2024年4月8日发(作者：清阳曦)
IRS-P5卫星影像提取DEM及其地学应用
何仲太
【摘 要】基于高分辨率遥感卫星数据提取DEM技术已广泛应用于地学研究中,但
基于IRS-P5立体像对提取DEM的研究应用目前还比较少.主要介绍了IRS-P5卫
星获取立体像对的工作原理,立体像对提取DEM原理、方法及精度评定,列举了该
技术在地学研究中的应用实例及其应用前景以及存在的问题.结果表明,在良好的地
面控制点的支持下,IRS-P5立体像对提取的DEM平面和高程精度均可满足国家山
地1∶1万地形图测图规范要求,在地学研究中具有广阔的应用前景.
【期刊名称】《地质学刊》
【年(卷),期】2014(038)002
【总页数】6页(P278-283)
【关键词】IRS-P5;立体像对;DEM;地学
【作 者】何仲太
【作者单位】中国地震局地壳应力研究所,北京100085
【正文语种】中 文
【中图分类】P715.7;TP391
随着高分辨率遥感影像的快速发展，与传感器无关的通用的有理多项式模型
(Rational Function Model，RFM）代替以共线为条件的严格物理模型作为卫星
的几何定位模型，利用少量地面控制点即可获得很高的定位精度，极大地促进了利
用高分辨率立体像对提取DEM的发展。目前市场上有立体测图能力的卫星也越来
越多，主要有IKONOS、SPOT－5、IRS－P5、ALOS、WorldView－I/II、
QuickBird、GeoEye等，这些卫星数据的供应商一般都提供用于建立RFM的有
理多项式系数(Rational Polynomial Coefficients，RPC）(刘华国，2011）。IRS
－P5数据具有质量稳定、覆盖广泛、成本低、分辨率适中的特点，故基于IRS－
P5立体像对提取DEM的研究具有实际应用价值和意义(党军宏等，2012）。笔者
主要介绍IRS－P5立体像对提取DEM制图技术及其在地学研究中的应用。
1.1 IRS－P5卫星简介
IRS－P5又名Cartosat－1，是印度于2005年5月5日发射的一颗高分辨率制图
卫星。卫星的轨道高度为618 km，搭载有2个分辨率约为2.5 m的全色传感器，
相机焦距为1 945 mm。它们沿轨道方向分别前视26°、后视5°连续推扫，形成
同轨立体像对，像对的有效幅宽为26 km，基线高度比为0.62，前后视星下点分
辨率分别是2.452 m和2.187 m。在立体观测模式下，由于2个相机获取同名地
物影像的时间间隔仅为52s，使2幅影像的辐射效应基本一致，有利于立体观察和
影像匹配。2个相机具有2套独立的成像系统，可以同时在轨工作，构成1个连
续条带的立体像对，在地面情况良好时，该条带长度可达数千千米(赵巍等，
2008）。目前卫星运行等各项指标处于最佳时期，数据质量稳定可靠。影像数据
为10位(1024灰度级），数据文件组织如表1。
1.2 IRS－P5像对提取DEM原理
IRS－P5提供了有理函数模型(RFM），同时它可向用户提供LGSOWG格式的物
理模型参数。RFM是一种普遍适用的恢复遥感影像成像几何关系的模型，它通过
有理多项式比值函数把一个三维空间的对象映射为二维影像空间的像素。由于
RFM可以描述像点坐标与其对应的地面点坐标之间的变换关系，那么就可以利用
左右影像的RFM解算出同名像点的地面坐标。反之，使用RFM也可由地面目标
的三维坐标计算出立体影像上的像点位置。
一般情况下，IRS－P5遥感影像数据向用户提供的有理函数模型参数，是采用卫星
星历及姿态数据，利用严格的传感器模型计算得到的，并没有用到地面控制点，它
所能达到的精度受制于星历数据与姿态参数的精度，并不是很高。经过实验证明，
在无地面控制点的情况下，其平面和高程的定位精度约为70 m(赵利平等，
2007）。在实际应用中，一般需要使用地面控制点来提高其精度。立体像对获取
DEM的原理比较简单，在天空2点拍摄地面同一点时形成一个角，当天空2点的
空间位置确定后，该角度越大地物点越高，将地面所有点的高程解算后就得到了数
字地面模型。如图1所示，S1、S2为2个摄影基站，A、B、C分别为3个地物
点，a1、b1、c1和a2、b2、c2分别为3个地物点A、B、C经S1、S2后形成
的像点(党军宏等， 2012；赵利平等，2007）。
立体像对提取DEM有3个步骤：(1）立体像对的相对定向。指恢复摄影成像瞬间
