张继贤研究员 | 从西部测图工程到全国动态测图——中国遥感测图进展研究

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前言

遥感测图是测绘地图标注发展的一个重要研究方向。中国西部地形极其复杂,山区和沙漠占90%以上,约60%的地区海拔在5000米以上该地区被誉为“生命禁区”、“死亡之海”和“世界屋脊”。因此,中国西部测图是中国乃至世界测绘史上一项极具挑战性的任务。

为保证中国西部测图工程的顺利实施,中国建立了西部测图技术体系。张继贤研究员等在学术论文“Technical progress of China’s national remotesensing mapping: from mapping western China tonational dynamic mapping 详细介绍了西部测图工程的关键技术和重要成果,并从数据采集、地图制作、信息服务等方面简要介绍了我国遥感测图的最新发展

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本文已收录于GSIS2021年第1期专辑

" Gottfried Konecny: 90 Years of Age and Decades of Scientific Connections "

中国西部测图项目通过技术创新,

  • 解决了控制点稀缺条件下的区块平差、大比例尺航空/卫星影像测绘、多源影像智能解译等问题。

  • 开发了用于大面积航空/卫星图像测绘的PixelGrid,用于复杂地形区域多源数据集成处理的FeatureStation,以及用于机载合成孔径雷达测绘的多波段多极化干涉数据采集系统等软件。

  • 中国陆地版图1:5万地形数据首次实现全覆盖,数字中国地理空间框架基本完成。

随着其他国家重点计划和项目(国家地理国情监测和国家遥感制图)的实施,目前的研究重点已从西部测图转向全国动态测图。本文介绍了全国动态测图系统。该系统中,数据采集已从单一来源发展到多源多方式,测图也已经发展为动态测图,数据库得更新也体现了协作的特点。

前沿观点

西部测图(MWC)是中国测绘史上一项极具挑战性的任务。难点在于三个方面(1)如何在复杂地形地区进行野外调查;(2)如何利用卫星图像实现大范围高精度立体测图;(3)如何在没有实地调查的情况下绘制外业人员无法到达的区域(复杂地形给外业调查带来了巨大挑战)

Mapping western China is acknowledged as an extremely challenging task in the history of surveying and mapping in China. The difficulty lies in three aspects:

  • (1)how to conduct field survey in complex terrain areas;

  • (2)how to achieve high accuracy stereo mapping with satellite images in a large area; and

  • (3)how to map inaccessible areas without field surveys.

中国先后发射了中巴地球资源卫星(CBERS)、高分(GF)、资源(ZY)、环境(HJ)、天绘(TH)、高景(GJ)等一系列卫星,并建立了地图标注、无人飞艇等航空平台。从中低分辨率向高分辨率发展,从单一光学传感器向多传感器发展,中国能够为国家和全球制图提供稳定的多时相数据。

China has launched a series of satellites, such as China-brazil earth resource satellite(CBERS), Gaofen satellite (GF), Resources satellite (ZY), Environment satellite (HJ), Mapping satellite(TH), SuperView satellite (GJ), and established aviation platforms, such as UAV and unmanned airships. Developing from medium and low resolution to high resolution, from the single optical sensor to multi-sensors, China is able to provide stable multi-temporal data for national and global mapping.

遥感制图是生产地形图的重要手段。

通过技术创新,可以解决基于稀有控制点的区域网平差、大比例尺航空卫星影像制图、多源影像智能解译等挑战。为保证西部测图工程的顺利完成,建立起西部测图技术体系。

首次实现了对中国陆地领土1:5万地形图的全覆盖。

Remote sensing mapping is an important means to produce topographic data.

Through technological innovation, challenges, such as the regional network adjustment based on rare control points, large-scale aerial satellite image mapping, intelligent interpretation of multi-source images, can be solved. A technical systemfor mapping the western part of the country is established to ensure the completion of the mapping project.

For the first time, the full coverage of the 1:50,000 topographic map of China’s land territory has been achieved.

