遥感影像协同处理体系及摄影测量应用研究
雷顺文
【摘 要】遥感影像协同处理体系在实践中发挥着巨大作用，通过不断发展和完善，建立了一个以遥感技术为核心，融合计算技术的高效、快速遥感影像处理平台。针对当前的实际需求，论文分析了遥感影像协同处理体系的特点及其核心技术的应用情况，并在此基础上分析了摄影测量技术的发展和改进情况，以供参考。
【Abstract】Remote sensing image processing system of collaborative play a huge role in practice， through the continuous development and improvement， we establish an efficient and fast remote sensing image processing platform with the core of remote sensing technology， and fusing with computing technology. According to the current actual demand， this paper analyzes the characteristics of remote sensing image cooperative processing and its core technology application， and based on this， analyzes the development of photogrammetry technology and improvement， for reference.
【关键词】遥感影像；协同处理体系；摄影测量
【Keywords】remote sensing image； collaborative processing system； photogrammetry
【中图分类号】TP391 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）07-0166-02
1 引言
本文分析了遥感影像协同处理网格平台的插件形成机制，结合接口形式提出了模块化分解原则，针对多基线立体影像匹配、DSM 粗差探测等摄影测量处理过程和算法特点，设计了并行化改造方案，最终达到了对这一处理系统内容的集成，确保其具有良好的工作状态。
2 遥感影像协同处理体系的分析
2.1 摄影测量处理算法的模块化分解
对于遥感影像协同处理体系而言，需要制定科学的工作流程，在此基础上进行驱动让其自动运行，其资源、数据、任务等都要依靠网格平台执行，除此之外，运行中有必要结合相关算法让其自动执行。由此可见，为了将网络平台的作用发挥到最大，必须制定相应的调度机制，这样进行摄影测量时可以满足并行化和自动化的需求。在此基础上，具体运行中需要根据网格平台的接口规范，分析其并行化改造方案。进行模块化设计的过程中，要遵循相关的原则，即信息隐藏、低耦合、高聚合。在遥感协同处理系统中，分解模块时必须做好三方面的工作，第一，各个模块之间关联程度和依赖程度要小；第二，满足信息局部化、信息隐蔽等原则；第三，模块要具有其独立的功能。对于其中的低耦合、高聚合而言，主要表现为模块运行中的独立性，其独立性和模块外部和内部特点有直接关系，也就是模块之间的耦合性，模块自身的内聚性[1]。
2.2 对模块并行的优化设计
对于预处理模块而言，要制作出三像元平均金字塔影像，保证在多个基础线立体匹配中达到从粗到精的匹配策略，进行接口设计中包括几个方面，第一，设计影像路径输入接口时，主要功能是处理待处理的影像；第二，进行层次输入操作，保证接口的完整性；第三，优化预处理进度，重新设计状态输入接口。对于预匹配模块而言，其接口设计包括内容较多，主要有右匹配影像、左匹配影像，都是立体像。当前SIFT特征匹配影像所在的金字塔层次，主要作用是把SIFT特征匹配结果传递到下一个层次。对于GPU设备编号输入接口而言，主要保证GPU处理硬件编号，设备数量，其作用是对当前设备空闲数量的动态情况进行指定。在多基线立体影像匹配过程中，基准影像需要进行匹配，对特定内容进行输出。
2.3 对传感器模块的优化设计
