像中相应位置处明显地物特征点，且平均分布，影像的边缘和角点不应丢漏，对覆盖面积加大的IKONOS单景数据，地面控制点应布设25以上；因裁切而导致面积较小的数据，其控制点数量不应少于15个，面积过小的数据控制点数量不少于9个。
2）整个测区的数字地面工程模型采集的工作已全部完成，其成果质量符合规范要求和技术设计要，并通过质检部门的检查验收，并同意移交下一工序使用。
3 本工程基本要求
3.1 精度指标
像片控制点对附近根据三角点（GPS点）或高级地形控制点平面位置中误差不得大于图上±0.1，像片控制点对附近水准点或三角点（GPS点）高程中误差丘陵地不超过±0.25m，山地、高山地不超过±0.5m。
3.2 加密点精度
内业加密点相当于野外控制点的平面精度中误差不大于下表要求：
3.3 DOM精度
1：1万DOM图上明显地物平面位置对附近野外控制点的点位中误差及接边误差不得大于下表要求：
3.4 影像要求
――利用DEM数据对影像数据进行微分纠正和影像重采样，生成数字正射影像图；
――数字正射影像图应清晰，纹理信息丰富，像片之间影像尽量保持色调均匀，反差适中，图面上下不得有图像处理留下的痕迹，镶嵌时拼接要一致，不产生明显整体视觉差，选取镶嵌线应尽量避开建筑物，桥梁等人工设施；
――利用已有数字划线图对DOM进行套合检查，同名点套合误差不应小于2米。
4 正射影像图生产
4.1 色彩调整
主要包括影像均光处理和影像均色处理，均光处理采用编辑调整影像局部的局部光度来实现，通过均光处理后每张卫星影像各自的关照均匀；影像均色处理采用编辑调整影像的亮度、反差和色彩均衡来实现的，处理后所有的影像色调一致，色彩均匀。
4.2 影像纠正
采用正针对IKONOS卫星数据处理的正射影像纠正模块，并引入卫星参数文件建立纠正转换模型，地面控制点采集完成后，应多选5个控制点作为检查点，通过平差计算，检查点误差小于1个像元，才能进行重采样。纠正完成后，应对结果进行检验，比较匹配程度，观察坐标数据变化。同一景影像的全色数据和多光谱数据可以使用同一套控制点，有利于接下来影像融合。
4.3 影像融合
经过正射纠正的多光谱数据中红、绿、蓝3波段按一定的排列顺序，表现出真实色彩，再利用影像融合功能将真彩色的多光谱数据与全色数据融合，得到高分辨率真彩遥感影像。
4.4 影像镶嵌
将经过影像融合得到遥感影像按正射影像进行镶嵌，按图幅范围选取需要镶嵌的数字正射影像；在相邻正射影像之间，选绘、编辑镶嵌线，在选绘镶嵌线时需保证所镶嵌的地物影像完整；按镶嵌线对所选的单片正射影像进行裁切，完成单片正射影像之间的镶嵌工作。
4.5 图幅裁切
按内图廓线（或内图廓线的最小外接矩形）对镶嵌好的正射影像数据进行裁切，裁切后生成正射影像数据成果。所生成的正射影像数据成果，应附有相关的坐标、分辨率等基本信息文件。
5 技术路线及工艺流程
6 质量检查
数字正射影像图数据检查主要包括空间参考系、精度、影像质量、逻辑一致性和附件质量检查。
1）空间参考系检查检查：平面采用1980西安坐标系，高程为国家1985基准，投影为高斯――克吕哥投影，数字正射影像图分幅是否符合要求。
2）精度检查：数据正射影像图精度检查主要包括：数字正射影像像点坐标中误差，相邻数字正射影像图数据的同名地物影像接边差两项内容。
3）影像质量检查：影像质量检查主要包括正射影像地面分辨率、数字正射影像图裁切范围、色彩质量、影像噪声、影像信息丢失等内容。
4）逻辑一致性检查：逻辑一致性检查包括数据的组织存储、数据格式、数据文件完整和数据文件命名等内容。
5）附近质量检查：附件质量检查包括：元数据、质量检查记录、质量检查（验收）报告、技术总结等。
【参考文献】
[1]边少峰，柴洪洲，金际航.大地坐标系与大地基准[M].北京：国防工业出版社，2005.
