GF-2衛星數據影像融合方法的比較研究

徐異凡，楊敏華（中南大學地球科學與信息物理學院，湖南 長沙 410083）

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GF-2衛星數據影像融合方法的比較研究

摘 要本文以GF-2衛星全色與多光譜數據為數據源，采用PCA、IHS、Brovey、HPF四種傳統融合方法對數據進行融合處理，最后以主觀評價和定量分析相結合的方式對融合結果進行綜合評價。結果表明：PCA融合方法整體效果較佳，融合后的影像不僅紋理清晰、色調均勻、反差適中，而且還能在提高影像空間分辨率的同時，有效保留了原始多光譜影像的光譜信息，可作為GF-2衛星數據一種較好的融合方法。

關鍵詞GF-2衛星；影像融和；質量評價

徐異凡*，楊敏華
（中南大學地球科學與信息物理學院，湖南 長沙 410083）

GF-2衛星于2014年8月19日上午11時15分在太原衛星發射中心用長征四號乙運火箭成功發射，標志著我國高空間分辨率遙感數據已經步入亞米級“高分時代”[1,2]，衛星主要參數見表1。

GF-2衛星是目前我國空間分辨率最高的光學對地觀測衛星，作為一種全新的遙感數據源，研究適合該數據源的融合方法，提高其在國土資源、住建、交通、林業等主用戶行業的使用效率，意義重大。本文以PCA、IHS、Brovey、HPF四種融合算法對GF-2數據進行融合對比分析，以期選出適合GF-2數據的融合算法，這為GF-2衛星數據的產業化運用提供了重要的技術參考。

1　研究方法

1.1 融合的基本原理與方法

影像融合的基本原理是對相同地區的不同遙感影像數據進行空間配準后，利用一定的算法將兩幅影像結合起來，形成一幅綜合兩幅影像優勢且信息更為豐富的影像。目前針對多光譜與全色影像的融合方法有許多，較為流行且評價較高的融合方法有PanSharp、GS變換、小波變換法[3,4]等融合方法，而較為傳統的方法包括：PCA、IHS[5]、Brovey、HPF等。這些方法有利有弊，尤其是傳統的這幾類方法還有很大的改進空間，為了對這幾種傳統的融合方法進行綜合性的對比與分析，本文有針對性地選取了PCA、IHS、Brovey、HPF四種較為傳統的融合方法對GF-2數據進行融合實驗。根據以往的研究表明：這四種方法各有其優缺點，PCA方法的優點是能較強地保持多光譜特性并且融合的波段數目可以根據實際情況自由決定，但該方法難掌握彩色并且存在信息受損的現象。IHS融合方法的優點是能保留大部分高分辨影像的信息，但該融合后同色系缺少層次，影響類型的判斷且只能保留三個波段。Brovey變換法的優點是不僅能保持原始影像的光譜信息，還能起到銳化影像的作用，但該方法往往存在一定的光譜扭曲。HPF融合方法的優點是，不僅同時具有高分辨數據的空間信息和低分辨率的光譜信息，還通過濾波增強了影像的空間細節,但該方法在一定程度上限制了重要的結構信息,并且容易造成影像波譜扭曲。

表1　GF-2（高分二號）衛星數據主要技術參數Table 1 The main technical parameters of the GF-2 satellite data

1.2 融合效果評價方法與原理

融合效果的評價方法一般可以分為主觀評價和定量評價，主觀評價即為評價者通過目視效果[6]對影像進行直觀的評價，主觀評價結果很大程度取決于評價者的專業經驗，所以本文在目視評價的基礎上結合數理統計對融合后的影像進行定量評價。其中本文選取六個評價參數分別為均值，標準差，信息量、平均梯度、相關系數、偏差指數。

（1）均值

均值為圖像中像素的灰度平均值，對人眼反映為平均亮度[7]，其公式如下[8]:為灰度平均值；m為影像的行數，n為影像的列數，X(i,j)為對應像元的灰度值[8]。

（2）標準差

標準差反映了圖像灰度相對于灰度均值的離散情況[9]，標準差越大灰度級分布越分散，圖像的反差越大，有利于信息的提取實驗，其公式為[8]:

式中：

（3）信息量

信息量（H）反映圖像包含地物信息詳細程度的指標，一般情況下用熵來表示。通常情況下，融合影像的熵值反映了影像信息的含量，熵值越大，則說明信息量越豐富，圖像蘊含的信息越多，融合的效果也越好[10,11]。其計算公式如下[12]：

式中：pi為像素灰度值為i的概率，max為灰度值的最大值。

（4）相關系數

權重分配的合理與否將直接影響到評價結果的準確性［5］。根據評價指標對普查工作戰略目標的重要性應分別賦予不同的權重。采用AHP法［6］，通過一致性檢驗的即為該權重；未通過一致性檢驗的指標反饋給專家，重新進行兩兩對比，直到所有的指標的權重都通過一致性檢驗。最后將所有專家得出的權重求權重算術平均值，得出的指標體系的權重的結果見表1。

