不同輻射校正順序?qū)τ跋袢诤闲Ч瓦b感指數(shù)的影響分析

張斌 劉新星 劉冰 茹曼

不同輻射校正順序?qū)τ跋袢诤闲Ч瓦b感指數(shù)的影響分析

張斌1,2劉新星3,*劉冰1,2茹曼1,2

（1 河南省航空物探遙感中心，鄭州 450053）（2 河南省地質(zhì)局礦產(chǎn)資源勘查中心，鄭州 450016）（3 河北地質(zhì)大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，石家莊 050031）

不同的輻射校正順序會(huì)引起各波段均值變化，進(jìn)而影響影像融合的效果和遙感指數(shù)特征。為選擇適合的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，文章研究比較了PC、NNDiffuse和GS三種影像融合方法在不同輻射校正順序下的效果，并分析了歸一化差異植被指數(shù)（NDVI）和歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI）特征。結(jié)果顯示：不同處理形式下的PC融合影像均呈現(xiàn)失真現(xiàn)象，GS融合影像的光譜保真度均較高，NNDiffuse融合影像在先校正后融合順序下光譜保真度最高；同時(shí)PC融合影像提取的NDVI和MNDWI反映的植被和水體信息效果均較差，而NNDiffuse、GS融合影像提取的以上兩種指數(shù)特征都能有效獲取植被和水體信息，兩者各有優(yōu)勢(shì)。據(jù)此，最佳提取流程為先大氣校正后影像融合，同時(shí)在地物分類和水體信息提取方面應(yīng)用NNdiffuse融合方法，而在植被信息提取方面應(yīng)用GS融合方法。

影像融合 輻射校正 光譜保真度 遙感指數(shù) 數(shù)據(jù)預(yù)處理 遙感圖像

0 引言

遙感影像融合能夠?qū)崿F(xiàn)多光譜和全色影像的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，增強(qiáng)影像的解譯能力。更高空間分辨率的影像能夠提升遙感指數(shù)的精度和利用效率[1]。植被指數(shù)作為反映植被長(zhǎng)勢(shì)特征的一個(gè)重要遙感指數(shù)[2]，在生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)[3]、土地利用/覆被變化[4]、作物長(zhǎng)勢(shì)與估產(chǎn)[5]、氣候變化[6]等方面發(fā)揮了重要作用。水體指數(shù)能夠反映地表水時(shí)空特征[7]，揭示水體微細(xì)特征，如懸浮沉積物的分布、水質(zhì)的變化[8]，對(duì)水資源規(guī)劃管理與相關(guān)災(zāi)害監(jiān)測(cè)等具有重要意義[9]。

輻射校正能夠有效消除傳感器、大氣和光照等因素對(duì)地物反射的影響，提高影像數(shù)據(jù)精度。在早期遙感指數(shù)應(yīng)用中，DN值因其預(yù)處理簡(jiǎn)單、計(jì)算方便，常被用來(lái)直接估算地表特征[10]，后來(lái)在定量遙感中更加注重傳感器、大氣的影響而逐漸采用基于輻射定標(biāo)的表觀反射率（TOA）和大氣校正的地表反射率（SR）來(lái)計(jì)算遙感指數(shù)[11-14]，文獻(xiàn)[10-14]這些研究中遙感指數(shù)的計(jì)算大多基于原始多光譜影像獲取，且研究結(jié)果一致表明基于大氣校正的地表反射率影像的植被指數(shù)和水體指數(shù)效果最好。

好的影像融合效果是獲得高質(zhì)量遙感指數(shù)的關(guān)鍵，影像融合效果不僅與融合方法有關(guān)，同時(shí)還受輻射校正先后順序的影響。融合影像的遙感指數(shù)計(jì)算因數(shù)據(jù)預(yù)處理工作量大，對(duì)于如何選取數(shù)據(jù)預(yù)處理流程來(lái)獲得高質(zhì)量的遙感影像和遙感指數(shù)，缺少相關(guān)對(duì)比研究?；诖耍疚囊訪andsat 8 OLI全色和多光譜影像數(shù)據(jù)為例，探討采用PC Spectral Sharpening（PC）、NNDiffuse Pan Sharpening（NNDiffuse）、GS Gram-Schmidt Pan Sharpening（GS）三種融合方法在不同輻射校正順序下的融合影像光譜保真度[15-17]，在融合影像的基礎(chǔ)上選取歸一化差異植被指數(shù)（NDVI）和歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI）兩個(gè)遙感指數(shù)進(jìn)行特征對(duì)比，并分析與原始多光譜遙感指數(shù)的相關(guān)性，為融合影像及遙感指數(shù)在應(yīng)用前的預(yù)處理選擇提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于河南省南陽(yáng)市，地處河南省西南部，主要分布在淅川縣、內(nèi)鄉(xiāng)縣南部、鄧州市西南部，位于32°35′N～33°08′N、111°00′E～111°52′E之間，與陜西省、湖北省相鄰，總面積約2 584 km2。研究區(qū)屬北亞熱帶向暖溫帶過(guò)渡的季風(fēng)性氣候，區(qū)域內(nèi)降水量充沛，年降水量在391.3～1 423.7 mm之間，多年平均降水量為804.3 mm，地域分布不均勻，具有西北多東南少的特點(diǎn)。研究區(qū)屬長(zhǎng)江流域漢江水系，丹江自西北向東南縱貫全境。

