基于WorldView-3卫星遥感影像立体测图方案研究
WorldView-3卫星和WorldView-4卫星为各大地图供应商提供更好的卫星影像解决方案
北京揽宇方圆信息技术有限公司WorldView-3卫星和WorldView-4卫星为各大地图供应商提供更好的卫星影像解决方案WorldView-4卫星同2014年成功发射的WorldView-3卫星一样，WorldView-4能够捕获全色分辨率31厘米和多光谱分辨率1.24米的卫星影像。
WorldView-3号卫星以0.31米的分辨率进行高光谱图像的采集，图像的清晰度将是其他卫星公司的5倍。
除此之外，WorldView-3还将为用户提供光谱分布最为丰富的商业卫星图像，并将成为第一颗提供多种短波红外线(SWIR)波段的卫星，它使透过雾霾、烟尘以及其他空气颗粒进行精确图像采集成为可能。
WorldView-3也是唯一一颗装备CAVIS装置(云层、气溶胶、水汽、冰雪等气象条件下的大气校正设备)的卫星，通过该装置可以对气象条件进行监测并进行数据的校正，这也将达到一个前所未有的技术水平。
对于WorldView-3卫星创造的价值和意义，Jeffrey R.Tarr这样解释：“WorldView-3将赋予我们卫星星座独一无二的竞争力，并且可以提供给客户从未体验过的清晰卫星影像和观测数据，它也推动着我们建立一个不断更新的地球数字图库。
”WorldView-3卫星以及CAVIS大气监测仪由鲍尔航空航天技术公司制造，集成高光谱设备由Exelis公司提供，其中包括望远镜、传感器、短波红外线系统。
WorldView-3也成为首颗集所有顶尖设备于一身的商业卫星。
WorldView-3卫星的发射开创了更高级别清晰度的卫星影像新时代，也使DigitalGlobe进一步扩展了其图像产品范围，将为各大地图供应商提供更好的卫星影像解决方案。
北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。
城市绿地生态系统服务功能及其价值评估——以深圳市福田区为例
城市绿地生态系统服务功能及其价值评估——以深圳市福田区为例姜刘志;杨道运;梅岑岑;班远冲;杨小毛【摘要】根据WorldView-3遥感影像数据,对深圳市福田区城市绿地的空间分布特征进行了分析,在此基础上构建指标体系对其生态服务价值进行评价.结果表明:福田区城市绿地的生态服务价值为11 683.41万元,单位面积城市绿地的生态服务价值为8.35万元;各项生态服务价值排序为:固碳释氧＞涵养水源＞调节气候＞环境净化＞维持生物多样性＞土壤保持＞景观游憩;从单位面积生态服务价值来看,乔木最大,草地最低,具体表现为乔木＞乔灌＞乔草＞乔灌草＞灌木＞灌草＞草地;从各街道分布情况来看,莲花街道＞沙头街道＞香蜜湖街道＞梅林街道＞福田街道＞福保街道＞园岭街道＞华强北街道＞华富街道＞南园街道,其价值量大小主要取决于各街道所拥有的城市绿地面积.作为深圳市的中心城区,福田区在今后的城市绿地建设规划与管理过程中,要适当考虑不同类型城市绿地的空间异质性,优化城市绿地结构,维持绿地系统的生态平衡,充分发挥绿地系统的生态服务与功能.%Based on the interpretation results of Worldview-3 data,the spatial distribu tion characteristics of city green space is analyzed in Futian District,and its ecological service value is assessed,referring to the Forest Ecosystem Service Function Evaluation Specification.The results showed that:1) the ecosystem service value of urban green space reached up to 116.834 1 million Yuan in Futian District,and the average value per unit area was 83,500 Yuan.2) Various kinds ecological service values were sorted as follows:carbon fixation and oxygen release＞water resources conservation ＞climate regulation＞environment purification＞ biodiversity maintenance＞ soil conservation＞ landscape recreation.3) The average value per unit area was various among different urban green space,namely,arbor＞arbor-shrub＞arbor grass＞arbor-shrub-grass＞ shrub＞ shrub-grass＞grass.4) The value of urban green space in different sub district depended on the respective area of urban green space,namely,Lianhua＞Shatou＞Xiangmihu＞ Meilin＞Futian＞ Fubao＞ Yuanling＞ Huaqiangbei＞ Huafu＞Nanyuan.As the central urban area in Shenzhen,it is important for Futian District to increase spatial heterogene ity,diversify species composition,optimize plant structure,and provide sound urban green space management,which is able to maintain the ecological balance and improve the ecological services of urban green space.