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        資源三號衛(wèi)星影像融合方法的比較與評價

        2014-04-18 03:20:20楊英寶張竹林劉會芬
        地理空間信息 2014年5期
        關鍵詞:色彩融合方法

        潘 鑫,楊英寶,張竹林,劉會芬

        (1. 中國科學院 南京地理與湖泊研究所,江蘇 南京 210008;2. 中國科學院大學,北京 100049;3. 河海大學 地球科學與工程學院,江蘇 南京 210098)

        資源三號衛(wèi)星影像融合方法的比較與評價

        潘 鑫1,2,楊英寶3,張竹林3,劉會芬3

        (1. 中國科學院 南京地理與湖泊研究所,江蘇 南京 210008;2. 中國科學院大學,北京 100049;3. 河海大學 地球科學與工程學院,江蘇 南京 210098)

        針對建筑物密集的城區(qū)、自然景觀的農(nóng)村和混合景觀的城郊3種區(qū)域,采用HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt和小波融合5種融合方法,將ZY-3多光譜和全色影像進行像素級融合,使融合后的圖像在提高空間分辨率的同時盡量保留光譜信息。從空間信息和光譜信息的角度對融合結果進行定量評價,輔以定性分析,得到適合不同區(qū)域ZY-3影像的圖像融合方法。

        ZY-3;影像融合;比較評價

        資源三號(ZY-3)衛(wèi)星是我國首顆民用高分辨率光學傳輸型立體測圖衛(wèi)星[1]。徐文等研究了ZY-3三線陣相機輻射質量[2]和衛(wèi)星三線陣影像幾何質量[3];李德仁等研究了資源三號衛(wèi)星在軌幾何定標及精度評估[4];耿蕾蕾等進行了資源三號衛(wèi)星圖像影像特征匹配方法的研究[5]。本文選取HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt和小波融合,對建筑物密集的城區(qū)、自然景觀為主的農(nóng)村和混合景觀的城郊3種區(qū)域的融合效果在空間和光譜特性上進行評價,分析得出每種區(qū)域最合適的圖像融合方法。

        1 圖像融合預處理

        1.1 幾何糾正

        本研究采用的數(shù)據(jù)源為2012-02-19 10:50南京部分地區(qū)ZY-3衛(wèi)星全色和多光譜影像,云量為5%,滿足光學遙感影像處理的要求。選取建筑物密集的城區(qū)、自然景觀為主的農(nóng)村和混合景觀的城郊等3種類型為試驗區(qū)。首先依照全色影像,對多光譜影像進行幾何配準,每對影像均勻布設30個左右的控制點,保證控制點RMS在0.4以下。對配準后的多光譜影像進行重采樣,保證全色影像和重采樣后多光譜影像分辨率一致。

        1.2 融合波段組合優(yōu)化

        本文的融合方法中PCA、Gram-Schmidt和小波變換不受波段數(shù)目的限制,可實現(xiàn)所有多光譜波段與全色波段的融合。但Brovey變換和HIS變換只能對多光譜的3個波段進行融合,所以有必要進行遙感影像的統(tǒng)計特征分析[6],確定最佳組合波段。

        本文以多光譜影像不同波段組合的最佳指數(shù)(OIF),輔以影像的熵作為波段組合的定量依據(jù)。結合多光譜影像不同波段組合的假彩色合成效果,確定原始波段的最佳組合方案

        1)熵。ZY-3 影像量化等級為16 bit,ZY-3影像的熵H可表示為:

        式中,H為波段的熵;Pi為灰度值等于i的像素數(shù)與圖像總像素數(shù)之比。圖像熵是表示其各個灰度級比特數(shù)的統(tǒng)計平均值。熵越大,說明該波段的信息量相對豐富。

        2)OIF。美國Chavez等提出了最佳指數(shù)的概念,其表達式為:

        式中,Si為第i波段的方差;Ri,j為i、j兩波段的相關系數(shù)。它是在數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的基礎上,選擇標準差大、相關性小的數(shù)據(jù)。OIF越大,則該組合波段信息量越大。

        對城區(qū)、農(nóng)村和城郊3種研究區(qū)域的 ZY-3影像計算其統(tǒng)計特征,結果如表1、2。由OIF和熵,得到3個地區(qū)定量的最優(yōu)組合是波段4、3、1。

        結合實際觀察,對ZY-3原始圖像多光譜波段進行不同波段組合的假彩色合成,波段組合4、3、1的視覺效果最好。以波段4、3、1為三種區(qū)域ZY-3衛(wèi)星圖像融合的最佳組合。

        表1 多光譜圖像不同波段組合的OIF

        2 圖像融合

        2.1 融合效果

        本文使用HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt(GS)和小波變換[7-9],對經(jīng)預處理的3個研究區(qū)域ZY-3全色和多光譜影像進行融合處理,結果見圖1~3。

        圖1 城區(qū)不同融合方法效果

        2.2 融合效果分析

        2.2.1 定量評價指標

        1)以空間信息為標準的評價。

        ①均值。圖像均值反映圖像的平均亮度。融合前后圖像各波段像素灰度值的變化程度越小,則光譜信息保持越好。

        ②信息熵。圖像信息熵衡量圖像細節(jié)表現(xiàn)能力。融合圖像熵值越大,則圖像信息量越大。

        ③平均梯度。它反映了圖像微小細節(jié)反差變化速率,即圖像多維方向上的密度變化速率,表征圖像的相對清晰程度??啥x為:

