立体像对DEM提取
版权声明：本教程涉及到的数据仅练习使用，禁止用于商业用途。
目录
1.概述
2.详细操作步骤
第一步：输入立体像对
第二步：定义地面控制点
第三步：定义连接点
第四步：设定DEM提取参数
第五步：输出DEM并检查结果
第六步：编辑DEM
1.概述
数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。建立DEM的方法有多种，从数据源及采集方式主要有：根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获；野外测量或者从现有地形图上采集高程点或者等高线，后通过内插生成DEM等方法。
本课程学习使用DEM Extraction工具从立体像对数据中提取DEM。立体像对数据为CARTOSAT-1（P5）。
DEM Extraction工具采用流程化操作方式，可以从快速地从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2, GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView-1/2、SPOT1~5，以及国产的资源三号、天绘卫星系列等立体像对中创建DEM。
注：本课程需要立体像对高程提取模块（DEM Extraction）使用许可。
2.详细操作步骤
DEM Extraction工具分为9个步骤，总体上我们可分为6个步骤，如下图所示。
图2.1 DEM提取流程
使用CARTOSAT-1（P5）立体像对为例，如下表。
表2.1 CARTOSAT-1（P5）数据
|
文件 |
说明 |
|
BANDA.TIF |
左影像图像文件 |
|
BANDA_MET.TXT |
左影像元数据文件 |
|
BANDA_RPC.TXT |
左影像RCP文件 |
|
BANDF.TIF |
右影像图像文件 |
|
BANDF_MET.TXT |
右影像元数据文件 |
|
BANDF_RPC.TXT |
右影像RPC文件 |
|
Tie.pts |
连接点文件 |
|
P5GEOTIFF.DOC |
数据格式说明文件 |
第一步：输入立体像对
（1）单击File->Open，选择BANDA.TIF和BANDF.TIF文件打开。
（2）在Toolbox中，选择/ Terrain/DEM Extraction/DEM Extraction Wizard: New。
（3）单击Select Stereo Image按钮，选择BANDA.TIF左影像（left image），BANDF.TIF为右影像（right image）。
注：1、ENVI一般能自动识别RPC文件，否则需要手动选择RPC文件。
2、左影像选择垂直观测的影像，或者观测角度小的影像。可以简单通过对比立体像对两幅影像的地面分辨率，分辨率高的当作左影像。
（4）单击Next按钮。
图2.2 Step 1 of 9输入立体像对
第二步：定义地面控制点
提供三种定义地面控制点方式：不定义（No GCPs (relative DEM values only)）、交互式定义（Define GCPs Interactively）和读取控制点文件（Read GCPs From File）。由于缺少地面控制点数据，这里选择不定义控制点，单击Next按钮。
注：不定义地面控制点得到的DEM是相对高程，即以卫星地势面为基准。
图2.3 Step2 of 9定义地面控制点
第三步：定义连接点
（1）提供三种定义连接点方式：自动寻找、交互式手工定义和外部读取控制点文件。选择选择自动寻找，参数设置如下所示，
-
连接点数目（Number of Tie Points）：60。
-
搜索窗口大小（Search Windows Size）：481。
-
移动窗口大小（Moving Window Size）：41。
-
最小相关系数（Minimum Correlation）：0.7
-
平均高程（Region Elevation）：自动从影像读取。
-
是否检查连接点（Examine and Edit Tie Points）：Yes
注：搜索窗口和移动窗口值设置的都比较大，原因用RPC文件定位的BANDA和BANDF，发现两个图像的地理位置偏差比较大，故这里设置的值都比较大，搜索窗口大小可以参照立体像对两个图像的几何位置关系。
图2.4 Step 4 of 9、5 of 9自动选择Tie点
注：几个参数的设置说明如下说明：
-
搜索窗口大小（Search Windows Size）：大于或等于21的任意整数，并且必须比移动窗口大。该参数的值越大，找到匹配点的可能性也越大，但同时也要耗费更多的计算时间。大致确定搜索窗口大小的方法：在立体像对（带有粗略地理坐标）两个图像上找到一个同名点，量测两个图像上同名点的距离D（像素单位），搜索窗口大小可设置为（D+1）*2
-