【期刊名称】《华中师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(052)003【总页数】8页(P424-431)【关键词】城市绿地;生态系统服务功能;价值评估;深圳市;福田区【作者】姜刘志;杨道运;梅岑岑;班远冲;杨小毛【作者单位】北京大学城市与环境学院,北京100871;北京大学香港科技大学深圳研修院,广东深圳518057;深圳市深港产学研环保工程技术股份有限公司,广东深圳518055;深圳市深港产学研环保工程技术股份有限公司,广东深圳518055;深圳市深港产学研环保工程技术股份有限公司,广东深圳518055;深圳市深港产学研环保工程技术股份有限公司,广东深圳518055;北京大学城市与环境学院,北京100871;深圳市深港产学研环保工程技术股份有限公司,广东深圳518055【正文语种】中文【中图分类】Q346+.3;X171.1随着城市化进程的日益加快和城市人口的高度集中，用地紧张、交通拥挤、污染加重等环境问题严重干扰着城市生态系统，使其成为人为的生态脆弱带.作为城市生态系统的重要组成部分，城市绿地是指城市中保持着自然景观，或自然景观得到恢复的地域.从景观生态学角度来看，城市绿地是指在城市灰色基底上具有一定格局和生态功能的绿色斑块和廊道[1].城市绿地在调节气候、保持土壤、涵养水源、净化环境、维持生态系统稳定等方面具有重要作用，是城市环境的“绿色卫士”[2-3].然而，长期受传统经济理念的影响，城市绿地尚未形成市场需求，其生态价值更难以真正体现.因此，合理评价城市绿地的生态服务价值不仅是充分发挥其生态功能的基础，也是城市主体开展绿地建设与规划管理的重要依据.从定性研究到定量估算，城市绿地生态服务价值评价已逐渐成为国内外研究的热点[4].Costanza等[5]对全球生态系统的价值评估为城市绿地生态系统研究奠定了基础；Zoulia等[6]对雅典城市绿地的缓解热岛效应进行了监测；Larondelle & Haase[7]对欧州城市绿地的气候调节、降温及娱乐等生态服务功能进行了定量评价.国内很多学者也通过建立不同的指标体系，对北京、上海、广州等[8-14]城市的绿地生态系统服务功能进行了综合评价.但目前关于城市绿地生态系统的价值评估大多集中于大、中型城市，对于区域层面的城市绿地生态系统的评估甚为少见.本研究根据WorldView-3遥感影像解译结果，首先分析了深圳市福田区城市绿地的空间分布特征，在此基础上，对城市绿地生态系统的服务价值进行定量评估，以期为深圳市福田区城市绿地的规划建设与管理、区域生态环境改善以及城市生态系统持续健康发展等提供一定的理论依据.1 研究区概况福田区位于深圳市中部，总面积78.66 km2，占全市面积的4%，下辖福保、福田、华富、华强北、莲花、梅林、南园、沙头、香蜜湖、园岭10个街道.福田区属于亚热带海洋性季风气候，冬暖夏凉，温和湿润，多年平均气温为22.5℃，多年平均日照时数为1 933.8 h，多年平均降雨量为1 966.3 mm，常年盛行东南风，多年平均风速为2.7 m/s.经过十多年的城市开发建设，除北部的梅林山体、南部的红树林保护区外，大部分区域已发展成为城市建成区.福田区立足中心城区的特色及惠及民生的追求，持续开展公园建设，全力打造“公园之城”，公园总数达109个，其中市政公园12个，社区公园97个，“百园福田”已然形成；已建成绿道146.9 km，基本实现了城区公共绿地系统的有机串联和衔接.2 数据与方法2.1 城市绿地数据采集方法本研究选取2015年1月31日的WorldView-3原始数据(包括空间分辨率为1.24 m的多光谱数据和空间分辨率为0.31 m的全色数据)作为主要数据源，以1∶50 000的DEM数据、福田区行政区划图、土地利用现状图等为辅助数据，主要用于遥感数据的几何校正、监督分类以及精度检验等.在Erdas image遥感处理平台上对WorldView-3遥感数据进行几何纠正、空间配准、数据融合、图像增强等预处理，通过野外调查，建立福田区不同类型城市绿地的遥感解译标志.在ArcGIS9.3中进行人工目视判读解译，并结合实地抽样调查进行验证，对误判的类型进行修正，得到福田区2015年城市绿地现状分布专题图.本研究中的城市绿地资源是指分布于基本生态控制线范围以外的各种绿地，包括各种公园绿地、社区绿地、交通绿地、附属绿地等.根据城市绿地植被的种植结构，将其分为乔木、灌木、草地、乔灌草、乔灌、乔草和灌草7类.2.2 城市绿地生态服务价值评价方法通过参考国内外已有研究成果[11，15-19]，综合考虑深圳市福田区特定的气候条件、生态环境、社会经济发展水平以及城市绿地的主要生态服务功能，按照评价因子的整体性、前瞻性、简单可操作性、相关性和便于比较性原则[20]，选取土壤保持(固土、保肥)、涵养水源(调节水量、净化水质)、环境净化(吸收SO2、NOx、氟化物、滞尘)、固碳释氧(固碳、释氧)、调节气候、维持生物多样性、景观游憩等7个大项14个小项构建城市绿地生态服务功能评价体系.根据不同生态服务功能的特点，分别采用替代成本法、替代工程法、恢复费用法、影子工程法等对城市绿地的各项生态服务功能进行价值评价.评价过程中所涉及到的相关参数、系数尽量选取与福田区土壤、气候、植被分布特征基本一致的深圳市、广东省或邻近区域的研究结果[21-32](详见表1)，相关建设成本、恢复费用等社会公共数据采用《森林生态系统服务功能评估规范(LY/T1721-2008)》[33]中推荐使用的价格.表1 福田区城市绿地生态服务价值核算因子汇总表Tab.1 Parameters of ecological service value of urban green space in Futian District核算内容核算因子参数取值资料来源土壤保持现实土壤侵蚀模数0.718 5 t/(hm2·a)采用欧阳志云等[21]关于《海南岛生态系统生态调节功能及其生态经济价值》的研究结果潜在土壤侵蚀模数10.925 7 t/(hm2·a)土壤容重1.585 g/cm3采用张波等[22]关于《深圳城市绿地土壤孔隙状况与水分特征研究》的研究结果土壤有机质含量25 g/kg采用周波等[23]关于《深圳市光明新区土壤肥力时空演变的主成分分析》相关研究成果土壤含氮量610 mg/kg土壤含磷量153 mg/kg土壤含钾量203mg/kg涵养水源地表径流量262.4 mm采用刘树华等[24]关于《鼎湖山主要生态系统的水热过程研究及脆弱性初探》的相关数据环境净化SO2年吸收率120.85 kg/hm2采用《中国生物多样性国情研究报告》[29]中的相关研究结果HF年吸收率4.65 kg/hm2NOx年吸收率380 kg/hm2年滞尘量10.11t /hm2提供负离子平均浓度1650个/cm3采用刘凯昌等[25]关于广州市不同植被类型提供负离子浓度的调查结果植被平均高度4m固碳释氧土壤固碳速率1.701 t/(hm2·a)采用郭然等[30]关于《中国草地土壤生态系统固碳现状和潜力》的研究结果调节气候植被蒸腾吸热量4.59×108 J/(hm2·d)采用张彪[31]等关于《北京城市绿地的蒸腾降温功能及其经济价值评估》的相关研究成果3 结果与分析3.1 福田区城市绿地空间分布特征根据WorldView-3遥感影像解译结果，深圳市福田区城市绿地面积为1 398.75 hm2，占福田区总面积的17.78%.