关键词：影像 测图研究 遥感影像
中图分类号：P23 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）03（c）-0062-02
由于贵州省现用于进行1∶1万基础测绘3D产品生产的航摄资料多为1998年至2002年拍摄的老航片，现势性较差，且普遍有影像阴影较大，有云遮挡，或是在扫描过程中有变形等现象，对立体测图有很大影响。而由于贵州地形复杂，气候条件不佳，如选择重新进行航空拍摄很多条件较难达到，且成本较大。
高分辨率卫星立体遥感影像为基础测绘生产提供了新的数据源。相对于传统的航摄影像来说，高分辨率卫星立体遥感影像的优势主要有：获取周期短，影像覆盖范围大，可全天候获取不受时间地区限制，订购简便，处理方便，影像为数字格式无需再进行扫描处理等。
本次实验在花溪选了一个试验区，用IKONOS影像建立了立体像对，在此立体像对基础上进行1∶1万立体测图，进行了精度统计，并得出结论。
1 资料分析
1.1 IKONOS卫星影像简介
IKONOS卫星由美国Spaceimage公司发射，卫星飞行高度为680 km，每天绕地球14圈。卫星上装有柯达公司制造的数字相机，相机的扫描宽度为11 km，可采集1 m分辨率的全色波段黑白影像和4 m分辨率的多波段影像，并可提供立体影像。
IKONOS提供的卫星遥感影像数据一般为经过处理的“准核线”数据，立体像对的重叠度约为100%，灰度取值为11bits，以tiff 16bits格式记录，每个像对除两个tiff影像数据外，还有两个对应的卫星轨道参数文件，文件名为“*_rpc.txt”（其中*为相应的影像名），记录了卫星获取影像时的轨道参数，用以建立影像立体模型与地面模型的关系。
1.2 试验测区概况
本试验测区位于贵阳市花溪区磊庄机场附近，覆盖面积约为49 km2。测区内道路成网，交通较为发达，有106省道和贵昆铁路贯穿其中，居民地较多，均沿道路分布，水系有松柏山水库和天河潭等，地貎以丘陵为主，植被多为旱地和稻田。
1.3 影像资料分析
本次影像的拍摄时间为2010年3月26日，资料较新，影像纹理清晰，无云遮挡，能满足1∶1万立体测图要求。
2 试验技术流程
IKONOS卫星立体影像测图的生产流程和传统航片测图的流程差不多，不同之处在于IKONOS卫星影像是经过处理的核线影像，可通过卫星参数RPC文件定向，重叠度大，影像覆盖面广。我们选用适普公司的VirtuoZo软件进行生产实验，VirtuoZo带有专门的高分辨率卫星影像处理模型RPC模块。在VirtuoZo下采用的试验技术流程如图1。
3 精度统计分析
我们设定了三种实验方案，通过使用不同数量和不同分布情况的控制点进行绝对定向恢复立体模型，根据精度统计结果分析应用IKONOS卫星数据立体测图的精度，并确定出最佳控制方案。
（1）使用9个控制点，其分布情况如图2。
（2）使用4个控制点，分布在像对的四角，如图3。
（3）只使用一个控制点，处于像对的中心，如图4。
在实验区范围内用RTK均匀的实测了24个检查点，分别与三种实验方案的立体模型下的同名点坐标进行精度统计，对量测出的结果用以下公式进行中误差计算：
中误差
其中，n表示点数。
统计结果如表1。
4 结论
通过实验证明，IKONOS卫星立体影像可以满足贵州省1∶1万立体测图的精度要求，具体分析如下。
首先，在量测精度方面，通过精度分析可知，用9个或4个控制点进行绝对定向恢复立体模型的量测精度都可达到1∶1万地形图的量测精度要求。其次，在影像质量方面，IKONOS卫星影像为1 m的高分辨率卫星影像，具有较高的清晰度和丰富的纹理，比我们通常使用的普通航测相机扫描结果更易于判读。再次，卫星影像的覆盖面积较大，用少量控制点就可达到精度要求，从一定程度上减少了外业工作量；在内业处理时省去了内定向、相对定向、核线影像生成等步骤，节省了内业处理的时间；卫星影像现势性强，使外业调绘的工作量减少了70%以上。从这几方面来说都提高了作业的效率。此外，卫星数据获取周期短，订购手续方便，只需提供目标区域的经纬度范围和所需数据类型及可。且具有价格优势，每平方公里约为550元。
当然，在使用卫星立体影像测图的过程中也有一些必须要注意的问题。第一，模型的精度与两个因素有关，RPC参数和野外控制点的分布，卫星影像中的每个扫描线有一个RPC参数，整幅影像有多少条扫描线就有多少与之对应的RPC参数，但它们间会有一定的相关性，我们的每个体像对只能应用一个RPC参数，这参数是一个统计值，影像面积太大，这个参数就不精确，因此定购数据每个像对的盖面积应控制在一定的范围内。同时野外控制点的控制范围应覆盖测绘区域，确保立体模型的绝对定向精度。第二，减小人为因素对量测精度的影响，因为影像分辨率为1 m，所以人的测量误差对测图精度也有一定影响，所以提高作业员的素质，减小人为因素误差，也能相应的提高产品精度。
参考文献
[1]夏先丽，文广.利用IKONOS影像进行基础测绘生产的空三加密应用研究[J].城市建设与商业网点，2009（11）.
[2]李玉平，裴佳佳，周小娟.IKONOS卫星影像在若羌河山区河段1∶10000地形图测制中的应用[J].资源环境与工程，2010（5）.
[3]张海涛，贾光军，虞欣.基于GeoEye-1卫星影像的立体测图技术研究[J].测绘通报，2010（12）.
