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测绘技术装备季9卷2007年第l期 学术研9eos／mod l s最优融合方法研究卓登科邓凤东(省农业遥感信息中心西安710015)摘要：为了提高mod**图像的空间分辨率，本文对常用的h**变换法、主成份分析法、简单乘积法、brovey图像融合算法和假彩色合成法的优缺点进行了分析，并结合eos／mod**遥感图像特点，对融合后图像进行了简单评价，最终认为使用主成份分析法的融合效果最好。关键词：mod** 图像融合1引言随着遥感技术的发展，由不同传感器获取的同一地区的多光谱、多分解能力、多时相的影像越来越多，为自然调查、环境监测等提供了丰富而又宝贵的资料。但是这些单一遥感手段获取的资料在几何、光谱等方面存在一定的局限性和差异性，如何将它们各自的优势互补起来是非常重要的。遥感数据融合就是将这些优势结合的好办法。图像融合可以分为不同传感器之问的融合，如spot和tm的融合，同一传感器不同分辨率之间的融合，如mod**资料融合。但是不管是哪种融合，将高空间分辨率图像和多光谱图像融合后的图像都将具有更加丰富的光谱、纹理和几何形状等信息，从而改善了图像的解译效果和解译可靠性。图像融合的方法比较多，如植被指数算法、缨帽变化、主成份分析、基于模型的方法等等。从技术层次上来说，数据融合主要包括像元级融合、特征级融合和决策级融合三个层次，不同层次采用不同的融合方法。本文主要研究特征级融合的h**变换法、简单乘积法、主成份分析法、brovey图像融合算法和假彩色合成等五种常用方法在mod**数据融合中的优缺点。2 modi s资料介绍mod**(其全称为： moderate—resolutionimaging spectroradioⅲeter)是美国1999年底发射的terra(eos—ami)星上搭载的唯一进行直接广播的、当前世界新一代“图谱合一”的光学遥感仪器。它可以同时获得覆盖可见光、近红外、远红外共36个通道百米量级的遥感数据。mod**数据具有多光谱分辨率(共有36个通道)、高时间分辨率(每天过顶两次)、多空间分辨率(250m、500m和lo00m三种)等特点⋯。它的空间分辨率高于noaa／**hrr，光谱分辨率高于tm，正好填补了中间的空白。mod**图像的光谱范围从可见光到远红外，它的数据可以用于生态环境监测、火情监测、干旱监测等方面，如可以将低分辨率波段的空间分辨率提高，它就可以反映出很多noaa不能反映的细节信息。例如在林火监测方面mod**数据更高精度和更高的饱和温度，对于林火的识别和分类具有更高的价值。在大范围生态环境监测上，250m分辨率作出的ndvi和分类结果精度高于noaa的结果，更具有参考价值。因此如果能够很好地把mod**不同分辨率的数据进行融合，则多光谱、中分辨率等优势可以得到更好地发挥。3图像的预处理研究中用到的资料是仰角较高、云量较少的2002年l1月26日的mod**图像。将250m分辨率的图像在envi软件中进行几何精校正，以校正后图像为基准图像人工选取gcp点分别校正其他分辨率的图像，使每幅图像校正误差在一个像元内，这样可以很好地确保不同分辨率图像之间的吻合程度，可以提高融合图像的质量。4图像的融合方法4．1 h**变换法h**变换法是融合最常用的方法之一，相对于rgb颜色空间来说，它是一个对物体颜色属性的描述系统，其中i代表地物的亮度、h代表色度、s代表颜色的饱和度，三者分别代表三个波段的平均辐射强度、数据向量和等量的大小 。这种方法的具体做法是：先将mod**500m的图像经h**变换得到i、h、s分量，再用250m的2波段数据(选取2波段的原因在下面进行介绍)代替其中的1分量，再变换到rgb颜色空间，形成新的图像。