基于全球測圖項目的林地區域DSM 與DEM 數據制作流程優化

潘進琦，茍衛濤，翟 娜

（1.新疆地礦局第一地質大隊，新疆昌吉 831100； 2.自然資源部第一航測遙感院，陜西西安 710054）

0 引言

全球測圖項目是基于全球區域，依托國產資源三號等衛星影像數據構建立體模型，利用專業的軟件設備，生產高精度的數字表面模型（DSM）、數字高程模型（DEM）、數字正射影像（DOM）及核心矢量要素的基礎測繪項目。項目啟動于2018 年，隨著技術的不斷進步和經驗的積累，產品質量的檢查要求也隨之細化，對于DSM、DEM 數據要求無植被覆蓋地表區域的高程數值嚴格保持一致。本文基于全球測圖項目，著重探討林地區域DSM、DEM 數據的制作處理，利用PhotoMap 等軟件進行交互式數據處理，實現快速高效地數據制作。

1 DSM數據制作資料

1.1 影像資料

由自然資源部國土衛星遙感應用中心統一提供資源三號衛星影像數據及部分天繪衛星立體衛星影像數據。原始影像坐標系統為WGS-84 坐標系統。

1.2 SRTM數據

由美國航空航天局（NASA）和國防部國家測繪局（NIMA）聯合測量的間距為30 m 的DEM 數據，在本項目應用時應進行重采樣處理，對云雪覆蓋區域和影像絕對漏洞區域的數據進行替補。

1.3 備查點

備查點數據采用txt 文件格式，以景為單位存儲，一個txt 文件中包括每個備查點的大地坐標（經度、緯度、大地高）。根據生產需要，轉換為大地坐標數據格式的檢測文件，用于DSM 成果質量檢測。

1.4 匹配軟件

通常使用的DSM 匹配軟件有Pixel Factory、Pixel Grid、Inpho、Geoway CIPS 等軟件。各種軟件基于加密平差結算后的衛星軌道模型RPC 參數和衛星影像數據，建立工程，根據不同的軟件，設置影像投影參數及DSM 間距等選項，由軟件進行DSM 數據的自動匹配計算，匹配完成后，轉換成通用的DSM 數據格式。

2 數據規格與技術指標

2.1 數學基準

平面坐標系采用WGS-84 坐標系，投影方式采用UTM 投影，6 度分帶，坐標單位為m，小數點后至少保留2 位，不加帶號。高程基準采用基于WGS-84 橢球面的大地高系統，坐標單位為m，小數點后至少保留2 位。

2.2 數據格式

DSM 數據及DEM 數據以非壓縮的Image（*.img）格式進行數據組織與存儲。質量檢測報告采用文本（*.txt）格式存儲。元數據采用Excel（*.xls）格式存儲。

2.3 格網間距

格網間距采用10 m，其在X、Y軸方向的分辨率保持一致。

3 技術路線

基于衛星影像，利用影像處理系統，建立像對，通過多模型、多基線算法自動匹配獲取DSM，對云、雪及云影覆蓋區域、水域及其他異常匹配區域進行人機交互編輯，并完成接邊、鑲嵌、裁切等處理，填寫元數據，生產滿足本項目要求的DSM、DEM 產品。

3.1 DSM生產

3.1.1 DSM匹配

基于區域網平差優化后的衛星影像及定向參數，利用下視、前視、后視影像創建立體像對，開展密集點云匹配，生成單個立體像對的DSM，進行自動鑲嵌、濾波［1］、粗差剔除處理生成規則格網的DSM數據。

為了提高匹配精度，優先采用三視匹配，如果三視匹配質量不佳時，可以選用質量好的兩視影像進行匹配。對于匹配效果不理想的區域，可通過多種方式和手段進行匹配驗證，尋找最優的匹配方法。在地形高差特別大的山區和高山區，自動匹配的DSM 容易出現山頭消失、山谷達不到底的情況［2］，通過指定SRTM 等已有地形參考資料作為初始值，提高DSM 在山頭、山谷等地形急劇變化區域的精度。對于大面積影像紋理較弱的區域，可以通過影像增強、多軟件匹配、多視角匹配等方法，優選效果最佳的匹配策略進行DSM 匹配。

