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Pleiades遥感数据融合在地理国情调查中的应用

2016-08-28 11:47:18来源:测绘与空间地理信息 编辑:ToMe浏览:

地理国情调查工作中,数据源的选取和预处理在工程过程中占重要地位,由于航空影像数据获取时相受到一定的限制,因此,航天遥感数据作为影像有效补充。普利亚(Pleiades)航天数据以其优越的数据质量在地理 国情调查工作中得到有效应用。本文从普利亚( Pleiades) 地理国情调查应用出发,以探索全波段与多波段数据融 合方法,提高数据可用性为目的,研究了遥感数据的几种融合方法,并对融合后的数据进行定量评价,从中选取 最优方案,从而提高普利亚( Pleiades) 数据的空间分辨率,达到数据分割,解译准确、精确的目标。

引言

地理国情监测是测绘地理信息今后的重点工作之一。地理国情主要采用的数据源有资源三号、天绘一号及DMC(Digital Mapping Camera)航测数据, Pleiades( 普 利亚)作为亚米级质量数据成为地理国情调查数据的有 效补充。以其较高的空间分辨率,为数据的采集提供了 有力的支持,由于它的全色波段是0. 5 m,彩色波算为 2 m,为了得到更加色彩真实、纹理丰富的影像数据,采用一 定的技术手段,成为有效的方法,满足实际生产的需要。

1研究背景

数字图像处理技术已经成为科研与数据生产的一项重要技术手段,其中,数据融合技术是图像处理领域中的一个重要分支。多源遥感图像融合技术是指将不同类型传感器获取的同一地区的遥感图像数据经过一定的图像处理,获取感兴趣的信息,不同的算法获得的信息不同,发挥获得信息的优势,提高数据的利用率。新数据具有 描述所研究对象更为优化的信息表征,同单一遥感图像 数据相比,能减少或抑制对被感知对象或环境解释中可 能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差,最大限度 地利用各种直接从众多遥感图像数据得到的信息。高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通道的信息,从而有效提高了图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度。

目前,数据融合的方法主要有色彩变换的IHS变换法、Brovery 法、主成分分析法、Pansharp法等。ISH变换法融合获得的影像数据不止有高的空间分辨率,还有与原影像相同的色度和饱和度; Brovery 法一般只是简单对 影像进行颜色归一化的处理,融合后获得的影像能很好 地保留原始影像的色彩信息、色调,还有影像也会比较清晰;主成分分析法融合后获得的影像包括了原始影像 的空间分辨率和多光谱信息,融合后可以很好地保留原 始影像的高频信息,同时也能让目标地物的细节特征更 加清晰,光谱信息也更加丰富; Pansharp 法能较好地保留 光谱信息,它不仅可以针对同一类地物,对于不同地物的 波谱之间的关系也可以很好地保持。

2数据源

Pléiades高分辨率卫星星座由两颗完全相同的卫星Pléiades1和Pléiades2组成。Pléiades1已于2011年12月17日成功发射并开始商业运营,Pléiades2于2012年12月1日成功发射并已成功获取第一幅影像。双星配合可实现全球任意地区的每日重访,最快速满足客户对任何地区的超高分辨率数据获取需求。

本次试验使用Pleiades-1数据,具体参数见表1。

表1普利亚(Pleiads)卫星影像基本参数

3工作方法

Pan-sharpened方法是综合多光谱可视化信息和全波段数据的空间信息,获得更高空间分辨率的0.5m彩色影像产品。既是将“粗”空间分辨率的多波段彩色影像数 据转化成“精细”分辨率的彩色数据,一般情况,将三或四 个低分辨率波段———蓝,绿、红或者绿、红、近红外波段, 作为输入数据,生产出高分辨的自然彩色或伪彩色图像。

Pleiades数据融合方法如下:

首先,将多波段遥感数据进行重采样,重采样率为400%,这样达到与全波段空间对齐的目的,使坐标统一。通过公式(1)的计算,综合多光谱与全波段的信息,使得既保持了全波段的空间信息,也使多光谱的谱信号得到提升。

Pan-sharpened产品同时提升了三个或四个波段的空间分辨率,这样可以生产自然彩色影像(蓝、绿和红波 段),也可以生产伪彩色影像( 绿、红和近红外波段)。

4研究结果

本次试验使用2013年5月26日获取的Pleiades-1为数据,中心位置坐标为北纬42°58'27″,东经129°48'09″,位于吉林省延吉市附近,试验区为3600像素×3600像素(如图1所示)图1为Pleiades1数据经过Pansharpped数据融合方法处理前后的对比图,融合前图像颜色略明亮,但融合后数据纹理更加丰富,地物边界也更加清晰,图2和图3是图1的局部放大,通过建筑物边界、植被纹 理和道路边界的对比,数据融合明显提高了遥感影像的层次感,达到了提高遥感影像空间分辨率的目的。从而为地理国情调查目视解译提供良好的数据源。使得在遥感图像上得到更直接的地理信息,减少外业调查的工 作量。

5结束语

Pan-Sharpened数据融合方法是一种贝叶斯估值方法,以先验数据为依据进行后验知识的估计,这是一种先进的数学理念。在实践工作中得到了有效的验证。虽然遥感数据融合方法比较多,但能够提高数据空间分辨率、增加影像的纹理信息的方法并不多,因此,在地理国情调查中,处理亚米级数据是一个很好的选择。但由于Pleiades-1多光谱数据的空间分辨率较高,在数据融合中达到了更高的分辨率,给电脑带来极大的负载,随着处理数据几何倍的增长,可能造成数据过载。因此,期望能够找到更好的计算方法,解决这个问题,为地理国情调查等工作提供更好的技术支持和服务。

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