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    HSV 與 Gram-Schmidt 影像融合方法比較分析

    2020-11-05 05:24:02王小標(biāo)茍勝國
    綠色科技 2020年18期
    關(guān)鍵詞:融合評價

    王小標(biāo),茍勝國,徐 鵬,邵 瀚

    (中國電建集團(tuán)貴陽勘測設(shè)計研究院有限公司,貴州 貴陽 550081)

    1 引言

    為獲得多源遙感數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢信息,采用遙感數(shù)據(jù)融合方法將多源遙感數(shù)據(jù)中光譜信息、空間分辨率和時間分辨率信息進(jìn)行運算處理,得到聚各種優(yōu)勢信息于一體的融合影像,比未經(jīng)融合原始影像具有更豐富的波譜、空間和時間等特征[1~3]。融合影像不僅具有低分辨率的多源時空信息,還具有高分辨率的高空間信息,是許多研究地學(xué)應(yīng)用的基礎(chǔ),故研究人員和從業(yè)人員不斷鉆研開發(fā)先進(jìn)的融合技術(shù)與方法,以提高融合技術(shù)的處理性能和融合后影像的高準(zhǔn)確性[4~7]。地學(xué)研究是一門跨領(lǐng)域跨學(xué)科的交叉研究,因需求不同,景觀的復(fù)雜性,輸入數(shù)據(jù)集的時間和光譜信息變化,使得多源遙感數(shù)據(jù)是地學(xué)研究中不可或缺的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),采用像元級的多源遙感數(shù)據(jù)融合方法對比分析應(yīng)用研究是具有理論和現(xiàn)實意義的[8~10]。

    2 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

    數(shù)據(jù)采用2014年354天 path=120,raw=38,多光譜空間分辨率為30 m,全色波段為15 m,重訪周期 16 d的Landsat 8 OLI影像,來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(www.giscloud.cn)。實驗區(qū)位于江蘇省南京市的江寧區(qū)(圖 1),區(qū)域內(nèi)土地利用類型多元化,地物類型豐富的特點適合進(jìn)行影像融合實驗。

    實驗選用了第 2、3、4 波段作為多光譜(圖 2),用第 8 波段作為全色波段,具體參數(shù)見表 1,其中多光譜已經(jīng)過 FLAASH 大氣校正。

    3 實驗方法

    HSV 變換是一種先將RGB遙感影像數(shù)據(jù)變換到HSV空間,用高分辨率遙感影像替代顏色亮度值波段,采用重采樣的方法將強(qiáng)度、色度和飽和度重采樣到高分辨率影像像元大小,然后將融合后影像再變換回到RGB顏色空間的圖像融合方法[11]。

    圖1 研究區(qū)

    圖2 實驗數(shù)據(jù)(a:多光譜RGB 真彩色 b:全色波段)

    表1 實驗數(shù)據(jù)參數(shù)

    Gram-Schmidt 變換是統(tǒng)計學(xué)中一種經(jīng)常采用的多維線性正交變換,采用Gram-Schmidt變換對高光譜遙感影像多波段數(shù)據(jù)進(jìn)行正交化處理,可以消除冗余信息[12]。首先,以低空間分辨率遙感影像為基礎(chǔ),模擬出一個波段全色影像。其次,把模擬出的全色波段當(dāng)作Gram-Schmidt變換的第一分量對低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行Gram-Schmidt變換。隨后,將高空間分辨率的全色波段替換Gram-Schmidt變換后的第一個分量。最后,對替換后的數(shù)據(jù)集采用Gram-Schmidt逆變換,實現(xiàn)低空間分辨率遙感影像與高空間分辨率全色波段融合[13~15]。

    4 實驗結(jié)果

    兩種方法的融合結(jié)果(圖 3),不同地物的融合結(jié)果(圖 4)。

    (a)HSV 方法融合結(jié)果 (b)Gram-Schmidt 方法融合結(jié)果)

    5 結(jié)果評價

    5.1 定性分析

    從圖 2、3 中可知,HSV 融合結(jié)果的顏色比Gram-Schmidt 結(jié)果的顏色更加艷麗, 且與自然真彩色合成的影像效果更加接近,HSV 融合結(jié)果的解像力要略高于Gram-Schmidt 融合結(jié)果的解像力。同時 HSV 融合結(jié)果的細(xì)節(jié)信息在不同地類中比Gram-Schmidt 更加清晰。

    5.2 定量分析

    定量評價選取評價指標(biāo)進(jìn)行評價,評價指標(biāo)采用灰度平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)[16]對影像融合結(jié)果進(jìn)行定量分析。其中,均值和相關(guān)系數(shù)用來衡量光譜信息的保真度;標(biāo)準(zhǔn)差用來評價高頻信息的融合情況。評價指標(biāo)描述如下。

    圖4 不同類型地物融合結(jié)果

    (1)灰度平均值。該指標(biāo)用于評價融合后影像平均亮度值,通常采用融合后影像均值與對應(yīng)原始影像進(jìn)行比較,用于評價融合后影像的光譜保真度。

    (2)標(biāo)準(zhǔn)差。該指標(biāo)用于評價融合后影像像元灰度值相對于平均值的離散情況,用于反映融合后影像的細(xì)節(jié)變化情況。

    (3)相關(guān)系數(shù)。該指標(biāo)用于評價融合后遙感影像與原始多波段遙感數(shù)據(jù)、全色波動之間相似程度,與前者比較的相關(guān)系數(shù)反映光譜保持性能,與后者比較的相關(guān)系數(shù)反映空間細(xì)節(jié)的變化程度(表2)。

    表2 定量評價結(jié)果

    從表2 中可知,Gram-Schmidt 融合結(jié)果均值變化較小,基本與原圖像一致,而 HSV 融合結(jié)果均值變化較大。表現(xiàn)為 HSV 的平均值亮度高于 Gram-Schmidt,但后者的光譜保真性優(yōu)于前者。從標(biāo)準(zhǔn)差來看,Gram-Schmidt 融合結(jié)果均比 HSV 結(jié)果大,前者對空間高頻信息細(xì)節(jié)增加量大,清晰度越好。變換后 Gram-Schmidt 融合結(jié)果的相關(guān)系數(shù)優(yōu)于 HSV,好于原始影像,但 HSV 的融合結(jié)果的相關(guān)性低于原始影像。

    6 結(jié)論

    綜合定性和定量評價結(jié)果可知,Gram-Schmidt 融合方法更好地體現(xiàn)多光譜影像空間信息,使多光譜影像信息在空間上更為豐富。同時,與原始圖像的相關(guān)系數(shù)較高,具有很好的光譜保持性。HSV 融合方法的平均亮度高于 Gram-Schmidt,更能顯現(xiàn)影像的細(xì)節(jié)信息及紋理特征。因此,根據(jù)具體的需求選擇合理的融合方法更具有現(xiàn)實性與可行性。

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