多源遥感数据融合应用研究.pdf

1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第卷第期 年月 地球信息科学 一 竹 , , 多源遥感数据融合应用研究 袁金国 , 王卫 河北师范大学资源与环境科学学院 , 石家庄 摘要多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势 。 本文对多源遥感数据融合算法的应用特点 , 从基于像 元的融合 、特征 的融合以及决策级融合 个层次上进行了详细 的分析 , 并以河北 丰宁县为例 , 说明遥感数据融合方 法在遥感信息提取 中的具体应用对所用数据进行预处理 , 然后对年数据进行主成分变换 , 前 个主成分 占总信息量的 , 主成分逆变换后 的结果影像更清晰 , 层次更丰富 。 信息提取时选择全色和 主成 分变换后的多光谱数据融合后 的影像 , 波段 、、 和波段 、、 的彩色合成方案 , 并对植被指数和穗帽变换后 的 绿度指数进行了分析 , 遥感影像与 以及与空间数据的信息融合也可以提高遥感信息提取的精度 。 最后分 析了多源遥感数据融合尚待解决的问题及努力方向 。 关键词多源数据遥感信息融合 中图分类号 引言 遥感技 术的发展趋势是多平 台 、 多 时 相 、多传 感器 、 多光谱和高空 间分辨率 , 利 用光学 、 热红外 、 雷达等对地观测卫星遥感系统 , 可不 断地获得大范 围 、 高精度 、 准实时 的地物信息 。 近年来随着对地表 土地利用 覆 盖 的分类和环境监测等领域的研究 , 高光谱和高空 间分辨率卫星 图像也随之大量涌现 。 与单源遥感数据相比 , 多源遥感数据所提供的信息 具有冗余性 、 互补性和合作性 , 因此 为了提高土地 利用 覆盖的分类精度 , 可利 用遥感图像数字处理 技术 , 进行不 同光谱与空 间分辨率的遥感图像的融 合 卿 或 , 或称遥感图像空间增强 。 多源遥感数据融合是指多 种空 间分辨率 、辐 射分辨率 、波谱分辨率 和时间分 辨率的遥感数据 之间以及遥感数据与 非遥感空间 数据之间的信息进行多层次有机组合匹配 的技术 , 包括空 间几何配准和数据融合两个方面 , 融合后 的 数据是一组新的空间信息和合成图像 。 它以特征信 息优化为原则 , 目的是将单一传感器的多波段信息 或不 同类别传感器所提供的信息加以综合 , 提高遥 感数据的可应用性和对地物 的识别能力 。 该方法可 更好地发挥不 同遥感数据源 的优势互补 , 弥补某一 种遥感数据的不足 , 减少不确定性 , 提高解译 、 分类 的精度及动态监测能力 。 遥感数据融合是解决多 源海量数据集成表示 的有效途径 , 是遥感技术应用 于土地利用覆盖动态监测向纵深发展 的必然趋势 , 是遥感研究的热点和前沿 。 传统的土地利用覆盖分类和动态监测 的研究 如人工目视解译 , 基于像元波谱特性的数字影像处 理等 , 往往受到 “ 同物异谱 、异物 同谱 ”的干扰, 而多 源信息融合技术显示 出其独特的优越性 。 美国学者 于世纪年代最早提出基于多传感器的多源 遥感影像信息融合概念 , 国内对此技术的研究起步 较晚 , 涉及的对象是合成孔径雷达 、肠 的 或以及等遥感数据 , 没有进行星载 遥感与机载遥感图像之间的融合 。 多源遥感数据融合算法应用分析 多源遥感数据融合从层次上可分为基于像元 的融合 、特征 的融合 以及决策融合 基于像元的融合 。 先进行像元之间的直接 代数运算 , 经处理分析后再提取出地物的特征信 收稿日期 一一 修回日期 一一 资助项目 国家 自然科学基金项目河北师范大学科学研究基金项目皿 作者简介袁金国 一 , 女 , 讲师 。 主要从事遥感图像处理与应用研究 。 年毕业于东北师范大学城市与环境科学学 院遥感与专业 , 获硕士学位 。 年月至年月在美国东密歇根大学环境信息技术与应用中心做访问 学者 。 年至今在河北师大资源与环境学院进行教学与研究工作 。 一 段笋 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 地球信息科学年 息 。 