其中，乔木面积为1 035.78 hm2，占城市绿地总面积的74.05%；灌木面积为55.28 hm2，占城市绿地总面积的3.95%；草地面积为176.04 hm2，占城市绿地总面积的12.59%；乔灌草面积为46.52 hm2，占城市绿地总面积的3.33%；乔灌面积为37.67 hm2，占城市绿地总面积的2.69%；乔草面积为38.14 hm2，占城市绿地总面积的2.73%；灌草面积为9.32 hm2，占城市绿地总面积的0.67%(如表2和图1).从空间分布情况来看，莲花街道的城市绿地面积最大，达325.80 hm2，占福田区城市绿地面积的23.29%；其次是沙头街道、香蜜湖街道、梅林街道和福田街道，面积之和约占福田区城市绿地总面积的56%；南园街道、华强北街道、华富街道和园岭街道的城市绿地面积最少，面积之和仅占福田区城市绿地总面积的14.2%.表2 福田区2015年城市绿地分布情况Tab.2 The distribution of urban green space in Futian District in 2015 hm2城市绿地类型福田区各街道分布情况福保福田华富华强北莲花梅林南园沙头香蜜湖园岭乔木1035.7863.64127.4342.1543.94250.3132.8621.13156.79143.3154.23灌木55.285.6310.220.580.3113.147.800.409.696.600.91草地176.0412.289.092.396.0325.9519.655.4470.8020.683.73乔灌草46.523.339.260.820.1414.452.640.954.908.361.67乔灌37.672.832.073.920.965.250.380.394.3515.731.79乔草38.147.282.081.250.8913.783.830.542.872.842.78灌草9.320.870.230.750.092.930.240.182.031.900.10合计1398.7595.86160.3851.8652.36325.8167.429.03251.43199.4265.21图1 福田区城市绿地的空间分布情况Fig.1 The spatial distribution of urban green space in Futian District这一空间分布特征除与各街道行政区划面积大小相关外，主要与各类公园及绿地的分布情况有关.莲花山公园、香蜜湖公园以及部分没有纳入生态控制线范围内的梅林山体的分布是莲花街道、香蜜湖街道和梅林街道城市绿地面积较大的主要原因；位于沙头街道的深圳高尔夫俱乐部，以及市民中心和深南大道片区公共绿地的分布使得沙头街道和福田街道城市绿地面积较大；由于没有公园分布，仅有少量的道路绿地和零星的社区绿地，南园街道、华强北街道、华富街道和园岭街道的城市绿地面积较少.3.2 福田区城市绿地生态系统服务价值作为城市生态环境的重要组成部分，城市绿地蕴含着巨大的生态服务价值.经核算，2015年深圳市福田区城市绿地生态服务总价值为11 683.41万元，单位面积城市绿地的生态服务价值为8.35万元，人均城市绿地生态服务价值为81.1元.从价值构成来看，固碳释氧功能的价值最高，达4442.3万元，占总价值的38.02%，其中，固定二氧化碳量为17 509.57 t/年，释放氧气量为39 301.5 t/年；其次是涵养水源和调节气候功能，价值量分别为3 778.67万元、2 570.16万元，三者之和占总价值的92.36%；而环境净化、土壤保持、维持生物多样性和景观游憩功能价值相对较小，四者之和占总价值的比例不足8%.从城市绿地的不同类型来看，乔木的生态服务价值最高，达8 712.05万元，占总价值的74.56%；其次是草地，生态服务价值为1 428.79万元，占总价值的12.22%；灌草的生态服务价值最低，仅有76.12万元.从单位面积生态服务价值来看，乔木最大，高达8.41万元/ hm2，而草地最低，仅为8.12万元/ hm2，包含乔木在内的不同绿地结构的生态服务价值均高于单一的灌木和草地类型，即乔木>乔灌>乔草>乔灌草>灌木>灌草>草地.表3 福田区2015年城市绿地生态服务价值评价结果Tab.3 Ecosystem service value of urban green space in Futian District in 2015 万元城市绿地类型土壤保持涵养水源环境净化固碳释氧调节气候维持生物多样性景观游憩总价值单位面积价值乔木127.592798.12256.713292.101903.21228.79105.528 712.058.41灌木2.05149.3413.42175.34101.588.643.99454.348.22草地6.33475.5742.60557.20323.4716.127.501 428.798.12乔灌草3.04125.6711.35147.5585.487.273.36383.728.25乔灌3.02101.769.24119.6169.227.103.28313.238.32乔草3.03103.039.33120.9770.085.962.76315.168.26灌草0.3425.182.2629.5317.131.150.5476.128.17合计145.403778.67344.914442.302 570.16275.03126.9411 683.418.35福田区各街道城市绿地生态系统服务价值量及分布见图2.从图中可以看出，莲花街道城市绿地的生态服务价值最高，为2 692.41万元，占福田区总价值的23.29%；南园街道城市绿地的生态服务价值最低，为239.92万元，仅占福田区总价值的2.08%.由于城市绿地内部结构相似，不同街道城市绿地生态服务价值量的差别主要体现在街道所拥有的城市绿地面积的大小，即莲花街道>沙头街道>香蜜湖街道>梅林街道>福田街道>福保街道>园岭街道>华强北街道>华富街道>南园街道.从人均城市绿地的生态服务功能价值来看，香蜜湖街道最高，达165.07元/人，其次是莲花街道，151.32元/人，南园街道最低，仅20.43元/人.4 结论与讨论基于WorldView-3遥感影像解译结果，本研究分析了深圳市福田区城市绿地的空间分布特征，并对福田区城市绿地的土壤保持、涵养水源、环境净化、固碳释氧、调节气候、维持生物多样性、景观游憩等7项生态服务价值进行评价.结果表明，福田区共有城市绿地1 398.75 hm2，占福田区总面积的17.78%；2015年福田区城市绿地生态系统服务总价值高达11 683.41万元，单位面积城市绿地的生态系统服务价值为8.35万元；城市绿地生态服务价值的大小排序为：固碳释氧、涵养水源、调节气候、环境净化、维持生物多样性、土壤保持、景观游憩；从不同类型城市绿地的单位面积生态服务价值来看，乔木最大，草地最低，具体表现为乔木>乔灌>乔草>乔灌草>灌木>灌草>草地；从各街道分布情况来看，其价值量的差别主要体现为所拥有城市绿地面积的大小，即莲花街道>沙头街道>香蜜湖街道>梅林街道>福田街道>福保街道>园岭街道>华强北街道>华富街道>南园街道.