徐建英,劉建平
(1.長江工程職業技術學院測繪工程系,湖北 武漢 430212;
2.長沙大學土木工程系,湖南 長沙 410022)
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遙感影像數據融合方法應用研究
徐建英1,劉建平2
(1.長江工程職業技術學院測繪工程系,湖北 武漢 430212;
2.長沙大學土木工程系,湖南 長沙 410022)
摘要:介紹了遙感影像數據融合中常用的三種方法:主成份變換法、乘積變換法、比值變換法.以某地區的SPOT和TM遙感影像為實驗數據,選用ERDAS軟件平臺,采用數據融合的三種方法分別進行融合實驗,對融合的效果和應用進行了對比和分析.實驗結果表明:應用不同的融合方法可以得到不同的融合效果,多源遙感影像融合不僅可以提高圖像的清晰度,還可以使得提取的信息量更加豐富.
關鍵詞:遙感影像;圖像融合;ERDAS
目前,隨著遙感技術的發展,多源遙感影像為人們提供了豐富的信息,不同傳感器對同一地區獲取的遙感影像數據量越來越大,使得遙感系統能夠為用戶提供同一地區不同時間、空間和光譜分辨率的海量數據[1].單一傳感器獲取的圖像信息往往難以滿足應用,通過影像融合可以獲取更多的信息,補充單一傳感器的不足,能夠最大限度地綜合和利用多種數據的不同特性,消除不同傳感器之間存在的冗余和矛盾,增強影像信息的透明度,提高影像信息的精度,改善和提高遙感信息提取的及時性和可靠性.遙感圖像應用的關鍵是遙感影像的融合,它也是遙感影像處理中的重要環節,可以根據不同的需求運用不同的融合方法.
1圖像融合
遙感圖像融合是將多種遙感傳感器獲取的圖像數據或同種類傳感器對同一目標在不同時間獲取的信息進行綜合處理的過程,運用一定的規則或算法進行圖像的運算處理,將圖像中所包含的有用信息融合生成為一幅新的圖像,該圖像包含有比任何單一圖像更精確、更豐富的信息,以達到對目標和地物的綜合描述[2].
2遙感影像融合方法
遙感影像融合的方法有很多,其中主要有主成分變換法、乘積變換法、比值變換法、小波變換法、高通濾波法等,本次實驗中主要采用主成分變換法、乘積變換法、比值變換法進行影像融合.
2.1主成分變換融合
主成份變換融合(Principle Component Analysis)其實質是基于圖像統計特征基礎上的,它是一種多維正交線性變換,也叫主分量分析、K-L變換.該方法可以應用于圖像壓縮、去噪以及圖像旋轉等,因此,可以更加準確地表示多波段數據結構內部的遙感信息[3],該方法的最大優點是可以將任意數目的波段進行融合,融合后的圖像包含了原始圖像的空間信息和光譜信息特征,使得目標的細節特征更加清晰,層次更加分明,光譜信息量更加豐富.
2.2乘積變換融合
乘積變換融合(Multiplicative)的優點在于可以直接對不同空間分辨率的遙感數據進行合成,對圖像的亮度進行變換處理,并保持圖像的色彩不變[4],其原理是應用了最基本的乘積組合算法.該算法可直接對原始圖像進行操作,增強某些特征信息,如在城市規劃設計中,需要識別道路、建筑物等特征信息,應用乘積變換融合方法,可以增強上述特征信息.該方法簡單,占用的內存容量少,運行速度快,但得到的結果圖像不能很好地保留多光譜圖像的反射信息[5].
2.3比值變換融合
比值變換融合法(Brovey Transform)是遙感影像處理中常用的方法,是美國科學家Brovey 建立的模型,是一種RGB彩色融合變換方法,又稱Brovey法[6].對于多光譜影像而言,比值變換擴大了反映地物細節的反射分量,這樣不僅有利于地物的識別,還能在一定程度上減弱或消除太陽照度、云影、地形起伏陰影等的影響.
Brovey變換中,融合后的波段值分別等于波段數值占三個波段紅、綠、藍波段之和的百分比乘以高分辨率遙感數據[7].如果高分辨率全色影像的光譜影像響應范圍與低分辨率多光譜影像相同時,則其表達式為:
這種融合方法最明顯的特點是在增強影像的清晰度時也能夠保持其原有多光譜影像的色調,還可以增強圖像邊緣的對比度.可將該方法用于SPOT衛星全色影像與多光譜影像的融合或SPOT衛星全色影像與TM多光譜影像的融合.但在對SPOT全色影像和TM多光譜影像進行融合時,如果兩者的波譜范圍不一致,此方法很容易造成直方圖的壓縮變形,降低圖像的清晰度,使得圖像變暗.
3遙感影像數據融合實例
3.1軟件選取
目前常用的遙感圖像處理軟件有:PCI、ENVI、ERMapper和ERDAS IMAGINE.在四種軟件中,PCI適合用于影像制圖;ENVI具備強大的多光譜影像處理功能,因此在針對像元處理的信息提取中有較大優勢;ER Mapper對于處理高分辨率影像效果較好;而ERDAS IMAGINE是功能非常強大的遙感圖像數據處理系統,應用最廣泛,數據融合效果最好.綜合考慮各類軟件,融合實驗采用的軟件平臺是ERDAS IMAGINE 9.2.
3.2數據融合
為了驗證融合方法,選取SPOT衛星和TM影像數據,分別采用主成分變換法、乘積變換法、比值變換法進行融合實驗.在下圖中,圖1為原始SPOT衛星影像,圖2為原始TM影像,圖3-5為融合效果圖.