【关键词】资源一号02C；PMS数据；正射纠正
一、引言
2011年12月22日，在太原卫星发射中心，成功将“资源一号”02C卫星送入太空。卫星重约2100公斤，设计寿命3年，装有两台2.36米全色高分辨率相机和1台5m/10m全色多光谱相机，幅宽分别达到54km和60km。该文星遥感数据可用于土地资源、矿产资源、地质环境调查等领域。本文主要对PMS数据的正射纠正进行了相关的研究，PMS数据即为“资源一号”02C卫星接收的5m/10m全色多光谱数据。
二、正射纠正
（一）纠正处理平台为ERDAS软件。
（二）原始数据预处理。调整全色数据的直方图，亮度增强，去除影像斑点和噪声。
（三）纠正模型。资源一号02C数据未提供卫星参数，只提供了RPC参数文件，通常可选用有理函数模型利用RPC参数进行纠正。
（四）选择控制点。控制点在纠正单元内均匀分布，点位尽量选择在高程变化不大，线状地物的交点或拐点上，如细小道路的交叉点等；不在楼房、围墙、水塔等高层建构筑物上选点（如图1所示）。
（五）纠正精度。纠正精度主要检查纠正影像与参考影像同名地物点之间的误差，精度检查主要通过检查控制点残差，纠正影像与基础底图动态链接检查等方法来实现（如图2所示）。
（六）影像配准。以正射纠正好的全色影像为基础，在多光谱影像上选择一定数量的同名地物点，对多光谱影像进行配准。
（七）成果输出，生成纠正影像成果。
三、结论
通过本次实验可以得出，再利用资源一号02C卫星PMS数据进行遥感正射影像图生产时，可以选用其自带的RPC参数进行纠正，可达到较好的纠正效果。配准可利用正射纠正好的全色影像作为基础，对多光谱影像进行配准，人工选点即可达到精度要求。
参考文献：
[1]赵丽荣，.基于ERDAS软件对QuickBird影像的正射纠正.测绘与空间地理信息，2009，144-145.
[2]王素敏. WorldView卫星影像正射纠正及精度分析.科技创新与应用，2013，53-54.
1 多源卫星数据
1.1 航空遥感
无人机是当前比较先进的航拍技术。自控的卫星五人驾驶机与传统航空遥感的区别在于其能够携带专业的数码相机，灵活性较强，可在云层下飞行，避免云对其的限制。这正这项优点其被研究生广泛应用。
1.2 Landsat系列卫星
陆地卫星Landsat能够帮助获得TM等遥感图像，这些图像能够帮助土地利用现状，并编制具体运用情况。
TM影响共有7个波段，每个波段能够充分结合不同事物的光谱特征和大气影响，其自身已经实现优化。在具体实践中，只有第6个波段稍欠丰富外，其他的地表光谱信息是很全面的。
1.3 SPOT系列卫星
2002年5月SPOT-5卫星发射升空。与之前发射的尾箱相比，其能够为研究者提供更加准确、丰富的地表信息资源。该卫星的遥感影像的控件分辨率是2.5m，其传感器能够帮助获得立体影像，并且在储存和传输等性能上都有提高。此外，其还能够符合土地利用动态变化检测的要求。将数据进行校正、增强和分类等，在通过实地调查资料的前提下，获得研究区内卫星区内遥感影响的翻译标志。然后根据对卫星遥感影像的计算机自动解译，能确定土地利用的类型。
1.4 雷达遥感
雷达遥感比光学成像遥感要进步很多，其不仅能够长时间工作，还可以穿透地物。因此，雷达遥感是当前应用十分广泛的一种。
有学者针对热点雷达数据ERS-2展开探究，发现经过一系列的预处理后和实验区分区后，根据土地的类型可以分为非监督类和BP神经网络类对土地利用进行划分。结果发现，多光谱遥感的数据，SAR遥感数据是可以替代的。
目前，我国SAR遥感监测技术主要被应用在那些不方便获得卫星遥感数据的区域。据数据统计显示：在农作物生长季，无论是北方还是南方多光谱遥感数据的利用率都普遍较低，不到5%，其中南方比北方总体上还要低。但是SAR获得的地观测数据可以达到100%。从上述调查中我们不难发现，SAR比较适合于农业、林业等资源调查较高的选择。
2 多源遥感卫星数据的融合
2.1 融合类型
2.1.1 同一传感器不同分辨率的遥感影像数据的融合。笔者在分析资料时发现，有学者会选择法国的2.5m的SPOT-5的全色卫星影像数据和10m的多光谱卫星影像数据，借助影像融合的办法，利用影像的纹理和光谱响应等特征，结合土地利用现状矢量图库完成土地利用现状的调查。
2.1.2 不同传感器的遥感影像数据的融合。在不透光传感器的数据融合方面，有学者采用2002年和2003年SPOT 及ETM+数据在专业遥感软件的辅助下利用多源遥感数据融合技术进行土地利用变化信息提取并对变化信息进行野外调查核实 ，这种办法能够大大降低查找变化地块的效率和时间，调查结果的质量也能够提升，其为以后开展土地变更调查工作的开展提供了一种新的途径和方法。
2.2 多源遥感影像融合的过程
多源遥感影像融合的过程一般分为2个过程：数据预处理和影像融合。
3 遥感影像分类
3.1 目视解译法
目视翻译已经成为信息社会中地学研究中一项十分重要的基本技能，在遥感应用方面也不例外。遥感技术信息的获得能够更加实时、准确。例如重大自然灾害信息等等，其可以无时不刻的关注检测地球的资源和环境的变化程度，为日后世界各国的发展提供真实可靠的信息服务。