其优点是能较好地保留图像原有 的细微信息 但处理信息量大 , 较费时 。 差值运算 简单快速 , 但对图像的时相要求较 高 , 最好是同一 季节成像由于存在同谱异物和异 谱同物现象 , 差值图像一般存在大量的假变化信息 和噪声 当地物类型较单一 , 色调纹理较均匀 , 变化 特征较明显 时还 是有效的 , 可 与其他方法 配合使 用 。 比值运算可以消除或抑制地形或云影 的影响 用 一个波段和两个比值图像的彩色合成可以突出 某些地物 。 但它丢失了地物总 的反射强度信息和纹 理细节信息 。 根据光谱 、纹 理特征的差异可进行土 地利用 的动态监测 , 当差值为零或比值接近时 , 表示土地利用类型未发生任何变化土地利用类型 发生变化区域的比值会显著地大于或小于 , 差值 为正值或负值 。 乘积或 加权变换融合的数值等于多波段图像 的单波段数值分别乘以高分辨率遥感数据 , 或两种 空 间分辨率遥感数据乘以对应相关系数后再相加 。 将一定亮度的图像进行变换处理时 , 只有乘法变换 可以使其颜色保持不变 。 孙家柄等根据不同的应用 需要 , 分别将与侧视雷达 、 与航片进行了加 权融合阎 , 这 种融合中 , 要注 意选择合适的权重 , 以 改善融合图像的光谱特征和纹理特征 。 植被指数是由强 吸收 的可见 光红波段和高反 射的近红外波段 , 经过线性和非线性组合构成的对 植被有指示意义 的各种数值 。 它与植被的活力 、 叶 面积指数 、 叶绿素含量 、绿色生 物量等高度相关 。 植 被指数有多种回 , 各有不同的特点和缺点 , 应用时选 择合适的植被指数 。 基于特征 的融合 。 先分别对原始数据进行 各类处理 , 提取特征信息 统计量 , 按各图像上 相 同类型的特征进行融合处理 。 它能够以较高的置信 度生成新的 图像 , 实现信息压缩 , 但由于它不是基 于原始图像数据而是特征 , 特征提取过程中不可避 免地会出现信息 的部分丢失 , 并难以提供细微信 息 。 它们主要是具有不同空间和 时间分辨率的传 感器 , 如肠 珑 、、 即 、 气象卫星如 、雷达影 像等的融合 。 遥感图像融 合前 , 需要对所融合的多光谱数据和全色数据进行 必要预处理 , 以获得最佳融合效果 。 潘耀忠等利用 不 同时相 的多光谱影像和全色影像进行 四种 融合网 , 融合后所有不变 的特征信息 的结果是 一种优势互补融合而地物发生变化的部分信息是 一种集 中在光谱 、空 间、 时间上的变化特征 , 称之为 “ 变异特征 ”。 再如研究洪水监测 , 可选择的遥感信 息源有图像 、侧视 雷达图像 、气 象卫星 图像等 , 复合后 的图像实用性大大增强 。 因为图像光谱 信息丰富 , 空间分辨率高 , 有利于分析洪水信息多 时相 的 一 气象卫星 图像地面分辨率 低 , 但时相分辨率高 , 有利于动态监测侧 视雷达 图像对地表物质的粗糙度 、地物 内部结构和 介电常数十分敏感 , 对地表有一定的穿透能力 , 较 易观察水体和线性地物 , 并且可全天 时 、 全天候获 取信息 , 有利于实地监测洪峰 。 将与雷达图像 融合 , 既可获得洪水 、 水田 、旱 地情况 , 也可获得大 堤 、水 渠等线性地物情况伙将与气象卫星图像 融合 , 可以克服云层影 响和气象卫星分辨率低的不 足 。 变换融合 , 一是将高空 间分辨率图像替换 多波段遥感图像从空 间变换到空 间的 , 构成新的空间 , 再反变换回空间队代二是 以非遥感图像如地貌类型单元 代替多波段遥感 图像变换后的分量 , 经过适当直方图调 整 后 , 再反变换回空间 , 既反映 出图像 波 谱信息 , 又可清晰看出以不同色彩表示的地貌类型 单元 。 