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摘要：DEM作为一种基础性地理信息产品，广泛用于各行业进行空间数据挖掘，如水土保持，地质灾害评估，地形特征点提取，空间定位等方面，为国民经济建设、社会发展及国防建设提供基础的数据保障。本文通过对比分析InSAR（主动遥感），无人机摄影测量（被动遥感）两种技术来探讨DEM的生产，及DEM精度情况，并与网络上发布的主流DEM精度做定性分析。
关键词：DEM InSAR 无人机 摄影测量
引言：
我国学者李德仁院士，在1994年渥太华的GIS国际会议上阐述了从GIS数据库中发掘其中隐含知识的概念，对空间技术发展开辟了一条新的道路【1】。
地形、地貌及某些专题信息等，能从DEM中发掘出来，从发掘的信息中能了解相应区域地形、地貌特征等，从而可以对地形特征进行相关定量分析及相关区域的三维重建等。因此，DEM对实践生产、规划决策具有不可忽视的作用【2】。
近年来，随着计算机技术、通讯技术、信息学等发展。合成孔径雷达干涉测量技术日趋成熟。InSAR技术，具有全天时、全天候，不受地形影响等特点，且具有能快速获取高精度的对地观测数据的技术优势。合成孔径雷达能搭载于卫星、飞行器、地面可移动平台。根据搭载平台的不同，其工作任务也有所区别。通过获取SAR影像对（同一区域）间相位差解算出地表三维信息，构建区域DEM【3】。
无人机技术的兴起，使无人机摄影测量技术，得以广泛应用。无人机摄影测量是通过搭载在无人机上的传感器（相机）来获取地表区域信息（影像信息）的技术手段。其通过前方交会原理解算地表三维信息，为DEM产品的生产提供数据支撑。
本文结合实例，对两种技术的定位原理、作业流程、数据处理及生成DEM成果，进行对比分析，总结出两种技术的特点，对获取DEM提供参考。
1.InSAR与无人机摄影测量测量高程原理对比分析
InSAR技术是以合成孔径雷达复数据提取的相位信息为信息源，获取地表的三维信息的一项技术，有单轨模式（两幅雷达天线同时工作）和重复轨道（一副天线通过两次近平行轨道工作）两种工作模式，本文以重复轨道工作模式为例【4】。SRA影像的相位信息包含有传感器到地面目标的距离，通过将同一区域的两幅SAR影像对应的像素相减得到相位差图从中可以提取出包含有地面点高程信息【5】。
无人机摄影测量则是通过具有部分重叠的两张影像上找出同名像点，利用前方交汇进行空间定位，获取空间地物高程信息【6】。
InSAR技术提取高程原理，如图1：
雷达接收信号由两部分构成：往返路径相位，随机相位（由不同散射特性造成）
从以上两种技术定位原理可以看出，利用Insar技术获取地表高程，从几何角度，假设和相等但实际可能并不成立（时间失相关引起），在进行式（3）的相位差分时难以抵消，导致相位信噪比降低，增加了求解的难度与精度。从电磁波物理性质看，微波信号传递中穿越大气层，由于大气密度不均匀导致微波信号传递发生弯曲，导致相位延迟，易变的大气条件，也会导致不同的相位延迟，使难以确定或者表现出与理论状态偏差较大。由（10）式可知准确性影响Z（高程）的精度。而利用无人机技术获取地面高程精度的影响从几何角度来看，主要来源于方位元素的测定的准确性，及同名点的选取准确性。从可见光的物理性质可知，此种方法较容易受天气影响（夜晚，阴天等无光或光线较弱情况下无法获取有效的影像数据)
2.Insar与无人机摄影测量作业流程对比分析
由于Insar及无人机摄影测量测高程原理差异，根据其中差异，总结制作DEM主要技术流程。
Insar技术制作DEM技术流程，如图3：
无人机摄影测量制作DEM技术流程，如图4：
从两种技术流程来看，Insar技术工作量集中在内业数据处理，无人机摄影测量分外业影像数据采集和内业数据处理两部分。相较而言，insar技术在DEM的生产效率优势明显。
3.结合实例对数据处理及结果进行分析
3.1测区概况
本次作业区域其处在内蒙古省，巴彦淖尔市西南方向。地貌类型为荒漠戈壁（地表裸露几乎无附着物）。属于温带大陆性季风气候，风沙大，温差大。如图5所示：
图5 采集区
3.2InSAR生成DEM主要流程
本节主要用D-InSAR两轨法来制作DEM，软件为SARscape；数据是两景sentinel-1A 升轨的IW模式下VV极化数据，数据日期是20160930和20161024，轨道数据是POE精轨数据，track是84。