以下内容为全文翻译

1
引言

地形数据是国民经济建设、社会发展、国家安全的基础性、战略性信息资源。

但在我国西部塔里木盆地、青藏高原、横断山脉等区域,受当时自然条件和技术水平的限制,截止2005年,一直没能测制1:5万地形图,形成了我国西部200多万平方公里的空白区。未能实现全国1:5万比例尺地形数据的全覆盖,严重制约了国家可持续发展、西部大开发等重大战略的实施。

  • 例如,AW3D30的数字高程模型(DEM)(ALOS全球数字地面模型,ALOS World 3D–30 m)的数据分辨率低于要求。

2005年,国家批准设立“国家西部1:5万地形图空白区测图工程”重大测绘专项,利用5年时间建立了国家西部测图技术体系,全面完成了西部200多万平方公里1:5万测图任务,建成了西部地区1:5万基础地图标注数据库和为相关部门服务的地图标注服务平台,实现了对西部地图标注变化的持续监测和有效更新,首次实现了我国陆地国土1:5万地形数据的全覆盖,标志着数字中国地理空间框架基本建成。

随着航天遥感、地图标注、地图标注等新一代信息技术的发展,遥感测图技术由西部一张图向全国动态测图转变。

2013年,国家批准设立“第一次全国地理国情普查” 重大测绘专项,利用3年时间建立了国家级地理国情普查与监测技术体系,支撑了第一次全国地理国情普查的全面完成,首次摸清了我国山水林田湖草等地理国情家底,保障了常态化地理国情监测的顺利开展,开辟了地理国情监测研究新领域,促进了测绘地图标注转型升级,为国家生态文明建设、国土空间规划、自然资源监管等提供了决策依据,实现了动态监测到信息服务的转变。

本文首先概述了西部测图的三大创新技术,然后分析了从西部测图到全国动态测图的发展过程,介绍了从动态监测到信息服务的技术进步,最后对遥感测图的未来发展进行了展望。

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西部地区测绘技术体系的建立

中国西部的地形极其复杂。该地区被誉为“生命禁区”、“死亡之海”和“世界屋脊”,山区和沙漠占90%以上,约60%的地区海拔在5000米以上。西部山区氧区浓度仅为正常情况的60%左右,且自然灾害频繁发生。这个地区的地图标注和通讯极为困难,只有四分之一的地区可以通过公路到达。

西部测图(MWC)是中国测绘史上一项极具挑战性的任务。难点在于几个方面

  1. 如何在地形困难区域外业控制测量

  2. 如何利用卫星图像实现大范围高精度立体测图;

  3. 人员不可达区域的外业调绘

  4. 外业生产作业人员安全保障难题

在20世纪60年代中国西部1:10万地形测绘任务中,曾有100多人受伤致残,42人献出了宝贵的生命。

为克服这些困难,我们建立了国家测图技术体系,包括一系列关键技术、新的测图平台、行业技术标准和体系,以及新的国家地图标注服务,攻克了西部地形困难区域大范围高分辨率卫星影像测图核心技术,研制测图生产作业新技术平台,制定测绘行业新技术标准与规范,建立国家西部测绘地图标注服务,构建了国家西部测图技术体系,保障了国家西部测图工程的完成。

西部测图工程的覆盖图和产品展示分别如图1和图2所示。

图 1. MWC覆盖范围示意图(红色格网)

图 2. MWC工程成果展示

2.1 稀少控制与区域网平差

缺少控制点是中国西部测图区域网平差中最大的挑战。

几何地图标注模型(严格模型)是卫星图像测绘的基本模型,卫星图像大多提供精确的星历和姿态数据。

  • 几何模型采用了不同的轨道拟合,例如Gupta模型(Gupta and Hartley 1997)采用了直线轨道,Westin模型采用了圆形轨道来处理SPOT图像(Westin 2001)。

在2005年前后,有理函数模型(RFM)还没有得到广泛应用(Dial and Grodecki 2002)。在这种情况下,针对大比例尺光学遥感影像,提出了稀少或无控制的大范围航空航天光学遥感影像自主地图标注与区域网平差技术。

此技术支持下,5600~8000 km2 的立体卫星图像只需要一个地面控制点(组),因此可以减少90%的外业工作量。

技术要点包括

  1. 研发了地心坐标系下多源异构遥感影像的通用传感器物理模型。

    基于差分GPS、惯性测量单元(IMU)、航空和卫星传感器组合系统,建立了CCD多线阵成像轨道模型。揭示了遥感图像内外方位元素补偿后的地图标注误差规律。

    在局部坐标系下对卫星图像和航空图像进行联合处理时,大比例尺航空图像成图容易受到地球曲率的影响,针对该问题,突破了地球曲率对大比例尺遥感影像精确几何地图标注的限制,实现了大比例尺遥感影像严格的空中三角测量模型。