图2 福田区各街道城市绿地生态系统服务价值Fig.2 Ecosystem service value of urban green space in each sub-district in Futian District区别于森林、草地、湿地等自然生态系统，城市绿地系统受人为干扰更为强烈，在自然和人为因素共同影响下的物质流、能量流和信息流更为复杂[34]，鉴于这种复杂性，目前还没有统一的量化方法来评价城市绿地的生态服务价值.福田区作为深圳市的中心城区，其城市绿地大多是通过人工规划和营造而成，与自然状态下的绿地具有一定的差异性，而本研究在选取某些参数时主要参考自然生态系统的相关研究结果，导致城市绿地系统的部分生态服务价值被人为高估.除此以外，城市绿地所提供的生态服务功能不仅局限于文中提到的7个方面，如杀菌、减噪等生态功能，物质产出等经济功能，以及维护人类健康等社会功能均没有被纳入到评价指标体系中.因此，本研究只是应用生态经济学原理对福田区城市绿地的生态服务价值进行粗略与保守估计，但基本可以反映福田区城市绿地主要生态服务功能的价值.同时，选取乡镇街道作为最小核算单元，可以使城市绿地的生态服务价值更加明确，若将各街道范围内城市绿地的面积及价值进行定期动态更新，可以在一定程度上直观反映城市开发建设活动对城市绿地系统的影响与破坏，进而作为领导干部政绩考核和离任审计的重要依据之一.由于城市独特的生态环境，城市绿地的生态服务价值构成也与森林、草地、湿地等自然生态系统显著不同.在福田区城市绿地生态系统中，固碳释氧、涵养水源和调节气候三项生态功能价值构成比例超过92%，而其他几项指标价值所占比例不足8%，由此说明，福田区城市绿地的主要生态服务功能是固碳释氧、涵养水源和调节气候，同时也反映了城市绿地在固碳增汇、涵养水源、缓解城市热岛效应方面潜力巨大.虽然福田区城市绿地的环境净化功能价值比较低，价值构成比例仅为2.95%，但是由于该项功能不具有空间转移性，只能依靠城市系统内部来实现[35]，因此，福田区在今后的城市绿地建设与规划过程中，要重点考虑如何充分发挥城市绿地的环境净化功能.城市绿地系统生态服务功能的高低不仅取决于城市绿地的数量，即面积的大小，更取决于城市绿地的质量，如绿地系统的组成、结构、景观格局以及管理水平等[36].同时，在经济发展与城市建设过程中的一些人类活动将在一定程度上改变绿地生态机体的生存条件，如过多的人为管理和规划将会直接导致绿地植被的同质性特征[36]，对绿地系统的健康构成较大威胁.福田区作为深圳市的中心城区，城市绿化用地极为有限，城市人口迅速增加，公众对于人居环境的需求也在不断提高，因此，不能单纯通过扩大绿地面积来提高城市绿地覆盖率，要适当考虑不用类型城市绿地的空间异质性，通过乔灌草不同植被配置，优化城市绿地结构，增加绿地植物的多样性，维持绿地系统的生态平衡，充分发挥绿地系统的生态服务与功能.参考文献：[1] 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高分辨率卫星遥感影像制作DOM质量检验方法研究
高分辨率卫星遥感影像制作DOM质量检验方法研究作者：金宜来源：《科技创新导报》2019年第17期摘 ; 要：本文基于笔者从事测绘产品质量检验的相关工作实践，探讨了利用WorldView-2、WorldView-3卫星遥感影像制作DOM产品成果的质量检验内容、检验方法以及成果质量评定流程。
通过全数概查和抽样详查的方式，采用人机交互和人工审查相结合的方法进行检查，从而保证影像加工生产的质量控制。
关键词：卫星遥感影像 ;DOM ;质量元素中图分类号：TP751 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1674-098X（2019）06（b）-0127-03目前，遥感卫星影像已经被广泛应用于军事侦察、测绘制图、气象预报、国土资源勘查、环境质量评价和自然灾害监测与防治、以及地球系统科学等研究领域，发挥着极其重要的作用。
为满足日益广泛的前端应用，其定位已不能拘泥于传统的地貌展示，须同时满足分析与建库的需求。
数字正射影像图是利用DEM对遥感影像逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，并按规定图幅范围裁剪生成的，带有公里格網、图廓（内、外）整饰和注记的平面图。
检验其数据的精度、现势性和完整性，也可从中提取自然资源和社会经济发展信息，为防灾治害和公共设施建设规划等应用提供可靠依据。
某城市高分辨率卫星遥感影像图制作项目是基于WorldView-2、WorldView-3卫星遥感影像数据通过对原始影像数据进行正射纠正、对单景正射影像图进行调色、镶嵌和裁切制作1：2000正射影像图成果数据，并对此DOM成果数据进行质量验收。
1 ;检查内容首先，审查项目的资料质量，其中包括技术设计书、技术总结、检查报告、仪器检定证书等文字报告的质量及资料的整理和装订等。
然后，依据《数字测绘成果质量检查与验收》（GB/T 18316-2008）从空间参考系、位置精度、影像质量和逻辑一致性及附件质量5个质量元素对DOM成果进行检验。
浅谈WorldView—2核线影像立体测图
浅谈WorldView—2核线影像立体测图卫星遥感影像大都属于线阵推扫式的一种成像模型，其分辨率的不断提升对于遥感影像数字测图的研究有着相对重要的意义。
[1]和传统匡幅式测量存在差异的地方是线阵CCD所有扫描都要具备较为独立的外方位元素，这就让高分辨率遥感影像核线模型不再呈现出直线状态，而是显示为双曲线。
一、立体遥感影像理论分析（一）数字摄影测量影像核線摄影测量影像是通过双心透视投影理论而得以成像，例如下图所示，使用O 表示左摄影中心，O’表示右摄影中心，按照透视几何原理来分析，只要能够在摄影过程中保证同名光线能够达到对对相交的要求，左右像片所具有的重叠区域能够形成一定的立体效果。
在解析摄影测量立体测图仪器工作过程中，通过光源来替代传统的摄影中心，并于底片面上进行像片安装，通过透视中心、目标点、像点等三点共线的基础，利用调节机械传导杆就能够保证摄像过程中的像片外方位元素得以恢复，从而实现立体观察。
立体成像通过对人眼视差所诱发的立体感特征的运用，能够对根据实际比例缩小的地面模型加以观察。
[2]当使用到数字摄影进行测量时，要能够在计算机屏幕上面达到立体观察的实际效果，还要能够处理航空影像，并对人眼所生成的立体效果加以模拟，从而让左右眼能够看见的影像资料集中在相应的眼部区域。
在进行红绿眼镜或者液晶闪闭功能眼镜配戴之后就能够得以实现。
还需要解决的问题就是计算机屏幕类似于单位平面，所有影像在进行常规摄影时难以和摄影基线实现平行，线面之间会存在微小的一个夹角，两个像平面也会出现一个微小的夹角，这些像片和夹角的外方位元素存在相对密切的关系。
