(허난성 국토자원청 정보센터 정주 4500 16)
요약: 고해상도 위성 원격 감지 이미지 데이터 (SPOT5) 처리 및 데이터베이스 구축 기술에 대한 연구와 탐구를 통해 원격 감지 이미지를 기반으로 한 고해상도 이미지 데이터 처리 및 토지 이용 데이터베이스 구축 기술 요구 사항 및1:10000 원격 감지 이미지를 기반으로 한 지방 토지 이용 데이터베이스 표준을 개발했습니다. 하남 전 성을 포괄하는1:1만 디지털 정사영상도를 제작해 SPOT 5 기반 GPS 영상통제점 그래픽 영상데이터베이스, 고해상도 위성영상데이터베이스, 영상정보 기반 하남성 토지이용데이터베이스를 구축해 제 2 차 전국 토지이용조사 기초도를 만드는 데 유익한 탐구를 진행했다.
키워드: 국토자원위성영상원격감지데이터베이스영상통제점
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정보기술이 급속히 발전하면서 위성 원격 감지 영상 처리 기술이 획기적인 진전을 이루었고, 고해상도 위성 영상은 토지자원 조사와 평가, 토지이용 동적 원격감지모니터링, 토지집행감찰, 토지변경조사, 대규모 지형도측량에서의 응용이 눈에 띄는 효과를 거두었다.
허난성의 고해상도 원격 감지 이미지 데이터 처리 및 데이터베이스 구축 작업에 대해 프로젝트 팀은 GPS 필드 정적 측정 좌표를 이미지 데이터 보정을 위한 제어 데이터로 사용하여' 원격 감지 이미지를 기반으로 한 고해상도 이미지 데이터 처리 및 토지 이용 데이터베이스 구축 기술 요구 사항' 과'1:1만 원격 감지 이미지를 기반으로 한 지방 토지 이용 데이터베이스 표준' 을 개발했습니다. 프로젝트 임무의 요구에 따라 허난성에 적합한 원격 감지 영상 정보를 기반으로 한 토지 이용 분류 시스템을 구축했다. 한편, 프로젝트 전개를 통해 허난성을 포괄하는 디지털 정사영상 (DOM) 을 제작해 SPOT 5 를 기반으로 한 허난성 GPS 영상통제점 그래픽 영상 데이터베이스를 구축해 제 2 차 토지이용조사 기초도를 만드는 데 유익한 탐구를 진행했다.
1 비디오 데이터 처리 및 데이터베이스 구축 기술 경로
(1) 다중 소스 원격 감지 정보. 최적의 밴드 조합의 다중 스펙트럼 이미지와 고해상도 풀 컬러 이미지를 융합하여 고해상도 공간 정보와 풍부한 스펙트럼 정보를 가진 융합 이미지를 생성합니다.
(2)2)GPS 이미지 제어점, 베이스 차트 (데이터베이스) 및 DEM 의 결합. 실제 상황에 따라 GPS 이미지 제어점을 사용하며1:50000dem 을 사용하여 원격 감지 이미지의 정사보정을 수행합니다.
(3) 인간-컴퓨터 상호 작용과 컴퓨터 자동 추출의 결합. 인간-컴퓨터 상호 작용 해석에 근거하여 토지 분류 정보를 추출하다.
(4) 원격 감지 해석과 지상 조사의 결합. 추출된 지형도 정보에 대한 현장 검증을 수행하고 실내에서 불확실한 지형지도 점에 대한 현장 조사를 실시합니다.
GPS 이미지 제어점 그래픽 이미지 데이터베이스 구축
이미지 제어점의 선택 정확도를 보장하기 위해 먼저 이미지 제어점 선택의 기술적 요구 사항에 따라 장면당 25 개의 이미지 제어점을 골고루 선택하고 이미지 제어점에 대한 전체 필드 정적 측정을 수행합니다. MapGIS 플랫폼에서 이미지 기준점의 속성 구조를 편집하고, GPS 이미지 기준점의 그래픽 이미지 데이터베이스를 작성하고, 이미지 기준점의 필드 측량 결과 테이블을 속성 테이블에 그림으로 저장합니다. 그림 1 과 같이.