目视解释作为遥感图像解译的一类，有往往被称为目视判读。它指专业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
3.2 计算机自动分类法
计算机自动分类法主要分为非监督和监督两类。具体如下：
非监督是完全根据像元的光谱特性所进行的分类，比较适用于那些对分类区了解不够的情况。该方法的使用需要注意的是原始图像的所有波段应参照分类运算，结果是各类像元数大体等比例。非监督类受人为干预的影响较少，其自动化程度较高。非监督分类一般要按照以下几个步骤实施：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。
监督分类与非监督分类相比，其更多的是受人为干预较多，主要被应用在研究区域相对熟悉的情况。监督类应该首先选择那些可以识别或借助其他相关信息可以断定类型的模板，然后将通过计算机将具有相同特性的像元进行分类。监督分类是运行需要经过以下结果步骤：建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。
为了保证数据的精确度，一些新的分类方法也逐渐出现，但是大都由于程序过于复杂而没有被广泛应用。因此，在遥感技术不断发展的条件下，应该充分利用多源遥感技术数据，并借助GIS技术，尽量实现遥感数据的进一步精确。
4 讨论
随着我国科学技术水平的不断进步，多源卫星遥感成为土地利用中不可缺少的重要工具。其融合选择的最佳办法是能够针对不同区域和图像特点进行选择和融合。其融合不同于其他，其关键在于不仅需要融合前两幅图像的精确配准，还应该具体融合方法。
当前，多源卫星遥感数据的融合仍然存在诸多问题，这些问题的存在严重影响融合的质量和水平。其具体融合需要解决的问题主要有以下几点：多光谱与多传感器、多空间下遥感影像的融合的理论框架、模型及其算法的研究，影像的性能评价标准的确定，融合理论的精度的提高，实际应用时会受不同影响以及计算机自动分类等问题，是今后卫星遥感数据融合需要努力研究的方向。
关键词：现代科技发展、摄影测量、遥感
二十世纪发展起来的摄影测量学，特别是航空摄影测量是我国传统测绘重要组成部分，在大地、航测和制图三大组成部分中，航测是测制地形图的最基本手段。由于高科技的发展，摄影测量正受到史无前例的影响，正在经历一场深刻的变革，本文主要介绍现代科技发展对摄影测量与遥感技术的影响，目前发展方向，以及发展中存在的问题。
1计算机发展对摄影测量的影响
1.1摄影测量的回顾
摄影测量经历了发展的三个阶段，即模拟、解析和全数字测图。在计算机水平发展还不高时，测图无法用计算机来实现，只能用机械模拟的办法，例如多倍仪和各种精密全能测图仪，还有为了降低造价，利用简化公式设计的模拟仪器。这些仪器由于精度要求极高，因此制造困难，价格昂贵。这些仪器在测绘事业中起到了一定的历史作用。
1.2计算机发展对摄影测量的影响
航空摄影测量是传统地形图的基本手段，通过测量航空像片计算地面真实坐标。航空摄影测量工作者早就关注计算机在该领域中的应用，但是由于这种计算极为复杂，因此随着计算机的发展，计算机在摄影测量中的应用才逐步深入。
随着计算机的不断发展，摄影测量中最困难的测图部分用计算机来解决，从而使摄影测量步入计算机处理的新时代，使得摄影测量产生了巨大的变化，该变化可从下列四个方面得到反映。
（1）测量仪器的彻底改变
传统摄影测量仪器主要分二大类，一类用于测量像片的坐标，用于加密，提供测图时控制点坐标。第二类是用于测图，通常为机械模拟方式。这些仪器由于精度高，制造比较困难，过去大部分从德国、瑞士进口，价格自然昂贵。而现在只要有高精度像片数字化仪和基于计算机的处理系统，便可实现航测生产的全过程。这些仪器与原来仪器相比，具有结构简单、体积小、重量轻、价格低、效率高等特点。如果将来航空摄影采用数码像机，直接得到数字影像，到那时像片数字化仪都不要，利用基于计算机的一些处理系统便可实现地形图等测绘产品的生产。由此可看出，计算机的发展对航测仪器带来了彻底变革。
（2）产品形式的改变
由于计算机的发展，测绘生产的产品模式发生了根本变化，由过去的模拟表达方式改为全数字形式，即4D产品。在数字测绘产品生产中，首先应重视数据的格式，即制订数据生产标准。目前各国的标准不一致，因此在用数据前，必须先了解数据格式，否则无法应用。在数字测绘产品中，另一重要转变是产品的管理，在模拟图时代，利用仓库储存，用户亲自领取的方式。在数字时代，利用计算机管理，公用数据可以上网，用户从网上直接下载数据。在管理上更为科学，使用更为方便。
（3）生产工艺的改变
由于处理方法和产品形式的改变，使得生产工艺流程也产生重大变化，朝着简单、高效方向发展。模拟产品生产中一个重要缺陷是绘图结果不能有效利用，从生产原图到出版须重复标描多次，而在数字产品生产中该问题就不存在。由此也导致航测与制图无明确分界。现在的生产工艺流程主要包括下列部分：航片数字化，把模拟图像变为数字影像；影像处理和信息提取，包括影像几何纠正及产品信息的提取与编辑；建立数据库，实现数据的有效管理和应用。
