環(huán)境一號CCD數(shù)據(jù)評價及應(yīng)用研究

羅慧芬，苗 放，葉成名

（1.成都理工大學(xué) 地球物理學(xué)院，四川 成都 610059；2.成都理工大學(xué) 地球探測與信息技術(shù)教育部重點實驗室，四川 成都 610059）

0 前言

環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報小衛(wèi)星 A、B（HJ－1A／1B）是我國“環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報小衛(wèi)星星座”三顆衛(wèi)星中的兩顆光學(xué)衛(wèi)星，另外一顆為合成孔徑雷達(dá)小衛(wèi)星（HJ－1C）。2008年9月6日成功發(fā)射了HJ－1A／1B小衛(wèi)星，并于2009年3月30日正式交付使用。HJ－1衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品由環(huán)境保護(hù)部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心獲取和提供各級衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品以及輔助數(shù)據(jù)。

遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量和應(yīng)用效果評價在遙感技術(shù)的應(yīng)用中具有重要的作用。目前，國內(nèi)、外學(xué)者對遙感圖像質(zhì)量評價進(jìn)行了深入研究，如趙書河等［1］對中巴資源一號數(shù)據(jù)質(zhì)量和幾何糾正進(jìn)行了評價；湯君友等［2］對“航天清華一號”小衛(wèi)星數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行了評價；張霞等［3］對中巴資源一號紅外光譜掃描儀的四個波段在信噪比、地面分辨力、清晰度、輻射精度和反差五個指標(biāo)進(jìn)行了全面的質(zhì)量評價；馬德敏［4］對高光譜圖像數(shù)據(jù)定量化評價的多種評估參數(shù)進(jìn)行了歸納，并提出了選擇評估參數(shù)的知道原則；王鴻南等［5］對圖像清晰度評價方法進(jìn)行了研究；王欽軍等［6］對IRS－P6衛(wèi)星LISS3遙感數(shù)據(jù)從輻射精度、清晰度、信息量、信噪比、幾何精度、地面分辨率六個數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標(biāo)進(jìn)行了評價，并將LISS3與TM圖像進(jìn)行了對比分析；周雨霽［7］采用輻射精度、信息量、清晰度、信噪比等指標(biāo)對Hyperion高光譜圖像質(zhì)量進(jìn)行了評價。綜上所述，遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量和應(yīng)用效果評價得到了有效的發(fā)展。

為了促進(jìn)對HJ－1A／1B的CCD圖像數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，作者在本文選用當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量主要評價指標(biāo)，對HJ－1B－CCD圖像質(zhì)量進(jìn)行評價并且選擇出研究區(qū)的最優(yōu)波段組合，將其應(yīng)用于土地利用分類，最后對分類精度做出分析，從而為以后的工作提出參考建議。

1 數(shù)據(jù)說明及研究區(qū)

1.1 HJ－1A／1B基本參數(shù)

HJ－1A星搭載了CCD相機和超光譜成像儀（HSI），HJ－1B星搭載了CCD相機和紅外相機（IRS）。在HJ－1A衛(wèi)星和HJ－1B衛(wèi)星上均裝載兩臺CCD相機，設(shè)計原理完全相同，以星下點對稱放置，平分視場，并行觀測，單臺CCD相機的地面寬幅為360km，聯(lián)合完成對地面幅寬度為700km，地面像元分辨率為30m，四個譜段的推掃式成像，波譜范圍在0.43μm～0.9μm之間，適用于大范圍中尺度的監(jiān)測［8～10］。HJ－1A／1B－CCD數(shù)據(jù)的四個波段的光譜設(shè)置基本與美國Landsat、法國SPOT以及中巴資源衛(wèi)星CBERS等衛(wèi)星類似。

1.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)介紹

以覆蓋瀘沽湖地區(qū)的一景HJ－1B－CCD數(shù)據(jù)為研究數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)編號為：HJ1B－CCD2－14－84－20090521－L20000116154）。這景數(shù)據(jù)范圍主要為四川西南部和云南東北地區(qū)，如圖1所示，該景數(shù)據(jù)的獲取時間為2009－05－21，像元大小為15 593×13 983，數(shù)據(jù)量為831MB，存儲格式為TIF，無云，圖像整體目視效果較好。

