遥感影像质量分为辐射质量和几何质量，是遥感卫星研制和遥感影像产品应用的连接桥梁。诸如基础测绘、国土资源调查等应用对遥感影像的几何质量都有较高要求。明确遥感影像几何质量是遥感影像发挥经济和社会效益的前提、
在遥感影像几何质量研究方面，美国由国家航天局统一进行组织，有完善的体系和方法。Landsat系列几何质量用定位精度、有效空间分辨率、波段间配准等表达。IKONOS几何性能表示内容有内部和外部定向、空间分辨率、内外方位元素标定等。法国SPOT系列也有较为完善的质量评估体系，几何质量标准包括观测方向的图像定位精度、长度变形、非同型性、多波段配准精度和图像的局部相关性等。国外卫星影像质量评估具有连续性、完整性，并进行交叉验证，但缺乏长时间序列的统计分析。
我国学者对环境一号卫星CCD影像产品(HJCCD)质量进行了相关研究。孙中平等对图像工程质量和影像应用质量进行了研究，表明质量满足需求;罗慧芬等对环境一号卫星B星CCD影像产品(HJ-1B CCD)信息量及其在土地利用上的应用进行了研究，表明数据质量较好;李石华等将环境一号卫星A星CCD影像(HJ-lA CCD) 2级产品几何精度与中巴资源02B星CCD对比，结果表明HJ-1A CCD几何畸变大一些C;刘睿等对HJ CCD 2级产品定位精度与UI,S2005对比，发现其在X,Y方向偏移分别大于300 m - 1 000 m，且不同数据间几何精度变化无规律Cis7;熊文成等对HJ CCD 2级产品定位精度与ETM+对比，发现其定位精度约为1 100 m。总的来说，我国学者对HJ CCD产品辐射质量的研究较多，但仅以几何定位误差对几何质量进行评估。
基于以上原因，本文对HJ-lA CCD 2级产品几何质量进行研究。首先，构建HJ-lA CCD 2级产品几何质量评估体系;然后，以Google Earth为参考进行几何精度对比分析，以同景数据对各波段进行指标评估和误差分析，以长时间、多纬度序列数据对各指标进行统计分析。结果表明，同景产品4个波段几何精度基本一致;长时间、多纬度数据产品几何定位精度(geometric positioning accuracy, UPA)随时间、纬度变化而随机变化;地面采样距离(groundsample distance, GSD)随时间、纬度变化围绕真实分辨率微小变化;波段配准精度(band registrationaccuracy, BRA)随时间、纬度变化总体趋于稳定。
1 HJ-lA CCD影像2级产品几何质量评估技术体系
HJ-lA搭载两台设计原理相同的多光谱CCD相机(CCDl } CCD2 )，以星下点为中心对称放置。两台相机技术指标一致，研究表明其性能也基本一致哪〕。针对HJ-lA卫星CCD传感器的特点，构建HJ-lA CCD影像2级产品的几何质量评估体系，其总体技术流程如图1所示。
1)几何质量评估指标。提出UPA、USD、BRA三个指标。其中，UPA体现了影像产品地理位置的准确性;USD、BRA分别体现了影像产品的分辨率、多波段合成质量的几何性能。
2)几何质量评估误差分析。针对各指标评估结果进行误差分析。分别利用Spearman分析、相对误差和BRA的标准作为UPA,USD,BRA的误差分析方法。
3)几何质量长期统计与趋势分析。分别统计长时间序列和多纬度序列数据的几何质量，分析各指标随时间、纬度变化的规律。
1.1 几何质量评估指标模型及误差分析方法
1)UPA是影像上地理位置和真实地理位置之间的差异，包括定位大小和定位方向。定位大小定义为:
式中，P是待评价影像目标点坐标;y是参考影像对应检测点坐标;dabs (u)是沿单位矢量“方向的UPA;u为歹j}xy，分别表示沿轨道方向(沿轨)、垂直轨道方向(垂轨)和轨道面方向(轨道面);a " b为矢量a ,b的点乘;}一a}为a的范数;E()为对统计量求数学期望。
定位方向为影像上点位与真实点位连线的方向与沿轨道方向的夹角B为:
利用Spearman分析对UPA结果进行误差分析。Spearman分析是控制点选取准确性的一种定量表示ys}，定义为:
式中，:、为Spearman排列相关系数;、为控制点个数;r;(i=1,2,w,n)为二方向误差u按大小升序排列后u对应的序号;、}i=1,2,"..,n)为Y方向误差二按大小升序排列后二对应的序号。
当、X16即学生t分布，若:、的结果小于学生t分布自由度为、、显著水平为100所对应的值，则说明控制点选择准确性很高ys}，即}il'f}评估的真实性较高。
2)GSD是影像一个像元对应的空间距离，对应空间分辨率，受轨道高度、摄影姿态、地形起伏等影响，沿轨道方向和垂直轨道方向的USD并不一致。利用控制点多边形法计算USDo
在待评价影像上选取、个控制点，并记录其行列号(L;,C;)，在参考影像上选取对应同名点，并记录其坐标(X;,Y;)，利用平面薄板重心原理.0，分别计算控制点和同名点所组成的封闭多边形重心}l.o，Lo)、(Xo,Yo)。
计算各控制点到其所组成多边形重心的距离D、，各同名点到其所组成多边形重心的距离Dp，则艺Dp与艺D、的比值即任意方向采样距离R }es oD,}D。和R }es分别为:
将Rres投影到沿轨道方向(沿轨)和垂直轨道方向(垂轨)，即USD。利用相对误差对USD评估结果进行误差分析。HJ-lA CCD影像设计的分辨率为30 m，即沿轨、垂轨的真实分辨率均为30 m，以其为真值，计算USD评估结果的相对误差。
