摘要：
针对推扫式成像光谱仪获取的狭带影像需要经过几何校正才能拼接形成空间二维影像的问题，提出了基于ENVI二次开发的高光谱推扫图像拼接技术。基于单应映射建立光谱仪倾斜状态下与正射状态下图像上的二维点之间的关系，校正由姿态变化引起的图像畸变，结合GPS数据修正因飞行速度变化引起的狭带重叠将校正后的狭带影像拼接起来。在ENVI二次开发平台上进行技术集成，实现了Resonon推扫高光谱狭带影像的自动校正拼接。对河北保定郊区高光谱影像的校正拼接实验证明，该方法与光谱仪自带拼接软件校正结果接近经纬度坐标差均在1m以内，均方根误差约为0.7389，能够满足一般高光谱遥感应用中的地理精度要求。
研究目的：
根据单应映射原理，建立光谱仪倾斜和正射状态下像点的映射关系，利用GPS/INS组合导航数据校正狭带影像中的畸变，拼接成一幅完整的影像，并在ENVI二次开发平台上实现推扫狭带影像的自动校正和拼接。
推扫成像畸变原因：
推扫式成像是利用飞行平台的向前运动，借助于与飞行方向垂直的扫描线记录而构成二维图像。推扫型成像光谱仪通常采用一个垂直于运动方向的面阵CCD来感应地面响应，在飞行平台向前运动中完成二维空间扫描，平行于平台运动方向，通过光栅和棱镜分光完成光谱维扫描，因此，CCD上一个点对应一个谱段，一条线对应一个谱面。CCD探测器每次成像是空间一条线上的光谱信息。为了获得空间二维图像，再通过机械推扫，完成整个平面的图像和光谱数据采集。
推扫成像时，CCD探测器所记录的高光谱图像数据是沿着飞行方向的条幅，由于搭载光谱仪的飞行平台在飞行过程中，不能一直保证理想的姿态正射获取影像，速度和姿态的不稳定导致飞行平台的位置、航偏角、俯仰角和横滚角不断随机变化，引起光谱仪拍摄时外方位元素也不断随机变化。因此，CCD曝光时每条扫描线对应的光谱仪外方位元素不一致引起了图像的几何畸变：
1. 飞行平台姿态不稳定造成地面扫描行之间相互交错，图像扭曲变形，影响后期地物目标的解析和判别。
2. 飞行平台速度不稳定易造成扫描行之间的行间距忽大忽小，出现重叠或间隙，为了获得地面的完整影像，通常推扫成像需保证一定的采样率。因此，在图像拼接时就需要借助ＧＰＳ位置信息对重叠的扫描行进行几何纠正和图像融合处理。
IDL实现
IDL是美国ITT VIS公司推出的第四代交互式、跨平台、面向矩阵处理的编程语言，具有快速的数据分析、图像处理和强大的可视化功能。采用IDL语言调用ENVI平台中的图像处理函数，可以很方便地进行二次开发，实现遥感数据的快速分析和可视化。
推扫图像的自动拼接主要包括如下３个基本步骤：
(１)影像和GPS/INS数据读取：遥感影像数据包含图像本身和头文件，ENVI二次开发提供了函数读取遥感影像及其属性。如ENVI_OPEN_FILE、ENVI_FILE_QUERY、ENVI_GET_ SLICE等。GPS/INS数据存储于文本文件中，按照文本文件读取方式即可获得狭带影像获取时光谱仪的姿态和位置信息。
(２)单应矩阵计算和单应映射：以北东地坐标系为地理坐标系，依据公式计算得到单应矩阵Ｈ。主要代码命令如下:
H=M_inv#MATRIX_POWER（C, -1）#M；计算单应矩阵.
所以，对于狭带影像上的每一个二维点 ( xｂ，yｂ ) ，都可以获得校正后的对应点 (xｎ，yｎ ) ，点 ( xｎ，yｎ ) 的灰度值即为点 ( xｂ，yｂ ) 的灰度值。
(３)图像拼接：校正后的每条狭带图像中心点的二维地理坐标即光谱仪成像中心的ＧＰＳ 二维坐标，根据光谱仪的成像地面分辨率，选定影像投影方式，可以为每条狭带设置地理信息。主要代码命令如下:
map_info=ENVI_MAP_INFO_CREATE( /geographic, mc=mc, ps=ps ); 为狭带添加地理信息。
拼接后的影像被认为是光谱仪理想姿态下获取的正射影像，具有与GPS获取的一致的位置信息，拼接影像点的高光谱曲线与原始扫描行对应点的一致，能够真实地反映地面的空间特征和光谱特征。
实验结果与分析：
本文选择河北省保定市郊区的高光谱影像进行校正拼接实验，影像由搭载于无人机的PikaL 高光谱成像仪拍摄获取，PikaL高光谱成像仪由美国Resonon公司设计生产，光谱范围为400-1000nm，光谱分辨率为2.1 nm，CCD扫描行宽度为900像素。飞行过程中同时搭载惯导系统实时获取光谱仪的姿态位置信息。高光谱仪将推扫获取的原始狭带影像先简单拼接起来，存储于固态硬盘中，此时的地理信息并未经过纠正，图像存在几何畸变，图ａ所示为原始图像的假彩色图像，狭带经过几何校正和拼接后才能正确显示地面目标的特征，如图ｂ所示。
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为了能够定量检验该几何校正方法的效果，同时采用Pika L高光谱成像仪自带的软件对原始影像进行几何校正，将两种方法得到的校正影像进行比较。两种校正方法均采用ＵＴＭ 投影，以WGS-84为基准面。首先在软件校正影像中随机选取10个均匀分布的明显地物点，读取其坐标值，作为采样点用于评定校正精度，然后从本文方法校正后影像中读取其相应坐标值，经过对10个采样点残差的计算得到如表１所示的精度检验结果。
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表１：北向距离均方根误差为0.6327ｍ，东向距离均方根误差为0.3817ｍ，
总均方根误差为0.7389ｍ
由表１可以看出，采样点在ｘ和ｙ方向上的坐标偏移均不超过１ｍ，两种方法得到的校正图像地理信息较为接近；ｙ方向坐标均方根误差大于ｘ方向坐标均方根误差，即像点坐标的经度值准确性高于纬度值。对于某些地理精度要求不高的航空高光谱遥感应用来说，本方法取得的校正效果已满足需求。如果需要进一步提高精度，可以通过增加地面控制点或与高精度地图进行图像配准实现几何精校正。
结语
本文根据推扫成像和单应映射原理，结合GPS/INS组合导航系统实时获取光谱仪姿态角度和位置信息。在ENVI二次开发平台上，采用IDL语言实现了高光谱仪推扫狭带影像的自动校正和拼接。验证实验表明，本方法与自带软件校正拼接效果接近，均方根误差基本满足一般的高光谱遥感应用。虽然本文方法能够取得较为理想的校正拼接效果，但是单扫描行的校正过程耗时较长，无法实时获取校正影像，下一步将就提高校正拼接效率展开更加深入的研究。另外，拼接过程中不同成像条件下的匀色处理同样是后续需要研究的内容。
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基于ENVI二次开发的高光谱图像拼接与几何校正评估