實景三維DEM生產關鍵技術及質量檢查方法

王偉麗 穆利娜 任 峻

(1.自然資源部第一航測遙感院 陜西西安 710054；2.自然資源部測繪標準化研究所 陜西西安 710054)

實景三維作為真實、立體、時序化反映人類生產、生活和生態空間的時空信息，是國家重要的新型基礎設施，通過“人機兼容、物聯感知、泛在服務”實現數字空間與現實空間的實時關聯互通，為數字中國提供統一的空間定位框架和分析基礎，是數字政府、數字經濟重要的戰略性數據資源和生產要素。

地形級實景三維場景主要表現城鄉大區域地形地貌，從高空視角觀看，能夠直觀展現山川河流、村鎮分布和城市形態。地形級產品由數字高程模型(DEM)/數字表面模型(DSM)與數字正射影像(DOM)/真正射影像(TDOM)及地理實體融合實時感知數據構成。 其中，DEM描述的是地面高程信息； DSM是指地表的高程信息； DOM是具有地圖幾何精度和影像特征的圖像集；TDOM是消除了建筑的投影誤差,只能看到建筑物的頂部,不會發生建筑物之間的遮蓋的正射影像；地理實體融合實時感知數據是指現實世界中占據一定且連續空間位置和范圍、單獨具有同一屬性或完整功能的地理對象，為實現某種統一功能或達到某種管理目的而形成的地理實體數據集合。

DEM生產的數據源有地形圖、光學影像、合成孔徑雷達數據和激光雷達點云數據等，衛星遙感影像匹配生成DSM數據是目前獲取DEM數據的一個主要手段，具有成本低、現勢性高和覆蓋面大的特點。

實景三維DEM的生產流程：以衛星遙感影像作為數據源，基于區域網平差后的立體衛星影像，首先，利用影像處理系統的密集點云匹配技術，得到初始DSM匹配數據[1]；其次，采用自動和人機交互相結合的方式，在二維和三維編輯環境中進行編輯處理，對植被及建筑物等人工構筑物進行濾波降低高程和編輯處理，得到地面高程數據模型；最后，經數據鑲嵌、裁切處理，形成圖幅DEM成果。其中，影像匹配和DEM的編輯處理是生產高精度DEM的關鍵。

1 影像匹配技術

影像匹配是通過一定的匹配算法在多景影像重疊區識別同名點的過程，即利用互相關函數，評價重疊區域多個影像的相似性以確定同名點。首先提取以待定點為中心的小區域中的影像信號，然后提取另一影像中相應區域的影像信號，計算二者的相關函數，最后以相關函數最大值對應的相應區域中心點為同名點。同名點的確定是以匹配測度為基礎的，基于不同的理論或不同的思想可以定義各種不同的匹配測度，因而形成了各種影像匹配方法及相應的實現算法。常見的基于像方灰度的影像匹配算法有相關函數法、相關系數法及最小二乘法等，基于像方特征的影像匹配算法有跨接法影像匹配、金字塔多級影像匹配等。

目前，PixelGrid、CIPS、INPHO軟件是批量生產DSM的比較成熟的影像處理系統，均可通過數碼影像、衛星遙感影像或者傳統光學掃描影像，在少量人工干預下，經過一系列的自動化處理，輸出包括DSM、DEM、DOM和TDOM等成果，并能生成一系列其他中間產品。不同影像處理系統的匹配算法不同，導致匹配結果也不同，另外，生產區域地貌類型及特征千差萬別，不同影像處理系統對不同地貌類型的匹配效果也不同。因此，在實際生產中需要結合項目的具體要求，從匹配結果的地貌細節表現力、暈渲表達等方面，對各類影像處理系統的匹配結果進行綜合分析，根據綜合分析結果確定某個軟件的匹配結果用于生產數據，其余軟件匹配結果作為替補數據，從而減少人工編輯的工作量。

