资源3号卫星有正视和前、后视3线阵数据，应用这些数据可以制作高程数据DEM/DSM。上一篇《资源3（ZY3）号卫星NAD-FWD数据制作DEM》介绍了在RSD使用正视（NAD）和前视（FWD）数据2个线阵数据制作DEM的过程。这里介绍在RSD平台上使用同轨全部3个线阵数据制作DEM。

一、选择数据集

准备好资源3原始数据集，启动RSD。点击图1的菜单。选择红框内DEM生成-核线约束NCC匹配-3线阵。

图1 使用资源3号卫星3线阵数据制作DEM的开始菜单命令

点击后出现对话框图2。点击文件名编辑框后面的小按钮选择文件，选择正视、前视和后视文件。

图2选择ZY3 三线阵数据文件

二、设置参数

点击确定，出现图3的对话框，设置里面的参数。

图3 核线约束的NCC匹配代价视差检测参数设置对话框

图3中左侧是3个选中的数据集的信息，也就是正视、前视和后视数据的信息。每种数据的最上方是数据集选择的列表，也就是在上一步输入的3个数据集的次序，这里通常都能自动设置，不需要用户更改。接下来的黄框内是卫星高度和地面像元到卫星的平均天顶角和方位角。这三个数据对高程计算很重要，通常RSD自动读取卫星数据属性文件自动填写这些信息无需用户干预，但遇有数据集属性数据缺失时需要用户正确填写这些信息。接下来的粉色框中的提示是该数据集所有数据的行数和列数，可供填写右侧红框内数据处理范围时参考。

图3中右侧红框是待处理数据范围，用户可以自行输入适当值。这是来源数据集左上角坐标位置和待处理的数据行数和列数，数据坐标位置以正视数据位置为准。如图3中红框的4个数据表示从正视数据（2000，2000）位置开始，水平和垂直方向个处理4000个像元。

绿框中第1个参数是核线搜索长度。高程比较高的地区这个范围大一些，否则可以小一些。这个值太小可能包含不到搜索目标导致搜索失败，但是已经包含了搜索目标后太大了也没用，甚至导致误匹配。

第2个参数是匹配长度，也就是在搜索长度的范围内，查找哪一段可以与匹配长度这一段数据相匹配。这个值越大，搜索相对稳定，但是结果更“糊”，边界不清晰。值小时边界比较清晰一些，但是误匹配会增加，会产生很多噪声点。

第3个参数是核线横向的容差，理论上这个值为1就可以直接在核线上搜索。但通常由于连接点不在一致的基准面上，导致核线方程和核线图像不在理想状态。同时还由于图像质量和其它一些原因引入一些误差，增加了核线图像的匹配难度。因此这个值大一些使搜索范围扩大，结果更稳定。但该值也不是越大越好，太大不能提高稳定性还增加搜索时间。

第4个参数是匹配步长，在一定意义上代表了搜索精度，取1时搜索精度最高，该值每增加1倍搜索计算量减少4倍，用户可根据情况酌情设定。

蓝框中第1个参数是当配准相似度下降到此值时（可靠性低），查找第二个最接近的相似度。然后比较两个点的视差，取二者中视差小的作为匹配点。该参数取值在0~1之间。

第2个参数是变异系数阈值，是搜索区域数据的变异系数的一个门限。搜索区域变异很低说明数据非常平坦无法正确搜索。比方在水面上搜索水面就无法确定哪里是对应的水面。低于这个阈值标记为无法搜索匹配的不可靠数据。

图3再下面的几个参数是初级的质量过滤，用户可以调整这三个参数。也可以不管这三个参数，待后在DEM编辑时统一处理。

本例中参数选择区域的三线阵原始数据范围如图4。这里是NAD数据，FWD和BWD数据略。

图4 本例处理数据的区域

三、采集关联点（TIE POINT）

RSD需要采集正视数据和前、后视数据对应的关联点来建立核线方程和创建核线图像。采集关联点的方法与《高分7(GF7)卫星数据制作DEM》文中介绍大致相同，只是多了一个窗口。见图5。

图5 三线阵三视图关联点（Tie Point）采集

图5中，左侧窗口是采集的关联点结果数据。数据共7列，第一列是名称，后面6列每两列一对，分别是正视、前视和后视的对应坐标（像素位置）。

左侧窗口右边接下来是3个分裂窗，从左至右分别对应正视、前视和后视图像。

采集关联点时，滚动和缩放三个窗口图像找出对应位置。可以使用滚动条滚动图像，或者在窗口直接按下鼠标拖动图像。也可以右击鼠标在弹出窗口选择显示比例。

在3个分裂窗口找到对应位置后，先在最左侧的正视窗口右击关联点位置，在弹出菜单第一行（图5中红框）可见右击的关联点位置已经代入到菜单名称。点击这个菜单，该位置出现一个小十字，表示已经采集到这个点。再按照此法分别在前视和后视窗口点击关联点位置，当3个窗口依次点击完毕后，此时在最左侧的数据窗口就会出现一行数据，1个关联点数据就采集成功了。根据需要在数据四角等位置分散采集更多的关联点。