立体像对左右像片之间的相对位置和姿态，其任务是求解相对定向元素，通过这些
定向元素即可恢复2张像片的相对位置和姿态(柴登峰等，2007）。(2）空间前方
交会。立体像对相对定向后，使所有同名光线成对相交。每对同名光线相交会形成
1个交点，所有这些交点的集合会构成1个立体模型。(3）立体像对的绝对定向。
前方交会所建立的立体模型处在暂时的或过渡性的模型坐标系中，相对于实际的地
面坐标系来说，立体模型的方位是不能确定的，而且比例尺也是任意的，只具有相
对高程，因此必须把它变换到实际的地面坐标系中，并使它符合规定的比例尺，形
成具有绝对高程的DEM，这个变换过程叫做绝对定向，并且需要地面控制点(GCP）
的参与。
1.3 IRS－P5像对提取DEM方法
近年来，随着数字摄影测量技术取得的巨大进展，测绘方法已经从模拟法测图和解
析法测图逐渐向数字化测图或者半数字化发展。目前常用来做IRS－P5立体像对
提取DEM的软件有我国自主研发的全数字摄影工作站(VirtuoZo）、数字摄影测
量工作站(系统）(JX－4 DPS）和一体化测图系统PixelGrid以及遥感软件
PCI(GeomatieaorthoEngine模块）、ERDAS(LPS模块）、ENVI(DEM
Extraction模块）。利用遥感软件对IRS－P5立体像对进行DEM提取，方法比
较简单，利用数字摄影测量软件对IRS－P5立体像对提取DEM步骤比较复杂，
工作量增加了很多，特别是特征点线的采集，但数字摄影测量软件生成的DEM的
效果更加美观，具有较好的质量(党军宏等，2012）。笔者分别列举利用ENVI软
件和PixelGrid软件生成DEM的方法和步骤。
1.3.1 利用ENVI软件提取DEM采用有理函数模型的几何定位，在ENVI平台下实
现IRS－P5立体像对DEM提取。生成步骤包括：相对定向、绝对定向、核线影
像生成、DEM生成等(图2）(杨鑫等，2011）。
在ENVI环境下，首先选择待处理的立体像对数据，指定左片、右片，打开对应的
RPC文件。RPC参数由软件自动计算，可根据计算后的RPC参数给定最大、最小
高程值。由于IRS－P5提供的RPC参数可用于构建通用传感器模型，因此1个立
体像对只需4～9个地面控制点即可。选好控制点后，运行模型计算，最后查看残
差报告，了解最初结果。匹配点是通过系统自动生成的，对不满意点可以进行手动
修改。核线影像是建立起与核线相关的1对影像，能够提升影像匹配速度和精度。
核线图像由编辑后的匹配点计算得到。在计算中，设置核线图像的缩减系数，其最
小值为1，表示与原影像有相同的分辨率。
通过以上步骤得到了无上下视差的核线影像对。软件自动匹配同名点后将根据对应
点的视差核算每个像素点的高程。在2 ENVI中设置提取DEM的参数，并设置精
细度为最大，最后得出的两时相DEM。DEM编辑过程中所提取的DEM有时会产
生一些误差，必须对其进行数据处理。因为控制点分布有限，且阴影对影像的影响
比较大，在提取的DEM成果出现严重错误的时候，需要根据实际情况和已有经验，
进一步编辑高程，直到错误基本消除。1.3.2利用PixelGrid软件生成DEM选取
内蒙古大青山山前断裂地区的IRS－P5立体像对为例，在采用有理函数模型的几
何定位基础上，利用PixelGrid软件完成DEM数据提取(图3）。控制资料主要选
取已有的1∶1万纸质地形图资料。依据在地形图中读取的控制点坐标及高程，利
用PixelGrid软件对IRS－P5立体像对提取5 m格网间距的DEM。
DEM提取流程如图4所示，首先将扫描后的地形图进行模型纠正，并在纠正后的
地形图上选取合理有效的控制点。控制点应立体、均匀地分布在影像区内，尤其应
加强测区边沿的控制点布设，并且控制点尽量避免布设在近似一条直线或近似一个
平面上。另外，应该选择像片上影像清晰、目标明显的像点作为像控点，从而提高
制图精度。
将选取的控制点以Excel表格的形式记录其点号坐标和点位描述等内容，并将点的
坐标和点号等内容进行整理，形成一个PixelGrid规定的*.gcp格式的文件。量测
控制点后进行平差定向。平差定向的顺序是先进行“RPC+平移”的粗差剔除，后
进行“RPC+二维仿射变换”的最终解算。
剔除粗差是用“RPC+平移”方法进行平差，误差大于20的点视为粗差，将该点
删除。在删除点的区域要重新选择控制点并进行量测。重复平差、删点，直到剔除
全部粗差。最终解算使平差结果满足前面所规定的误差要求，即定向误差小于3