（4）理论方法上的改变
在过去，摄影测量主要着重模型的研究，目的是为了提高测量精度，而现在计算机的水平，对摄影测量计算而言，已根本解决，可以用最严密的公式计算，解算精度能得到完全保证。摄影测量几何模型已不再是研究的重点，而转向影像匹配与信息自动提取方面。影像匹配是数字摄影测量的核心，数字摄影测量的效能能否得到充分发挥在某种程度上取决于影像自动匹配的水平。影像匹配不仅在数字摄影测量中占有重要地位，同时也是计算机视觉目标自动识别的核心，为此影像匹配引起许多学者的关注。经过多年研究，结合计算机发展水平，影像匹配已从理论研究走向实际应用，这是摄影测量取得的重大进展。由于地面影像极其复杂，影像匹配尚不能做到完全成功，目前当匹配失败时尚需人工干预。在信息提取方面，已进行了大量研究，有些进展，但距实际应用尚有较大距离，这方面是今后应努力研究的方向。
2 空间技术发展的影响
20多年来，航天遥感得到了较大发展，获得了大量卫星影像，并在许多领域已有成功的应用。
随着科学技术的发展，航天遥感不仅走向成熟，同时又提出了新的要求，其中有二个特点，其一是地面分辨率愈来愈高，美国在南斯拉夫所用军事侦察卫星地面分辨率为0.1m。在卫星发射计划中，许多国家或公司将要发射地面分辨率为1m的卫星。美国在“数字地球”计划中，分辨率为1×1m的全球影像是其中重要内容之一，这些高分辨率影像将来主要靠航天遥感来获得。
其二是面向全球变化监测，我们赖以生存的地球由于人类活动的影响正在发生不断变化，许多自然现象及变化规律尚不清楚，为了进行研究，必须获得大气圈、水圈和生物圈的各种数据，须对地球表面的陆地、海洋及大气层进行全面监测，为此美国提出了地球观测系统（EOS）计划，卫星上传感器共有19种。
雷达卫星也是以后发展的重要方向，信息获取不受气候影响的特点吸引着人们的普遍关注，雷达卫星的特有特性为应用开辟了广阔前景。我们在这方面研究尚不够，有待进一步加强。
为了应用需要，必须对航天遥感影像进行处理和分析，鉴于航天遥感影像具有数据量大、分析复杂等特点，因此对处理设备和方法提出了新的要求，对许多相关领域引起重要影响。
利用卫星遥感获取各种信息是目前最有效的方法。在实现数字地球的今天，卫星遥感更显示出它的重要性。数字地球可以看成是一个虚拟地球，把地球上的各种信息以数字形式表达，实现多分辨率、三维形式的地球的描述。要把整个地球上的信息数字化，进入计算机管理，其工作量极大，在开始阶段，可以从已成图的资料提取部分信息，但是从长远观点、从信息更新角度，卫星遥感是提供信息源的最有效手段和保证。
关键词：Google Earth；公路工程；卫星影像；虚拟演示
中图分类号：U495
0 引言
Google Earth （ 简称 GE） 是一款由 Google 公司开发的虚拟地球软件， 它把卫星影像、 航空照片、 三维地面模型等 G I S 信息布置在一个地球的三维模型上， 供人们浏览使用， 是目前较热门的大众化的地理信息系统。Google Ear t h 主要有四个版本，即Free版、P lus版、Pro版以及企业版等， 其中的Free版是免费的，用户可自行从网上下载。不同版本在客户端上的卫星影像等信息是相同的，它们之间最大的区别就是功能的差异。
1 公路工程中Google Earth的应用分析
目前，研究Google Earth的人日益增多，但大部分的人只是浮于表面，并未深入研究其在公路工程中的应用前景。Google Earth自身就可提供全世界的卫星影像图以及三维地形数据；使用者可通过KML文件将其所定制的数据导入其中；该软件还有编程接口，开发人员可通过该软件进行二次开发。以上这些因素都有利于Google Earth被广泛应用于公路领域。
1.1 卫星影像的公路选线
控制经济发达地区公路选线的主要因素包括农村、乡镇、开发区以及路网等。测绘部门所提供的地形图资料大部分是二十多年前的，与实际情况的出入比较大，一般会加大公路选线的难度。Google Earth所拥有的卫星图像是全世界范围内的，对于大中城市而言，其影像清晰度非常高，现在还在持续更新中；乡村区域的水系影像比较清晰，村庄大致可分辨出来， 尤其是较为集中的工厂区域的影像，清晰度比较高。一般二级与三级公路都可分辨，水泥路及其附近的植物有鲜明的对比，在卫片上的清晰度要更高；对于大中城市区域而言，其影像分辨率可高达0.6米，通常公路上的标线都可显示出来，与1 ： 2000 的地形图相比，在有的方面它所呈现的地物信息清晰度更高一些。由于这些卫星影像所拍摄的时间是近几年，所以所反映的现状比地形图要更加贴近现实，有助于公路选线。实践表明，在卫星影像图的提取过程中，要使大中城市等高清区域的图像最清晰，可将浏览高度设为五百米；如果是相对较为模糊的乡村地区，将浏览高度设为五千米，这是的图像最为清晰。可通过Google Earth COMAPI编程的方法将卫星影像快速提取出来。首先，通过程序对Google Earth进行控制，从而可方便的对所指定区域的数据进行自动下载；接着，通过程序对影像进行分区捕捉，同时，将影像四个角的坐标计算出来；最后，根据坐标在Auto CAD中对图像进行定位，重新进行图像的拼接，之后便可以用于公路选线。