  2. 将有理函数模型应用于多源遥感影像几何地图标注的综合处理。

    研发了RFM稳态估计技术,首次实现了大范围区域稀少或无地面控制的卫星影像区域网平差技术和方法。比例尺为1:50000的14-20幅地形图只需要一个地面控制点(或附近的一组点),但若使用常规平差方法,每幅地形图至少需要一个地面控制点(Zhang 2009)。

    此外,严格模型用于卫星图像和航空图像的联合处理,而RFM仅用于卫星图像。

  3. 实现了高精度自主地图标注航空航天影像(SPOT5)构架航线技术技术。

    由于在地图标注不便地区难以进行控制点的测量,采用高精度POS(positioning and orientation system)的航空条带影像和高分辨率卫星影像(IKONOS)对卫星影像进行高精度自主地图标注。

    利用该方法绘制了青藏高原91万km2的地形图,精度达到1:5万比例尺的制图要求。

2.2 大范围航空/卫星影像测图

可用于影像测绘的数字摄影测量工作站(DPW)有很多,如Pixel Factory、SoftPlotter、ImageStation等。

  • 其中Pixel Factory是世界一流的遥感影像自动化处理系统,具有自动化、并行处理、多影像兼容等特点,可远程管理。

然而,由其自动生成的数字地面模型(DSM)/数字高程模型(DEM)可能存在局部误差,特别是在复杂地形地区(Frank 2003)。

为解决大面积高精度立体测图的技术难题,开发了高分辨率航空航天光学遥感影像一体化测图系统PixelGrid综合测图软件。

利用该软件,单计算节点数字高程模型和数字正射影像图(DOM)月生产能力已达40-60万平方公里。

它开启了卫星图像高精度立体地图规模化生产时代。

技术创新如下

1. 针对西部地形困难区域,提出了通用多角度多视点影像匹配模型和基于多基线多匹配特征的高精度 DEM/DSM 自动提取方法。

为解决复杂地形地区DEM/DSM的自动提取问题,提出了基于地形坡度、高差分析的DEM/DSM自适应滤波技术。

  • 它可以在丘陵山区自动提取DEM/DSM,减少20%-40%的数据采集工作量,提高从图像中自动提取三维地形信息的可靠性和准确性(Waser et al. 2008;Zhang and Zhang 2008)。

影像匹配应满足高分辨率影像测绘、地形图制作、质量控制和检验等技术要求,自动匹配后还需编辑。

近年来,经典的密集匹配技术不断发展和完善,深度学习也融入到图像匹配领域。

  • 例如,使用CNN(卷积神经网络)学习立体匹配过程,实现自动匹配(Zbontar and LeCun 2015);将深度学习和经典匹配技术相结合,提高匹配质量(Seki and Pollefeys 2017)。

2. 提出了一种基于尺度/旋转不变性特征的高精度多基线图像配准方法。

针对大倾角、大旋转角度、大分辨率方差的图像配准困难问题,提出了一种大倾角和宽基线遥感图像的自动配准方法。

提出了一种无POS数据的图像点网络快速构建方法和基于对象约束的POS数据匹配技术。根据质量检验标准对密集匹配结果进行人工检查和编辑,以获得正确的DSM。

3. 发展了利用多源控制信息的航空航天遥感影像无控精准地图标注及纠正技术。

2005年前后,研发了航空影像、高分辨率卫星影像与公众地图标注或已有数字正射影像(DOM)/DEM等控制信息的自动、高精度配准技术,以及航空影像和高分辨率卫星影像区域网平差过程中控制点的自动提取技术,实现了大范围高分辨率遥感影像的快速精准地图标注和高效高精度的影像地图制作。

4. 实现了基于松耦合并行服务中间件的多核CPU/GPU集群分布式并行计算。

研发了一系列高速网络环境下多源遥感数据众核CPU/GPU高性能集群分布式处理算法,实现了多进程的航空航天遥感影像全自动空三、DEM自动匹配、快速(准)实时正射纠正及无缝拼接等功能,提高了海量遥感数据的自动化处理能力。