本文以實景三維DEM數據生產為例，對利用PixelGrid、CIPS、INPHO軟件匹配不同地貌影像數據的結果進行分析。圖1為利用PixelGrid、CIPS、INPHO軟件進行山地地形DSM匹配的效果。

圖1 不同軟件山地匹配效果

從圖1可以看出，不同軟件匹配結果存在差異，在山地區域，PixelGrid匹配數據噪聲點多，暈渲粗糙、不光滑；CIPS匹配數據噪聲點較多，暈渲粗糙、不光滑，緩坡區域存在臺階狀暈渲；INPHO的匹配數據噪聲點相對較少，暈渲比較光滑，但平緩區域存在格網、鋸齒狀暈渲，對個別破碎地貌容易損失地貌形態。圖2為利用PixelGrid、CIPS、INPHO軟件進行水域匹配的效果。

圖2 不同軟件水域匹配效果

從圖2可以看出，對于水域的匹配，PixelGrid的匹配數據大粗差點較多，水域內暈渲呈現凹凸不平現象；CIPS的匹配數據小粗差點較多，暈渲粗糙、不光滑；INPHO的匹配數據存在大粗差點，但暈渲比較光滑?？傊?，3種軟件對水域的匹配效果都不理想。圖3為利用PixelGrid、CIPS、INPHO軟件進行重疊區域存在云雪的影像匹配的效果。

從圖3可以看出，存在云雪的影像，由于影像紋理較弱，PixelGrid、INPHO和CIPS軟件的匹配效果都不理想， 因此在實際生產中應盡量采用重疊區域內無云雪影像的匹配結果。如果沒有替換的云雪影像，可使用3種軟件的匹配結果相互替補。例如，同一區域內3種軟件匹配數據都有大粗差點但位置不同，可以用匹配效果相對較好的軟件的匹配結果作為底圖數據，另外兩種軟件的匹配數據作為替補數據，如果沒有替換數據的小范圍區域則需要人工修補，這樣就可以得到較好的效果。如果影像中云雪范圍較大，則可以使用現勢性相對較弱的DEM數據作為替補。PixelGrid、CIPS、INPHO軟件對不同地貌匹配效果對比見表1。

圖3 不同軟件云雪區域匹配效果

表1 各軟件匹配效果對比Tab.1 Contrast with Different Softwares in Matching Effect軟 件平地、丘陵地山地、高山地PixelGrid 整體符合立體,噪聲點多,人工編輯量大 與立體套合,較寬山脊、山頂匹配到位,窄脊有削地形的現象,微小地貌表達較好;部分溝谷存在不連續CIPS 整體符合立體,噪聲點較多,人工編輯量大,部分平地、緩坡區域存在臺階狀暈渲 與立體套合,較寬山脊、山頂匹配到位,窄脊和微小地貌表達較好;部分溝谷存在不連續,較緩山坡易出現臺階暈渲 INPHO 整體符合立體,噪聲點較少,人工編輯量少,部分平地區域存在格網、鋸齒狀暈渲 與立體套合,溝谷區域匹配精度、暈渲效果較好,山脊、山頂表達正確;個別微小地貌表達不到位

根據實際生產經驗，在匹配效率方面，PixelGrid的匹配效率低，單景匹配通常需要12.5 h；CIPS自動化程度較高，單景匹配通常需要8.5 h；INPHO在影像匹配時是人工操作批處理，有時還需要人工干預，單景匹配通常需要9.2 h。在匹配結果方面，3種軟件的匹配結果均能反映地表形態。因此，在綜合考慮成果質量及生產效率情況下，生產高精度DEM還需要根據實際項目的地形情況來確定使用哪種軟件。

1) IOI 2) stack [st?k] n. 3) pretend [pr?'tend] v.電影中的反派公司的名稱 堆疊 假裝

對于平地、丘陵地，宜采用CIPS軟件的匹配結果作為底圖數據，能更好地表達出地形的細節；對于山地、高山地，宜使用INPHO的匹配結果作為底圖數據，破碎地貌區域可以使用CIPS的匹配結果作為替補數據。

