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2024.02.07北京
本文发表于Geo-spatialInformationScience（GSIS）2021年第1期专辑“
前言
为保证中国西部测图工程的顺利实施，中国建立了西部测图技术体系。张继贤研究员等在学术论文“TechnicalprogressofChina’snationalremotesensingmapping:frommappingwesternChinatonationaldynamicmapping”中详细介绍了西部测图工程的关键技术和重要成果，并从数据采集、地图制作、信息服务等方面简要介绍了我国遥感测图的最新发展。
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本文已收录于GSIS2021年第1期专辑
'GottfriedKonecny:90YearsofAgeandDecadesofScientificConnections'
中国西部测图项目通过技术创新，
前沿视点
西部测图（MWC）是中国测绘史上一项极具挑战性的任务。难点在于三个方面：（1）如何在复杂地形地区进行野外调查；(2）如何利用卫星图像实现大范围高精度立体测图；（3）如何在没有实地调查的情况下绘制外业人员无法到达的区域（复杂地形给外业调查带来了巨大挑战）。
MappingwesternChinaisacknowledgedasanextremelychallengingtaskinthehistoryofsurveyingandmappinginChina.Thedifficultyliesinthreeaspects:
中国先后发射了中巴地球资源卫星（CBERS）、高分（GF）、资源（ZY）、环境（HJ）、天绘（TH）、高景（GJ）等一系列卫星，并建立了无人机、无人飞艇等航空平台。从中低分辨率向高分辨率发展，从单一光学传感器向多传感器发展，中国能够为国家和全球制图提供稳定的多时相数据。
Chinahaslaunchedaseriesofsatellites,suchasChina-brazilearthresourcesatellite(CBERS),Gaofensatellite(GF),Resourcessatellite(ZY),Environmentsatellite(HJ),Mappingsatellite(TH),SuperViewsatellite(GJ),andestablishedaviationplatforms,suchasUAVandunmannedairships.Developingfrommediumandlowresolutiontohighresolution,fromthesingleopticalsensortomulti-sensors,Chinaisabletoprovidestablemulti-temporaldatafornationalandglobalmapping.
遥感制图是生产地形图的重要手段。
Remotesensingmappingisanimportantmeanstoproducetopographicdata.
Throughtechnologicalinnovation,challenges,suchastheregionalnetworkadjustmentbasedonrarecontrolpoints,large-scaleaerialsatelliteimagemapping,intelligentinterpretationofmulti-sourceimages,canbesolved.Atechnicalsystemformappingthewesternpartofthecountryisestablishedtoensurethecompletionofthemappingproject.
Forthefirsttime,thefullcoverageofthe1:50,000topographicmapofChina’slandterritoryhasbeenachieved.
以下内容为全文翻译
1.引言
地形数据是国民经济建设、社会发展、国家安全的基础性、战略性信息资源。
