高分辨率遙感影像融合方法應(yīng)用研究

□李淑琴 □李 華 □賈俊紅（河南省遙感測繪院）

高分辨率遙感影像融合方法應(yīng)用研究

□李淑琴 □李 華 □賈俊紅（河南省遙感測繪院）

介紹對高分辨率遙感影像的不同融合方法，同時(shí)從遙感影像光譜特征的分析入手找到顏色偏差的原因,然后分別利用傳統(tǒng)的和改進(jìn)的方法進(jìn)行了融合試驗(yàn),從而找到對新型高分辨率遙感影像融合的最佳方法。

高分辨率;QuickBird;顏色差異;影像融合

1.緒論

多源遙感圖像數(shù)據(jù)融合是將同一地區(qū)所獲得的不同的遙感影像所包含的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行空間配準(zhǔn)，并采用一定的算法重新生成一組新的信息或者新的圖像的過程。在實(shí)際應(yīng)用中，不同的遙感數(shù)據(jù)具有不同光譜特性和不同的空間分辨率，如果能將它們各自的優(yōu)勢綜合起來，就可以達(dá)到圖像信息上的互補(bǔ)，這樣不僅可以擴(kuò)大各自圖像的應(yīng)用范圍，而且大大提高了遙感影像判讀的精度和可靠性、節(jié)省數(shù)據(jù)獲取的成本。

2.數(shù)據(jù)融合原理

對不同遙感器獲取的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可分為影像的空間配準(zhǔn)和影像融合兩部分。影像的空間配準(zhǔn)是遙感影像融合的前提，是把其中一幅做為參考影像，對另一張圖像進(jìn)行校正；影像融合是將空間配準(zhǔn)的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行合成。

3.數(shù)據(jù)源與預(yù)處理

3.1 遙感數(shù)據(jù)是用遙感器探測來自地表的電磁波，通過采樣及量化后獲得的數(shù)字化數(shù)據(jù)。目前能供作土地利用更新調(diào)查遙感數(shù)據(jù)的有IKONOS、QuickBird和Spot5三種高分辨率的數(shù)據(jù)。

3.2 融合前的數(shù)據(jù)預(yù)處理

預(yù)處理：主要包括遙感影像的大氣校正、幾何糾正、輻射校正及空間配準(zhǔn)。

3.2.1 大氣訂正、幾何糾正及輻射校正的目的主要在于去除透視收縮、陰影、疊掩等地形因素以及天氣變化、衛(wèi)星擾動(dòng)、大氣散射等隨機(jī)因素對成像結(jié)果一致性的影響；

3.2.2 影像空間配準(zhǔn)的目的在于消除由不同傳感器得到的影像在拍攝角度、分辨率及時(shí)相等諸多方面的不同。

4.常用融合方法和數(shù)據(jù)融合

4.1 常用數(shù)據(jù)融合方法

4.1.1 加法：一般適用于山區(qū)效果比較好的影像，雖然此方法不限制波段數(shù)的運(yùn)算，但需要考慮抑制強(qiáng)相關(guān)性，避免運(yùn)算時(shí)產(chǎn)生過多的突變色塊和過強(qiáng)的局部反差而影響影像的判讀性。此法的融合影像可以是多通道的。

4.1.2 PCA法融合：對多光譜圖像的所有波段都適用，獲得的影像包括了多光譜特征和原始影像的空間分辨率，融合后的影像能夠很好地保留原始影像的高頻信息，而且融合后的影像更加清晰的表現(xiàn)了地貌的細(xì)部特征，也更加豐富了光譜信息，同時(shí)也可以提高分類制圖的精度和目視判讀的效果。

4.1.3 Brovey轉(zhuǎn)換法：由于它只是對影像進(jìn)行顏色歸一化簡單處理，所以獲得的融合影像比較全面的保留了原始影像的色彩信息，影像相對比較清晰，內(nèi)容也比較豐富。用此法獲得的融合影像有助于提取地物邊界和地面信息。

但是長期的行政推動(dòng)、單打獨(dú)斗、辦社會(huì)負(fù)擔(dān)，讓農(nóng)場存在思想保守、體制僵化、機(jī)制不活、負(fù)擔(dān)沉重等問題。如何解決問題輕裝上陣，回歸到企業(yè)屬性，讓農(nóng)場在新時(shí)代的大背景下健康發(fā)展，成為農(nóng)場面對的新課題。在中央、省委加快推進(jìn)農(nóng)墾改革的大背景下，依安搶抓機(jī)遇，不等不靠，作為墾區(qū)改革首批試點(diǎn)單位，通過思想發(fā)動(dòng)和實(shí)施改革，加快了公司化改革進(jìn)程，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的更好發(fā)展。

4.1.4 HIS變換法：這種方法獲得的融合影像與原始影像不僅有相同的飽和度和色度，同時(shí)又有很高的空間分辨率，影像看起來比較清晰，容易判讀。但是由于不同波段信息數(shù)據(jù)具有不同的光譜特征曲線，因此這種方法改變了原始的光譜特征，光譜失真也比較大，而且多光譜圖像的波段數(shù)也有所限制必須為3。

