CN103955909A - 一种基于MapGISK9图像融合制作专题图的方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于MapGIS K9图像融合制作专题图的方法与***,图形融合制作专题图的方法包括以下步骤:A.在MapGIS K9中建立数据库导入相同区域的多光谱和全色图像;B.对导入的多光谱和全色图像获取地理位置信息;C.运用MapGIS K9遥感影像平台对多光谱图像进行校正;D.将校正过的多光谱图像与全色图像进行图像融合;E.对融合后的图像进行矢量化处理。本发明通过将多光谱图像与全色图像融合,实现了遥感图像的具备色彩和高分辨率,还具有投影信息,为地物分类、目标识别一系列处理提供了充分的保证。
Description
技术领域
本发明属于地图制作领域,尤其涉及一种基于MapGI SK9图像融合制作专题图的方法及***。
背景技术
随着数字化技术的高速发展与需求的日益增长,遥感图像的重要性越来越显著,其应用领域也越来越广泛。在卫星遥感领域,利用多传感器间各自的优势和特性,将同一目标或区域的多个传感器采集的不同图像进行像素级融合,从而提供信息更丰富、更真实、更清晰的遥感图像,为进一步的分析处理做准备。
MapGIS K9软件作为我国地理信息***领域的领军软件,其先进遥感数据处理平台和数字制图平台,为多光谱图像和全色图像的融合、遥感图像数字化和专题图的制作提供了优越的条件。
目前,已公开的国内地图制图专利共有五个:《一种计算机地图制图中的地图注记自动配置方法(专利申请号:201110063591.3)》、《基于GIS数据的快速地图制图***(专利申请号:201110380371.3)》、《电子地图制图***中线状要素标注数据处理方法和***(专利申请号:201210189807.5)》、《基于道路网空间分布的自动初始比例尺地图制图方法(专利申请号:201310116666.9)》和《网络专题地图制图方法及制图***(专利申请号:201310464275.6)》。以上申请均没有公开基于MapGIS K9的图像融合底图制作方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于MapGISK9图像融合制作专题图的方法,旨在解决遥感图像的频谱分辨率与空间分辨率之间存在彼此缺失的问题。
本发明是这样实现的,一种基于MapGIS K9图像融合制作专题图的方法包括以下步骤:
S1.在MapGIS K9中建立数据库导入地理位置相同区域的多光谱和全色图像;
S2.对导入的多光谱和全色图像获取地理位置信息,形成地理坐标系;
S3.运用MapGIS K9遥感影像平台对多光谱图像进行校正;
S6.将校正过的多光谱图像与全色图像进行图像融合;
S7.对融合后的图像进行矢量化处理。
进一步,所述制作专题图的方法还包括如下步骤:
S8.根据矢量化处理的图像属性信息输出专题图数据。
进一步,所述步骤S3中所述的校正方法,具体过程如下:
S3-1.运行多项式模型对光谱图像进行图像几何校正;
S3-2.参照全景图像在多光谱图像添加控制点;
S3-3.对多光谱图像重新采样并将采样后的多光谱图像添加到MapGISK9遥感影像平台。
进一步,所述步骤6中图像融合是将多源遥感图像按照加权融合算法,在地理坐标系中生成新的图像的过程,所述加权融合算法为:
Iij=A(HiIi+HjIj)+B,其中为A比例变换系数,B为平移系数,Hi、Hj为权值、根据经验对某被融合影像Ii和Ij需强调的程度确定。
进一步,所述步骤S7中矢量化处理方法,具体过程如下:
S7-1.建立本地数据图层;
S7-2.制作***库和图例板;
S7-3.对图形进行编辑信息;
S7-4.对底图进行拓扑检查;
S7-5.对图层进行属性输入;
S7-6.对地图的整体进行整饰并输出地图。
一种基于MapGISK9图像融合制作专题图的***包含以下模块:
数据模块,用于在MapGIS K9中建立数据库导入地理位置相同区域的多光谱和全色图像;
信息模块,用于对导入的多光谱和全色图像获取地理位置信息,形成地理坐标系;
校正模块,用于运用MapGIS K9遥感影像平台对多光谱图像进行校正;
融合模块,用于将校正过的多光谱图像与全色图像进行图像融合;
处理模块,用于对融合后的图像进行矢量化处理;
进一步,所述***还包括以下模块:
输出模块,用于根据矢量化处理的图像属性信息输出专题图数据,如单值专题图、分段专题图、统计专题图和密度专题图。