个像素，每个点的X、Y、Z误差均不大于2倍中误差。平差定向结果满足要求后，
生成近似核线，并进行影像匹配与编辑(图5）。
根据平差定向解算结果，生成核线影像。通过匹配种子点线量测模块，检查模型是
否存在视差，如果出现视差，需要查明原因，修改点位、添加连接点并重新定向。
初始影像匹配仅匹配出稀疏的点，可在匹配种子点线量测模块中进行编辑，在山脊、
山谷、影像质量不好的地方添加特征线能提高“高精度匹配”的精度，减小后期编
辑的工作量。根据初始匹配及编辑的结果，匹配大量高精度的点，并生成后缀名为
dtm的文件。选择模型及对应的dtm文件进行立体编辑，对匹配不好的地方在立
体编辑下进行修改。每个模型的点被分成2行多列的矩形块，编辑时从左到右从
上到下逐块进行，注意每块编辑完后要保存。将编辑之后的成果转换为tif格式，
加载正确的投影和坐标系，按照作业范围对成果进行拼接和裁切，形成最终的
DEM成果。
实际应用中常用的DEM精度评定方法有：检查点法、剖面线法及等高线套合法。
其中检查点法简单易行，比较常用。这种方法是在研究区范围内选取检查点，获得
检查点的实际高程值，并在生成的DEM上找到相应点的点位高程值，计算二者之
间的数值差值，检查是否满足国家DEM精度标准。剖面线法则是在DEM数据上
提取地形剖面，并与野外实测的相同地理位置上的地形剖面进行对比。等高线套合
法则是将生成的DEM与已有的DEM数据或地形图等高线进行套合对比，定性分
析数据精度。
目前，对于IRS－P5立体像对提取的DEM的精度研究普遍认为，在良好的地面
控制点的支持下，平面和高程精度均可达到5 m，满足国家1∶5万基本比例尺地
形图测图规范要求。还有一些学者试验研究认为，IRS－P5立体像对可以完成常规
航摄无法进行的困难区域山地1∶1万地形图立体测图，其平面精度、高程精度能
达到山地和高山地测图中误差要求(赵巍等， 2008；王国昌， 2010；邸国辉等，
2012；范兰等，2013）。
在实际应用中，由于平面精度比较容易控制，一般只讨论DEM的高程精度评定问
题，并用高程精度表达DEM精度。本研究对于内蒙古大青山山前断裂地区DEM
的精度检测，采用的是实际生产中最常用的检查点法，事先将检查点按格网或任意
形式进行分布，对生成的DEM在这些点处进行检查。共选取18个检查点，将这
些点处的内插高程和实际高程逐一比较得到的误差，然后计算中误差。设检查点的
高程为Zk(k=1，2，3，…，n），在建立DEM之后，由DEM内插出的这些点的
高程为Rk，则DEM的精度即高程中误差为：
结果(表2）显示，检查点的高程精度均可达到5 m，满足国家1∶5万基本比例尺
地形图测图规范要求。中误差的计算结果也显示IRS－P5立体像对生成的DEM
高程精度能达到1∶1万地形图山地和高山地测图中误差要求。
关于地面控制点选取对于精度的影响认识有所不同，有的学者研究认为在至少采用
4个地面控制点的情况下，平面和高程方向影像定位精度能够达到2 m的精度，
6～8个控制点即可达到最优精度，平面和高程精度在1.2～1.7 m之间(范兴旺等，
2010）。还有学者通过实验分析得出每个立体像对只需要5个地面控制点即可达
到最好的平面和高程精度，过多的地面控制点对于精度的提高没有实质影响(黄华
平，2012）。
随着IRS－P5影像处理技术的发展，近几年IRSP5广泛应用于土地利用动态监测、
森林资源调查、铁路勘测设计、地震地质研究和地震灾后快速评估等领域(曾菲等，
2008；秦晓敏等， 2010；毕丽思等， 2011；冯华俊等， 2011；任建等， 2011；
谢兵等， 2011；邸国辉等，2012）。
柯坪推覆构造系是西南天山前陆褶皱冲断带的重要组成部分，是印度板块和欧亚板
块碰撞及陆内造山运动的结果。研究其构造变形、褶皱与断裂的展布形态及形成机
制等，对于认识西南天山乃至整个天山断块具有重要意义。刘华国(2011）利用
2.5 m分辨率IRS－P5立体像对提取了垂直褶皱山系的廊带状DEM，DEM的质
量评价显示水平误差小于2 m，垂直误差在5 m以内。利用提取的DEM生成了
P5正射影像，与Google Earth上获取的分辨率约为1 m的GeoEye－1多光谱
影像相匹配，进行地层界线的识别、提取及地层的划分。一定程度上弥补了由于地
势陡峭复杂等自然条件限制而导致的无法展开野外地表产状测量的不足，对其他类