그림 1 이미지 제어점 그래픽 이미지 데이터베이스 다이어그램
2. 1 GPS 이미지 제어점 선택
이미지 제어점의 필드 측정 정확도를 보장하기 위해 이미지 제어점을 선택할 때 점 분포가 상대적으로 균일해야 하고, 특징이 뚜렷하고, 교통이 편리하고, 수량이 충분해야 합니다. 이미지 제어점은 고압선, 대면적 수역 등의 간섭 요인을 피하기 위해 트루컬러 이미지에 가능한 한 많이 선택합니다.
필드 측량 효율성을 높이기 위해 선택된 테스트중인 이미지 기준점을 이미지 기준점 수, 점 및 확대 다이어그램, WGS84,1954jing,1980a 3 세트의 좌표 및 점 설명 등을 포함한 이미지 기준점 필드 측량 결과 테이블로 작성합니다
2.2 GPS 이미지 제어점 현장 측정
이미지 기준점 필드 측량은 부착 방법을 사용하며 이미지 기준점의 평균 간격은 약 13 km 입니다. 이미지 제어점과 C 급 GPS 제어점은 GPS 제어 네트워크를 구성합니다. GPS 이미지 제어점의 현장 측량에서 허난성 C 급 GPS 컨트롤 네트워크를 통해 얻은 세 가지 데이터 세트 (각각 WGS 84, 1954 베이징 좌표 및 1980 Xi 암페어 좌표) 를 시작 데이터로 사용합니다. GPS (Global Positioning System) 측정 사양에 따르면 3 개의 GPS 수신기를 사용하여 45 분 이상의 관찰 주기, 위성 고도각으로 정적으로 동시 관찰을 수행합니다. 남측 측량 소프트웨어를 사용하여 측량 데이터에 대한 기준선 계산, 조정 및 표고 맞춤을 수행합니다. 마지막으로, 세 좌표계 세트를 기준으로 이미지 기준점의 데이터 및 맞춤 표고 세 세트를 계산합니다.
2.3 GPS 이미지 제어점 그래픽 이미지 데이터베이스 구축
GPS 이미지 제어점 그래픽 이미지 데이터베이스는 허난성1:50 만 지리 언더레이를 작업 언더레이로 사용하여 이미지 제어점의 공간 좌표를 입력하고 이미지 제어점의 속성 및 그래픽 정보를 수집하고 균일한 수학적 기초를 가진 이미지 제어점 그래픽 이미지 문서를 작성합니다. 이미지 기준점의 그래픽 이미지 정보에는 이미지 기준점의 지리적 좌표 정보뿐만 아니라 교정할 이미지와 관련된 피쳐 그림의 텍스처 및 해상도 정보도 포함됩니다.
3 이미지 데이터 처리
이미지 데이터 처리에는 위성 전색 데이터와 다중 스펙트럼 데이터의 등록 및 융합, 이미지 데이터의 정사보정, 정사영상 접합 및 제작 등이 포함됩니다. 이 프로젝트에 사용된 SPOT 5 데이터는 세보회사에 제공된 1A 데이터로 탐지기를 통해서만 균형 있게 처리됩니다. 다양한 데이터를 조합하기 위해 정사영 이미지를 만들려면 정사영 이미지를 교정하고 지리 좌표를 설정해야 한다. 이미지 데이터 처리의 기술적 흐름은 그림 2 에 나와 있습니다.