而左右像片要能够显示在计算机平面之上，并从根本上消除人眼存在的是视差，对影像内外方位元素进行计算，通过重新对影像进行重新采集而形成水平核线影像，保证立体测图工作的顺利完成。
图一摄影测量核线几何（二）线阵推扫式卫星影像核线几何很多航空摄影测量影像都是通过面阵得来，在实际成像时也只有单一的摄影中心，线阵CCD推扫式影像从根本上分析为多中心投影，这些不同的投影中心并非是直线进行。
Worldview3(WV3)卫星成像模式及卫星参数介绍
北京揽宇方圆信息技术有限公司Worldview3（WV3）卫星成像模式及卫星参数介绍2014年8月13号,Digitalglobe公司的Worldview3（WV3）卫星已经成功发射并正式运行，WV3卫星提供31厘米全色分辨率\1.24米多光谱分辨率和3.7米红外短波分辨率。
WorldView-3除了提供0.31米分辨率的全色影像和8波段多光谱影像外，还提供8波段短波红外影像。
这颗卫星提供的极高空间分辨率，可以分别更小、更细的地物，可以跟航空影像相媲美。
拥有的覆盖可见光、近红外、短波红外的波谱特征，使WorldView-3拥有极强的定量分析能力，在植被监测、矿产探测、海岸/海洋监测等方面拥有广阔的应用前景。
WorldView-3目前正由Ball Aerospace公司建造，该公司设计并制造了DigitalGlobe目前运行的所有卫星。
卫星载荷包括短波红外传感器和光学仪器在内的成像仪器则由ITT Exelis公司设计和制造。
值得一提的是，ENVI/IDL遥感图像处理软件的制造商Exelis VIS公司是ITT Exelis公司的全资子公司。
Exelis VIS公司为WorldView1/2研发了支持软件，主要是研制基于流程的影像质量控制（QC）软件平台和为NextView计划提供新的影像质量检测工具。
DigitalGlobe现有的卫星群由QuickBird、WorldView-1和WorldView-2组成，WorldView-3将在此基础上进一步扩展这一行业领先的商业成像卫星群的各项功能。
该卫星群对地球表面的任何地点均可实现平均每天两次的访问，因而能够准确捕获包括大部分彩色图像在内的全球75%以上的半米分辨率商业图像。
WorldView-3的平均回访时间不到1天，每天能够采集多达680,000平方公里范围的数据，相对其他亚米级商业卫星有着更广的光谱范围，使其特征提取/变化监测/植物分析等领域有着卓越的表现。
WorldView-2遥感影像融合方法研究
WorldView-2遥感影像融合方法研究李聪;崔希民;王强;崔佳洁;王孟【摘要】随着遥感技术的发展,遥感影像的处理变得越来越重要,其中遥感影像的融合是遥感图像处理的重中之重.近年来,提出许多遥感影像融合的方法,以WorldView-2全色、多光谱影像为数据源,采用Gram-Schmidt、HSV、Brovey、PCA融合算法,以ENVI4.8为处理平台进行影像融合,并利用定量评价指标进行定量化评价.试验结果表明,Gram-Schmidt融合方法对高分辨率影像融合效果最为理想.【期刊名称】《黑龙江工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(028)006【总页数】4页(P17-20)【关键词】影像融合;WorldView-2;Gram-Schmidt;HSV;Brovey;PCA【作者】李聪;崔希民;王强;崔佳洁;王孟【作者单位】中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】P237遥感影像融合是将低空间分辨率的多光谱影像和高空间分辨率的单波段影像重采样生成1幅高分辨率多光谱影像的图像处理技术，使得处理后的影像既具有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。
随着遥感技术的发展，人们对于遥感影像融合的研究也更加深入，Yangrong Ling、Manfred等人提出了一种基于高通滤波的傅里叶变换的HIS高分辨率遥感图像融合算法[1]，该方法用于QuickBird和IKNOS 影像取得了很好的效果；陆欢等人提出了基于PCA与小波变换的彩色图像融合算法[2]，该算法在保持光谱信息的同时，有效地提高了空间细节信息；蒋年德等人提出了基于Curvelet变换的遥感图像融合算法[3]，该方法与小波融合算法相比，具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力；朱继文等采用Haar小波方法，对遥感图像进行尝试性的数据融合，证实了Haar方法比传统方法精度高[4]。
Worldview3(WV3)卫星样例数据下载@北京揽宇方圆
尺寸：5.7 米（18.7 英尺）高 x 2.5 米（8 英尺）宽 » 航天器尺寸、 太阳能电池帆板展开后总跨度 7.1 米（23 英尺） 重量、功率 质量：2800 公斤（6200 磅） 功耗：太阳能电池 3.1 千瓦，蓄电池 100 安培小时
传感器波段
全色： 450 - 800 纳米 8 个多光谱： 海岸带： 400 - 450 纳米 红： 630 - 690 纳米 蓝： 450 - 510 纳米 红边： 705 - 745 纳米 绿： 510 - 580 纳米 Near-IR1： 770 - 895 纳米 黄： 585 - 625 纳米 Near-IR2： 860 - 1040 纳米 8 个 SWIR 波段： SWIR-1： 1195 - 1225 纳米 SWIR-5： 2145 2185 纳米
WorldView-3 的平均回访时间不到 1 天，每天能够采集多达 680,000 平方公里范围 的数据，相对其他亚米级商业卫星有着更广的光谱范围，使其特征提取/变化监测/植物分 析等领域有着卓越的表现。
特点
优势
超高分辨率*
同步高分辨率超光谱影像
--全色 31 厘米
大面积单景和立体采集可消除时态
--多光谱 1.24 米
的敏捷性
星载存储器 2199 Gb 固态存储，含 EDAC
通信
图像与辅助数据：800 和 1200 Mbps X 波段 星务：4、16、32 或 64 kbps 实时，524 kbps 存 储，X 波段 指令数据：2 或 64 kbps S 波段
单景：66.5 公里 x 112 公里（5 条） 单程最大 立体：26.6 公里 x 112 公里（2 对）
北京揽宇方圆信息技术有限公司
Worldview3（WV3）卫星样例数据下载@北京揽宇方圆
Worldview3卫星影像参数
Worldview3卫星影像参数北京揽宇方圆信息技术有限公司WV3卫星提供31厘米全色分辨率\1.24米多光谱分辨率和3.7米红外短波分辨率。