似区域具有一定的参考价值。研究结果表明，IRS－P5立体像对与GeoEye－1相
结合提取的近地表地层产状为约束深部地震资料、确定浅层构造形态以及计算地壳
缩短量提供了可靠的资料和依据。
在河流地貌中，河流纵剖面形态的调整不仅与地壳变动紧密相关，而且对流域内断
裂活动的响应极为敏感。通过研究河流裂点的发育特征可以反映流域内断裂的活动
情况。毕丽思等(2011）以霍山山前断裂为实验区，选用覆盖研究区的6景IRS－
P5卫星影像数据，采用数字摄影测量专业软件提取了高分辨率DEM，并用等高线
套合分析法、检查点法和剖面线法对提取获得的DEM数据进行精度评价。基于高
分辨率IRS－P5 DEM数据提取了横穿断裂的冲沟，在冲沟纵剖面上识别出断裂活
动诱发裂点。并将裂点实行分级，推算出各级裂点对应的古地震事件，与前人通过
探槽揭露的古地震事件序列和强震重复周期基本一致(徐锡伟等，1993）。
5·12汶川特大地震导致灾区地形严重破坏，原有的地形图及DEM数据不再具备
时效性；而有效的DEM数据在当时抗震救灾和灾后重建高精度正射遥感影像地图
制作、三维漫游、公路交通及地质灾害信息提取和预警预报等方面又极为重要。因
此，采用何种技术方法快速获取灾区震后DEM数据是当时亟待解决的问题。杨鑫
等(2011）利用ENVI平台，以四川省平武县为实验区，选用IRS－P5卫星遥感立
体像对，尝试在不能采集到高精度地面控制点的条件下，为应急快速获取研究区震
后1∶5万DEM数据的工作流程。实验结果及其精度评价表明，获取的实验区震
后DEM精度达到了1∶5万或更高比例尺DEM精度标准。该研究方法及提取
DEM的工作流程对类似地区应急条件下提取达到一定精度要求的DEM有实用参
考价值。
徐刚等(2009）以陕西省宝鸡市金台区长乐塬特大型滑坡为例利用IRS－P5数据生
成的5 m精度的DEM，借鉴Google的三维可视性原理，将其和高空间分辨率
QuickBird(0.61 m）数据叠置到数字地球之上，制作成三维可视性图像，进行滑
坡环境指标参数提取方法研究。结果表明，该方法可直接读取滑坡环境指标的三维
参数，具有客观、准确、快速的特点，可为滑坡灾害评估和区域地质灾害危险性评
价提供定量化资料。
IRS－P5数据具有质量稳定、覆盖广泛、成本低、分辨率适中的特点，故基于IRS
－P5立体像对提取DEM的研究具有实际应用价值和意义。采用数字摄影测量专
业软件或遥感软件，按照“立体像对相对定向—立体像对绝对定向—核线影像的
生成—DEM的生成及编辑”等步骤进行有地面控制点的高分辨率DEM提取，并
用等高线套合分析法、检查点法和剖面线法对提取获得的DEM数据进行精度评价，
可以满足国家1∶5万和山地1∶1万比例尺地形图测图规范要求。基于IRS－P5
立体像对提取的高精度DEM对地震发生后灾害快速评估和用于河流地貌反应流域
内断裂活动情况等方面具有广阔的应用前景。
地面控制点精度是保证IRS－P5立体像对提取DEM最终精度的关键环节。控制
点的数量、控制点的分布、野外控制点的实测或地形图上控制点的量测都会影响控
制点的精度。增加控制点数量会提高物方坐标的解算精度，但是当控制点数量增加
到一定数量时，其精度变化就很小了。控制点应立体、均匀地分布在影像区内，尤
其应加强测区边沿的控制点布设，并且控制点的点位不能布设在近似一条直线或近
似一个平面上。另外，在外业应该选择像片上影像清晰、目标明显的像点作为像控
点，从而提高制图精度。
IRS－P5立体像对本身的分辨率制约了提取出来的DEM分辨率，从而无法精确识
别分辨率要求较高的微地貌信息，在微地貌信息提取的实际应用当中，建议使用分
辨率更高的遥感影像像对来提取DEM。
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2024年4月8日发(作者：清阳曦)
IRS-P5卫星影像提取DEM及其地学应用
何仲太
【摘 要】基于高分辨率遥感卫星数据提取DEM技术已广泛应用于地学研究中,但
基于IRS-P5立体像对提取DEM的研究应用目前还比较少.主要介绍了IRS-P5卫
星获取立体像对的工作原理,立体像对提取DEM原理、方法及精度评定,列举了该
技术在地学研究中的应用实例及其应用前景以及存在的问题.结果表明,在良好的地
面控制点的支持下,IRS-P5立体像对提取的DEM平面和高程精度均可满足国家山
地1∶1万地形图测图规范要求,在地学研究中具有广阔的应用前景.
