论遥感影像处理在测绘工程中的技术创新

中图分类号：P231 文献标识码：A

引言

遥感技术凭借大范围、高时效、多维度的优势，已成为测绘工程数据采集的主要方式，但传统遥感影像处理依赖人工干预，如手动校正影像几何偏差、目视解译地物类型，不仅效率低下，还易受主观因素影响，难以满足大规模、高精度测绘需求。近年来，随着高分辨率卫星、无人机遥感、合成孔径雷达（SAR）等技术的普及，遥感数据量呈指数级增长，倒逼影像处理技术创新。深入研究遥感影像处理的创新方向与应用场景，是推动测绘工程技术升级、实现地理信息高效获取与应用的关键。

1 遥感影像处理在测绘工程中的核心技术创新方向

1.1 数据预处理的自动化与高精度化创新

一是几何校正自动化技术，传统几何校正依赖人工选取地面控制点（GCP），效率低且精度受控制点数量影响；创新技术通过卫星轨道参数 + 地面参考数据自动匹配控制点，如利用数字高程模型（DEM）与影像的地形特征点自动匹配，结合RPC 模型实现无地面控制点的几何校正，精度可达亚米级，同时引入深度学习算法识别影像中的稳定地物，自动生成高密度控制点，进一步提升校正精度；二是辐射校正智能化技术，传统辐射校正需手动设置大气参数，难以适配复杂大气环境；创新技术通过搭载大气探测传感器实时采集大气数据，结合大气辐射传输模型自动反演大气参数，实现辐射校正的动态适配；同时利用 AI 算法分析影像灰度分布，自动消除云、雾、阴影等干扰因素，确保影像辐射一致性。

1.2 地物特征提取的精细化与智能化创新

一是高分辨率影像特征提取技术，针对高分影像的细节丰富性，创新采用多尺度特征融合算法，如通过小波变换分解影像的低频与高频信息，结合边缘检测算法精准提取地物边界，避免传统算法因单一尺度分析导致的边界模糊；二是 AI 驱动的特征提取技术，利用深度学习模型实现地物特征的端到端提取，无需人工设计特征模板，可自动识别建筑物的像素级区域，同时输出其轮廓坐标，提取精度超过 90% ；针对SAR 影像的相干性特征，采用Transformer 模型捕捉影像的全局关联信息，提升复杂地形下的地物特征提取精度。

1.3 影像解译的智能化与场景化创新

一是语义分割智能化技术，传统解译依赖人工标注地物类型，效率低下；创新技术通过深度学习语义分割模型自动分类地物，如在国土测绘中，模型可同时识别耕地、林地、建设用地等10 余种地物类型，且支持小样本学习，通过迁移学习将已训练模型的知识迁移至新区域，减少样本标注工作量；二是动态变化检测技术，针对测绘工程中的变化监测需求，创新采用双时相影像差分算法结合AI 模型，如通过Siamese 网络对比不同时期的影像特征，自动识别地物变化区域，同时输出变化类型与变化时间，相比传统人工对比效率提升数十倍；三是场景化解译适配技术，针对不同测绘场景的影像特征差异，创新开发场景自适应模型，如城市测绘中强化建筑、道路的解译权重，山区测绘中优化地形、植被的解译算法，确保解译结果符合场景需求。

1.4 多源遥感数据融合的一体化创新

一是光学与SAR 数据融合技术，光学影像纹理丰富但受天气影响大，SAR 影像穿透力强但分辨率较低，创新技术通过像素级融合算法将两者优势结合，如在洪水监测中，SAR 影像识别洪水范围，光学影像补充洪水区域的地物细节，生成一体化测绘成果；二是多分辨率数据融合技术，针对大范围粗分辨率 .+ 局部高分辨率的测绘需求，创新采用金字塔融合模型，将低分辨率影像作为基础框架，高分辨率影像作为局部补充，通过自适应权重分配实现数据平滑过渡，避免分辨率差异导致的融合断层；三是空天地数据融合技术，整合卫星遥感、无人机遥感、地面观测数据，构建空天地一体化数据融合体系，如在城市三维测绘中，卫星影像提供大范围平面信息，无人机倾斜摄影提供局部三维模型，地面 GNSS 提供高精度控制点，三者融合生成高精度城市三维模型，满足智慧城市建设需求。

2 遥感影像处理技术创新在测绘工程中的典型应用

2.1 基础测绘的高效化应用

基础测绘是测绘工程的核心任务，技术创新显著提升其效率与精度：一是地形图自动化更新，通过AI 驱动的特征提取与解译技术，自动识别地形图中的地物变化，结合多源数据融合生成更新后的地形图，相比传统人工更新周期缩短 50% 以上，同时精度提升至厘米级；二是数字高程模型（DEM）快速生成，利用高分辨率光学影像或SAR 影像，通过立体匹配算法自动生成密集点云，再构建 DEM，无需人工干预即可完成大范围 DEM制作，且能实时更新地形变化。

2.2 动态监测的实时化应用

一是国土利用动态监测，通过高分辨率卫星 +AI 解译技术，每月自动监测国土利用变化，识别违法占地、耕地非农化等行为，生成变化监测报告，为自然资源监管提供数据支撑；二是自然灾害应急监测，地震、洪水等灾害发生后，卫星或无人机快速获取灾区遥感影像，通过快速几何校正+AI 变化检测技术，30 分钟内生成灾害范围、房屋损毁程度等测绘成果，为救援方案制定、灾情评估提供实时数据，相比传统应急测绘效率提升10倍以上。

2.3 专题测绘的精准化应用

一是古建筑精细化测绘，利用高分辨率无人机影像与 LiDAR 数据融合，通过精细特征提取算法还原古建筑的构件尺寸，生成三维模型与测绘图纸，无需接触古建筑本体即可完成测绘，避免对文物的破坏；二是海洋测绘，整合光学卫星、SAR 卫星与海洋雷达数据，通过多源融合算法自动提取海岸线、水深、海洋地貌等信息，生成高精度海洋测绘成果，满足海洋资源开发、海岸带规划需求。

3 结束语

遥感影像处理的技术创新是推动测绘工程转型升级的核心动力，通过数据预处理自动化、特征提取精细化、影像解译智能化、多源数据一体化融合，突破了传统技术的局限，实现了测绘工程效率提升、精度提高、场景拓展的目标。未来，随着量子遥感、数字孪生等新技术的发展，遥感影像处理将向更高精度、更强实时性、更全场景方向升级，同时需通过效率优化、场景适配、标准建设解决现存挑战，进一步发挥技术创新价值，推动测绘工程向智能测绘时代迈进，为地理空间信息产业的高质量发展提供更强支撑。

参考文献：

[1] 张俊鹏. 论遥感影像处理在测绘工程中的技术创新[J].产品可靠性报告,2024,(06):70-71.

[2] 郭揆. 无人机遥感影像下数字摄影测量技术分析[J].自动化技术与应用,2020,39(09):52-56.

[3] 赵俊茂. 无人机遥感技术在测绘工程中的有效应用[J].建筑技术开发,2020,47(14):74-76.

[4] 严作平. 遥感测绘技术在测绘工作中的应用探究[J]. 居舍,2019,(35):79.

[5] 刘学杰. 大比例尺基础测绘工程中无人机影像处理技术的运用[J].中华建设,2015,(08):148-149.