对于航空面阵传感器影像多基线立体并行匹配过程可以划分为两个步骤，第一步，对相关的匹配影像进行航带分析，分析其重叠度，通过以每一张匹配影像作为基础，计算出和其重叠匹配的影像，最終构建对重叠匹配立体。第二步，使用立体匹配技术，计算多个重叠立体进行匹配，得到最终的匹配结果。为了达到这一目的，在上述两个步骤中分别设计接口，第一个步骤中，对于其中的航带分析与多重叠匹配立体构建接口而言，包括多重叠立体像对信息输出接口，利用影像重叠分析、航带分析得到多重叠立体像对。对于外方位参数文件路径输入接口而言，包括三个姿态参数，三个位置参数，做好对应的这六个外方位元素。对于多重叠立体像对信息输出接口而言，通过网络平台调整使用模块时指定，例如进行多重叠匹配和航带分析中，网络平台可以完整保存多重叠立体像，在此基础上，对计算节点、数量等进行划分。对于内方位参数文件路径输入接口而言，主要包括地面平均高程、像元大小、像主点、焦距等参数。在第二个步骤中，要设计多基线立体匹配接口，包括GPU设备编号接口、匹配结果文件路径输出接口、内方位参数文件路径输入接口、单个多重叠立体像对信息输入接口等[2]。构建相应的模块之后，结合像对数量，利用网络平台，对其中各个GPU计算节点进行分发，在此基础上，指定其余的接口参数，达到对GPU的多基线立体影像匹配，最终达到很好的匹配效果。
2.4 结合传感器模块的问题进行优化设计
在对这一模块进行优化设计中，技术人员有效利用了线阵影像几何模型，设计出多基线立体匹配模型，在此基础上，改进中要达到对GPU的并行加速，简而言之，通过单个线程进行处理，有效避免出现数据归并、线程同步等问题，进而达到粗粒度GPU并行。对线阵ADS40影像设计之前要对影像进行切割，重叠的宽度为2000像素，之前的像素宽度切割为12000，有效避免之前像素宽度较大的问题，否则直接进行匹配，匹配的成功率较低，在后续的设计中，单幅影像都是一个基本单元的，对GPU进行并行处理。具体处理步骤如下：第一步，切分所输入的影像，然后进行重叠，设置其宽度是2000像素，再将之前的都切割为宽度是12000；第二步，输入相应的影像，技术人员通过设备进行分析，主要是对重叠部分进行分析，最终要构建多个重叠匹配立体模型；第三步，读取相机参数数据、内方位参数数据、定位数据，建立ADS40影像定位模型；第四步，使用多基线立体匹配技术，对多重叠立体进行逐个匹配，最后才能得到结果。为了做好模块向并行计算平台的集成，要分别在上述四个步骤中设定接口，达到数据传输。
3 分析摄影测量的应用
在实际应用中为了考虑经济因素和环境因素，选用了遥感影像协同处理系统实验平台，涉及三个计算节点，一个管理点，在每一个计算节点上布置两块GPU计算加速卡。数据传输中使用过IB网络，系统指令传输利用千兆网。在测试应用中使用了四种不同的数据验证系统，分别是整体处理系统、GPU协同处理系统、自动化处理程度，使用的四套数据中，其分别是天绘一号卫星影像数据、DMC面阵影像数据、UCD面阵影像数据、ADS40线阵影像数据，结合使用平台不同，成像技术的不同，这四种分析系统还可以划分为可见光摄像数据、航空面阵影像数据、航空线阵影像数据。通过实际操作，发现系统在遥感影像处理时，可以通过自动化的方式完成，将网格系统进行分析，结合实际情况，确定符合要求的工作流程，进而将二者有机结合到一起，另一方面，如果选用的流程比较复杂，技术人员还能够对生产线进行改建，利用在网格服务系统，就可以进行数据处理，任务驱动，保证工作质量。从结果上分析该系统界面符合操作习惯，操作效率比较高，而且具有很好的可视性，说明设计的网络平台、工作流程系统等具有很好的自动化处理能力。
4 结语
通过以上对遥感影像协同处理体系及摄影测量应用分析，结合算法特点、摄影测量特点，确定了内部并行处理方式和协同处理模式，在此基础上，还设计了具有通用性的网络并行接口，为其并行化改造提供了有效途径。利用网格平台将遥感影像系统、工作流程管理、处理算法进行了集成，构建了混合集群协同处理系统，提高了操作中的自动化水平和遥感影像的处理能力。
【参考文献】
【1】耿浩.基于纹理字典的星地协同处理遥感数据的算法研究[D].安徽：中国科学技术大学，2015.
【2】丁军，刘艳芳.基于遥感图像处理系统的数字影像地图生产实践与认识[C]// 中国地理信息系统协会2001年年会.2011：114-115.
