论文PCIGXL在地理国情普查标准时点核准中的应用，该文是标准有关硕士论文开题报告范文跟PCIGXL和国情和时点相关论文参考文献范文.
1 有关 GXL的说明1.1 GXL 自动化处理系统GXL（Geoimaging Accelerator,GXL）是PCI公司面向海量影像自动化生产提出的新一代解决方案产品,主要用于卫星遥感影像数据的自动化生产.在保证用户处理精度的情况下,大大提高数据的处理速度和处理效率.
PCI地理成像加速器（GXL）将高性能的计算能力与 PCI Geomatics的专业处理技术相结合,使数据处理在速度和效率上都得到了显著提高.通过自动化的 GXL工作流,能够大大提升传统的影像处理能力,从而提高处理卫星影像的实力.
1.2 GXL 的系统架构GXL系统根据客户处理数据的规模和处理速度需求设计系统处理节点数目.通常系统设计中,GXL处理服务器包括日常工作响应的常规服务器和紧急情况下启动的备份服务器两部分.系统中大数据量的自动化处理在 GXL服务器中完成,数据的质量检查在工作站上实现.
GXL系统是分布式的处理系统,系统管理员可以通过 GXL管理工作站执行处理任务、处理任务监控和终止处理任务.GXL系统也是一个开放的体系架构,可以和用户的数据存储系统结合搭建形成集数据存储、数据处理和分发为一体的完整系统.GXL使用中心数据库储存所有作业的历史记录和状态.
1.3 GXL 设计的优点GXL将专业的地理图像引入开放式体系结构及标准化的硬件组件中,根据用户数据处理量需求,同时支持多个 CPU、CPU多核以及多GPU的数据并行处理和分布式处理.通过灵活稳定的PCI ProLines技术,将PCI传统的优秀图像处理算法进行了流程化封装,用户可以根据工作需要自行选择所需的功能模块搭建个性化的ProLines.同时兼容 Windows和Linux操作系统.PCI GXL 设计的优点：
（1）采用 GPU并行处理来加速图像处理速度；（2）支持 CPU多核并行计算；（3）各模块可随意组合应用灵活易用；（4）支持用户开发；（5）基于 Web的用户界面,支持远程访问,作业模块启动时间的预定；（6）全自动化处理,可人工干预；（7）硬件选择多样,支持笔记本电脑、台式机、 刀片机群；（8）支持当前主流的所有数据格式,支持国产卫星数据；（9）提供显示处理效果和处理结果报告.当今可以纠正影像的软件也不少,各有特点,以下列出几种软件的对比表（表 1）.
2 GXL 在时点核准中的技术方案2.1 原始数据原始数据是ZY02C、ZY3、KOMPSAT-3、Geoeye-1等的卫星影像资料.
2.2 已有图件资料（1）2014 年制作的地面分辨率为0.5m 的河南省第一次全国地理国情普查正射影像（DOM）.（2）2011 年1 ∶ 50000DEM 成果( 河南省测绘地理信息局提供).（3）河南省第一次全国地理国情普查控制点库.2.3 数学基础(1) 平面坐标系统[1]大地基准：2000 国家大地坐标系.投影方式：高斯―克吕格投影.分带方式：6°分带.
(2) 高程基准[1]1985 国家高程基准.(3) 成图地面分辨率DOM 地面分辨率：ZY3 为2m、GF1 为2m、TH 为2m、ZY2 为2.3m、GF2 为0.8m、Geoeye-1 为0.4m、KOMPSAT-3 为1m.2.4 资源投入概述影像处理软件: PCI GXL；投入人员：1 名；投入设备：1 台服务器.2.5 GXL 生产处理流程GXL 采用的是Web 风格的后台处理操控界面,操控界面简洁易懂,处理流程如图1:
2.5.1 影像导入在GXL Web 界面中启动影像导入功能,输入原始影像存放位置和影像输出目录.提交新作业后系统同时进行所有影像的读入操作,读入的同时自动完成分块影像的合并、波段组合等工作,转换成PIX 格式,采用GDB 技术进行统一管理,方便后期应用.GXL 数据读入功能模块支持当前主流的所有数据格式,支持应用RPC 模型和严格轨道模型方式读入数据.支持国产卫星数据,如ZY02C/GF1/ TH-01 等.2.5.2 自动采集控制点G XL 提供了根据参考影像（DOM）、参考矢量、控制点库和GCPs/TPs 文本文件等几种控制点来源,以满足不同的控制资料情况.
