基于港口船舶識(shí)別的高分二號(hào)衛(wèi)星遙感影像融合方法比較

趙益智，朱海天，李修楠，楊勁松，陳 鵬*

(1.自然資源部第二海洋研究所，浙江 杭州 310012; 2.衛(wèi)星海洋環(huán)境動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310012; 3.國(guó)家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心，北京 100081)

0 引言

影像融合是衛(wèi)星遙感技術(shù)中的一種圖像處理方法，通過(guò)特定算法將來(lái)源于同質(zhì)或不同質(zhì)傳感器的多幅影像合成一幅信息更準(zhǔn)確、更全面的融合影像[1]，常用的方法有：強(qiáng)度-色度-飽和度(Intensity-Hue-Saturation,IHS)變換，Brovey變換(Brovey Transform，BT)，簡(jiǎn)單均值變換、施密特正交變換法(Gram-Schmidt，GS)和ESRI全色銳化變換等。這些融合方法均屬于像元級(jí)融合，即對(duì)影像進(jìn)行像素層級(jí)的處理[2]，其中，IHS變換是將多光譜影像表示成強(qiáng)度、色度和飽和度三個(gè)分量[3- 4]；BT是將多光譜各波段影像進(jìn)行歸一化后，再和高分辨率全色影像進(jìn)行波段運(yùn)算[5- 6]；簡(jiǎn)單均值變換法是計(jì)算多光譜影像紅、綠、藍(lán)波段灰度值與全色影像灰度值的均值[7]；GS變換是對(duì)多光譜影像多維數(shù)據(jù)進(jìn)行正交化處理，消除冗余信息并構(gòu)建各波段之間的相關(guān)性[8]；ESRI全色銳化變換通過(guò)多光譜波段的光譜靈敏度曲線與全色波段的重疊程度獲取權(quán)重值，使用加權(quán)平均和附加的近紅外波段創(chuàng)建全色銳化的輸出波段，獲取融合影像[7]。

高分二號(hào)衛(wèi)星(GF-2)是我國(guó)自主研發(fā)的光學(xué)遙感衛(wèi)星，可獲得多光譜影像(分辨率為4 m)和單波段全色影像(分辨率為1 m)[9]。肖昶 等[10]針對(duì)兩種影像開(kāi)展了多種融合方法的比較，發(fā)現(xiàn)GS變換的效果最優(yōu)，融合影像的清晰度和銳化程度較高。

船舶為海洋經(jīng)濟(jì)、軍事活動(dòng)的重要工具，其遙感影像識(shí)別在民生、軍事等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。相較于海上船舶遙感影像，港口船舶影像中由于存在大量建筑物、集裝箱、碼頭等紋理或光譜特征與船舶相似的地物，識(shí)別難度較大。本文比較了IHS變換、BT、簡(jiǎn)單均值變換、GS變換和ESRI全色銳化變化5種方法對(duì)高分二號(hào)衛(wèi)星2種遙感影像的融合效果，通過(guò)定性和定量評(píng)價(jià)篩選出最優(yōu)的港口船舶影像融合方法。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

從中國(guó)海洋衛(wèi)星數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)(https:// osdds.nsoas.org.cn/#/)下載越南峴港和我國(guó)寧波舟山港高分二號(hào)衛(wèi)星遙感影像各1幅，均為L(zhǎng)1A級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，由PMS2傳感器獲取，均包含4 m分辨率的多光譜影像和1 m分辨率的全色影像，其中峴港數(shù)據(jù)產(chǎn)品的時(shí)間為2015年8月4日，寧波舟山港數(shù)據(jù)產(chǎn)品的時(shí)間為2020年8月23日。

2 研究方法

2.1 融合方法

采用IHS變換、BT、ESRI全色銳化變換、簡(jiǎn)單均值變換和GS變換對(duì)高分二號(hào)多光譜影像和全色影像進(jìn)行融合[4,11]，處理的主要步驟如下：

(1)結(jié)合數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)數(shù)據(jù)，對(duì)影像進(jìn)行傾斜改正和投影差改正，將影像重采樣成正射影像。

(2)對(duì)正射校正后的全色和多光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)，以ArcGIS為處理平臺(tái)，對(duì)配準(zhǔn)后的全色和多光譜影像進(jìn)行融合處理，獲取融合影像。

2.2 質(zhì)量評(píng)價(jià)

2.2.1 定性評(píng)價(jià)

