使用 DEM 向导生成高程数据

在 Advanced 许可等级下可用。

高程数据可通过摄影测量算法从立体像对中获取。 立体像对由从不同角度拍摄的相同地理位置的两张影像组成。

采集自不同角度的立体像对

影像集合的立体像对可用于生成可获取高程数据的点云(3D 点)。 获取的高程数据将用于对正射映射工作空间内的影像集合进行正射校正。

注:

由于传感器和地面的间距较大,传感器焦距长度较大(约为 10 米)且视野较小,航空影像中固有的变形不会对从像底点(垂直)查看的高分辨率卫星影像造成较大影响。 上述因素连同有理多项式系数 (RPC) 形式的准确方向信息,降低了 DEM 精度和密度标杆在生成精确正射影像的过程中的重要性,前提是具有足够的已校正外部方向和控制点。 因此我们通常不会使用 DEM 生成步骤,且现有的 USGS NED DEM 或 SRTM DEM 连同精确的 GCP 可在 1:5,000 或更小的比例下生成 I 类或 II 类正射影像。

DEM 向导中基于立体像对生成的 3D 点分为两类:

  • 数字地形模型 (DTM) - 地球数字高程,不包括地球上任何物体的高程。 因此也称为裸露地表高程。 裸露地表 DTM 数据集可用于生成正射影像和正射镶嵌。
  • 数字表面模型 (DSM) - 地球数字高程,包括地球上物体(例如树和建筑物)的高程。 DSM 是一种有价值的分析数据集,可用于对正射影像中的要素进行分类,例如区分沥青路面和沥青屋顶。 除非源影像进行像底点查看,且无倾斜的建筑物和要素,以生成正确的正射影像,否则不应使用 DSM 进行影像正射校正。

DTM 和山体阴影 DSM

注:

如果森林区域树木繁茂或被其他茂密的植被所覆盖,由于地面处于不可见状态,因此将无法获得 DTM 地表。 最适合茂密森林土地覆被的高程表面产品为 DSM,它会专门创建一个描绘树冠顶部的表面。

可在影像集合具有大量可形成立体像对的重叠时获取高程。 用于生成点云的典型影像重叠为沿飞行航线 80% 的向前重叠,以及飞行航线之间 60% 的重叠,从而使地面上的每个位置均由多个影像覆盖。 此项通常用于处理无人机影像、数字航空影像或某些专为立体应用程序捕获的卫星影像。

此向导可提供两个用来生成输出的预配置步骤:

  1. 根据影像集合构造立体像对,以计算点云。
  2. 以用户定义的分辨率基于点云插值栅格。

您可以修改默认的处理参数,但无法移除步骤。 如果您希望忽略或执行特定步骤,则可以使用自定义向导。

点云设置页面

首先,为点云设置页面指定参数。

点云设置参数

参数名称描述

匹配方法

有三种匹配方法可用于生成点云:

  • ETM(扩展的地形匹配)是一种使用 Harris 算子检测要素点、基于要素的立体匹配方法。 由于提取的要素点较少,此方法速度较快,可用于地形变化和细节较少的数据。 这是默认设置。1
  • SGM(半全局匹配)将生成密度较高且提供更多详细地形信息的点。 可将其用于城市区域的影像。 与 ETM 相比,此方法运算量更大。2
  • MVM(多视图匹配)基于 SGM 匹配方法,且随后采用合并跨单个立体模型的冗余高程估计的融合步骤。 此方法可生成密集的 3D 点且具有较高的运算效率。3

最大对象尺寸(单位为米)

定义用于过滤掉地面以上对象的搜索半径。 小于阈值的对象将被过滤为地面,否则对象将被视为地面以上的要素(例如建筑物、桥梁或树)。 默认对象大小为 10 米。

点地面间距

定义生成 3D 点时采用的间距(以米为单位)。

建议间距为源影像像素大小的五倍。

最小交叉角度(单位为度)

点云通过立体像对生成。 此值(单位为度)用于定义立体像对必须满足的最小角度。 默认值为 5 度。

注:

对 3D 点进行三角化时,交叉角度过小的立体像对会生成不稳定的结果。

最大交叉角度(单位为度)

点云通过立体像对生成。 此值(单位为度)用于定义立体像对必须满足的最大角度。 默认值为 70 度。

注:

