一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于MapGIS?K9圖像融合制作專題圖的方法與系統(tǒng)，圖形融合制作專題圖的方法包括以下步驟：A.在MapGIS?K9中建立數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入相同區(qū)域的多光譜和全色圖像；B.對(duì)導(dǎo)入的多光譜和全色圖像獲取地理位置信息；C.運(yùn)用MapGIS?K9遙感影像平臺(tái)對(duì)多光譜圖像進(jìn)行校正；D.將校正過的多光譜圖像與全色圖像進(jìn)行圖像融合；E.對(duì)融合后的圖像進(jìn)行矢量化處理。本發(fā)明通過將多光譜圖像與全色圖像融合，實(shí)現(xiàn)了遙感圖像的具備色彩和高分辨率，還具有投影信息，為地物分類、目標(biāo)識(shí)別一系列處理提供了充分的保證。
【專利說明】—種基于MapG ISK9圖像融合制作專題圖的方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于地圖制作領(lǐng)域，尤其涉及一種基于MapGI SK9圖像融合制作專題圖的方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著數(shù)字化技術(shù)的高速發(fā)展與需求的日益增長(zhǎng)，遙感圖像的重要性越來越顯著，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛。在衛(wèi)星遙感領(lǐng)域，利用多傳感器間各自的優(yōu)勢(shì)和特性，將同一目標(biāo)或區(qū)域的多個(gè)傳感器采集的不同圖像進(jìn)行像素級(jí)融合，從而提供信息更豐富、更真實(shí)、更清晰的遙感圖像，為進(jìn)一步的分析處理做準(zhǔn)備。
[0003]MapGIS K9軟件作為我國(guó)地理信息系統(tǒng)領(lǐng)域的領(lǐng)軍軟件，其先進(jìn)遙感數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和數(shù)字制圖平臺(tái)，為多光譜圖像和全色圖像的融合、遙感圖像數(shù)字化和專題圖的制作提供了優(yōu)越的條件。
[0004]目前，已公開的國(guó)內(nèi)地圖制圖專利共有五個(gè):《一種計(jì)算機(jī)地圖制圖中的地圖注記自動(dòng)配置方法(專利申請(qǐng)?zhí)?201110063591.3)》、《基于GIS數(shù)據(jù)的快速地圖制圖系統(tǒng)(專利申請(qǐng)?zhí)?201110380371.3)》、《電子地圖制圖系統(tǒng)中線狀要素標(biāo)注數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)(專利申請(qǐng)?zhí)?201210189807.5)》、《基于道路網(wǎng)空間分布的自動(dòng)初始比例尺地圖制圖方法(專利申請(qǐng)?zhí)?201310116666.9)》和《網(wǎng)絡(luò)專題地圖制圖方法及制圖系統(tǒng)(專利申請(qǐng)?zhí)?201310464275.6)》。以上申請(qǐng)均沒有公開基于MapGIS K9的圖像融合底圖制作方法。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的方法，旨在解決遙感圖像的頻譜分辨率與空間分辨率之間存在彼此缺失的問題。
[0006]本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于MapGIS K9圖像融合制作專題圖的方法包括以下步驟:
[0007]S1.在MapGIS K9中建立數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入地理位置相同區(qū)域的多光譜和全色圖像；
[0008]S2.對(duì)導(dǎo)入的多光譜和全色圖像獲取地理位置信息，形成地理坐標(biāo)系；
[0009]S3.運(yùn)用MapGIS K9遙感影像平臺(tái)對(duì)多光譜圖像進(jìn)行校正；
[0010]S6.將校正過的多光譜圖像與全色圖像進(jìn)行圖像融合；
[0011]S7.對(duì)融合后的圖像進(jìn)行矢量化處理。
[0012]進(jìn)一步，所述制作專題圖的方法還包括如下步驟:
[0013]S8.根據(jù)矢量化處理的圖像屬性信息輸出專題圖數(shù)據(jù)。
[0014]進(jìn)一步，所述步驟S3中所述的校正方法，具體過程如下:
[0015]S3-1.運(yùn)行多項(xiàng)式模型對(duì)光譜圖像進(jìn)行圖像幾何校正；
[0016]S3-2.參照全景圖像在多光譜圖像添加控制點(diǎn)；
[0017]S3-3.對(duì)多光譜圖像重新采樣并將采樣后的多光譜圖像添加到MapGIS K9遙感影像平臺(tái)。[0018]進(jìn)一步，所述步驟6中圖像融合是將多源遙感圖像按照加權(quán)融合算法，在地理坐標(biāo)系中生成新的圖像的過程，所述加權(quán)融合算法為:
[0019]Iij = A(HiIJHjIj)+B，其中為A比例變換系數(shù)，B為平移系數(shù)，H^Hj為權(quán)值、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)某被融合影像Ii和L需強(qiáng)調(diào)的程度確定。
[0020]進(jìn)一步，所述步驟S7中矢量化處理方 法，具體過程如下:
[0021]S7-1.建立本地?cái)?shù)據(jù)圖層；
[0022]S7-2.制作系統(tǒng)庫和圖例板；
[0023]S7-3.對(duì)圖形進(jìn)行編輯信息；
[0024]S7-4.對(duì)底圖進(jìn)行拓?fù)錂z查；
[0025]S7-5.對(duì)圖層進(jìn)行屬性輸入；
[0026]S7-6.對(duì)地圖的整體進(jìn)行整飾并輸出地圖。
[0027]一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的系統(tǒng)包含以下模塊:
[0028]數(shù)據(jù)模塊，用于在MapGIS K9中建立數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入地理位置相同區(qū)域的多光譜和全色圖像；
[0029]信息模塊，用于對(duì)導(dǎo)入的多光譜和全色圖像獲取地理位置信息，形成地理坐標(biāo)系;
[0030]校正模塊，用于運(yùn)用MapGIS K9遙感影像平臺(tái)對(duì)多光譜圖像進(jìn)行校正；
[0031]融合模塊，用于將校正過的多光譜圖像與全色圖像進(jìn)行圖像融合；
[0032]處理模塊，用于對(duì)融合后的圖像進(jìn)行矢量化處理；
[0033]進(jìn)一步，所述系統(tǒng)還包括以下模塊:
[0034]輸出模塊，用于根據(jù)矢量化處理的圖像屬性信息輸出專題圖數(shù)據(jù)，如單值專題圖、分段專題圖、統(tǒng)計(jì)專題圖和密度專題圖。
[0035]進(jìn)一步，所述校正模塊包括以下單元:
[0036]幾何校正單元，用于運(yùn)行多項(xiàng)式模型進(jìn)行圖像幾何校正；
[0037]控制點(diǎn)添加單元，用于參照全景圖像在多光譜圖像添加控制點(diǎn)；
[0038]采樣單元，用于對(duì)多光譜圖像重新采樣并添加到MapGIS K9遙感影像平臺(tái)。
[0039]進(jìn)一步，所述處理模塊包括以下單元:
[0040]圖層單元，用于建立本地?cái)?shù)據(jù)圖層；
[0041]制作單元,制作系統(tǒng)庫和圖例板；
[0042]編輯單元，對(duì)圖形進(jìn)行編輯信息；
[0043]檢查單元，用于對(duì)底圖進(jìn)行拓?fù)錂z查；
[0044]屬性單元，用于對(duì)圖層進(jìn)行屬性輸入；
[0045]整飾單元，用于對(duì)地圖的整體進(jìn)行修飾并輸出地圖。
[0046]進(jìn)一步，所述融合模塊是將多源遙感圖像按照加權(quán)融合算法，在地理坐標(biāo)系中生成新的圖像的過程，所述加權(quán)融合算法為=Iij = Α(ΗΑ+ΗΑ)+Β，其中為A比例變換系數(shù)，B為平移系數(shù)，H, Hj為權(quán)值、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)某被融合影像Ii和L需強(qiáng)調(diào)的程度確定。
[0047]本發(fā)明的有益效果是:通過將多光譜圖像與全色圖像融合，實(shí)現(xiàn)了遙感圖像的具備色彩和高分辨率，還具有投影信息，為地物分類、目標(biāo)識(shí)別一系列處理提供了充分的保證?！緦＠綀D】
【附圖說明】
[0048]圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于MapGIS K9圖像融合制作專題圖的方法流程圖；
[0049]圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的對(duì)融合后的圖像進(jìn)行矢量化處理流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0050]下面參照附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[0051]如圖1所示，本發(fā)明提供的一種基于MapGIS K9圖像融合制作專題圖的方法流程圖，其詳述如下:
[0052]在步驟SI中，準(zhǔn)備相同區(qū)域的多光譜圖像和全色圖像各一副，在MapGIS K9中建立數(shù)據(jù)庫，將準(zhǔn)備好的多光譜圖像和全色圖像分別導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中，并且在數(shù)據(jù)庫中指定相應(yīng)的規(guī)范，將道路劃分四個(gè)等級(jí)，如下表所示。
[0053]
【權(quán)利要求】
1.一種基于MapGIS K9圖像融合制作專題圖的方法，其特征在于:所述方法包括以下步驟: 51.在MapGISK9中建立數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入地理位置相同區(qū)域的多光譜和全色圖像； 52.對(duì)導(dǎo)入的多光譜和全色圖像獲取地理位置信息，形成地理坐標(biāo)系； 53.運(yùn)用MapGISK9遙感影像平臺(tái)對(duì)多光譜圖像進(jìn)行校正； 56.將校正過的多光譜圖像與全色圖像進(jìn)行圖像融合； 57.對(duì)融合后的圖像進(jìn)行矢量化處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的方法，其特征在于，所述制作專題圖的方法還包括如下步驟: 58.根據(jù)矢量化處理的圖像屬性信息輸出專題圖數(shù)據(jù)。