优势超高分辨率*--全色31 厘米--多光谱1.24 米--短波红外3.7 米-- CAVIS 30 米同步高分辨率超光谱影像大面积单景和立体采集可消除时态变化无地面控制点亦可实现精确地理定位每天采集全球680,000 平方公里的影像新增和加强版应用包括：--制图--土地分类--防灾准备/响应--特征提取/变化监测--土壤/植物分析--地质情况：石油和天然气、采矿--环境监测--水深测量/海岸带应用--人造材料识别卓越的阴霾穿透能力市场有售中光谱多样性最大的产品--全色波段-- 4 种标准VNIR 颜色：蓝、绿、红、near-IR1 -- 4 种附加VNIR 颜色：海岸带、黄、红边和near-IR2-- 8 个SWIR 波段：穿透阴霾、尘雾、烟雾、粉尘、烟、薄雾和卷云-- 12 个CAVIS 波段：云、浮质、蒸汽、冰和雪的校准行业领先的地理定位精度在各种采集模式中均拥有高容量双向扫描使用控制力矩陀螺迅速重新瞄准目标（比其他任何竞争对手快2 倍以上）直接从客户网站访问任务，并将图像传送到客户网站每日回访设计规格轨道高度：617 公里类型：太阳同步，1:30 pm 降交点周期：97 分钟使用寿命规定的使用寿命：7.25 年预计使用寿命：10 - 12 年航天器尺寸、重量、功率尺寸：5.7 米（18.7 英尺）高x 2.5 米（8 英尺）宽»太阳能电池帆板展开后总跨度7.1 米（23 英尺）质量：2800 公斤（6200 磅）功耗：太阳能电池3.1 千瓦，蓄电池100 安培小时传感器波段全色：450 - 800 纳米8 个多光谱：海岸带：400 - 450 纳米红：630 - 690 纳米蓝：450 - 510 纳米红边：705 - 745 纳米绿：510 - 580 纳米Near-IR1：770 - 895 纳米。
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第４１卷第１１期２０１８年１１月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４１ꎬＮｏ.１１Ｎｏｖ.ꎬ２０１８收稿日期:２０１８－０３－１９作者简介:王玉训(１９６６－)ꎬ男ꎬ山东青岛人ꎬ工程师ꎬ本科学历ꎬ主要从事大地测量㊁工程测量㊁航空摄影测量与遥感等方面的应用研究工作ꎮ基于ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星遥感影像立体测图方案研究王玉训(辽宁省基础测绘院ꎬ辽宁锦州１２１０００)摘要:以ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星遥感影像为例ꎬ探讨利用ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星遥感影像相关的亚米级卫星遥感影像进行大比例尺立体测图的各种生产工艺流程ꎬ以实际生产中的某测区为例ꎬ收集该测区的本底影像资料ꎬ并获取相关的外业资料ꎬ对生产数据进行区域网平差和数据检校ꎬ分析各种方案的优缺点ꎬ对测区精度进行分析ꎬ得出利用ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星遥感影像进行立体测图ＤＬＧ生产的生产方案ꎮ关键词:ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３ꎻ卫星遥感影像ꎻ立体测图ꎻＤＬＧ生产中图分类号:Ｐ２３７㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０１８)１１－０１１０－０２ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｔｅｒｅｏＭａｐｐｉｎｇＳｃｈｅｍｅＢａｓｅｄｏｎＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３ＳａｔｅｌｌｉｔｅＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅＷＡＮＧＹｕｘｕｎ(ＢａｓｉｃＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＬｉａｏｎｉｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅꎬＪｉｎｚｈｏｕ１２１０００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＵｓｉｎｇＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３ｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ.ＴｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｕｓｅｏｆＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３ｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓ￣ｉｎｇｉｍａｇｅｒｅｌａｔｅｄｓｕｂｍｅｔｅｒｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｉｎｌａｒｇｅｓｃａｌｅｓｔｅｒｅｏｍａｐｐｉｎｇｏｆｔｈｅｖａｒｉｏｕｓｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｅｓ.Ｗｉｔｈａｔｅｓｔｉｎｔｈｅａｃｔｕａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｓａｎｅｘａｍｐｌｅꎬｔｈｅｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｒｅａｓｏｆｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｍａｇｅｄａｔａａｎｄａｃｃｅｓｓｔｏｒｅｌｅｖａｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｕｔｓｉｄｅｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｙ.Ｒｅｇｉｏｎａｌａｄｊｕｓｔｍｅｎｔａｎｄｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｄａｔａｏｆｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｄａｔａ.Ａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｓｃｈｅｍｅｓ.Ｔｈｅｔｅｓｔａｒｅａａｃｃｕｒａｃｙｉｓａｎａｌｙｚｅｄ.ＴｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｐｌａｎｏｆｓｔｅｒｅｏｍａｐｐｉｎｇｗｉｔｈＤＬＧｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｂｔａｉｎｅｄｂｙＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３ｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅ￣ｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３ꎻｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅꎻｓｔｅｒｅｏｍａｐｐｉｎｇꎻＤＬＧｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ０㊀引㊀言常用的国际商业高分辨率光学遥感卫星有美国的ＩＫＯＮＯＳ㊁ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ㊁ＧｅｏＥｙｅ－１㊁ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２㊁ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３ꎬ韩国的Ｋｏｍｐｓａｔ㊁法国的Ｐｌｅｉａｄｅｓ㊁ＳＰＯＴ６㊁ＳＰＯＴ７等[１]ꎮ本文以ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星遥感影像为例ꎬ研究探讨基于０.３１ｍ分辨率的ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３影像立体测图关键技术研究及生产方案研究ꎮ１㊀ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星遥感影像简介ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星是美国ＤＧ公司于２０１４年８月发射的第四代高分辨率光学卫星ꎬ卫星影像全色分辨率为０.３１ｍꎬ拥有１６个多光谱波段ꎬ多光谱分辨率为１.２４ｍꎬ短波红外分辨率为７.５ｍꎬ支持同轨立体成像采集ꎬ平面精度３.５ｍꎬ高程精度２ｍ[２]ꎮＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星成像分幅为１３.１ｋｍˑ１４ｋｍꎬ采集能力为约每天６８万ｋｍ２ꎮ与Ｗｏｒｌｄ￣Ｖｉｅｗ－２卫星相比ꎬＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星全色分辨率从０.５ｍ提高到０.３１ｍꎬ大大提升了航天快速测图和应急响应能力[３]ꎮ２㊀立体测图工艺流程卫星影像立体测图不同于传统航空摄影立体测图ꎬ其工艺流程与传统测图既有区别又有相似之处ꎬ工艺流程分为外业控制点量测㊁区域网平差㊁立体测图㊁外业精度检测㊁外业调绘㊁内业成图等步骤ꎬ如图１所示ꎮ图１㊀卫星影像立体测图工艺流程Ｆｉｇ.１㊀Ｗｏｒｋｆｌｏｗｏｆｓｔｅｒｅｏｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅｍａｐｐｉｎｇ利用卫星影像进行立体测图内业４Ｄ产品生产流程包括导入影像㊁导入控制点㊁空三加密㊁区域网平差ꎬ最终生成４Ｄ产品ꎬ如图２所示ꎮ图２㊀卫星影像４Ｄ产品生产流程Ｆｉｇ.２㊀Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｗｏｒｋｆｌｏｗｏｆｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅ４Ｄｐｒｏｄｕｃｔｓ地物在卫星影像上的肉眼分辨率取决于传感器ＣＣＤ的分辨率㊁卫星运行的轨道高度㊁光谱的波段㊁地物的大小㊁地物反射率与周围地物反射率的差异程度㊁地物的遮挡情况等ꎮ３㊀测区试验情况试验区选取国内某大城市ꎬ按照该城市１ʒ２０００库数据的分层进行测图ꎬ各层说明如下ꎮ０２层(居民地和垣栅)ꎮ有８５％ ９０％的房屋可以看清并准确地定位(平房区角点模糊)ꎬ其定位的平面精度可以达到０.８７ｍꎮ０３层(工矿建(构)筑物及其他设施)ꎮ独立地物部分看不清ꎬ能够看清楚可以准确定位的约为５０％ꎬ以电线杆为例ꎬ能够看清并可以准确定位的精度ｘ方向为０.４５ｍꎬｙ方向为０.５５ｍꎬ平面精度为０.７１ｍꎮ０４层(交通及附属设施)ꎮ道路除了遮挡(如阴影㊁树木等)情况外ꎬ９０％左右都能看清楚ꎮ在ｘ方向的精度可以达到０.４９ｍꎬｙ方向的精度可以达到０.５２ｍꎬ其平面精度为０.７６ｍꎮ０５层(管线及附属设施)ꎮ测区内某大型钢铁公司的管线可以识别ꎬ电力线基本看不清ꎬ无法准确定位ꎬ可识别管线平面精度达到０.９４ｍꎮ０６层(水系及附属设施)㊁０８层(地貌和土质㊁高程注记)㊁０９层(植被)均与测区航空摄影数据相同ꎮ４㊀精度情况及试验结论为了检测内业数据采集的精度ꎬ需要进行外业监测点的量测ꎬ与外业控制点的量测类似ꎬ需要均匀分布于整个测图区域ꎬ而且每张图的外业检测点个数在１００个以上ꎮ当量测建筑物时如有房檐则量测房檐投影到地面点的坐标ꎬ而不是量测房基坐标ꎮ基于ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星立体像对的内业采集精度完全满足１ʒ２０００地形图的精度ꎮ然而ꎬ对于高分辨率卫星来说ꎬ虽然可以达到０.３１ｍ的空间分辨率ꎬ在测绘１ʒ２０００地形图测绘时ꎬ影像上还有２０％ ３０％的地物不能辨别ꎬ导致定位失败ꎬ需要外业人员进行野外测量ꎮ在丘陵地区ꎬ３６９个房角点ꎬ平面精度中误差０.６１０ｍꎬ见表１ꎬ误差分布见表２ꎮ表１㊀平面精度表Ｔａｂ.１㊀Ｐｌａｎｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｔａｂｌｅ误差项误差值ｍｉｎＸ０Ｘ０.３８８ｍａｘＸ１.７１４ｍｉｎＹ０.００１Ｙ０.４７１ｍａｘＹ２.２４３ｍｉｎＸＹ０.００５ＸＹ０.６１０ｍａｘＸＹ２.５２４表２㊀平面误差分布Ｔａｂ.２㊀Ｐｌａｎｅｅｒｒｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ条件个数百分比总点数３６９１００％小于１倍中误差２７２７３.７％小于２倍中误差７６２０.６％小于３倍中误差１６４.３％大于３倍中误差５１.４％１７３个高程点ꎬ高程精度中误差０.１２９ｍꎬ误差分布见表３ꎮ表３㊀高程误差分布Ｔａｂ.３㊀Ｅｌｅｖａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ条件个数百分比总点数１７３１００％小于１倍中误差１２３７１.１％小于２倍中误差４０２３.１２％小于３倍中误差８４.６２％大于３倍中误差２１.