进一步,所述校正模块包括以下单元:
几何校正单元,用于运行多项式模型进行图像几何校正;
控制点添加单元,用于参照全景图像在多光谱图像添加控制点;
采样单元,用于对多光谱图像重新采样并添加到MapGIS K9遥感影像平台。
进一步,所述处理模块包括以下单元:
图层单元,用于建立本地数据图层;
制作单元,制作***库和图例板;
编辑单元,对图形进行编辑信息;
检查单元,用于对底图进行拓扑检查;
属性单元,用于对图层进行属性输入;
整饰单元,用于对地图的整体进行修饰并输出地图。
进一步,所述融合模块是将多源遥感图像按照加权融合算法,在地理坐标系中生成新的图像的过程,所述加权融合算法为:Iij=A(HiIi+HjIj)+B,其中为A比例变换系数,B为平移系数,H、Hj为权值、根据经验对某被融合影像Ii和Ij需强调的程度确定。
本发明的有益效果是:通过将多光谱图像与全色图像融合,实现了遥感图像的具备色彩和高分辨率,还具有投影信息,为地物分类、目标识别一系列处理提供了充分的保证。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于MapGIS K9图像融合制作专题图的方法流程图;
图2是本发明实施例提供的对融合后的图像进行矢量化处理流程图。
具体实施方式
下面参照附图对本发明作进一步的详细描述。
如图1所示,本发明提供的一种基于MapGIS K9图像融合制作专题图的方法流程图,其详述如下:
在步骤S1中,准备相同区域的多光谱图像和全色图像各一副,在MapGIS K9中建立数据库,将准备好的多光谱图像和全色图像分别导入数据库中,并且在数据库中指定相应的规范,将道路划分四个等级,如下表所示。
类名 | 图层 | 颜色 | 线宽(毫米) |
国道 | 0 | 紫色 | 2 |
省道 | 1 | 土黄 | 2 |
城市主干道 | 2 | 淡黄 | 2 |
城市次干道及支路 | 3 | 黑色 | 1 |
在步骤S2中,在遥感影像平台中,设置源坐标系和目的坐标系,点击投影点,对全色影像进行单点投影变换,提取其所在的经纬度信息,运用提取的经纬度信息在“地球在线”网站上查找当前点坐标的详细地理位置,如“中国安徽省黄山市休宁县徽光路”。在切换到其他的电子地图中,调整比较适合的比例就可以收集到该区域较全的信息,参考收集到的信息来绘制地图。
在步骤S3中,在MapGIS K9中多光谱影像和全色影像的内容均是同一个区域,但是多光谱影像中没有正确的坐标,需要参照有正确坐标信息的全景影像进行校正,利用MapGIS K9遥感影像平台多多光谱影像进行校正,在“影像预处理”中的菜单下选择“几何象征”以多项式模型进行影像几何校正,多项式(Polynomial)模式属于一种近似校正方法,在卫星图像校正过程中应用较多,校正时先根据多项式的阶数在影像中选取足够数量的控制点,建立影像坐标与地面坐标的关系式,在将整张影像进行转换。
在步骤S4中,在MapGIS K9中的“控制点量测工具栏”中选择“打开参考影像”,MapGIS K9遥感影像平台把全色影像打开,删除多光谱影像中原有的控制点信息,参照全色影像在多光谱影像上添加新的控制点,在添加新的控制点,要注意选取合适的控制点,要选择两幅影像中同一个位置底面特征变化大的地方,例如河流拐角处、山角处等等。
在步骤S5中,在多光谱影像添加了新的控制点后,要对影像进行采样校正,选择“几何校正流程窗口”上进行重新采样,选择校正影像的路径,在影像重新采样完成后,将影响进行保存并且添加到“MapGIS K9遥感影像平台”中,在通过卷帘显示对比,看到校正后的情况,在窗口显示中左面的是原来的全色影像,右面是校正后的多光谱影像,将两者对比,位置基本一致,但是分辨率相差比较大,在图中可以明显的看到。
在步骤S6中,在图像中全色影像的分辨率较高,但是色彩单一;多光谱影像的分辨率较低,但是色彩较丰富,为了提高地图的质量,需要将两者融合后,可以的到较高的分辨率和较丰富的色彩,在MapGIS K9中的“影像预处理”的菜单下选择“影像融合”,选择全色影像与多光谱影像,并且点击“选择所有波段参与融合”。输出融合的影响。图像融合是将多源遥感图像按照一定的算法,在规定的地理坐标系中生成新的图像的过程。例如,本项目采用基于像素级的加权融合算法将多光谱图像和全色图像进行融合。令A为比例变化系数,B为平移系数,Hi、Hj表示权重,此权重可根据实际应用中被融合影像Ii和Ij的重要程度确定,为减少冗余度也可运用相关系数确定融合影像的权重,形成以像元为处理对象的加权融合算法:Iij=A(HiIi+HjIj)+B。通过此算法,将具有丰富光谱信息的多光谱图像和具有高空间分辨率的全色图像进行融合,获得既有色彩和较高的分辨率,又有投影信息的交通专题图制作底图,为地物分类、目标识别等一系列处理提供了充分的保证。融合后的影响会有全色影像的高分辨率和多光谱影像的丰富色彩,但可能由于校正的误差较大或者是其它的因素,有可能融合后的影像不可用。这时需要重新校正多光谱影像,再与全色影像进行融合。