在本区地理国情普查标准时点核准中有地面分辨率为0.5m 的河南省第一次全国地理国情普查正射影像（DOM）、河南省第一次全国地理国情普查控制点库.适合采用参考影像（DOM）,也可导入控制点库.对于大多数现代的传感器所分配的RPC 是非常良好准确的,因此在控制点采集的时候使用有理函数模型是最稳固的模型.GCP 的个数根据需要来定,如果RPC的精度满足要求的话,不需要采集太多GCP,只要分布均匀即可.搜索半径不可过大或过小,过大或过小可能会匹配不到点,一般搜索半径是原始影像和参考影像的误差与参考影像的分辨率的比值的1.5 倍或2 倍.
2.5.3 区域网平差平差是通过在重叠区域采集连接点（tie point）,调整相邻影像的接边,进而提高区域的整体精度.平差模块根据用户指定的搜索策略、搜索半径（搜索半径和采集控制点时的搜索半径的方法相同）、连接点个数进行自动采集,采集后的连接点可以查看其分布和误差,还可对连接点进行编辑修改.区域网平差任务提交后,系统会自动查找影像重叠像对,并按设定参数采集连接点,如果提交影像较多,GXL 将自动将一个大区域分成若干个小区域,同时进行连接点采集,采集完成后将小区域重新合并并进行平差,这样既能保证成果精度,又能大幅提高生产效率.平差的结果主要体现在对ＲＰＣ的改善上.
2.5.4 全色正射校正PCI GXL 既可使用严格模型（也称Toutin 模型）也可使用RPC 模型技术进行卫星影像正射校正.利用采集的足够且符合要求的GCPs/TPs、足够精度的DEM数据,PCI 可以生产高达亚像元级精度的正射产品.软件在进行全色校正的同时会扫描目录中的多光谱影像进行匹配和校正.
2.5.5 锐化融合PANSHARP 是一个自动融合工具,该算法是一种基于最小二乘法在原始的多光谱、全色影像间达到最佳近似灰度值关系[2],从而达到最佳色彩组合的融合方法.
2.5.6 镶嵌分幅后期如果需要分幅图时可在GXL 中镶嵌,用户必须先进行镶嵌预处理以生成包含匀色效果和接边线的XML 文件,然后才能进行镶嵌,影像间由于不同的光照和视角,同一地物在重叠影像中看起来存在差异,得不到理想的效果,在镶嵌预处理的参数设置的匀色方法新增加了“捆绑”,使用“捆绑”的方法匀色使影像最大化地消除差异.用户也可以对镶嵌预处理自动采集的接边线进行手动编辑,并应用到影像正式镶嵌结果中（图2）.镶嵌结果可以直接根据文本坐标或者矢量shp 数据等方式进行分幅裁切.根据需要选择输出格式.3 遇到的问题及解决方法以上流程适合大部分的卫星影像,在作业过程中控制点和平差点无需手工调整基本都能满足精度要求.但是有些影像的RPC精度不高或原始影像有局部变形,则需要调整一下方法,如有些TH1A、GF2 的RPC 的精度不能满足作业精度,ZY02C 的影像内部有的局部变形,以下是针对这些情况的处理方法.