【期刊名称】《地质学刊》
【年(卷),期】2014(038)002
【总页数】6页(P278-283)
【关键词】IRS-P5;立体像对;DEM;地学
【作 者】何仲太
【作者单位】中国地震局地壳应力研究所,北京100085
【正文语种】中 文
【中图分类】P715.7;TP391
随着高分辨率遥感影像的快速发展，与传感器无关的通用的有理多项式模型
(Rational Function Model，RFM）代替以共线为条件的严格物理模型作为卫星
的几何定位模型，利用少量地面控制点即可获得很高的定位精度，极大地促进了利
用高分辨率立体像对提取DEM的发展。目前市场上有立体测图能力的卫星也越来
越多，主要有IKONOS、SPOT－5、IRS－P5、ALOS、WorldView－I/II、
QuickBird、GeoEye等，这些卫星数据的供应商一般都提供用于建立RFM的有
理多项式系数(Rational Polynomial Coefficients，RPC）(刘华国，2011）。IRS
－P5数据具有质量稳定、覆盖广泛、成本低、分辨率适中的特点，故基于IRS－
P5立体像对提取DEM的研究具有实际应用价值和意义(党军宏等，2012）。笔者
主要介绍IRS－P5立体像对提取DEM制图技术及其在地学研究中的应用。
1.1 IRS－P5卫星简介
IRS－P5又名Cartosat－1，是印度于2005年5月5日发射的一颗高分辨率制图
卫星。卫星的轨道高度为618 km，搭载有2个分辨率约为2.5 m的全色传感器，
相机焦距为1 945 mm。它们沿轨道方向分别前视26°、后视5°连续推扫，形成
同轨立体像对，像对的有效幅宽为26 km，基线高度比为0.62，前后视星下点分
辨率分别是2.452 m和2.187 m。在立体观测模式下，由于2个相机获取同名地
物影像的时间间隔仅为52s，使2幅影像的辐射效应基本一致，有利于立体观察和
影像匹配。2个相机具有2套独立的成像系统，可以同时在轨工作，构成1个连
续条带的立体像对，在地面情况良好时，该条带长度可达数千千米(赵巍等，
2008）。目前卫星运行等各项指标处于最佳时期，数据质量稳定可靠。影像数据
为10位(1024灰度级），数据文件组织如表1。
1.2 IRS－P5像对提取DEM原理
IRS－P5提供了有理函数模型(RFM），同时它可向用户提供LGSOWG格式的物
理模型参数。RFM是一种普遍适用的恢复遥感影像成像几何关系的模型，它通过
有理多项式比值函数把一个三维空间的对象映射为二维影像空间的像素。由于
RFM可以描述像点坐标与其对应的地面点坐标之间的变换关系，那么就可以利用
左右影像的RFM解算出同名像点的地面坐标。反之，使用RFM也可由地面目标
的三维坐标计算出立体影像上的像点位置。
一般情况下，IRS－P5遥感影像数据向用户提供的有理函数模型参数，是采用卫星
星历及姿态数据，利用严格的传感器模型计算得到的，并没有用到地面控制点，它
所能达到的精度受制于星历数据与姿态参数的精度，并不是很高。经过实验证明，
在无地面控制点的情况下，其平面和高程的定位精度约为70 m(赵利平等，
2007）。在实际应用中，一般需要使用地面控制点来提高其精度。立体像对获取
DEM的原理比较简单，在天空2点拍摄地面同一点时形成一个角，当天空2点的
空间位置确定后，该角度越大地物点越高，将地面所有点的高程解算后就得到了数
字地面模型。如图1所示，S1、S2为2个摄影基站，A、B、C分别为3个地物
点，a1、b1、c1和a2、b2、c2分别为3个地物点A、B、C经S1、S2后形成
的像点(党军宏等， 2012；赵利平等，2007）。
立体像对提取DEM有3个步骤：(1）立体像对的相对定向。指恢复摄影成像瞬间
立体像对左右像片之间的相对位置和姿态，其任务是求解相对定向元素，通过这些
定向元素即可恢复2张像片的相对位置和姿态(柴登峰等，2007）。(2）空间前方
交会。立体像对相对定向后，使所有同名光线成对相交。每对同名光线相交会形成
1个交点，所有这些交点的集合会构成1个立体模型。(3）立体像对的绝对定向。
