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基于PixelGrid的全球地理信息资源建设应用

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第32卷第1期2018年1月北京测绘Beijing Surveying and MappingVol. 32 No. 1January 2018

引文格式：韩晓霞，王保前，许彪，等.基于PbcelGdd的全球地理信息资源建设应用[J].北京测绘，2018(1):44-47.

DOI：10. 19580/i. cnki 1007-3000. 2018. 01. 011

基于PixelGrid的全球地理信息资源建设应用

韩晓霞1王保前2许彪1孙钰珊1赵栋梁3(1.中国测绘科学研究院，北京100830; 2.北京四维空间数码科技有限公司，北京100083;

3.黑龙江第二测绘工程院，黑龙江哈尔滨150025)

[摘要]针对以国产卫星影像为主要数据源，为适应全球地理信息资源建设对海量遥感数据处理规 模化、产品生产业务化和数据生产高效智能化的迫切需求，PixelGrid系统实现了从大规模影像联合区域网平

差到DSM、DEM、DOM的快速自动化处理，为全球地理信息资源建设提供技术支撑。

[关键词]高分辨率遥感影像数据一体化测图系统（PixelGrid);全球测图；大规模影像联合区域网平

差；云区域自动提取

[中图分类号]P208 P237 [文献标识码]A [文章编号]1007 —3000(2018)01 — 0044 — 4

〇引言

以“全球地理信息资源建设工程”为背景，并

以国产卫星影像为主要数据源，为适应全球地理

信息资源建设对海量遥感数据处理规模化、产品

生产业务化和数据生产高效智能化的迫切需求，

以解决海量卫星影像数据无控、精确、快速、一体

化智能处理为目标，基于超多核计算机（云服务

器）、高性能GPU/CPU集群计算机系统、高速存

储传输网络的高性能集群处理平台，PixelGrd系

统实现了从大规模影像联合区域网平差到 DEM、DOM的快速自动化处理，为全球地理信息

资源建设提供技术支撑，并已在多个测绘地理信

局的相关业务中得到了生产应用。

1关键技术及流程

1.1关键技术

1.1.1海量连接点及参考控制点自动提取

PxelGrd系统提出基于投票的匹配策略，以

公共的地理信息数据（如SRTM和谷歌影像）作

为控制参考，自动获取卫星影像间的海量连接

点，同时与谷歌影像自动匹配以获取大量的参考

控制点。投票法匹配[1]是一种整体匹配策略，用卫星

影像和底图影像上分别提取的边缘特征可能存

在的对应关系在参数空间投票直接进行影像间

快速匹配，其思想来源于数字图像处理中的

Hough变换，也可称为广义Hough变换影像匹

配。同时，为了加快匹配速度，PixelGrid系统采

用由粗到精的金字塔影像匹配策略，通常情况

下，19的金字塔影像即可兼顾效率与可靠性。

1.1.2大规模影像联合区域网平差

PixelGrid系统将有理函数模型（Rational

FunctionModel，RFM)[]和基于像方的仿射变换

补偿模型作为联合区域网平差的基础方程，通过结

合连接点、谷歌影像参考控制点、ICESat测高数据

及其他辅助控制信息，利用光束法区域网平差整体

联合求解影像的像方仿射变换定向参数及加密点

物方坐标，实现大规模影像的高精度快速定位。

为提高联合区域网平差结果的可靠性和稳

定性，PxelGrd系统采用专有的粗差探测算法，

用以自动定位并剔除像点观测和控制点观测中

可能存在的大、中、小等多种类型的粗差，为后续

处理提供高可靠性的定向参数。同时，系统利用

验后方差分量估计原理，通过计算区域网平差系

统的精度矩阵和可靠性矩阵，对网形的优化设计

[收稿日期]2017 -12—17[基金项目]测绘地理信息公益性行业科研专项（201511078)。[作者筒介]韩晓霞（1984 —），女，河北沧州人，硕士，工程师，研究方向为地图综合。 E-mail： Ixql957@sohu.

