對基于不同源衛星數據RapidEye與P5影像融合方法的探討

李 芬 胡 坤 菠

(1.吉林大學地球探測科學與技術學院，吉林 長春 130000；2.北京中色測繪院有限公司，北京 100000)

1 融合基本原理

融合就是將同一區域的多源遙感圖像按統一的坐標系統，通過配準，生成比單一信息源更準確、更完全、更可靠的新圖像的技術方法。采用全色數據與多光譜影像進行融合，生成具有多光譜信息的色彩及全色數據紋理的新影像，突出反映土地利用類型要素信息，提高可判讀性，便于綜合分析，減少數據量，提高監測精度。通過數據融合，一方面可有針對性地去除無用信息，消除冗余，減少數據處理量，提高數據處理的效率；另一方面可融合多源數據的有用信息，表現出各波段的優勢，盡量減少或避免目標的不確定性。

2 衛星數據介紹

RapidEYE衛星發射于2008年8月29日，共5顆衛星，預期壽命7年，軌道高度630KM，與太陽同步，通過赤道時間為11:00AM，傳感器類型是推帚式的多光譜CCD，地面采樣間隔是星下點6.5米，有5個光譜波段組成，分別為藍:440 nm-510 nm；綠:520 nm-590 nm；紅:630 nm-685 nm；紅邊:690 nm-730 nm；近紅外:760 nm-850 nm；標準幅寬為77KM；星上存儲量為1500km影像數據或軌道；重訪時間為5.5天（星下點），動態范圍為12bit。RapidEYE數據廣泛應用于農業、林業、環境保護、城鄉規劃、基礎設施建設等行業。

IRS-P5數據，是印度遙感制圖衛星影像，全色分辨率為2.5米，設計壽命5年，軌道高度為618km，共由1867條軌道覆蓋全球，相鄰軌跡線之間相隔11天，軌道傾角97.87度，過赤道上空為地方時10∶30。前視幅寬為29.42KM，后視幅寬為26.24 KM；重訪周期為5天。IRS-P5數據廣泛應用于國土、海洋、礦產資源調查；林業和農業資源調查；水資源、水土流失調查；環境保護；城市規劃等領域。

3 融合前處理

配準、糾正后滿足精度要求的多光譜及全色數據，融合前還需要對其進行預處理。一方面，通過色階對全色數據進行調整，減少影像的噪聲，提高亮度和對比度；另一方面，通過波段組合的方式突出各地類的色彩，地物間的反差，表現出多光譜數據的豐富色彩。

4 融合方法試驗

在遙感影像處理過程中，通常采用的融合方法有小波變換、主成分變換、高通濾波等多種方法，試驗結果如下:

(1)小波變換融合

基于小波變換的圖像融合算法是對待融合的兩幅圖像二維小波分解，建立各圖像的小波塔形分解。

小波變換融合以mul數據的各波段影像為參考對高分辨率pan影像進行直方圖匹配，以形成相應的匹配的高分辨率全色影像。然后采用小波變換的方式形成相應的低頻和高頻影像，并用多光譜影像各波段變換后的低頻部分來替換這幾個影像小波變換后的低頻影像，對替換后的影像進行小波逆變換，從而獲得融合影像。融合結果如圖1:影像的結構信息通過第一主分量表達出來。

圖1 小波變換融合效果

主分量變換在進行融合中有兩種變換方法，一種是指將多光譜的多個波段先做主分量變換，用全色波段替換第一主分量，再進行反主分量變換，得到融合影像。另一種將各波段統一進行主分量變換，然后反變換。融合結果如圖3:

小波變換法優點:最大程度保持原多光譜數據和全色數據的信息，減少后處理難度。小波變換法缺點:算法復雜，融合后影像存在振鈴效應，影像有鋸齒，不連續，因此，在土地利用動態監測中較少應用。

(2)高通濾波融合

高通濾波用于影像的細節和紋理處理。高通濾波是對低分辨率多光譜影像進行低通濾波以獲取其光譜信息，對全色影像進行高通濾波以提取線性特征和邊緣等空間結構信息，然后對低通濾波和高通濾波的結果加權求和，進而得到融合影像。該算法使圖像的分辨率得到增強，并且它還減少了高分辨率影像低頻部分的融入，高效地保留多光譜影像的光譜信息。高通濾波處理對于全色數據很重要，在進行高通濾波處理時，濾波模型的選擇受影像質量、地貌特征等因素的影響。融合結果見圖2:

高通濾波融合法在保持光譜信息和提高多光譜圖像的空間細節表現能力上都有很好的效果，但影響影像的紋理清晰度。

(3)主成分變換

對于圖像而言主分量變換是圖像按照特征向量在其特征空間上分解為多元空間。而在數學上是將矩陣展開分解為其協方差矩陣的特征向量的加權。利用PC變換可將

主成分變換融合效果

主分量變換多光譜數據的波段數不受限制，可以接受三個以上波段的高光譜及多光譜數據進行變換。并且影像色彩豐富，影像紋理信息結構明顯、突出。主成分變換優點:不限參加波段的數量，能較好保留全色影像的紋理，減少信息損失。

結語

根據上述幾種融合方法的融合效果試驗對比分析可以得出初步結論:

RapidEYE數據和p5數據進行融合，從土地利用角度上分析，采用Photoshop融合、Pansharp融合和主成分變換的融合方法其融合效果能較好地保留了高分辨率影像的紋理細節和多光譜影像的信息，提高圖像解譯的質量。

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