1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理流程

數(shù)據(jù)源選取2017年8月9日的Landsat 8 OLI L1TP數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)幾何校正和地形校正，影像無(wú)云層遮蓋，植被生長(zhǎng)茂盛，水體輪廓清晰，數(shù)據(jù)整體質(zhì)量較好。

本文將數(shù)據(jù)預(yù)處理流程（輻射校正與影像融合的過(guò)程）分為3種形式（見(jiàn)圖1）。處理形式1：首先對(duì)原始多光譜和全色影像進(jìn)行基于原始DN值的影像融合，然后進(jìn)行輻射定標(biāo)，最后進(jìn)行大氣校正；處理形式2：首先分別對(duì)原始多光譜和全色影像進(jìn)行輻射定標(biāo)，然后進(jìn)行基于表觀反射率（TOA）的影像融合，最后進(jìn)行大氣校正；處理形式3：首先對(duì)原始多光譜和全色影像進(jìn)行輻射定標(biāo)，然后對(duì)多光譜定標(biāo)影像進(jìn)行大氣校正，最后進(jìn)行基于地表反射率（SR）的影像融合。在融合影像的基礎(chǔ)上分別提取NDVI和MNDWI。

圖1 影像融合與遙感指數(shù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程

1.3 處理方法

1.3.1 影像融合與評(píng)價(jià)

目前，基于ENVI5.3平臺(tái)的融合方法主要有HSV、Brovey、PC、NNDiffuse、GS等，其中HSV、Brovey方法受波段限制，只能采用3個(gè)波段進(jìn)行融合。為保持原始影像完整的光譜信息，本文選取PC、GS、NNDiffuse三種融合方法對(duì)融合影像的光譜保真度進(jìn)行定性與定量評(píng)價(jià)。

定性評(píng)價(jià)是通過(guò)目視判讀對(duì)融合影像的像質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)。定量評(píng)價(jià)則通過(guò)灰度偏差指數(shù)（Gray Variance Index，GVI）[18]和相對(duì)整體維數(shù)綜合誤差（Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthese，ERGAS）[19-20]兩個(gè)指標(biāo)對(duì)多光譜和全色影像融合后的光譜保真度進(jìn)行評(píng)價(jià)，其值越小，光譜保真度越好。

1.3.2 輻射校正

輻射校正是為盡可能消除由傳感器引起的測(cè)量值誤差和大氣因素引起的誤差，該過(guò)程包括輻射定標(biāo)和大氣校正。輻射定標(biāo)指通過(guò)傳感器的定標(biāo)修正圖像像元灰度值，得到輻射亮度值，減小傳感器本身產(chǎn)生的誤差，輻射定標(biāo)公式見(jiàn)式（1）。大氣校正采用MODTRAN4模型的Flaash大氣糾正模塊，將輻射亮度值轉(zhuǎn)化為地表反射率值，有效消除大氣散射、吸收和反射產(chǎn)生的誤差，獲得地物較為準(zhǔn)確的信息[21]。

1.3.3 NDVI與MNDWI計(jì)算

NDVI通過(guò)測(cè)量近紅外（植被強(qiáng)烈反射）和紅光（植被吸收）之間的差異來(lái)量化植被信息，計(jì)算公式見(jiàn)式（2）。MNDWI則是利用綠波段和短波紅外波段之間的差異來(lái)量化水體信息（計(jì)算公式見(jiàn)式（3）），該指數(shù)可以明顯增強(qiáng)水體與建筑物指數(shù)的反差，從而有利于水體信息的準(zhǔn)確提取，同時(shí)在揭示水質(zhì)變化、消除陰影上具有顯著優(yōu)勢(shì)。