在步骤S7中,对融合后新的多光谱影像做矢量化处理。如图2所示,为矢量化处理流程图,其详述如下:在步骤S71中,根据由谷歌地图、天地图、百度地图以及查找相关资料等获得关于本地的数据信息,在合并后的影响中建立相应的图层,如横江、河流、湖泊、国道、省道、城市主干道、城市次干道、城市支路、学校、酒店和加油站等的标志性点或面的信息。在步骤S71中,在“MapGIS K9遥感影像平台”中制作对地图进行管理的***库及图例板文件,其中***库包括符号库和颜色库。符号库用于管理、存储、定义各类符号,如子图、线型、图案等;颜色库则提供颜色的绘制与存储。由于软件平台本身提供的***库并不能满足制图需要,所以要进行符号库的编辑,如编辑银行、加油站、医院等图标。图例板文件在编辑好的***库基础上进行。进行图形输入前,先根据图的内容建立完备的图例文件,以方便制图时添加和调用。在步骤S73中,在对底图进行输入点、输入线、区和注记等信息的编辑,丰富底图上的信息。在步骤S74中,在矢量化处理道路时,有时尽管用F12键捕捉,但是线头还是超出了内图框以及区边界也超出了内图框,这些都违反了拓扑规则,一个巧妙的解决方法就是在“通用编辑”菜单下的“工程裁剪”功能。首先,以内图框手动拓扑造区,然后点击“通用编辑”下的“工程裁剪”,选择存储的数据库,就可以将超出图框的线、区裁剪,处理好。
道路图层的边缘线和道路网中道路的连接,有时可能由于误差,明明连接完好,放大后却发现没有连接好,这时可以用线编辑菜单栏下的“线节点平差”,将其完美连接,正确表达实际的地理位置。在步骤S75中,在对图层进行属性输入,其中属性输入,即在对图层进行属性输入,对应点对应名称,查看属性就可以看到图层的内容,也可用于统计或空间分析。因点图层的元素比较多,本次主要对点图层进行了属性输入。例如,对汽车行业进行属性输入。在步骤S76中,地图注记工作就是按照一定的字体、规格和排版规律把地理要素的某些属性字段标注在图面上,称为注字或注记。MapGIS K9地图编辑板块可以根据地物的某些属性进行动态注记。原图比例为1:1米,要求输出1:1万毫米,需将比例缩小10倍,将缩放比设为0.1即可。在一幅地图配置完成后,给地图加图廓、地图名称、图例、地图比例尺、指北针等元素,以达到出版打印的完整效果。设置完后,选择输出光栅文件,选择好存储路径,然后打印即可。
在步骤S8中,根据矢量化处理的图像属性信息输出专题图数据,其中专题图数据包括直方图、饼图、等值线图。
利用MAPGIS K9遥感平台将全色影像和多光谱影像融合的方法,通过融合得到有较高分辨率和较丰富色彩的底图,用此底图制作交通专题图的色彩多样,分辨率高。
以上是对本发明实施例中基于MapGIS K9图像融合制作专题图方法的详细说明。下面,对本发明实施例中基于MapGIS K9图像融合制作专题图***进行说明。所述***包括:
数据模块,用于在MapGIS K9中建立数据库导入相同区域的多光谱和全色图像;
信息模块,用于对导入的多光谱和全色图像获取地理位置信息;
校正模块,用于运用MapGIS K9遥感影像平台对多光谱图像进行校正;
融合模块,用于将校正过的多光谱图像与全色图像进行图像融合;
处理模块,用于对融合后的图像进行矢量化处理;
所述图像融合是将多源遥感图像按照一定的算法,在规定的地理坐标系中生成新的图像的过程。
所述***还包括以下模块:
输出模块,用于根据矢量化处理的图像属性信息输出专题图数据。
所述校正模块包括以下单元:
几何校正单元,用于运行多项式模型进行图像几何校正;
控制点添加单元,用于参照全景图像在多光谱图像添加控制点;
采样单元,用于对多光谱图像重新采样并添加到MapGIS K9遥感影像平台。
所述处理模块包括以下单元:
图层单元,用于建立本地数据图层;
制作单元,制作***库和图例板;
编辑单元,对图形进行编辑信息;