但在我国西部塔里木盆地、青藏高原、横断山脉等区域，受当时自然条件和技术水平的限制，截止2005年，一直没能测制1:5万地形图，形成了我国西部200多万平方公里的空白区。未能实现全国1:5万比例尺地形数据的全覆盖，严重制约了国家可持续发展、西部大开发等重大战略的实施。
随着航天遥感、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展，遥感测图技术由西部一张图向全国动态测图转变。
本文首先概述了西部测图的三大创新技术，然后分析了从西部测图到全国动态测图的发展过程，介绍了从动态监测到信息服务的技术进步，最后对遥感测图的未来发展进行了展望。
2.西部地区测绘技术体系的建立
中国西部的地形极其复杂。该地区被誉为“生命禁区”、“死亡之海”和“世界屋脊”，山区和沙漠占90%以上，约60%的地区海拔在5000米以上。西部山区氧区浓度仅为正常情况的60%左右，且自然灾害频繁发生。这个地区的交通和通讯极为困难，只有四分之一的地区可以通过公路到达。
西部测图（MWC）是中国测绘史上一项极具挑战性的任务。难点在于几个方面：
在20世纪60年代中国西部1:10万地形测绘任务中，曾有100多人受伤致残，42人献出了宝贵的生命。
为克服这些困难，我们建立了国家测图技术体系，包括一系列关键技术、新的测图平台、行业技术标准和体系，以及新的国家地理信息服务，攻克了西部地形困难区域大范围高分辨率卫星影像测图核心技术，研制测图生产作业新技术平台，制定测绘行业新技术标准与规范，建立国家西部测绘地理信息服务，构建了国家西部测图技术体系，保障了国家西部测图工程的完成。
西部测图工程的覆盖图和产品展示分别如图1和图2所示。
图1.MWC覆盖范围示意图（红色格网）
图2.MWC工程成果展示
2.1稀少控制与区域网平差
缺少控制点是中国西部测图区域网平差中最大的挑战。
几何定位模型（严格模型）是卫星图像测绘的基本模型，卫星图像大多提供精确的星历和姿态数据。
在2005年前后，有理函数模型（RFM）还没有得到广泛应用（DialandGrodecki2002）。在这种情况下，针对大比例尺光学遥感影像，提出了稀少或无控制的大范围航空航天光学遥感影像自主定位与区域网平差技术。
此技术支持下，5600～8000km2的立体卫星图像只需要一个地面控制点（组），因此可以减少90%的外业工作量。
技术要点包括：
由于在交通不便地区难以进行控制点的测量，采用高精度POS（positioningandorientationsystem）的航空条带影像和高分辨率卫星影像（IKONOS）对卫星影像进行高精度自主定位。
利用该方法绘制了青藏高原91万km2的地形图，精度达到1:5万比例尺的制图要求。
2.2大范围航空/卫星影像测图
可用于影像测绘的数字摄影测量工作站（DPW）有很多，如PixelFactory、SoftPlotter、ImageStation等。
然而，由其自动生成的数字地面模型（DSM）/数字高程模型（DEM）可能存在局部误差，特别是在复杂地形地区（Frank2003）。
为解决大面积高精度立体测图的技术难题，开发了高分辨率航空航天光学遥感影像一体化测图系统PixelGrid综合测图软件。
利用该软件，单计算节点数字高程模型和数字正射影像图（DOM）月生产能力已达40-60万平方公里。
它开启了卫星图像高精度立体地图规模化生产时代。
技术创新如下：
1.针对西部地形困难区域，提出了通用多角度多视点影像匹配模型和基于多基线多匹配特征的高精度DEM/DSM自动提取方法。
为解决复杂地形地区DEM/DSM的自动提取问题，提出了基于地形坡度、高差分析的DEM/DSM自适应滤波技术。
影像匹配应满足高分辨率影像测绘、地形图制作、质量控制和检验等技术要求，自动匹配后还需编辑。
近年来，经典的密集匹配技术不断发展和完善，深度学习也融入到图像匹配领域。
2.提出了一种基于尺度/旋转不变性特征的高精度多基线图像配准方法。
针对大倾角、大旋转角度、大分辨率方差的图像配准困难问题，提出了一种大倾角和宽基线遥感图像的自动配准方法。
提出了一种无POS数据的图像点网络快速构建方法和基于对象约束的POS数据匹配技术。根据质量检验标准对密集匹配结果进行人工检查和编辑，以获得正确的DSM。
