基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法及装置

摘要

本发明涉及一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法及装置。该方法包括：获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；确定data1投影到投影格网1的图像1；确定data2投影到投影格网2的图像2；图像1与图像2之间精确配准。本发明充分利用多角度多源遥感数据自身带的原始科学数据及地理位置参考数据，在统一的编程环境中，只对多角度多源遥感数据的科学数据进行一次采样，实现两种数据精确配准。

说明书

技术领域

本发明涉及一种多角度多源遥感数据空间位置精确配准技术，尤其是涉及一种基于自定义投影格点的多角度成像光谱数据与其它来源遥感数据之间的空间位置精确配准方法。

背景技术

不同传感器、不同时相、不同观测角度的遥感数据之间空间位置的精确配准是遥感数据产品交叉验证、目标双向反射分布特征研究、多源遥感数据综合反演和长时间序列生物地球物理/化学参数分析的基础。

美国EOS(Earth Observation Satellite，地球观测卫星)上搭载的MISR(Multiangle Imaging Spectro-radiometer，多角度成像光谱仪)通过在9个角度同时获取多光谱成像数据的方式，直接观测目标的方向谱信息，为研究人员提供了特有的空间基多角度遥感观测信息源。

MISR数据与其它传感器数据进行空间配准是开展相关研究和应用的前提。依据配准目标数据源的特征以及不同研究或应用的自身需求，包含MISR数据的配准大体分为以下三类：基于离散点位的遥感反演产品验证方法；MISR与其它较高空间分辨率遥感(如ETM+)的配准；以及直接使用MISR L3级产品与其它遥感数据配准。基于离散点位的遥感反演产品验证方法只关注验证点位的图像配准结果对比，不直接考虑整景图像上逐个像素对应关系。MISR与其它较高空间分辨率遥感配准时，两种图像分别进行投影变换，设定允许误差，但并未预定义精确匹配的目标投影格点。还有一些工作直接使用MISR L3级产品，不涉及L2级产品SOM(Space Oblique Mercator，空间斜墨卡托)投影和分块偏移存储方式这些特殊问题。此外，投影到经纬度格点的变换不考虑相同大小经纬网格覆盖实际地表面积的纬向差异。

ENVI(The Environment for Visualizing Images)、HEG(The HDF-EOS To GeoTIFF Conversion Tool)和MRT(Modis Reprojection Tool)等常用遥感数据软件不支持将MISR L2级数据直接转换到自定义的投影格点上，不便于与其它遥感数据产品进行逐像素精确配准，而间接多步配准会对遥感数据多次重采样，造成信息损失。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了避免间接多步配准会对遥感数据多次重采样，造成信息损失，本发明提供一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法，该方法：获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；确定data1投影到投影格网1的图像1；确定data2投影到投影格网2的图像2，使得图像1与图像2之间精确配准，充分利用多角度多源遥感数据自身带的原始科学数据及地理位置参考数据，在统一的编程环境中，只对多角度多源遥感数据的科学数据进行一次重采样，实现两种数据精确配准。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法，所述方法，包括：

101，获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；

102，确定data1投影到预先自定义的投影格网1的图像1；

103，确定data2投影到预先自定义的投影格网2的图像2；

所述图像1与所述图像2之间精确配准。

可选地，所述投影格网1和所述投影格网2均采用阿伯斯Albers等面积圆锥投影；

所述Albers等面积圆锥投影参数为：中央经线125°E，第1标准纬线42°N，第2标准纬线51°N，原点经度125°E，原点纬度46.5°N，假北1000000m，假东1000000m。

可选地，所述data1为MIL2ASLS，所述data2为MCD43A1；

所述预先自定义的投影格网1为：

所述投影格网2为：

[x_MCD,y_MCD]＝{(x₂,y₂)|x₂＝x₀+mr,y₂＝y₀+nr}。

上两式中，(x₀,y₀)为自定义投影格网参考起点，r为MCD43A1科学数据的空间分辨率，m＝0,1,2,...和n＝0,1,2,...为自定义投影格网的行列号。

