基于实测控制点的高分辨率遥感影像正射纠正精度分析
利用正射影像进行测绘数据校正与验证
利用正射影像进行测绘数据校正与验证摘要：在测绘领域中，数据的准确性和可靠性是十分重要的。
为了确保测绘数据的准确性，利用正射影像进行测绘数据校正与验证已经成为一种常用的方法。
本文将探讨正射影像的基本原理、校正与验证的流程以及该方法在不同领域中的应用。
1. 引言测绘数据的准确性是保障地理信息系统（GIS）和土地管理决策的基础。
然而，在实际测绘中，由于地表存在各种因素的干扰，得到的数据可能存在一定的误差。
因此，进行数据校正与验证是不可或缺的一环。
2. 正射影像的基本原理正射影像是利用航空、航天等高空观测手段获取的图像，具有以下特点：像素点等效面积、不带有地形高度差异、纠正了图像的旋转和视角效应等。
这使得正射影像成为一种有效的数据校正与验证的工具。
3. 校正与验证的流程校正与验证的流程一般包括数据获取、数据处理和结果验证三个步骤。
首先，需要获取高分辨率、高质量的正射影像。
然后，利用遥感技术和图像处理方法对影像进行预处理，包括去除噪声、纠正图像畸变等。
最后，将测绘数据与正射影像进行比对，验证数据的准确性和可靠性。
4. 应用场景正射影像的应用场景非常广泛。
在城市规划领域，可以利用正射影像进行地块面积的测量与校正，以确保土地利用的合理性。
在环境保护方面，正射影像可以用于监测森林覆盖率、土地退化等问题，为生态环境的保护和修复提供科学依据。
在灾害防治方面，正射影像可以用于洪水、地震等自然灾害的评估和应急响应。
5. 挑战与展望虽然利用正射影像进行测绘数据校正与验证具有许多优势，但也面临一些挑战。
首先，正射影像数据的获取和处理需要大量的时间和资源。
其次，校正与验证的精度受到多个因素的影响，需要不断优化算法和方法。
未来，随着遥感技术的不断发展和完善，我们有望克服这些挑战，并在更多领域中应用正射影像进行数据校正与验证。
结论：正射影像作为一种有效的测绘数据校正与验证工具，在各个领域具有广泛的应用前景。
通过校正与验证，可以保证测绘数据的准确性和可信度，为地理信息系统和土地管理决策提供科学依据。
基于高分辨率遥感卫星数据的正射影像制作方法
基于高分辨率遥感卫星数据的正射影像制作方法
王楠
【期刊名称】《经纬天地》
【年(卷),期】2022()3
【摘要】随着国产高分辨率遥感技术不断取得进展,遥感数据采集能力越来越高,利用全国优于1米分辨率的遥感影像制作分县域彩色正射影像在全国国土调查中广泛应用。
本文利用新一代的数字摄影测量系统PixelGrid,采用影像自动匹配和区域网平差技术,结合高精度数字高程模型成果对卫星影像正射纠正,通过影像融合、影像镶嵌与裁切技术进行数字正射影像制作。
此方法可以提高影像整体质量及生产效率。
【总页数】6页(P23-27)
【作者】王楠
【作者单位】山西省测绘地理信息院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于SPOT5卫星遥感数据的正射影像生产技术研究
2.基于地理国情普查高分辨率卫星遥感数据正射影像制作
3.基于卫星遥感数据的正射影像图的制作
4.基于Pleiades卫星遥感数据的正射影像制作研究
5.基于Spot5卫星遥感数据的正射影像图制作探讨
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基于控制直线的高分辨率卫星影像几何纠正方法
基于控制直线的高分辨率卫星影像几何纠正方法随着卫星技术的不断发展，高分辨率卫星影像在各领域的应用越来越广泛。
然而，由于地球表面的复杂性以及卫星姿态的变化，高分辨率卫星影像在获取后往往需要进行几何纠正，以保证图像的精确度和准确性。
本文将探讨基于控制直线的高分辨率卫星影像几何纠正方法，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
一、高分辨率卫星影像的几何纠正意义1. 保证地图精度高分辨率卫星影像是制图和遥感领域重要的数据来源，而这些数据的精度直接影响到地图的准确性和可靠性。
通过对卫星影像进行几何纠正可以消除由于地球自转、地形起伏等因素导致的形变，从而保证地图的精度。
2. 对地物信息提取和分析具有重要意义在城市规划、土地利用、资源调查等领域，高分辨率卫星影像的几何纠正可以保证地物信息的提取和分析准确有效。
这对于相关领域的决策制定具有重要意义。
二、高分辨率卫星影像几何纠正的方法1. 基于控制点的几何纠正方法基于控制点的几何纠正方法是一种常用且较为有效的卫星影像纠正方法。
该方法的基本思想是通过选取地面上的已知位置，并在卫星影像中寻找相应的位置关系，从而建立地面坐标与像素坐标的对应关系，通过数学模型和算法来进行影像几何校正。
2. 基于控制直线的几何纠正方法基于控制直线的几何纠正方法是一种改良的基于控制点的几何纠正方法。
它的特点是利用地面上的直线特征作为控制对象，通过计算直线在影像中的位置和方向，建立模型进行几何纠正，从而使得图像的线性特征更加准确。
三、基于控制直线的高分辨率卫星影像几何纠正方法的实现步骤1. 直线提取需要利用图像处理的方法对卫星影像进行直线提取，这可以通过边缘检测、霍夫变换等算法来实现。
直线提取的准确性对后续的几何纠正至关重要。
2. 直线匹配在直线提取之后，需要对提取到的直线进行匹配，即将影像上的直线与地面实际的直线进行对应。
这一步需要考虑到地面上的直线特征与影像中的直线特征之间的转换关系，以及影像中的畸变情况。
DEM分辨率和控制点数量对海岸带遥感影像正射精度的影咱
２方法 ２ ． １设 计控 制 点 地面控制点是使地理位置在地 图上能够精确表示 出来 ， 地面控 制点的分布 ， 数量以及质量等等一系列指标直接对校正的可靠性和 精确度产生影响 。 地 面控 制点选择 的位置一定要易于定位 ， 周围空 间没有高大建筑物 ， 便于Ｇ Ｐ Ｓ 的使用 。 由于实验的区域范 围大 ， 而且 沿海海岸带 呈条带状 ， 传统 的控制设计方法并不适合这个实验 ， 我 们提 出如下方法 ： （ １ ） 控 制 点 分布 的原 则 。 通 过 我 们 调 查 和 收 集 资料 表 明 ， 遥感 影 像都含有水域和陆地两部分 ， 而我们在水域中是无法设置地面控制 点 的均匀分布的 。 我 们以海岸 线为基准线 ， 控制点 的边界 向陆地缓 冲１ ０ ｋ ｍ， 第一可以实现对所研究的区域实现全面的控制 ； 第二也可 以提高工作效率使工作成本降低 。 海岸线比较弯曲的地方我们根据 它的实际弯曲程 度来设置控制 点， 从而达到控制整个 区域 的效果 。 针对那些有海岛我们不能登 陆的海岛影像， 我们则在离海 岛最近的 海岸线上布设地面控制点。 对于我们 能够登岛的要尽量去岛上进行 布设地面控制点 ， 从而提高对海岛快速 、 精确的定位 ； 而对于相邻的 两影像 ， 它们之间有重叠的区域 ， 我们可以选取 它们的公共区域作 为公共控制 点， 来保证 以后 影像 工作 的顺利对接 。 （ ２ ） 数量要求 。 为 了达到要求 ， 地 面控制点数量一定要 比校正模型 的结算要求多 。 一 控 制点数量刚刚好达不到校正的精度要求 ； 二控制点太多对提高校