3.2.1经过地理编码和多视处理得到主辅影像强度图，如图6，图7：
3.2.2影像配准
影像配准分两个阶段，第一阶段粗配准，第二阶段精配准。粗配准阶段通过卫星轨道数据选取的少量特征点计算出待配准影像相对于参考主影像在距离向与参考向的偏移量【7】。精配准阶段利用粗配准得出的数据作为初始值，建立两幅影像之间的坐标变换模型，利用此模型对辅影像进行重采样。经过以上两阶段配准就能达到干涉图像的精度要求【8】。
3.2.3干涉图滤波
由于各种因素的干扰，如时间失相关、空间失相关等，使干涉相位受到各种噪声影响，使后续相位解缠难度加大。为此，干涉图滤波是相位解缠前必不可少的一步。由于噪声产生机理各不相同，滤除各种噪音策略也会不同，主要分为前置滤波和后置滤波，本文采用后置滤波的Goldstein滤波方法。
生成干涉图进行滤波前后对比，如下图8，图9：
3.2.4去除参考面
干涉相位是由地形起伏、噪声、地表位移、参考基准面等因素综合产生，经过上步滤波处理已去除噪声影响，本步再去除参考面对干涉相位影响，得到由地形起伏和地表位移为主要因素引起的干涉相位【9】。
3.2.5相位解缠
本次实验相位解缠通过最小费用流法实现，此方法将解缠问题转化为最小化问题，并通过求最小化问题最优解来实现相位解缠【10】。如下图10，图11，分别为解缠前与解缠后图像。
3.2.5成果生成
通过地理编码生成DEM,如图12：
3.3无人机摄影测量数据处理
本次数据处理采用smart3D，并通过globalmapper显示高程信息。
3.3.1创建工程
编辑导入区块的表格，这个表格中要包含四个工作表，分别是Options工作表、相机参数工作表、影像属性工作表、像控点坐标工作表。Options工作表含坐标系和照片路径的信息；相机参数工作表内容包括相片像素、相机焦距、相机尺寸等信息；影像属性工作表含影像名称、影像存储路径、影像外方位元素等信息。
在Smart3D中新建工程，导入上述创建表格完成区块创建。
3.3.2像控点刺点
Smart3D的Contral points栏，提供了刺点功能。控制点集合必须包含三个及三个以上不同控制点且每个控制点必须在两张及两张以上的影像刺点。
3.3.3空三加密
空三加密计算是无人机摄影建模的关键一步, 包含影像特征点提取、同名特征点匹配、影像外方位元素反算等步骤。结合影像外方位元素与像控点坐标，Smart3D软件利用其特征提取算法，对影像特征进行提取，并在提取特征之间建立连接点与连接线，利用控制点坐标及POS数据建立影像自检校区域网平差的误差方程，通过联合平差计算，获取到每张影像其上加密点物方坐标及外方位元素【11】。在空三加密计算完成后，生成空三报告如图12，空三加密后结果，如图13。
图12 空三加密示意图
图14 生成结果
4.数据分析
分别取不同类型数字高程数据的71个点位高程，做折线图如图15：
从统计的高程折线图可以看出，四种类型的高程数据走势大致趋于一致。总体来说此次试验结果是可信的。但其中也包含有差异，证明InSAR技术与无人机摄影测量技术所制作的DEM还是有差别的。以无人机采集研究区域高程作为高程评价标准。从折线图可以清晰看出地理空间数据云下载的DEM相较原始strm30米分辨率-hgt与干涉生成的SarDEM明显偏离无人机采集地形高程。这表明，原始strm30米分辨率-hgt与干涉生成的SarDEM精度整体高于地理空间数据云下载的DEM。
总结：
Insar 技术相比无人机摄影测量技术（垂直单镜头）具有工作时间长外部环境影响因素小等优势，从DEM生成精度来说通过无人机摄影测量技术（垂直单镜头）来获取的DEM精度高于insar技术获取的DEM精度。但不可忽视的是，在精度要求范围内，大区域的DEM生成insar技术具有不可替代的优势。
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论文作者:修洪涛1, 毕加明2
论文发表刊物:《科技新时代》2019年5期
论文发表时间:2019/7/25
标签：无人机论文; 高程论文; 相位论文; 影像论文; 技术论文; 测量论文; 数据论文; 《科技新时代》2019年5期论文;