关联点采集对数量的要求较低，正视和前、后视数据4角各采集一个点就可以。为了安全起见多采集一些更好。本例4角各采两个。

采集完毕后可以点击图5中保存数据 。将这些关联点数据保存为一个文本文件，下次使用直接打开而不必每次采集。

注意：三线阵数据的关联点和双线阵的关联点数据不同，三线阵数据的关联点是三对数据，双线阵数据的关联点是两对数据，不要混用。

四、创建DEM

从图5点击确定，RSD自动建立核线方程、创建核线图像、建立视差图像然后生成DEM/DSM初级产品。结果见图6。

图6 三线阵数据生成DEM的结果

NCC匹配方案生成两个结果层，第1层是NCC匹配可靠程度的一个指示，4字节浮点格式，取值在0~1之间，值越大表示与该点对应的高程数据越可靠，见图7。第2层也是4字节浮点格式的高程数据，这是我们需要的DEM产品结果（图6）。由图6可见，直接生成的DEM结果质量较好，仅有很少的瑕疵，达到了比较理想的结果。

图7三线阵数据生成DEM的可靠性指数

处理结果的两层数据像元分辨率都与正视原始数据的分辨率一致，如2.1m。注意这里的像元分辨率并不能代表DEM产品真实的水平分辨率。这里引入一个“计算分辨率”，上面图3有一个匹配步长，这个值是以像元为单位的长度。该值为1时表示以逐个像元为计算单元，值为4时表示4*4个像元为一个计算单元。例如该值为4，则计算分辨率为4*2.1=8.4m。实际上8.4也还是不能代表DEM的实际空间分辨率，由于NCC算法的模糊性和匹配精度的误差，真实的空间分辨率还会大打折扣。我们试验的结果是使用最高的计算分辨率，ZY3 DEM达到5m的空间分辨率还是比较可信的。所以这里2.1m的像元尺度可以根据情况重采样到比较可信的尺度。

不过话说回来，就DEM来说，除人造物和河床悬崖边缘外，平缓的陆表也可以不追求很高的DEM水平分辨率。 J

五、ZY3三线阵DEM精度评价

1. 基本情况 前面说了水平分辨率精度能够达到5m，这个应该还是比较客观的。垂直方向上的高程精度与水平分辨率有关，资源3前、后视像元尺度3.5米，30°左右的卫星天顶角时地面一个像元相当于高程7m。所以说最理想情况下高程精度达到7m就是上限，即地面一个像元的匹配误差可以引起7m的高程变化。再加上实际操作中各种误差，个人认为高程精度在10m以内就比较不错了。至于有人说达到1m~2m高程精度的除非是放大范围，求算较大区域的平均或者其它精度。但这样增加范围进行平差就是另外一个问题了。

2. 三线阵扫描的优势 从DEM制作角度看三线阵扫面能进行互补。通常一个正视加一个前视就可以制作DEM。前视数据对立体地物背面比如山体北坡能够较好地扫描成像。但是由于视角倾斜对山体南坡有透视压缩导致数据失真，因此在山南坡可能匹配效果不好。反之后视加正视可能在山体北坡不能较好地匹配。没有正视的前、后视匹配呢？会不会反而山体南北都不能得到较好的匹配效果？当然这些仅仅是理论上的猜测。实际操作当中经常有一些无法正确匹配的空白或者误差较大的区域，RSD的三线阵同时使用在正视加前视、正视加后视之间相互互补，以期达到更理想的DEM产品。

3. 三线阵DEM产品外观细节 由图6可见在山区直接得到的未经后处理的初级DEM产品就有较好的效果，仅有少量的瑕疵。这里看一下原始分辨率的细节（图8）。

图8 三线阵DEM产品外观细节

由图8可见，①一条穿过山洞的高速公路高架桥高程被成功反演。但是宽度增加了，说明NCC匹配确实比较“糊”，边界不清晰。②农村的房屋不能正确识别高程。由于前面所说的ZY 3在高程方向的分辨率不高，农村建筑高度多为10m以下，正视和前、后视图像视差不大于1个像元，加之NCC配准边缘比较模糊，低矮建筑无法识别。③整体的地形高程识别效果非常好。

4. 三线阵DEM制作与NAD-FWD双线阵DEM比较三线阵与双线阵DEM细节图像见图9、10。

图9 未经后处理的NAD-FWD双线阵DEM结果

图10 未经后处理的三线阵DEM结果

仔细比较图9和图10，可见双线阵结果有些模糊，三线阵结果更清晰一些。

应用散点图比较一下三线阵和双线阵，图11。

图11 三线阵与双线阵高程比较

纵轴为三线阵数据，横轴为双线阵数据。可见从高程结果看不出二者有显著差异。

5. 可靠性指标的比较

图12为三线阵与双线阵可靠性指标的比较

图12 三线阵与双线阵可靠性指数比较

可见三线阵DEM生成可靠性指数平均有0.02的提升。实际上别看整体平均提升不大，但是在对双线阵低可靠高程的补偿上，可能提升更显著。

六、小结

1. 资源3号卫星三线阵生成DEM数据相较双线阵产品质量有所提升。

2. 三线阵生成DEM数据需要时间较长，这是NCC方法本身就存在的问题，软件优化后会改善。

3. 由于NCC匹配边缘比较模糊的特性，在对城市区域进行DEM制作时注意质量。

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