由于我们实验区域大部分都是山地丘 陵， 地面起伏很大 ， 会造 成 比较大的偏移位差 ， 因此需要 采用正射校正 。 影响校正结果 的主要 因素是Ｄ Ｅ Ｍ分辨率 以及控制点数量 。 最 佳 的控 制 点 数量 可 以大大 提 高 工 作 效率 节 约 时 间 和控 制 人 工 成 本 。 我们现在使用的 的１ ： ５ ７ ｊ Ｄ Ｅ Ｍ不 能 把 整 个 实验 区全 部 覆 盖 ， 而不 能 覆盖的我们能否用其他的数据 １ ： ５ ￣ ｉ ＇ Ｄ Ｅ Ｍ呢？ 我们需要做实 验来进
测绘技术中的幅射校正与遥感影像几何校正方法探讨
测绘技术中的幅射校正与遥感影像几何校正方法探讨近年来，随着科技的快速发展和应用的日益广泛，测绘技术在土地、水利、城市规划等领域中起着至关重要的作用。
而测绘技术中的幅射校正与遥感影像几何校正方法，是保证测绘精度和数据准确性的关键环节之一。
本文将探讨幅射校正与遥感影像几何校正的方法与应用。
一、幅射校正1.1 什么是幅射校正幅射校正是遥感图像处理的基本步骤之一，其目的是消除图像中的辐射畸变，使遥感图像更符合实际地物的辐射特性。
幅射校正涉及到大气校正、地物辐射校正以及亮度校正等方面的处理。
1.2 幅射校正的方法在幅射校正中，常用的方法有：大气影响校正、大气修正模型法和辐射特性变化法。
大气影响校正是通过估计大气成分的浓度，对图像辐射进行校正。
该方法适用于具有大气成分影响的遥感图像，例如水汽和气溶胶。
大气修正模型法是基于物理模型进行图像的幅射校正。
通过建立大气辐射传输模型，利用大气组分的光度学参数以及遥感数据，估计出真实地物的辐射亮度。
辐射特性变化法主要是通过分析地物在不同条件下的无人机或卫星图像数据，观察地物辐射的变化情况，进行幅射校正。
该方法适用于地物辐射特性几乎不变或变化较小的情况。
二、遥感影像几何校正方法2.1 什么是遥感影像几何校正遥感影像几何校正是指通过几何变换方法，将遥感影像与地球坐标系对准，消除图像中的位置变形，保证测绘成果的准确性。
几何校正常用于遥感影像的纠正、拼接、制图等方面。
2.2 遥感影像几何校正的方法传统的遥感影像几何校正方法有基于控制点的方法和基于影像特征点的方法。
基于控制点的方法是通过提取地面特征点，并通过对比这些特征点在遥感影像和地理参照图上的位置关系，推算出几何变换参数。
这种方法需要事先采集一些具有高精度的控制点数据，并要求这些点在遥感影像和地理参照图上都能清晰可见。
基于影像特征点的方法则是通过提取遥感影像中的特征点，并利用这些特征点的位置关系进行几何变换。
这种方法无需控制点数据，适用对象更加广泛。
遥感影像的几何校正与精度评估
遥感影像的几何校正与精度评估在当今的科技时代，遥感技术作为一种强大的工具，为我们获取地球表面的信息提供了前所未有的便利。
然而，遥感影像在获取和处理过程中，常常会出现几何变形，这就需要进行几何校正来提高影像的质量和可用性。
同时，为了确保校正后的影像能够满足实际应用的需求，精度评估也是至关重要的环节。
遥感影像的几何变形主要由多种因素引起。
首先，传感器的成像方式本身就可能导致影像的几何失真。
例如，不同的扫描角度、飞行姿态的变化以及地球自转等，都会影响影像的几何特征。
其次，地形的起伏也会造成影像的变形。
在山区或地势复杂的地区，由于高程的差异，同一地物在影像上的位置可能会发生偏移。
此外，大气折射、地球曲率等因素也会对遥感影像的几何精度产生一定的影响。
为了消除这些几何变形，几何校正的工作就显得尤为重要。
几何校正的过程可以大致分为两个主要步骤：一是建立数学模型，二是进行坐标变换和重采样。
在建立数学模型时，需要根据影像的特点和已知的几何参数，选择合适的模型。
常见的模型包括多项式模型、共线方程模型等。
多项式模型相对简单，适用于变形较小的情况；而共线方程模型则更精确，适用于高精度的几何校正。
在确定模型之后，需要通过控制点来求解模型的参数。
控制点的选择至关重要，它们应该在影像上分布均匀，并且具有准确的地理坐标。
通过这些控制点，可以计算出模型的系数，从而建立起影像的几何校正模型。
完成模型建立后，接下来就是进行坐标变换和重采样。
坐标变换是将影像上的像元坐标根据校正模型转换为地理坐标。
而重采样则是为了在新的坐标系统中重新确定像元的灰度值。
常用的重采样方法有最邻近法、双线性内插法和三次卷积法等。
最邻近法简单快速，但可能会导致影像的锯齿状边缘；双线性内插法能够较好地保持影像的细节，但计算量较大；三次卷积法的效果更好，但计算复杂度更高。
经过几何校正后的遥感影像，其精度如何，还需要进行精度评估。
精度评估的指标通常包括均方根误差（RMSE）、中误差等。
高分辨率星载SAR影像正射纠正应用研究的开题报告
高分辨率星载SAR影像正射纠正应用研究的开题报告一、选题背景随着卫星技术的不断发展，以及遥感技术的不断完善，卫星遥感影像成为了地球观测和空间信息监测的重要手段。
而星载SAR（Synthetic Aperture Radar）影像则具有不受天气和光照影响、可以全天候观测等特点，在军事、民用等领域具有广泛应用前景。
然而，由于SAR不受天气和光照等因素的影响，其获取的图像存在较高的方向效应、地形倾斜效应等问题，从而影响了图像的精度和应用效果。
因此，对SAR影像进行正射纠正，是提高其精度和应用效果的重要一步。
二、研究内容本文将针对高分辨率星载SAR影像的正射纠正问题展开研究。
具体包括以下研究内容：1.星载SAR影像的正射纠正方法研究：基于现有研究成果，选择一种适用于高分辨率SAR影像的正射纠正方法进行研究，并探讨其优缺点及其适用范围。
