高分7(GF7)卫星数据制作平原地区DSM/DEM(一)

本文介绍了使用RSD 3.3.1平台制作GF7卫星数据平原地区DSM/DEM的过程,包括原理、交互操作和输出结果。在平原地区,通过核线约束匹配方法,结合高程校准和平面拟合,实现了高程计算。文章强调了DSM制作的交互性和平原模式的特点,并提供了详细的步骤和参数设置。

李国春

GF7 DEM/DSM制作让我纠结了好一阵子了,总希望通过不进行人工干预达到一些网站展示的处理结果。后来我发现原来人家那是手工编辑后的结果。因为这种技术路线总体上就有它的局限性,想不进行人工编辑直接拿出来就有完美的结果不太现实。大家发表出来的结果大都是手工编辑后的,也难怪,人们总是会倾向于展示自己认为满意的结果。:)

RSD制作DEM/DSM数据的方法在《高分7(GF7)卫星数据制作DEM》已经介绍过,这里再介绍一下近期针对平原区域求精完善的过程。还有就是将一些主要计算的中间结果和处理编辑过程都交给用户自行处理,用户可以根据本地地形地物特点编辑处理以得到更为精确的本地DEM产品。

RSD 3.3.1针对平原地区地貌,重新设计了DEM制作过程。其实只是增加了一些参数给用户处理更大的灵活性,并没有太大的本质上的改进。山区DEM制作容后续分析评价。

说明:本文介绍的处理结果均无人工编辑。本人时间比较紧,一个人的团队又没有其它成员协助,没时间顾及这些重复劳动的工作。以前有介绍基于对象的高程编辑,又有了一点改进,后续再介绍如何进行手工交互编辑。

一、原理

根据GF7前后视探测成像原理,在核线上检测像点位移得到前后视视差,构造出视差图,再使用视差图计算得到逐像点的高程。像点位移是发生在沿核线方向的,理论上在与核线垂直的方向上前后视没有视差。但是观察GF7数据,前后视卫星方位角并不在180°直线上,再加上二者卫星探测天顶角不同,需要纠正成直线核线形成核线图,然后进行核线匹配得到视差图。

这样需要对前后视图像先刺点得到一系列的同名点,依据这些同名点建立一个核线方程,生成核线图像。在核线图像上就基本能够满足像点位移只发生在沿核线方向而垂直核线的方向上基本没有视差的条件。考虑到实际存在探测角度的不一致和核线图的误差,在与核线垂直方向给与一定的容差,而不是使用单一的一条核线数据,以提高计算结果的稳定性。

RSD计算输出的高程使用基准高程进行校准。实际上计算连接点时,所有连接点用一个二维平面进行了拟合,所有视差都是在这个平面上的位移,根据视差所算得的高程也都是相对这个平面的相对高程,有正有负。这个平面暂且称之为相对高程平面。转换成真实高程时,需要根据该范围真实高程在该范围拟合另一个平面,称为绝对高程平面。以两个平面均值点为基准,计算两个平面逐像点的高程差。这个方法在平原地区由于两个平面基本是平行的,这个高程差可能只用一个常数就可以。在山区由于TIE POINT 采集分布原因会造成相对高程平面倾斜,与绝对高程平面不平行发生相交,需要逐点计