com第32卷第1期韩晓霞，王保前，许彪，等：基于PixelGrid的全球地理信息资源建设应用

及质量控制等提供技术支撑[3]。

1.1.3自动影像匹配生成DSM

PixelGrid系统基于核线几何约束条件下的

多视影像匹配策略，融合多种匹配基元（特征点、

格网点、边缘等），将影像的纹理信息、影像与影

像之间的几何信息（核线约束条件等）、物体与物

体之间的几何约束信息（物体表面为分段光滑的

假设等）运用到匹配算法中，采用由粗到精的金

字塔影像匹配、匹配参数自适应调节、概率松弛

匹配等策略，用以生成数目巨大的匹配特征，实

现基于多基线、多重匹配特征的匹配技术自动获

取 DSM[4]。

该技术的基本流程为：首先，对原始影像进

行预处理并创建金字塔影像；其次，采用基于几

何约束条件的互相关匹配GCCC (Geometrically

ConstrainedCross-Correlation)核心算法分别匹

配各级金字塔影像的匹配基元（包括特征点、格

网点、边缘关键点等），匹配的相似性度量测度基

于多个立体像对的相关系数平均和SNCC(Sum

of NormalizedCross-Correlation)，可有效解决匹

配多解和遮蔽等原因引起的误匹配问题；最后，

最小二乘法精细匹配原始影像上的各个匹配基

元:单点匹配采用改进的基于几何约束条件的多

片最小二乘匹配方法、边缘匹配采用物方空间下

的最小二乘 B-Spline Snakes(LSB-Snakes)方法。

1.1.4云区域自动提取

卫星影像中的云区域对影像密集匹配易产

生成片的匹配粗差或者空洞。PixelGrid系统首

先通过DSM与参考SRTM的配准和比较提取

出疑似云区域，再通过影像分析最终识别和确定

云区域，同时统计影像中的云量。该技术主要包

含以下三个步骤：

(1) 基于3D最小二乘表面匹配泛型数学模

型自动匹配DSM与参考SRTM，并校准参考

SRTM[8]；

(2) 比较DSM与校准后的参考DEM之间的

差值提取云区域种子点，并反投影到像方得到种

子点的像方坐标；

(3) 根据影像前景分析方法对种子点进行分

类，去除低亮度纹理缺乏区域的影响；然后种子点在影像上做区域增长；最后对提取的区域进行

分类，区分出云和雪两种区域，去除其中的雪区

域，得到最终的云区域。

1.1.5 DEM自动提取

DEM自动提取主要包括DSM自动滤波和

漏洞自动修补两部分，PixelGrid系统提出一种以

SRTM的坡度信息作为辅助，局部渐进优化的方

式自动滤波DSM以获取DEM。由于受云覆盖、

误匹配、纹理缺乏等因素的影响，DSM中可能会

出现粗差或者漏洞问题，系统通过结合SRTM，

自动修补DEM中由于云遮挡及误匹配等其他原

因造成的漏洞区域，兼顾精度的同时保证DEM

的完整性，减少后续人工编辑的工作量，提高生

产效率。

1.1.6 DOM制作及智能镶嵌

PxelGrid系统基于高速局域网的分布式多

核多进程和显卡加速（CPU + GPU)的并行处理

技术，实现卫星影像的准实时正射纠正及融合。

在影像色彩一致性处理方面选用基于Walls滤

波器的整体匀色解决方案，色调统计参数基于全

测区所有影像，以最大程度上保证镶嵌结果

DOM具有整体的色彩一致性。

系统利用最优生成树方法智能检测镶嵌线，

根据影像重叠区域亮度与梯度信息计算差分影

像，并将其视为带权无向图，采取Prim算法求其

最优生成树，在生成树上从叶子结点到根结点逆

序遍历直接生成镶嵌线，回避了常规的迭代搜索

过程，显著减少了计算量，极大地提高搜索镶嵌

线的效率。另外，为保证镶嵌线附近色彩过渡自

然，采用模版羽化方法对镶嵌线附近的色差进行

过渡处理以获得最终的无缝镶嵌DOM。

1.2技术流程

PxelGrid系统在处理海量卫星遥感数据方

面主要包含卫星及参考数据准备、连接点及参考控

制点自动提取、基于多源控制信息的大规模联合区

域网平差、自动提取DSM、DEM、DOM数据制作及

镶嵌等关键步骤，其整体技术流程如图1所示。

2工程应用

2.1资源三号测区

测区区域：南亚某地区，测区面积约88

万平46北京测绘第32卷第1期

方公里。

测区数据：020张资源三号三线阵立体影

像，实际作业2993张影像；共1078个立体模

型，实际作业1067个模型。删除的卫星数据

包括水域面积占80%以上或质量极差影响处

理的数据，如图2所示。

图1总体技术流程图

图2三线阵测区范围覆盖图

平面参考控制资料为GoogleEarth影像，采

用自动匹配方法共提取464万个控制点。高程

参考控制资料为30米格网的全球SRTM数据。区域网平差过程中自动剔除粗差点，最终剩余

350万个谷歌控制点，平差过程统计如表1所示，

平差后控制点平面中误差为1. 5米，高程中误差

为2.5米。

测区内共6个实测检查点，其中5个检查点

分布于2个模型6张影像上，1个检查点分布于1

个模型3张影像上。各个检查点的精度结果如

表2所示，其中，检查点的平面误差为5.65米，高

程误差为2.55米。

2.2多源数据测区

测区区域：亚洲某地区，测区面积近150万

平方公里。

测区数据：多源数据包括1766景资源三号

下视影像、2598景高分一号PMS1/2影像。该测

区使用的平面参考资料为全球15米分辨率

ETM+正射影像，高程参考资料为全球30米格

网间距ASTER DEM数据。

全自动连接点及控制点提取后共提取2515

万个连接点，840万个参考点。自动剔除粗差及

区域网平差后单位权中误差为0. 35像素，正射

纠正后影像间接边中误差为0. 41像素，最大接

边误差为2.1像素，如图3所示。

图3自动连接点提取效果图

表1统计数据步骤控制点数总连接点数检查点数 迭代次数最终中误差/像素删点阈值/像素自由网平差093115740 70.270无区域网平差464059993115746 120.7493

