多源遥感数据融合及其对植被识别的影响.pdf

1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 多源遥感数据融合及其对植被识别的影响 熊育久,林 辉,孙 华,莫登奎,刘秀英 中南林学院遥感应用研究所,湖南 长沙410004 摘要融合数据因其综合了不同遥感数据源的优势,充分协同利用了多源信息,被广泛应用于各个领域。SPOT25 遥感卫星集合了多重分辨率、 多种遥感器于一身,该特点使得它在资源环境调查和规划与动态监测、 地图制图与更 新等领域得到广泛应用。本文从SPOT25数据的自身融合和SPOT25与ETM 数据融合两方面着手,利用遥感应 用中常用的HIS变换、Brovey变换、HPF变换,探寻有利于植被识别的融合方法。结果表明1 HPF变换对目视判 读最为有利,依次是Brovey变换法、HIS变换法;2 SPOT25数据自身融合的视觉效果优于SPOT25与ETM 两种 数据融合的 ;3 将植被分为5种类型,对SPOT25自身融合影像进行目视判读,再通过实地验证,得出HPF变换、 Brovey变换、HIS变换的加权精度分别为 82199 、79101 、71102 。 关键词遥感;数据融合;SPOT25 ;ETM ;植被识别 中图分类号TP75 文献标识码A 文章编号1002 - 6622200505 - 0071 - 06 The s of Multi - data Fusion of Remote Sensing Data and Their Effects on Vegetation Identification XIONG Yujiu , LIN Hui , SUN Hua , LIU Xiuying Institute of Remote Sensing Applications ,Central South Forestry University ,ChangSha414004, Hunan ,P1R1China1 Abstract Because data fusion could take the advantage of multi2source remote sensing data and could make the best use of ination ,it’s used in many domains1The SPOT25 satellite has multi2resolution and multi2sensor together ,which makes it widely used in the investigation and programming of re2 sources and environment ,dynamic inspection ,cartography and its update1This paper begins with the fusion of SPOT25 data and SPOT25 PAN band with ETM multi2spectrum bands ,using the s of HIS transation ,Brovey transation and HPF transation to find which one is useful for vegetation identification1The result shows that 1among the three s HPF transation is the best one ,followed is Brovey transation and HIS transation ; 2in the case of visual compari2 son ,the fusion images of SPOT25 itself is better than those fused of SPOT25 and ETM 1In this study ,the vegetation was divided into 5 categories1After interpreting the fusion images of SPOT25 it2 self and field validating ,we find that the weighed accuracy of HPF transation ,Brovey transa2 tion and HIS transation is 82199 ,79101 and 71102 1 Key words remote sensing , data fusion , SPOT25 ,ETM ,vegetation identification 收稿日期 2005 - 01 - 25 修回日期 2005 - 07 - 06 基金项目国家自然科学基金资助项目30471391 ;湖南省教育厅青年基金资助项目04B059 作者简介熊育久1982 - ,男,硕士,主要研究方向为林业遥感与数据融合。 随着遥感技术的发展,同一地区的遥感数据量 呈现多元化的趋势,多分辨率、 多光谱的遥感影像数 据构成了同一地区的多元覆盖。