2 實(shí)驗(yàn)與分析

2.1 影像融合與輻射校正

3種數(shù)據(jù)處理形式下，基于3種融合方法共獲得9幅影像，如圖2所示。通過(guò)對(duì)圖2進(jìn)行定性分析可知，3種處理形式下融合效果的差異主要表現(xiàn)在水體和植被色調(diào)、城鎮(zhèn)空間紋理特征上。對(duì)于PC融合方法，3幅影像在水體和植被的色調(diào)上均有不同程度的失真現(xiàn)象，其中DN_PC影像在水體色調(diào)上變化較大；TOA_PC影像在植被色調(diào)上變化較大，在城鎮(zhèn)空間紋理特征上表現(xiàn)最好；SR_PC影像在水體和植被色調(diào)上變化較小。對(duì)于NNDiffuse融合方法，TOA_NNDiffuse影像在水體和植被色調(diào)以及城鎮(zhèn)空間紋理特征上效果最差；DN_NNDiffuse影像較好的保持了水體和植被色調(diào)及城鎮(zhèn)空間紋理特征；SR_NNDiffuse影像明顯增強(qiáng)了植被和水體效果且提升了城鎮(zhèn)的空間紋理細(xì)節(jié)。對(duì)于GS融合方法，在3種數(shù)據(jù)處理形式下3幅影像在植被、水體色調(diào)及城鎮(zhèn)空間紋理上無(wú)明顯差異，且能保持較高的融合質(zhì)量。

注：第一行由左至右分別為DN_PC影像、TOA_PC影像、SR_PC影像；第二行由左至右分別為DN_NNDiffuse影像、TOA_NNDiffuse影像、SR_NNDiffuse影像；第三行由左至右分別為DN_GS影像、TOA_GS影像、SR_GS影像

各融合影像的定量分析結(jié)果見(jiàn)表1。3種數(shù)據(jù)處理形式下，同一融合方法的ERGAS值相同，GVI值存在差異。對(duì)于PC融合方法，DN_PC影像GVI值最大，TOA_PC影像其次，SR_PC影像GVI值最小，其值分別為8.272、8.268、8.243，即先融合后大氣校正影像的GVI值比先大氣校正后融合的要大；NNDiffuse融合方法與PC融合方法具有相同的特點(diǎn)，其中TOA_NNDiffuse影像GVI值最大，其次是DN_NNDiffuse影像，SR_NNDiffuse影像GVI值最小，其值分別為8.391、8.272、7.606；對(duì)于GS融合方法，先大氣校正后融合的影像的GVI值比先融合后大氣校正的要大，其中SR_GS影像GVI值最大，為8.239，DN_GS影像和TOA_GS影像GVI值相同，為8.227。上述結(jié)果表明：對(duì)于PC和NNDiffuse融合方法，先融合后大氣校正比先大氣校正后融合更容易引起融合影像的光譜失真；對(duì)于GS融合方法，則是先大氣校正后融合比先融合后大氣校正更容易引起融合影像的光譜失真。結(jié)合定性與定量分析，在各處理形式下，GS融合影像效果整體表現(xiàn)較好，PC融合影像效果整體表現(xiàn)較差，NNDiffuse融合影像效果受處理形式不同影響較大，其中SR_NNDiffuse影像融合效果最好，TOA_NNDiffuse影像融合效果最差。

表1 Landsat 8融合影像定量分析結(jié)果

Tab.1 Fusion quantitative evaluation of Landsat 8

2.2 NDVI特征分析

3種處理形式下影像的NDVI結(jié)果如圖3～4所示。其中，由基于PC融合方法的3種處理結(jié)果可以看出：僅西北部、中東部和西南部的高山區(qū)植被信息高亮顯示，而低山區(qū)和東部耕地植被的灰度值較低，未能真實(shí)反映植被分布情況；同時(shí)部分水體被誤當(dāng)作植被而高亮顯示，對(duì)應(yīng)圖4（a）灰度值的占比情況可以看出水體區(qū)的灰度值未形成波峰。

基于NNDiffuse融合方法的3種處理結(jié)果，能夠較好的反映整體植被覆蓋情況，并能有效的“抑制”水體信息（水體呈黑色），對(duì)應(yīng)圖4（b）可見(jiàn)有明顯的小波峰，峰值在0以下，符合NDVI中水體灰度值分布情況；同時(shí)3幅NDVI圖像在水體區(qū)出現(xiàn)不少“椒鹽噪聲”，且分布位置不同，說(shuō)明該融合影像雖能夠有效提取NDVI，但3種處理形式表現(xiàn)不夠穩(wěn)定，均有不同程度的水體信息被誤提取。