3.1.2 DSM編輯

基于立體衛星影像，在立體環境下消除自動匹配出現的錯誤區域，保證編輯后的DSM 要與立體模型套合，地貌暈渲狀態合理，不存在明顯的飛點、跳點等粗差。DSM 編輯采用平面編輯與人工立體編輯相結合的方式，在平面編輯環境下，參考DOM，通過高程值內插方式生成等高線、動態暈渲等方法發現自動匹配造成的錯誤，并通過自動濾波、人工交互編輯等方法進行改正；人工立體編輯采用全數字立體測圖軟件基于平差優化后的RPC 參數恢復立體模型，疊加DSM 進行編輯，以改正平面編輯環境無法改正的錯誤［3］。

3.2 DEM編輯

在DSM 數據編輯成果的基礎上，重點對林地及人工建筑物、構筑物參考周圍地形特征進行降高處理，使編輯后的DEM 數據能真實反映實際的地貌特征。對于無植被覆蓋地表區域DSM 數據，要使其與DEM 數據保持高程數值上的一致。針對破碎地貌的DEM 生產，原則上寬度大于100 m 的山脊和山谷，經編輯后DEM 必須保持實際山脊、山谷等地形特征且滿足精度要求；寬度小于100 m 的按破碎微地貌處理，只需體現整體起伏的地形形態特征。

4 DSM、DEM作業流程的優化

通過實踐發現傳統流程先制作DSM，再制作DEM 數據，其在林地區域存在以下問題：

1）對于林地和無植被覆蓋地表犬牙交錯的區域，作業時需要放大影像倍率采集，才能精確采集林地范圍。若林地邊界采集有誤，則導致無植被覆蓋地表范圍DSM 與DEM 數據不能在高程數值上保持一致，主要工作量集中在精確圈定林地范圍上，導致效率低下。

2）DSM 編輯時，為保證林地區域的特征，僅對粗差和匹配錯誤的區域進行處理，對無植被覆蓋區域，需要精確圈定作業范圍進行局部濾波處理，因而效率較低。DEM 數據編輯時可以根據生產需要，進行大范圍的整體濾波處理，以消除粗差，效率較高。

經過總結分析，基于影像解譯技術，利用軟件精確地對影像進行地物分類，精準提取、獲取林地與無植被覆蓋地表的范圍線，就能減少人工采集林地邊界的工作量，從而達到提高效率的目的。

本項目可以先做DEM 數據，對數據進行整體濾波消除粗差，重點保證平地區域高程精度滿足限差要求。然后對林地數據進行立體降高處理，制作合格的DEM 數據，利用軟件提取的林地范圍線，將原始匹配DSM 數據中的林地區域數據和編輯后成果DEM 數據中的無植被覆蓋區域數據進行融合處理，就得到成果DSM 數據。這樣既保留了原來DSM 匹配數據的特征，又在無植被覆蓋地表區域與DEM 數據高程數值保持完全一致，從而提高了數據生產的效率。

4.1 基于Photoshop邊界的提取

經過反復嘗試，使用Ecognition（易康）等影像分類軟件效果均不理想。我們總結了基于Photoshop 軟件自動對影像分類的方法，簡單易操作，效果比較理想。用Photoshop 打開影像數據，林地區域的影像像素的RGB 值約在（146，167，148），無植被覆蓋地表像素的RGB 值約在（201，200，199）。利用Photoshop 的色彩范圍選擇功能，在影像上選取林地的取樣顏色，程序自動根據設置的顏色容差范圍，將相似的圖斑自動選擇就近合并，并生成選擇范圍線，從而達到按像素值對影像進行分類的目的。若影像紋理較模糊，可以通過調整影像對比度，增加影像反差值的方法對影像進行預處理，利于軟件按范圍線進行提取。若生成的范圍線太過精細，生成的細小范圍較多，可以將選區先外擴10 個像素，之后再收縮8 個像素，可以有效地消除一些較短的線及小圈。

