海岛遥感测图高程精度控制与修正方法及系统

摘要

本发明公开了一种海岛遥感测图高程精度控制与修正方法及系统，涉及大地测量工程技术领域，该方法包括：S1：提取海岛遥感影像中的岸线；S2：获得第一平均海面高、以及第二平均海面高，将所述第二平均海面高进行基准转换；S3：计算大地水准面；S4：进行调和分析获得分潮调和常数；S5：计算所述平均大潮高潮面的高程；S6：计算并去除所述海岛遥感影像中的岸线的系统性误差；S7：将去除系统性误差后的所述海岛遥感影像中的岸线与所述平均大潮高潮面上的岸线进行拟合。本发明通过对海岛遥感影像中的岸线与所述平均大潮高潮面上的岸线进行拟合，来实现对所述海岛遥感影像中的岸线的修正，提高了海岛遥感测图所获得的高程精度。

说明书

技术领域

本发明涉及大地测量工程技术领域，特别涉及一种海岛遥感测图 高程精度控制与修正方法及系统。

背景技术

我国海域广阔，海岛(礁)分布零散、极不均匀。各类海岛(礁)12000 多个，海岛(礁)是国家领土的重要组成部分，其精确位置和基础地理信 息是划分领海及其他管辖领域的重要依据；全面准确地掌握我国海岛 (礁)位置和地理信息，是维护国家主权、保障国家安全、实施海洋开发 的重要保障，具有重要的现实意义和深远的战略意义。随着遥感影像 空间和光谱分辨率的大幅提高及雷达影像的丰富，海岛(礁)识别特别 是暗礁探测的数据条件得到改善，但我国综合用于海岛(礁)遥感测图 的高程精度控制技术手段缺乏，海岛(礁)遥感测图的高程精度控制技 术需要进一步的研究。

目前，在陆地上主要运用GPS测量技术、CQG2000似大地水 准面模型的内插法、水准高程测量等方法提供像片控制点的平面、高 程成果，极大的减轻在我国困难地区测图的工作强度，提高的了工作 效率，取得了明显的经济效益。

由于我国海岛海岛礁分布零散，选择有效的高程控制点存在很大 的困难。在海上无法有效的布设GPS控制点，也无法进行水准高程 测量。同时，由于CQG2000似大地水准面模型受地形条件的限制， 以及地面观测数据的密度和不均匀分布，致使CQG2000似大地水准 面的精度在全国范围内是不一致的。总体分辨率为5′×5′，全国平 均精度理论上为±0.36米，不足以满足大比例尺的遥感测图需求。

除少量较大面积的海岛外，海岛(礁)的高程一般不大，在我国， 高程超过10m的海岛(礁)数量占全部海岛(礁)的比例不到15％。 由于海岛被海水包围，其高程有海平面作绝对参考，大的高程误差甚 至会导致海平面与海岛的拓扑关系出现错误。因此，在海岛测图中， 海岛高程的准确性和精度至关重要。

在陆地航空航天遥感测绘中，当地面像控点稀少时，可以采用基 于POS和影像纹理匹配的稀少控制摄影测量方法进行立体测图。但 值得注意的是，由于目前摄影测量工作站的立体测图软件普遍使用正 常高系统作为像控点高程，当地面像控点稀少时，测图的高程会产生 形变，其形变程度由像控点分布密度和大地水准面起伏两个因素共同 决定。当像控点间距大于200km时，大地水准面起伏在我国陆地部 分地区可达到20m，如果直接采用稀少控制的航空航天遥感测图方 法，虽然不会引起地形图要素的拓扑关系改变，但可导致绝对高程的 最大误差达到10m。

与陆地相比，海岛(礁)分布稀疏，无法按常规的密度和点位布 测像控点，海域绝大部分被海水覆盖，影像地面特征稀少、纹理少使 得航空航天影像匹配的难度大，导致模型连接困难甚至无法实现。采 用稀少控制的航空摄影测量方法很可能由于大地水准面起伏大导致 海岛地形图高程不准确。

我们知道，与陆地不同，海岛的高程注记不能因为比例尺小而取 舍，海岛岸线高程精度应在0.3m左右比较合适。目前陆地地形图中 有关高程精度指标普遍较低，用于指导海岛地形测图甚至可能会导致 海岛掉到海水面以下的矛盾现象。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：如何提高海岛遥感测图所获得的高 程精度。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供了一种海岛遥感测图高程精度 控制与修正方法，包括以下步骤：