前方交会所建立的立体模型处在暂时的或过渡性的模型坐标系中，相对于实际的地
面坐标系来说，立体模型的方位是不能确定的，而且比例尺也是任意的，只具有相
对高程，因此必须把它变换到实际的地面坐标系中，并使它符合规定的比例尺，形
成具有绝对高程的DEM，这个变换过程叫做绝对定向，并且需要地面控制点(GCP）
的参与。
1.3 IRS－P5像对提取DEM方法
近年来，随着数字摄影测量技术取得的巨大进展，测绘方法已经从模拟法测图和解
析法测图逐渐向数字化测图或者半数字化发展。目前常用来做IRS－P5立体像对
提取DEM的软件有我国自主研发的全数字摄影工作站(VirtuoZo）、数字摄影测
量工作站(系统）(JX－4 DPS）和一体化测图系统PixelGrid以及遥感软件
PCI(GeomatieaorthoEngine模块）、ERDAS(LPS模块）、ENVI(DEM
Extraction模块）。利用遥感软件对IRS－P5立体像对进行DEM提取，方法比
较简单，利用数字摄影测量软件对IRS－P5立体像对提取DEM步骤比较复杂，
工作量增加了很多，特别是特征点线的采集，但数字摄影测量软件生成的DEM的
效果更加美观，具有较好的质量(党军宏等，2012）。笔者分别列举利用ENVI软
件和PixelGrid软件生成DEM的方法和步骤。
1.3.1 利用ENVI软件提取DEM采用有理函数模型的几何定位，在ENVI平台下实
现IRS－P5立体像对DEM提取。生成步骤包括：相对定向、绝对定向、核线影
像生成、DEM生成等(图2）(杨鑫等，2011）。
在ENVI环境下，首先选择待处理的立体像对数据，指定左片、右片，打开对应的
RPC文件。RPC参数由软件自动计算，可根据计算后的RPC参数给定最大、最小
高程值。由于IRS－P5提供的RPC参数可用于构建通用传感器模型，因此1个立
体像对只需4～9个地面控制点即可。选好控制点后，运行模型计算，最后查看残
差报告，了解最初结果。匹配点是通过系统自动生成的，对不满意点可以进行手动
修改。核线影像是建立起与核线相关的1对影像，能够提升影像匹配速度和精度。
核线图像由编辑后的匹配点计算得到。在计算中，设置核线图像的缩减系数，其最
小值为1，表示与原影像有相同的分辨率。
通过以上步骤得到了无上下视差的核线影像对。软件自动匹配同名点后将根据对应
点的视差核算每个像素点的高程。在2 ENVI中设置提取DEM的参数，并设置精
细度为最大，最后得出的两时相DEM。DEM编辑过程中所提取的DEM有时会产
生一些误差，必须对其进行数据处理。因为控制点分布有限，且阴影对影像的影响
比较大，在提取的DEM成果出现严重错误的时候，需要根据实际情况和已有经验，
进一步编辑高程，直到错误基本消除。1.3.2利用PixelGrid软件生成DEM选取
内蒙古大青山山前断裂地区的IRS－P5立体像对为例，在采用有理函数模型的几
何定位基础上，利用PixelGrid软件完成DEM数据提取(图3）。控制资料主要选
取已有的1∶1万纸质地形图资料。依据在地形图中读取的控制点坐标及高程，利
用PixelGrid软件对IRS－P5立体像对提取5 m格网间距的DEM。
DEM提取流程如图4所示，首先将扫描后的地形图进行模型纠正，并在纠正后的
地形图上选取合理有效的控制点。控制点应立体、均匀地分布在影像区内，尤其应
加强测区边沿的控制点布设，并且控制点尽量避免布设在近似一条直线或近似一个
平面上。另外，应该选择像片上影像清晰、目标明显的像点作为像控点，从而提高
制图精度。
将选取的控制点以Excel表格的形式记录其点号坐标和点位描述等内容，并将点的
坐标和点号等内容进行整理，形成一个PixelGrid规定的*.gcp格式的文件。量测
控制点后进行平差定向。平差定向的顺序是先进行“RPC+平移”的粗差剔除，后
进行“RPC+二维仿射变换”的最终解算。
剔除粗差是用“RPC+平移”方法进行平差，误差大于20的点视为粗差，将该点
删除。在删除点的区域要重新选择控制点并进行量测。重复平差、删点，直到剔除
全部粗差。最终解算使平差结果满足前面所规定的误差要求，即定向误差小于3
