还在人工目视检查？海量多源卫星遥感影像自动化质检了解一下

数据来源：数慧云脑 2023-01-04 619

随着遥感卫星的不断发射，遥感卫星影像数据也迎来了爆发式增长，并在各个领域得到了广泛应用。这对地面系统获取数据的质量提出了更高的要求。

然而，受卫星星上器件、卫星轨道及运行姿态、天气及大气辐射、遥感影像传输、地面接收与处理、解压缩和降位等各因素影响，不可避免产生了大量存在质量问题的影像数据。通过及时准确地对原始卫星影像进行质量检查，可以有效节省后续数据预处理与应用有关工序的工作量，提升卫星数据的使用率。

目前，对测绘成果的检查方式多采用人工目视检查，即在获取到原始卫星影像数据之后，以景为单位，利用传统遥感图像处理软件打开图像进行逐景检查，并进行详细的文字记录。

依据GB/T 18316-2008《数字测绘成果质量检查与验收》国家标准规范，针对原始卫星影像质量检查的需求，检查内容主要包括以下几个方面:

（1）检查原始影像压缩包解压是否出错；

（2）压缩包解压完成后，查看影像数据、RPC文件、XML元文件等内容是否缺失，文件是否可读；

（3）数据能否正常打开；

（4）相邻景影像之间的重叠是否在 4%以上，特殊情况下不少于 2%；

（5）检查侧视角是否超过 20°，平原地区可适当放宽到 25°；

（6）检查原始影像信息是否丰富，地物是否存在丢失情况；

（7）检查原始影像是否存在噪声和掉线；

（8）检查原始影像是否存亮斑（增益过度和全反射）；

（9）检查原始影像是否存在条带现象；

（10）检查影像、云、雪覆盖情况，是否满足重要关注地物无云雪覆盖。

随着遥感卫星影像数据空间分辨率的提高，纹理、几何及光谱信息更加丰富，同时卫星的类型也更加多元化，数据处理能力和应用需求不断提升。传统的人机交互式质检方法虽然能够满足基本生产要求，但效率较低，对人员专业素质要求较高，无法满足海量数据的快速质检和高频次的卫星遥感监测需求。同时，对遥感影像质量缺少定量化的评估，无法对影像可利用区域和可利用程度进行定量计算，严重制约了影像覆盖度计算的科学性和准确性。

因此，在正式开展正射影像生产任务之前，亟需进行原始卫星影像数据的全面“体检”。那么，是否可以将各项质量检查要求量化为具体指标，然后通过智能化、自动化的方式来完成这项工作？

面向全域卫星影像“体检”需求，依据相关行业标准与规范，针对原始卫星影像、数字正射卫星影像和数字正射航空影像质量检查的需求，北京数慧自主研发了影像统筹管理系统，研究和解决了遥感影像质量自动检查关键技术问题，通过对影像质量评估影响因子进行分析，细化出十多种质量检查量化指标，形成影像质量评估模型，实现对海量多源卫星遥感影像高效、快捷的自动化质量检查。

影像质量评估影响因子分析

影像质量检查内容

以山东省济南市影像为例，系统中该区域60景影像数据的质检全程仅需5分钟，质检结果一目了然。首先从定性评估角度，每景影像整体上被分为优、良和不合格三类。

批量质检

其中，质量优的影像表示整景可用。即原始卫星影像不论是完整性还是图像质量都比较好，不需要通过任何算法进行优化，也不需要裁切处理、填补。质量良的影像表示影像局部存在一些缺陷，通过把问题区域进行裁切，或者是通过一些算法进行优化，可以让这个影像数据局部可用，或者整景可用。质量不合格的影像表示整景影像存在着严重的质量问题，不论通过裁切还是算法优化，均无法达到可利用程度。这些不合格的原始卫星影像数据一般不会被推荐使用，避免质量存在严重缺陷的卫星原始影像参与运算，占用大量的算力资源。

再以其中一景山东省济南市2021年12月GF2影像为例：