基于GS融合方法的3種處理結(jié)果同樣能夠較好反映整體植被覆蓋情況，圖像特征無(wú)明顯差別。對(duì)應(yīng)圖4（c）可以看出，3幅融合影像NDVI灰度值較為接近，灰度值范圍更接近[–1,1]，即無(wú)論輻射校正的先后順序，GS融合影像的NDVI更穩(wěn)定；小波峰的峰值小于圖4（b），也說(shuō)明對(duì)抑制水體“椒鹽噪聲”的效果要優(yōu)于NNDiffuse融合影像的NDVI。

為進(jìn)一步分析融合后的NDVI變化情況，從NDVI上隨機(jī)選取了2 850個(gè)樣點(diǎn)分別統(tǒng)計(jì)灰度值，并對(duì)3種處理形式的融合影像NDVI值與原始影像NDVI值進(jìn)行相關(guān)性分析，線性擬合結(jié)果見(jiàn)圖5。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，在3種處理形式下，3幅PC融合影像NDVI值與原始影像NDVI值的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.230、0.017、0.332，說(shuō)明PC融合影像NDVI值與原始影像NDVI值相關(guān)性弱，即無(wú)論輻射校正的先后順序，其NDVI均不適合作為指標(biāo)參與定量計(jì)算；3幅NNDiffuse和3幅GS融合影像NDVI值與原始影像NDVI值的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.970、0.975、0.975，0.975、0.975、0.980，相關(guān)系數(shù)均較高。

圖3 三種不同處理形式的植被指數(shù)結(jié)果

圖4 NDVI灰度值占比曲線

圖5（d）～（i）可以看出，GS和NNDiffuse融合影像NDVI與原始影像NDVI的擬合度均較高，其中SR_GS影像NDVI與原始影像NDVI之間的判定系數(shù)2最大為0.96，說(shuō)明自變量SR_GS影像NDVI值可以解釋96%的原始影像NDVI值的變化。3幅NNDiffuse融合影像NDVI與原始影像NDVI的判定系數(shù)2也達(dá)到了0.94以上，故GS和NNDiffuse融合方法在3種處理形式下的NDVI均有較好效果，考慮NDVI獲取的穩(wěn)定性和可靠性，建議選用基于GS的融合方法先大氣校正后融合的順序獲取NDVI。

圖5 各融合影像與原始影像NDVI值的線性擬合

2.3 MNDWI特征分析

3種處理形式下影像的MNDWI結(jié)果如圖6～7所示。由基于PC融合方法的3種處理結(jié)果可以看出水體提取的效果均較差，對(duì)應(yīng)圖7（a）未反映出水體信息的波峰。由基于NNDiffuse和GS融合方法的3種處理結(jié)果可以看出湖面與河流輪廓清晰，對(duì)應(yīng)圖7（b）和圖7（c）在[0.25,1]之間均存在一個(gè)小的波峰，反映出了水體的灰度值占比情況，說(shuō)明無(wú)論輻射校正的先后順序，二者均能夠達(dá)到增強(qiáng)水體的效果，其中GS融合影像MNDWI值的穩(wěn)定性更高。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，3種處理形式下，3幅PC融合影像MNDWI值與原始影像MNDWI值的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.2、0.458、0.640，說(shuō)明PC融合影像MNDWI與原始影像的MNDWI相關(guān)性弱；3幅NNDiffuse融合影像MNDWI值與原始影像MNDWI值的相關(guān)系數(shù)分別為0.970、0.970、0.975，GS融合影像MNDWI值與原始影像MNDWI值的相關(guān)性系數(shù)相同，均為0.975。對(duì)融合影像與原始影像的MNDWI值進(jìn)行線性擬合，結(jié)果見(jiàn)圖8。由圖8（f）和圖8（g）～（i）可以看出，SR_NNDiffuse影像、3幅GS融合影像與原始影像MNDWI擬合度最高，其判定系數(shù)2均達(dá)到0.95，但從擬合直線的斜率和截距看，SR_NNDiffuse影像與3幅GS融合影像相比，斜率和截距最小，說(shuō)明SR_NNDiffuse影像MNDWI值與原始影像MNDWI值之間的差距最小。

圖6 三種不同處理形式的水體指數(shù)提取結(jié)果

圖7 MNDWI灰度值占比曲線

圖8 各融合影像與原始影像MNDWI值的線性擬合

3 結(jié)束語(yǔ)