变换可用于地质特征增强 、 色彩增强但 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 , 所以要保证融合影像同多光谱影像的光 谱特征相似 , 前提是经直方图匹配生成的高光谱分 辨率的光谱响应范围与多光谱影像的光谱范围基 本一致 主成分 一 变换是建立在图像统计特征基础 上 的线性变换 , 具有方差信息浓缩 、数据量压缩 的 作用 , 可以更确切地揭示 多波段数据结构 内部的遥 感信息 , 各主成分是由各波段协方差矩阵的特征 向 量加权系数的线性组合而成 。 融合时 , 一是采用经 灰度拉伸的高分辨率数据代替多波段数据主成分 变换后 的第一主成分 , 再进行主成分逆变换 二是 把非遥感信息如地貌类型 图作 为一个通道 , 对非 遥感图像的方差和均值进行适当调整 , 参与各 波段的 一 变换 。 一是对不 同时相的数据做主成 分变换 , 再对主成分进行差值处理 二是先对影像 作差值处理取绝对值 , 再对差值影像做主成分变 换 。 穗帽 一 变换融合是针对植物学家所关心的 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 期 袁金国等多源遥感数据融合应用研究 植被图像特征 , 在植被研究 中将原始 图像数据结构 轴进行旋转 , 优化图像数据显示效果 。 植被信息可 以通过亮度 、绿 度 、湿 度个数据轴来确定 , 而这 个轴的信息 可以通过线性计算和数据空 间旋转获 得 。 但是它依赖于传感器 , 其转换系数对不 同波段 是不 同的 。 对 一 变换后的特征组分之一绿度分量 进行差值运算 , 利于研究土地利用筱盖动态变化 。 变换 中 , 融合以后 的波段数值等于波段 数值占红 、 绿 、蓝 三波段数值和 的百分比乘以高分 辨率遥感数据 。 这种融合的显著特点是几乎保持了 原始图像的色调信息 。 小波变换可将图像分解 为 一 些具有 不 同空 间 特性 、频 率特性和方向特性的图像 。 图像被分解为 低频信息 图像和高频细节 纹理信息 。 本质是在一 定的分解水平对低分辨率图像的相应 小 波系数按 某种算法结合高分辨率图像的对应系数 , 构成融合 图像的小波系数 , 再反变换生成新图像 , 以获取所 需 的光谱与空间分辨率信息 ‘ 。 小波变换融合使 图像获得 高空 间分辨率的 同时 , 光谱信息损失最 低 , 它具有变焦性 、信息保持性等优点。 决策融合 。 对图像信息进行专业化的识别 、 分类 或目标检测 , 在获得有关区域 特征 、 目标状态 等决策信息后 , 再对所获得的专题图像进行融合处 理 。 专家系统通过建立包含 大量 相应的领域知识 库和推理来模拟专家解决问题的能力 , 现在均采用 分布式专家系统来完成复杂的信息融合问题 。 神经 网络将输人信息综合处理为一个整体输人函数 , 并 将此函数映射定义为相关单元的映射函数 , 通过神 经 网络与环境的交互作用把环境的统计规律反 映 到网络本身的结构 中来 , 并对传感器信息进 行学 习 、 理解 , 确定权值的分配 , 完成 知识获取 、 信息融 合 , 进而对输人模式做出解 释 , 将输人数据转换成 高层逻辑概念 。 监督分类利用最大似然法 、最 小距 离法 、平 行六面体法等方法 , 从图像中已知类别的 有代 表性的训 练区中采样 , 提取训练数据 , 使计算 机在训练区图像上训练 , 取得统计特征参数 , 并以 此作为识别分类的统计度量 , 计算机利用这些来 自 于训练区的统计标准 , 按照选定的判别规则将像元 进行光谱 、纹理特 征 的测定 , 然后把图像 中各个像 元点归化到给定类别 中 。 应用实例分析 在河北 丰宁县 的应用 中 , 我们主要利用 年和年 一 和肠 一 的遥感数 据 。 在软件中 , 利用地形 图地面控制点 由年影像校正年影像 , 校正误差在亚像 元之 内 。 镶嵌研究区三景遥感影像围场幅 、 北京幅和沽源幅 , 并用矢量图裁切得到丰宁县遥 感影像 。 将码格式的高程数据转化为 。 生成的遥感影像的分辨率均为 。 在 中 , 将万格式的专题图包括交 通 、水 体 、居 民点等 转化为 。 其他专题图 , 包括土壤 、 地质 、 土壤侵蚀以及万 土地利用现 状图等 , 通过数字化到中 。 