3.发展了利用多源控制信息的航空航天遥感影像无控精准定位及纠正技术。
2005年前后，研发了航空影像、高分辨率卫星影像与公众地理信息或已有数字正射影像（DOM）/DEM等控制信息的自动、高精度配准技术，以及航空影像和高分辨率卫星影像区域网平差过程中控制点的自动提取技术，实现了大范围高分辨率遥感影像的快速精准定位和高效高精度的影像地图制作。
4.实现了基于松耦合并行服务中间件的多核CPU/GPU集群分布式并行计算。
研发了一系列高速网络环境下多源遥感数据众核CPU/GPU高性能集群分布式处理算法，实现了多进程的航空航天遥感影像全自动空三、DEM自动匹配、快速（准）实时正射纠正及无缝拼接等功能，提高了海量遥感数据的自动化处理能力。
2.3中国西部多源影像的智能解译
提出了一种多源遥感影像解译方法和处理流程，开发了适合我国西部复杂地形区域多源数据的智能解译工作站“FeatureStation”，其界面如图3所示。
图3.FeatureStation界面展示
建立了用于检验数据采集编辑质量的网络分布式协同集成工作模式。
同时，解决了外业人员无法进入的地区的测图问题，实现了对传统测图流程的升级改造。
3.国家动态测图技术体系的建立：从西部测图到全国动态监测
地图功能已经从单一地图转变为动态地图，数据库应该能够以协作的方式进行更新。
表1.ZY-3号搭载传感器信息
3.1.2全域覆盖
全国每两天可更新一次中低分辨率图像；各省每季度可更新一次2米分辨率的图像；对于省内重点地区，可以根据特定日期获得0.5米分辨率的图像。
用于测绘的高分辨率观测卫星主要有GF-1、GF-2、GJ-1等，详见表2。
表2.GF、GJ搭载传感器信息
（1）光谱范围覆盖可见光、近红外、热红外、微波等多种观测谱段。
可见光是卫星、航空、低空遥感最常用的工作波段，可得到很高的地面分辨率，可广泛应用于自然资源调查与监测、防灾减灾、农林水利、生态环境、国家重大工程等领域，传感器如高分一号、资源三号。
近红外波段主要用于光学摄影，如红外或彩色红外摄影，只能在白天工作；也用于多波段摄影或多波段扫描。远红外（热红外）由于是地物自身辐射的，主要用于夜间红外扫描成像，红外遥感能够探测火山、地热、地下水、土壤温度，不能在云、雨、雾天工作，传感器如高分4号。
微波遥感按照工作方式分为主动式（有源）微波遥感和被动式（无源）微波遥感，前者由传感器发射微波波束再接收由地面物体反射或散射回来的回波，如侧视雷达；后者接收地面物体自身辐射的微波，如微波辐射计、微波散射计等，优点是具全天候工作能力，不受云、雨、雾的影响，可在夜间工作，并能透过植被、冰雪和干沙土，以获得近地面以下的信息。
（2）区域范围实现全国每两天一次的中低分辨率全覆盖，每季度一次的2米分辨率全省覆盖，省内重点区域定期的0.5米高分辨率覆盖。
高分辨率卫星观测体系主要包括高分一号、高分二号、高分三号（雷达卫星）、高分四号（静止轨道卫星）、高分五号（高光谱卫星）、高分六号、资源系列卫星、环境系列卫星、高景一号、天绘卫星、实践9号等，高分一号01、02、03、04星，可实现4星11天全球覆盖、1天重访，长期、连续、稳定、快速地获取2米全色、8米多光谱影像。
高景一号四星组网标志着我国首个0.5米高分辨率商业遥感卫星星座正式建成，可达到全球任意地区一天内重访，全球80%以上地区可实现每天两次重访，同时，可实现“准实传”，即边拍边传，大幅提高在轨图像传输效率，为全球用户提供全天候对地遥感数据服务和应用系统解决方案，广泛服务于政府管理、农林水利、资源环境、应急减灾、互联网、金融保险等众多传统及新兴行业。
3.2动态测图能力
在中国，全国地理国情监测、全球土地覆盖测图、面向对象的高可靠性SAR处理系统等项目已经启动。
我们解决了诸如遥感影像的高精度解译和高可靠性SAR处理等技术难题，研制了测图软硬件设备，拥有大比尺动态测图能力，
实现了西部测图向全国动态测图的转变。
3.2.1图像解译
遥感图像解译经历了人工解译到半自动解译，并随着遥感应用需求的不断变化、高分辨率遥感卫星的发射，人工智能的发展，地理知识的积累，历史数据的应用，朝着自动化、智能化方向发展。
图4.国家动态测图能力发展情况（中英文对照）
遥感图像解译的重要成果如下：
1.提出了适用于不同分辨率的卫星遥感图像的复合决策树算法ADATree；研制了面向像元和面向对象的通用遥感分类器——GLC_Info。