2.高分辨率SAR影像的数据处理：针对高分辨率SAR影像的数据处理进行研究，包括基础数据处理、预处理等环节的探讨，为正射纠正打好数据处理基础。
3.实验验证和结果分析：选取现有的高分辨率SAR影像数据，利用所选正射纠正方法进行处理，对处理结果进行验证和分析。
同时，探讨正射纠正后SAR影像在地面目标检测、变化检测等应用中的效果，并与没有进行正射纠正的影像进行比较分析。
三、研究意义高分辨率星载SAR影像广泛应用于国防、地质灾害监测、农业资源调查、城市规划等领域，而正射纠正作为提高SAR影像精度、提高对地应用效果的重要手段，对于SAR影像的应用有着重要意义。
本文针对高分辨率SAR影像的正射纠正问题进行深入研究，对于提高SAR影像的精度和应用效果意义重大。
四、研究方法本文采用文献调研和实验研究相结合的方法，首先对现有的正射纠正方法进行综述分析；然后，根据现有高分辨率SAR影像数据，采用所选正射纠正方法进行处理，并进行实验验证和分析。
在实验研究中，采用不同的图像处理算法，对处理结果进行比较分析。
基于规划需求的遥感影像正射纠正处理方法探讨与研究
基于规划需求的遥感影像正射纠正处理方法探讨与研究作者：程建新王树文来源：《科技创新导报》 2013年第8期程建新1 王树文2（1.天津市建筑设计院岩土工程中心测绘所天津 300074；2.天津市测绘院天津300381）摘要：目前，卫星遥感影像应用于世界上各行各业，有大量的处理卫星影像的工作，特别遥感影像的几何纠正，是实现影像应用的前提。
文章阐述了几何纠正原理与方法和二次多项式变换。
实验表明采用基于二次多项式变换，在平坦地区无DEM情况下能获得相对较高的纠正精度，具备实际应用的可行性。
关键词：遥感卫星影像几何纠正精度分析中图分类号：P23 文献标识码：A文章编号：1674-098X（2013）03（b）-000-02由于卫星姿态、地球自转、地球曲率等原因会导致图像的几何畸变，须进行几何校正，消除系统及非系统性因素引起的图像几何畸变，从而使之实现与标准图像或具有特定投影和坐标系统的地图完全套合配准，并使其本身具有空间参数的特性包括图像空间像素坐标的变换和像素灰度值的计算，他包含遥感图像的几何粗处理和精处理；遥感图像的光学纠正和数字微分纠正。
光学纠正主要用于早期的遥感图像的处理中，主要对框幅式的胶片航空影像进行纠正，现在的应用已经不多。
对于大多数动态获得的遥感影像只能进行近似的纠正。
该文主要探讨遥感数字图像的几何纠正。
1 图像几何校正几何校正是由于搭载传感器的遥感平台飞行资态变化、地球自传、地球曲率等原因引起的图像几何益畸变。
改正原始遥感图像中的几何畸变，将遥感图像投影到某一地理坐标系中由校正方程（多项式、共线方程），图像坐标计算地理坐标（还有重采样）。
2 数据来源与研究方法几何精校正的方法主要有三角形线性法、多项式法等。
二次变换或高次变换通常称为多项式变换，经常被用于图像纠正，并且不需要传感器参数方面的信息。
该模型原理比较直观，计算比较简单，特别是对地面相对平坦的情况，具有足够好的纠正精度。
该算法的基本思想是回避成像的空间几何过程，而直接对影像变形的本身进行数学模拟。
基于ERDAS的遥感影像正射图的精度检测与影响分析
关键词 ： Ｅ Ｒ Ｄ Ａ Ｓ Ｉ Ｍ Ａ Ｇ Ｉ Ｎ Ｅ ； 正射遥感影像 ； 精度检测
虑缝 隙内地面的坡度改正 ， 即以缝隙中心的水平 面代替缝 隙内的地 １正射影像 图的监督检验标 准与方法 １ ． １产 品检测与评价 引用标准 表面 。 进一步的正射投影装置是将缝隙内的地 面坡度看作为一个均 而加人相应 的改正措施。在这两种不 同类 型的仪器上作 Ｇ Ｂ ／ Ｔ １ ７ ７ ９ ８ — １ ９ ９ ９地球 空间数 据交 换格 式 ； Ｇ Ｂ ／ Ｔ １ ３ ９ ７ ７ — １ ９ ９ ２ １ ： 匀 的斜坡 ， ５ ０ ０ ０ 、 Ｇ Ｂ ／ Ｔ １ ３ ９ ７ ７ — １ ９ ９ ２ １ ： １ ０ ０ ０ ０地 形 图 航 空 摄 影 测 量 外 业 规 范 ； 业时， 若要达 到同样 的精度指标 ， 则要求前者使用较短 的缝 隙进行 Ｇ Ｂ ／ Ｔ １ ３ ９ ９ ０ — １ ９ ９ ２ １ ： ５ ０ ０ ０ ； Ｇ Ｂ ／ Ｔ １ ３ ９ ９ ０ — １ ９ ９ ２ １ ： １ ０ ０ ０ ０地 形 图航 空 摄 纠正 ， 因此比较费工 ； 而后者可采用较长 的缝隙进行作业 ， 效率 比较 将地 面作为一个高次 曲 影测量 内业规范 ； Ｃ Ｈ ／ Ｔ １ ０ ０ ７ — ２ ０ ０ １ 数字产 品元数据 ； Ｃ Ｈ ／ Ｔ １ ０ ０ ５ — ２ ０ ０ ｏ 高。更高一级的正射投影仪在纠正单元 内， 数字产 品数据文件命名规则 ； Ｃ Ｈ ／ Ｔ １ ０ ０ ９ — ２ ０ ０ １ 数字产品 １ ： １ ０ ０ ０ ０ ； １ ： 面加 以改 正 。 ３ 卫 星数 字 正 射 影 像 生产 中 的 问题 ５ ０ ０ ０ 数 字正射影像 图。 ３ ． １生产中存在 的主要问题 １ ． ２单位产品质量特性 在对数字正射影像图（ Ｄ Ｏ Ｍ ） 进行检验 时， 需要 以“ 幅” 为单位 ， 所 Ｄ Ｒ Ｇ资料年代较旧 ， 对于地物较少地区 ， 难 以找到同名地物点 ， 以单位产 品就是 “ 幅” 。按照产品的生产方法 ， 可 以将其划分成彩色 此类地 区难 以达到精度要求 。如新增道路采用 Ｇ Ｐ Ｓ数据作为控制 ， 和单 色两种正射影像图 。而从生产流程和工序技术上来看 ， 采取两 则对 于部分地 区可提高控制精度 。 种方 法有着基本相 同的要求。参 照 ４ Ｄ测绘产品质量监督抽检实施 部分影像接边困难。如果影像 内部控制点不足 ， 或分布不均 ， 均 细则 ， 可 以将产品质量特性及相应权划分为 ： 影像质量 、 数据正确性 可能造成接边 困难。接边 时可以一边 纠正后影像为准 ， 纠正相邻 的 及数据完整性 、 整饰质量及 附件质量 。 影像 。 １ ． ３单位产 品的缺陷分类 没有可信 的检查依据。在检查 时 ， 各级检查的依据为 Ｄ Ｒ Ｇ 。但 数字正射影像 图（ Ｄ Ｏ Ｍ） 的缺陷类型分为轻缺陷 、 次重 缺陷 、 重缺 是 ， Ｄ Ｒ Ｇ也是纠正时使用 的主要数据源 ， 所 以产品检查 明显缺少 足 陷、 严重缺陷 。 够的检校源 。 ３ ． ２建议 １ ． ４ 质 量 检 测 内容 和 方法 质量检查采用软件 自动检查 、 人机交互检查 、 人 工校 对等方法 。 