環境一號CCD數據評價及應用研究

羅慧芬，苗 放，葉成名

（1.成都理工大學 地球物理學院，四川 成都 610059；2.成都理工大學 地球探測與信息技術教育部重點實驗室，四川 成都 610059）

0 前言

環境與災害監測預報小衛星 A、B（HJ－1A／1B）是我國“環境與災害監測預報小衛星星座”三顆衛星中的兩顆光學衛星，另外一顆為合成孔徑雷達小衛星（HJ－1C）。2008年9月6日成功發射了HJ－1A／1B小衛星，并于2009年3月30日正式交付使用。HJ－1衛星數據產品由環境保護部衛星環境應用中心獲取和提供各級衛星數據產品以及輔助數據。

遙感數據質量和應用效果評價在遙感技術的應用中具有重要的作用。目前，國內、外學者對遙感圖像質量評價進行了深入研究，如趙書河等［1］對中巴資源一號數據質量和幾何糾正進行了評價；湯君友等［2］對“航天清華一號”小衛星數據質量進行了評價；張霞等［3］對中巴資源一號紅外光譜掃描儀的四個波段在信噪比、地面分辨力、清晰度、輻射精度和反差五個指標進行了全面的質量評價；馬德敏［4］對高光譜圖像數據定量化評價的多種評估參數進行了歸納，并提出了選擇評估參數的知道原則；王鴻南等［5］對圖像清晰度評價方法進行了研究；王欽軍等［6］對IRS－P6衛星LISS3遙感數據從輻射精度、清晰度、信息量、信噪比、幾何精度、地面分辨率六個數據質量評價指標進行了評價，并將LISS3與TM圖像進行了對比分析；周雨霽［7］采用輻射精度、信息量、清晰度、信噪比等指標對Hyperion高光譜圖像質量進行了評價。綜上所述，遙感數據質量和應用效果評價得到了有效的發展。

為了促進對HJ－1A／1B的CCD圖像數據的廣泛應用，作者在本文選用當前圖像數據質量主要評價指標，對HJ－1B－CCD圖像質量進行評價并且選擇出研究區的最優波段組合，將其應用于土地利用分類，最后對分類精度做出分析，從而為以后的工作提出參考建議。

1 數據說明及研究區

1.1 HJ－1A／1B基本參數

HJ－1A星搭載了CCD相機和超光譜成像儀（HSI），HJ－1B星搭載了CCD相機和紅外相機（IRS）。在HJ－1A衛星和HJ－1B衛星上均裝載兩臺CCD相機，設計原理完全相同，以星下點對稱放置，平分視場，并行觀測，單臺CCD相機的地面寬幅為360km，聯合完成對地面幅寬度為700km，地面像元分辨率為30m，四個譜段的推掃式成像，波譜范圍在0.43μm～0.9μm之間，適用于大范圍中尺度的監測［8～10］。HJ－1A／1B－CCD數據的四個波段的光譜設置基本與美國Landsat、法國SPOT以及中巴資源衛星CBERS等衛星類似。

1.2 研究區數據介紹

以覆蓋瀘沽湖地區的一景HJ－1B－CCD數據為研究數據源（數據編號為：HJ1B－CCD2－14－84－20090521－L20000116154）。這景數據范圍主要為四川西南部和云南東北地區，如圖1所示，該景數據的獲取時間為2009－05－21，像元大小為15 593×13 983，數據量為831MB，存儲格式為TIF，無云，圖像整體目視效果較好。

2 CCD數據質量評價

2.1 圖像灰度層次

圖像直方圖可以反映圖像灰度層次的豐富程度，圖像的直方圖是表達圖像灰度級分布的概率統計，灰度值的高、低反映了地物輻射量的大小，直方圖的分布范圍反映了圖像信息的豐富程度。對研究區的HJ－1B－CCD數據各個波段進行統計，下頁圖2為Band1～Band4的直方圖。從Band1～Band4直方圖中可以看出，灰度值動態范圍由大到小為：Band3＞Band4＞Band1＞Band2。

2.2 圖像信息量

作者在研究中選擇均值、標準差和信息熵三個指標，對研究區HJ－1B－CCD圖像的信息量進行了統計分析。其中，圖像標準差反映圖像灰度相對于灰度平均值的離散情況和圖像信息量大小，標準差值越大，圖像反差越大，地物識別能力越強，其公式為式（1）。