交叉角度过大的立体像对会生成很少的匹配点或不生成匹配点。

最小区域重叠

重叠区域在整个图像中所占的百分比。 默认值为 0.6。

最大 Omega/Phi 差异(单位为度)

两个图像对之间的 Omega 和 Phi 差异的最大阈值。 将比较图像对的 Omega 值和 Phi 值。 如果两个 Omega 值或两个 Phi 值之差大于阈值,则该像对将不会被格式化为立体像对。

最大 GSD 差异

立体像对中两个图像间的最大地面采样间距 (GSD) 阈值。 如果这两个图像之间的分辨率比值大于阈值,则该像对将不会被构建为立体像对。 默认值为 2。

影像对数量

用于生成 3D 点的影像对数量。 对于具有密度重叠和许多立体像对的工程,增加此数量意味着计算时间更长。 建议值为 4。

有时,一个位置可能被许多影像对覆盖。 在此情况中,该工具将根据此工具中指定的不同阈值参数对这些影像对进行排序。 将使用得分最高的影像对生成点。

此参数可限制像对的使用次数过多。 除最小交叉角度最大交叉角度最小区域重叠以外,可影响立体像对顺序的参数可能还包括最大 Omega/Phi 差异最大 GSD 差异校正质量阈值

校正质量阈值

指定可接受的最小校正质量。 该阈值将与存储在立体模型中的校正质量值进行比较。 按照此条件,校正质量低于此指定阈值的影像对将获得 0 分,且其在排序列表中的位置将下降。 阈值的值范围介于 0 到 1 之间。 建议值为 0.2。

参考资料

  1. Harris, Christopher G., and Mike Stephens. "A combined corner and edge detector."Alvey vision conference, vol. 15, no. 50, pp. 10-5244. 1988.
  2. Hirschmuller, Heiko, Maximilian Buder, and Ines Ernst. "Memory Efficient Semi-Global Matching." ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume 1-3, (2012): 371-376.
  3. Hirschmuller, Heiko. "Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information." IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, Volume 30, no. 2 (2007): 328-341.

DEM 插值设置页面

接下来,为 DEM 插值设置页面指定参数。

DEM 插值设置参数

参数名称描述

表面类型

创建数字地形模型或数字表面模型。

  • DTM - 通过仅插值使用仅地面点的栅格表面创建数字地形模型。
  • DSM - 通过插值使用所有点(地面点和地面以上点)的栅格创建数字表面模型。

像元大小

输出栅格数据集的像元大小。

格式化

输出栅格数据集的格式:

  • 云栅格格式。 这是默认设置。
  • TIFF 格式

压缩

用于压缩输出栅格数据集的方法。

  • 无 - 不压缩输出栅格数据集。 这是默认设置。
  • LERC - 使用 LERC 压缩来压缩输出栅格数据集。 LERC 是一种适用于任何数据类型(如字节、整型、实际和双精度)的压缩方法。 压缩算法的效率随像素深度的增加而增加。

最大误差

LERC 压缩所允许的最大误差。 最大误差代表适用于每个像素的容差值(并非图像的平均值)。

要使用此选项,请将压缩设置为 LERC

插值方法

用于从点云对输出栅格数据集进行插值的方法。

  • TIN 线性插值法 - 亦称作不规则三角网 (TIN) 线性插值法,适用于不规则分布的稀疏点,例如从区域网平差计算中得到的解决方案点。 这是默认设置。
  • TIN 自然邻域插值法 - 这与三角测量类似,但是生成的表面更为平滑且运算量更大。
  • 反距离权重平均插值法 - 此方法适用于规则分布的密集点,例如通过生成点云工具得到的点云 LAS 文件。 IDW 搜索半径将根据平均点密度自动进行计算。

平滑方法

选择用于平滑输出栅格数据集的滤波器。

  • 高斯 3 x 3 - 具有 3 x 3 窗口的高斯滤波器。
  • 高斯 5 x 5 - 具有 5 x 5 窗口的高斯滤波器。 这是默认设置。
  • 高斯 7 x 7 - 具有 7 x 7 窗口的高斯滤波器。
  • 高斯 9 x 9 - 具有 9 x 9 窗口的高斯滤波器。
  • 无平滑 - 不应用平滑过滤器。

用于填充缺失的像素

指定用于填充 NoData 区域的 DEM 输入。

注:

如果生成点云的过程中存在区域中查找不到匹配点或立体重叠不足的现象,则相关位置可能存在 NoData 区域。

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