S1：提取海岛遥感影像中的岸线；

S2：通过海岛验潮站的潮位观测数据获得第一平均海面高、以及 卫星测高数据获得第二平均海面高，将所述第二平均海面高进行基准 转换，以保证与第一平均海面高的基准一致，并将获得的第一平均海 面高和基准转换后的第二平均海面高作为标准平均海面高；

S3：通过地面重力观测数据获得重力数据，通过卫星测高数据获 得重力异常数据，将重力异常数据进行基准转换，以保证与所述重力 数据的基准一致，并根据所述重力数据、以及基准转换后的重力异常 数据来计算大地水准面；

S4：对所述海岛验潮站的潮位观测数据进行调和分析，以获得分 潮调和常数；

S5：根据所述分潮调和常数计算获得平均大潮高潮面与深度基准 面之间的高度差、以及所述标准平均海面高与深度基准面之间的高度 差，并根据所述平均大潮高潮面与深度基准面之间的高度差、所述标 准平均海面高与深度基准面之间的高度差、以及所述标准平均海面高 与大地水准面之间的高度差来计算所述平均大潮高潮面的高程；

S6：根据所述平均大潮高潮面的高程来确定所述平均大潮高潮面 上的岸线，通过所述海岛遥感影像中的岸线、以及所述平均大潮高潮 面上的岸线来计算并去除所述海岛遥感影像中的岸线的系统性误差；

S7：将去除系统性误差后的所述海岛遥感影像中的岸线与所述平 均大潮高潮面上的岸线进行拟合，以实现对所述海岛遥感影像中的岸 线的修正。

优选地，所述海岛遥感影像包括：RapidEye-one、Alos、Spot5、 IKONOS、QuickBird、WorldView-one、WorldView-Two、GeoEye-One、 以及低空无人机所获得的海岛遥感数据中的至少一种。

优选地，步骤S2具体包括以下步骤：

S21：对海岛验潮站的潮位观测数据计算平均值，以获得第一平 均海面高；

S22：根据卫星测高数据中的观测海面高度计算平均值，以获得 第二平均海面高；

S23：对所述第二平均海面高进行基准转换，以保证与第一平均 海面高的基准一致，在所述第二平均海面高进行基准转换时，采用下 列公式，

其中，a为第一平均海面高对应的第一参考椭球的长半轴的长 度，f为所述第一参考椭球的扁率，为大地纬度，e为所述第一参考椭球的第一偏心率，da＝a₀-a、df＝f₀-f，a₀为第 二平均海面高对应的第二参考椭球的长半轴的长度，f₀为第二参考椭 球的扁率，da为长半轴改正值，df为扁率改正值，dh为参考椭球转 换引起的高程变化；

S24：将获得的第一平均海面高和基准转换后的第二平均海面高 作为标准平均海面高。

优选地，步骤S3具体包括以下步骤：

S31：通过地面重力观测数据获得重力数据；

S32：通过卫星测高数据获得重力异常数据，将重力异常数据进 行基准转换，以保证与所述重力数据的基准一致，在所述重力异常数 据进行基准转换时，采用下列公式，

其中，a为所述重力数据对应的第一参考椭球的长半轴的长度， f为所述第一参考椭球的扁率，为大地纬度，e为 所述第一参考椭球的第一偏心率，da＝a₀-a、df＝f₀-f，a₀为所述重 力异常数据对应的第二参考椭球的长半轴的长度，f₀为第二参考椭球 的扁率，da为长半轴改正值，df为扁率改正值，dg为参考椭球转换 引起的重力异常数据变化；

S33：根据所述重力数据、以及基准转换后的重力异常数据来计 算大地水准面，大地水准面的计算公式为，

$N=\frac{R}{4\mathrm{\pi \gamma }}\underset{\sigma }{\int \int }\mathrm{\Delta gS}\left(\psi \right)\mathrm{d\sigma }$

其中，Δg为基准转换后的重力异常数据，σ为单位球面的面积 元，S(ψ)为以球面角距ψ为变量的Stokes核函数，R为地球平均半径， γ为所述重力数据，N为大地水准面。

优选地，步骤S4中，调和分析的公式为，

$h_i=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{f}_i{H}_i\cos ({\sigma }_{i}t+V_{0i}+u_i-g_i)$

其中，H_i、g_i依次为第i个分潮的振幅和迟角，即分潮调和常数， σ_i为第i个分潮角速率，V₀为参考时刻的平衡潮相角，f_i、u_i为第i 个分潮的交点因子和交点订正角，h_i为所述海岛验潮站的第i个潮位 观测数据，n为分潮的个数。

优选地，步骤S5中，通过下式来计算所述平均大潮高潮面的高 程，

L＝L₃-(L₂-L₁)