그림 2 이미지 데이터 처리 기술 프로세스
3. 1 이미지 등록
이 프로젝트에서 사용하는 단일 다중 스펙트럼 데이터와 전체 색상 데이터 동시 수신은 기하학적 연관성이 우수합니다. 멀티스펙트럼 데이터와 전색 데이터의 등록은 난이도가 높고 정확도가 낮기 때문에 상대 등록법을 채택한다. SPOT 5 멀티스펙트럼 데이터의 밴드 조합은 XS2 (빨간색), XS3 (녹색), XS 1 (파란색) 형식이며 이미지 리샘플링 간격은 2.5 m 이고 리샘플링 방법은 쌍선형 보간을 사용합니다. 장면을 등록 단위로 사용하여 SPOT 5 전체 색상 데이터를 기준으로 등록 제어점을 균일하게 선택합니다. 수신측 시각이 크고 지세 기복이 등록에 영향을 미치는 영역에 대해 제어점 밀도를 높입니다. SPOT 5 다중 스펙트럼 데이터를 정확하게 등록하고, 등록된 전체 색상 및 다중 스펙트럼 데이터에서 동일한 이름을 임의로 선택하여 데이터 등록 정확도를 보장합니다.
3.2 이미지 융합
이미지 융합에서는 가장 기본적인 곱 병합 알고리즘을 사용하여 두 공간 해상도의 원격 감지 데이터를 직접 합성합니다. 융합 후 히스토그램 조정, USM 선명 효과, 색상 균형, 색도 채도 조정 및 대비 향상을 통해 전체 이미지 색상을 균일하고, 적당히, 선명하게 하여 주제 정보, 특히 텍스처 정보를 향상시킵니다.
3.3 이미지 직교 보정
이미지 직교 보정은 ERDAS 의 LPS 직교 보정 모듈을 사용하며 SPOT 5 물리적 모델을 사용합니다. 각 장면의 25 개 이미지 제어점은 장면 이미지 전체에 균일하게 분산되며 인접한 장면의 겹치는 영역에는 두 개 이상의 * * * 점이 있습니다. 정사수정은 실측점과1:50000dem 을 기반으로 하며, 융합 데이터는 2.5 m 의 샘플링 간격으로 장면 단위로 정사정정됩니다 .....
3.4 이미지 모자이크
이미지 모자이크는 ERDAS 의 LPS 직교 모듈에서 배치 모듈을 사용하며 인접한 두 개의 이미지가 두 개 이상의 점을 수집하여 이미지 모자이크의 정확도를 크게 향상시킵니다. 쪽맞춤 정밀도를 확인하기 위해 카운티 (시, 구) 의 쪽맞춤 영역에서 무작위로 25 개 이상의 체크포인트를 선택하여 쪽맞춤 정밀도를 확인합니다.
3.5 디지털 정사영 영상지도 제작
디지털 정사영상 (DOM) 은 Image Info 도구를 이용하여 만들어졌으며1:1만 표준에 따라 잘라서 전체 현급 행정 구역을 포괄한다. "고해상도 영상 데이터 처리 및 데이터베이스 구축 기술 요구 사항" 에 따르면 MapGIS 데이터베이스 플랫폼을 활용하여 베이징 좌표계 1954 및 국가 고도 기준 1985 에 따라1:/KLOC 를 완성했습니다.
4 혁신적인 성과
프로젝트 임무를 순조롭게 완수하는 전제 하에, 프로젝트 팀은 프로젝트 진도와 토지 관리 요구를 결합하여 창조적으로 일을 전개한다. 프로젝트 진행 상황과 성과를 요약하면, 혁신 성과는 주로 다음과 같습니다.
(1) 이미지 보정 제어점 GPS 필드의 실측 데이터를 이미지 보정 제어 데이터로 사용하여 지형도와 토지 이용 현황 맵 (데이터베이스) 을 제어 데이터로 사용하는 기존의 방식을 변화시켜 이미지 보정 정확도를 크게 높이고 엔지니어링 투자를 절감할 수 있습니다.