2.提出了一种多源、知识驱动的国家地理国情要素（例如，道路、水体、建筑物等）的智能提取方法。
3.提出了一种基于对象的迭代加权多元变化检测方法(IR-MAD)。
3.突破了内外业协同的地理要素实时调绘与核查难题。
另外，我们提出了一种基于站点监测信息的移动实时运行模式，以保证变化信息的精度和真实性。
4.研制了我国首套地理国情信息要素提取与解译软件系统FeatureStation_GeoEX。
3.2.2SAR测图
高精度SAR测图是光学影像测图的补充，适用于难以获取光学影像的区域，例如被云、雾、雪覆盖的区域。
其主要技术成果包括以下几部分（见图5）。
图5.SAR测图系统
3.3数据库更新能力：呈现协同联动特征
国家西部测图实现了我国1：5万地形数据的全覆盖，形成了全国本底一张图，全国地理国情普查获取了全国三类（10个一级类、58个二级类、135个三级类）共2.6亿个图斑构成的全覆盖、无缝隙、高精度的海量地理国情数据。随着更新技术的进步、基础性地理国情监测的开展，突破了数据库联动快速更新、空间数据分析与挖掘等技术难题，建立了多时态一体、多尺度协同、图数联动的新一代国家基础地理信息数据库。
中国1:5万地形数据由5年一更新升级到每年一更新，实现多地理信息联动更新（Chenetal.2010）（见图6）。
图6.数据库联动更新流程图
4.从动态监控到信息服务：构建地理国情信息服务技术体系
将地理数据凝练上升为地理信息，需要针对国家管理与决策目标，综合运用数值统计、空间分析、专业模型等方法，对各类地理数据进行空间结构、空间分布、空间关系等方面的特征规律提取与内在知识挖掘，归纳提炼出反映国民经济建设与社会发展的指标，为国家重大战略提供决策依据，需要突破地理国情信息高效计算、综合分析等技术，实现“地理数据-地理信息-地理知识”的转化。
主要技术如下：
5.总结
遥感测图是生产地形数据的重要手段。
通过技术创新，可以解决基于稀有控制点的区域网平差、大比例尺航空卫星影像测图、多源影像智能解译等挑战。为保证西部测图工程的顺利完成，建立起西部测图技术体系。
首次实现了对中国陆地领土1:5万地形图的全覆盖。
随着国家地理状况监测、国家卫星测图等国家规划和项目的发布和实施，遥感测图已由西部测图向国家动态测图转变。
除了全球卫星导航系统、航空/卫星遥感、地理信息系统等现代测绘技术外，“地理条件监测”项目还综合利用了不同时期的测绘成果档案，实现自然和文化元素的动态、定量和空间上的监测。
在这之后，诸如变化量、特征分布、区域差异、发展趋势等统计分析可以进一步进行。
编制反映各种资源、环境和经济因素的空间分布及其发展情况的地图或研究报告，为有关经济和社会发展，以及执行国家战略提供决策服务。
从而实现从动态监测向信息服务的转变。
随着大数据、物联网、边缘计算、数字孪生、人工智能等新兴技术的发展，智能时代的遥感测图呈现出三维数据采集、云边缘协同计算、智能解译、结构化表达、物化数据库、大数据分析与挖掘等特征。
需要进一步开展理论研究和技术突破，形成新的遥感测图理论和方法体系、技术体系、设备和典型应用体系。
提高地理信息感知能力、地理信息分析挖掘能力和应用能力，促进地理测绘智能化发展。
作者简介
张继贤
国家测绘产品质量检验测试中心研究员。博士毕业于武汉大学。他的研究兴趣包括摄影测量与遥感图像解译，遥感测图与监测。
顾海燕
中国测绘科学研究院副研究员。博士毕业于武汉大学。她的研究兴趣包括遥感图像解译、高性能计算。
侯伟
中国测绘科学研究院副教授。博士毕业于德累斯顿工业大学。他的研究兴趣包括地表监测与生态评估。
程春泉
中国测绘科学研究院研究员，博士毕业于中国矿业大学。他的研究兴趣是摄影测量与遥感。
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JixianZhang,HaiyanGu,WeiHou&ChunquanCheng(2021)TechnicalprogressofChina’snationalremotesensingmapping:frommappingwesternChinatonationaldynamicmapping,Geo-spatialInformationScience,24:1,121-133,