1.2 数字地面模型的公路选线
控制山区公路选线的主要因素是地形，虽然在公路设计中，数字地面模型已经得到了广泛的应用，但在前期公路建设工作中，使用地形图来选择线路的情况还是要多一些，因为数字地面模型的资料比较少。将Google Earth中全世界范围内的三维地形数据提取出来后可在公路选线中得到应用，通过Google Earth的API接口进行编程来实现核心技术，首先，对Google Earth进行控制，从而对区域内的高程数据进行自动下载；接着，通过API在一定距离范围内对三维坐标点进行查询，以得到区域内每个点的高程，将其保存在文本文件中；最后，通过专业软件对所获得的高程数据进行三维数字地面模型的建立，再将其投入到选线研究之中。研究发现，对于不同的区域而言，其Google Earth中的三维地形数据的精度是有差异的，最精确的是美国地区，点与点之间的距离在十米左右，所采用的模型为矩阵式，基本满足设计精度要求；其他地区点与点之间的距离是美国的5到15倍，采用的模型一般为三角网式，可在公路选线中应用。在对以上数据进行提取时，设置浏览高度在一千米到两千米之间即可达到以上精度。
1.3公路建设方案的三维虚拟演示
以往的公路设计所采用的方案通常都是用二维图纸来表达三维，所理解的建成工程实际就是将各投影面的二维图信息综合在一起，从而在大脑中构建一个三维的公路模型。随着计算机技术的不断发展，视频动画形式的公路三维模型也随之出现了，还有专门用于工程演示的三维演示软件。虽然二维图的三维表现方式因为这些因素而发生了改变，但存在着较大的工作量，交互性也不是那么容易达到要求，尤其是无法完全表达周围的环境，因此该应用范围比较局限。而Google Earth的出现改变了这一局面，工程所在区域的三维虚拟已经因为全球范围内的三维地形数据及卫星影像而建立。
1.4 公路三维信息管理系统
Google Earth自身所包含的信息量就非常丰富，如：全世界的卫星影像图及三维地形数据、公路网以及机场等，实质上，它就是一个GIS系统。以该思路为基础，可通过Google Earth这个平台，对其进行扩展，从而使其成为一个三维公路信息管理系统.这个系统主要是使用公路及其相关数据对Google Earth的数据内容进行扩展，同时通过API编程对其功能进行扩展。因为Google Earth是以虚拟地球为基础所研发出来的，以它为平台所建立的GIS系统有两个比较大的优势，即各区域的地理信息可无缝集成；各行业的地理信息可叠加且无限扩展。而目前Google Earth自身的数据也是在持续增加的。
2 结语
Google Earth应用于公路建设中，尤其是方案设计前期，可快速且高效的完成原来的外业调查工作，工作效率有了很大的提升。通过Google Earth来实现公路设计方案的虚拟模型的建立、演示以及审查，已经有所尝试，且效果不错。在Google Earth基础上建立的公路三维信息管理系统的应用前景非常广阔，它将改变传统的信息管理系统模式，自此，我们将进入三维模式时代。因为Google Earth的API现在还没有正式公开，所有基于Google Earth的开发均处于初步尝试阶段。
【关键词】“3S”技术;森林资源;规划设计调查;应用
“3S”技术是遥感信息技术(RS)、地理信息系统(GIS)和全球卫星定位系统(GPS)的简称,近年来,“3S”技术发展迅速,在林业工作中应用越来越广泛,成为动态掌握森林资源状况、进行林业调查设计的重要武器。森林资源规划设计调查(简称二类调查)是以国有林业局、总场、林场、自然保护区、森林公园等森林经营单位或县级行政区域为调查单位,为满足编制森林经营方案、总体设计、林业区划与规划设计和森林资源档案管理的需要所开展的森林资源调查。其成果是制定区域国民经济发展规划和林业发展规划,实行森林生态效益补偿和森林资源资产化管理,落实科学发展观,指导和规范森林经营单位科学经营森林的重要依据。森林资源规划设计调查工作覆盖面广、内容复杂、技术要求高、时间跨度长、工作难度大,利用传统调查方式,将耗费巨大的人力、物力和时间,且调查精度低、调查成果质量不高,不能准确反映森林资源现状。“3S”技术具有效率高、质量高、精度高、成本少、时间少、人力少的特点,利用先进的“3S”技术进行二类调查是今后林业勘察设计工作向科学化、自动化、信息化发展的必然趋势。全省范围内开展森林资源规划设计调查,旨在全面建立黑龙江省数字林业管理平台、准确掌握全省森林资源现状,及时快捷地进行森林资源信息交流、科学合理地实施林业生态工程,在对当前全省林业发展成就进行客观评价的同时,为今后制定林业发展战略和实施林业科学决策提供重要依据。
1．“3S”技术在森林资源规划设计调查工作中的应用
1.1技术路线