这个新的图像既保持了高分辨率的亮度指标，又保留了多光谱的色度和饱和度指标。但是融合得到的多光谱影像灰度值同原多光谱影像有较大差异，即光谱特征被扭曲，基本上保持了多光谱影像色调。4．2简单乘积法crippen在1989年利用加、减、乘、除四种方法分别把一幅亮度图像转为彩色图像，结果表明只有乘法对彩色的扭曲最小而得来的，计算公式如下 ：dnf多光谱图像)：l：dn(高分辨率图像)=dⅳ(新图像)维普资讯 1o学术研究 测绘技术装备季干0 第9卷2007年第1期这种方法是三种常用融合方法中最简单、耗时最少的方法，但是这种方法改变了多光谱数据的辐射信息，图像的亮度成分被增加，所以在城市、郊区研究中，经常用这种方法把城市道路、人工特征等高反射特征地物突显出来。4．3 brovey图像融合算法brovey 图像融合也称为色彩标准化(colornormalized)变换融合，由美国科学家r．l．brovey建立模型并推广而得名。其算法是将多光谱图像的像方空间分解为色彩和亮度成分并进行计算。其特点是：简化图像转换过程的系数以最大限度地保留多光谱数据的信息 。这种方法主要利用了图像的三个波段进行计算，计算公式如下 ：(dn口1 i dn口1+dn口2+dn口3)木￡w高分辨率图像=dn口1一新图像(dn口2 idn口1+dⅳb2+dn口3)木dⅳ高分辨率图像=dn口2一新图像( 3idnb1+ 2+ 3)*dn~ m,mm= 图像b=波段这种方法融合结果就是色调非常良好，几乎完整地保持了原始影像的色调信息。而且它可以增加图像直方图高低部分的比率，提供城市中阴影、水体和高反射地物的对比，因此它可以产生一幅更高程度反映图像直方图高低部分对比的rgb图像。但是这种方法对多光谱图像的辐射信息有一定程度的改变，如果以后的研究中多光谱数据的辐射信息很重要，那么这种方法是不能采用的。4．4主成份分析融合法主成份分析(pca)是一种特征选择方法，由此构造出的每个新特征都是原特征的线性函数。它主要是针对超过三个波段影像的融合。h**变换法和brovey方法在超过三个波段时受到限制，只能抽取和选择多光谱图像中的三个波段参与变化，这样无疑会使其他波段的信息丢失，不利于影像的综合利用。这种方法合成的图像色调突出、植被覆盖清晰，并由色彩可区分不同的植被种类和长势状况，水体表现良好，但深浅反映较差 。它是基于这样的假设：多光谱图像的第一主成份包含了几乎全部波段的亮度信息，其他成分包括光谱信息；并且多光谱数据的亮度信息与高分辨率数据的信息相似。在融合的过程中，高分辨率图像的直方图形状保持不变，多光谱图像的第一主成份被取代并进行反变换来达到融合的方法。因此这样融合的图像既保持了多光谱的特性，也具备了高分辨率的特点。这种方法是最为常用的图像融合方法，但是其运算时间较长。4．5假彩色合成假彩色合成是根据三原色成像原理，将精确配准的三个波段的灰度图像分别赋予r、g、b三色，然后再将它们结合起来构成新的彩色图像 。由于人眼对彩色图像的分辨能力比灰度图像高的多，因此这种方法被广泛应用于图像的目视解译和专题制图中。在专题制图中多一个波段就会多一些细节信息。对于mod**图像，为了提高它的分辨率，这种方法主要是利用250m的图像来进行，但是250m图像只有两个波段，这就需要给图像增加第三个波段来满足这种方法的需求。这第三个通道的选择有两种方法：一是将250m其中的一个波段进行重复赋予第三波段，例如rgb通道分别赋予1通道、2通道、1通道，这样的组合方式最为简单，不需要进行融合，而且在制作专题图时比较美观、方便；另一种方法就是对500m的一个通道进行重采样，然后加入到250m影像中。这样可以使信息量增加，例如加入波段7近红外通道，这样形成的3波段数据是假彩色图像，这样的图像可以很好地显示林地信息。而且7通道对明火及其能量敏感，可以用于监测火情。