2 CCD數(shù)據(jù)質(zhì)量評價

2.1 圖像灰度層次

圖像直方圖可以反映圖像灰度層次的豐富程度，圖像的直方圖是表達(dá)圖像灰度級分布的概率統(tǒng)計，灰度值的高、低反映了地物輻射量的大小，直方圖的分布范圍反映了圖像信息的豐富程度。對研究區(qū)的HJ－1B－CCD數(shù)據(jù)各個波段進(jìn)行統(tǒng)計，下頁圖2為Band1～Band4的直方圖。從Band1～Band4直方圖中可以看出，灰度值動態(tài)范圍由大到小為：Band3＞Band4＞Band1＞Band2。

2.2 圖像信息量

作者在研究中選擇均值、標(biāo)準(zhǔn)差和信息熵三個指標(biāo)，對研究區(qū)HJ－1B－CCD圖像的信息量進(jìn)行了統(tǒng)計分析。其中，圖像標(biāo)準(zhǔn)差反映圖像灰度相對于灰度平均值的離散情況和圖像信息量大小，標(biāo)準(zhǔn)差值越大，圖像反差越大，地物識別能力越強，其公式為式（1）。

表1 HJ－1－A／B CCD衛(wèi)星主要載荷參數(shù)Tab.1 The satellite main payload parameters of HJ－1－A／B CCD

圖1 HJ－1B－CCD數(shù)據(jù)4波段、3波段、2波段假彩色合成圖像Fig.1 Band4，3，2false color composite image of HJ－1B－CCD

圖2 Band1～Band4直方圖Fig.2 Histograms of Band1～Band4

其中 A和B表示圖像的行列號；DN（i，j）表示每一個像元的像元值；是影像的平均灰度值。

信息熵可以用來衡量圖像信息的豐富程度，熵值的大小反映圖像所包含信息量的多少［11］。通過計算各個波段的信息熵客觀評價圖像信息量的多少。圖像的信息熵越大，表明圖像質(zhì)量越好，包含的信息程度越豐富。根據(jù)Shannon信息論，信息熵計算公式為式（2）。

其中 pi為每個像元值在整幅圖像中的概率；N為圖像的灰度級別。

表2 波段信息量統(tǒng)計表Tab.2 Band statistics information

從表2統(tǒng)計的各項指標(biāo)中可以看出，標(biāo)準(zhǔn)差由大到小是Band4＞Band3＞Band1＞Band2；信息熵的順序是Band3＞Band4＞Band1＞Band2，這說明波段3和波段4包含的信息量較大。波段3的信息熵最大，信息豐富；波段4的標(biāo)準(zhǔn)差值最大，說明其圖像灰度反差大，識別地物能力較強。

2.3 波段間相關(guān)性

由于傳感器的波段設(shè)置和地物的反射率等因素，圖像的波段之間具有一定的相關(guān)性，協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)就是定量表示這種相關(guān)程度的統(tǒng)計量，反映波段信息冗余程度。波段間的相關(guān)系數(shù)越小，表明各波段圖像數(shù)據(jù)的獨立性越高，信息的冗余程度越?。?1、12］。波段間的相關(guān)系數(shù)計算公式為式（3）。

其中 A和B分別是圖像行列號；F（xi，yi）和G（xi，yi）分別是兩幅影像i行j列對的D N值；和分別為兩幅影像的均值。

根據(jù)公式計算實驗數(shù)據(jù)HJ－1B－CCD的各波段之間相關(guān)性，結(jié)果如表3所示。從表3中可以看出，波段4與波段1、波段2、波段3的相關(guān)系數(shù)都較低。波段1與波段2之間的相關(guān)性最高，兩者之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.983 0；波段4和波段3之間的相關(guān)系數(shù)最小。在選擇波段進(jìn)行研究時，波段4和波段3是必選波段。

表3 波段間相關(guān)性Tab.3 The correlation coefficients between different band images

2.4 圖像條紋

利用線性拉伸2%對圖像進(jìn)行顯示，如圖3所示。從圖3中可以看出，波段1、波段2都存在一定的條紋，尤其波段1最為嚴(yán)重；波段3、波段4基本無條紋，圖像質(zhì)量較好。