加强对 资料 分析 和检查环节 的重视 。在对 资料展 开分析时 ， 需 视具体检查内容 ， 确定采用 一种 或多种方法 。①文件命名及数据格 要完成 Ｄ Ｒ Ｇ与 Ｄ Ｅ Ｍ资料 的分析 ，而这些资料涉及 Ｓ Ｐ Ｏ Ｔ的资料 ， 并且对原 图的出版年代进行确定 ， 以确 式检查。 ②数学基础检查 。 ③平面精度 的检测 。 ④高程精度的检测 。 需要先确定资料是 否存 在 ， ⑤影像质量。⑥接边检测 。⑦数据正确性及数据完整． 陛。⑧整饰质 保这些资料能够保持统一。此外 ， 还要严格检查这些资料数据能否 量 。⑨附件质量。 满足精度 和准确性要求 。而充分 完成 资料 的检查和分析 ， 才能为生 产的顺利进行提供保障 ， 并且确保选 点的可靠性和正确性 。 １ ． ５单 位产 品的质量评判方法 数字正射影像 图（ Ｄ Ｏ Ｍ） － ｎ ｊ ＂ １ ） ２ 采用常规的缺陷扣分法评判单位产 在选点之前 ， 需要完成影像的预处 理。具体来讲 ， 就是通过增强 品的质量 。在进行单位产 品质量得分 （ Ｍ） 时， 可以按照缺陷扣分法 部分区域 的处理 以加强影像效果。因为在选点 时， 主要需依 赖 目视 进行计算 。 具体来讲 ， 就是预先将单位产品质量设定 为 １ ０ ０分 ， 然后 进行影像判断 。通过加强影像的处理 ， 则能够使影像的 目视效果 得 使用带权求和和缺陷扣分 的方法完成产品质量分数的统计计 算 ， 使 到增强 ， 所 以能够使选点 的准确性 得到提高 ， 并且 使其范 围得 以扩 大。 用 的公式如下 ： 参 考 文献 Ｍ＝ １ ０ ０ 一 ｛ （ １ ２ ｘ ｎ ／ ） ７ ｒ ＋ （ ４ ｘ ｎ ２ ） ７ ｒ ＋ （ １ ｘ ｎ ３ ） 丌 ｝ 在单位产 品中 ， 如果存在 有不少于一个 的严 重缺陷 ， 该产 品将 【 １ 】党安 荣、 王晓栋 、 陈晓峰 、 张建宝等． Ｅ Ｒ Ｄ Ａ Ｓ Ｉ ＭＡ Ｇ Ｉ Ｎ Ｅ遥 感 图像 被判定为不合格 。凡质量分数（ ｍ ） 大 于或等于 ６ ０分 ， 则判单位产 品 处理方法［ ＭＩ ． 北京： 清华大学 出版社， ２ ０ ０ ３ ， ６ ５ — １ ０ ３ ． 为合格 品； 反之 ， 则判单位产 品为不合格 品。 【 ２ 】 黄健 ． 数字正射影像 图（ Ｄ Ｏ Ｍ） 的监督检验标准与方 法． 测绘信息 网 文章 频 道 ． 表 １ 各 类缺 陷 的缺 陷值
测绘技术中的高分辨率遥感影像处理技巧
测绘技术中的高分辨率遥感影像处理技巧遥感技术的发展为测绘工作提供了极大的便利，其中高分辨率遥感影像处理技巧更是成为现代测绘领域的重要组成部分。
在传统的测绘工作中，需要实地进行大量的测量和勘察，耗费人力物力，而遥感技术则能够通过卫星或无人机获取高分辨率的影像数据，用于地理信息的提取和分析。
本文将介绍一些在测绘技术中常用的高分辨率遥感影像处理技巧。
首先，图像预处理是高分辨率遥感影像处理的第一步。
由于卫星或无人机拍摄的影像数据可能存在各种噪声和失真，因此必须进行预处理以提高图像质量。
其中最常用的预处理技术包括辐射定标、几何校正和大气校正。
辐射定标是将原始影像数据转换为物理量，并校正成同一空间分辨率的图像；几何校正是通过地面控制点进行影像的几何校正；而大气校正则是消除大气影响，提取地物的真实表观反射率。
这些预处理技术能够提高图像的精度和一致性，为后续的处理提供可靠的数据。
其次，高分辨率遥感影像处理中常用的技巧之一是图像融合。
图像融合是将不同波段和不同分辨率的影像融合在一起，以获取更丰富的信息。
常见的融合技术包括多光谱和高光谱融合、多尺度融合和时序融合。
多光谱和高光谱融合能够提高影像的空间分辨率和光谱分辨率，使得地物的辨识更加精细；多尺度融合则能够将不同尺度的影像信息融合在一起，提取出不同尺度下的地物信息；时序融合则是利用多个时期的影像数据进行融合，用于监测地表的动态变化。
图像融合技术能够充分利用不同波段和不同分辨率的影像数据，提高地物信息的提取精度。
除了图像融合，高分辨率遥感影像处理中的目标提取是另一个重要的技巧。
目标提取是指通过分析和识别遥感影像中的地物目标，获取地物的空间分布和特征信息。
在目标提取中，常用的技术包括阈值分割、边缘检测、纹理分析、形态学操作等。
阈值分割是将影像根据灰度值进行分割，将地物和背景分离；边缘检测则是提取出地物的边界信息；纹理分析能够揭示地物表面的纹理特征；形态学操作能够对地物的形状进行处理和提取。
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第４２卷第９期２０１９年９月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４２ꎬＮｏ.９Ｓｅｐｔ.ꎬ２０１９收稿日期:２０１８－１１－０５作者简介:吴海平(１９７８－)ꎬ女ꎬ河南范县人ꎬ高级工程师ꎬ硕士ꎬ２００３年毕业于中国农业大学地图学与地理信息系统专业ꎬ主要从事土地调查与监测方面的应用研究工作ꎮ基于实测控制点的高分辨率遥感影像正射纠正精度分析吴海平１ꎬ郝继坤２(１.中国国土勘测规划院ꎬ北京１０００３５ꎻ２.河北省国土资源利用规划院ꎬ河北石家庄０５００５１)摘要:以清远市清城区和清新区的ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２㊁ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ㊁ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１遥感影像为例ꎬ逐一分析控制点数量㊁纠正模型㊁ＤＥＭ数据源等三方面因素对采用实测控制点的高分辨率遥感影像正射纠正精度的影响ꎮ研究结果表明:在其他条件相同的前提下ꎬ随着实测控制点数量的增加ꎬ平原丘陵区比山区更快达到最高正射纠正精度ꎻＲＰＣ有理函数模型正射纠正精度优于二次多项式模型ꎻ平原丘陵区采用ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭ和１ʒ５００００ＤＥＭ正射纠正精度相差不大ꎬ山区采用１ʒ５００００ＤＥＭ的正射纠正精度明显优于采用ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭ的正射纠正精度ꎮ关键词:实测控制点ꎻ高分辨率遥感影像ꎻ正射纠正中图分类号:Ｐ２３７㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０１９)０９－０１４２－０３ＡｎａｌｙｓｉｓｏｎＯｒｔｈｏ－ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＡｃｃｕｒａｃｙｏｆＨｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅｓＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＧｒｏｕｎｄＣｏｎｔｒｏｌＰｏｉｎｔｓＷＵＨａｉｐｉｎｇ１ꎬＨＡＯＪｉｋｕｎ２(１.ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＬａｎｄＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＰｌａｎｎｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００３５ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＨｅｂｅｉＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＰｌａｎｎｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＬａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅｓꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００５１ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＩｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙꎬｗｅｓｅｌｅｃｔｅｄＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２ꎬＱｕｉｃｋＢｉｒｄａｎｄＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１ｉｍａｇｅｓｏｆＱｉｎｇｃｈｅｎｇａｎｄＱｉｎｇｘｉｎａｓｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔｅｓ.Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｒｏｕｎｄｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｓꎬｗｅａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｏｒｔｈｏ－ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｓꎬｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｏｒｔｈｏ－ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＤＥＭ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｗｅｃａｎｇｅｔｔｈｅｇｒｅａｔｅｓｔａｃｃｕｒａｃｙｆａｓｔｅｒｉｎｔｈｅｐｌａｉｎａｒｅａｔｈａｎｉｎｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓａｒｅａｗｈｅｎｏｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅｓａｍｅ.ＩｔａｌｓｏｐｒｏｖｅｓｔｈａｔＲＰＣｍｏｄｅｌｉｓｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏｔｈｅｑｕａｄｒａｔｉｃｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｍｏｄｅｌ.Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅꎬｉｔｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｏｒｔｈｏ－ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｂｅｔｗｅｅｎＡＳＴＧＥＭＤＥＭａｎｄ１ʒ５０００００ＤＥＭｉｓｓｍａｌｌｉｎｔｈｅｐｌａｉｎａｒｅａꎬｂｕｔｔｈｅｒｅｗａｓａｂｉｇｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｎｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓａｒｅａ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｇｒｏｕｎｄｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｓꎻｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓꎻｏｒｔｈｏ－ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ０㊀引㊀言遥感技术具有宏观㊁综合㊁动态㊁快速等特点ꎬ为地球资源调查与开发㊁环境监测与评价等研究提供了一种新的探测手段ꎬ为人们及时掌握土地利用变化信息㊁进行土地利用规划㊁基本农田保护㊁土地利用用途管制等土地管理工作提供了强有力的技术支持ꎮ高分辨率遥感影像在国土业务中应用广泛ꎬ为利用高分辨率遥感正射影像满足国土相关业务的需求ꎬ需要事先明确高分辨率遥感影像正射纠正精度问题ꎮ因此ꎬ研究基于实测控制点的高分辨率遥感影像正射纠正精度具有一定的实际意义ꎬ为进一步分析采用实测控制点进行影像纠正是否与往年数据处理方法获取的影像产品及变更调查数据库存在不一致情况等问题奠定基础ꎬ辅助分析高分辨率遥感正射影像在国土相关业务中的业务支撑能力ꎮ１㊀材料与方法１.