这种方法虽然简单方便，但是会丢失500m其他波段的光谱信息，所以一般只在制作专题图时使用。5结果分析与比较5．1 mod**高分辨率图像的波段选取众所周知，mod**250m分辨率的图像有两个波段：一个是红光波段；另一个是近红外波段。而在上面叙述的三种方法中，高分辨率图像一般只使用一个波段，如spot的全色波段。所以就需要对这两个波段的信息含量进行对比，哪个波段的信息量大，就使用哪个波段进行融合，这样融合后的图像的信息含量也比较大。在判别信息含量大小的时候，使用了看直方图分布情况和对比均方差大小的办法。直方图的分布范围较广的说明其信息含量大。均方差是反映灰度相对于灰度均值的离散情况，方差越大，则灰度级分布越分散，此时，图像中所有灰度级出现概率越趋于相等，从而包含的信息量越大。均方差的计算公式如下：压■———■一o=1f (qj一 q) ik一1’i=1为第 个样本值； q为均值；k是样本数。通过这个公式得到1波段的均方差为1696．794，2波段的均方差为2708．608，这说明了2波段的信息量大于1波段。从图1和图2显示的直方图上看，也说明了波维普资讯 测绘技术装备季刊第9卷2007年第1期 学术研究11段2的信息量大于波段1。图2 250m band2直方5．2结果分析在研究中，分别利用以上五种方法进行了融合。图3为250m波段2的mod**图像， 图4是500m图像，图5是利用250m的波段1重复赋值的假彩色合成图像(波段组合为波段1、波段2、波段1)， 图6是h**变换法的结果图像，图7是简单乘积法融合后图像，图8是brovey法融合后图像，图9是主成份分析法融合后图像。图3图4图5图6图7图8图9对比融合后图像、高分辨率图像和多光谱图像，假彩色合成方法并没有将500m分辨率图像的空间分辨率提高，没有使用到mod**图像高光谱分辨率的优势；h**的融合图像和原始图像的光谱存在较大差异；简单乘积法的融合效果最差，光谱特征发生了维普资讯 12学术研究 测绘技术装备季刊第9卷2007年第1期改变；brovey融合后图像明暗处的对比增加；主成份分析法的融合效果最好，光谱特性和原始图像最为相似。6结论对于mod**图像，它的分辨率和多光谱特性决定了主要用于大面积的遥感监测，例如干旱监测、雾监测、沙尘暴监测等，在这些方面的应用中光谱特性是比较重要的。因此综合考虑光谱特征和融合效果等多方面因素，图8的融合结果最为理想，即在保持多光谱特性的原则下，采用主成份分析法进行融合的效果最好。参考文献【1】覃先林，易浩若．利用mod**数据探测燃烧的方法研究【j】．遥感技术与应用，2002，4(2)：66～69【2】牛志春，倪绍祥．土地利用动态遥感监测中数据融合方法的进展研究【j】．南京师大学报(自然科学版)，2002，25(3)：12～ 17【3】王建，鲁安新，郭庭天，苗春等．brovey图像融合在弓l大灌区土地覆盖调查中的应用【j】．遥感技术于应用，2001，9(3)：173～ 177【4】erdas inc．erdas field guide【m】．june 1998【5】张炳智， 张继贤，张丽等．土地利用动态遥感监测中多源遥感影像融合方法比较研究【j】．测绘科学，2000，9(3)：46—51(上接第22页)参考文献【1】**自然科学基金委员会．地球空间信息科学．北京：高等教育出版社，施普林格出版社，2001【2】刘光运，韩丽斌． 电子地图技术与应用．北京：测绘出版社，1996【3】王卉．无缝g**相关理论与技术的研究．**信息工程大学博士论文，2004【4】田德森．现代地图学理论．北京：测绘出版社，1991【5】中华人民共和国**标准．1：5000、 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