白洪偉,董維超，李 進，穆 星，吳滿意

(1.宿州學院安徽省煤礦勘探工程技術(shù)研究中心，安徽 宿州 234000；2.北華航天工業(yè)學院研究生部，河北 廊坊 065000；3.國家測繪地理信息局第一地形測量隊，陜西 西安 710054)

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遙感圖像模擬技術(shù)方法與應用研究

白洪偉,董維超，李 進，穆 星，吳滿意

(1.宿州學院安徽省煤礦勘探工程技術(shù)研究中心，安徽 宿州 234000；2.北華航天工業(yè)學院研究生部，河北 廊坊 065000；3.國家測繪地理信息局第一地形測量隊，陜西 西安 710054)

目的 衛(wèi)星在獲取高空間分辨率的同時會降低其時間分辨率以及觀測范圍，造成時間分辨率只能在很短時間內(nèi)可用，并且其較小的觀測范圍也不能滿足要求。方法 根據(jù)已有的具有高空間、低時間分辨率特征的遙感影像和具有低空間、高時間分辨率特征遙感影像，從解決時空矛盾出發(fā)，模擬生成具備高時間分辨率特性和高空間分辨率特性的遙感影像。對尺度下降方法及圖像模擬方法做簡單介紹，并對遙感圖像模擬實例進行分析，主要包括實驗流程、數(shù)據(jù)處理及實驗。結(jié)果 總體分類精度是92.57%，Kappa系數(shù)為0.911 2，分類精度比較理想。真實影像NDVI圖與模擬影像生成的NDVI圖，二者的相關(guān)系數(shù)為0.89。實驗大體上實現(xiàn)了圖像模擬，通過真實遙感影像對圖像模擬，檢驗了其科學性和可行性，并且生成NDVI圖，證明其有很好的應用價值。結(jié)論 設計驗證方法驗證了實驗結(jié)果，證明該方法科學、可行，并具有很高的實際應用價值。

遙感圖像模擬；遙感影像；實驗驗證

0 前 言

在科學技術(shù)的不斷發(fā)展與進步的情形下，遙感技術(shù)在過去幾十年中得到了很大的發(fā)展，并且取得了長足的進步。當前，遙感衛(wèi)星對于很多國家來說已經(jīng)比較常見，同時各國研究發(fā)明了多種衛(wèi)星遙感傳感器的觀測系統(tǒng)。遙感技術(shù)已被快速廣泛應用到日常環(huán)境監(jiān)測、各種資源調(diào)查、海洋變化監(jiān)測、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等國民經(jīng)濟的各個方面。但是，由于遙感技術(shù)尚不成熟，存在客觀的缺陷往往滿足不了實際的需求。衛(wèi)星在獲取高空間分辨率的同時其弊處就是會降低其時間分辨率以及觀測范圍，造成時間分辨率只能在很短時間內(nèi)可用，并且其較小的觀測范圍也不能滿足要求，即使有些衛(wèi)星的時間分辨率以及觀測范圍滿足上述欠缺的條件，隨之而來的困難就是它的空間分辨率對于圖像處理階段，無法提取精確的空間信息，也就意味著達不到預期的目標，在很大程度上遙感的實際應用會被這種客觀存在的缺陷所限制。

借助其他研究成果，通過尺度下降技術(shù)，根據(jù)高時間分辨率影像，結(jié)合高空間分辨率影像的地物幾何空間信息，從中提取地物屬性的變化規(guī)律，再結(jié)合高空間分辨率影像和傳感器光譜響應關(guān)系模擬出高空間、高時間分辨率影像。

1 關(guān)鍵技術(shù)

1.1 尺度下降方法

在解決混合像元分解問題時提出了線性混合模型。通過像元來記錄地物光譜信息的是遙感圖像，其中純像元是指該像元只包含單獨一種土地利用類型，用以記錄該類型地面物體的光譜特性[1-3]；混合像元指的是記錄很多種類的地面物體光譜特征的綜合，即地物類型多樣性，像元包含了多種土地利用類型。假設一種線性組合是像元在特定光譜波段的反射率由組成像元的基本成分的反射率與它占像元面積的比例為權(quán)重系數(shù)，則稱為線性混合模型[4-8]。下面介紹利用該模型實現(xiàn)尺度下降的2種主要方法：

(1)通過線性混合模型來計算組分豐度矩陣。該矩陣是次像元信息，這種方法是一種尺度下降技術(shù)，也是比較常用的使用方式，但是其尺度下降程度是有限的，因為它只是次像元的類別信息，所以造成這種現(xiàn)象。

(2)線性混合模型的計算以及組成成分反射率的計算。通常它是以高空間分辨率的影像來獲取組分豐度矩陣，因此尺度的變換程度較大。線性混合模型假設像元在某一光譜波段的反射率是由構(gòu)成像元的基本組分的反射率以其所占像元面積比例為權(quán)重系數(shù)的線性組合。用公式表示為：

(1)

約束條件

(2)