허난성1:1만표준지형도를 덮고 5600 여 점의 지형도만 있습니다. 이 학과 과제팀의 동의를 구하면서 프로젝트팀은 GPS 현장 측정 통제점을 영상보정 제어 데이터로 활용하는 구상을 제시했다. 이 아이디어를 바탕으로 프로젝트 팀은 일련의 연구와 논증을 실시하고 GPS 현장 측정에 대한 기술적 요구 사항을 마련했으며, 각 범위에 상대적으로 균일한 SPOT 5 위성 이미지에 대해 25 개의 제어점을 선택했습니다. 원칙은 인접한 장면이 2 개 미만의 제어점이라는 것입니다. 주 전체 선택 142 1 이미지 보정 기준점 및 94 개의 GPS 측지 조정 c 레벨 점. 이미지 데이터 수신 시간 및 엔지니어링 진행 상황에 따라 * * 를 13 측정구역으로 나누고, 모든 제어점에 대한 정적 측정을 연결법을 사용하여 각 제어점과 검사점에 대한 WGS84, 1954 베이징,/kloc-를 각각 계산합니다
(2) 허난성의 영상통제점 그래픽 영상데이터베이스 구축은 앞으로 허난성의 토지이용원격감지와 위성법 집행감독에 대한 기술 지원을 제공한다.
향후 사용을 위해 현장 측정 결과를 장기간 보존하기 위해 프로젝트 팀은 허난성1:50 만 지리 밑그림을 기반으로 MapGIS 플랫폼에 GPS 이미지 제어점 그래픽 이미지 데이터베이스를 구축했습니다. GPS 이미지 제어 포인트 그래픽 이미지 데이터베이스 구축은 SPOT 5_2.5 m 고해상도 위성 이미지의 보정 정확도 요구 사항을 충족할뿐만 아니라 향후 허난성의 토지 이용 원격 감지 모니터링, 위성 사진 법 집행 검사 및 광산 환경 모니터링을위한 토대를 마련했습니다.
(3) 고해상도 이미지 데이터의 넓은 영역 전역 직교 보정 및 테셀레이션 처리 기술을 탐색하면 이미지 데이터 배치 처리 기술의 보급에 도움이 됩니다.
이번 시범 프로젝트는 영상 처리 범위가 넓고 작업량이 많기 때문에, 프로젝트 팀은 영상 수정의 정확성을 보장하면서 전문 원격 감지 영상 처리 소프트웨어인 ERDAS 를 사용하는 LPS 모듈에서 제공하는 넓은 범위의 전체 정사정정과 영상 패치 처리 기능을 탐색해 좋은 응용 효과를 거두었다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언)
이번 시범 프로젝트에 사용된 이미지 데이터는 모두 동시에 수신되는 SPOT 5 다중 스펙트럼 및 전체 색상 데이터이며, 그 도형의 기하학적 관련성이 비교적 좋고, 다중 스펙트럼 데이터와 전체 색상 데이터의 등록이 어렵고 정확도가 높기 때문에, 이미지 데이터 처리에는 먼저 단일 장면 융합, 넓은 영역 정사 보정, 마지막으로 넓은 영역 테셀레이션 등록 기술 프로세스가 사용됩니다.
정사영상 보정 ERDAS 를 사용하는 LPS 배치 정사영 모듈. 스팟 5 의 물리적 모델을 사용하여 보정합니다. 제어점은 장면 이미지 전체에 균일하게 분산되며 장면당 25 개의 제어점이 있고 인접한 이미지의 겹치는 영역에는 2 * * * 개 이상의 점이 있습니다. 정사영상 보정은 허난성 GPS 실측 제어점과 사전 처리된1:50,000 DEM 을 기준으로 2.5 m 의 샘플링 간격으로 배치 보정 SPOT 5 융합 데이터 ... 이미지 패치에는 ERDAS 의 LPS 배치 모듈이 사용됩니다. 인접한 각 장면 이미지는 두 개 이상의 * * * 점을 수집하므로 이미지 접합 정확도가 크게 향상됩니다.
