在遙感測(cè)繪生產(chǎn)業(yè)務(wù)中，隨著遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)量激增，遙感影像正在從“稀缺”走向“海量”。面對(duì)TB/PB級(jí)的數(shù)據(jù)洪流，傳統(tǒng)遙感影像人工質(zhì)檢模式不僅效率低、成本高，且易因主觀疲勞產(chǎn)生誤判，導(dǎo)致質(zhì)量不一、風(fēng)險(xiǎn)潛藏，難以應(yīng)對(duì)高頻次、高時(shí)效的處理需求。因此，質(zhì)檢的自動(dòng)化轉(zhuǎn)型已非單純的技術(shù)升級(jí)，而是實(shí)現(xiàn)地理信息產(chǎn)品規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)的必由之路。

影像成果質(zhì)檢主要聚焦于影像成果的絕對(duì)定位精度、重疊區(qū)接邊精度、影像內(nèi)部拉花變形、影像成果中云覆蓋范圍等多個(gè)環(huán)節(jié)。這其中，超圖創(chuàng)新推出了多種自動(dòng)化質(zhì)檢軟件功能，為遙感影像成果提供多維度的堅(jiān)實(shí)保障。

平面精度檢查：靶向定位，提升效率

影像平面精度誤差是遙感影像質(zhì)檢的核心指標(biāo)，反映了待檢影像與標(biāo)準(zhǔn)參考影像之間的位置偏差，數(shù)值越低則精度越高。在具體操作中，宏觀的整體指標(biāo)無法反映影像內(nèi)部的精度分布差異，因此僅依靠單一總體值難以準(zhǔn)確評(píng)定影像的實(shí)際精度水平。為確保成果中每一區(qū)域均符合精度要求，傳統(tǒng)上質(zhì)檢員需對(duì)影像進(jìn)行逐屏檢查。在遙感數(shù)據(jù)海量、高頻獲取的當(dāng)下，這種地毯式的人工檢查方式已難以滿足快速應(yīng)用的需求。

SuperMap平面精度檢查工具利用AI密集匹配算法，自動(dòng)匹配待檢影像與參考影像之間的特征點(diǎn)，并依據(jù)各點(diǎn)的中誤差進(jìn)行分色可視化：冷色表示精度風(fēng)險(xiǎn)低，暖色表示精度風(fēng)險(xiǎn)高。質(zhì)檢人員可根據(jù)特征點(diǎn)的色系有的放矢地排查，不再需要地毯式的檢查，從而大大提高工作效率。

分色展示的密集匹配特征點(diǎn)

低風(fēng)險(xiǎn)提示區(qū)細(xì)節(jié)對(duì)比

重點(diǎn)排查區(qū)細(xì)節(jié)對(duì)比

接邊精度檢查：精確計(jì)算，快速識(shí)別

接邊精度指的是數(shù)字正射影像相鄰成果圖之間的接邊中誤差。該指標(biāo)反映了相鄰兩張影像在重疊區(qū)域內(nèi)，地物輪廓、紋理能夠連續(xù)、自然銜接的程度。影像重疊區(qū)高可靠的接邊精度是高質(zhì)量影像鑲嵌的保證，在影像鑲嵌前需要對(duì)影像成果重疊區(qū)進(jìn)行精度評(píng)判，以判斷其是否符合精度標(biāo)準(zhǔn)并進(jìn)入數(shù)據(jù)處理的下一流程。

SuperMap接邊精度檢查工具使用基于AI的匹配算法，可對(duì)待檢查影像的重疊區(qū)域進(jìn)行特征點(diǎn)密集匹配，精確計(jì)算每一個(gè)同名點(diǎn)在兩張相鄰影像上的坐標(biāo)差異，在對(duì)所有點(diǎn)的接邊誤差值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，輸出一份詳盡的接邊精度檢查報(bào)告，利用報(bào)告及可視化界面，可快速識(shí)別正射成果接邊區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，提升用戶質(zhì)檢效率。

專題圖提示精度低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)細(xì)節(jié)對(duì)比（左下）與高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)細(xì)節(jié)對(duì)比（右上）