其中，R(i,λ)表示第i個像元在波段的反射率(混合像元反射率)；fc(i,c)表示第c類組分在第i個像元所占的百分比(組分豐度矩陣)；r(c,λ)表示第c類組分在第i個像元λ波段的反射率，即子像元反射率；ε(i,λ)表示運算時波段中像元i的剩余誤差，c為像元i中某種類別，k為像元中的類別總數(shù)。

1.2 圖像模擬方法

通過模擬模型，模擬數(shù)據(jù)源是低空間分辨率影像，以此來生成模擬的預期影像，因為它的特性是高時間分辨率，所以模擬的預期影像同時具備高時間和高空間分辨率特性。數(shù)據(jù)源與模擬數(shù)據(jù)的中間介質(zhì)是模擬模型，是模擬過程的重要部分。隨時間的變化假設模型類別的平均反射率與類別內(nèi)像元反射率相等[9-12]。用數(shù)學公式表達為：

(3)

Δr(i,t2-t1)(x,y)=r(i,t2)(x,y)-r(i,t1)(x,y)

(4)

(5)

2 遙感圖像模擬實例分析

2.1 實驗流程

實驗利用新的數(shù)據(jù)，并重新選取合適的研究區(qū)域。首先得出各類別端元反射率，對t1、t2時刻MODIS進行尺度下降，結(jié)合t1時刻ETM影像中的類別端元反射率，模擬模型生成t2時刻ETM模擬影像，最后再進行嚴格的驗證評價。

圖1 圖像模擬試驗流程圖

獲取時間ETM+軌道號MODIS軌道號2003-10-23127/3626/052003-09-22127/3626/05

2.2 數(shù)據(jù)處理及實驗

2.2.1 數(shù)據(jù)及預處理

(1)數(shù)據(jù)準備

本實驗選用數(shù)據(jù)為2003年10月23日、2003年9月22日空間分辨率250 m的MODIS 1、MODIS 2波段影像和2003年10月23日空間分辨率30 m的ETM+1、ETM 2波段影像模擬2003年9月22日空間分辨率30 m的ETM+3、ETM 4波段影像，再利用真實的2003年9月22日空間分辨率30 m的ETM+1、ETM 2波段影像對模擬結(jié)果進行評價。

圖2 2003-09-22 ETM 5、ETM 4、ETM 3假彩合成影像

圖3 2003-10-23 ETM 5、ETM 4、ETM 3假彩合成影像

(2)匹配精度

本實驗以2003年10月23日ETM 5波段影像為基準對投影轉(zhuǎn)換后的MODIS影像進行圖像配準，ETM對MODIS配準的平均均方根誤差為1.138。

(3)分類精度

由于研究區(qū)域中植被較多，非林地和林地光譜差異較大，并且邊界清晰，它們各自類別內(nèi)部的光譜反射率值差異不大，所以將研究區(qū)域分為非林地和林地2類。對2003年10月23日ETM+影像彩色合成分類，其中植被:95,316 points (67.545%)，非林地:46,466 points (32.455%)，總體分類精度是92.57%，Kappa 系數(shù)為0.911 2。分類精度比較理想。

(4)ETM反射率轉(zhuǎn)換

ETM反射率轉(zhuǎn)換用于模擬模型計算與模擬效果評價，不用于評價尺度下降的效果，模擬模型中MODIS數(shù)據(jù)是反射率，ETM也需要由灰度值轉(zhuǎn)換為反射率。

3.2.2 實驗結(jié)果及評價

實驗利用2003年9月22日、10月23日空間分辨率250 m MODIS 1、MODIS 2波段影像模擬生成了2003年9月22日空間分辨率30 m的ETM+3、ETM 4波段的影像。下圖為模擬影像與真實影像。

表2 模擬影像與真實影像相關(guān)系數(shù)

時間類別類別r2003-09-22ETM3模擬影像ETM3真實影像0.872ETM4模擬影像ETM4真實影像0.814

從模擬結(jié)果可以看出，ETM 3、4波段的模擬影像與真實影像非常相似，且ETM 3模擬影像的邊界更清晰，ETM 4的模擬影像在亮度顯示上與真實影像存在微小差異。為了定量評價模擬結(jié)果，通過計算模擬影像與真實影像的相關(guān)系數(shù)(表2)，數(shù)據(jù)說明模擬影像與真實影像具有較高的相似性。

以y軸為第4波段，x軸為第3波段，制作真實影像與模擬影像的二維散點圖進行對比。從二維散點圖上看，像元值位于高值區(qū)的像元數(shù)模擬影像要大于真實影像，但大部分像元分布位置還是相同的。

對于生成NDVI圖像，通過利用模擬生成的ETM 4和ETM 3得到，圖11、10為真實影像NDVI圖與模擬影像生成的NDVI圖，二者的相關(guān)系數(shù)為0.89。