图2 GXL自动镶嵌效果图3.1 TH1A 的处理方法由于TH1A 的数据自带RPC 的精度不能满足要求,如果利用自带RPC 会出现大部分地方匹配不上点且校正后的影像和参考影像误差过大,所以在处理过程中就不能再用它自带的RPC 来计算,而是要从GCP 中来反算一个RPC.影像导入之后在Focus 中打开卫星影像删除模型段（Rational Functions ModelSegment）,删除之后再进行控制点的自动采集,在控制点采集参数中要选上从GCP 中计算RPC 而且控制点个数也要多,通常设1000 个或更多.控制点采集完成后进入桌面版（Geomatica）中进行手工干预控制点.在桌面版中选择Optical Satellite Modelling 和Rational Function(compute from GCPS),导入自动采集的控制点修改或删除误差大的点,控制点调整完成就可以直接纠正输出正射影像,多光谱影像采用同样的方法做一遍.
3.2 GF2 的处理方法GF2 相对于TH1A 要简单多了,GF2 只是出现一些局部的套合不太好,只需要在自动采集控制点的参数设置里把数学模型的次数选为2 阶,也要从GCP 中计算RPC,除这两处的设置不同外,其他均和正常流程相同即可.
3.3 ZY02C 的处理方法ZY02C 的卫星影像和TH1A、GF2 的不太相同,ZY02C_HR1 左边的原始影像本身变形,内部局部套合不好,出现原始影像变形的情况下用一般的方法是纠不过去的,碰到这种情况只有自动和手动相结合才能使纠正的影像和参考影像套合.先使用正常的流程做一遍,如果生成的正射不能满足精度要求,利用生成的正射影像再自动采集一遍控制点,控制点采集结束进入桌面版新建工程时要选择用多项式（Polynomial）,把正射采集的控制点导入手动修改误差大的点,修改完成后再在此工程下自动采集控制点,控制点个数要尽量多一些.把采集完的控制点再导入波段样条（ThinPlate Spline）的工程中进行正射纠正,如果生成的正射仍有套合不住的地方可返回工程在变形处手动加点,经过反复加点,直到结果满足精度要求.
4 质量及效率4.1 平面精度检查方法一： 将参考影像与正射成果叠加,利用“卷帘”目视检查（图3）.
方法二：打开采集的控制点检查控制点的误差是否满足精度要求（图 4）.
表中的单位为 m,从表中可以看出 X 的中误差为1.33m、Y 的中误差为 1.73m,控制点最大误差3.9m,地理国情普查标准时点核准中的精度要求是中误差不大于 4m,最大误差不大于两倍的中误差,表中控制点的误差完全满足精度要求 [3].
4.2 GXL 的生产效率下面的工程16景影像,时间统计是采用单节点 CPU处理效率,若采用多节点处理效率可成倍提高.4.3 融合后效果PANSHARP是一个自动影像融合工具,该算法是一种基于最小二乘法在原始的多光谱、全色影像间达到最佳近似灰度值关系,这对地物真实色彩的恢复和解译精度的提高具有重要的意义.融合状况见图 5.
4.4 蓝波段的模拟ZY02C多光谱的原始影像缺少蓝波段,直接融合后的影像因缺少蓝波段不易详细区分地物,后期为作业方便可转自然色或进行蓝波段的模拟,PCI GXL桌面版中的蓝波段模拟完成后的结果为含有蓝波段的多光谱成果,图 6为运行界面.Model Text 中的算法如下：%3等于13.9054+0.873393*%1-0.138254*%2-0.100616*%3图 7分别是融合后影像、PCI GXL桌面版的蓝波段模拟和用 erdas转的自然色.
5 结论与建议对于国外或国产的卫星影像数据,采用GXL区域网平差的方法,不但可以满足地理国情普查标准时点核准的精度要求,而且可以大幅提高生产效率.采用GXL自动化生产系统,明显提高了生产效率,降低劳动强度,节省了人力.采用一个处理节点,处理100景的卫星影像数据,所有流程需要1.5天就可以完成,而两个熟练的作业员处理完同样的数据需要半个月左右,效率提高至少 10倍.
对于地理国情普查标准时点核准等需要处理海量影像数据的生产项目,最好采用GXL等自动化并行处理系统.
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参考文献：
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