        式中,ΔIx、ΔIy分別為x和y方向上的差分;n為圖像大小。平均梯度越大,則圖像清晰度越高,融合會有效改善圖像清晰度。

        2)以光譜信息為標準的評價。

        相關系數(shù)反映融合前后兩幅圖像光譜特征的相似程度,即與源圖像相比,融合圖像的光譜特性是否發(fā)生變化。此值越大,則光譜信息保持越多,融合效果越好。其定義如下:

        圖2 城郊不同方法融合效果圖

        圖3 農(nóng)村不同方法融合效果圖

        式中,M、N分別為影像的行、列總數(shù);F(xi,yi)、A(xi,yi)分別是坐標為(xi,yi)的像元在融合圖像和源圖像的亮度值;f和a分別是融合圖像和源圖像的均值[10]。

        2.2.2 融合效果分析與評價

        由于HIS融合后,灰度等級為8 bit,其他方法均為16 bit,所以均值只比較原始圖像和其他4融合圖像,HIS只作參考,如表2。

        表2 ZY-3影像數(shù)據(jù)經(jīng)不同融合方法所得融合結果的統(tǒng)計值

        結合目視比較可得:對于建筑物密集的城區(qū),PCA、GS融合整體效果最好,GS融合圖像清晰度稍高于PCA;HIS融合清晰度最好,但色彩保真性一般;Brovey融合圖像亮度偏暗,色彩畸變度較大;小波融合色彩保真性最高,清晰度有待提升??紤]到城區(qū)建筑物密集,建筑物邊緣清晰更利于城區(qū)內部的展現(xiàn),筆者認為HIS融合和GS融合更加適合城區(qū)。

        對于建筑物和植被混雜的城郊區(qū)域,HIS融合圖像色彩保真表現(xiàn)與PCA、GS類似,圖像清晰度高;Brovey融合圖像亮度偏暗,清晰度最低,色彩畸變度較大;PCA、GS融合色彩豐富,與原始圖像相比色彩相近、清晰度最高,其中GS融合后的圖像信息量、清晰度和色彩逼真度均優(yōu)于PCA;小波融合色彩保真性最好,但清晰度提升不明顯。城郊整體的色彩保真優(yōu)于城區(qū)??紤]到城郊混合景觀的特點,需要兼顧地物光譜和空間信息,最好的融合方法是GS融合。

        對于植被、水體等自然景觀為主的農(nóng)村區(qū)域,PCA融合色彩保真性最好,并且植被邊緣最明顯,適合對植被和非植被區(qū)域進行區(qū)分;GS融合和小波融合整體效果中規(guī)中矩;HIS融合整體清晰度最高,但色彩畸變較大;Brovey融合色彩畸變較大,但植被光譜信息保留很好,可用于植被光譜信息的提取??紤]到農(nóng)村地區(qū)植被居多,PCA融合是最適宜的方法。

        [1] 李德仁. 我國第一顆民用三線陣立體測圖衛(wèi)星——資源三號測繪衛(wèi)星[J].測繪學報,2012,41(3):317-322

        [2] 徐文,葛曙樂,龍小祥,等.資源三號衛(wèi)星三線陣相機輻射質量評價[J].航天返回與遙感,2012,33(3):65-73

        [3] 徐文,龍小祥,喻文勇,等.資源三號衛(wèi)星三線陣影像幾何質量分析[J]. 航天返回與遙感,2012,33(3):55-63

        [4] 李德仁,王密.資源三號衛(wèi)星在軌幾何定標及精度評估[J].航天返回與遙感,2012,33(3):1-5

        [5] 耿蕾蕾,林軍,龍小祥,等.資源三號衛(wèi)星圖像影像特征匹配方法的研究[J].航天返回與遙感,2012,33(3):93-97

        [6] 譚永生,沈掌泉,賈春燕,等.中高分辨率遙感影像融合研究[J].遙感技術與應用,2007,22(4):536-542

        [7] 孫蓉樺,郭德方.SPOT5全色與多光譜數(shù)據(jù)融合方法的比較研究[J].遙感技術與應用,2005,20(3):366-370

        [8] 于海洋,閆柏琨,甘甫平,等.基于Gram-Schmidt變換的高光譜遙感圖像改進融合方法[J].地理與地理信息科學,2007,23(5):39-42

        [9] 李巍,王蘭霞.基于像素級的SPOT5影像與高分辨率全色影像的融合方法探討[J].測繪與空間地理信息,2010,33(3):32-35

        [10] 李艷芳,程新文,金彪,等. 幾種常見影像融合方法的比較[J].地理空間信息,2009,7(2):102-105

        P237.3

        B

        1672-4623(2014)05-0059-03

        10.3969/j.issn.1672-4623.2014.05.021

        潘鑫,博士,主要從事遙感數(shù)字圖像處理與定量遙感研究。

        2013-10-16。

        項目來源:國家自然科學基金資助項目(41271538)。

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