李 芬 胡 坤 菠
(1.吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林 長春 130000;2.北京中色測繪院有限公司,北京 100000)
融合就是將同一區(qū)域的多源遙感圖像按統(tǒng)一的坐標(biāo)系統(tǒng),通過配準(zhǔn),生成比單一信息源更準(zhǔn)確、更完全、更可靠的新圖像的技術(shù)方法。采用全色數(shù)據(jù)與多光譜影像進行融合,生成具有多光譜信息的色彩及全色數(shù)據(jù)紋理的新影像,突出反映土地利用類型要素信息,提高可判讀性,便于綜合分析,減少數(shù)據(jù)量,提高監(jiān)測精度。通過數(shù)據(jù)融合,一方面可有針對性地去除無用信息,消除冗余,減少數(shù)據(jù)處理量,提高數(shù)據(jù)處理的效率;另一方面可融合多源數(shù)據(jù)的有用信息,表現(xiàn)出各波段的優(yōu)勢,盡量減少或避免目標(biāo)的不確定性。
RapidEYE衛(wèi)星發(fā)射于2008年8月29日,共5顆衛(wèi)星,預(yù)期壽命7年,軌道高度630KM,與太陽同步,通過赤道時間為11:00AM,傳感器類型是推帚式的多光譜CCD,地面采樣間隔是星下點6.5米,有5個光譜波段組成,分別為藍(lán):440 nm-510 nm;綠:520 nm-590 nm;紅:630 nm-685 nm;紅邊:690 nm-730 nm;近紅外:760 nm-850 nm;標(biāo)準(zhǔn)幅寬為77KM;星上存儲量為1500km影像數(shù)據(jù)或軌道;重訪時間為5.5天(星下點),動態(tài)范圍為12bit。RapidEYE數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、環(huán)境保護、城鄉(xiāng)規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等行業(yè)。
IRS-P5數(shù)據(jù),是印度遙感制圖衛(wèi)星影像,全色分辨率為2.5米,設(shè)計壽命5年,軌道高度為618km,共由1867條軌道覆蓋全球,相鄰軌跡線之間相隔11天,軌道傾角97.87度,過赤道上空為地方時10∶30。前視幅寬為29.42KM,后視幅寬為26.24 KM;重訪周期為5天。IRS-P5數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于國土、海洋、礦產(chǎn)資源調(diào)查;林業(yè)和農(nóng)業(yè)資源調(diào)查;水資源、水土流失調(diào)查;環(huán)境保護;城市規(guī)劃等領(lǐng)域。
配準(zhǔn)、糾正后滿足精度要求的多光譜及全色數(shù)據(jù),融合前還需要對其進行預(yù)處理。一方面,通過色階對全色數(shù)據(jù)進行調(diào)整,減少影像的噪聲,提高亮度和對比度;另一方面,通過波段組合的方式突出各地類的色彩,地物間的反差,表現(xiàn)出多光譜數(shù)據(jù)的豐富色彩。
在遙感影像處理過程中,通常采用的融合方法有小波變換、主成分變換、高通濾波等多種方法,試驗結(jié)果如下:
基于小波變換的圖像融合算法是對待融合的兩幅圖像二維小波分解,建立各圖像的小波塔形分解。
小波變換融合以mul數(shù)據(jù)的各波段影像為參考對高分辨率pan影像進行直方圖匹配,以形成相應(yīng)的匹配的高分辨率全色影像。然后采用小波變換的方式形成相應(yīng)的低頻和高頻影像,并用多光譜影像各波段變換后的低頻部分來替換這幾個影像小波變換后的低頻影像,對替換后的影像進行小波逆變換,從而獲得融合影像。融合結(jié)果如圖1:影像的結(jié)構(gòu)信息通過第一主分量表達出來。
圖1 小波變換融合效果
主分量變換在進行融合中有兩種變換方法,一種是指將多光譜的多個波段先做主分量變換,用全色波段替換第一主分量,再進行反主分量變換,得到融合影像。另一種將各波段統(tǒng)一進行主分量變換,然后反變換。融合結(jié)果如圖3:
小波變換法優(yōu)點:最大程度保持原多光譜數(shù)據(jù)和全色數(shù)據(jù)的信息,減少后處理難度。小波變換法缺點:算法復(fù)雜,融合后影像存在振鈴效應(yīng),影像有鋸齒,不連續(xù),因此,在土地利用動態(tài)監(jiān)測中較少應(yīng)用。
高通濾波用于影像的細(xì)節(jié)和紋理處理。高通濾波是對低分辨率多光譜影像進行低通濾波以獲取其光譜信息,對全色影像進行高通濾波以提取線性特征和邊緣等空間結(jié)構(gòu)信息,然后對低通濾波和高通濾波的結(jié)果加權(quán)求和,進而得到融合影像。該算法使圖像的分辨率得到增強,并且它還減少了高分辨率影像低頻部分的融入,高效地保留多光譜影像的光譜信息。高通濾波處理對于全色數(shù)據(jù)很重要,在進行高通濾波處理時,濾波模型的選擇受影像質(zhì)量、地貌特征等因素的影響。融合結(jié)果見圖2:
高通濾波融合法在保持光譜信息和提高多光譜圖像的空間細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力上都有很好的效果,但影響影像的紋理清晰度。
對于圖像而言主分量變換是圖像按照特征向量在其特征空間上分解為多元空間。而在數(shù)學(xué)上是將矩陣展開分解為其協(xié)方差矩陣的特征向量的加權(quán)。利用PC變換可將
主成分變換融合效果
主分量變換多光譜數(shù)據(jù)的波段數(shù)不受限制,可以接受三個以上波段的高光譜及多光譜數(shù)據(jù)進行變換。并且影像色彩豐富,影像紋理信息結(jié)構(gòu)明顯、突出。主成分變換優(yōu)點:不限參加波段的數(shù)量,能較好保留全色影像的紋理,減少信息損失。
根據(jù)上述幾種融合方法的融合效果試驗對比分析可以得出初步結(jié)論:
RapidEYE數(shù)據(jù)和p5數(shù)據(jù)進行融合,從土地利用角度上分析,采用Photoshop融合、Pansharp融合和主成分變換的融合方法其融合效果能較好地保留了高分辨率影像的紋理細(xì)節(jié)和多光譜影像的信息,提高圖像解譯的質(zhì)量。
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