表2精度检查结果单位：米点号方向误差Y方向误差平面误差高程误差1-4.083.865.621.732-0.416.306.31-2.6032. 696. 206.74-1.484一 1.90-0.071.903.215-1.515.355.563.2162. 760.952.92一

0.19

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地理信息系统(GIS)

地理信息系统(GIS)

地理信息系统（GIS）

地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的工具和技术。它结合了地理学、地图学、电脑科学以及统计学等多个学科，并利用计算机技术来处理地理空间数据，帮助我们更好地理解和利用地理信息。

一、GIS的定义与背景

GIS是一种将地理信息和数据与地图相结合的系统，它通过将地理空间数据与属性信息相结合，提供了对地理现象的可视化和分析。GIS的发展源于计算机技术和遥感技术的进步，它的应用范围涵盖了土地利用规划、城市规划、交通管理、环境保护、自然资源管理等领域。

二、GIS的组成与基本功能

1. 数据采集与处理：GIS通过采集空间数据和属性数据，进行数据的录入、编辑、转换和清理，以建立完整的地理数据库。

2. 空间分析与模型建立：GIS能够对地理空间数据进行分析和模型建立，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等，帮助解决实际问题。

3. 地图制作与可视化：GIS可以制作各种类型的地图，并通过地图的可视化展示地理信息，帮助用户更直观地理解地理现象。

4. 空间查询与数据查询：GIS可以进行空间查询和属性查询，帮助用户查找特定区域或特定属性的数据。 5. 决策支持与规划分析：GIS能够进行决策支持和规划分析，通过模拟实验、评价分析等方式，为决策者提供参考和支持。

三、GIS的应用领域

1. 土地利用规划：GIS能够分析土地利用现状、预测土地利用变化趋势，帮助规划部门合理利用土地资源。

2. 城市规划：GIS能够模拟城市建设与发展情况，辅助城市规划部门进行城市布局和规划。

3. 环境保护：GIS能够分析环境问题的空间分布和时空变化，提供环境保护部门制定环境管理措施的依据。

4. 交通管理：GIS能够分析交通流量、优化道路网络，提供交通管理部门的决策支持。

5. 自然资源管理：GIS能够对森林、水资源、土地资源等进行管理和监测，帮助实现可持续利用。

图新地球在高中地理教学中的应用

图新地球在高中地理教学中的应用

图新地球在高中地理教学中的应用

作者：彭梦晓 李品仪 黄少芬 周天凯 罗国玮

来源：《广西教育·B版》2022年第04期

【摘要】本文基于圖新地球的功能，以《河流地貌的发育》一课教学为例，阐述在高中地理课堂应用图新地球引导学生了解河谷的演变、曲流变化规律、冲积平原的形成、河流地貌对聚落分布的影响等，使教学突破时空限制、强化人地协调观，提高学生的综合思维能力和地理实践力。

【关键词】图新地球 高中地理 地理教学 河流地貌的发育

【中图分类号】G63 【文献标识码】A

【文章编号】0450-9889（2022）11-0134-04

图新地球（LocaSpace Viewer）是新一代国产专业三维数字地球桌面软件，拥有超大规模地图数据的承载、强大的数据编辑与管理、地形高级分析三维地图渲染等核心能力。图新地球中的“在线地图”拥有海量地图，如专题图、地形图、等高线图、道路标记图，同时支持自定义图源扩展，其测量分析功能支持距离测量、高度测量、面积测量、提取高程、提取剖面线、可视域分析、等高线分析等;同时其演示功能支持沿线飞行和视点飞行等。图新地球能够满足高中地理日常教学需求，教师可以根据课堂教学实际利用图新地球加载图源，以扩充课堂教学资源，为引导学生分析地理事物提供探究途径，有助于创设真实的课堂情境和实现课堂深度学习。本文以人教版高二地理选择性必修1《河流地貌的发育》一课教学为例，探讨图新地球在高中地理课前、课中、课后教学中的运用策略。