其中，L为所述平均大潮高潮面的高程，L₃为所述平均大潮高潮 面与深度基准面之间的高度差，L₂为所述标准平均海面高与深度基准 面之间的高度差，L₁为所述标准平均海面高与大地水准面之间的高度 差。

优选地，步骤S6中，通过下式计算所述系统性误差，

$\mathrm{\Delta L}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}(L_{o,i}-L_{c,i})$

其中，ΔL为系统性误差，L_c，i为平均大潮高潮面上的岸线第i点 高程值，L_o，i为海岛遥感影像中的岸线第i点高程值，L_c，i和L_o，i的平面 位置相同，n为岸线上取样点数。

优选地，步骤S7中，设所述海岛遥感影像中的岸线与所述平均 大潮高潮面上的岸线之间任一点的偏差为Z(x，y)且 Z(x，y)＝a₁x+a₂y+a₃xy+a₄x²+a₅y²，其中，a₁，a₂，a₃，a₄，a₅为常数，x，y分别 为横轴坐标和纵轴坐标，对所述偏差按照最小二乘法，获得 a₁，a₂，a₃，a₄，a的值，并根据获得了a₁，a₂，a₃，a₄，a₅的值的偏差公式实现对 所述海岛遥感影像中的岸线的修正。

本发明还公开了一种海岛遥感测图高程精度控制与修正系统，包 括：

岸线提取模块，用于提取海岛遥感影像中的岸线；

平均海面计算模块，用于通过海岛验潮站的潮位观测数据获得第 一平均海面高、以及卫星测高数据获得第二平均海面高，将所述第二 平均海面高进行基准转换，以保证与第一平均海面高的基准一致，并 将获得的第一平均海面高和基准转换后的第二平均海面高作为标准 平均海面高；

大地水准面计算模块，用于通过地面重力观测数据获得重力数 据，通过卫星测高数据获得重力异常数据，将重力异常数据进行基准 转换，以保证与所述重力数据的基准一致，并根据所述重力数据、以 及基准转换后的重力异常数据来计算大地水准面；

调和分析模块，用于对所述海岛验潮站的潮位观测数据进行调和 分析，以获得分潮调和常数；

高潮面计算模块，用于根据所述分潮调和常数计算获得平均大潮 高潮面与深度基准面之间的高度差、以及所述标准平均海面高与深度 基准面之间的高度差，并根据所述平均大潮高潮面与深度基准面之间 的高度差、所述标准平均海面高与深度基准面之间的高度差、以及所 述标准平均海面高与大地水准面之间的高度差来计算所述平均大潮 高潮面的高程；

系统性误差计算模块，用于根据所述平均大潮高潮面的高程来确 定所述平均大潮高潮面上的岸线，通过所述海岛遥感影像中的岸线、 以及所述平均大潮高潮面上的岸线来计算并去除所述海岛遥感影像 中的岸线的系统性误差；

拟合修正模块，用于将去除系统性误差后的所述海岛遥感影像中 的岸线与所述平均大潮高潮面上的岸线进行拟合，以实现对所述海岛 遥感影像中的岸线的修正。

(三)有益效果

本发明通过对海岛遥感影像中的岸线与所述平均大潮高潮面上 的岸线进行拟合，来实现对所述海岛遥感影像中的岸线的修正，提高 了海岛遥感测图所获得的高程精度。

附图说明

图1是按照本发明一种实施方式的海岛遥感测图高程精度控制与 修正方法的流程图；

图2是平均大潮高潮面与其他参数的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细 描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1是按照本发明一种实施方式的海岛遥感测图高程精度控制与 修正方法的流程图，参照图1，本实施方式的方法包括以下步骤：

S1：提取海岛遥感影像中的岸线；优选地，所述海岛遥感影像包 括：RapidEye-one、Alos、Spot5、IKONOS、QuickBird、WorldView-one、 WorldView-Two、GeoEye-One、以及低空无人机所获得的海岛遥感数 据中的至少一种。

S2：通过海岛验潮站的潮位观测数据获得第一平均海面高、以及 卫星测高数据获得第二平均海面高，将所述第二平均海面高进行基准 转换，以保证与第一平均海面高的基准一致，并将获得的第一平均海 面高和基准转换后的第二平均海面高作为标准平均海面高；

S3：通过地面重力观测数据获得重力数据，通过卫星测高数据获 得重力异常数据，将重力异常数据进行基准转换，以保证与所述重力 数据的基准一致，并根据所述重力数据、以及基准转换后的重力异常 数据来计算大地水准面；