检查单元,用于对底图进行拓扑检查;
属性单元,用于对图层进行属性输入;
整饰单元,用于对地图的整体进行修饰并输出地图。
所述图像融合中为减少冗余度运用相关系数确定融合图像的权重,形成以像元为处理对象的加权融合算法,其公式为:Iij=A(HiIi+HjIj)+B。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于MapGIS K9图像融合制作专题图的方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
S1.在MapGIS K9中建立数据库导入地理位置相同区域的多光谱和全色图像;
S2.对导入的多光谱和全色图像获取地理位置信息,形成地理坐标系;
S3.运用MapGIS K9遥感影像平台对多光谱图像进行校正;
S6.将校正过的多光谱图像与全色图像进行图像融合;
S7.对融合后的图像进行矢量化处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于MapGIS K9图像融合制作专题图的方法,其特征在于,所述制作专题图的方法还包括如下步骤:
S8.根据矢量化处理的图像属性信息输出专题图数据。
3.权利要求1所述的一种基于MapGIS K9图像融合制作专题图的方法,其特征是:步骤S3中所述的对多光谱图像进行校正,具体过程如下:
S3-1.运行多项式模型对光谱图像进行图像几何校正;
S3-2.参照全景图像在多光谱图像添加控制点;
S3-3.对多光谱图像重新采样并将采样后的多光谱图像添加到MapGISK9遥感影像平台。
4.根据权利要求1所述的一种基于MapGIS K9图像融合制作专题图的方法,其特征在于,所述步骤6中图像融合是将多源遥感图像按照加权融合算法,在地理坐标系中生成新的图像的过程,所述加权融合算法为:Iij=A(HiIi+HjIj)+B,其中为A比例变换系数,B为平移系数,Hi、Hj为权值、根据经验对某被融合影像Ii和Ij需强调的程度确定。
5.权利要求1所述的一种基于MapGIS K9图像融合制作专题图的方法,其特征是:所述步骤S7中矢量化处理方法,具体过程如下:
S7-1.建立本地数据图层;
S7-2.制作***库和图例板;
S7-3.对图形进行编辑信息;
S7-4.对底图进行拓扑检查;
S7-5.对图层进行属性输入;
S7-6.对地图的整体进行整饰并输出地图。
6.一种基于MapGISK9图像融合制作专题图的***,其特征是:包含以下模块:
数据模块,用于在MapGIS K9中建立数据库导入地理位置相同区域的多光谱和全色图像;
信息模块,用于对导入的多光谱和全色图像获取地理位置信息,形成地理坐标系;
校正模块,用于运用MapGIS K9遥感影像平台对多光谱图像进行校正;
融合模块,用于将校正过的多光谱图像与全色图像进行图像融合;
处理模块,用于对融合后的图像进行矢量化处理。
7.根据权利要求6所述的一种基于MapGISK9图像融合制作专题图的***,其特征在于,所述***还包括以下模块:
输出模块,用于根据矢量化处理的图像属性信息输出专题图数据,如单值专题图、分段专题图、统计专题图和密度专题图。
8.根据权利要求6所述的一种基于MapGISK9图像融合制作专题图的***,其特征在于,所述校正模块包括以下单元:
几何校正单元,用于运行多项式模型进行图像几何校正;
控制点添加单元,用于参照全景图像在多光谱图像添加控制点;
采样单元,用于对多光谱图像重新采样并添加到MapGIS K9遥感影像平台。
9.根据权利要求6所述的一种基于MapGISK9图像融合制作专题图的***,其特征在于,所述处理模块包括以下单元:
图层单元,用于建立本地数据图层;
制作单元,制作***库和图例板;
编辑单元,对图形进行编辑信息;
检查单元,用于对底图进行拓扑检查;
属性单元,用于对图层进行属性输入;
整饰单元,用于对地图的整体进行修饰并输出地图。
10.根据权利要求6所述的一种基于MapGISK9图像融合制作专题图的***,其特征在于:所述融合模块是将多源遥感图像按照加权融合算法,在地理坐标系中生成新的图像的过程,所述加权融合算法为:
Iij=A(HiIi+HjIj)+B,其中为A比例变换系数,B为平移系数,H、Hj为权值、根据经验对某被融合影像Ii和Ij需强调的程度确定。
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