（壹）1：5萬調查區的DEM
調查區的DEM是由17幅1：5萬圖幅的分幅DEM數據拼接而成的。將該17幅地形圖進行掃描，在ENVI圖像處理軟件中進行校正、配準和拼接，形成整幅1：5萬調查區地形圖，而後進行地形線矢量化，再結合日本衛星ASTER立體像對生成的15m柵格的DEM及國家地理信息中心提供的境內部分地區的DEM***三部分數據，在MAPGIS軟件平臺生成1：5萬調查區的DEM。
（二）1：5萬調查區的數字地理底圖
首先，在矢量化地形等高線時，也將河流、道路、山峰、高程點、居民地等要素矢量化；將已完成的1：5萬調查區DEM轉換成Surfer格式的網格數據，再根據需要在MAP?GIS中繪制出高程間隔為100m、50m或20m的高程等值線圖；最終編輯形成調查區數字地理底圖。本圖的投影方式為高斯投影，中央經線為東經81°，采用以克拉索夫斯基橢球為基準的北京54坐標系。
（三）1：1萬調查區的DEM
1.技術難點
高精度DEM是1：1萬災害與地質環境定量遙感調查與監測工作的基礎，在山嶺起伏地區制作高精度DEM是當今國內外的技術難點。其主要技術難點有兩方面：壹是當今只有很少的建立高精度立體模型的衛星數據；二是缺少在高差起伏較大地區生成高精度DEM的技術方法。
2.技術難點攻關及作業過程
（1）尋求高分辨率衛星立體像對
本項目要求建立1～5m柵格DEM，目前廣泛使用的SPOT-5衛星的2.5m立體像對不能滿足精度要求。經過調研，除了SAR以外，目前只有美國OrbView衛星立體像對可能制作這樣高精度的DEM。經過壹年多的努力，直到2006年11月份才獲得該衛星數據。OrbView-3衛星是世界上最早提供高分辨率影像的商業衛星之壹。衛星軌道高度470km，回訪周期＜3天，全色波段的波譜範圍為450-900nm，空間分辨率1m。本項目采用了12幅***6個像對的1m分辨率的OrbView衛星影像數據建立立體模型，生成DEM。
（2）軟件平臺
開始試采用VirtuoZo作業，但普通的VirtuoZo全數字測圖系統軟件不支持OrbView衛星影像，經向VirtuoZo供應商要求提供技術援助後，獲得了為西部測圖新開發的可以支持OrbView衛星影像的VirtuoZoSeri軟件的有限使用權。
該項工作還使用了ERDAS、ENVI和PHOTOSHOP等輔助。
（3）三種作業流程方案及對比
高精度DEM是在調查區1：5萬工作DEM和數字地理底圖完成後進行的。由於制作大起伏山區的高精度DEM是壹項探索性工作，所以我們設計了三套方案的工作流程：①從1：5萬地形圖上選擇平面控制點及從1：5萬DEM上確定的高程來校正用RSAT模塊定向OrbView衛星立體像對形成的DEM；②通過自由網平差來校正用RSAT模塊定向Orb?View衛星立體像對建立的DEM，而後再用地形圖上的控制點校正；③無控制點，根據衛星軌道參數，通過自由網平差用RSAT模塊定向OrbView衛星立體像對建立DEM，如圖1?2所示。
圖1?2 建立1：1萬DEM工作流程的三種方案
在執行“方案壹”的作業過程中，定向中誤差非常大，最大定向中誤差達17.852m。究其原因是控制點本身誤差太大，所以在參與定向時也不能控制住。分析影響控制點精度的主要因素有以下幾點：①柵格地形圖誤差，控制點是在糾正後的1：5萬柵格地圖上讀取的，1：5萬柵格圖的壹個像素尺度為約4m，現要制作1m柵格的DEM，所以其精度相對較低；盡管已經對1：5萬地圖采取逐格網糾正，也會有較大誤差；作為地理控制的地圖資料與影像資料的時間間隔超過20年，在該強風化地區，地形地貌會有壹定變化，不容易選擇同名點。②地形變化誤差，調查區屬於高山峽谷地形，難以找到比較固定的參考地形，基本上都是通過河流來選擇控制點，由於水面季節性變動及強烈沖刷等原因，20年來河流的邊線或形狀發生了較大變化。③兩種坐標系統轉換誤差及DEM誤差，雖然每幅都有自己的轉換參數，但仍存在不同橢球系統之間的轉換差，從國家地理信息中心提供的DEM讀取控制點高程，該DEM格網間隔為25m，相對1：1萬工作，誤差太大。
後執行方案二，先用立體像對，通過數字攝影測量的自由網平差方法，制作壹套正射影像（DOM），利用影像本身的經緯度，通過坐標轉換和移位，使地形圖和生成的DOM的位置相關，並參照該地區的ASTER影像圖尋找柵格圖和影像的同名點，讀取所選控制點的54平面坐標。再將控制點的54坐標轉換為80坐標，把80坐標的控制點與已制作完成的1：5萬80坐標的DEM進行套合，讀取控制點的高程數據。這樣雖然確定了控制點，但由於上述地形圖與影像資料時間差太大和特殊地形，獲取的成果精度仍不合格。對控制點分析結果表明，控制點參與定向後，殘差比沒有控制點參與的要大得多，引入控制點作業會加大作業區的內部誤差。