如从TM数据的 30m到ETM 的15m ,SPOT25的10m和20m、 全 2005年10月 第5期 林业资源管理 FOREST RESOURCES MANAGEMENT October12005 NO15 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 色影像数据的215m或5m ,IKONOS的4m、 全色影 像数据的1m ,QUICKBIRD的0161m[1]。单一的遥 感影像数据各有优点,但是对于目视判读来说,它们 所反映的信息或所表达的信息远远不能满足人们的 需要[2]。因此需要对多源数据进行融合。数据融 合Date Fusion主要指在统一的地理坐标系中,将 对同一目标检测的多幅遥感影像数据进行空间配 准,再采用一定的算法,生成一幅新的、 更能有效表 达该目标的图像信息[3 ,4]。通过融合能够消除多传 感器之间的冗余性、 增加各种数据的互补性,从而提 高影像的空间分辨率、 清晰度等,以便能够最有效地 利用各种遥感影像数据,获得更加有用的信息[5]。 常用的数据融合方法有比值和加权乘法[6]、 Brovey变换法[7]、HPF变换法[8]、HIS变换法[9]、 主 成分分析法[10]、 小波变换法[11],以及小波对各种方 法的改进法[12 ,13]。 SPOT25卫星的多光谱数据与TM/ ETM 数 据有极大地相似性, TM/ ETM 数据应用较早,理 论和技术都比较成熟,可以为SPOT数据的处理及 其应用提供一定的经验和启示。本文从SPOT25自 身融合以及SPOT25与ETM 相融合着手,寻找有 利于植被识别的融合方法。 1 研究区概况与数据源 研究区天鹅山林场位于湖南省东南部的资兴 市内,东经113 ′08′ ～11344′,北纬2534′ ～2618′, 总面积6 670hm2。该区内植被丰富,包括针叶林杉 木、 马尾松、 阔叶林落叶类与常绿类、 竹林。在研 究区选取2 0002 000像元作为研究子区。 遥感数据源为SPOT25 ,获取日期2002 - 12 - 24 ;ETM ,获取日期2001 - 11 - 20。其中,SPOT2 5数据包括4个空间分辨率为10m的多光谱波段和 1个空间分辨率为215m的全色波段; ETM 数据 包括6个空间分辨率为30m的多光谱波段、1个空 间分辨率为60m的多光谱波段,以及一个空间分辨 率为15m的全色波段。 对各种数据源进行几何精校正,将其统一到相 同坐标系统下,校正误差均方根误差控制在015 个像元以内,以保证融合的效果。 2 数据融合 211 SPOT25数据自身融合 21111 HIS变换 HIS变换是一种基于色度空间的融合变换,原 理是将原始图像的RGB成分转换为相应的HIS成 分,然后在HIS中对所需的图像进行增强处理,再 通过HIS反变换回到RGB系统中显示[14]。该方法 在影像融合中应用成熟。其变换公式为 I v1 v2 1/31/31/3 1/61/6- 2/6 1/2- 1/20 R G B H arctan v2 v1 Sv12v22 1 其中I为强度Intensity ,H为色度Hue ,S 为饱和度Saturation ,v1、v2为中间变量。由HIS 正变换公式不难推出其逆变换公式。 融合时,先将SPOT25影像的4、3、2多光谱波 段进行RGB真彩色合成,然后根据以上公式,将其 变换到HIS空间,再用SPOT25的全波段代替I分 量逆变换到RGB空间。 21112 Brovey变换 Brovey变换是一种特殊运算组合,其原理是通 过变换将在RGB空间中显示的多光谱波段规一化, 再通过将高分辨率的影像与之相乘完成融合[15]。 本次融合采用以下公式计算 R PANband4/ band2 band3 band4 G PANband3/ band2 band3 band4 B PANband2/ band2 band3 band4 2 21113 HPF变换 高通滤波High Pass Filter的作用是增强高频 抑制低频,以突出边缘、 线条、 纹理和细节,它是空间 滤波的一种。空间滤波是一种局部处理,考虑与转 换像元相邻的像元值,其实质是增强或抑制图像中 某些空间频率特征。与之相对应的是低通滤波,它 主要作用是增强低频抑制高频信息,以保留图像中 的主干和粗结构[16]。 先对SPOT25影像的4、3、2多光谱波段进行低 通滤波处理,以提取多光谱信息。然后对全色波段 进行高通滤波处理,以提高影像细节。最后将滤波 处理后的各波段相融合。 27 林业资源管理第5期 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 212 SPOT25数据与ETM 数据相融合 目前文献中的SPOT与TM/ ETM 的融合,主 要是指SPOT1、2、3号卫星10m分辨率的全色波段 与TM/ ETM 的多波段融合,如张玉虎等[17]在基 于像素融合的试验中,朱长青等[18]利用小波变换研 究影像融合的试验中。本文尝试将SPOT25卫星 215m的全色波段与30m的ETM 多波段相融合, 通过试验,融合效果不理想,主要表现为融合图像视 觉效果差、 有 “胡椒面” 现象。究其原因,应该是分辨 率相差太大 12 倍 , 这些融合方法不适合,必须寻 找新的融合算法[19]。经过反复试验,先将ETM 的全色波段数据与多波段数据相融合,然后再与 SPOT25全色波段相融合。