１㊀实验区概况本研究以清远市清城区和清新区为实验区ꎬ开展基于实测控制点的高分辨率遥感影像正射纠正精度分析实验研究ꎮ清远市位于广东省中部ꎬ以山地㊁丘陵为主ꎬ平原分布于北江两岸的南部地区ꎮ清城区和清新区为清远市下辖县级行政单位ꎬ其中ꎬ清城区大部分为北江(珠江上游)中下游洪积平原ꎬ仅北部及西南角分布有低山丘陵ꎻ清新区与清城区西侧毗邻ꎬ属珠江三角洲向粤北山区的过渡地带ꎬ北部是典型的石灰岩山区ꎬ中部为中低山区ꎬ南端局部为平地ꎮ１.２㊀实验数据源实验区共选用优于１ｍ高分辨率的遥感影像３０景(清城区１１景㊁清新区１９景ꎬ覆盖情况详见表１和如图１所示)ꎮ表１㊀高分辨率影像统计表Ｔａｂ.１㊀Ｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓ行政区名称辖区面积(ｋｍ２)高分数据覆盖面积(ｋｍ２)百分比(％)数量(景)清城区１２９６.５７１２０９.２３９３.２６ＱｕｉｃｋＢｉｒｄＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２３８清新区２３５４.２３１９７５.２０８３.９０ＱｕｉｃｋＢｉｒｄＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１５３１１图１㊀高分辨率影像覆盖示意图Ｆｉｇ.１㊀Ｃｏｖｅｒｏｆｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓ㊀㊀为兼顾实验区平原㊁丘陵和山区地貌条件以及不同数据源ꎬ本研究由东至西筛选３个相邻Ｐａｔｈ彼此搭接的３景高分辨率遥感影像数据(如图２所示)ꎬ其中ꎬ东侧１景为ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２(０.４６＋１.８４ｍ)ꎬ成像侧视角１９.９ʎꎬ地貌以平原㊁丘陵为主ꎻ中间１景为ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ(０.６１＋２.４４ｍ)ꎬ成像侧视角１２.６ʎꎬ地貌以平原㊁丘陵为主ꎻ西侧１景为ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１(０.５ｍ全色)ꎬ成像侧视角２１.１ʎꎬ地貌以山区为主ꎮ图２㊀试验区范围Ｆｉｇ.２㊀Ｔｅｓｔａｒｅａ１.３㊀实验方案设计１.３.１㊀总体技术流程首先ꎬ根据ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２㊁ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ㊁ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１遥感影像特征ꎬ进行波段组合㊁配准融合等原始影像处理工作ꎮ其次ꎬ创建控制点矢量图层ꎬ在高分辨率ＤＯＭ上套合原始影像分景范围框线ꎬ在范围框线内选取正射纠正控制点与纠正精度检查点位置ꎬ经检查合格后ꎬ外业实测控制点与检查点坐标ꎮ第三ꎬ以实测控制点和ＤＥＭ数据为参考数据ꎬ按照不同控制点数量㊁不同纠正模型㊁不同ＤＥＭ数据等三种情形分别对遥感影像进行正射纠正ꎬ并进行正射纠正精度对比分析ꎮ总体技术流程如图３所示ꎮ图３㊀总体技术流程图Ｆｉｇ.３㊀Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅ１.３.２㊀实测点选取实测点按照以下原则选取:以景为单位点位分布均匀ꎬ每景数量２５ ３０个(包括控制点与检查点)ꎻ点位为影像特征地物点ꎬ局部无遮挡ꎻ相邻景重叠区域选取３ ５个公共点ꎮ１.３.３㊀正射纠正精度检验本研究以纠正精度检查点 中误差 表征正射纠正精度ꎬ纠正精度检查点 中误差 的计算公式如下:３４１第９期吴海平等:基于实测控制点的高分辨率遥感影像正射纠正精度分析ＲＭＳ＝ðｎｉ＝１[(ｘｉ－Ｘｉ)２＋(ｙｉ－Ｙｉ)２]２ｎ式中ꎬＲＭＳ为点位中误差ꎬｎ为检查点个数ꎬｘｉ㊁ｙｉ表示检查点在正射纠正结果影像上的ｘ㊁ｙ坐标ꎬＸｉ㊁Ｙｉ表示检查点外业实测的ｘ㊁ｙ坐标ꎮ２㊀实验结果与分析２.１㊀基于实测控制点的遥感影像正射纠正本文采用三种方式分别对ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２㊁ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ㊁ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１遥感影像进行正射纠正ꎮ２.１.１㊀不同控制点数量正射纠正结果采用ＲＰＣ有理函数模型和ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭꎬ分别基于１０㊁１５㊁２０个实测控制点对３种遥感影像进行正射纠正ꎬ并选用９个实测检查点对正射纠正后影像进行精度评价ꎬ纠正精度分析见表２ꎮ表２㊀不同控制点数量纠正精度统计分析Ｔａｂ.２㊀Ｃｏｒｒｅｃｔｉｖｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎ㊀㊀㊀㊀ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｓ数据源不同实测控制点数量下的纠正中误差１０个实测控制点１５个实测控制点２０个实测控制点ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２２.０２０１.８９６１.９０５ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ１.０８５０.９２７０.９７０ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１３.１１４３.０７１３.０６２２.１.２㊀采用二次多项式模型正射纠正结果采用二次多项式模型和ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭꎬ基于２０个实测控制点对三种遥感影像进行正射纠正ꎬ并采用９个实测检查点对正射纠正后影像进行精度评价ꎬ纠正精度分析见表３ꎮ表３㊀采用二次多项式模型纠正精度统计分析Ｔａｂ.