(4) 원격 감지 영상 정보에 기반한 토지 이용 분류 기준 체계의 수립은 국가와 성급 차원에서 토지 이용 변화 정보를 신속하게 파악하고 추출하는 데 유익한 탐구를 했다.
과제팀의 요구와 국가, 성 토지관리의 수요에 따라 프로젝트팀은 충분한 연구와 논증을 거쳐 하남의 실제 원격감 영상 정보에 적합한 토지 이용 분류 기준을 제정하여' 고해상도 영상 데이터 처리 및 데이터베이스 건설' 시범 프로젝트의 요구를 충족시켰다. 이 기준에서 토지 이용 유형은 농지, 건설지, 이용지의 세 가지 범주로 나뉜다. 경작지, 정원, 기타 농지, 도시지, 도시지, 농촌거주지지, 철도지, 도로지, 기타 건설지 및 이용지가 10 2 급 범주다. 또한 개별 토지 유형의 특성에 따라 도로림대, 농업수리지, 수리시설지, 이용되지 않은 수면, 황하탄지 등 5 개 3 개 등급을 각각 농용지, 건설지, 이용지로 나누었다.
(5) 원격 감지 영상을 기반으로 한 토지 이용 데이터베이스 건설은 국가 및 성급 토지 거시적 관리를 위한 강력한 토지 이용 전자 데이터를 제공하여 우리나라가 비슷한 작업을 수행할 수 있도록 기술 기반을 제공한다.
국가 및 지방 토지 거시적 관리의 필요성을 감안하여, 프로젝트에 의해 개발된' 원격감지영상 기반 토지 이용 분류 시스템' 과 중국 토지 본사 MapGIS 토지 이용 데이터베이스 관리 시스템의 프레임워크를 결합하여, 프로젝트 팀은 MapGIS 데이터베이스 관리 시스템 플랫폼을 기반으로 합니다. "고해상도 이미지 데이터 처리 및 데이터베이스 구축 기술 요구 사항" 과 "1:1만 원격 감지 이미지를 기반으로 한 토지 이용 데이터베이스 표준" 을 별도로 제정하여 표준에 원격 감지 이미지를 기반으로 한 토지 분류, 파일 명명 규칙, 데이터 계층화 형식 및 요구 사항을 명시하여 데이터 표준과
5 결론
원격 감지 기술과 컴퓨터 기술이 급속히 발전함에 따라 고해상도 원격 감지 영상 데이터가 토지 관리에 점점 더 널리 사용되고 있습니다. 이와 함께 원격감 영상 데이터 처리의 기술적 수단도 점점 더 과학적이고 선진적으로 진행되고 있다. 특히 제 2 차 전국 토지조사가 본격화되면서 원격감 영상이 토지관리에 적용됨에 따라 전대미문의 고도로 밀려났다. 따라서 이미지 데이터 처리 과정에서 인력과 재력에 대한 투자를 최소화하는 것이 특히 중요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 과학 연구 생산 과정에서 이 프로젝트는 GPS 필드 측정 제어점을 이미지 보정 제어 데이터로 사용하여 GPS 이미지 제어 포인트 그래픽 이미지 데이터 데이터베이스 및 원격 감지 이미지 정보를 기반으로 한 토지 이용 데이터베이스 표준을 제시했습니다. 국가 및 지방 토지 관리의 요구에 따라 잘 해석하여 향후 유사한 작업에 유용한 탐구를 진행했다.
시험에 응시하여 힘을 바치다
상경서 등 2004. 원격 감지 기술 소개 [M]. 베이징: 과학출판사.
첸, 등등. 원격 감지 정보 메커니즘 연구 [M]. 베이징: 과학 출판사.
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유숙주, 유순희. 토지 변경 조사에 2002.GPS 적용 [J]. 측량 통보 (5): 1 ~ 3
장계현 등 2000. 그래픽 이미지 제어점 데이터베이스 및 그 응용 프로그램 [J]. 매핑 알림 (1)
(원래 "측량 및지도 게시판" 2008 년 10 호에 포함)