2.3 中国西部多源影像的智能解译

提出了一种多源遥感影像解译方法和处理流程,开发了适合我国西部复杂地形区域多源数据的智能解译工作站“FeatureStation”,其界面如图3所示。

图 3. FeatureStation界面展示

建立了用于检验数据采集编辑质量的网络分布式协同集成工作模式。

  • 它满足了1:500-1:100000比例尺数字线图(DLG)和土地覆盖图的快速生产要求。

同时,解决了外业人员无法进入的地区的测图问题,实现了对传统测图流程的升级改造。

技术创新如下

  1. 提出了一种面向对象的多尺度分割与分类方法。针对高分辨率遥感图像的自动分割问题,提出了一种基于区域生长和最小异质性原则的多尺度分割算法。

    利用支持向量机、决策树、模糊规则等基于对象的分类方法,采用空间认知推理和分类策略,实现基于认知计算的基于对象的分类(Li 2008, 2010; Gu et al. 2017, 2018)。

    近年来,深度学习分割网络,如全卷积网络(FCN)、金字塔场景解析网络(PSPNet)和U-Net,被认为是高分辨率遥感图像分类中非常有前景的工具,并得到了广泛的关注(Ball, Anderson and Chan 2017; Maggiori, Richard and Charpiat 2016; Kemker, Salvaggio and Kanan, 2018)。

  2. 提出了一种分级和非分级道路的自动跟踪与提取方法。

    针对分级道路,提出了一种最小二乘模板(即“T”形、“+”形)匹配策略,用于道路的快速跟踪和提取。

    对于非分级道路,提出了两种方法,即基于最小二乘圆模板匹配的道路跟踪和基于支持向量数据描述(SVDD)和距离变换集成的道路跟踪,以实现对非分级道路的准确、高效和有效跟踪(Lin et al. 2011; Lin, Shen and Liang 2012; Zhang et al. 2011)。

  3. 建立了遥感数据并行处理的通用计算模型(Yang, Zhang and Huang 2014)。

    针对大范围遥感数据的处理,采用任务分解、数据分解、函数分解和算法分解四种策略,建立了适合大范围遥感数据并行处理的通用计算模型。

    它可用于复杂算法和不同任务,处理速度比同类解释软件提高5倍以上。

  4. 构建了基于网络化测图的全要素解译一体化解决方案。

    结合平面/三维一体化数据采集与编辑、分布式网络协同工作、智能处理、多层空间数据库存储等多种策略,实现了遥感解译一体化解决方案。

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国家动态测图技术体系的建立从西部测图到全国动态监测

全国动态测图具有地理覆盖范围广、数据量大、信息丰富、测图速度快、时间序列长等特点。

测绘区域由西部向全国扩展,测绘范围从基础测绘扩大到地理条件监测,意味着测绘要素从地表发展到三维空间,测绘从特定时间点发展到连续监测。

数据采集能力已从单一来源发展到多源、多种方式。

地图功能已经从单一地图转变为动态地图,数据库应该能够以协作的方式进行更新。

3.1 数据获取能力由单一来源向多源多模态发展

  1. 遥感是国家地理国情普查和全球地图标注资源获取的主要手段。它可以快速重复地获得区域甚至全球的影像。

    中国目前已发射了26颗对地观测卫星,形成了多传感器(如ZY-3卫星配备了三线阵相机、多光谱相机和激光测高传感器,见表1)、高分辨率(如GJ-1卫星图像全色最高分辨率为0.5米)、由单视角转多视角(三线阵立体,如天绘一号、资源三号)对地观测系统。