前人基于不同輻射校正水平僅研究了原始影像的NDVI變化，未對(duì)融合影像及其NDVI和MNDWI特征進(jìn)行細(xì)致的研究。本文基于原始DN值的影像融合、表觀反射率的影像融合和地表反射率的影像融合3種數(shù)據(jù)處理形式，對(duì)比研究影像融合效果和NDVI、MNDWI變化特征，結(jié)論如下：3種數(shù)據(jù)處理形式下以基于地表反射率（SR）的影像融合順序得到的影像，在保持植被、水體和城鎮(zhèn)空間紋理特征上總體效果最好，提取的NDVI、MNDWI反映植被覆蓋與水體輪廓效果最好，但不同的融合方法，其融合效果與NDVI和MNDWI特征也存在差異，其中NNDiffuse融合方法的影像GVI最小，提取的MNDWI與原始影像MNDWI擬合最佳，GS融合方法的影像提取的NDVI與原始影像NDVI擬合最優(yōu)。

根據(jù)此次對(duì)Landsat-8的預(yù)處理流程的實(shí)驗(yàn)研究，在實(shí)際的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作中，對(duì)于影像地物分類及水體信息的提取，應(yīng)采用NNdiffuse方法先進(jìn)行大氣校正再進(jìn)行影像融合，可有效增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)，有利于影像分類，提取的MNDWI水體精度更高；對(duì)于植被信息提取，采用GS方法按先大氣校正再影像融合的順序，提取的NDVI對(duì)植被監(jiān)測(cè)與抑制水體的“椒鹽噪聲”具有優(yōu)勢(shì)。

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Image Fusion and Remote Sensing Index Feature Analysis Based on Different Radiometric Correction Sequences

ZHANG Bin1,2LIU Xinxing3,*LIU Bing1,2RU Man1,2

（1 Henan Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center, Zhengzhou 450053, China）（2 Mineral Resources Exploration Center of Henan Geological Bureau, Zhengzhou 450016, China）（3 School of Earth Science, Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031, China）

Different radiometric correction sequences can cause changes in the mean values of each band, which can in turn affect the effectiveness of image fusion and remote sensing index features. To select an appropriate data preprocessing flow, this study compared the effects of three image fusion methods (PC, NNDiffuse, and GS) under different radiometric correction sequences, and analyzed the features of the normalized difference vegetation index (NDVI) and the normalized difference water index (MNDWI). The results showed that under all radiometric correction sequences, the PC fused image was prone to spectral distortion, while the spectral fidelity of the three GS fused image was high, and the NNDiffuse fused image had higher spectral fidelity when the correction was performed before fusion. Therefore, it is recommended to use the NNDiffuse method for land classification and water information extraction by performing atmospheric correction before image fusion, which can enhance image details and improve MNDWI water accuracy. For vegetation information extraction, the GS method should be used by performing atmospheric correction before image fusion to enhance the monitoring ability of NDVI vegetation.

image fusion; radiometric correction; spectral fidelity; remote sensing index; data pre-processing;remote sensing image

TP751

A

1009-8518(2023)05-0072-11

10.3969/j.issn.1009-8518.2023.05.009

張斌，男，1987年生，2013年獲中國(guó)礦業(yè)大學(xué)地球探測(cè)與信息技術(shù)專業(yè)工學(xué)碩士學(xué)位，工程師。主要研究方向?yàn)檫b感與對(duì)地觀測(cè)。E-mail：zhangbin2602@163.com。

劉新星，男，1987年生，2016年獲中國(guó)地質(zhì)大學(xué)礦物學(xué)、巖石學(xué)、礦床學(xué)專業(yè)博士學(xué)位，副教授。主要研究方向?yàn)檫b感地質(zhì)與資源評(píng)價(jià)。E-mail：liuxinxing963@163.com。

2022-12-28

國(guó)家自然科學(xué)基金（41702352）；河南省青年人才托舉工程（2022HYTP003）

張斌, 劉新星, 劉冰, 等. 不同輻射校正順序?qū)τ跋袢诤闲Ч瓦b感指數(shù)的影響分析[J]. 航天返回與遙感, 2023, 44(5): 72-82.

ZHANG Bin, LIU Xinxing, LIU Bing, et al. Image Fusion and Remote Sensing Index Feature Analysis Based on Different Radiometric Correction Sequences[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2023, 44(5): 72-82. (in Chinese)

（編輯：夏淑密）