S4：对所述海岛验潮站的潮位观测数据进行调和分析，以获得分 潮调和常数；

S5：根据所述分潮调和常数计算获得平均大潮高潮面与深度基准 面之间的高度差、以及所述标准平均海面高与深度基准面之间的高度 差，并根据所述平均大潮高潮面与深度基准面之间的高度差、所述标 准平均海面高与深度基准面之间的高度差、以及所述标准平均海面高 与大地水准面之间的高度差来计算所述平均大潮高潮面的高程；

S6：根据所述平均大潮高潮面的高程来确定所述平均大潮高潮面 上的岸线，通过所述海岛遥感影像中的岸线、以及所述平均大潮高潮 面上的岸线来计算并去除所述海岛遥感影像中的岸线的系统性误差；

S7：将去除系统性误差后的所述海岛遥感影像中的岸线与所述平 均大潮高潮面上的岸线进行拟合，以实现对所述海岛遥感影像中的岸 线的修正。

优选地，步骤S2具体包括以下步骤：

S21：对海岛验潮站的潮位观测数据计算平均值，以获得第一平 均海面高；所述第一平均海面高通过如下公式进行计算，

$h_{\mathrm{is}}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{h}_i$

式中，h_i为海岛验潮站的第i个潮位观测数据，n为潮位观测数 据个数，h_is为第一平均海面高。

S22：根据卫星测高数据中的观测海面高度计算平均值，以获得 第二平均海面高；所述第二平均海面高通过如下公式进行计算，

$h_{\mathrm{sa}}=\frac{1}{m}\underset{k=1}{\overset{m}{\Sigma }}{h}_k$

式中，h_k为卫星测高数据中的第i个观测海面高度，m为潮位观 测数据个数，h_sa为第二平均海面高。

S23：对所述第二平均海面高进行基准转换，以保证与第一平均 海面高的基准一致，在所述第二平均海面高进行基准转换时，采用下 列公式，

其中，a为第一平均海面高对应的第一参考椭球的长半轴的长 度，f为所述第一参考椭球的扁率，为大地纬度，e为所述第一参考椭球的第一偏心率，da＝a₀-a、df＝f₀-f，a₀为第 二平均海面高对应的第二参考椭球的长半轴的长度，f₀为第二参考椭 球的扁率，da为长半轴改正值，df为扁率改正值，dh为参考椭球转 换引起的高程变化；

S24：将获得的第一平均海面高和基准转换后的第二平均海面高 作为标准平均海面高。

优选地，步骤S3具体包括以下步骤：

S31：通过地面重力观测数据获得重力数据；

S32：通过卫星测高数据获得重力异常数据，将重力异常数据进 行基准转换，以保证与所述重力数据的基准一致，在所述重力异常数 据进行基准转换时，采用下列公式，

其中，a为所述重力数据对应的第一参考椭球的长半轴的长度， f为所述第一参考椭球的扁率，为大地纬度，e为 所述第一参考椭球的第一偏心率，da＝a₀-a、df＝f₀-f，a₀为所述重 力异常数据对应的第二参考椭球的长半轴的长度，f₀为第二参考椭球 的扁率，da为长半轴改正值，df为扁率改正值，dg为参考椭球转换 引起的重力异常数据变化；

S33：根据所述重力数据、以及基准转换后的重力异常数据来计 算大地水准面，大地水准面的计算公式为，

$N=\frac{R}{4\mathrm{\pi \gamma }}\underset{\sigma }{\int \int }\mathrm{\Delta gS}\left(\psi \right)\mathrm{d\sigma }$

其中，Δg为基准转换后的重力异常数据，σ为单位球面的面积 元，S(ψ)为以球面角距ψ为变量的Stokes核函数，R为地球平均半径， γ为所述重力数据，N为大地水准面。

优选地，步骤S4中，调和分析的公式为，

$h_i=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{f}_i{H}_i\cos ({\sigma }_{i}t+V_{0i}+u_i-g_i)$

其中，H_i、g_i依次为第i个分潮的振幅和迟角，即分潮调和常数， σ_i为第i个分潮角速率，V₀为参考时刻的平衡潮相角，f_i、u_i为第i 个分潮的交点因子和交点订正角，h_i为所述海岛验潮站的第i个潮位 观测数据，n为分潮的个数，本实施方式中选用M2、S2、N2、K2、 01、K1、P1、Q1这8个分潮。

优选地，参照图2，步骤S5中，通过下式来计算所述平均大潮 高潮面的高程，

L＝L₃-(L₂-L₁)

其中，L为所述平均大潮高潮面的高程，L₃为所述平均大潮高潮 面与深度基准面之间的高度差，L₂为所述标准平均海面高与深度基准 面之间的高度差，L₁为所述标准平均海面高与大地水准面之间的高度 差。