  2. 航空摄影不受地面条件的限制,调查周期短,测量精度高,资料回收方便,是快速获取数据的重要技术手段。

    低空地图标注具备在云层下低空飞行的能力,有效避免了云层和天气的干扰,弥补了光学遥感卫星和普通航空摄影容易受云层遮挡的缺点,已成为快速获取高分辨率图像的有效手段。

    此外,它还具有时间效率高、成本低、损失小、风险低、可重复性好等优点。

    我国航空摄影系统具有多传感器、高分辨率、小型化等特点,利用多视角倾斜相机、全景相机、摄像机、激光雷达等多种传感器,可以获得表面三维信息和高质量的纹理信息。

  3. 地面移动测图也是获取精细数据的重要手段,可为实景中国、地图标注、地图标注等提供高精度数据。

    利用移动车搭载的各种先进传感器(如全景摄像机、视频相机、激光雷达等),可以快速采集道路和道路两侧地物的空间位置数据和属性数据。

    此方法具有数据采集速度快、场景目标丰富等特点。

  4. 随着空间信息技术的发展,开源地理数据已成为空间数据源的重要补充,为遥感制图提供参考数据。

    开源数据可以分为两类

    地图标注产品和多源地理数据

    地图标注产品是政府、科研机构等部门生产的公共产品。

    如AW3D30、美国地质调查局(USGS)土地覆盖数据、全球土地利用数据等,具有实用性强、信息丰富、质量可靠等特点。

    多源地理数据由许多非专业志愿者获得,并通过互联网提供给公众或相关机构,

    如开放街道地图(OSM)。它具有数据量大、自动化程度高、信息量大、成本低、质量不可控等特点。

表1. ZY-3号搭载传感器信息

3.1.2全域覆盖

全国每两天可更新一次中低分辨率图像;各省每季度可更新一次2米分辨率的图像;对于省内重点地区,可以根据特定日期获得0.5米分辨率的图像。

用于测绘的高分辨率观测卫星主要有GF-1、GF-2、GJ-1等,详见表2。

表2. GF、GJ搭载传感器信息

(1)光谱范围覆盖可见光、近红外、热红外、微波等多种观测谱段。

可见光是卫星、航空、低空遥感最常用的工作波段,可得到很高的地面分辨率,可广泛应用于自然资源调查与监测、防灾减灾、农林水利、生态环境、国家重大工程等领域,传感器如高分一号、资源三号。

近红外波段主要用于光学摄影,如红外或彩色红外摄影,只能在白天工作;也用于多波段摄影或多波段扫描。远红外(热红外)由于是地物自身辐射的,主要用于夜间红外扫描成像,红外遥感能够探测火山、地热、地下水、土壤温度,不能在云、雨、雾天工作,传感器如高分4号。

微波遥感按照工作方式分为主动式(有源)微波遥感和被动式(无源)微波遥感,前者由传感器发射微波波束再接收由地面物体反射或散射回来的回波,如侧视雷达;后者接收地面物体自身辐射的微波,如微波辐射计、微波散射计等,优点是具全天候工作能力,不受云、雨、雾的影响,可在夜间工作,并能透过植被、冰雪和干沙土,以获得近地面以下的信息。

激光雷达利用激光来发射光脉冲,利用具有光敏探测器的接收机来量测后向散射或反射光,通过记录从发射到后向散射脉冲返回之间的时间和光速来计算出到目标的距离,可用于大气监测、3D地形图量测、环境监控、工业结构测量、林业管理、环境监控等。

(2)区域范围实现全国每两天一次的中低分辨率全覆盖,每季度一次的2米分辨率全省覆盖,省内重点区域定期的0.5米高分辨率覆盖。

优于16米分辨率的卫星包括高分一号、高分六号多光谱影像,高分一号多光谱影像的重访周期为4天,高分六号与高分一号组网运行后,将使遥感数据获取的时间分辨率从4天缩短到2天,有力支撑农业资源监测、林业资源调查、防灾减灾救灾等行业。

高分辨率卫星观测体系主要包括高分一号、高分二号、高分三号(雷达卫星)、高分四号(静止轨道卫星)、高分五号(高光谱卫星)、高分六号、资源系列卫星、环境系列卫星、高景一号、天绘卫星、实践9号等,高分一号01、02、03、04星,可实现4星11天全球覆盖、1天重访,长期、连续、稳定、快速地获取2米全色、8米多光谱影像。

高景一号四星组网标志着我国首个0.5米高分辨率商业遥感卫星星座正式建成,可达到全球任意地区一天内重访,全球80%以上地区可实现每天两次重访,同时,可实现“准实传”,即边拍边传,大幅提高在轨图像传输效率,为全球用户提供全天候对地遥感数据服务和应用系统解决方案,广泛服务于政府管理、农林水利、资源环境、应急减灾、互联网、金融保险等众多传统及新兴行业。

3.2 动态测图能力

在中国,全国地理国情监测、全球土地覆盖测图、面向对象的高可靠性SAR处理系统等项目已经启动。

我们解决了诸如遥感影像的高精度解译和高可靠性SAR处理等技术难题,研制了测图软硬件设备,拥有大比尺动态测图能力,

实现了西部测图向全国动态测图的转变。

3.2.1 图像解译

遥感图像解译经历了人工解译到半自动解译,并随着遥感应用需求的不断变化、高分辨率遥感卫星的发射,地图标注的发展,地理知识的积累,历史数据的应用,朝着自动化、智能化方向发展

  • 从处理单元来看,图像解译从像素级发展到目标级,再到场景级。

  • 从分类方法来看,图像解译从传统的监督和半监督分类方法,发展到融合集成学习和深度学习。

  • 从协作方式来看,图像解译发展为自动化和人工相结合,解译与质量监督协同,室内和室外作业协同(见图4)。

图4. 国家动态测图能力发展情况(中英文对照)