Photoshop 軟件根據不同的取樣顏色生成不同的選擇范圍。然后將底圖模式轉換為索引顏色，把植被覆蓋區域的范圍填充成黑色，然后利用反選功能將其他區域（無植被覆蓋地表區域）填充成白色，將分類結果保存為TIF 格式的數據。利用ArcGIS軟件將二值圖轉換為矢量數據，如圖1 所示。

圖1 矢量轉煥后的提取邊界數據

接著將矢量數據參考DOM 數據進行編輯處理，使其能夠精確地將林地與無植被覆蓋地表區分出來。

4.2 DEM數據及DSM數據的處理

1）DEM 數據的編輯處理。

首先需要備份好初始匹配的DSM 數據，按照設計書要求，對DEM 數據進行編輯處理，包括水域的處理及粗差的消除。

2）DSM 數據處理。

基于PhotoMap 軟件，可以利用其基于已有范圍線批量替補的功能，實現DSM 初始匹配數據和成果DEM 的融合處理，以便生成DSM 數據。在生產作業中，若替補范圍比較小，替換速度及結果尚可，但遇到較大范圍的數據替補，會出現死機情況，無法進行替換。經過試驗分析，本項目提出制作掩膜數據的作業思路。

3）掩膜數據的制作。

利用編輯好的矢量邊界數據，利用ArcGIS 軟件將矢量數據轉換為柵格數據，將林地數據的高程值設為5000（根據經驗及作業區域的高程情況設置為一個不會出現的高程數字），無植被覆蓋地表高程設置為-99 999（無效高程值區域）。需要對掩膜柵格數據進行坐標取整，使其起始點坐標數值為DEM格網間距的整數倍，后期進行拼接處理時才不會出錯，掩膜數據的范圍要大于作業范圍才能保證圖幅邊沿數據的正確。

4）過程DSM 數據處理。

基于PhotoMap 軟件，將DEM 數據和掩膜數據進行拼接，拼接時重疊區域選擇取極大值的方法，這樣就得到新的DSM 過程數據。在無植被覆蓋地表區域和DEM 保持一致，林地區域統一高程值為5000，利用數據轉換功能，將該數據轉換為文本格式的數據，用文本編輯器將5000 替換為-99 999，這樣處理后的過程DSM 數據就是剔除林地區域數據僅保留無植被覆蓋地表區域的DEM 數據。

5）成果DSM 數據處理。

將過程DSM 數據和初始DSM 數據進行拼接，作業中先選擇過程DSM 數據，然后選擇初始DSM數據，利用PhotoMap 軟件的填補空隙功能，將初始DSM 數據的林地區域數據替換到過程DSM 數據的林地區域，即實現成果DSM 的制作，如圖2、圖3 所示。圖2、圖3 所展示的區域為1∶50 000 比例尺成果數據的局部截圖。

圖2 DEM 成果數據

圖3 DSM 成果數據

通過DOM 疊加DSM 和DEM 生成的曲線，清楚地發現同名地物無植被覆蓋區域等高線的形態及趨勢完全一致，從而說明其高程值完全一致，實現了無植被覆蓋區域高程值相同的目的。

6）成果質量檢查。

利用前期轉換好的備查點對DSM 數據精度進行檢查，備查點數據來源于衛星影像空三加密時自動匹配的特征點，經過空三加密后，獲得其三維坐標，用于檢測DSM 數據的數學精度。

對同名影像區域利用DSM、DEM 數據做高程數據差值，人工重點核查無植被覆蓋區域高程數值是否一致，對高程差值大于40 m 的數據區域，在立體上進行確認修改。立體無誤后，利用暈渲圖的方式進行圖面檢查，不應出現硬折等暈渲異常情況。利用程序進行裁切坐標、接邊差、投影方式、水域置平等檢查項，保證產品的質量。

5 結語

在全球測圖項目的DSM 和DEM 產品制作中，基于生產實踐，總結出的技巧應用于測繪項目的生產中，提高了作業效率，縮短了工期，為以后的類似項目提供了寶貴的參考依據。隨著科技的進步，以后會有更高效的方法進行DSM 與DEM 數據的生產處理。