研究区年肠个波段主成分变 换结果见表 , 第一主成分的信息 占个 波段总信息量的 , 前个主成分占总信息 量 的 。 构成第一主成分的向量 中 , 贡献 最大占 , 其次是 ,。 选取主成分变换 的前个分量 , 可以在一定程度上消除由地形起伏 造成的阴影影响 , 再将主成分变换后 的图像进行主 成分逆变换 , 恢复到个波段图 , 结果 表明 , 影 像的层次更丰 富 , 影像更清晰 , 所以 以此作 为遥感 信息提取的信息源 。 表 山组 影像主成分变换结果 拍山泌 恤 由 目田 们口旧如 主成分方差百 分比 特征 向量 , 第一 第二 第三 第四 一 刀 一刀 一 一 刁 一 一一一 一 的 刁 一 一例 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 地球信息科学年 为了充分挖 掘 一 数据的潜在资源价 值 , 提取遥感信息 , 采用年全色波段与主 成分变换后 的多光谱波段进行融合 , 融合后影像具 有的高空 间分辨率 , 又具有丰富的彩色多光谱 信息 , 增强了影像判读的准确性 , 如图所示 。 被水热分析和土壤水分状况分析的有用波段 和相关系数也较高 , 分为一组 。 表各种地物的影像特征 阮肠以坛曲川 比加甩 土地利用类型 红 、 绿 、 蓝彩色合成方案 耕地 针叶林 阔叶林 草地 波段 、、 蓝灰色 、 草绿色 、 灰绿色 , 规则的纹理 暗红色 鲜红色 均匀粉红色或粉白色 水域 城乡 、 工矿 、 居民地 裸尽岩石 、 沙 地 、 盐碱地等 浅蓝 、 蓝灰色 灰白色或蓝灰色 形状规则 灰白色 波段 、、 品红色 , 亮品 红色 深绿色 亮黄绿色 绿色 , 或深浅 不同的品红色 深蓝色 紫色 灰白色 图年肠 , , 主成分变换后 的影像 月 ’ 仕 昭 研究区年值如表所示 , 分 布影像图可见 , 植被指数在 一 范 围内的区 域占了几乎一半 , 说明坝下区域的植被很好 , 尤其 是森林 。 而在坝上高原 , 植被指数在司 一 之间 的区域较多 , 沙化较严重 。 对研究区遥感图像进行 了穗帽变换 , 变换后 的绿度分量可反映植被的情 况 , 图像上色调越深 黑 , 表明绿度越大 , 植被也就 越好 , 如 图所示 , 这 与反映植被的状况相 一致 。 表不同地物的值 晚悦 啥 丝业值 旦义哑丛旦级,。丛刁 , 加刃 注袱革 二 图年肠多光谱与波段融合影像 五堪 如 一 地表 景观 密林 、 灌 木林地 、 农田 疏林地 、 中搜盖 草地 低扭盖草 地 水体 、 居 民 点 、 裸地 、 沙地 、 裸岩 在进行遥感解译时 , 为了提取某一特定专题信 息 , 需要选取最佳的波段组合方案进行融合处理 表 , 因为肠个波段之 间存在相关 性 〔 可见光波段的 、、 相关系数比较高 , 信 息量有很大 的重复性 , 可分为一组与其他波 段的相关系数比较小 , 信息独立性大 , 能获取植物 强烈反射近红外 的信息 , 是植被覆盖 和土地利用监 测不可缺少的波段属 于热红外波段 , 用 于植 对于因地形起伏引起的图像畸变图 , 我 们通过遥 感 影 像与的融合作了纠正 , 因为 可产生高程 、坡 度 和坡向图, , , 植被与 高程 、坡 向有一定的关系 , 如表 。 根据坡耕地标准 , 将研究区坡度分为平坡 一 、缓坡 一 、斜坡 一 、陡坡 图 。 关于数据层辅助分类或辅助分类后处理 , 采用 交通 图 、水 系 图 、 居 民地图 、 土壤图 、地质 图等作为 辅助数据 , 基于的信息融合以提高分类精度和 数据的信息表现能力 。 