4.1.5 加權(quán)融合法：此方法簡單易行。線性加權(quán)法雖然概念簡單，計(jì)算量小，影像的紋理信息表現(xiàn)明顯，也適合實(shí)時(shí)處理,但是缺點(diǎn)是較大限度扭曲了多光譜數(shù)據(jù)的光譜信息，融合后的圖像包含很強(qiáng)的噪聲；特別是當(dāng)融合圖像的灰度不一致時(shí)，所拼接圖像的拼接痕跡就會(huì)更加明顯，視覺效果不是太理想。

4.1.6 Pansharp融合法：該算法所得到的全色影像的紋理信息比較突出，并最大限度的保持多光譜信息，特別是對于高分辨率影像，具有融合影像紋理清晰，操作簡單，色彩豐富等優(yōu)點(diǎn)。

4.2 數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)

一般在項(xiàng)目中，需要針對已知數(shù)據(jù)的情況，對多種算法的效果進(jìn)行比較評價(jià)，選擇相對最優(yōu)的算法進(jìn)行融合處理。主要采用以下幾種方法：全色影像、配準(zhǔn)后的多光譜影像、PanSharpen融合方法影像、RGBFUSE融合方法影像、BROVEY配合方法影像、PCA配合方法影像、Gram-Schmidt變換融合方法影像。

4.3 融合后處理

融合后影像灰階較窄，亮度偏低、可采用色彩平衡、線性拉伸、色度、亮度對比度、以及飽和度和明度調(diào)整等方法進(jìn)行色調(diào)調(diào)整。色調(diào)調(diào)整時(shí)應(yīng)針對側(cè)重點(diǎn)不同，應(yīng)用目的不同，以便進(jìn)行變化分析，使用于變化信息提取時(shí)影像色調(diào)調(diào)整側(cè)重于保留多光譜影像的光譜信息和全色影像的紋理細(xì)節(jié)；一般側(cè)重于圖面視覺效果時(shí)主要用于作制圖背景的融合影像的色調(diào)調(diào)整，去除雜色保證整體反差。調(diào)色前后的影像比較如圖1、圖2所示。

圖1 調(diào)色前影像

圖2 調(diào)色后影像

4.4 融合結(jié)果分析比較

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Pansharp變換和 Gram-Schmidt變換在QuickBird影像融合時(shí)不僅能增加空間信息而且還能較好地保持原多光譜波段的光譜信息。尤其以Pansharp變換法對高分辨率QuickBird影像的融合效果最好。

PCA融合結(jié)果的清晰度相對較差。

而Brovey方法雖然能夠提高融合影像的清晰度，但存在不同地物表現(xiàn)不同的光譜扭曲現(xiàn)象。

4.5 高分辨率遙感影像融合存在的問題及改進(jìn)措施

4.5.1 遙感數(shù)據(jù)融合存在問題

遙感影像數(shù)據(jù)融合還是一門很不成熟的技術(shù)，有待于進(jìn)一步解決的關(guān)鍵問題有：空間模型的立體配準(zhǔn)；統(tǒng)一數(shù)學(xué)融合模型的建立；提高可信度與精確度；提高數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的時(shí)間和精度；原始多光譜影像的顏色與融合影像相比較顏色偏差較大；數(shù)據(jù)源和操作者水平?jīng)Q定了融合的質(zhì)量，不同的數(shù)據(jù)源和不同操作者都有可能導(dǎo)致不同的融合結(jié)果。

4.5.2 相關(guān)改進(jìn)措施

4.5.2.1 Gram-schmidt變換法

該變換法類似于主成分分析(PCA)，它是對多維影像或矩陣進(jìn)行正交變換,原始影像多光譜波段之間的相關(guān)性得以消除，Gram-schmidt變換后所產(chǎn)生的各分量的信息量沒有太大差別,而且各分量是以正交的形式出現(xiàn),這樣PC1中信息過分集中的現(xiàn)象可以相對緩解；而PCA變換后對各主成分之間的信息進(jìn)行了重新分布,信息量最多的是第一主成分,其他主成分的信息含量依次減少。

4.5.2.2 PCI9.0中的PANSHARP模塊

該方法是利用最小方差技術(shù)對參與融合波段進(jìn)行融合，它自動(dòng)化程度相對較高，因?yàn)樗菍斎氲乃胁ǘ芜M(jìn)行了一系列的統(tǒng)計(jì)運(yùn)算并且以此來消除融合結(jié)果對數(shù)據(jù)集的依賴性，它同樣是利用最小方差原理調(diào)整單個(gè)波段的灰度分布以減少融合結(jié)果的顏色偏差。利用該方法進(jìn)行融合除了需要輸入待融合的MS和PAN外,還需輸入至少一個(gè)參考波段,融合結(jié)果的質(zhì)量受參考波段的制約。表1是一些常見衛(wèi)星參考波段。

表1 不同衛(wèi)星的相應(yīng)參考波段表

5.結(jié)語

現(xiàn)代遙感技術(shù)正處在及時(shí)、快速提供對地觀測海量遙感數(shù)據(jù)的新時(shí)期，高空間分辨率的彩色影像也逐漸成為大比例尺制圖、城市規(guī)劃、地圖更新、森林資源調(diào)查和保護(hù)、農(nóng)業(yè)以及動(dòng)態(tài)監(jiān)測等領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)源,也因此需要更加有效的影像融合技術(shù)來生成面向不同應(yīng)用的高分辨率遙感影像。

2012-05-23