可选地，所述data1包括地理位置数据和原始科学数据；

步骤102，具体包括：

102-1，通过投影变换将地理位置数据转换为投影格网1下的格点坐标(x₁,y₁)；

102-2，根据所述(x₁,y₁)以及原始科学数据，建立目标投影空间的离散点插值函数；

102-3，对所述原始科学数据进行重采样，根据重采样数据、[x_MISR,y_MISR]以及离散点插值函数确定图像1。

可选地，若所述原始科学数据为反演模型参数或地表分类数据等离散数据，则通过最邻近重采样法对所述原始科学数据进行重采样。

可选地，若所述原始科学数据为反射率，或者，若所述原始科学数据为反射率植被指数，则通过双线性方法对所述原始科学数据进行重采样。

可选地，若所述原始科学数据为反射率，或者，若所述原始科学数据为反射率植被指数，则通过立方函数方法对所述原始科学数据进行重采样。

可选地，步骤103，具体包括：

103-1，通过投影逆变换将[x_MCD,y_MCD]转换为经纬度；

103-2，通过使用HDF-EOS工具包的经纬度到格点转换函数，得到转换后的经纬度对应的MCD43A1像素行列号；

103-3，通过投影格网2的格点与所述行列号间的一一对应关系，确定图像2。

除了上述基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法之外，本发明采用的主要技术方案还包括：

一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准装置，所述装置，包括：

获取模块，用于获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；

第一确定模块，用于确定data1投影到预先自定义的投影格网1的图像1；

第二确定模块，用于确定data2投影到预先自定义的投影格网2的图像2；

所述图像1与所述图像2之间精确配准。

可选地，所述data1为MIL2ASLS，所述data2为MCD43A1；

所述预先自定义的投影格网1为：

所述投影格网2为：

[x_MCD,y_MCD]＝{(x₂,y₂)|x₂＝x₀+mr,y₂＝y₀+nr}；

上两式中，(x₀,y₀)为自定义投影格网参考起点，r为MCD43A1科学数据的空间分辨率，m＝0,1,2,...和n＝0,1,2,...为自定义投影格网的行列号。

所述data1包括地理位置数据和原始科学数据；

所述第一确定模块，用于通过投影变换将地理位置数据转换为投影格网1下的格点坐标(x₁,y₁)；根据所述(x₁,y₁)以及原始科学数据，建立目标投影空间的离散点插值函数；对所述原始科学数据进行重采样，根据重采样数据、[x_MISR,y_MISR]以及离散点插值函数确定图像1；

所述第二确定模块，用于通过投影逆变换将[x_MCD,y_MCD]转换为经纬度；通过使用HDF-EOS工具包的经纬度到格点转换函数，得到转换后的经纬度对应的MCD43A1像素行列号；通过投影格网2的格点与所述行列号间的一一对应关系，确定图像2。

(三)有益效果

本发明的有益效果是：获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；确定data1投影到预先自定义的投影格网1的图像1；确定data2投影到预先自定义的投影格网2的图像2，使得图像1与图像2之间精确配准，进而充分利用多角度多源遥感数据自身带的原始科学数据及地理位置参考数据，在统一的编程环境中，只对多角度多源遥感数据的科学数据进行一次重采样，实现两种数据精确配准。

附图说明

图1为本发明一个实施例提供的一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法流程图；

图2为本发明一个实施例提供的另一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法流程图；

图3为本发明一个实施例提供的MISR L2级数据与MODIS L3级数据的精确配准方法框架示意图；

图4为本发明一个实施例提供的MCD43A1和MIL2ASLS建立的自定义投影网格点示意图；

图5为本发明一个实施例提供的一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准装置结构示意图。

具体实施方式

为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。

常用遥感数据软件不支持将MISR L2级数据直接转换到自定义的投影格点上，不便于与其它遥感数据产品进行逐像素精确配准，而间接多步配准会对遥感数据多次重采样，造成信息损失。针对上述问题，结合多角度多源遥感数据的成像几何和存储格式特征及进行空间位置精确配准的实际需求，本发明提出了一种，基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法，该方法基于自定义的投影格网，根据多角度多源遥感数据和其它来源遥感数据空间分辨率差异，预先明确定义两者的目标投影格网，并要求两套投影格网在数学上意义上严格相互匹配。充分利用两种数据自身带有的原始科学数据及地理位置参考数据，在统一的编程环境中，只对科学数据进行一次重采样，实现两种数据精确配准。

参见图1，本发明提供一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法，该方法具体流程如下：

101，获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；

102，确定data1投影到预先自定义的投影格网1的图像1；

103，确定data2投影到预先自定义的投影格网2的图像2。

图像1与图像2之间精确配准。

可选地，投影格网1和投影格网2均采用阿伯斯Albers等面积圆锥投影；

Albers等面积圆锥投影参数为：中央经线125°E，第1标准纬线42°N，第2标准纬线51°N，原点经度125°E，原点纬度46.5°N，假北1000000m，假东1000000m。