遥感图像解译的重要成果如下

1. 提出了适用于不同分辨率的卫星遥感图像的复合决策树算法ADATree;研制了面向像元和面向对象的通用遥感分类器——GLC_Info。

  • GLC_Info系统可以基于样本自动生成训练集,根据训练集自动生成规则集,并可以根据阈值自动调整。因此,该系统可以有助于解决人工建立复杂规则集的难题。

  • 另外,考虑高分辨率遥感影像的质量、时间相位、复杂度和碎片化等的因素,在专家知识的指导下,自动导出国家地理状况监测一级类别的分类规则集。总分类精度(包括农场、果园、林地、草地、建筑物、道路、裸地、水源)高于85%。

2. 提出了一种多源、知识驱动的国家地理国情要素(例如,道路、水体、建筑物等)的智能提取方法。

  • 结合拓扑数据,通过知识驱动方法可以智能地提取国家地理条件信息,例如,土地利用、水利、地图标注、基础地图标注和其他数据库等,并将其转化为知识。

3. 提出了一种基于对象的迭代加权多元变化检测方法(IR-MAD)。

  • 该方法利用基于对象的分割图斑代替影像像素作为输入变量,获取基于对象的IR-MAD变化结果,提高了变化块的一致性,有效减少了背景对变化信息的影响。

  • 实现了国家地理条件要素变化信息的智能提取。(Lin, Shen, and Liang 2012; Lin et al. 2011)

3. 突破了内外业协同的地理要素实时调绘与核查难题。

  • 我们设计了面向任务的室内-现场协同作业模式,并提出了地理元素提取、编辑、校验、整理、更新的一体化作业模式。

  • 可以确保在室内工作时,可以准确发现变化信息。

另外,我们提出了一种基于站点监测信息的移动实时运行模式,以保证变化信息的精度和真实性。

  • 这颠覆了室内和现场的协作模式,大大提高了核查效率。

4. 研制了我国首套地理国情信息要素提取与解译软件系统FeatureStation_GeoEX。

  • 该系统适用于国家地理要素的大范围、全覆盖提取。

  • 在解译、手动适配、现场校验、修改厚后数据精度和总可信度高大99%。

  • 从而,解决了理要素提取的难题。(Zhang等人,2016)

3.2.2 SAR测图

高精度SAR测图是光学影像测图的补充,适用于难以获取光学影像的区域,例如被云、雾、雪覆盖的区域。

其主要技术成果包括以下几部分(见图5)。

图5. SAR测图系统

  1. 建立了一种稀疏控制点的SAR影像测图模式。

    以传感器位置和姿态作为定向参数,建立了侧视雷达遥感图像距离-共面方程。实现了侧视雷达图像与POS (GPS+IMU)数据或轨道姿态数据的联合平差。

    与目前常用的距离-多普勒模型和F.Leberl和R-D模型相比,测图所需的外场控制点数量减少90%,同一调查区域内的飞行数量减少40%,满足1:5000 - 1:5万比例尺测图的空中三角测量需求。

  2. 提出一种结合立体视觉和InSAR、轨道升降数据融合的三维信息提取方法。

    融合两个异侧立体像对(一对轨道上升和一度轨道下降)提取DEM,解决覆盖地区地形信息缺失的问题。将干涉SAR和立体SAR的优势互,得到高精度DEM(Huang 等人 2008)。

  3. 突破了基于知识的面向对象SAR地物高可信解译技术(Zhang, Huang, and Cheng 2018)。

    构建了知识库支持的点、线、面地物解译方法和技术,解决了SAR解译目标识别种类偏少、可信度差的难点,可信度得到提高,实现了SAR解译整体精度提升15%以上。

  4. 研制了面向复杂地形区域测图生产的SAR测图工作站

    该工作站是目前国内唯一能够综合利用偏振、干涉和立体SAR技术进行测图和解译的SAR数据处理分析系统,可以用于生产比例尺范围在15000至15万的DLG,DEM和DOM(Zhang, Huang, and Cheng 2018)。