2 人工交互編輯

DEM人工交互編輯包括二維編輯和三維編輯。二維編輯主要是對地貌暈渲異常情況進行處理；三維編輯是基于立體模型，人工目視查看DEM格網點是否符合地貌形態，對立體不符合區域進行編輯處理，其中，沖溝地貌、沙漠地貌、植被覆蓋區域和陰影區域等是編輯難點。

2.1 沖溝地貌

沖溝地貌地形通常都較為破碎，微小沖溝較多。沖溝地貌編輯以體現地貌形態特點為目的，對長度小于30 m的沖溝，不需要表示，進行綜合取舍。如果溝脊形態較為凌亂，可先進行輕度平滑處理，再進行降低高程處理，同時要兼顧暈渲顯示效果。沖溝地貌編輯前后效果如圖4所示。

圖4 沖溝地貌的表達

2.2 沙漠地貌

沙漠區域影像紋理特征不明顯，屬于弱紋理區域，匹配效果較差。通過對匹配影像進行增強處理，可以改善匹配效果。沙漠地貌編輯時，首先判斷整個地貌的走勢，判斷出主要的地貌形態和主要的溝脊走向，然后遵循“由整體到局部，由粗到細”的原則進行編輯，避免出現系統性偏差。沙漠地貌編輯前后效果如圖5所示。

圖5 沙丘地貌的表達

2.3 植被覆蓋區域

植被覆蓋區域DEM編輯的難點是對植被覆蓋區地貌形態的判斷，需要根據邊緣裸露地表和植被縫隙的可見地表，判斷植被覆蓋區地貌形態。對于植被覆蓋區域間雜有裸露地表的，需要注意植被降低高程處理后與裸露區域的地形自然協調；對于植被濃密完全覆蓋區域，地形判斷要符合區域地貌特征，還需要判斷出是尖銳深溝還是圓滑淺溝，是有起伏還是平地，避免植被覆蓋區地形表達的異常。植被覆蓋區域編輯前后效果如圖6所示。

圖6 植被覆蓋區域的地形表達

2.4 陰影區域

陰影區域影像紋理特征通常較弱，影像匹配結果中出現大錯的幾率較高。人工交互編輯時，應注意替補使用同一區域不同影像的匹配結果。由于角度及光照的影響，不同影像陰影覆蓋區域范圍不同，同一區域不同影像匹配結果的替補使用，可以最大化減少人工編輯工作量。

另外，陰影區域編輯時，還可通過對陰影區域影像色調的調整來增加對地形特征的辨識度，使編輯結果更符合實際地形。陰影區域編輯前后效果如圖7所示。

圖7 陰影區域的表達

2.5 地形突變區域

地形突變區域通常位于坡腳、陡崖和陡坎處，受匹配成果格網間隔的制約，地形突變處的匹配結果很難準確體現出突變處的地貌形態，即使采用濾波及降低高程等處理也不易準確表達地形突變處的地形。對于地形突變處通常采用特征線構TIN的方式進行編輯。從編輯后的曲線的形態上看，坡腳、陡崖和陡坎處曲線比較密集，與地形地貌貼合較好，反之地形突變處曲線稀疏的地方與地貌不符。地形突變區域編輯前后效果如圖8所示。

圖8 地形突變區域的表達

3 DEM質量檢查方法

實景三維DEM質量檢查內容包括DEM起止點坐標及范圍、DEM數據格網尺寸、數據文件存儲格式和數據結構、相鄰圖幅之間接邊、投影信息參數和所使用影像的時相及質量等。實景三維DEM數據檢查方法通常包括人工檢查和程序檢查。人工檢查分為二維暈渲檢查和三維立體檢查。二維暈渲檢查主要是檢查是否有與實際地貌不符的臺階、硬棱、粗差和跳點等，不能出現地貌突變和異常，以滿足可視化展示的需要。程序檢查通常是對格網坐標、數據組織格式、圖幅間接邊、水域置平和元數據的內容及格式進行檢查。