圖1 原始SPOT衛星影像

圖2 原始TM影像

圖3 主成分變換法融合效果圖

圖4 乘積變換法融合效果圖

圖5 比值變換法融合效果圖
從融合結果圖可以看出,這幾種融合方法的結果圖無論在空間分辨率和圖像的清晰程度上都比原始影像提高很多,融合后的信息量較之前豐富.主成分變換法主要是根據需要選擇特定的因素作為主要因素進行融合處理,因此得到的影像是一種特定的結果,能夠將信息進行有效分離,更能突出特定的因素.乘積變換法的優勢在于保持其原有的色彩的同時,增加了影像的亮度.比值變換法能夠較為清晰地反映出地物的輪廓細節,使建筑物、道路的網絡清晰可見,而且消除了云霧等陰影.
4結論
多源遙感影像數據融合是一門新興的技術,并得到不斷完善.在多源遙感圖像融合中,對同一對象,采用不同的融合方法可以得到不同的融合圖像,融合后的圖像均比原始圖像清晰,信息量豐富.但是,由于多源遙感影像融合方法多種多樣,融合技術千差萬別,實際存在很多的問題有待解決.在實際的應用中,還需要根據具體的處理對象采用不同的融合方法,反復實驗,選取最佳的影像融合方法,這是提高遙感圖像空間分辨率和光譜信息的有效途徑.只有這樣,才能更好地實現多源遙感數據的優勢互補,促進遙感影像數據融合的應用.
參考文獻:
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[2] 張寅玥,付煒.多源遙感圖像融合算法研究[J].電子測量技術,2010,(6):34-38.
[3] 張賢柱,尉濤,馬旭.基于ERDAS的遙感影像幾種融合方法的分析比較[J].電力勘測設計,2012,(1):19-22.
[4] 李娜,殷學永.不同遙感影像融合方法的比較研究[J]. 許昌學院學報,2013,(2):32-36.
[5] 楊長保,姜琦剛,丘殿明,等.多源遙感數據融合方法的新探索[J].吉林大學學報,2006,(6):580-583.
[6] 李微微.遙感圖像融合技術及應用方法研究[D]. 秦皇島:燕山大學碩士學位論文,2012.
[7] 鄒積剛.多源遙感圖像融合算法研究[J].電子測量技術,2010,(6):34-38.
(責任編校:晴川)
Application of Remote Sensing Image Data Fusion Methods
XU Jianying1,LIU Jianping2
(1.Department of Surveying and Mapping Engineering,Changjiang Institute of Technology,Wuhan Hubei 430212, China;2. Department of Civil Engineering, Changsha University, Changsha Hunan 410022, China)
Abstract:The paper introduced three kinds of commonly used methods, principal component analysis, multiplicative and Brovey transform. Using the SPOT and TM remote sensing images of the area as experimental data and based on the ERDAS software platform, the study conducted the fusion experiments with the three methods, and compared and analyzed the effects and application of the fusion. The experimental results showed that different fusion methods could get different fusion effects, and multi-source remote sensing image fusion could not only improve image clarity, but also make the information extracted more abundant.
Key Words:remote sensing image; image fusion; ERDAS
中圖分類號:P228.4
文獻標識碼:A
文章編號:1008-4681(2016)02-0023-03
作者簡介:徐建英(1976— ),女,湖北武漢人,長江工程職業技術學院測繪工程系副教授,碩士.研究方向:GIS、圖形圖像處理.
基金項目:長江工程職業技術學院重點項目(批準號:JKY2015-02).
收稿日期:2016-03-08