可选地，data1为MIL2ASLS，data2为MCD43A1；

预先自定义的投影格网1为：

投影格网2为：

[x_MCD,y_MCD]＝{(x₂,y₂)|x₂＝x₀+mr,y₂＝y₀+nr}。

上两式中，(x₀,y₀)为自定义投影格网参考起点，r为MCD43A1科学数据的空间分辨率，m＝0,1,2,...和n＝0,1,2,...为自定义投影格网的行列号。

可选地，data1包括地理位置数据和原始科学数据；

步骤102，具体包括：

102-1，通过投影变换将地理位置数据转换为投影格网1下的格点坐标(x₁,y₁)；

102-2，根据(x₁,y₁)以及原始科学数据，建立目标投影空间的离散点插值函数；

102-3，对原始科学数据进行重采样，根据重采样数据、[x_MISR,y_MISR]以及离散点插值函数确定图像1。

可选地，若原始科学数据为反演模型参数或地表分类数据等离散数据，则通过最邻近重采样法对原始科学数据进行重采样。

可选地，若原始科学数据为反射率，或者，若原始科学数据为反射率植被指数，则通过双线性方法对原始科学数据进行重采样。

可选地，若原始科学数据为反射率，或者，若原始科学数据为反射率植被指数，则通过立方函数方法对原始科学数据进行重采样。

可选地，步骤103，具体包括：

103-1，通过投影逆变换将[x_MCD,y_MCD]转换为经纬度；

103-2，通过使用HDF-EOS工具包的经纬度到格点转换函数，得到转换后的经纬度对应的MCD43A1像素行列号；

103-3，通过投影格网2的格点与行列号间的一一对应关系，确定图像2。

本实施例的有益效果是：获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；确定data1投影到投影格网1的图像1；确定data2投影到投影格网2的图像2，使得图像1与图像2之间精确配准，充分利用多角度多源遥感数据自身带的原始科学数据及地理位置参考数据，在统一的编程环境中，只对多角度多源遥感数据的科学数据进行一次重采样，实现两种数据精确配准。

为了更清楚的对本发明提供的方法进行说明，下面以多角度多源遥感数据data1为MISR L2级产品MIL2ASLS的BRDF参数和NDVI，其它来源遥感数据data2为EOS Terra+Aqua双星MODIS合成L3级产品MCD43A1，data1约为1000m、采用SOM投影，data2的空间分辨率约为500m、采用正弦投影为例对本发明提供的方法再次说明。

实施具体场景为：逐像素对比分析两种产品的场景，该场景下，需要将两种数据统一到同一种投影。且在投影空间中MCD43A1的4个像素需要与MIL2ASLS的一个像素准确匹配。

参见图2，本实施例提供的一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法的实现过程为：

201，自定义的投影格网1，自定义的投影格网2。

其中，投影格网1对应data1，投影格网2对应data2。

投影格网1和投影格网2均采用Albers等面积圆锥投影。此投影方式可以覆盖一个较大地区而不需要进行分带，等面积的特性使得不同纬度相同大小像素基本对应地面相同面积，便于分析和对比不同分辨率的遥感数据。

Albers等面积圆锥投影参数为：中央经线125°E，第1标准纬线42°N，第2标准纬线51°N，原点经度125°E，原点纬度46.5°N，假北1000000m，假东1000000m。上述参数可以覆盖整个中国东北地区。

投影格网1为：

对应图4上符号“+”。

投影格网2为：

[x_MCD,y_MCD]＝{(x₂,y₂)|x₂＝x₀+mr,y₂＝y₀+nr}；

对应图4上符号“×”。。

上两式中，(x₀,y₀)为自定义投影格网参考起点，r为MCD43A1科学数据的空间分辨率，m＝0,1,2,...和n＝0,1,2,...为自定义投影格网的行列号。

202，获取data1和data2。

对于MISR L2级SOM投影分块偏移数据，常用遥感软件一般不能明确定义投影变换格点，相反会在程序内部产生一个“优化”后的网格。针对这一问题，直接把投影空间的格网作为输入参数，从而能依据多源遥感数据的空间分辨率和实际分析要求。具体投影变换方法如下：

