基于ERDAS IMAGINE軟件的谷歌地球影像融合方法研究

王峰潔　宋彩民

摘要：谷歌地球影像具有高時(shí)效性、高空間分辨率等特點(diǎn)。但經(jīng)過(guò)處理后的谷歌地球影像光譜分辨率較差。在林業(yè)實(shí)際工作中，出于經(jīng)費(fèi)等因素的考慮，遙感影像的空間分辨率普遍不高。本文利用ERDAS IMAGINE遙感處理軟件，將下載后的谷歌地球影像與實(shí)際工作中的低空間分辨率、光譜分辨率較好的遙感影像進(jìn)行融合處理，再對(duì)不同融合方法的效果進(jìn)行對(duì)比分析，從而為谷歌地球影像在林業(yè)生產(chǎn)、林業(yè)調(diào)查等工作中的應(yīng)用提供了參考。

關(guān)鍵詞：ERDAS IMAGINE；谷歌地球；遙感影像；影像融合

中圖分類(lèi)號(hào)： TP751 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A DOI編號(hào)： 10.14025/j.cnki.jlny.2017.24.075

谷歌地球（Google Earth）是一款Google公司開(kāi)發(fā)的虛擬地球儀軟件， 其把航天遙感圖像、航空照相和GIS布置在一個(gè)地球的三維模型上。用戶(hù)可以通過(guò)自己電腦上的客戶(hù)端軟件，免費(fèi)瀏覽全球各地的高清晰度衛(wèi)星圖片[1]。從谷歌地球可獲取免費(fèi)的高分辨率影像數(shù)據(jù)源，可以提供不同分辨率的影像，分辨率最高可達(dá)0.15米。但由于這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)事先的處理，已經(jīng)明顯失去光譜和色彩信息，難以滿(mǎn)足遙感制圖需求。通過(guò)將中、低分辨率、多光譜數(shù)據(jù)與谷歌地球高分辨率影像進(jìn)行圖像融合，圖像融合[2]是指把兩個(gè)或兩個(gè)以上的傳感器獲取的某個(gè)研究地區(qū)的遙感圖像或圖像序列信息加以綜合，并生成新的有關(guān)這個(gè)研究地區(qū)解釋的信息處理的過(guò)程。綜合兩種影像的優(yōu)勢(shì)，從而產(chǎn)生色彩信息豐富并達(dá)到高空間分辨率的融合影像，對(duì)于林業(yè)實(shí)際生產(chǎn)具有十分重要的意義。

本文利用Erdas Imagine9.1遙感圖像處理軟件所提供的幾種融合方法，將空間分辨率為0.5米的谷歌地球遙感數(shù)據(jù)作為高分辨率圖像，空間分辨率為10米的SPOT5多光譜圖像作為高光譜圖像，對(duì)兩幅圖像進(jìn)行了融合實(shí)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)融合實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，希望能夠找到谷歌地球圖像與SPOT5多光譜圖像融合的最佳方法，從而為林業(yè)生產(chǎn)提供高空間、高光譜、便于解譯的最佳數(shù)據(jù)。

1 研究方法

以長(zhǎng)春市凈月經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)為研究區(qū)域，研究區(qū)域位于長(zhǎng)春市區(qū)東南部，區(qū)域面積478.7平方公里，轄玉潭、新湖、新立城三個(gè)整建制鎮(zhèn)、凈月、永興兩個(gè)街道辦事處和凈月潭國(guó)家森林公園、新立城水庫(kù)、汽車(chē)文化園，常住人口近40萬(wàn)人。著力建設(shè)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與人口、環(huán)境、資源協(xié)調(diào)發(fā)展的長(zhǎng)春東南部生態(tài)新城。

通過(guò)使用谷歌衛(wèi)星地圖下載器獲取的遙感圖像，得到的是JPG格式的圖片，沒(méi)有坐標(biāo)與投影信息，需要進(jìn)行遙感圖像間的圖像配準(zhǔn)。研究區(qū)域的多光譜圖像為墨卡托投影，西安80坐標(biāo)系。通過(guò)在Erdas Imagine9.1遙感圖像處理軟件中，以多光譜圖像作為基準(zhǔn)圖像，對(duì)谷歌地球影像進(jìn)行配準(zhǔn)，從而使谷歌地球影像達(dá)到幾何校正的目的。在圖像配準(zhǔn)時(shí)，只有將不同空間分辨率的圖像精確地進(jìn)行配準(zhǔn)，才可能得到滿(mǎn)意的融合結(jié)果[3]。圖像配準(zhǔn)后，谷歌地球影像的坐標(biāo)系和投影與多光譜圖像一致，為后期的兩幅圖像之間的圖像融合實(shí)驗(yàn)做好了準(zhǔn)備。