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 期 袁金国等多源遥感数据融合应用研究 表研究区植被垂直带谱及分布坡阿囚 曲 司匕加 功砚叨州 廿陀 高程 以卜洲 以 创卜么旧 〕 州 洲 犯 〕卜 主要植被 草甸草原以羊草为代表 , 下层植物以绣线菊占优势 草甸 落叶松 、 云杉为主的针叶林 白桦林 , 少量山杨 油松林 、 蒙古栋 蒙古栋 , 与山杨 、 白桦 、 油松混交 灌丛一酸枣 、 荆条 、 棒等 草地一黄脂草 、 白羊草等为主 , 还有蒙古栋 、 辽东栋等 主要坡向 阴坡 阴坡 阴坡 、 半阴坡 阳坡 、 半阳坡 阴坡 、 半阴坡 地貌类型 坝上高原 坝缘山地 【洲 洲低山丘陵 、 宽谷地以及坝上 图研究区和高程 、坡度、坡 向分布 , , 拌拌 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 地球信息科学 年 通过上述多种 融合方法 , 以年 的遥感图 像 、 土地利用 图以及年月课题组到研究区 的野外定位数据等作为辅助参考信息 , 采用计 算机随机评价的方法 , 选 取个随机样点 , 利用 软件 , 将土地利用现状图叠加到分类结果 图上 , 其结果见 图 , 分类精度如表 , 分类总精度 为 , 总为 。 表结果分类精度评价 七目 侧括 类别耕地林地草地水域城乡 、 工矿 、 居民地其他用地 分类精度 图研究区土地利用图 结语 各种遥感数据融合时应针对不同区域或 图像 的特点 , 选择最优融合方法 。 不 同传感器遥感信息 融合的关键是传感器的选 择和融合前两幅图像的 精确配准以及融合方法 的选择 。 随着遥感技术的发 展 , 遥感影像现在有的空 间分辨 率 、 的光谱分辨率和天 的时 间分辨率 , 所提供的空 间位置相当于城市总体规划 常用 的川万比例尺 的地形 图 , 这些数据融合必将 提高遥感数据在城市应用中提取光谱信息 和纹理 信息 的能力 。多时相、多平台、多分辨率、多传感器 的遥感数据为数据库更新提供了实时信息源 , 这些数据 成为的重要数据源和数据 更新的手 段 , 因此对遥感图像与数据库的大量背景数据 进行叠加分析 , 可大大提高中的模式 识别 能 力 。 多源遥感数据融合尚待解决的问题是不同光 谱与空 间分辨率 、 多传感器 、 多尺度下遥感影像信 息 的融合理论框架 、算 法与模型的研究 , 融合影像 的性能评价指标体系的确定 , 融合理论的实际应用 和精度的提高 , 受时相 因素限制以及自动提取等问 题 , 这是今后遥感数据融合研究的努力方向 。 利用 数据库所提供的大量数据 , 将专家知识引人到 遥感图像处理 中 , 以实现 实时动态 融合 , 用于资源 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 期 袁金国等多源遥感数据融合应用研究 和环境的监测 。 参考文献 肠 , , 一 贾永红遥感多光谱影像空间分辨力增强的融合方法 遥感技术与应用 ,, 一 周前祥 , 敬忠 良 , 姜世忠 不 同光谱与空间分辨率遥感 图像融合方法 的理论研究遥感技术 与应用 ,, 王萍 , 张继贤 , 林宗坚 , 李春霞基于多源遥感数据融 合的土地利用土地覆被变化信息提取试验测绘通报 , , 一 贾永红 , 孙家柄遥感多光谱影像数据与航片数字化影 像融合方法 的研究测绘通报 ,, 一 袁金国森林植被遥感分类研究河北师范大学学报自 然科学版 , , 一 潘耀忠 , 陈志军 , 聂娟 , 王秀山基于多源遥感的土地 利用动态变化信息综合监测方法研究地球科学进展 , , 一 陈萍 , 刘宝银 , 张杰 航天遥感多源数据的复合信息 及其应用研究一以黄河口为例黄渤海海洋 , 〕 , 抑 一 “ 罗 ,, 一 孙家柄 , 刘继林多源遥感影像融合遥感学报 ,, 一 江涛支持下 的 多 源信息复合研究矿山测 量 , , 一 叮 衡 郎 护司 功 ,, 口朱长青 , 王倩 基于多进制小波的全色影像和多 光谱遥感影像融合测绘学报 , 以刀 , 一 【 』戴 昌达 , 雷莉萍图像的光谱信息特征与最佳波段 组合环境遥感 ,, 一 【巧河北植被编辑委员会 、 河北省农业区划委员会办公室 河北植被北京科学出版社 , 一 王祖伟 , 秦其明多源遥感数据融合及其在城市研究 中 的应用测绘通报 ,, 一 一 , 岁 。山忿‘ 耐臼 , 以 沁娜沁 功叮堵 仍 , 一 叩即而 一 一 , 一一 , , 一 , , 洲 兀 , , 鳍肠 一 砍 ,,,,,, 笋 即 吻 , 飞 衍 一 哪 一