從細(xì)節(jié)特征、輪廓特征、光譜特征3個(gè)方面對(duì)影像融合的效果進(jìn)行目視判讀，其中細(xì)節(jié)特征指船只的清晰程度；輪廓特征指船只輪廓是否明顯、可辨，邊緣是否存在鋸齒；光譜特征指融合影像的色彩、亮度等與原始多光譜影像的差異[12-13]。

2.2.2 定量評(píng)價(jià)

通過(guò)均值、標(biāo)準(zhǔn)差、平均梯度、信息熵、均方根誤差、峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似性7個(gè)定量指標(biāo)[13-15](表1)對(duì)融合影像的光譜保真度、信息量提升度、清晰度3個(gè)特征進(jìn)行評(píng)價(jià)[16]。

表1 定量評(píng)價(jià)指標(biāo)Tab.1 Quantitative evaluation indexes

定性評(píng)價(jià)簡(jiǎn)單、快速，但受限于觀察人員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)；定量評(píng)價(jià)通過(guò)數(shù)值高低精確反映方法的優(yōu)劣，但有時(shí)會(huì)與人眼觀察結(jié)果不相符，有時(shí)部分指標(biāo)如均方根誤差、峰值信噪比等，對(duì)不同圖像表征差異較大，存在不穩(wěn)定性[17-18]。因此，在影像融合效果評(píng)價(jià)時(shí)應(yīng)綜合定性評(píng)價(jià)和定量評(píng)價(jià)的結(jié)果。

3 結(jié)果及分析

3.1 定性評(píng)價(jià)

5種融合方法獲得的峴港和寧波舟山港船舶影像的融合效果，分別如圖1和圖2所示，針對(duì)單個(gè)船舶(以峴港某船為例)的影像融合效果，如圖3所示。

圖1 峴港船舶融合影像對(duì)比Fig.1 Comparison of ship fusion images in Da Nang

圖2 寧波舟山港船舶融合影像對(duì)比Fig.2 Comparison of ship fusion images in Ningbo Zhoushan Port

圖3 船舶融合影像對(duì)比Fig.3 Comparison of ship fusion images

與原始多光譜影像相比，5種融合方法對(duì)船只細(xì)節(jié)特征以及輪廓特征的表達(dá)均有所提升，其中IHS變換(圖1c，2c和3c)、BT(圖1d，2d和3d)和GS變換(圖1g，2g和3g)3種方法的融合影像整體清晰度較高，船只輪廓明顯，但I(xiàn)HS變換和BT的船只輪廓邊緣均存在鋸齒。

各方法的融合影像與原始多光譜影像相比在色彩上均存在一定差異，其中ESRI全色銳化變換(圖1e 和2e)和GS變換(圖1g和2g)與原始多光譜影像較接近，IHS變換(圖1c和2c)和BT(圖1d和2d)與原始多光譜影像的差異較大。在圖像整體亮度方面，除簡(jiǎn)單均值變換外，其余各方法的融合影像均與原始多光譜影像接近。

綜合定性評(píng)價(jià)可知，在5種融合方法中，GS變換融合影像的清晰度、船只細(xì)節(jié)和輪廓等方面較原始多光譜影像有大幅提升，色彩保真和整體亮度方面與原始多光譜影像接近。

3.2 定量評(píng)價(jià)

各融合影像定量評(píng)價(jià)結(jié)果如表2所示。

表2 峴港及寧波舟山港船舶融合影像定量評(píng)價(jià)Tab.2 Quantitive evaluation of ship fusion images in Da Nang and Ningbo Zhoushan Port

比較各融合影像的均值發(fā)現(xiàn)，對(duì)于峴港影像，IHS變換、ESRI全色銳化變換、簡(jiǎn)單均值變換及GS變換四種方法的均值與原始多光譜影像相差不大，其中最接近的為簡(jiǎn)單均值變換。對(duì)于寧波舟山港影像，GS變換的均值與原始多光譜影像均值最接近，其次為BT(表2)。均值體現(xiàn)圖像的整體亮度，均值過(guò)大導(dǎo)致影像曝光過(guò)度，過(guò)小導(dǎo)致圖像昏暗，均不利于船舶識(shí)別[14]。

標(biāo)準(zhǔn)差表示圖像灰度與灰度均值的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差的值越大，影像所含信息量越豐富[13]。從表2可知，峴港各融合影像的標(biāo)準(zhǔn)差的值依次為簡(jiǎn)單均值變換>GS變換>BT>ESRI全色銳化變換>IHS變換，寧波舟山港各融合影像的標(biāo)準(zhǔn)差依次為BT>ESRI全色銳化變換>IHS變換>GS變換>簡(jiǎn)單均值變換。由于不同的地物光譜存在差異，在寧波舟山港影像中除了船只以外存在大量建筑物等干擾地物，而峴港影像中只包含少量建筑物，導(dǎo)致這一指標(biāo)在兩地影像評(píng)價(jià)結(jié)果中差異較大。