相關系數是反映的是融合影像與原始影像光譜特征的相似程度[11]，同時也反映融合影像在空間細節方面的改變程度。一般情況下其值越大，相關程度越高其計算公式為[8]:

其中：Fij、 Mij分別為融合前后各對應波段的像素灰度值，分別為融合前后對應波段間的灰度平均值。

（5）平均梯度

平均梯度即為圖像的清晰度，清晰度是圖像細節邊緣變化的敏銳程度。其值可以客觀衡量影像細節反差表達的能力，一般來說，平均梯度越大，表明影像越清晰，反差越好，但平均梯度受影像噪聲的影響越大。其計算公式為[13]：

其中：G為影像某一波段的平均梯度，F（i,j）為影像在點（i,j）處的灰度值。

（6）偏差指數

偏差指數表明融合影像與原多光譜影像相對偏差，其值越小，保持光譜信息能量越強。其公式為[14]：

2　實驗過程

2.1 數據概況

本實驗以GF-2衛星多光譜（4個波段）和全色波段影像為數據源，以云霧覆蓋少，噪聲條帶少、時效性較好為原則選取實驗數據開展融合評價， 實驗數據為2015年2月17日獲取的長沙縣地區數據，數據全色分辨率1 m，多光譜分辨率4 m，產品序列號為658562，云覆蓋量為0%，側視角為0°。該地區位于湖南省的東部偏北，其地貌包括山地、丘陵、崗地、平原等類型。

2.2 融合實驗

以erdas為實驗操作平臺，對實驗數據進行了配準等預處理，其配準誤差控制在0.5個像元內。為了保證融合的最佳效果，在進行融合實驗前提高全色影像亮度，以增強局部反差，突出紋理細節，對多光譜數據進行彩色增強，以拉大不同地類之間的色彩反差，突出其光譜彩色信息。對其處理后的全色影像和多光譜影像進行PCA融合、IHS融合、Brovey變換融合、HPF融合，其融合效果圖詳見圖1～6。圖3 PCA融合影像Fig.3 PCA fusion image

圖1　原始全色影像Fig.1 Original panchromatic image

圖2　原始多光譜影像Fig.2 Original multispectral image

圖4　IHS融合影像Fig.4 IHS fusion image

圖5　Brovey融合影像Fig.5 Brovey fusion image

圖6　HPF融合影像Fig.6 HPF fusion image

3　實驗結果分析

3.1 主觀評價分析

本文從色調、飽和度、紋理以及整體效果這四方面對影像進行對比與評價。從色調方面來看（圖1～6），其色調保持性較差的為IHS，其次是Brovey，如：Brovey融合方法中水域偏藍，而IHS融合方法中光譜信息丟失嚴重。PCA的色調保持性較好。從飽和度方面來看（圖1～6），PCA的彩色飽和度相對較好，Brovey與和HPF次之，IHS較差。從紋理方面來看（圖7～10），PCA方法融合后的影像地物紋理信息最為豐富，建設用地、耕地、道路等主要地物的紋理邊緣較清晰，HPF與Brovey融合方法紋理較為模糊，IHS較差。所以就整體目視效果而言可以得出結論：①PCA方法融合后的影像地物清晰，色調自然，能較好的分辨耕地、道路、建設用地以及其它地物，整體融合效果較好。②HPF存在朦霧現象，基本能分辨各類地物，視覺效果一般。③Brovey融合后的影像效果一般。④IHS影像不僅存在朦霧，并且存在很多細小的黑點，噪聲現象嚴重，很難分辨各類地物，效果較差。

3.2 定量評價分析

原始影像各個波段以及融合后影像的均值、標準差、信息熵、平均梯度和相關系數（表2）。

圖7　PCA融合Fig.7 PCA fusion

圖8　IHS融合Fig.8 IHS fusion

圖9　Brovey融合Fig.9 Brovey fusion

圖10　HPF融合Fig.10 HPF fusion image

表2　定量評價結果統計表Table 2 Statistical table of the quantitative evaluation result

經過對表中各指標的數值進行對比與分析，可以得出一下結論：

①Brovey變換法融合后的均值最小，亮度信息變化最大，HPF法融合后的均值與原始多光譜影像的最為接近，所以該法融合后的影像光譜畸變最小[15]。

②Brovey法融合后的標準差四個波段均未超過3為四種方法中最小，相反，IHS的標準差相對較大，所以就標準差而言，IHS質量較好，PCA與HPF兩種方法一般，Brovey法得到的影像質量最差。