3.權(quán)利要求1所述的一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的方法，其特征是:步驟S3中所述的對(duì)多光譜圖像進(jìn)行校正，具體過程如下: S3-1.運(yùn)行多項(xiàng)式模型對(duì)光譜圖像進(jìn)行圖像幾何校正； S3-2.參照全景圖像在多光譜圖像添加控制點(diǎn)； S3-3.對(duì)多光譜圖像重新采樣并將采樣后的多光譜圖像添加到MapGIS K9遙感影像平臺(tái)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的方法，其特征在于，所述步驟6中圖像融合是將多源遙感圖像按照加權(quán)融合算法，在地理坐標(biāo)系中生成新的圖像的過程，所述加權(quán)融合算法為=Iij = A(HiIJHjIj)+B，其中為A比例變換系數(shù)，B為平移系數(shù)，Hi^Hj為權(quán)值、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)某被融合影像Ii和L需強(qiáng)調(diào)的程度確定。
5.權(quán)利要求1所述的一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的方法，其特征是:所述步驟S7中矢量化處理方法，具體過程如下: S7-1.建立本地?cái)?shù)據(jù)圖層； S7-2.制作系統(tǒng)庫和圖例板； S7-3.對(duì)圖形進(jìn)行編輯信息； S7-4.對(duì)底圖進(jìn)行拓?fù)錂z查； S7-5.對(duì)圖層進(jìn)行屬性輸入； S7-6.對(duì)地圖的整體進(jìn)行整飾并輸出地圖。
6.一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的系統(tǒng)，其特征是:包含以下模塊: 數(shù)據(jù)模塊，用于在MapGIS K9中建立數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入地理位置相同區(qū)域的多光譜和全色圖像； 信息模塊，用于對(duì)導(dǎo)入的多光譜和全色圖像獲取地理位置信息，形成地理坐標(biāo)系； 校正模塊，用于運(yùn)用MapGIS K9遙感影像平臺(tái)對(duì)多光譜圖像進(jìn)行校正； 融合模塊，用于將校正過的多光譜圖像與全色圖像進(jìn)行圖像融合； 處理模塊，用于對(duì)融合后的圖像進(jìn)行矢量化處理。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括以下模塊: 輸出模塊，用于根據(jù)矢量化處理的圖像屬性信息輸出專題圖數(shù)據(jù)，如單值專題圖、分段專題圖、統(tǒng)計(jì)專題圖和密度專題圖。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的系統(tǒng)，其特征在于，所述校正模塊包括以下單元: 幾何校正單元，用于運(yùn)行多項(xiàng)式模型進(jìn)行圖像幾何校正； 控制點(diǎn)添加單元，用于參照全景圖像在多光譜圖像添加控制點(diǎn)； 采樣單元，用于對(duì)多光譜圖像重新采樣并添加到MapGIS K9遙感影像平臺(tái)。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊包括以下單元: 圖層單元，用于建立本地?cái)?shù)據(jù)圖層； 制作單元，制作系統(tǒng)庫和圖例板； 編輯單元，對(duì)圖形進(jìn)行編輯信息； 檢查單元，用于對(duì)底圖進(jìn)行拓?fù)錂z查； 屬性單元，用于對(duì)圖層進(jìn)行屬性輸入； 整飾單元，用于對(duì)地圖的整體進(jìn)行修飾并輸出地圖。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于MapGISK9圖像融合制作專題圖的系統(tǒng)，其特征在于:所述融合模塊是將多源遙感圖像按照加權(quán)融合算法，在地理坐標(biāo)系中生成新的圖像的過程，所述加權(quán)融合算法為: Iij = A(HiIJHjIj)+B，其中為A比例變換系數(shù)，B為平移系數(shù)，Η、Η」為權(quán)值、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)某被融合影像Ii和L需強(qiáng)調(diào)的程度確定。
【文檔編號(hào)】G06T5/50GK103955909SQ201410193382
【公開日】2014年7月30日 申請(qǐng)日期:2014年5月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月9日
【發(fā)明者】袁媛, 邵春福, 李娟
申請(qǐng)人:北京交通大學(xué)