【摘 要】遥感影像协同处理体系在实践中发挥着巨大作用，通过不断发展和完善，建立了一个以遥感技术为核心，融合计算技术的高效、快速遥感影像处理平台。针对当前的实际需求，论文分析了遥感影像协同处理体系的特点及其核心技术的应用情况，并在此基础上分析了摄影测量技术的发展和改进情况，以供参考。
【Abstract】Remote sensing image processing system of collaborative play a huge role in practice， through the continuous development and improvement， we establish an efficient and fast remote sensing image processing platform with the core of remote sensing technology， and fusing with computing technology. According to the current actual demand， this paper analyzes the characteristics of remote sensing image cooperative processing and its core technology application， and based on this， analyzes the development of photogrammetry technology and improvement， for reference.
【关键词】遥感影像；协同处理体系；摄影测量
【Keywords】remote sensing image； collaborative processing system； photogrammetry
【中图分类号】TP391 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）07-0166-02
1 引言
本文分析了遥感影像协同处理网格平台的插件形成机制，结合接口形式提出了模块化分解原则，针对多基线立体影像匹配、DSM 粗差探测等摄影测量处理过程和算法特点，设计了并行化改造方案，最终达到了对这一处理系统内容的集成，确保其具有良好的工作状态。
2 遥感影像协同处理体系的分析
2.1 摄影测量处理算法的模块化分解
对于遥感影像协同处理体系而言，需要制定科学的工作流程，在此基础上进行驱动让其自动运行，其资源、数据、任务等都要依靠网格平台执行，除此之外，运行中有必要结合相关算法让其自动执行。由此可见，为了将网络平台的作用发挥到最大，必须制定相应的调度机制，这样进行摄影测量时可以满足并行化和自动化的需求。在此基础上，具体运行中需要根据网格平台的接口规范，分析其并行化改造方案。进行模块化设计的过程中，要遵循相关的原则，即信息隐藏、低耦合、高聚合。在遥感协同处理系统中，分解模块时必须做好三方面的工作，第一，各个模块之间关联程度和依赖程度要小；第二，满足信息局部化、信息隐蔽等原则；第三，模块要具有其独立的功能。对于其中的低耦合、高聚合而言，主要表现为模块运行中的独立性，其独立性和模块外部和内部特点有直接关系，也就是模块之间的耦合性，模块自身的内聚性[1]。
2.2 对模块并行的优化设计
对于预处理模块而言，要制作出三像元平均金字塔影像，保证在多个基础线立体匹配中达到从粗到精的匹配策略，进行接口设计中包括几个方面，第一，设计影像路径输入接口时，主要功能是处理待处理的影像；第二，进行层次输入操作，保证接口的完整性；第三，优化预处理进度，重新设计状态输入接口。对于预匹配模块而言，其接口设计包括内容较多，主要有右匹配影像、左匹配影像，都是立体像。当前SIFT特征匹配影像所在的金字塔层次，主要作用是把SIFT特征匹配结果传递到下一个层次。对于GPU设备编号输入接口而言，主要保证GPU处理硬件编号，设备数量，其作用是对当前设备空闲数量的动态情况进行指定。在多基线立体影像匹配过程中，基准影像需要进行匹配，对特定内容进行输出。
2.3 对传感器模块的优化设计
