資源三號衛(wèi)星影像融合方法的比較與評價(jià)

潘 鑫，楊英寶，張竹林，劉會芬

（1. 中國科學(xué)院 南京地理與湖泊研究所，江蘇 南京 210008；2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3. 河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 210098）

資源三號衛(wèi)星影像融合方法的比較與評價(jià)

潘 鑫1,2，楊英寶3，張竹林3，劉會芬3

（1. 中國科學(xué)院 南京地理與湖泊研究所，江蘇 南京 210008；2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3. 河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 210098）

針對建筑物密集的城區(qū)、自然景觀的農(nóng)村和混合景觀的城郊3種區(qū)域，采用HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt和小波融合5種融合方法，將ZY-3多光譜和全色影像進(jìn)行像素級融合，使融合后的圖像在提高空間分辨率的同時盡量保留光譜信息。從空間信息和光譜信息的角度對融合結(jié)果進(jìn)行定量評價(jià)，輔以定性分析，得到適合不同區(qū)域ZY-3影像的圖像融合方法。

ZY-3；影像融合；比較評價(jià)

資源三號（ZY-3）衛(wèi)星是我國首顆民用高分辨率光學(xué)傳輸型立體測圖衛(wèi)星[1]。徐文等研究了ZY-3三線陣相機(jī)輻射質(zhì)量[2]和衛(wèi)星三線陣影像幾何質(zhì)量[3]；李德仁等研究了資源三號衛(wèi)星在軌幾何定標(biāo)及精度評估[4]；耿蕾蕾等進(jìn)行了資源三號衛(wèi)星圖像影像特征匹配方法的研究[5]。本文選取HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt和小波融合，對建筑物密集的城區(qū)、自然景觀為主的農(nóng)村和混合景觀的城郊3種區(qū)域的融合效果在空間和光譜特性上進(jìn)行評價(jià)，分析得出每種區(qū)域最合適的圖像融合方法。

1 圖像融合預(yù)處理

1.1 幾何糾正

本研究采用的數(shù)據(jù)源為2012-02-19 10：50南京部分地區(qū)ZY-3衛(wèi)星全色和多光譜影像，云量為5%，滿足光學(xué)遙感影像處理的要求。選取建筑物密集的城區(qū)、自然景觀為主的農(nóng)村和混合景觀的城郊等3種類型為試驗(yàn)區(qū)。首先依照全色影像，對多光譜影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)，每對影像均勻布設(shè)30個左右的控制點(diǎn)，保證控制點(diǎn)RMS在0．4以下。對配準(zhǔn)后的多光譜影像進(jìn)行重采樣，保證全色影像和重采樣后多光譜影像分辨率一致。

1.2 融合波段組合優(yōu)化

本文的融合方法中PCA、Gram-Schmidt和小波變換不受波段數(shù)目的限制，可實(shí)現(xiàn)所有多光譜波段與全色波段的融合。但Brovey變換和HIS變換只能對多光譜的3個波段進(jìn)行融合，所以有必要進(jìn)行遙感影像的統(tǒng)計(jì)特征分析[6]，確定最佳組合波段。

本文以多光譜影像不同波段組合的最佳指數(shù)（OIF），輔以影像的熵作為波段組合的定量依據(jù)。結(jié)合多光譜影像不同波段組合的假彩色合成效果，確定原始波段的最佳組合方案

1）熵。ZY-3 影像量化等級為16 bit，ZY-3影像的熵H可表示為：

式中，H為波段的熵；Pi為灰度值等于i的像素?cái)?shù)與圖像總像素?cái)?shù)之比。圖像熵是表示其各個灰度級比特?cái)?shù)的統(tǒng)計(jì)平均值。熵越大,說明該波段的信息量相對豐富。

2）OIF。美國Chavez等提出了最佳指數(shù)的概念，其表達(dá)式為：

式中，Si為第i波段的方差；Ri,j為i、j兩波段的相關(guān)系數(shù)。它是在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，選擇標(biāo)準(zhǔn)差大、相關(guān)性小的數(shù)據(jù)。OIF越大，則該組合波段信息量越大。

對城區(qū)、農(nóng)村和城郊3種研究區(qū)域的 ZY-3影像計(jì)算其統(tǒng)計(jì)特征，結(jié)果如表1、2。由OIF和熵，得到3個地區(qū)定量的最優(yōu)組合是波段4、3、1。

結(jié)合實(shí)際觀察，對ZY-3原始圖像多光譜波段進(jìn)行不同波段組合的假彩色合成，波段組合4、3、1的視覺效果最好。以波段4、3、1為三種區(qū)域ZY-3衛(wèi)星圖像融合的最佳組合。

表1 多光譜圖像不同波段組合的OIF

2 圖像融合

2.1 融合效果

本文使用HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt（GS）和小波變換[7-9]，對經(jīng)預(yù)處理的3個研究區(qū)域ZY-3全色和多光譜影像進(jìn)行融合處理，結(jié)果見圖1～3。

圖1 城區(qū)不同融合方法效果

2.2 融合效果分析

2.2.1 定量評價(jià)指標(biāo)

1）以空間信息為標(biāo)準(zhǔn)的評價(jià)。

①均值。圖像均值反映圖像的平均亮度。融合前后圖像各波段像素灰度值的變化程度越小，則光譜信息保持越好。

②信息熵。圖像信息熵衡量圖像細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力。融合圖像熵值越大，則圖像信息量越大。