一、教材分析 《河流地貌的发育》是2019年人教版高二地理选择性必修1第二章第三节《地表形态的塑造》的内容，本节课教学主要涉及河谷的演变、曲流变化规律、冲积平原（山前冲积平原、河漫滩平原、三角洲平原）的形成、河流地貌对聚落分布的影响等知识要点。学生在本章第一节、第二节的教学中，对内力作用、外力作用和构造地貌的形成有了一定的了解，特别是对内力作用和外力作用的理论经过了具体运用和验证。《河流地貌的发育》这节课教学，在整个单元的章节教学中起到承上启下的作用，学生通过本次课学习，深入了解营造地表形态的外力作用，可以为探究“崇明岛的未来是什么样子”的问题打下基础。

全球30米地表覆盖数据(GlobeLand30)在地理教学中的应用

全球30米地表覆盖数据(GlobeLand30)在地理教学中的应用

龙源期刊网

全球30米地表覆盖数据（GlobeLand30）在地理教学中的应用

作者：张萌萌

来源：《科技风》2018年第35期

摘 要：随着地理信息技术的发展和应用，如何把最新的地理信息技术研究成果与地理教学相融合，提高学生的区域认知能力和地理实践力，是地理教育工作者关注的问题。我国于2010年初率先开展全球高分辨率地表覆盖遥感制图的总体技术研究与数据产品研制，并成功研制出2000和2010两个基准年的全球30米地表覆盖产品（GlobeLand30）。研究基于GlobeLand30地表覆盖数据的特点，结合中学地理课程标准和教材，通过不同案例分析其在地理教学中的作用。结果表明：Globeland30数据在地理教学可以起到较好的辅助作用。但是，由于数据比较专业化，需要在教师的指导下，学生自主学习和探究，挖掘和发现有价值的地理学习资源。

关键词：GlobeLand30地表覆盖数据；辅助地理教学；案例分析

1 GlobeLand30概述

全球30米地表覆盖数据（GlobeLand30）是以美国陆地卫星影像（TM5、ETM+）和中国环境减灾卫星（HJ-1）影像数据为基础，采用基于像素分类-对象提取-知识检核的综合方法提取，数据可最终覆盖地球上南北纬80度的陆地范围。

目前，GlobeLand30网站提供了2010基准年产品（GlobeLand30-2010）的在线浏览和数据下载服务。GlobeLand30数据包括一级地表覆盖类型分别是：耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、苔原、人造覆盖、裸地、冰川和永久积雪。

GlobeLand30是目前國际上分辨率最高的全球地表覆盖数据产品，它可以更加精确地测定全球地表覆盖各类型的空间分布和10年发生的变化。GlobeLand30为地球系统模式发展和全球变化研究等提供基础数据的支持，还揭示了人类活动带来的全球生态环境、资源变化等情况，为深入分析全球人-地冲突，科学制定全球可持续发展提供了重要的依据。

地理信息技术的应用知识点

地理信息技术的应用知识点

地理信息技术的应用知识点

地理信息技术（Geographic Information System，简称GIS）是一种可以将空间数据与非空间数据相互关联、分析、管理的技术体系。它在自然资源管理、城市规划、农业生产、环保监控等方面得到广泛应用，为实现可持续发展提供了强有力的技术支撑。下面是地理信息技术的应用知识点：

一、GIS数据的类型

1.矢量数据：基于坐标点、线和多边形的数据类型，可以用于表示地图或其他空间对象。

2.栅格数据：由像素表示的数据类型，可用于表达海拔、温度等连续的空间数据。

3.智能数据：可以根据特定的规则自动确定形状和大小的数据类型，多用于道路网络等复杂地理数据的处理。

二、GIS技术的应用

1.自然资源管理：利用GIS技术对土地利用、水资源、森林资源等进行数据分析和管理，可以帮助制定科学的资源利用计划和保护策略。

2.城市规划：使用GIS技术进行城市规划和土地利用规划，可以有效地评估不同方案的优缺点，为城市的发展和改善提供支持。 3.农业生产：GIS技术可以对土地质量、气候、水资源等进行评估和监控，帮助农民提高农业产量和效益。

4.环保监控：使用GIS技术进行环保监控，可以对环境问题进行追踪和分析，制定环境保护政策和方案，实现环境资源的可持续利用和保护。

5.卫星遥感：GIS技术可以结合卫星遥感技术，实现对地球表面的高精度成像，能够对大范围的地理信息进行快速获取和分析。

三、GIS技术的工具

1.地理信息系统软件：如ArcGIS、MapInfo等是常见的GIS软件，可以使用这些软件实现地理数据的可视化、分析和管理。

2.全球定位系统(GPS)：可以帮助定位地理位置，并将位置信息与其他地理数据进行关联和分析，帮助实现数据采集、导航和地理位置服务（LBS）等功能。

3.遥感技术：卫星遥感、航空遥感等技术可以获取大范围的地理数据，配合GIS技术进行分析和应用。

四、GIS技术的发展趋势