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基于ENVI二次開發(fā)的Resonon高光譜圖像拼接與幾何校正評估

日期: 2020-07-09
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摘要

針對推掃式成像光譜儀獲取的狹帶影像需要經(jīng)過幾何校正才能拼接形成空間二維影像的問題,提出了基于ENVI二次開發(fā)的高光譜推掃圖像拼接技術(shù)?;趩螒?yīng)映射建立光譜儀傾斜狀態(tài)下與正射狀態(tài)下圖像上的二維點之間的關(guān)系,校正由姿態(tài)變化引起的圖像畸變,結(jié)合GPS數(shù)據(jù)修正因飛行速度變化引起的狹帶重疊將校正后的狹帶影像拼接起來。在ENVI二次開發(fā)平臺上進行技術(shù)集成,實現(xiàn)了Resonon推掃高光譜狹帶影像的自動校正拼接。對河北保定郊區(qū)高光譜影像的校正拼接實驗證明,該方法與光譜儀自帶拼接軟件校正結(jié)果接近經(jīng)緯度坐標差均在1m以內(nèi),均方根誤差約為0.7389,能夠滿足一般高光譜遙感應(yīng)用中的地理精度要求。


研究目的:

根據(jù)單應(yīng)映射原理,建立光譜儀傾斜和正射狀態(tài)下像點的映射關(guān)系,利用GPS/INS組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)校正狹帶影像中的畸變,拼接成一幅完整的影像,并在ENVI二次開發(fā)平臺上實現(xiàn)推掃狹帶影像的自動校正和拼接。


推掃成像畸變原因:

推掃式成像是利用飛行平臺的向前運動,借助于與飛行方向垂直的掃描線記錄而構(gòu)成二維圖像。推掃型成像光譜儀通常采用一個垂直于運動方向的面陣CCD來感應(yīng)地面響應(yīng),在飛行平臺向前運動中完成二維空間掃描,平行于平臺運動方向,通過光柵和棱鏡分光完成光譜維掃描,因此,CCD上一個點對應(yīng)一個譜段,一條線對應(yīng)一個譜面。CCD探測器每次成像是空間一條線上的光譜信息。為了獲得空間二維圖像,再通過機械推掃,完成整個平面的圖像和光譜數(shù)據(jù)采集。

推掃成像時,CCD探測器所記錄的高光譜圖像數(shù)據(jù)是沿著飛行方向的條幅,由于搭載光譜儀的飛行平臺在飛行過程中,不能一直保證理想的姿態(tài)正射獲取影像,速度和姿態(tài)的不穩(wěn)定導(dǎo)致飛行平臺的位置、航偏角、俯仰角和橫滾角不斷隨機變化,引起光譜儀拍攝時外方位元素也不斷隨機變化。因此,CCD曝光時每條掃描線對應(yīng)的光譜儀外方位元素不一致引起了圖像的幾何畸變:

1. 飛行平臺姿態(tài)不穩(wěn)定造成地面掃描行之間相互交錯,圖像扭曲變形,影響后期地物目標的解析和判別。

2. 飛行平臺速度不穩(wěn)定易造成掃描行之間的行間距忽大忽小,出現(xiàn)重疊或間隙,為了獲得地面的完整影像,通常推掃成像需保證一定的采樣率。因此,在圖像拼接時就需要借助GPS位置信息對重疊的掃描行進行幾何糾正和圖像融合處理。


IDL實現(xiàn)

IDL是美國ITT VIS公司推出的第四代交互式、跨平臺、面向矩陣處理的編程語言,具有快速的數(shù)據(jù)分析、圖像處理和強大的可視化功能。采用IDL語言調(diào)用ENVI平臺中的圖像處理函數(shù),可以很方便地進行二次開發(fā),實現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)的快速分析和可視化。

推掃圖像的自動拼接主要包括如下3個基本步驟:

(1)影像和GPS/INS數(shù)據(jù)讀?。哼b感影像數(shù)據(jù)包含圖像本身和頭文件,ENVI二次開發(fā)提供了函數(shù)讀取遙感影像及其屬性。如ENVI_OPEN_FILE、ENVI_FILE_QUERY、ENVI_GET_ SLICE等。GPS/INS數(shù)據(jù)存儲于文本文件中,按照文本文件讀取方式即可獲得狹帶影像獲取時光譜儀的姿態(tài)和位置信息。

(2)單應(yīng)矩陣計算和單應(yīng)映射:以北東地坐標系為地理坐標系,依據(jù)公式計算得到單應(yīng)矩陣H。主要代碼命令如下:

H=M_inv#MATRIX_POWER(C, -1)#M;計算單應(yīng)矩陣.