为了反映植被的真实色 彩,本次研究选择ETM 数据的5、4、3波段,分别 进行HIS变换、Brovey变换和HPF变换。 a原始影像XS b HIS融合影像 cBrovey融合影像 d HPF融合影像 图1 SPOT25原始影像及自身融合结果 3 影像融合前后视觉效果分析 311 SPPOT25自身融合 融合后的影像和原始影像相比较,色调反差和 清晰度都得到提高,可以清晰地看到影像中地物的 细部特征、纹理、边界,特别是道路、水体、建筑 物更加容易识别,见图1。经过融合,目视判读的 正判率得到极大提高,见表1。该表是通过外业建 标后,在融合后的影像上系统布设100个样点,判 读各样点的植被类型,再逐点同地面实际结果相比 较而得。结果表明 HPF融合法的判读加权精 度[20]为82199 、Brovey融合法的为79101 、 HIS融合法的为71102 。在三种方法中, HIS融 合影像中不同类型的植被颜色层次清晰, Brovey 融合的影像中,颜色比HIS融合结果更加鲜明些, 但其阴影引起误判的比例比HIS法要高; HPF法 不仅能够去除阴影,还突出了地物的纹理细节,解 37 第5期熊育久等多源遥感数据融合及其对植被识别的影响 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 译结果明显高于前两种方法,但是在阴影严重的地 方,会产生与实地植被不符的颜色特征,引起误 判。 表1 三种融合法判读结果 实际植 被类型 融合法 判读植被类型 针叶林阔叶林竹林 未成林 造林地 幼龄林采伐迹地 样点数精度 HIS39518617 针叶林Brovey41314591. 1 HPF41319111 HIS7956. 25 阔叶林Brovey6101662. 5 HPF41275 HIS22450 竹 林Brovey26875 HPF2675 HIS131150 未成林造林地Brovey41166617 HPF4116617 HIS112450 幼龄林Brovey2114850 HPF11516215 HIS41127016 采伐迹地Brovey11114178214 HPF11158812 312 SPOT25与ETM 相融合 SPOT与ETM 融合后,光谱信息比原始影像 丰富,空间分辨率也得到提高,见图2。与ETM 数据源相比,极大地提高了目视判读的正判率。但 由于两种数据源获取的时间不一致,使得产生变化 的地方在融合后不利于判读,与SPOT25自身融合 失去可比性。两种数据源融合后的判读效果不及 SPOT25自身融合的。在SPOT与ETM 融合结果 影像中,依然是HPF融合法的效果最好,无论是视 觉效果还是纹理细节方面都比其他两种方法清晰; HIS融合法效果最差,首先表现在颜色上,不利于识 别,其次是不能将阔叶林与针叶林分开。 e SPOT25原始影像PAN 47 林业资源管理第5期 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 图2 SPOT25原始PAN影像与ETM 原始影像及融合结果 4 结论 通过各种融合方法,影像的目视解译能力得到 提高。本次融合结果是以对植被的目视判读精度为 评价标准。由表1得出以下结论 1 HPF融合法的判读精度最高,依次是Brovey 融合法、HIS融合法; 2 从针叶与阔叶的识别角度看,不能将这两种 主要植被类型进行区分是造成判读精度低的主要原 因。在HPF融合法中有25 的阔叶林误判为针叶 林,Brovey融合法中达到3715 ,HIS融合法中达 到43175 ; 3 从竹林的识别角度看,HPF融合法与Brovey 融合法的效果一样,只能区分出75 ,HIS融合法 效果差,仅能区分50 ,引起误判的原因是竹林与 针、 阔叶难分; 4 从未成林造林地与幼龄林的识别角度看,引 起正判率低的主要原因是两者在影像上结构相似, 特别是在有阴影影响的情况下不易于把握。 参考文献 [1]林辉,刘泰龙,李际平.遥感技术基础教程[ M].中南大学出版 社,2002. 64 - 89. [2]高瑞莲,皱凤,周海波.多源遥感数据融合在城市发展研究中的 应用[J ].信阳师范学院院报自然科学版 ,2001 ,141 114 - 117. [3 ]T. Tax , A. H. Schistad Solberg. Ination Fusion in Remote Sensing[J ]. Vista in Astronomy ,1997 ,413 337 - 342. [4] Ronald R. Yager. A framework for multi2source data fusion[J ]. In2 ation Sciences ,2004 ,163 175 - 200. [5]贾永红,李德仁,孙家柄.多源遥感影像数据融合[J ].遥感技术 与应用,2000 ,151 41 - 44. [6]张炳智,张继贤,张丽.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,20003 46 - 51. [7] J. Vrabel. 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