对于航空面阵传感器影像多基线立体并行匹配过程可以划分为两个步骤，第一步，对相关的匹配影像进行航带分析，分析其重叠度，通过以每一张匹配影像作为基础，计算出和其重叠匹配的影像，最終构建对重叠匹配立体。第二步，使用立体匹配技术，计算多个重叠立体进行匹配，得到最终的匹配结果。为了达到这一目的，在上述两个步骤中分别设计接口，第一个步骤中，对于其中的航带分析与多重叠匹配立体构建接口而言，包括多重叠立体像对信息输出接口，利用影像重叠分析、航带分析得到多重叠立体像对。对于外方位参数文件路径输入接口而言，包括三个姿态参数，三个位置参数，做好对应的这六个外方位元素。对于多重叠立体像对信息输出接口而言，通过网络平台调整使用模块时指定，例如进行多重叠匹配和航带分析中，网络平台可以完整保存多重叠立体像，在此基础上，对计算节点、数量等进行划分。对于内方位参数文件路径输入接口而言，主要包括地面平均高程、像元大小、像主点、焦距等参数。在第二个步骤中，要设计多基线立体匹配接口，包括GPU设备编号接口、匹配结果文件路径输出接口、内方位参数文件路径输入接口、单个多重叠立体像对信息输入接口等[2]。构建相应的模块之后，结合像对数量，利用网络平台，对其中各个GPU计算节点进行分发，在此基础上，指定其余的接口参数，达到对GPU的多基线立体影像匹配，最终达到很好的匹配效果。
2.4 结合传感器模块的问题进行优化设计
在对这一模块进行优化设计中，技术人员有效利用了线阵影像几何模型，设计出多基线立体匹配模型，在此基础上，改进中要达到对GPU的并行加速，简而言之，通过单个线程进行处理，有效避免出现数据归并、线程同步等问题，进而达到粗粒度GPU并行。对线阵ADS40影像设计之前要对影像进行切割，重叠的宽度为2000像素，之前的像素宽度切割为12000，有效避免之前像素宽度较大的问题，否则直接进行匹配，匹配的成功率较低，在后续的设计中，单幅影像都是一个基本单元的，对GPU进行并行处理。具体处理步骤如下：第一步，切分所输入的影像，然后进行重叠，设置其宽度是2000像素，再将之前的都切割为宽度是12000；第二步，输入相应的影像，技术人员通过设备进行分析，主要是对重叠部分进行分析，最终要构建多个重叠匹配立体模型；第三步，读取相机参数数据、内方位参数数据、定位数据，建立ADS40影像定位模型；第四步，使用多基线立体匹配技术，对多重叠立体进行逐个匹配，最后才能得到结果。为了做好模块向并行计算平台的集成，要分别在上述四个步骤中设定接口，达到数据传输。
3 分析摄影测量的应用
在实际应用中为了考虑经济因素和环境因素，选用了遥感影像协同处理系统实验平台，涉及三个计算节点，一个管理点，在每一个计算节点上布置两块GPU计算加速卡。数据传输中使用过IB网络，系统指令传输利用千兆网。在测试应用中使用了四种不同的数据验证系统，分别是整体处理系统、GPU协同处理系统、自动化处理程度，使用的四套数据中，其分别是天绘一号卫星影像数据、DMC面阵影像数据、UCD面阵影像数据、ADS40线阵影像数据，结合使用平台不同，成像技术的不同，这四种分析系统还可以划分为可见光摄像数据、航空面阵影像数据、航空线阵影像数据。通过实际操作，发现系统在遥感影像处理时，可以通过自动化的方式完成，将网格系统进行分析，结合实际情况，确定符合要求的工作流程，进而将二者有机结合到一起，另一方面，如果选用的流程比较复杂，技术人员还能够对生产线进行改建，利用在网格服务系统，就可以进行数据处理，任务驱动，保证工作质量。从结果上分析该系统界面符合操作习惯，操作效率比较高，而且具有很好的可视性，说明设计的网络平台、工作流程系统等具有很好的自动化处理能力。
4 结语
通过以上对遥感影像协同处理体系及摄影测量应用分析，结合算法特点、摄影测量特点，确定了内部并行处理方式和协同处理模式，在此基础上，还设计了具有通用性的网络并行接口，为其并行化改造提供了有效途径。利用网格平台将遥感影像系统、工作流程管理、处理算法进行了集成，构建了混合集群协同处理系统，提高了操作中的自动化水平和遥感影像的处理能力。
【参考文献】
【1】耿浩.基于纹理字典的星地协同处理遥感数据的算法研究[D].安徽：中国科学技术大学，2015.
【2】丁军，刘艳芳.基于遥感图像处理系统的数字影像地图生产实践与认识[C]// 中国地理信息系统协会2001年年会.2011：114-115.