３㊀Ｃｏｒｒｅｃｔｉｖｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｑｕａｄｒａｔｉｃ㊀㊀㊀㊀ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｍｏｄｅｌ数据源纠正中误差ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２１.９４７ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ１.３９１ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１３.２７１２.１.３㊀采用１ʒ５００００ＤＥＭ数据正射纠正结果采用ＲＰＣ有理函数模型和１ʒ５００００ＤＥＭꎬ基于２０个实测控制点三种遥感影像进行正射纠正ꎬ并采用９个实测检查点对正射纠正后影像进行精度评价ꎬ纠正精度分析见表４ꎮ表４㊀采用１ʒ５００００ＤＥＭ纠正精度统计分析Ｔａｂ.４㊀Ｃｏｒｒｅｃｔｉｖｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎ１ʒ５００００ＤＥＭ数据源纠正中误差ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２１.８８９ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ０.７１６ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１１.６７１２.２㊀正射纠正精度分析２.２.１㊀控制点数量与正射纠正精度采用ＲＰＣ有理函数模型和ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭꎬ分别基于１０㊁１５㊁２０个实测控制点进行ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２㊁ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ㊁ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１遥感影像正射纠正ꎮ经统计分析可知(见表５)ꎬ在正射纠正模型与ＤＥＭ数据相同的前提下ꎬ平原丘陵区ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２㊁ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ两景影像数据采用１５个实测控制点时的纠正精度最高ꎬ分别为１.８９６ｍ㊁０.９２７ｍꎻ山区ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１影像数据采用２０个控制点时纠正精度最高ꎬ为３.０６２ｍꎮ表５㊀不同控制点数量纠正精度对比分析Ｔａｂ.５㊀Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｉｎｔｓ地貌条件数据源控制点数量与纠正精度(ｍ)１０个控制点１５个控制点２０个控制点平原丘陵ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２２.０２０１.８９６１.９０５ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ１.０８５０.９２７０.９７０山地ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１３.１１４３.０７１３.０６２２.２.２㊀纠正模型与正射纠正精度采用２０个实测控制点和ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭꎬ分别基于ＲＰＣ有理函数模型和二次多项式模型进行ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２㊁ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ㊁ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１遥感影像正射纠正ꎮ经统计分析可知(见表６)ꎬ在控制点数量与ＤＥＭ数据相同的前提下ꎬ采用ＲＰＣ有理函数模型的纠正精度高于采用二次多项式模型的纠正精度ꎮ表６㊀不同纠正模型纠正精度对比分析Ｔａｂ.６㊀Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｄｅｌｓ地貌条件数据源纠正模型与纠正精度(ｍ)ＲＰＣ有理函数模型二次多项式模型平原丘陵ＷＶ－２１.９０５１.９４７ＱＢ０.９７０１.３９１山地ＷＶ－１３.０６２３.２７１２.２.３㊀ＤＥＭ数据源与正射纠正精度采用ＲＰＣ有理函数模型和２０个实测控制点ꎬ分别基于ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭ和１ʒ５００００ＤＥＭ进行ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２㊁ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ㊁ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１遥感影像正射纠正ꎮ经统计分析可知(见表７)ꎬ在正射纠正模型与控制点数量相同的前提下ꎬ平原丘陵区ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２㊁ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ两景影像数据采用两种ＤＥＭ数据纠正精度相差不大ꎻ山区ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－１影像数据采用１ʒ５００００ＤＥＭ的纠正精度明显优于采用ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭ的纠正精度ꎮ(下转第１４７页)４４１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀测绘与空间地理信息㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１９年采集㊁位置采集ꎬ形成样本数据集ꎮ３.