本次调查的总体技术路线是以“3S”技术为平台,采用掌上电脑(PDA),将传统调查方法与先进实用技术有机结合,提升森林资源规划设计调查的技术水平和科技含量,提高调查质量和成果准确性,为我省建立森林资源信息管理系统奠定基础。小班划分室内采用卫星影像判读区划,现地采用PDA验证的方法。有林地、疏林地小班采用实测与目测相结合的方法调查各项因子,林带及四旁树的小班采用抽样的方法进行现地调查,其余小班可利用有关资料采用实测、目测或遥感判读的方法调查各项因子。小班蓄积量调查也可采用回归估测法进行调查。总体蓄积量抽样控制采用系统抽样方法进行。
1.2技术准备
遥感数据准备，根据调查区域的森林分布特点和社会经济条件,采用最新时相SPOT5卫星5m分辨率全色数据和10m分辨率多光谱数据进行融合或TM卫星遥感影像作为遥感数据源。每景影像现地选取多个分布均匀的控制点,按高斯—克吕格投影对遥感数据进行几何精校正,使遥感影像坐标与现地地物坐标相吻合。
1.3基础地理信息数据准备
包括省、市、区、：乡、村行政界限,及主要道路、河流、湖泊、山峰、等高线等。以北京54坐标系为投影基础,采用高斯—克吕格投影坐标系,将基础地理信息数据进行矢量化,作为与遥感影像和地形图进行人机交互解译、制作基本图和专题图的基础地理信息。
2.解译标志的建立
解译标志是遥感影像上能直接反映和判别地物信息的影像特征,包括形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局。解译者利用其中部分标志能直接在影像上识别地物或对象的性质、类型和状况进行遥感影像目视解译区划图班。根据遥感影像大小、颜色、纹理等特征不同,每景影像选择3～5条能覆盖区域内所有地类和主要树种(组)、色调齐全且有代表性的线路,以卫星遥感数据景幅为单元,参照林相图、森林分布图等资料,对不同影像特征进行现地对照判读,建立遥感影像解译标志库。现地调查地类、林地郁闭度、林木年龄、植被状况及其他地面特征,拍摄与遥感影像坐标位置相同的现地实景照片,与相同坐标点的遥感影像对照获得相应影像特征,建立现地类型与遥感影像的对应关系,即根据不同土地类型在影像上的色调、光泽、纹理、形状、分布等特征,建立目视判读标志库。
2.1现地核实
将初步解译的矢量化小班调查数据导入PDA掌上森林资源调查仪,结合全球卫星定位系统,进行现地验证。外业调查人员对照已区划好的矢量图,利用GPS进行定位,现地核实小班边界,并根据调查要求,调查相关因子。现地核实后,利用掌上森林资源调查仪对小班边界进行修正并填写调查因子后,将数据再导入ARCVIEW GIS中,进行数据统计和汇总处理。
2.2面积平差与质量检查
ARCVIEW GIS和掌上森林资源调查仪采用地理坐标系统自动求算面积。根据行政区域的实际面积和调查面积,按照“层层控制、分级量算、按比例平差”的原则,根据总体面积由计算机进行平差形成小班面积。现地核实数据导入ARCVIEW后,对图班进行重线检查、图形拓扑检查后,对其属性数据进行重号、漏查、面积不吻合等项目进行检查,使图班与属性数据一一对应,最后形成完整的图形和属性数据库。
3.调查成果
通过外业调查与内业数据处理后,由调查属性数据库形成所需的各类统计表格,由图形数据库利用AR cmAP等GIS软件制作基本图、林相图、各级森林分布图、森林分类区划图等其他专题图。最后形成了以图形为基础的空间数据、以调查因子为内容的属性数据和行政界线数据三类数据信息,汇总形成完备的森林资源信息系统。Spot5影像在森林资源调查中发挥了极大作用，比起传统调查方法，工作效率、区划精度等得到明显提高。但是受到地面天气及卫星运行周期影响，在短期内收集齐一个地区的卫星影像比较困难。所以部分森林资源调查中就使用了TM影像作为替代。影像配准是以地形图控制的，但地形图的成图时间比较早，许多地物已发生了变迁，增加了控制点的寻找难度。建议使用GPS到现地采集控制点，以保证控制点的精度。
关键词：遥感影像；空间数据；环境监测
中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 12-0000-01
一、遥感的基本概念与原理
（一）遥感概述。遥感技术是20世纪60年代在航空摄影测量的基础上迅速发展起来的一门综合性空间数据采集技术。所谓的遥感，就是从远处在不直接接触地表目标物和现象的情况下，获取其信息的科学和技术。遥感具有以下特点：探测范围广，能够提供综合宏观的视角；获取手段多样，获取的信息量大；获取信息快，更新周期短，可进行动态监测；全天候作业；遥感技术可以根据不同的目的和任务，选用不同的波段和不同的遥感仪器，取得所需的信息等等。
（二）遥感的物理基础。不同地物具有不同的电磁波辐射特性，表现在遥感图像上就具有不同的图像特征。电磁波是由振源发出的由交变电场和磁场相互激发在空气中传播的电磁震荡。而我们将不同电磁波段透过大气后衰减的程度不一样原因进行了介绍，可知有些波段的电磁辐射能够透过大气层时衰减较小，即透过率较高，这个波谱范围，叫做“大气窗口”。