<think>好的,我需要回答用户关于如何使用高分7卫星数据生成DSM的具体步骤及工具使用方法。首先,用户提到了参考的四个引用内容,其中引用3和引用4提到了高分7号和资源3号卫星数据处理,尤其是引用3详细介绍了RSD软件在平原地区制作DEM/DSM的过程。因此,我需要结合这些引用信息,整理出个清晰的步骤流程,并确保符合用户的要求,如使用正确的LaTeX格式、生成相关问题等。 首先,用户的问题明确指向高分7卫星数据生成DSM的步骤和工具使用。根据引用3,RSD软件是主要的工具,处理过程包括数据准备、立体匹配、生成初始DSM、编辑优化、插值处理以及验证与输出。我需要将这些步骤详细展开,每步都要参考引用中的信息,并正确引用标注。 接下来,需要检查是否有其他引用内容相关,比如引用1和引用2提到LiDAR和点云数据处理,但用户的问题是关于卫星数据的,所以可能主要参考引用3和引用4。引用4提到资源3号卫星的三线阵数据,但高分7号可能也使用类似的方法,因此可以适当参考。 然后,确保回答结构清晰,分步骤说明,每个步骤中的关键点要突出,比如数据预处理中的辐射校正和几何校正,立体匹配的参数设置,编辑优化中的滤波和去除地物等。同时,工具使用方法部分需要明确提到RSD软件,并简要说明其处理流程,如导入数据、参数设置等。 最后,生成相关问题时要围绕DSM生成的技术细节、优化方法、与其他卫星数据的比较以及验证方法等方面,确保问题相关且有针对性。 需要注意的是,回答中所有数学表达式要用$...$格式,例如在处理过程中提到的插值方法可能需要数学公式,如逆距离加权法,应正确使用LaTeX。同时,独立公式如插值公式需要单独成段用$$...$$格式。不过根据引用内容,可能数学公式较少,但如果有的话需注意格式正确。 现在需要组织这些信息,确保符合用户的所有要求,包括引用标注的正确位置,例如在提到滤波处理时引用引用2中的相关内容。同时,回答要使用中文,结构清晰,分步骤说明,并在最后生成相关问题。</think>### 高分7卫星数据生成DSM的步骤及工具使用 #### **1. 数据准备与预处理** - **数据获取**:获取高分7号(GF7卫星的立体像对数据,通常包括正视(NAD)和前、后视影像。高分7号的双线阵设计可提供高分辨率的三维信息[^3]。 - **辐射校正**:消除传感器噪声和大气干扰,确保影像辐射致性。 - **几何校正**:利用卫星轨道参数和地面控制点(GCP)进行几何精校正,减少地形畸变影响。 #### **2. 空中三角测量与立体匹配** - **空中三角测量**:使用软件(如RSD)进行光束法平差,精确计算影像的外方位元素(位置、姿态)[^3]。 - **立体匹配**:采用**密集匹配算法**(如半全局匹配SGM),生成初始的视差图。匹配参数需根据地形复杂度调整,例如: - 匹配窗口大小:平原地区可适当增大窗口以提高平滑性。 - 视差范围:依据地形高差设定,避免漏匹配。 #### **3. 初始DSM生成** - **点云提取**:将匹配后的视差图转换为三维点云数据,坐标系统为地理坐标系(如WGS84)。 - **栅格化处理**:将点云按指定分辨率(如2米)栅格化,每个网格单元保留最高点值,形成初始DSM[^2]。 #### **4. 数据编辑与优化** - **滤波去噪**:使用基于高差统计或三角网距离的滤波算法,去除离群点(如植被、建筑物)。 $$ \text{离群点判定条件:} \quad |z_i - \bar{z}| > 3\sigma $$ 其中$z_i$为点高程,$\bar{z}$为局部均值,$\sigma$为标准差。 - **空洞填补**:对缺失区域(如水体、阴影)采用邻域插值(如反距离权重法): $$ z(x,y) = \frac{\sum_{i=1}^n \frac{z_i}{d_i^p}}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{d_i^p}} $$ 其中$d_i$为距离,$p$为权重指数。 #### **5. 精度验证与输出** - **精度评估**:利用地面实测点或高精度LiDAR数据验证DSM的平面和高程误差[^3]。 - **格式输出**:导出为GeoTIFF或ASC格式,支持GIS平台(如ArcGIS)进步分析。 --- #### **工具使用方法(以RSD平台为例)** 1. **数据导入**:加载高分7号立体像对(正视+前/后视影像)及RPC参数文件。 2. **参数设置**: - 匹配模式:选择“双线阵匹配”或“三线阵匹配”(若有多视数据)[^4]。 - 分辨率:根据需求设定(平原建议1-2米)。 3. **执行处理**: ```plaintext 流程:空中三角测量 → 密集匹配 → 点云生成 → 栅格化 → DSM输出 ``` 4. **人工编辑**:在RSD中手动剔除误匹配点,优化复杂区域(如建筑物边缘)。 --- 相关问题
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