③信息熵值的整體排序為IHS＞PCA＞HPF ＞Brovey，因此，單就信息熵而言，Brovey法融合的影像質量相對最差，信息損失大。HPF次之。反之，IHS融合提高了影像的信息熵，說明其空間信息表達能力也在一定程度上有所提高，PCA相比原始多光譜影像的值略有下降，說明其方法未能改善影像信息量。

④IHS的平均梯度值最大，表明該影像最為清晰，但受到噪聲的影響也最大，視覺效果不好。HPF與PCA不相上下，效果應為最好。相反，Brovey平均梯度值最小，均未超過0.6，因此，該影像最為模糊，不適合對邊界清晰度要求高的融合實驗。

⑤四種融合方法得到的相關系數整體都偏小，最大也未超過0.8,說明此四中方法融合后的影像與原始多光譜影像的相似程度均偏低。經比較，HPF的相關系數最大，說明其信息保持性相對較好，相似程度較高,其次是PCA。IHS法的相關系數最小，信息失真嚴重。

⑥偏差指數值整體的大小排序為Brovey＞PCA＞IHS＞HPF，其中，Brovey方法保持光譜信息能力最差。

4　結束語

本文選擇四種較為傳統的融合方法，針對GF-2號衛星數據進行融合對比實驗，通過目視評價并結合定量評價可以得出以下結論：該四種方法中，PCA融合方法是較適合GF-2號衛星影像數據的融合方法，該結論為今后GF-2衛星數據的應用提供了借鑒和參考。

參考文獻/Reference

[1]我國高分衛星與應用簡析[J].衛星應用,2015(3),44-48.[2]邱學雷.高分二號衛星成功發射開啟我國遙感衛星亞米級時代[J].國防科技工業，2014,10-11.

[3]Du Y,Guindon B,Cihlar J.Haze Detection and Removal in High Resolution Satellite Image with Wavelet Analysis[J].IEEE Trans on Geosci Remote Sens,2002,40(1):210-217.

[4]Lallier H,Mitra K.Mult-isensor Image Fusion Using the Wavelet Tansform.[J].Graphical Models and Image Processing,1995,57(3):235-245.

[5]張慶河.土地利用動態遙感監測技術研究[D].中南大學，2008.

[6]Schetselaar E M.Fusion by the HIS Transform should We Use Cylindrical or Spherical Coordinates[J].Int J Remote sensing,1998,19(4):759-765.

[7]]黎新亮，趙書河，柯長青，管開宇.遙感圖像融合定量評價方法及實驗研究[J].遙感技術與應用，2007,22(3)：460-465.

[8]崔佳潔，李世明.高分一號衛星影像的融合方法比較研究[J].黑龍江工程學院學報2015,29(3)：12-15.

[9]李美麗,李言俊,王紅梅.多聚焦圖像融合的Contourlet變換方法[J].計算機工程與應用,2009,45(10):20-22.

[10]趙英時.遙感應用分析原理與方法[M].北京；科學出版社,2003.

[11]王欽軍，田慶久.IRS-P6衛星LISS3圖像數據質量評價[J].地理與地理信息科學，2007,23(3):11-14.

[12]王福民,黃敬峰,徐俊鋒.基于穗帽變換的IKONOS多光譜和全色影像融合[J].浙江大學學報(工學版),2008,42(8):1381-1384.

[13]劉錕，付晶瑩，李飛.高分一號衛星4融合方法評價[J].遙感技術與應用，2015,30(5)：980-986.

[14]曹春旭.資源一號O2C衛星數據質量評價[D].中國地質大學（北京），2014.

[15]王曉錦，姜蕓.高分一號遙感衛星影像融合及質量評價方法研究[J].測繪與空間地理信息,2015,38(8):178-182.

A Comparative study of image fusion algorithms for GF-2 satellite

Xu Yifan,Yang Minhua
(School of Geosciences and Info-Physics,Central South University,Changsha Hunan 410083)

Abstract:In this paper,by using panchromatic and multi-spectral GF-2 satellite data as the data source,and the four traditional fusion algorithms:PCA,IHS,Brovey,HPF as the image fusion methods,comprehensive evaluation of the effectiveness of image fusion was made through subjective evaluation and quantitative analysis.The results indicate that the PCA fusion method can be used as an effective fusion method for GF-2 satellite data,owing to its better integral effect,clearer texture,more uniform color,appropriate contrast,and its ability to improve image spatial resolution,and effectively retain the spectrum information of the original multispectral image.

Key Words:GF-2 satellite;image fusion;quality evaluation

收稿日期：2016-3-1；改回日期：2016-3-11。

*第一作者簡介徐異凡，女，1992年生，中南大學碩士研究生，主要研究方向資源環境遙感。E-mail:1016540970@qq.com

中圖分類號：P283.49

文獻標識碼：A

文章編號：1672-5603（2016）01-091-6