遥感除了利用上述的大气窗口作为工作波段外，有些气象卫星是选择非透明区作为大气波段（如水汽，二氧化碳，臭氧吸收区），以测量它的含量，分布，温度等，不同的大气投射窗口对应于不同的光谱范围，适于使用不同的传感器，因此，研究地面的光谱特性，选用合适的大气透射窗口和传感器对于提高遥感探测的质量具有十分重要的意义。
二、遥感平台与传感器
（一）遥感平台。遥感数据获取是在由遥感平台和传感器构成的数据获取技术系统的支持下实现的。遥感平台可以分为地面平台、航空平台和航天平台三种。由于各种平台和传感器都有自己的适用范围和局限性，因此往往随着具体任务的性质和要求的不同而采用不同的组合方式，从而实现在不同高度上应用遥感技术。
遥感平台主要依据遥感图像的空间分辨率，一般的说，近地遥感具有较高的空间分辨率，但观察范围较小，而航空遥感地面分辨率虽然中等，但其观测范围广，航天遥感地面分辨率低，但覆盖范围广。
（二）传感器传感器一般由采集单元、探测与信号转化单元、记录与通信单元组成。各种卫星通过不同的遥感技术实现不同的用途。各种卫星通过不同的遥感技术，实现了不同的用途。数字工程中常用的遥感数据有Landsat和TMM遥感、SPOT和Radarsat以及我国的资源卫星数据和高分辨率卫星遥感数据。传感器的类型大类上分为主动式和被动式，其中又各分为非图像式和扫描图像式。
三、遥感图像及其特征
遥感的核心问题就是不同地物的反射辐射或发生辐射在各种遥感图像上的表现特征的判别，当然，不同的目的的需要精心的设计对于遥感成像的方式或选择波段，这样我们才能使不同的地物在图像特征区别。遥感图像反映的信息主要有几何信息，波谱信息，空间信息和时间信息等。
（一）几何特征。遥感图像不仅反映了地物的波谱信息，而且还反映了地物的空间信息形成特征，一般包括空间频率信息，边缘线性构造清息，结构或纹理信息以及几何信息等。影响遥感空间信息的主要因素有传感器的空间分辨率、图像投影性质、比例尺和几何熵变等。
（二）光谱信息。遥感图像中每个像元的亮度值代表的是该像元中地物的平均辐射值，它是随地物的成分、纹理、状态、表面特征及所使用电磁波段的不同而变化的。遥感图像的信息虽主要取决于两个因素：波谱分辨率和空间分辨率。前者主要影响波谱信息量，后者主要影响空间信息量。多波段图像的信息量除上述两个因素外还与波段的选择和数目有关。
（三）时间特征。同一地物对象由于其在不同的阶段含有不同的成分等原因造成对象在不同阶段具有不同的光谱特性，表现在遥感图像上就是该地物在不同时间段的图像上具有不同的图像特征。时相主要影响图像的处理效果，利用对泳衣区域各个阶段分别进行遥感，加以对比而研究，则可以获取该区域的连续变化特征。
四、遥感处理的基本流程与技术
利用遥感的手段进行数字工程空间信息更新时，应用需求以及卫星影像数据处理流程会有所不同，但是主要的过程和技术方法基本一致，在利用遥感影像进行空间数据更新的关键技术和流程主要可归纳为一下几个方面：遥感波段（卫星遥感数据）选择；卫星影像读入；卫星遥感影像处理技术；信息提取技术；矢量编辑与地图更新技术。
五、遥感应用
随着卫星数据图像空间分辨率、光谱分辨率及时间分辨率的不断提高，以及遥感数据购买费用的逐步下降，卫星数据图像的应用领域越来越广，从图像中提取信息的要求也越来越多，遥感已经成为获取地面信息的主要手段。
利用遥感技术可以制作各种遥感相关产品――数字正射影像（DOM）、数字线划图（DLG）、数字高程（地形）模型（DEM/DTM）、数字栅格模型（DRG）等4D产品；提供行业或部门专题地理数据――专题影像地图；利用遥感数据进行基础地理数据的产生或更新等。
（一）基础数据更新。比如用SPOT/ERS卫星影像更新地图数据为例，可以采用影响的几何纠正、色彩转换技术、统计和算法以及影像融合技术。遥感数据又有多波段、多时相的信息源，且能快速真实地提供丰富的地表空间信息，遥感已经成为地图更新和制作的有效而又重要的手段。我国目前的若干地形图大都在20世纪70年代测绘生产的，目前也都面临这地图更新的问题。
（二）土地利用调查与动态监测。土地利用基础数据对于数字工程进行土地规划与开发、土地管理、开发利用潜力分析等很重要。目前，中小比例尺的土地利用遥感动态监测与变更，主要应用TM、ETM、SPOT等遥感影像。利用遥感技术进行土地利用现状调查，调查精度比常规调查方法高，且时间短速度快。农作物与植被方面，用于农业气象、作物监测等领域的观测参数需要有更高的光谱分辨率，一般是短波红外波段。根据农业耕作和土地利用特点，选定影响最佳的获取时间应在5月―6月或9月―10月。研究的主要技术过程主要有下面几个：数据预处理、影像合成、不同数据源图像融合、图像分类和后处理、外业调绘、内业分析以及成果输出和更新。
（三）灾害调查与监测。各种自然灾害往往需要制作大比例尺图，以判明水灾发生时的洪涝区域、地震发生后的建筑物损坏情况、火灾发生后对地区造成的破坏等。地质灾害的调查、火灾监控和油污与赤潮监测。为了能将不同的信息区别开来，一般都要进行色彩合成，即在3个通道上安装3个波段图像，然后分别负于红绿蓝并叠合在一起，形成彩色图像，合成后的彩色图像含有丰富的颜色信息，便于解释，理解和处理。
参考文献：