203，确定data1投影到投影格网1的图像1。

其中，data1包括地理位置数据和原始科学数据。

本步骤可以通过如下子步骤实现：

203-1，通过投影变换将地理位置数据转换为投影格网1下的格点坐标(x₁,y₁)；

203-2，根据(x₁,y₁)以及原始科学数据，建立目标投影空间的离散点插值函数；

203-3，对原始科学数据进行重采样，根据重采样数据、[x_MISR,y_MISR]以及离散点插值函数确定图像1。

对于对原始科学数据进行重采样的实现方式，根据原始科学数据的不同而不同。

若原始科学数据为反演模型参数或地表分类数据等离散数据，则通过最邻近重采样法对原始科学数据进行重采样。

若原始科学数据为其它连续数据，例如，反射率，或者，若原始科学数据为反射率植被指数，则通过采用双线性和立方函数等高阶的采样方法进行重采样。

204，确定data2投影到投影格网2的图像2。

其中，data2包括地理位置数据和原始科学数据。

本步骤可以通过如下子步骤实现：

204-1，通过投影逆变换将[x_MCD,y_MCD]转换为经纬度；

204-2，通过使用HDF-EOS工具包的经纬度到格点转换函数，得到转换后的经纬度对应的MCD43A1像素行列号；

204-3，通过投影格网2的格点与行列号间的一一对应关系，确定图像2。

执行至此，由于变换后的图像1和图像2分别基于空间位置相互匹配的预定义投影网格[x_MISR,y_MISR]及[x_MCD,y_MCD]，从而在数学意义上实现了两种图像的精确配准。

另外，两种数据投影变换中间过程不涉及遥感科学数据重采样，仅在最后一步对科学数据重采样一次，避免了多次重采样可能造成的信息损失。

相对于现有技术的实现方法，本发明提供图4所示的方法，MISRL2级数据与MODIS L3级数据精确配准的基本思路是基于预先定义的规则投影格点，充分利用两种数据自身带有的投影信息、原始科学数据及地理位置参考数据，在统一的编程环境中，只对每种科学数据进行一次重采样，实现两种数据精确配准。这里的精确配准指的是数学意义上配准，假设两种数据自身带有的投影信息、原始科学数据及地理位置数据是准确的，我们的目标在于把两种数据投影到自定义的投影格点上，实现两种数据的精确配准。

本发明与现有技术相比，(1)将MISR L2级SOM投影数据与其它传感器数据直接变换到了自定义的数学意义上严格相互匹配的投影格点上，实现了两种遥感数据空间位置的精确配准；(2)本文方法对每种遥感数据只进行一次重采样，避免反复重采样可能造成的信息损失；(3)本发明提供的方法整个投影变换在统一编程框架中实现，容易实现大数据量批处理作业。

本实施例的有益效果是：获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；确定data1投影到投影格网1的图像1；确定data2投影到投影格网2的图像2，使得图像1与图像2之间精确配准，充分利用多角度多源遥感数据自身带的原始科学数据及地理位置参考数据，在统一的编程环境中，只对多角度多源遥感数据的科学数据进行一次重采样，实现两种数据精确配准。

基于同一发明构思，本发明还提供一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准装置，该装置解决问题的原理与一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法相似，因此该装置实施可以参见一种基于自定义投影格点的多角度多源遥感数据空间位置配准方法的实施，重复之处不再赘述。

参见图5，所述装置，包括：

获取模块501，用于获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；

第一确定模块502，用于确定data1投影到预先自定义的投影格网1的图像1；

第二确定模块503，用于确定data2投影到预先自定义的投影格网2的图像2；

图像1与图像2之间精确配准。

可选地，data1为MIL2ASLS，data2为MCD43A1；

预先自定义的投影格网1为：

投影格网2为：

[x_MCD,y_MCD]＝{(x₂,y₂)|x₂＝x₀+mr,y₂＝y₀+nr}；

上两式中，(x₀,y₀)为自定义投影格网参考起点，r为MCD43A1科学数据的空间分辨率，m＝0,1,2,...和n＝0,1,2,...为自定义投影格网的行列号。

data1包括地理位置数据和原始科学数据；

第一确定模块502，用于通过投影变换将地理位置数据转换为投影格网1下的格点坐标(x₁,y₁)；根据(x₁,y₁)以及原始科学数据，建立目标投影空间的离散点插值函数；对原始科学数据进行重采样，根据重采样数据、[x_MISR,y_MISR]以及离散点插值函数确定图像1；

第二确定模块503，用于通过投影逆变换将[x_MCD,y_MCD]转换为经纬度；通过使用HDF-EOS工具包的经纬度到格点转换函数，得到转换后的经纬度对应的MCD43A1像素行列号；通过投影格网2的格点与行列号间的一一对应关系，确定图像2。

本实施例的有益效果是：获取多角度多源遥感数据data1和其它来源遥感数据data2；确定data1投影到预先自定义的投影格网1的图像1；确定data2投影到预先自定义的投影格网2的图像2，使得图像1与图像2之间精确配准，进而充分利用多角度多源遥感数据自身带的原始科学数据及地理位置参考数据，在统一的编程环境中，只对多角度多源遥感数据的科学数据进行一次重采样，实现两种数据精确配准。