因此，最終采用方案3-主要使用衛星的軌道參數來控制。
（4）提高DEM精度的方法
本項目采取以下解決辦法：①在糾正地形圖時采取逐點（每個格網點都參與）二次多項式糾正法，盡量減少糾正誤差；②該高山峽谷地區在地形圖和影像圖上選取控制點，難度均很大，後來以該地區的ASTER彩色影像輔助參照選點，並在控制點套合DEM讀取控制點高程信息時，盡量將所有控制點對應的DEM處放到最大，以減少人為選擇平面控制點誤差；③創建完立體模型後在顯示立體工具欄下可以看見生成的立體影像，但由於地形高差太大，在測圖模塊下不能顯示立體；此外，創建的立體模型不能編輯DEM，但可以自動匹配DEM，也可以生成正射影像。對這些問題，均與協作方聯合攻關，最後所有軟、硬件問題都壹壹得到解決。
（5）圖像處理
ETM、SPOT、ASTER、CBERS-2各類衛星數據的圖像處理，包括多光譜合成、數據融合、鑲嵌、幾何校正與圖像配準工作，主要在ENVI、PCI和PHOTOSHOP平臺上進行。
在獲取高精度DEM以前，地面分辨率≤1m的高分辨率圖像的校正是基於1：5萬DEM的，所以其絕對精度只有1：5萬。1：1萬高精度正射影像及各時相影像之間的精確配準是滑坡及地質環境定量解譯與監測的基礎與保證。在建立合格的1：1萬DEM後，將已獲取的2004-2007年度QUICKBIRD、ALOS***8個時相的多光譜數據重新進行3、4、2波段合成及與全色波段融合，並全部與OrbView DOM（1個時相）進行圖像對圖像校正、配準，並統壹重采樣成1m分辨率的圖像，至此完成調查區1：1萬9個時相的多光譜正射圖像制作。
（6）人機交互解譯及驗證
人機交互遙感解譯，就是基於滑坡地學原理，在處理合格的解譯基礎上，采用人機交互方法進行解譯，獲取滑坡及地質環境基本信息。解譯主要在MAPGIS、ENVI和PHOTO?SHOP平臺上進行。
1：5萬災害與地質環境解譯以5m分辨率的SPOT-5多光譜正射影像為基礎，同時參照ASTER、ETM及ALOS影像。本區的地質工作程度較低，區內唯壹詳細的資料是1：25萬紮達幅和斯諾烏山幅區域地質圖。但據訪問，由於地形復雜及氣候惡劣等原因，填圖工作未能到達帕裏河流域。本項目遙感解譯，首先參照該圖及文字說明，結合影像特征建立解譯標誌，然後據解譯標誌逐片解譯。初步解譯完成後曾去西藏現場驗證，雖已是6月，但由紮達通往帕裏河調查區需翻越的多座5000m高程以上的埡口，積雪覆蓋太厚，雖雇了當地民工及馬匹，還是未能到達帕裏河流域。由於喜馬拉雅山脈東西兩端氣候雖有較大差別，但地形是基本對稱相似的，所以我們便輾轉到了東端的南迦巴瓦峰山脈，考察了那裏的冰川與泥石流地形與環境。此外又通過訪問當地曾去過帕裏河的水利及地質環境監測站人員了解實地情況，收集了帕裏河的野外照片，並通過附近衛星影像對比解譯來驗證調查區的災害與地質環境情況。野外驗證返回後，再次對全區災害與地質環境進壹步解譯分析。
（7）GIS和空間分析
將以上解譯獲取的基本信息在GIS系統中進行空間分析及計算，包括重點調查區的災害類型、性質及環境分析，災害體位置、形態及規模估算；1：5萬調查區重力侵蝕類型與位置確定、規模計算、危險性評價及與環境關系分析。該項工作主要在MAPGIS、ARC?VIEW和ENVI平臺上進行。
（8）成果精度
1）1：1萬遙感調查。本項目調查區總體地形困難程度應屬最高的三級高山地，但對於局部滑坡而言也有相對較平緩的地形，對多時相滑坡監測，要求有更嚴格的幾何校正及各時相圖像的配準，所以要求中誤差達到1m以內。需要說明的是，這只是重點區範圍內部的相對精度，如表1?2所示。
表1-2 本項目重點區內部1：1萬DEM精度
另需說明的是，項目工作的前壹階段，由於未能獲得建立用於1：1萬調查的高精度DEM的數據源，所以只能先建立1：5萬DEM，相應的重點工作區雖然購買了0.6m分辨率的衛星數據，但校正及配準精度還是1：5萬的，解譯基礎（正射影像、DEM和數字地形圖）也只能是1：5萬精度的。直至2006年12月才重新建立了重點區的高精度DEM及解譯基礎。
2）1：5萬遙感調查。本項目采用的1：5萬DEM由前述三部分組成，境內部分滿足國家測繪標準，境外部分精度難以統計。
1：5萬災害與地質環境解譯以5m分辨率的SPOT-5多光譜正射影像為基礎，同時參照ASTER、ETM及ALOS影像。就地面分辨率而言，足以滿足1：5萬調查的要求。
在圖像處理過程中，主要用滿足國家測繪標準的境內DEM作校正及與地理坐標配準，調查區的SPOT圖像各景季節不同，PAN數據與多光譜時相也不同，加之在高山峽谷地區，故校正及融合難度都很大。經多種方法比較，最終采用了有限元計算處理，最終融合數據校正誤差不超過10個像元。ASTER、ETM及ALOS則與已融合校正的SPOT圖像采用圖像對圖像校正，誤差控制在2個像元內。