3 HJ－1A／1B－CCD在土地利用分類的應(yīng)用

從以上分析得出，研究區(qū)HJ－1B－CCD圖像的波段431組合信息量最大，為最佳波段組合。作者在文中利用波段431組合進(jìn)行土地利用分類研究，研究區(qū)的土地利用類型包括湖泊、草海、林地、草地和耕地。利用ENVI軟件，選擇最大似然分類法和最小距離分類法對數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分類。為了得到理想的分類效果，作者在分類后進(jìn)行了處理，分類疊加、聚類統(tǒng)計和過濾分析等，得到最終的分類結(jié)果圖，如圖4所示。

圖像分類精度評價利用ENVI軟件中的混淆矩陣模塊進(jìn)行驗證，借助于2.5m的SPOT全色波段影像和Google earth中的高分辨影像選取樣本點進(jìn)行評價，得出兩種分類方法的總體精度，同時得出Kappa系數(shù)，結(jié)果如下頁表4所示。

表4 分類精度Tab.4 Classification accuracy

從分類結(jié)果的總體精度和Kappa系數(shù)可以看出，兩種分類方法的分類精度都比較理想，說明HJ－1B－CCD數(shù)據(jù)能夠滿足土地利用分類的要求。

4 結(jié)論

HJ－1A／1B星是我國首次發(fā)射的環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報衛(wèi)星。作者在本文中從圖像灰度層次、信息量和波段相關(guān)性三個方面對圖像質(zhì)量進(jìn)行分析和評價，得出結(jié)論是：波段431組合的信息量最大，各種地物在影像中較清楚，易于遙感解譯；原始影像中波段1、波段2、波段3有明顯的條紋。在去除條紋的基礎(chǔ)上，使用HJ－1B－CCD波段431組合進(jìn)行土地利用分類應(yīng)用評價，研究結(jié)果表明，HJ－1B－CCD可以滿足土地利用分類要求。隨著對HJ－1A／1B數(shù)據(jù)的不斷升入研究，其將會更廣泛地應(yīng)用于國土資源監(jiān)測等領(lǐng)域中。

［1］趙書河，馮學(xué)智.中巴資源一號衛(wèi)星南京幅數(shù)據(jù)質(zhì)量與幾何糾正評價［J］.遙感技術(shù)與應(yīng)用，2000，15（3）：170.

［2］湯君友，趙銳.“航天清華一號”微小衛(wèi)星數(shù)據(jù)質(zhì)量評價［J］.遙感技術(shù)與應(yīng)用，2001，16（4）：264.

［3］張霞，張兵，趙永超，等.中巴地球資源一號衛(wèi)星多光譜掃描圖像質(zhì)量評價［J］.中國圖象圖形學(xué)報，2002，7（6）：581.

［4］馬德敏.高光譜圖像質(zhì)量評價［J］.紅外月刊，2004（7）：18.

［5］王鴻南，鐘文，汪靜.圖像清晰度評價方法研究［J］.中國圖象圖形學(xué)報，2004，9（7）828.

［6］王欽軍，田慶久.IRS－P6衛(wèi)星LISS3圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量評價［J］.地理與地理信息科學(xué)，2007，23（3）：11.

［7］周雨霽，田慶久.EO－1Hyperion高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量評價［J］.地球信息科學(xué)，2008，10（5）：678.

［8］環(huán)境保護(hù)部環(huán)境衛(wèi)星中心籌備辦公室.“環(huán)境一號”A／B衛(wèi)星數(shù)據(jù)接收情況介紹 ［Z］.2008.

［9］李傳榮，唐伶俐，胡堅，等.HJ－1光學(xué)衛(wèi)星遙感應(yīng)用前景分析［J］.國土資源遙感，2008，（3）：1.

［10］李傳榮，賈媛媛，胡堅，等.HJ－1光學(xué)衛(wèi)星應(yīng)用潛力［J］.科技導(dǎo)報，2008，26（13）：57.

［11］李小文.遙感原理與應(yīng)用［M］.北京：科學(xué)出版社，2008.

［12］趙英時.遙感應(yīng)用分析原理與方法［M］.北京：科學(xué)出版社，2004.