    其可用性可与知名软件媲美,例如GAMMA,Earthview InSAR。

  5. 研制了中国自主知识产权的机载多波段多极化干涉SAR测图数据获取系统CASMSAR(Zhang等人2012)。

    由传统的单一数据获取模式发展到多波段(X和P波段)、多极化(HH、HV、VH和VV)和双天线干涉的集成化数据获取模式,具备从万米高空获取0.5米、1米、2.5米和5米不同分辨率的极化与干涉SAR数据的能力,是国内唯一可在白天、黑夜、阴雨、云雾等多种天气条件下获取满足1:5 000~1:50 000比例尺测图要求的SAR系统。性能上干涉天线从需稳定平台发展至无需稳定平台,基线长度从0.5米提高至2.2米,高程精度提高4倍,是国内首个面向测图的集多波段、多极化和干涉功能为一体的机载SAR系统,整体性能达到国际同类先进水平,打破了发达国家对我国的技术壁垒。

3.3 数据库更新能力呈现协同联动特征

国家西部测图实现了我国15万地形数据的全覆盖,形成了全国本底一张图,全国地理国情普查获取了全国三类(10个一级类、58个二级类、135个三级类)共2.6亿个图斑构成的全覆盖、无缝隙、高精度的海量地理国情数据。随着更新技术的进步、基础性地理国情监测的开展,突破了数据库联动快速更新、空间数据分析与挖掘等技术难题,建立了多时态一体、多尺度协同、图数联动的新一代国家基础地图标注数据库。

中国1:5万地形数据由5年一更新升级到每年一更新,实现多地图标注联动更新(Chen et al. 2010)(见图6)。

图 6. 数据库联动更新流程图

  1. 建立了地图标注与遥感影像相结合的快速动态更新方法,

    大大缩短了1:5万地形数据库的更新周期,从五年缩短为一年。

    研发了基于互联网地图标注挖掘的变化发现技术,利用互联网信息、在线地图、公共数据等,通过建立数据挖掘规则、信息搜索、网络抓取、结构化录入、过滤、冗余删除、绘制、发布等方式,主动并快速地发现地图标注的变化线索。

    每年主要针对地图标注、地名、管道等变化,收集有效更新信息近万条。

    此外,提出了基于数据库元素识别的增量更新技术,通过工程方法实现增量采集与编辑、质量检测、校正和存储。

    操作效率提高了一倍,并支持1:5万数据库的动态更新。

  2. 实现了跨比例尺地图标注增量联动更新技术,以实现1:1万、1:25万和1:100万比例尺国家地形数据库协同更新。

    设计了1万、25万、100万的跨尺度联动更新模型,实现与5万数据库的协调统一。设计了跨尺度要素自动匹配规则和算法, 实现了不同尺度下同名要素的自动关联。研发了基于增量要素的智能联动整合技术,支撑了25万、100万数据库的三轮联动更新。

  3. 创建了制图数据与地形数据增量联动更新技术,实现了国家三个尺度制图数据库的协同更新。

    设计了制图数据和地形数据的联动更新模型,实现了二者的一体化存储和相互关联。设计了一整套基于地形数据库的制图表达规则算法,研发了基于地形数据库增量要素的地图联动更新技术,支撑了国家三个尺度制图数据库的每年一轮联动更新。

  4. 创建了要素级多时态增量建库和时空管理技术,建立了多时态一体、多尺度协同、图数联动的新一代国家基础地图标注数据库。

    设计了基于增量的要素级多时态数据库模型,实现了不同时态下同名对象要素级关联、历史库增量式存储、多时态要素时序化统计。研发了基于增量标识的检入式升级建库技术,不同于传统拼接式建库,而是通过旧版数据库升级方式完成新版建库,成倍提高了建库效率,也大幅降低了存储冗余。研发了多时态要素时空化管理技术,实现了不同时态下的变化提取、统计分析、历史回溯。

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从动态监控到信息服务构建地理国情信息服务技术体系

将地理数据凝练上升为地图标注,需要针对国家管理与决策目标,综合运用数值统计、空间分析、专业模型等方法,对各类地理数据进行空间结构、空间分布、空间关系等方面的特征规律提取与内在知识挖掘,归纳提炼出反映国民经济建设与社会发展的指标,为国家重大战略提供决策依据,需要突破地理国情信息高效计算、综合分析等技术,实现“地理数据-地图标注-地理知识”的转化。

