第４ｌ卷第４期 ２０１８年４月 测绘与空间地理信息 ＧＥ０ ＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬ ＩＮＦＯＲＭＡＴ１０Ｎ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｖｏ１．４１，Ｎｏ．４ Ａｐｒ．，２０１８ 遥感影像数据融合方法比较分析 杨鹏飞 ，廖秀英 ，程辉 （１．湖南科技人学资源环境 ；‘ 会工程学院。湖南黼潭４１１２０１； ２．湖南科技人学光进矿山装备教育郑ｒ＝程研究·ＩＩＪ ，湖Ｉ管湘潭４１１２０１） 摘 要：遥感影像融合是目前遥感领域最主要的研究方向之一，为了进一步促进遥感影像的广泛运用，本文通过 高分一号卫星（ＧＦ—ｌ卫星）获取湖南省浏阳市部分流域遥感影像，从平均梯度、信息熵、相关系数、地物识别精度 等方面定量分析了该卫星传感器的高分数据和多光谱数据融合的质量，试验结果表明：影像融合过程中Ｇｒａｍ— ｓｄｕｎｉｄｉｔ融合变换效果最好 关键词：ＧＦ一１卫星；数据融合；高通滤波；Ｂｒｏｖｅｒｙ变换；小波变换：Ｇｒａｍ－ｓ（ｄｕｎｉｄｉ融合 中图分类号：Ｐ２３７ 文献标识码：Ａ 文章编号：ｌ６７２－５８６７（２０ｌ８）０４—０１１３—０３ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ＤａｔａＦｕｓｉｏｎ ｏｆ ＧＦ·－－１ Ｓｅｎｓｏｒ Ｄａｔａ ＹＡＮＧ Ｐｅｎｇ￣ｉ。Ｉ，ＩＡＯ Ｘｉｕｙｉｎｇ ．ＣＨＥＮＧ Ｈｕｉ： ．（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ，Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ Ｓａｆｅｔｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｕｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｘｉａｎｇｔａｎ ４１ １２０１，Ｃｈｉｎａ；２．Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｉｎｉｎｇ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ．Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｈｕｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉａｎｇｔａｎ ４１ １２０１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ Ｉｍａｇｅ Ｆｕｓｉｏｎ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｌ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｄｉｒｅ（·ｔｉｃ ）ＩＩＳ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｆｕｒ— ．ｔｈｉｎ’ｐｒｏｍｏｔｅ ｔｈｅ￣ｉｄｅｓｐｒｅａｄ Ｈｓｅ ｏｆ ｌ’ｅｎｌｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ￣＇，ｔｉｆｓ ｐａｐｔ ｒ ｏｂｔａｉｎｓ ｒｅｌｎｏｌｔ ｓＰｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｓｏｒｔｉｅ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｉｎ Ｌｉｕｙａｎｇ． Ｈｕｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｈｉｇｈ Ｓｃｏｒｅ Ｎｏ．１ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ（（；Ｆ—ｌ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ），ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｔ’ｆｕｓｉｏｎ ０ｆ ｈｉｇｈ ｄａｔａ ａｎｄ ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｓｅｎｓｏｒ ｉｓ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙ ａｎａｌｙｚｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ａｓｐｅ（‘ｔｓ ｏｔ ａｖｅｒａｇｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ．ｉｎｆｉｗｍａｔｉｏｎ ｅｎｔｒｏｐｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｉｃｉｅｎｔｆ ａｎｄ（１ｈ． ．ｊ“’ｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａ（‘ｙ，ａｎｄ ｔｉｍ ｔｅｓｔ ｒｅｓｔｄｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ（ ａｌｎ— ’ｈｍｉｄｉｔ ｆｕｓｉｏｎ ｔｒａｎｓｌｂｒｍ ｉｓ ｂｅｓｔ ｉｎ ｔｈｅ ｉｎｌａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＧＦ一１ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ；ｄａｔａ ｆｌｌｓｉｏｎ：ｈｉｇｈ—ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅ￣ ｉｎｇ；Ｂｒｏｖｅｒｖ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｗａ～Ｐｈ ｔ ｔｒａｎｓｆ ｒｉｌｌ：Ｇｒａｍ—ｓｒｈｍｉｄｉ ｆｌｌｓｉｏｎ ０ 引 言 遥感数据融合是指从不同的＿Ｊ 传感器获得『Ｉｆ】一地 的影像数据并采用埘应的算法生成…幅包含更辛寓 和参与波段ｆ：ｆ１『以主要分为两类：第一类是是通过增强 算法对 像的ｆ。 息量加以深度挖掘的融合方法，典型代 表是高通滤波变换等；第二：类足从参与的波段上划分的 如Ｂｒｏｖｅｒｙ变换等因此，本文选取高通滤波、Ｂｒｏｖｅｒｙ变 换、小波变换、Ｇｒａｍ—ｓｃｈｍｉｄｉ这４种不同的融合办法进行 像 息量的过程 ＧＩ．、一Ｉ号全色影像能表现出较好的 ｎ１Ｊ特ｆＩＦ信息，ｆＩＩ足这 较好的空间信息存多光谱影像中 却难以看见。为Ｊ 充分利用全色的ｉ商分辨率信息和多光 ｝｝午。｜寓的光 信息，融合处理应用而生， 此，遥感数 的融合精度已经成为遥感影像能否被广泛运用的关键， 也址｝ｊ前研究最多的领域之一 ：。｝＿Ｉ前对遥感影像数 据融 评价的研究颇多，对于不同的遥感数据融合采Ｊ｝ｊ 实验。并主嘤从均值、标准差、信息熵、相关系数、平均梯 度、以及地物分类精度等方面进行定肇分析。试验结果 表明，Ｇｒａｍ—ｓｅｈｍｉｄｉ融合在融合精度七相较于其他融合 方法精度更高。 ｌ研究区概况和数据 本义狱收ｒ ＧＦ—ｌ卫 ＿ｒ ２０１５ ４ｉ－：２月ＰＭＳ干Ｉｊ饥采集 的覆盖浏 市部分地 的令色和多光谱波段数据，为ｒ 对比分析，Ｍ时选取＿十｝Ｉ 季度役 卡ｆ】同区域的应川较Ｊ 小ＩｕＪ的评价力‘法，其ｆ０的是消除单一的传感器所造成的 影像 确定性，提高遥感影像信息的提取精度，进一步促 进遥感影像的Ｊ ‘泛运ｊｆＪ。目前遥感影像融合方法从算法 收稿日期：２０１７－０４－２４ 基金项目：湖南省ｒ１然科学基金湘潭市联合堆金（２０１６ＪＪ５０２３）资助 作者简介：杨鹏飞（１９９２一），男，江 景德镇人，地图学 地理信息系统专业硕上研究， ，￡要研究方向为遥感图像处理与ＧＩＳ相＿火 理沦 ｌ１４ 测绘与空间地理信息 ２（）ｌ ８年 泛的ＧＦ一１影像数槲 昕选的Ⅸ域为湖南省长沙Ｉｆ 浏『；ＩＩ ｝ｌ１ｆ流域 ５分 域浏 位于湖向东部偏北，地势力 北 、 ｍ低，海拔 Ｉ岛为１ ６０８ ｉｎ，最低为３７．５ ｍ，地势商低起 伏较夫．