平均梯度是反映圖像清晰度的指標(biāo)，值越大，圖像清晰度越高[15]。從表2可知，兩港口融合影像的平均梯度值均為IHS變換>BT>GS變換>ESRI全色銳化變換>簡(jiǎn)單均值變換。5種方法的融合影像平均梯度值總體大于原始多光譜影像，但均小于原始全色影像，其中IHS變換的融合影像清晰度最高。

由表2中信息熵指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，各融合影像的信息熵值多數(shù)大于原始全色與多光譜影像，其中，峴港各融合影像的信息熵值依次為GS變換>簡(jiǎn)單均值變換>IHS變換>BT>ESRI全色銳化變換，寧波舟山港為ESRI全色銳化變換>IHS變換>GS變換>BT>簡(jiǎn)單均值變換。信息熵反映圖像信息量提升度[15]，融合影像的信息熵大于原始全色與多光譜影像，說(shuō)明了融合后圖像所包含的信息較原始圖片有提升，信息更豐富。

均方根誤差反映融合前后影像像元灰度的差異程度,值越小，表示光譜保真度越高，融合效果越好[13]。由表2可知，峴港各融合影像的均方根誤差值依次為GS變換

峰值信噪比是反映融合影像信息量提升度的指標(biāo)，值越大，表示融合影像的質(zhì)量越高[13]。由表2中峰值信噪比指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，峴港各融合影像的峰值信噪比值依次為GS變換>ESRI全色銳化變換>簡(jiǎn)單均值變換>IHS變換>BT，寧波舟山港為GS變換>BT>IHS變換>ESRI全色銳化變換>簡(jiǎn)單均值變換，表明GS變換融合影像從原始影像中獲取的信息最豐富。

結(jié)構(gòu)相似性反映融合影像與原始多光譜影像的像元灰度相似程度[13]。由表2可以發(fā)現(xiàn)，峴港各影像的結(jié)構(gòu)相似性值依次為GS變換>ESRI全色銳化變換>簡(jiǎn)單均值變換>IHS變換>BT，寧波舟山港影像的結(jié)構(gòu)相似性值依次為GS變換>ESRI全色銳化變換>BT>IHS變換>簡(jiǎn)單均值變換。在5種融合方法中，GS變換的光譜保真度最高。

綜上所述，在7個(gè)定量評(píng)價(jià)指標(biāo)中，GS變換在均方根誤差、峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性3個(gè)指標(biāo)中均為最優(yōu)。

3.3 綜合評(píng)價(jià)

定性和定量評(píng)價(jià)結(jié)果均顯示GS變換對(duì)港口船舶的高分二號(hào)衛(wèi)星遙感影像融合效果最佳。在影像清晰度方面，定性評(píng)價(jià)顯示GS融合影像的船只輪廓和細(xì)節(jié)較清晰，定量評(píng)價(jià)指標(biāo)也同樣反映了上述優(yōu)點(diǎn)。在光譜保真度方面， 定性評(píng)價(jià)顯示GS融合影像的亮度和色彩均與原始多光譜影像接近，定量指標(biāo)也反映了其光譜保真度高的特點(diǎn)。

針對(duì)不同地物目標(biāo)的影像融合研究[19- 20]顯示，GS變換在光譜保真和空間信息保持方面均有較好的效果。田青林 等[19]研究了多種面向地質(zhì)應(yīng)用的高分二號(hào)影像融合方法，發(fā)現(xiàn)GS變換在定性、定量評(píng)價(jià)中均具有較好的效果，而B(niǎo)T融合影像的色彩失真明顯。徐鵬 等[20]研究也表明GS變換優(yōu)于BT與IHS變換。

4 結(jié)論

針對(duì)峴港、寧波舟山港兩個(gè)區(qū)域的高分二號(hào)衛(wèi)星影像，使用IHS變換、BT、ESRI全色銳化變換、簡(jiǎn)單均值變換以及GS變換等5種方法進(jìn)行融合試驗(yàn)，開(kāi)展定性和定量評(píng)價(jià)，結(jié)果均顯示GS變換的融合效果最優(yōu)，融合影像具有清晰度高、光譜保真度高、信息豐富等優(yōu)點(diǎn)，可應(yīng)用于港口船舶識(shí)別。