３㊀内业数据处理ꎬ信息统计㊁图件编制及数据建库㊀㊀对外业调绘的草原资源分布㊁草原生态状况㊁草原利用现状㊁草原权属情况的草原界线进行内业整理㊁处理ꎬ根据相关的草原生态调查表㊁草原利用调查表及已有的权属承包档案数据进行数字化整理㊁信息录入与编辑ꎬ形成与实际相符的草原现状图及信息表ꎮ内业整理工作是该项目实施中的重要环节ꎬ根据清查底图调绘片ꎬ结合原底图中的地理国情的矢量草地类数据及国土二调调查数据的草地类数据ꎬ利用专业的ＧＩＳ数据处理软件ꎬ对草原资源分布㊁权属数据进行处理ꎬ形成草原ＧＩＳ专题数据ꎬ并对ＧＩＳ数据进行拓扑处理后ꎬ按要求开展草原面积㊁草原权属情况㊁草原承包情况等信息的统计ꎬ形成统计图表及报告ꎮ利用ＧＩＳ软件ꎬ制作包括草原类型分布图㊁基本(非基本)草原图㊁利用专题图㊁草原分级图㊁植被盖度专题图㊁退化专题图㊁生态红线草原专题图㊁保护区草原专题图㊁功能区内草原专题图等在内的多类草原专题图ꎮ并建立草原清查数据库ꎬ包括草原资源分布㊁生态状况㊁利用状况及权属等草原资源数据库ꎬ为后续信息系统建设提供基础数据源ꎮ４㊀结束语本文通过对草原清查内容的梳理及对地理国情普查成果在草原清查工作中的应用分析ꎬ就基于地理国情普查成果开展草原清查工作设计了详细的工作流程ꎬ较为系统地对草原清查工作进行了阐述ꎬ具有较强的可行性及操作性ꎮ开展草原清查工作是摸清自然资源家底㊁夯实生态文明建设的基础工作之一ꎬ采用高分辨率的卫星遥感数据和国情普查成果可为草原清查工作提供精准的基础数据支撑ꎬ可大幅地提高草原清查效率及数据的精准度ꎬ为全面摸清草原资源分布㊁草原生态状况㊁草原利用现状提供支撑保障ꎮ参考文献:[１]㊀乔朝飞.推动地理国情监测工作的有关思考[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１７ꎬ４０(８):７－９.[２]㊀叶柯.地理国情普查成果在土地资源监测中的应用初探[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１８ꎬ４１(３):９０－９３. [３]㊀徐婵.地理国情普查成果在森林资源监测中的关键技术研究与应用[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１７ꎬ４０(２):５６－５８.[４]㊀陈小艺ꎬ王铮.基于遥感技术的汪清县森林资源动态监测研究与实践[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１６ꎬ３９(３):１２５－１２７.[５]㊀冯俊贵.地理国情监测内容分类与指标体系构建方法研究[Ｊ].价值工程ꎬ２０１７ꎬ３６(３３):１４９－１５１. [６]㊀赵忠ꎬ何毅ꎬ贾生福ꎬ等.肃北县草原资源调查[Ｊ].草业科学ꎬ２０１７(１１):５３－６５.[７]㊀唐积超ꎬ陈兴乾ꎬ黄兰乾ꎬ等.基于３Ｓ技术进行草地资源调查试点工作情况初报[Ｊ].广西畜牧兽医ꎬ２０１４(６):２９０－２９２.[８]㊀甄世财ꎬ成湘.３Ｓ技术在沙湾县草地资源面积调查中的应用[Ｊ].新疆畜牧业ꎬ２０１４(６):１１－１２.[９]㊀苏春梅ꎬ曹殿才ꎬ金成范ꎬ等.地理国情普查数据与国土二调数据的对比分析[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１５ꎬ３８(９):１００－１０２.[编辑:任亚茹](上接第１４４页)表７㊀不同ＤＥＭ纠正精度对比分析Ｔａｂ.７㊀ＰｒｅｃｉｓｉｏｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔＤＥＭ地貌条件数据源ＤＥＭ与纠正精度(ｍ)ＡＳＴＧＥＭ３０ｍＤＥＭ１ʒ５００００ＤＥＭ平原丘陵ＷＶ－２１.９０５１.８８９ＱＢ０.９７００.７１６山地ＷＶ－１３.０６２１.６７１３㊀结束语从实验结果看ꎬ当采用相同正射纠正模型并输入相同ＤＥＭ数据时ꎬ随着实测控制点数量的增加ꎬ平原丘陵区比山区较快达到最高正射纠正精度ꎬ继续增加实测控制点数量不能持续有效地提高正射纠正精度ꎻ当采用相同数量实测控制点并输入相同ＤＥＭ数据时ꎬＲＰＣ有理函数模型正射纠正精度优于二次多项式模型ꎻ当采用相同正射纠正模型与相同数量实测控制点时ꎬ平原丘陵区采用ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭ和１ʒ５００００ＤＥＭ正射纠正精度相差不大ꎬ山区采用１ʒ５００００ＤＥＭ的正射纠正精度明显优于采用ＡＳＴＧＥＭ３０ｍ分辨率ＤＥＭ的正射纠正精度ꎮ参考文献:[１]㊀汪韬阳ꎬ张过ꎬ李德仁ꎬ等.卫星遥感影像的区域正射纠正[Ｊ].武汉大学学报:信息科学版ꎬ２０１４ꎬ３９(７):８３８－８４２.[２]㊀周亦ꎬ李琦ꎬ马熹肇ꎬ等.土地利用动态遥感监测中不同数据源正射影像制作关键技术浅析[Ｊ].矿产勘查ꎬ２０１１ꎬ２(６):８２７－８３３.[３]㊀张利平.缺少控制点的ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ－２卫星影像正射纠正[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１３ꎬ３６(１０):２２８－２２９. [４]㊀陈世培ꎬ张利平ꎬ赵淑玲ꎬ等.基于稀少控制点的资源三号影像正射纠正精度分析[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１３ꎬ３６(１２):６４－６７.[５]㊀展昀.ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ高分辨率影像物理模型与ＲＰＣ模型的定位精度分析[Ｍ].上海:同济大学ꎬ２００８. [６]㊀万里红ꎬ杨武年ꎬ李天华ꎬ等.浅谈ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ遥感卫星影像几何精校正[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２００７ꎬ３０(２):１２－１５.[编辑:张㊀曦]７４１第９期杜伟杰:基于地理国情普查成果的草原清查应用。