个像素，每个点的X、Y、Z误差均不大于2倍中误差。平差定向结果满足要求后，
生成近似核线，并进行影像匹配与编辑(图5）。
根据平差定向解算结果，生成核线影像。通过匹配种子点线量测模块，检查模型是
否存在视差，如果出现视差，需要查明原因，修改点位、添加连接点并重新定向。
初始影像匹配仅匹配出稀疏的点，可在匹配种子点线量测模块中进行编辑，在山脊、
山谷、影像质量不好的地方添加特征线能提高“高精度匹配”的精度，减小后期编
辑的工作量。根据初始匹配及编辑的结果，匹配大量高精度的点，并生成后缀名为
dtm的文件。选择模型及对应的dtm文件进行立体编辑，对匹配不好的地方在立
体编辑下进行修改。每个模型的点被分成2行多列的矩形块，编辑时从左到右从
上到下逐块进行，注意每块编辑完后要保存。将编辑之后的成果转换为tif格式，
加载正确的投影和坐标系，按照作业范围对成果进行拼接和裁切，形成最终的
DEM成果。
实际应用中常用的DEM精度评定方法有：检查点法、剖面线法及等高线套合法。
其中检查点法简单易行，比较常用。这种方法是在研究区范围内选取检查点，获得
检查点的实际高程值，并在生成的DEM上找到相应点的点位高程值，计算二者之
间的数值差值，检查是否满足国家DEM精度标准。剖面线法则是在DEM数据上
提取地形剖面，并与野外实测的相同地理位置上的地形剖面进行对比。等高线套合
法则是将生成的DEM与已有的DEM数据或地形图等高线进行套合对比，定性分
析数据精度。
目前，对于IRS－P5立体像对提取的DEM的精度研究普遍认为，在良好的地面
控制点的支持下，平面和高程精度均可达到5 m，满足国家1∶5万基本比例尺地
形图测图规范要求。还有一些学者试验研究认为，IRS－P5立体像对可以完成常规
航摄无法进行的困难区域山地1∶1万地形图立体测图，其平面精度、高程精度能
达到山地和高山地测图中误差要求(赵巍等， 2008；王国昌， 2010；邸国辉等，
2012；范兰等，2013）。
在实际应用中，由于平面精度比较容易控制，一般只讨论DEM的高程精度评定问
题，并用高程精度表达DEM精度。本研究对于内蒙古大青山山前断裂地区DEM
的精度检测，采用的是实际生产中最常用的检查点法，事先将检查点按格网或任意
形式进行分布，对生成的DEM在这些点处进行检查。共选取18个检查点，将这
些点处的内插高程和实际高程逐一比较得到的误差，然后计算中误差。设检查点的
高程为Zk(k=1，2，3，…，n），在建立DEM之后，由DEM内插出的这些点的
高程为Rk，则DEM的精度即高程中误差为：
结果(表2）显示，检查点的高程精度均可达到5 m，满足国家1∶5万基本比例尺
地形图测图规范要求。中误差的计算结果也显示IRS－P5立体像对生成的DEM
高程精度能达到1∶1万地形图山地和高山地测图中误差要求。
关于地面控制点选取对于精度的影响认识有所不同，有的学者研究认为在至少采用
4个地面控制点的情况下，平面和高程方向影像定位精度能够达到2 m的精度，
6～8个控制点即可达到最优精度，平面和高程精度在1.2～1.7 m之间(范兴旺等，
2010）。还有学者通过实验分析得出每个立体像对只需要5个地面控制点即可达
到最好的平面和高程精度，过多的地面控制点对于精度的提高没有实质影响(黄华
平，2012）。
随着IRS－P5影像处理技术的发展，近几年IRSP5广泛应用于土地利用动态监测、
森林资源调查、铁路勘测设计、地震地质研究和地震灾后快速评估等领域(曾菲等，
2008；秦晓敏等， 2010；毕丽思等， 2011；冯华俊等， 2011；任建等， 2011；
谢兵等， 2011；邸国辉等，2012）。
柯坪推覆构造系是西南天山前陆褶皱冲断带的重要组成部分，是印度板块和欧亚板
块碰撞及陆内造山运动的结果。研究其构造变形、褶皱与断裂的展布形态及形成机
制等，对于认识西南天山乃至整个天山断块具有重要意义。刘华国(2011）利用
2.5 m分辨率IRS－P5立体像对提取了垂直褶皱山系的廊带状DEM，DEM的质
量评价显示水平误差小于2 m，垂直误差在5 m以内。利用提取的DEM生成了
