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還在人工目視檢查？海量多源衛星遙感影像自動化質檢了解一下

數據來源：數慧云腦 2023-01-04 687

隨著遙感衛星的不斷發射，遙感衛星影像數據也迎來了爆發式增長，并在各個領域得到了廣泛應用。這對地面系統獲取數據的質量提出了更高的要求。

然而，受衛星星上器件、衛星軌道及運行姿態、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，不可避免產生了大量存在質量問題的影像數據。通過及時準確地對原始衛星影像進行質量檢查，可以有效節省后續數據預處理與應用有關工序的工作量，提升衛星數據的使用率。

目前，對測繪成果的檢查方式多采用人工目視檢查，即在獲取到原始衛星影像數據之后，以景為單位，利用傳統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GB/T 18316-2008《數字測繪成果質量檢查與驗收》國家標準規范，針對原始衛星影像質量檢查的需求，檢查內容主要包括以下幾個方面:?

（1）檢查原始影像壓縮包解壓是否出錯；

（2）壓縮包解壓完成后，查看影像數據、RPC文件、XML元文件等內容是否缺失，文件是否可讀；

（3）數據能否正常打開；

（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）檢查側視角是否超過 20°，平原地區可適當放寬到 25°；

（6）檢查原始影像信息是否豐富，地物是否存在丟失情況；

（7）檢查原始影像是否存在噪聲和掉線；

（8）檢查原始影像是否存亮斑（增益過度和全反射）；

（9）檢查原始影像是否存在條帶現象；

（10）檢查影像、云、雪覆蓋情況，是否滿足重要關注地物無云雪覆蓋。

隨著遙感衛星影像數據空間分辨率的提高，紋理、幾何及光譜信息更加豐富，同時衛星的類型也更加多元化，數據處理能力和應用需求不斷提升。傳統的人機交互式質檢方法雖然能夠滿足基本生產要求，但效率較低，對人員專業素質要求較高，無法滿足海量數據的快速質檢和高頻次的衛星遙感監測需求。同時，對遙感影像質量缺少定量化的評估，無法對影像可利用區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任務之前，亟需進行原始衛星影像數據的全面“體檢”。那么，是否可以將各項質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？

面向全域衛星影像“體檢”需求，依據相關行業標準與規范，針對原始衛星影像、數字正射衛星影像和數字正射航空影像質量檢查的需求，北京數慧自主研發了影像統籌管理系統，研究和解決了遙感影像質量自動檢查關鍵技術問題，通過對影像質量評估影響因子進行分析，細化出十多種質量檢查量化指標，形成影像質量評估模型，實現對海量多源衛星遙感影像高效、快捷的自動化質量檢查。

影像質量評估影響因子分析

影像質量檢查內容

以山東省濟南市影像為例，系統中該區域60景影像數據的質檢全程僅需5分鐘，質檢結果一目了然。首先從定性評估角度，每景影像整體上被分為優、良和不合格三類。

批量質檢

其中，質量優的影像表示整景可用。即原始衛星影像不論是完整性還是圖像質量都比較好，不需要通過任何算法進行優化，也不需要裁切處理、填補。質量良的影像表示影像局部存在一些缺陷，通過把問題區域進行裁切，或者是通過一些算法進行優化，可以讓這個影像數據局部可用，或者整景可用。質量不合格的影像表示整景影像存在著嚴重的質量問題，不論通過裁切還是算法優化，均無法達到可利用程度。這些不合格的原始衛星影像數據一般不會被推薦使用，避免質量存在嚴重缺陷的衛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：