3.1 二維暈渲檢查

DEM暈渲圖的過程檢查是采用PhotoMaper軟件，通過設置放大比例，再使用DEM動態暈渲功能瀏覽DEM暈渲圖，能更直觀地發現DEM數據中存在的臺階、粗差和硬棱等問題，同時還要結合DOM來判斷這些問題是否為暈渲異?，F象。

實際生產中，通常是利用ArcMap軟件對DEM成果進行檢查驗收。利用ArcMap軟件的影像分析功能生成DEM暈渲圖，逐屏瀏覽暈渲圖，檢查是否存在臺階、粗差和硬棱等問題。ArcMap中的暈渲顯示效果相當于PhotoMaper軟件中放大2倍比例的效果。因此在生產中作業人員在PhotoMaper軟件檢查DEM暈渲圖時，要在放大2倍比例的狀態下進行。兩種軟件的暈渲效果見圖9。

圖9 兩種軟件的暈渲效果

3.2 三維立體檢查

利用PhotoMaper軟件，在立體環境下，利用DEM等視差曲線及格網點顯示，在立體模型上進行套合檢查[3]。在進行套合檢查時，如果以一種等視差曲線的間距進行檢查就很難發現平坦區域存在的問題。根據不同地形類別設定等視差曲線的間距，平地、丘陵地通常設置為2 m，山地設置為5 m，高山地設置為10 m[3]。對于山地、高山地圖幅內的平坦區域，需要將等視差曲線的間距改為2 m 進行立體套合檢查；對于丘陵地圖幅內的陡峭山地，則需要將等視差曲線的間距改為5 m進行檢查，避免出現視差曲線的間距過小影響對地形判讀的準確性。

對于存在影像紋理差異的區域，在立體檢查過程中需調節影像亮度，對不同紋理區域分別調整影像亮度，得到適合立體檢查的各個不同紋理區域的影像亮度，以便準確判讀各種地貌細節特征。

逐屏檢查等高線及格網點與立體模型的貼合狀態時，將等高線與格網點的顯示設置為快捷鍵，便于切換等高線與格網點顯示，能更直觀地檢查建筑物、橋梁、植被等非地面區域的DEM高程點是否與地面高程一致，山脊、溝谷處DEM高程點是否與地貌形態表現得一致。

對于水域檢查，首先，在立體模式下檢查水域范圍采集的正確性；其次，利用DEM暈渲疊加等視差曲線及水域范圍，檢查靜止水域內DEM高程是否合理，不允許出現水域高程高于岸邊高程的情況，同時水域高程也不能過低；最后，檢查流動水域寬度大于50 m的是否是自上而下平緩過渡表示[4]。

3.3 程序檢查

利用檢查軟件對DEM數據的格網坐標、數據組織、圖幅接邊、水域置平及元數據進行檢查。首先根據比例尺、圖幅外擴范圍設置各檢查項的環境參數，再進行各項檢查。 需要注意，對水域的檢查結果還需要導入圖幅內進行立體排查，如果出現水比岸高的點，可能是岸邊存在錯誤的低點，修改低點處高程至地面高程即可。

4 結 語

本文從實景三維中國建設項目DEM生產需求出發，通過對PixelGrid、CIPS、INPHO 3種軟件匹配DSM數據的效果進行對比，分析了不同軟件匹配DSM數據各自的優劣勢，提出優勢互補的利用方案。DEM人工編輯是制作DEM的難點，從作業難點、困難區域、不同地形地貌等方面對DEM生產過程中出現的主要問題進行了分析，給出合理的解決方法。為了保證產品質量，從二維暈渲、三維立體和程序三方面進行質量檢查，以有效控制DEM成果質量。隨著DEM的廣泛應用，對DEM的質量要求也會越來越高，生產中需要不斷探索新方法，以適應發展需要。