境内主要以ｌ 陵和１ｊＩ区地形为主，属于 热带季 分· Ｉ￣ｓｌｉｔ（简称ＧＦ一１ Ｉ ）搭载着２台ＰＭＳ卡¨ 机 ｌ二、ｗＦＶ卡｛ｊ饥 ＧＦ－Ｉ Ｊ 具有以下两个特点：一一 址２ １１１一 １Ｊ分辨卒的ＰＭＳ相机，提高了我国高 『１ｉｉ分辨 Ｊ的 ，，（ＩＹ）＝一∑Ｐ ｌｏｇ Ｐ （３） ３）信息熵：图像的信息熵的慨念足相埘于、ｒ均 息 而青的， 允将一幅罔像各像素灰度值看作址随饥ｉ』Ｉ 样举 Ｉ｛ｌｌ，ｘ为原始罔像，Ｐ．为 像巾所有／火度 为ｉ的 像索总数除以 像总像素数的 ４）平均梯度：常作为衡 像的清晰程度的指 像对纹理细节的表达主要巾平均悌喽米衡 ｔｔ 汁钟：公 式为： 牢影像的 给 ； 址１６ Ｉｎ空问分辨率的ＷＦＶ卡¨机夫Ｉ啊 度提离ｒ数 的役盖能力及覆盖 期，该卫星的 怵参 数见太１．． 进行遥感影像融合操作之前，首先对 色影 像干¨多光 影像分）ｊＩＪ进行了几何纠 、大气ｉｑｉ［－、辆射校 『Ｊ 及 眦准等预处 ，以保证融介效果。 表１ ＧＦ－１卫星参数 Ｔａｂ．Ｉ Ｂａｓｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ＧＦ一１ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ２遥感影像融合精度评价指标 １） 均ｆｆＩ：罔像均值足指图像中所有像素点耿度的 均ｆｆｆ，影像所禽信息艟的多少常ｆ１］均值来衡量，如 均 越大，农｝ Ｊ影像所含信息量越多 均值 算公式为： Ｉ ’， 、 ＿／ ） （１） 式Ｉ１Ｊ，．ｔ＇ｌ、～为图像横轴与纵轴Ｌ所有像素的个数， ／ （ ）为他ｊ： 像中ｉ行 列化氍处的＿／火度值。 ２） 篪：标准 是相较于平均灰度而 的，ｆ，Ｊ；准雄 越大【Ｊ｛ＩＪ ｆｉＪＪ 始 像的像素灰度级分布不均匀， 像所 息｝ 越｛ｉ寓 像标准差越小，图像的灰度级分 越集Ｉ｝Ｊ＇所 彳丁的信息艟则越少 标准差计算公式为： ｒ １ ｗ 、 、· 】｛ — Ｉｆ（ｉ 一 ｝ （２） ·｝ｌ’Ｉ Ｍ、Ｎ为 像横轴Ｌｊ纵轴｝ 所有像素的个数，（， 为 像平均ｆｆｔ 八 ， ）为位于图像巾ｉ行 列位 处的灰 度值． ．Ｐ 址 像ｔｆＪ所有厌度值为ｉ的像素总数除以 像；汁 钾：公 为： Ｇ： （Ｍ一１）（Ｎ一１） √ ／（ ） ＋（１／ ） （４） ／ ｉ， ）为ｆ 于 像【｝】 ＩＪ化黄处的像祟分圳 ｔ 向币Ｉ】Ｙ ｒｎ】Ｉ 求一阶荠分值 ５）夺问卡｝】火系数：窄问卡Ｉ］关系数反映ｒｌ从ｊ “ 像的 棚哭程度， 通过汁箅融合 像与高 分辨 ｌ皋】像之 问的卡¨火系数确定，符卡几父系数越大，表叫全色波段的 息融合至刘’应的多光游波段【ｆＪ效果越好，也就址 像的 问细节信息的融合情况：夺Ｉｈ ｛父系数公式为： ” 、 ∑∑Ｉ，（ｒ ． 一．门【Ａ（ ，，１，）一“ｌ ＝ Ｆ（ ，Ｊ ）干ｕ （ ， ，）分别足融 Ｈ ］ｒ—ｌ 像干ｕ 像 （ｉ， ）为ｆ ｌｒ 像巾ｉ行 列ｆ 处的版度仇 ３实验结果与分析 ３．１ 定量评价 ｌ为ＧＦ＿－】 采川４种不Ｍ融／＼力 法 刮融 的效果罔 通过Ｍａｔｌａｂ软件 ’算得到的原始影像 影像符ｒＩ的均值、标准差、信息熵、平均梯度进仃比较， 体参数见表２ 、山表２ 『 ：①从标注 卡¨信息熵米行， Ｇｒａｍ—ｓｃｈｍｉｄｉ秆Ｉ ＨＰＦ变换恤较大，说｝１月这Ｉ肛ｊ种力‘法也 的信息：ｊｊ＝更加｝ｉ寓，住 像的光 价息ｆ 保持的救 ．、②从平均梯度｝ 米石，Ｇｒａｍ－ｓｃＭｌｉｄｉ融合的ｆｌＩＩ＿ 人， 表ｆ』｛】ＧＳ在反映图像的微小细节方 强于其他融合 ‘法 ③住卡Ｈ关系数 Ｇｒａｍ—ｓｃｈｍｉｄｉ卡日火系数最大， ＩＵ Ｊ陔 融合 法较之于原始多光｝｝｝ 像而 光潜影像变 较小 ｊ ａ 始多 影像 ㈣高通变换 ｔ Ｉｌ｛ｒ¨ｖ 、变换 ，Ｊ、波变掀 Ｉｔ ｌ（ ＩＩｆ Ｉｌｉｎｉｔ 础 图１ ＧＦ－１四种融合方法的融合影像图 Ｆｉｇ．１ Ｆｕｓｉｏｎ ｉｍａｇｅ ｏｆ ＧＦ一１ ｆｏｕｌ‘ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ 第４期 杨鹏飞等：遥感影像数据融合方法比较分析 １１５ 表２ ＧＦ影像融合结果评价参数统计 Ｔａｂ．２ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ＧＦ ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ３．２分类结果分析 实验分别对４种不同方法融合后的影像与原始多光 谱影像进行监督分类，确定不同融合方法下地物分类的 效果。影像选取以下６种主要地物类型：林地、草地、耕 地、水域湿地、建设用地、未利用地。 在光谱曲线图和可分离度计算结果中，光谱曲线图 中主要关注不同融合影像的地物分离度，由光普影像可 以看出，Ｇｒａｍ－ｓｃｈｍｉｄｉｔ融合以及小波变换融合地物可分 离性较好，Ｂｒｏｖｅｒｙ变换相对而言较差，而高通变换融合 分离则分离程度最差。不同地物对应的地物反射光谱值 是不同的，由地物光谱曲线图可知，Ｇｒａｍ—ｓｃｈｍｉｄｉｔ变换对 林地、草地和水域的分离效果较好，小波变换对建设用地 和未利用地的区分效果较好，如图２所示。 （ａ）原始多光谱 （ｂ）Ｇｒａｍ—ｓｃｈｍｉｄｉｔ融合 （ｄ）高通变换 （ｅ）小波变换 （ｃ）Ｂｒｏｖｅｒｙ变换融合 图２ ＧＦ－１号４种融合方法的光谱曲线图 Ｆｉｇ．２ Ｓｐｅｃｔｒａｌ ｇｒａｐｈｓ ｏｆ ｆｏｕｒ ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ ＧＦ一１ ４结束语 经过４种方法融合后得到的融合图像均可得到单个 图像中没有显示的信息，信息在融合图像上就原始图像 而言均得到了不同程度的补充，４种不同方法融合后的图 像空间分辨率及光谱信息有较好的综合。从纹理细节来 看，４种融合方法较比原始多光谱影像纹理更加丰富，空 间细节表达和清晰度均有较大的提高，Ｇｓ变换纹理细节 更加丰富，Ｂｒｏｖｅｒｙ变换融合的效果最差，图像失真较大， 小波变换有不同程度细节丢失。从光谱特征来看，高通 变换融合和小波变换变换的光谱信息保持较差。从均值 变化来看，ＧＳ融合图像均值变化最小；从图像的相关性来 看，ＧＳ融合得到的影像相关系数最大，表明相关性最强； 从标准差来看，Ｂｒｏｖｅｒｙ变换相对标准差较小。由此可以 得出ＧＳ变换融合方法既能够保留影像的光谱信息，也能 够提高影像的空间信息。综上所述，ＧＦ影像在Ｇｒａｍ～ ｓｃｈｍｉｄｉｔ融合中效果最好，最大限度地保证了图像主要成 分，丰富了图像的细节信息。 参考文献： ［１］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，２０００，１５（１）：１９－２３． ［２］ 贾永红．多源遥感影像数据融合技术［Ｍ］．北京：测绘出 版社，２ｏ０５． ［３］ 苏志渊．多源遥感图像融合及其应用研究［Ｄ］．洛阳：河 南科技大学，２０１０． ［４］梅安新，彭望碌，秦其明，等．遥感导论［Ｍ］．北京：高等 教育出版社，２００１． ［５］ 孙丹峰．ＩＫＯＮＯＳ全色与多光谱数据融合方法的比较研 究［Ｊ］．遥感技术与应用，２００２，１７（Ｉ）：４１—４４． ［６］ Ｄ．Ｂ．Ｃａｒｔｅｒ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｄａｔａ Ｆｕｓｉｏｎ Ｔｅｃｈ． ｎｉｑｕｅｓ［Ｄ］．Ｖｉ晒ｎｉａ：Ｂｌａｃｋｓｂｕｒｇ Ｍａｓｔｅｒ Ｔｈｅｓｉｓ，１９９８． ［７］李弼程，彭天强，彭波．智能图像处理技术［Ｍ］．北京：电 子工业出版社。２００４． ［８］ 赵英时．遥感应用分析原理与方法［Ｍ］．北京：科学出版 社，２００３． ［９］Ｊｏｈｎ Ｒ．Ｊｅｎｓｅｎ．遥感数字影像处理导论［Ｍ］．陈晓玲，龚 威，李平湘，等译．北京：机械工业出版社，２００７． ［１０］ 卢森宗．像素级遥感图像融合方法研究［Ｊ］．现代测绘， ２００９，３２（３）：２４－２６． ［１１］乔闹生，张黎，王先春．遥感图像融合方法研究［Ｊ］．计 算机工程与应用，２００９，４５（８）：１８２—１８９． ［１２］谭永生，沈掌泉，贾春燕，等．中高分辨率遥感影像融合 研究［Ｊ］．遥感技术与应用，２００９，２２（４）：５３６—５４２． ［１３］ 刘克，赵文吉．遥感影像融合方法评价——以自身融合 为例［Ｊ］．首都师范大学学报：自然科学版，２００８，２９ （６）：８３—８８． ［１４］ 殷立琼，姚刚．基于ＩＨＳ和小波变换的ＩＫＯＮＯＳ影像融 合［Ｊ］．现代测绘，２００９，３２（２）：１５－１７． ［编辑：任亚茹］