可以看出，實驗大體上實現(xiàn)了圖像模擬，通過真實遙感影像對圖像模擬檢驗了其科學性和可行性，并且生成NDVI圖，證明其有很好的應用價值。

3 結(jié)論與討論

實驗實現(xiàn)了研究目的，利用低空間分辨率衛(wèi)星遙感影像模擬出了高空間分辨率衛(wèi)星遙感影像，運用此方法還可模擬出其它時間點的高空間分辨率影像，并在實際應用方面有很高的價值。從實驗看出，模擬影像和真實影像存在著一定的誤差，清楚這些誤差的來源有利于更好地實現(xiàn)模擬。引起模擬算法誤差的誤差因子有多種，大致可分為以下2種：

(1)不同傳感器引起的誤差，包括衛(wèi)星過境時間差異引起的光照條件差異、大氣條件差異、成像波段差異和幾何配準差異。

(2)模型假設引起的誤差，文章用了線性光譜混合模型和模擬模型。任何模型都是基于一定的假設條件對真實情況的近似模擬，因而難免存在誤差。在線性光譜混合模型中粗像元的反射率被認為是類別反射率(端元反射率)的線性組合。

模型的假設條件使本方法的應用受到了限制，所以，為了更好地實現(xiàn)圖像模擬效果，在以后的研究工作中，應對尺度下降模型、模擬模型和模擬方法進一步改進。

[1]倪時金,李星野,吳婷婷.運動模糊圖像的PSF參數(shù)辨識[J].計算機工程與應用,2013,49(06):152-155.

[2]李均利,儲誠曦.方向微分分塊統(tǒng)計的運動模糊方向鑒別[J].中國圖象圖形學報,2013,18(07):776-782.

[3]李海森,張艷寧,姚睿,等.基于主成分分析的直線運動模糊參數(shù)估計[J].光學精密工程,2013,21(10):2656-2663.

[4]李劍萍,鄭有飛.氣象衛(wèi)星混合像元分解研究綜述[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2000,21(02):44-47.

[5]馬超飛,馬建文，布和敖斯爾.USLE模型中植被覆蓋因子的遙感數(shù)據(jù)定量估算[J].水土保持通報,2001,21(04):6-9.

[6]王曉文,劉雨.圖像超分辨率研究綜述[J].信息技術(shù),2009，(07):236-239.

[7]袁建華.超分辨率重建中若干問題的研究[D].北京:中國科學院電子學研究所,2006.

[8]鄒廣玉.線性過程矩收斂精確漸近性的一個結(jié)果[J].沈陽大學學報,2014,26(06):498-500.

[9]呂長春,王忠武,錢少猛.混合像元分解模型綜述[J].遙感信息,2003,(03):55-58.

[10]衛(wèi)建軍,李新平,趙東波,等.混合像元分離的研究進展[J].水土保持研究,2006,13(05)：103-105.

[11]惠巍巍,衣德萍,廖彩霞,等.混合像元分解研究綜述[J].林業(yè)科技情報,2007,39(01):2-3.

[12]郭紅偉.基于頻譜邊緣檢測的運動模糊方向精確估計[J].計算機應用,2012,32(03):770-772,776.

[責任編輯：劉守義 英文編輯：劉彥哲]

Technology and Application of Remote Sensing Image Simulation

BAI Hong-wei1,DONG Wei-chao2，LI Jin1,MU Xing1,WU Man-yi3

(1.Anhui Province Coal Mine Exploration Engineering Technology Research Center,Suzhou University,Suzhou，Anhui 234000，China;2.Postgraduate Department,North China Institute of Aerospace Engineering,Langfang,Hebei 065000,China;3.The First Topographic Surveying Brigade of SBSM,Xi’an,Shaanxi 710054,China)

Objective In the acquisition of high spatial resolution satellites will reduce the time resolution and measurement range,resulting in that time resolution is only available in a very short time and that the smaller range of observation cannot meet the requirements.Methods Based on the existing remote sensing image with high spatial resolution and low resolution remote sensing image with low spatial resolution,a high temporal resolution and high spatial resolution characteristics were generated from the solution.In this paper,the method of scale down and the method of image simulation were introduced,and the remote sensing image simulation was analyzed,including the experimental process,data processing and experiment.Results The overall classification precision was 92.57%,and the Kappa coefficient was 0.911 2.The classification precision was ideal.Real NDVI image and simulated image generated NDVI map,the correlation coefficient of two was 0.89.In general,image simulation was realized in the experiment.The effectiveness and feasibility were verified through the simulation of the real image of remote sensing image,and a NDVI map was generated,proving its good application value.Conclusion The design and verification method is verified by the experimental results,which proves that the method is scientific and feasible and has high practical application value.

remote sensing image simulation;remote sensing image;experiment verification

衛(wèi)星測繪技術(shù)與應用國家測繪地理信息局重點實驗室經(jīng)費資助項目(KLSMTA-201304)；安徽省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目(201510379046、201510379084、201510379080)；宿州學院卓越人才教育培養(yǎng)計劃(szxy2015zjjh01)；2015年宿州區(qū)域發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新中心學生開放課題(2015SZXTXSKF11)；宿州學院一般科研項目(2014yyb07)

白洪偉(1987-)，男，安徽宿州人，講師，碩士，主要研究方向：測繪與3S技術(shù)。

TP 751

A

10.3969/j.issn.1673-1492.2016.07.003