移动窗口大小（Moving Window Size）：在搜索窗口中进行检查，寻找地形特征匹配的小区域。移动窗口大小必须是奇数。最小的移动窗口大小是5，即为5×5像素。使用较大的移动窗口将会获得更加可靠的匹配结果，但也需要更多的处理时间。移动窗口的大小跟图像空间分布率有关系，根据如下所列设置：
-
大于等于10 米分辨率图像，设置值的范围是9~15。
-
5~10 米分辨率图像，设置值的范围是11~21。
-
1~5米分辨率图像，设置值的范围是15~41。
-
小于1米分辨率图像, 设置值的范围是21~81 或者更高。
-
（2）单击Next按钮，进入Step 5/9步骤。
注：1、如果Maximum Y Parallax>10，需要编辑自动寻找的Tie点。单击Show Table，选择Sort Table By Error，误差大的点排在前面，逐个选择Tie点查看精度，将偏离较大的点进行微调或者直接删除。
（3）自动寻找的Tie点分布有间隙，手动增加一些点，充分利用Predict Left（或Right）预测功能可以提高效率。
（4）当误差达到一定范围（Maximum Y Parallax<10），单击Next按钮。
注：可先单击Delete ALL删除所有点，再单击Restore加载提供的Tie.pts文件。
图2.5 Tie点的分布
第四步：设定DEM提取参数
（1）Step 6 of 9，ENVI会生成核线图像，可以用于立体观测，选择一个路径分别输出，单击Next。
图2.6 Step 6 of 9 输出核共线图像
（2）在Step 7 of 9中，设置DEM输出投影参数。这里直接设置为UTM坐标，输出像元大小为10m（记得回车自动计算输出像元行列数，否则结果会带很多黑背景），单击Next。
（3）在Step 8 of 9中，设置DEM输出参数：
-
最小相关系数阈值（Minimum Correlation）：0.8。值的范围是0~1，这个参数是评价两个点匹配好坏。这个阈值越大，匹配精度越高，能得到的匹配点越少。一般设定在0.65~0.85之间。
-
背景值（Background Value）：-999。设定DEM的背景像素值。
-
外边界清理焊缝(Edge Trimming)：0。值的范围是0.0~0.6。设定输出DEM外边界清理焊缝宽度，用占整个DEM的百分比来标示。
-
移动窗口大小（Moving Window Size）：5x5。定义计算两图像相关性的范围大小，于来执行图像匹配，值越大越可靠，精确的匹配结果越少，计算量越大。
-
地形地貌（Terrain Relief）：Moderate。三个级别——Low、Moderate和High。Low用于覆盖区域地形平坦；Moderate用于大多数地形；High用户山区，地形地貌很明显区域。
-
地形细部（Terrain Detail）：Level5。设置DEM地形细节等级。等级越高，生成的DEM越精细，处理时间越长。
-
数据输出类型（Output Data Type）：Integer。16bit的Integer和32bit的Floating Point。
（4）选择输出路径和文件名。
图2.7 Step7 of 9、8 of 9DEM输出投影与输出参数设置
第五步：输出DEM并检查结果
在Step 9 of 9中，单击Load DEM Result to Display按钮加载生成DEM结果。将得到的DEM在3D SurfaceView下查看。
图2.8 DEM结果
第六步：编辑DEM
生成的DEM有些地方如厚云等，对获得的地形有影响，需要手动更改这些区域的高程数据。
（1）在Step 9 of 9中，单击Load DEM Result to Display with Editing Tool按钮，打开DEM编辑工具。
（2）在Image 窗口中绘制需要编辑的区域，在Mothed中选择一种修改方法，单击Apply to Region of Interest或者Apply to Entire Band进行修改。几种修改方法说明如下表：
（3）单击Save按钮，保存为工程文件。
图2.9 DEM的编辑
表 2.2 编辑DEM高程值的7种方法
|
方法 |
说明 |
|
Replace with value |
用指定的值替换感兴趣区内的高程值，需要设定一个替代常量。 |
|
Replace with mean |
用感兴趣区内原来的平均高程值替换整个感兴趣区内的高程值。 |
|
Smooth |
|
|
Median Filter |
对感兴趣区内做中值卷积滤波，需要设定一个卷积核，默认为3x3。 |
|
Noise Removal |
如果感兴趣区内原高程值大于其周围高程值的标准差，则用周围高程值的中值代替。 |
|
Triangulate |
用三角内插算法对感兴趣区内的高程值重新插值。 |
|
用薄板样条插值算法对感兴趣区内的高程值重新插值。 |
教程下载：http://pan.baidu.com/s/1sjjVZ4L