优选地，步骤S6中，通过下式计算所述系统性误差，

$\mathrm{\Delta L}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}(L_{o,i}-L_{c,i})$

其中，ΔL为系统性误差，L_c，i为平均大潮高潮面上的岸线第i点 高程值，L_o，i为海岛遥感影像中的岸线第i点高程值，L_c，i和L_o，i的平面 位置相同，n为岸线上取样点数。

优选地，步骤S7中，设所述海岛遥感影像中的岸线与所述平均 大潮高潮面上的岸线之间任一点的偏差为Z(x，y)且 Z(x，y)＝a₁x+a₂y+a₃xy+a₄x²+a₅y²，其中，a₁，a₂，a₃，a₄，a₅为常数，x，y分别 为横轴坐标和纵轴坐标，对所述偏差按照最小二乘法，获得 a₁，a₂，a₃，a₄，a的值，并根据获得了a₁，a₂，a₃，a₄，a₅的值的偏差公式实现对 所述海岛遥感影像中的岸线的修正。

除少量较大面积的海岛外，海岛(礁)的高程一般不大，在我国， 高程超过10m的海岛(礁)数量占全部海岛(礁)的比例不到15％。 由于海岛被海水包围，其高程有海平面作绝对参考，大的高程误差甚 至会导致海平面与海岛的拓扑关系出现错误。在海岛测图中，海岛高 程的准确性和精度至关重要。

在陆地航空航天遥感测图中，当地面像控点稀少时，可以采用基 于POS和影像纹理匹配的稀少控制摄影测量方法进行立体测图。像 控点分布密度和大地水准面起伏两个因素共同决定在地面像控点稀 少时，测图的高程会产生形变程度。

当像控点间距大于200km时，大地水准面起伏在我国陆地部分 地区可达到20m，如果直接采用稀少控制的航空航天遥感测图方法， 虽然不会引起地形图要素的拓扑关系改变，但可导致绝对高程的最大 误差达到10m。

与陆地相比，海岛(礁)分布稀疏，无法按常规的密度和点位布 测像控点，海域绝大部分被海水覆盖，影像地面特征稀少、纹理少使 得航空航天影像匹配的难度大，导致模型连接困难甚至无法实现。采 用稀少控制的航空摄影测量方法很可能由于大地水准面起伏大导致 海岛地形图高程不准确。目前陆地地形图中有关高程精度指标普遍较 低，用于指导海岛地形测图甚至可能会导致海岛掉到海水面以下的矛 盾现象。有效解决这些问题的办法是对海岛遥感测图成果进行高程修 正。

本发明的方法计算得到的高程精度仅受计算的误差影响，以目前 的技术水平看，高程精度可达到0.2m，能够满足1∶500以小比例尺测 图对绝对高程的精度要求。

本发明还公开了一种海岛遥感测图高程精度控制与修正系统，包 括：

岸线提取模块，用于提取海岛遥感影像中的岸线；

平均海面计算模块，用于通过海岛验潮站的潮位观测数据获得第 一平均海面高、以及卫星测高数据获得第二平均海面高，将所述第二 平均海面高进行基准转换，以保证与第一平均海面高的基准一致，并 将获得的第一平均海面高和基准转换后的第二平均海面高作为标准 平均海面高；

大地水准面计算模块，用于通过地面重力观测数据获得重力数 据，通过卫星测高数据获得重力异常数据，将重力异常数据进行基准 转换，以保证与所述重力数据的基准一致，并根据所述重力数据、以 及基准转换后的重力异常数据来计算大地水准面；

调和分析模块，用于对所述海岛验潮站的潮位观测数据进行调和 分析，以获得分潮调和常数；

高潮面计算模块，用于根据所述分潮调和常数计算获得平均大潮 高潮面与深度基准面之间的高度差、以及第二平均海面高与深度基准 面之间的高度差，并根据所述平均大潮高潮面与深度基准面之间的高 度差、所述标准平均海面高与深度基准面之间的高度差、以及所述标 准平均海面高与大地水准面之间的高度差来计算所述平均大潮高潮 面的高程；

系统性误差计算模块，用于根据所述平均大潮高潮面的高程来确 定所述平均大潮高潮面上的岸线，通过所述海岛遥感影像中的岸线、 以及所述平均大潮高潮面上的岸线来计算并去除所述海岛遥感影像 中的岸线的系统性误差；

拟合修正模块，用于将去除系统性误差后的所述海岛遥感影像中 的岸线与所述平均大潮高潮面上的岸线进行拟合，以实现对所述海岛 遥感影像中的岸线的修正。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关 技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下， 还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明 的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。