3)BRA是指不同波段CCD相应像元在相机光学系统的像方各波段焦平面处的空间重叠对准，即同一相机焦面不同波段间的图像定位、对齐或重合。
BRA原理如下:确定待评价影像和参考影像的评价区域，利用Moravec算子提取待评价影像和参考影像上的特征点ys}，对特征点按行向、列向进行统计为:
式中，LBRA、CBRA分别为行向和列向的BRA ; DL,△C为各特征点行向、列向的差值;R为分辨率。
利用BRA的标准对BRA的评估结果进行误差分析。BRA反映了波段间变形的一致性，直接影响图像的分类精度、镶嵌精度。一般要求同一焦面中的BRA优于0.2像元，不同焦面的BRA优于0.3像元。
1.2几何质量评估长期统计与趋势分析
1)基于时间的长期统计与趋势分析。选择经纬度一致但时间不同的多个时期影像产品(以月为单位)，统计处于不同时间的影像产品几何质量评估结果，以各指标评估结果随时间的变化趋势图分析各指标随时间变化而变化的规律。
2)基于地理纬度的长期统计与趋势分析。选择中心经度一致但纬度不同的同时期多景影像产品，统计处于不同纬度时影像产品的几何质量评估结果，以各指标评估结果随纬度的变化趋势图分析各指标随纬度变化而变化的规律。
2结果与分析
2.1几何质量评估指标结果及误差分析
本文所用数据为从中国资源卫星应用中心下载的一景武汉地区2013年8月13日HJ-lA CCD2的2级产品，即经过系统几何校正的产品。用于参照的真实地理位置为Google Earth地理坐标，GoogleEarth该区域的数据来源为SP()T6数据，多光谱分辨率为6 m，全色分辨率为1.5 m，定位精度为10m。在数据的4个波段和Google Earth上分别选取25个控制点和对应同名点，控制点均匀分布在整幅影像上。经实验表明，当地形平缓时，控制点分布对结果影响不大;当地形起伏较大时，控制点分布对结果影响较大，因此控制点要均匀分布在整幅影像上。
1)UPA。计算4个波段的UPA，其结果如表1所示。可以知道，该产品4个波段的UPA评估结果基本一致。轨道面UPA约为370 m，几何定位方向约为150，即产品上的控制点在Google Earth参考点的西南方向，则沿轨道方向的定位精度应为357m，与表1中的计算结果相符。
对表1中的定位精度评估结果进行Spearman分析，结果如表2所示，N表示控制点个数;临界值表示在学生t分布中自由度为N、显著水平为100的临界值;S值表示Spearman系数。可以知道，Spearman系数均小于临界值，即评估结果真实。
Spearman分析是对UPA真实性的一种检验方式。目前，对UPA真实性的检验方式主要为控制点和同名点残差分布图。表1中第1波段的控制点和同名点残差分布如图2所示，图中横轴和纵轴分别表示X坐标和Y坐标，三角符号点为控制点，星号点为同名点，对应点之间的连线表示残差。可以知道，残差分布图可以直观地对UPA真实性进行描述，但无法定量准确描述。Spearman分析与其相比，不直观，但可以定量表示。
1)计算USD，并进行误差分析，其结果如表3所示。可以知道，该产品4个波段USD评估结果基本一致。沿轨道方向USD约为31.6 m，相对误差5.400;垂直轨道方向USD约为29.7 m，相对误差1000
2)计算BRA如表4所示。影像的1/2,2/3,3/4波段的BRA均小于0.2像元。
2.2几何质量评估长期统计与趋势分析
1)基于时间的长期统计与趋势分析。以Google Earth为地理参考，评估数据为山东东营地区2009-2010年间的HJ-lA CCDl影像2级产品。Google Earth该区域的数据来源为SP()T6数据，多光谱分辨率为6 m，全色分辨率为1.5 m，定位精度为10 m。选择云覆盖量小于30%的产品，以月为单位，每月一景，共14景。
对上述数据按时间统计流程进行统计和质量评估，其结果如图3所示，图中横坐标均表示时间，前4位为年份，后两位为月份，纵坐标为各指标评估结果。UPA随时间变化的随机性很大，无明显的变化趋势，轨道面UPA均值为412.1 m0 USD随时间的变化在真实分辨率上下微小波动，说明在2009一2010年间，USD随时间变化保持一定稳定性，沿轨道方向和垂直轨道方向USD均值分别为30.5 m,29.1 m，对应相对误差为3.800、5.400。行向、列向的BRA都小于0.09像元，总体趋势随时间变化趋于稳定。
2)基于纬度的长期统计与趋势分析。以Google Earth为地理参考，用于评估的数据为2013年12月，中心经度为1140，云覆盖量小于3000，中心纬度从26.610}-38.43。的5景HJ-lA CCDl影像2级产品。对上述数据按纬度统计流程进行统计和质量评估，其结果如图4所示，图中横坐标均表示纬度，纵坐标为各指标评估结果。UPA随纬度变化随机变化，轨道面UPA均值620 m0 USD围绕真实分辨率微小变化，沿轨道方向和垂直轨道方向USD均值分别为31.9 m}29.1 m，对应相对误差为600,5.40o0BRA均小于0.035像元，且总体随纬度变化较为稳定。
3结束语
针对HJ-lA CCD影像2级产品进行几何质量研究，提出了系统的几何质量评估体系。以GoogleEarth为地理参考，用同景产品对各指标进行评估和误差分析。由于某些特殊原因，Google Earth某些地区的地理坐标存在一些误差。今后，将对其他地理参考的质量评估、几何精校正产品的几何质量评估进行深人研究。
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