１６％(下转第１２０页)１１１第１１期王玉训:基于ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星遥感影像立体测图方案研究根据待检目标特性ꎬ调节视觉特征对显著图生成的影响ꎬ有利于得到更好的检测结果ꎮ针对面状目标ꎬ我们设计算法最初考虑采用基于聚类的图像分割方法从显著图中检测目标ꎬ但实验表明这样会影响算法效率ꎬ故采用自适应阈值分割方法并进行形态学滤波处理的方式更为合适ꎮ参考文献:[１]㊀保铮.雷达成像技术[Ｍ].北京:电子工业出版社ꎬ２００５. [２]㊀Ｓ.Ｙａｎｔｉｓ.Ｔｏｓｅｅｉｓｔｏａｔｔｅｎｄ[Ｊ].Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ２００３ꎬ２９(５６０３):５４－５６.[３]㊀Ｎ.ＫａｎｗｉｓｈｅｒꎬＥ.Ｗｏｊｃｉｕｌｉｋ.Ｖｉｓｕａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎ:ｉｎｓｉｇｈｔｓｆｒｏｍｂｒａｉｎｉｍａｇｉｎｇ[Ｊ].ＮａｔｕｒｅＮｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅꎬ２０００ꎬｌ(２):９１－１００.[４]㊀Ｊ.Ｍ.ＷｏｌｆｅꎬＴ.Ｓ.Ｈｏｒｏｗｉｔｚ.Ｗｈａｔａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｇｕｉｄｅｔｈｅｄｅ￣ｐｌｏｙｍｅｎｔｏｆｖｉｓｕａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎａｎｄｈｏｗｄｏｔｈｅｙｄｏｉｔ[Ｊ].Ｎａ￣ｔｕｒｅＮｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅꎬ２００４(５):１－５.[５]㊀苑丽红ꎬ付丽ꎬ杨勇ꎬ等.基于灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析[Ｊ].计算机应用ꎬ２００９ꎬ２９(４):１０１８－１０２１.[编辑:任亚茹](上接第１１１页)㊀㊀根据国家１ʒ２０００地形图测绘标准和规范ꎬ本次试验精度满足１ʒ２０００地形图的测图精度ꎮ５㊀结束语本文针对ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星影像进行了立体测图试验ꎬ探讨了基于高分辨率卫星影像的立体测图方案ꎬ分析和论述了未来卫星遥感影像的立体测图前景ꎬ通过１ʒ２０００地形图测绘试验推导出基于高分辨率卫星影像的４Ｄ产品生产的可行性ꎮ参考文献:[１]㊀李国元ꎬ胡芬ꎬ张重阳ꎬ等.ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星成像模式介绍及数据质量初步评价[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１５(Ｓ１):１１－１６.[２]㊀韦蔚ꎬ高永红ꎬ张戈兰.基于ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ数据的西藏桑德地区快速制图方法[Ｊ].地理空间信息ꎬ２０１７ꎬ１５(１２):２５－２７.[３]㊀祝晓坤.基于ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－３卫星多视角数据的三维实景建模技术研究[Ｊ].城市勘测ꎬ２０１７(５):６－１１. [４]㊀王睿ꎬ葛韬ꎬ李淳.基于天绘卫星影像的困难地区地形图测制方法[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１７ꎬ４０(１１):１６５－１６６ꎬ１７０.[５]㊀王睿ꎬ魏伟ꎬ许宁.利用ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２影像测制困难地区地形图的技术探讨[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１７ꎬ４０(１２):１４４－１４５ꎬ１４９.[６]㊀祝晓坤ꎬ左琛ꎬ刘晓琳ꎬ等.米级/亚米级卫星遥感影像大比例尺立体测图试验研究[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１６ꎬ３９(３):２８－３１.[７]㊀王亚男ꎬ马燕燕ꎬ万保峰ꎬ等.无人机航摄１ʒ２０００立体测图关键技术探讨[Ｊ].地矿测绘ꎬ２０１６ꎬ３２(１):３０－３３. [８]㊀刘学杰.像控布设方案对无人机航测精度影响的测试[Ｊ].地理信息世界ꎬ２０１６ꎬ２３(５):１０９－１１２.[编辑:任亚茹](上接第１１５页)３㊀结束语现如今ꎬ中国城市化建设与新农村建设日益加快ꎬ城市发展与土地利用的矛盾也日益加剧ꎬ如何在发展的同时解决土地的矛盾ꎬ成为现在各城市必须解决的一个问题ꎮ本文以南城县为例ꎬ依据地理国情普查地表覆盖数据中的房屋建筑区数据ꎬ并基于计算景观格局指数的方法来表征各乡镇之间的差异ꎬ选用主成分分析方法ꎬ得到斑块面积㊁周长面积比㊁景观蔓延度指数㊁景观丰富度密度指数来表达研究区各乡镇特征ꎬ而后利用聚类分析方法将研究区各乡镇分成５类ꎬ最后提出了 南镇㊁北农㊁东水㊁西景 和 一心四片 的空间格局发展理念ꎮ依据该理念ꎬ可以有效地整合规范南城县居民点用地ꎬ优化城镇空间布局ꎬ加快推进新型城镇化步伐ꎬ科学指导生态文明城市建设ꎮ由于景观格局分析是有尺度效应的ꎬ本文未考虑该因素ꎬ故引入尺度效应是今后的重点研究方向ꎮ参考文献:[１]㊀邬建国.景观生态学 格局㊁过程㊁尺度与等级[Ｍ].北京:高等教育出版社ꎬ２０００.[２]㊀齐伟ꎬ曲衍波ꎬ刘洪义ꎬ等.区域代表性景观格局指数筛选与土地利用分区[Ｊ].中国土地科学ꎬ２００９ꎬ２３(１):３３－３７.[３]㊀黄思琴ꎬ陈英ꎬ张仁陟ꎬ等.基于景观格局指数的农村居民点土地利用分区研究[Ｊ].中国农学通报.２０１４ꎬ３０(２３):９８－１０３.[４]㊀鲍艳ꎬ胡振琪ꎬ柏玉ꎬ等.主成分聚类分析在土地利用生态安全评价中的应用[Ｊ].农业工程学报ꎬ２００６ꎬ２２(８):８７－９０.[５]㊀章文波ꎬ陈红艳.使用数据统计分析及应用 ＳＰＳＳ１２.０[Ｍ].北京:人民邮电出版社ꎬ２００６.[６]㊀陶军德ꎬ关国锋ꎬ汤永玲.哈尔滨市阿城区农村居民点景观格局与空间分布特征分析[Ｊ].国土与自然资源研究ꎬ２０１１ꎬ２７(５):２７－２９.[７]㊀谭雪兰ꎬ段建南ꎬ包春红ꎬ等.基于ＧＩＳ的麻阳县农村居民点空间布局优化研究[Ｊ].水土保持研究ꎬ２０１０ꎬ１７(６):１７７－１８０.[编辑:任亚茹]０２１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀测绘与空间地理信息㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１８年。