所以,對于狹帶影像上的每一個二維點 ( x,y ) ,都可以獲得校正后的對應(yīng)點 (x,y ) ,點 ( x,y ) 的灰度值即為點 ( x,y ) 的灰度值。

(3)圖像拼接:校正后的每條狹帶圖像中心點的二維地理坐標即光譜儀成像中心的GPS 二維坐標,根據(jù)光譜儀的成像地面分辨率,選定影像投影方式,可以為每條狹帶設(shè)置地理信息。主要代碼命令如下:

map_info=ENVI_MAP_INFO_CREATE( /geographic, mc=mc, ps=ps ); 為狹帶添加地理信息。

拼接后的影像被認為是光譜儀理想姿態(tài)下獲取的正射影像,具有與GPS獲取的一致的位置信息,拼接影像點的高光譜曲線與原始掃描行對應(yīng)點的一致,能夠真實地反映地面的空間特征和光譜特征。


實驗結(jié)果與分析:

本文選擇河北省保定市郊區(qū)的高光譜影像進行校正拼接實驗,影像由搭載于無人機的PikaL 高光譜成像儀拍攝獲取,PikaL高光譜成像儀由美國Resonon公司設(shè)計生產(chǎn),光譜范圍為400-1000nm,光譜分辨率為2.1 nm,CCD掃描行寬度為900像素。飛行過程中同時搭載慣導(dǎo)系統(tǒng)實時獲取光譜儀的姿態(tài)位置信息。高光譜儀將推掃獲取的原始狹帶影像先簡單拼接起來,存儲于固態(tài)硬盤中,此時的地理信息并未經(jīng)過糾正圖像存在幾何畸變,圖a所示為原始圖像的假彩色圖像,狹帶經(jīng)過幾何校正和拼接后才能正確顯示地面目標的特征,如圖b所示。

基于ENVI二次開發(fā)的Resonon高光譜圖像拼接與幾何校正評估

為了能夠定量檢驗該幾何校正方法的效果同時采用Pika L高光譜成像儀自帶的軟件對原始影像進行幾何校正,將兩種方法得到的校正影像進行比較。兩種校正方法均采用UTM 投影,WGS-84為基準面。首先在軟件校正影像中隨機選取10個均勻分布的明顯地物點,讀取其坐標值,作為采樣點用于評定校正精度,然后從本文方法校正后影像中讀取其相應(yīng)坐標值,經(jīng)過對10個采樣點殘差的計算得到如表1所示的精度檢驗結(jié)果。

基于ENVI二次開發(fā)的Resonon高光譜圖像拼接與幾何校正評估

表1:北向距離均方根誤差為0.6327m,東向距離均方根誤差為0.3817m,

總均方根誤差為0.7389

由表1可以看出,采樣點在x和y方向上的坐標偏移均不超過1m,兩種方法得到的校正圖像地理信息較為接近;y方向坐標均方根誤差大于x方向坐標均方根誤差,即像點坐標的經(jīng)度值準確性高于緯度值。對于某些地理精度要求不高的航空高光譜遙感應(yīng)用來說,本方法取得的校正效果已滿足需求。如果需要進一步提高精度,可以通過增加地面控制點或與高精度地圖進行圖像配準實現(xiàn)幾何精校正。


結(jié)語

本文根據(jù)推掃成像和單應(yīng)映射原理,結(jié)合GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)實時獲取光譜儀姿態(tài)角度和位置信息。在ENVI二次開發(fā)平臺上,采用IDL語言實現(xiàn)了高光譜儀推掃狹帶影像的自動校正和拼接。驗證實驗表明,本方法與自帶軟件校正拼接效果接近,均方根誤差基本滿足一般的高光譜遙感應(yīng)用。雖然本文方法能夠取得較為理想的校正拼接效果,但是單掃描行的校正過程耗時較長,無法實時獲取校正影像,下一步將就提高校正拼接效率展開更加深入的研究。另外,拼接過程中不同成像條件下的勻色處理同樣是后續(xù)需要研究的內(nèi)容。


原文下載連接:

基于ENVI二次開發(fā)的高光譜圖像拼接與幾何校正評估


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