影像拉花變形檢測(cè)：自動(dòng)篩查，精準(zhǔn)糾偏

在遙感影像正射校正過程中，受精細(xì)高程數(shù)據(jù)、傳感器抖動(dòng)或復(fù)雜地形等因素影響，常會(huì)產(chǎn)生局部非線性幾何畸變，俗稱“拉花”。其典型表現(xiàn)為建筑物、道路等地物出現(xiàn)扭曲、拉伸或錯(cuò)位，嚴(yán)重破壞影像幾何精度。此類變形即便程度輕微，也可能導(dǎo)致地物點(diǎn)位超限，進(jìn)而影響后續(xù)量測(cè)、識(shí)別與分析應(yīng)用的準(zhǔn)確性，甚至干擾國(guó)土調(diào)查與規(guī)劃決策。

目前對(duì)該類變形的檢測(cè)主要依賴人工目視。質(zhì)檢員需憑經(jīng)驗(yàn)在全幅影像中搜尋幾何異常區(qū)域，該方法效率低、人力投入大，且因主觀性強(qiáng)易導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)不一、漏檢率高。

面對(duì)日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)體量與時(shí)效要求，SuperMap提供的自動(dòng)拉花識(shí)別工具，可對(duì)正射影像中的山體、建筑物、道路“拉花”變形進(jìn)行快速、精準(zhǔn)、全自動(dòng)篩查。將人力從繁重的重復(fù)勞動(dòng)中解放出來，確保每一幅出廠的影像成果都經(jīng)得起檢驗(yàn)。

SuperMap ImageX Pro 拉花變形檢測(cè)工具

山體拉花變形檢測(cè)（左圖為原始影像直接融合效果）

道路拉花變形檢測(cè)（左圖為原始影像直接融合效果）

建筑物拉花變形檢測(cè)（左圖為原始影像直接融合效果）

影像云檢測(cè)：智辨云區(qū)，速繪無云

影像云檢測(cè)并非傳統(tǒng)質(zhì)檢中的一個(gè)考核指標(biāo)，但隨著用戶對(duì)衛(wèi)星影像產(chǎn)品時(shí)效性需求的日益增強(qiáng)，遙感影像制圖周期已經(jīng)從“年度一張圖”大幅縮短至“月度一張圖”。

然而，在云雨頻發(fā)的季節(jié)，遙感衛(wèi)星影像成像的“無云”窗口非常難尋，為滿足業(yè)務(wù)需求，影像制圖時(shí)只能利用多期影像來“拼湊”出一張“無云”影像以保證業(yè)務(wù)分析的連續(xù)性。在此背景下，如何能夠準(zhǔn)確且快速地識(shí)別每景影像中的云覆蓋范圍成為遙感影像快速制圖的關(guān)鍵。

SuperMap提供的云檢測(cè)工具，基于先進(jìn)的AI模型，能夠智能、精準(zhǔn)地提取影像中的云區(qū)范圍。其不僅可用于快速評(píng)估單景影像質(zhì)量，更能為后續(xù)的云修補(bǔ)作業(yè)提供可靠依據(jù)，從而有效支撐高質(zhì)量無云影像產(chǎn)品的自動(dòng)化生產(chǎn)。

影像云檢測(cè)示例

從宏觀的平面與接邊精度，到細(xì)微的局部變形與云區(qū)識(shí)別，SuperMap自動(dòng)化影像質(zhì)檢工具箱構(gòu)建了一套全鏈路的“質(zhì)量衛(wèi)士”，為遙感影像成果提供多維度的堅(jiān)實(shí)保障。面對(duì)日益洶涌的數(shù)據(jù)浪潮與愈發(fā)緊迫的時(shí)效要求，唯有依托智能、高效的自動(dòng)化手段，才能讓每一幅影像都經(jīng)得起精密審視。讓我們以技術(shù)為眼，守護(hù)好衛(wèi)星俯瞰世界的清晰視角，確保每一幅成果都清晰、可靠、值得信賴。