主要技术如下

  1. 建立了面向多需求应用的地理条件统计分析多层次指标体系。

    为解决传统统计方法对地理条件统计分析适应性不足的问题,提出了地理条件数据向指标体系转换的语义模型。

    该指标体系涵盖了资源分布与利用、景观格局、基本公共服务均等化、区域经济潜力和城市发展五个主题,反映了资源、环境、生态等方面各要素的空间分布及其发展。

  2. 构建了“基本统计计算—综合统计—专题分析评价”多层次、多维度的理论、统计计算技术体系和决策服务模式

    突破了地理国情要素三维空间地表精准建模、高效统计计算和基于多种地理单元的统计结果交叉校核方法,首次在全国系统性实现了从地理数据向地理国情信息的转化。。

  3. 破解了数据密集与计算密集统计分析并行计算双重技术难题,实现了密集计算条件下的精准建模与高效统计计算一体化(Kang and Lin 2014; Kang et al. 2018)。

    提出了多种方法和模型,例如,

    分布式空间索引(distributed spatial index)、

    密集型内存映射模式(intensive memory mapping mode)、

    矢量金字塔支持的近似实时统计(approximate real-time statistics supported by the vector pyramid)、

    高分辨率矢量空间数据高速切片渲染(high-speed slice rendering of high-resolution vector spatial data)、

    多时相土地覆盖数据信息传递(multi-temporal land cover data information transfer)、

    基于空间划分的计算依赖模型(model of computing dependencies based on the space division)、

    线程池支持的异步动态调度(asynchronous dynamic scheduling supported by the thread pool)、

    基于反射机制的统计算法模型管理(statistical algorithm model management based on reflection mechanism)。

    采用多进程并行计算方法,实现大规模、大规模补丁模式的均衡划分和线程子任务的并行驱动。

    开发了支持多个统计分析算子自适应并行优化的关键技术框架和异步流计算引擎,该引擎支持异步地理地图标注的并行调度和高效计算。

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总结

遥感测图是生产地形数据的重要手段。

通过技术创新,可以解决基于稀有控制点的区域网平差、大比例尺航空卫星影像测图、多源影像智能解译等挑战。为保证西部测图工程的顺利完成,建立起西部测图技术体系。

首次实现了对中国陆地领土1:5万地形图的全覆盖。

随着国家地理状况监测、国家卫星测图等国家规划和项目的发布和实施,遥感测图已由西部测图向国家动态测图转变。

  • 因此,建立了全国动态测图系统。数据采集能力由单源向多源、多模式发展,数据库更新具有协同联动的特点。

除了全球卫星地图标注系统、航空/卫星遥感、地图标注系统等现代测绘技术外,“地理条件监测”项目还综合利用了不同时期的测绘成果档案,实现自然和文化元素的动态、定量和空间上的监测。

在这之后,诸如变化量、特征分布、区域差异、发展趋势等统计分析可以进一步进行。

编制反映各种资源、环境和经济因素的空间分布及其发展情况的地图或研究报告,为有关经济和社会发展,以及执行国家战略提供决策服务。

从而实现从动态监测向信息服务的转变。

随着地图标注、地图标注、边缘计算、地图标注、地图标注等新兴技术的发展,智能时代的遥感测图呈现出三维数据采集、云边缘协同计算、智能解译、结构化表达、物化数据库、地图标注分析与挖掘等特征。

需要进一步开展理论研究和技术突破,形成新的遥感测图理论和方法体系、技术体系、设备和典型应用体系。

提高地图标注感知能力、地图标注分析挖掘能力和应用能力,促进地理测绘智能化发展。

引用格式Jixian Zhang, Haiyan Gu, Wei Hou & Chunquan Cheng (2021) Technical progress of China’s national remote sensing mapping: from mapping westernChina to national dynamic mapping, Geo-spatial Information Science, 24:1, 121-133, DOI:10.1080/10095020.2021.1887713

作者张继贤,国家测绘产品质量检验测试中心研究员。博士毕业于武汉大学。他的研究兴趣包括摄影测量与遥感图像解译,遥感测图与监测。

顾海燕,中国测绘科学研究院副研究员。博士毕业于武汉大学。她的研究兴趣包括遥感图像解译、高性能计算。

侯伟,中国测绘科学研究院副教授。博士毕业于德累斯顿工业大学。他的研究兴趣包括地表监测与生态评估。

程春泉,中国测绘科学研究院研究员,博士毕业于中国矿业大学。他的研究兴趣是摄影测量与遥感。

原文始发于微信公众号(地图标注)

如何把自己的门店或公司标注到地图里面。其实很简单:



    1、先准备好门店或公司的门脸照片、名称及地址信息


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