隨著遙感衛(wèi)星的不斷發(fā)射，遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)也迎來了爆發(fā)式增長，并在各個領(lǐng)域得到了廣泛應用。這對地面系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)的質(zhì)量提出了更高的要求。
然而，受衛(wèi)星星上器件、衛(wèi)星軌道及運行姿態(tài)、天氣及大氣輻射、遙感影像傳輸、地面接收與處理、解壓縮和降位等各因素影響，不可避免產(chǎn)生了大量存在質(zhì)量問題的影像數(shù)據(jù)。通過及時準確地對原始衛(wèi)星影像進行質(zhì)量檢查，可以有效節(jié)省后續(xù)數(shù)據(jù)預處理與應用有關(guān)工序的工作量，提升衛(wèi)星數(shù)據(jù)的使用率。
目前，對測繪成果的檢查方式多采用人工目視檢查，即在獲取到原始衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)之后，以景為單位，利用傳統(tǒng)遙感圖像處理軟件打開圖像進行逐景檢查，并進行詳細的文字記錄。
依據(jù)GB/T 18316-2008《數(shù)字測繪成果質(zhì)量檢查與驗收》國家標準規(guī)范，針對原始衛(wèi)星影像質(zhì)量檢查的需求，檢查內(nèi)容主要包括以下幾個方面:?
（2）壓縮包解壓完成后，查看影像數(shù)據(jù)、RPC文件、XML元文件等內(nèi)容是否缺失，文件是否可讀；
（4）相鄰景影像之間的重疊是否在 4%以上，特殊情況下不少于 2%；
（5）檢查側(cè)視角是否超過 20°，平原地區(qū)可適當放寬到 25°；
（6）檢查原始影像信息是否豐富，地物是否存在丟失情況；
（8）檢查原始影像是否存亮斑（增益過度和全反射）；
（10）檢查影像、云、雪覆蓋情況，是否滿足重要關(guān)注地物無云雪覆蓋。
隨著遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)空間分辨率的提高，紋理、幾何及光譜信息更加豐富，同時衛(wèi)星的類型也更加多元化，數(shù)據(jù)處理能力和應用需求不斷提升。傳統(tǒng)的人機交互式質(zhì)檢方法雖然能夠滿足基本生產(chǎn)要求，但效率較低，對人員專業(yè)素質(zhì)要求較高，無法滿足海量數(shù)據(jù)的快速質(zhì)檢和高頻次的衛(wèi)星遙感監(jiān)測需求。同時，對遙感影像質(zhì)量缺少定量化的評估，無法對影像可利用區(qū)域和可利用程度進行定量計算，嚴重制約了影像覆蓋度計算的科學性和準確性。
因此，在正式開展正射影像生產(chǎn)任務(wù)之前，亟需進行原始衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的全面“體檢”。那么，是否可以將各項質(zhì)量檢查要求量化為具體指標，然后通過智能化、自動化的方式來完成這項工作？
面向全域衛(wèi)星影像“體檢”需求，依據(jù)相關(guān)行業(yè)標準與規(guī)范，針對原始衛(wèi)星影像、數(shù)字正射衛(wèi)星影像和數(shù)字正射航空影像質(zhì)量檢查的需求，北京數(shù)慧自主研發(fā)了影像統(tǒng)籌管理系統(tǒng)，研究和解決了遙感影像質(zhì)量自動檢查關(guān)鍵技術(shù)問題，通過對影像質(zhì)量評估影響因子進行分析，細化出十多種質(zhì)量檢查量化指標，形成影像質(zhì)量評估模型，實現(xiàn)對海量多源衛(wèi)星遙感影像高效、快捷的自動化質(zhì)量檢查。
影像質(zhì)量評估影響因子分析
影像質(zhì)量檢查內(nèi)容
以山東省濟南市影像為例，系統(tǒng)中該區(qū)域60景影像數(shù)據(jù)的質(zhì)檢全程僅需5分鐘，質(zhì)檢結(jié)果一目了然。首先從定性評估角度，每景影像整體上被分為優(yōu)、良和不合格三類。
批量質(zhì)檢
其中，質(zhì)量優(yōu)的影像表示整景可用。即原始衛(wèi)星影像不論是完整性還是圖像質(zhì)量都比較好，不需要通過任何算法進行優(yōu)化，也不需要裁切處理、填補。質(zhì)量良的影像表示影像局部存在一些缺陷，通過把問題區(qū)域進行裁切，或者是通過一些算法進行優(yōu)化，可以讓這個影像數(shù)據(jù)局部可用，或者整景可用。質(zhì)量不合格的影像表示整景影像存在著嚴重的質(zhì)量問題，不論通過裁切還是算法優(yōu)化，均無法達到可利用程度。這些不合格的原始衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)一般不會被推薦使用，避免質(zhì)量存在嚴重缺陷的衛(wèi)星原始影像參與運算，占用大量的算力資源。
再以其中一景山東省濟南市2021年12月GF2影像為例：
多光譜數(shù)據(jù)詳情
數(shù)慧時空
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