P5正射影像，与Google Earth上获取的分辨率约为1 m的GeoEye－1多光谱
影像相匹配，进行地层界线的识别、提取及地层的划分。一定程度上弥补了由于地
势陡峭复杂等自然条件限制而导致的无法展开野外地表产状测量的不足，对其他类
似区域具有一定的参考价值。研究结果表明，IRS－P5立体像对与GeoEye－1相
结合提取的近地表地层产状为约束深部地震资料、确定浅层构造形态以及计算地壳
缩短量提供了可靠的资料和依据。
在河流地貌中，河流纵剖面形态的调整不仅与地壳变动紧密相关，而且对流域内断
裂活动的响应极为敏感。通过研究河流裂点的发育特征可以反映流域内断裂的活动
情况。毕丽思等(2011）以霍山山前断裂为实验区，选用覆盖研究区的6景IRS－
P5卫星影像数据，采用数字摄影测量专业软件提取了高分辨率DEM，并用等高线
套合分析法、检查点法和剖面线法对提取获得的DEM数据进行精度评价。基于高
分辨率IRS－P5 DEM数据提取了横穿断裂的冲沟，在冲沟纵剖面上识别出断裂活
动诱发裂点。并将裂点实行分级，推算出各级裂点对应的古地震事件，与前人通过
探槽揭露的古地震事件序列和强震重复周期基本一致(徐锡伟等，1993）。
5·12汶川特大地震导致灾区地形严重破坏，原有的地形图及DEM数据不再具备
时效性；而有效的DEM数据在当时抗震救灾和灾后重建高精度正射遥感影像地图
制作、三维漫游、公路交通及地质灾害信息提取和预警预报等方面又极为重要。因
此，采用何种技术方法快速获取灾区震后DEM数据是当时亟待解决的问题。杨鑫
等(2011）利用ENVI平台，以四川省平武县为实验区，选用IRS－P5卫星遥感立
体像对，尝试在不能采集到高精度地面控制点的条件下，为应急快速获取研究区震
后1∶5万DEM数据的工作流程。实验结果及其精度评价表明，获取的实验区震
后DEM精度达到了1∶5万或更高比例尺DEM精度标准。该研究方法及提取
DEM的工作流程对类似地区应急条件下提取达到一定精度要求的DEM有实用参
考价值。
徐刚等(2009）以陕西省宝鸡市金台区长乐塬特大型滑坡为例利用IRS－P5数据生
成的5 m精度的DEM，借鉴Google的三维可视性原理，将其和高空间分辨率
QuickBird(0.61 m）数据叠置到数字地球之上，制作成三维可视性图像，进行滑
坡环境指标参数提取方法研究。结果表明，该方法可直接读取滑坡环境指标的三维
参数，具有客观、准确、快速的特点，可为滑坡灾害评估和区域地质灾害危险性评
价提供定量化资料。
IRS－P5数据具有质量稳定、覆盖广泛、成本低、分辨率适中的特点，故基于IRS
－P5立体像对提取DEM的研究具有实际应用价值和意义。采用数字摄影测量专
业软件或遥感软件，按照“立体像对相对定向—立体像对绝对定向—核线影像的
生成—DEM的生成及编辑”等步骤进行有地面控制点的高分辨率DEM提取，并
用等高线套合分析法、检查点法和剖面线法对提取获得的DEM数据进行精度评价，
可以满足国家1∶5万和山地1∶1万比例尺地形图测图规范要求。基于IRS－P5
立体像对提取的高精度DEM对地震发生后灾害快速评估和用于河流地貌反应流域
内断裂活动情况等方面具有广阔的应用前景。
地面控制点精度是保证IRS－P5立体像对提取DEM最终精度的关键环节。控制
点的数量、控制点的分布、野外控制点的实测或地形图上控制点的量测都会影响控
制点的精度。增加控制点数量会提高物方坐标的解算精度，但是当控制点数量增加
到一定数量时，其精度变化就很小了。控制点应立体、均匀地分布在影像区内，尤
其应加强测区边沿的控制点布设，并且控制点的点位不能布设在近似一条直线或近
似一个平面上。另外，在外业应该选择像片上影像清晰、目标明显的像点作为像控
点，从而提高制图精度。
IRS－P5立体像对本身的分辨率制约了提取出来的DEM分辨率，从而无法精确识
别分辨率要求较高的微地貌信息，在微地貌信息提取的实际应用当中，建议使用分
辨率更高的遥感影像像对来提取DEM。
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