本次利用ERDAS9.1軟件所提供的幾種融合方法，對(duì)谷歌地球影像和多光譜影像進(jìn)行了融合操作。對(duì)融合后的結(jié)果從定性分析和定量分析兩個(gè)方面進(jìn)行了評(píng)價(jià)。采用波段均值和標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)指標(biāo)對(duì)融合結(jié)果分別進(jìn)行了定量評(píng)價(jià)[4-5]。本次融合實(shí)驗(yàn)所采用的融合方法有主成分變換、IHS變換[6]、乘積法、比值變換[7]、高通濾波法。

2 結(jié)果與分析

利用Erdas Imagine9.1遙感處理軟件將兩幅圖像進(jìn)行融合，原谷歌地球影像及融合后的圖像（見(jiàn)圖1～圖6）。

2.1 定性分析

從融合后的圖像上可以看出，在顏色方面主成分變換、乘積法、比值變換和高通濾波這四種融合方法，谷歌地球圖像融合后的圖像的整體顏色與SPOT5的多光譜影像很接近，而IHS變換融合后的谷歌地球圖像的光譜顏色與原多光譜圖像的顏色差異很大。高通濾波融合后的影像的不同地物色調(diào)飽和度之間差異不明顯，肉眼很難進(jìn)行區(qū)分。主成分變換、乘積法和比值變換這三種融合方法，使融合后的影像顏色信息和原多光譜圖像的顏色信息更為接近。

2.2 定量分析

對(duì)于融合后圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)，僅利用肉眼進(jìn)行定性的分析，缺乏合理性，存在一定的主觀(guān)性。因此，需要對(duì)融合后的圖像進(jìn)行定量分析，本次利用ENVI5.3軟件來(lái)分別計(jì)算原谷歌地球影像及各幅融合圖像的灰度平均值、標(biāo)準(zhǔn)差。融合后的圖像灰度均值如果與原圖像的灰度均值接近，則表明融合后圖像同原圖像的亮度越接近，該融合方法的光譜保真性越好。標(biāo)準(zhǔn)差是指一幅圖像各像元的灰度值與灰度平均值的分散程度。標(biāo)準(zhǔn)差值越大，表明該幅圖像不同地物的反差越大，越利于判讀和識(shí)別。圖像定量分析各項(xiàng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)值，見(jiàn)表1。

由表1可以看出，比值變換融合后的圖像的灰度均值明顯變小，也就是說(shuō)該方法融合后的圖像整體亮度偏暗。其余融合方法都會(huì)使融合后的圖像灰度均值變大，即圖像整體變亮，其中乘積法融合后的圖像灰度均值為128.49，在灰度亮度為256級(jí)的融合后圖像上亮度較為適中，亮度效果最好，其次為高通濾波和主成分變換融合方法。在圖像標(biāo)準(zhǔn)差方面，主成分變換和比值變換融合后的圖像的標(biāo)準(zhǔn)差明顯比原谷歌地球影像變小，說(shuō)明各像元的灰度值與灰度平均值的分散程度較小，各像元灰度值較為集中，不同地物在影像上反差小，不利于判讀。而乘積法、IHS變換和高通濾波融合方法的標(biāo)準(zhǔn)差都比原谷歌地球影像明顯提高，特別是乘積法和IHS變換融合法的標(biāo)準(zhǔn)方差值都在60以上，標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值增幅明顯。

3 結(jié)論

融合后的圖像，從肉眼去看，主成分變換、乘積法和比值變換融合法這三種方法融合后的圖像顏色與原多光譜圖像顏色相近。

在定量分析方面，綜合考慮融合后圖像的灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差兩項(xiàng)指標(biāo)，乘積法融合后的圖像各項(xiàng)指標(biāo)最為理想，亮度適中，不同地物之間反差明顯。

由于谷歌地球影像的數(shù)據(jù)源不同，所以不同地區(qū)、不同時(shí)期的影像融合結(jié)果也有可能不同，希望通過(guò)以上的分析能為以后類(lèi)似的研究提供參考與借鑒。

參考文獻(xiàn)

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[3]黨安榮，王曉棟，陳曉峰，等.ERDAS IMAGINE遙感圖像處理方法[M].北京：清華大學(xué)出版社，2003，107-108.

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[6]周麗雅.遙感影像融合及質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[D].鄭州：中國(guó)人民解放軍信息工程大學(xué)，2006：17-25.

[7]薛重生，張志，董玉森，等.地學(xué)遙感概論[M].武漢：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)出版社，2011：91-95.

作者簡(jiǎn)介：王峰潔，碩士，工程師，研究方向：林業(yè)管理。endprint