③平均梯度。它反映了圖像微小細(xì)節(jié)反差變化速率，即圖像多維方向上的密度變化速率，表征圖像的相對清晰程度?？啥x為：

式中，ΔIx、ΔIy分別為x和y方向上的差分；n為圖像大小。平均梯度越大，則圖像清晰度越高，融合會有效改善圖像清晰度。

2）以光譜信息為標(biāo)準(zhǔn)的評價(jià)。

相關(guān)系數(shù)反映融合前后兩幅圖像光譜特征的相似程度，即與源圖像相比，融合圖像的光譜特性是否發(fā)生變化。此值越大，則光譜信息保持越多，融合效果越好。其定義如下：

圖2 城郊不同方法融合效果圖

圖3 農(nóng)村不同方法融合效果圖

式中，M、N分別為影像的行、列總數(shù)；F（xi，yi）、A（xi，yi）分別是坐標(biāo)為（xi，yi）的像元在融合圖像和源圖像的亮度值；f和a分別是融合圖像和源圖像的均值[10]。

2.2.2 融合效果分析與評價(jià)

由于HIS融合后，灰度等級為8 bit，其他方法均為16 bit，所以均值只比較原始圖像和其他4融合圖像，HIS只作參考，如表2。

表2 ZY-3影像數(shù)據(jù)經(jīng)不同融合方法所得融合結(jié)果的統(tǒng)計(jì)值

結(jié)合目視比較可得：對于建筑物密集的城區(qū)，PCA、GS融合整體效果最好，GS融合圖像清晰度稍高于PCA；HIS融合清晰度最好，但色彩保真性一般；Brovey融合圖像亮度偏暗，色彩畸變度較大；小波融合色彩保真性最高，清晰度有待提升?？紤]到城區(qū)建筑物密集，建筑物邊緣清晰更利于城區(qū)內(nèi)部的展現(xiàn)，筆者認(rèn)為HIS融合和GS融合更加適合城區(qū)。

對于建筑物和植被混雜的城郊區(qū)域，HIS融合圖像色彩保真表現(xiàn)與PCA、GS類似，圖像清晰度高；Brovey融合圖像亮度偏暗，清晰度最低，色彩畸變度較大；PCA、GS融合色彩豐富，與原始圖像相比色彩相近、清晰度最高，其中GS融合后的圖像信息量、清晰度和色彩逼真度均優(yōu)于PCA；小波融合色彩保真性最好，但清晰度提升不明顯。城郊整體的色彩保真優(yōu)于城區(qū)?？紤]到城郊混合景觀的特點(diǎn)，需要兼顧地物光譜和空間信息，最好的融合方法是GS融合。

對于植被、水體等自然景觀為主的農(nóng)村區(qū)域，PCA融合色彩保真性最好，并且植被邊緣最明顯，適合對植被和非植被區(qū)域進(jìn)行區(qū)分；GS融合和小波融合整體效果中規(guī)中矩；HIS融合整體清晰度最高，但色彩畸變較大；Brovey融合色彩畸變較大，但植被光譜信息保留很好，可用于植被光譜信息的提取?？紤]到農(nóng)村地區(qū)植被居多，PCA融合是最適宜的方法。

[1] 李德仁． 我國第一顆民用三線陣立體測圖衛(wèi)星——資源三號測繪衛(wèi)星[J]．測繪學(xué)報(bào)，2012，41(3)：317-322

[2] 徐文，葛曙樂，龍小祥，等．資源三號衛(wèi)星三線陣相機(jī)輻射質(zhì)量評價(jià)[J]．航天返回與遙感，2012，33(3)：65-73

[3] 徐文，龍小祥，喻文勇，等．資源三號衛(wèi)星三線陣影像幾何質(zhì)量分析[J]． 航天返回與遙感，2012，33(3)：55-63

[4] 李德仁，王密．資源三號衛(wèi)星在軌幾何定標(biāo)及精度評估[J]．航天返回與遙感，2012，33(3)：1-5

[5] 耿蕾蕾，林軍，龍小祥，等．資源三號衛(wèi)星圖像影像特征匹配方法的研究[J]．航天返回與遙感，2012，33(3)：93-97

[6] 譚永生，沈掌泉，賈春燕，等．中高分辨率遙感影像融合研究[J]．遙感技術(shù)與應(yīng)用，2007，22(4)：536-542

[7] 孫蓉樺，郭德方．SPOT5全色與多光譜數(shù)據(jù)融合方法的比較研究[J]．遙感技術(shù)與應(yīng)用，2005，20(3)：366-370

[8] 于海洋，閆柏琨，甘甫平，等．基于Gram-Schmidt變換的高光譜遙感圖像改進(jìn)融合方法[J]．地理與地理信息科學(xué)，2007，23(5)：39-42

[9] 李巍，王蘭霞．基于像素級的SPOT5影像與高分辨率全色影像的融合方法探討[J]．測繪與空間地理信息，2010，33(3):32-35

[10] 李艷芳，程新文，金彪，等． 幾種常見影像融合方法的比較[J]．地理空間信息，2009，7(2)：102-105

P237.3

B

1672-4623（2014）05-0059-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2014.05.021

潘鑫，博士，主要從事遙感數(shù)字圖像處理與定量遙感研究。

2013-10-16。

項(xiàng)目來源：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41271538）。