表1 HJ－1－A／B CCD衛星主要載荷參數Tab.1 The satellite main payload parameters of HJ－1－A／B CCD

圖1 HJ－1B－CCD數據4波段、3波段、2波段假彩色合成圖像Fig.1 Band4，3，2false color composite image of HJ－1B－CCD

圖2 Band1～Band4直方圖Fig.2 Histograms of Band1～Band4

其中 A和B表示圖像的行列號；DN（i，j）表示每一個像元的像元值；是影像的平均灰度值。

信息熵可以用來衡量圖像信息的豐富程度，熵值的大小反映圖像所包含信息量的多少［11］。通過計算各個波段的信息熵客觀評價圖像信息量的多少。圖像的信息熵越大，表明圖像質量越好，包含的信息程度越豐富。根據Shannon信息論，信息熵計算公式為式（2）。

其中 pi為每個像元值在整幅圖像中的概率；N為圖像的灰度級別。

表2 波段信息量統計表Tab.2 Band statistics information

從表2統計的各項指標中可以看出，標準差由大到小是Band4＞Band3＞Band1＞Band2；信息熵的順序是Band3＞Band4＞Band1＞Band2，這說明波段3和波段4包含的信息量較大。波段3的信息熵最大，信息豐富；波段4的標準差值最大，說明其圖像灰度反差大，識別地物能力較強。

2.3 波段間相關性

由于傳感器的波段設置和地物的反射率等因素，圖像的波段之間具有一定的相關性，協方差和相關系數就是定量表示這種相關程度的統計量，反映波段信息冗余程度。波段間的相關系數越小，表明各波段圖像數據的獨立性越高，信息的冗余程度越小［11、12］。波段間的相關系數計算公式為式（3）。

其中 A和B分別是圖像行列號；F（xi，yi）和G（xi，yi）分別是兩幅影像i行j列對的D N值；和分別為兩幅影像的均值。

根據公式計算實驗數據HJ－1B－CCD的各波段之間相關性，結果如表3所示。從表3中可以看出，波段4與波段1、波段2、波段3的相關系數都較低。波段1與波段2之間的相關性最高，兩者之間的相關系數達到了0.983 0；波段4和波段3之間的相關系數最小。在選擇波段進行研究時，波段4和波段3是必選波段。

表3 波段間相關性Tab.3 The correlation coefficients between different band images

2.4 圖像條紋

利用線性拉伸2%對圖像進行顯示，如圖3所示。從圖3中可以看出，波段1、波段2都存在一定的條紋，尤其波段1最為嚴重；波段3、波段4基本無條紋，圖像質量較好。

3 HJ－1A／1B－CCD在土地利用分類的應用

從以上分析得出，研究區HJ－1B－CCD圖像的波段431組合信息量最大，為最佳波段組合。作者在文中利用波段431組合進行土地利用分類研究，研究區的土地利用類型包括湖泊、草海、林地、草地和耕地。利用ENVI軟件，選擇最大似然分類法和最小距離分類法對數據進行自動分類。為了得到理想的分類效果，作者在分類后進行了處理，分類疊加、聚類統計和過濾分析等，得到最終的分類結果圖，如圖4所示。

圖像分類精度評價利用ENVI軟件中的混淆矩陣模塊進行驗證，借助于2.5m的SPOT全色波段影像和Google earth中的高分辨影像選取樣本點進行評價，得出兩種分類方法的總體精度，同時得出Kappa系數，結果如下頁表4所示。

表4 分類精度Tab.4 Classification accuracy

從分類結果的總體精度和Kappa系數可以看出，兩種分類方法的分類精度都比較理想，說明HJ－1B－CCD數據能夠滿足土地利用分類的要求。

4 結論

HJ－1A／1B星是我國首次發射的環境與災害監測預報衛星。作者在本文中從圖像灰度層次、信息量和波段相關性三個方面對圖像質量進行分析和評價，得出結論是：波段431組合的信息量最大，各種地物在影像中較清楚，易于遙感解譯；原始影像中波段1、波段2、波段3有明顯的條紋。在去除條紋的基礎上，使用HJ－1B－CCD波段431組合進行土地利用分類應用評價，研究結果表明，HJ－1B－CCD可以滿足土地利用分類要求。隨著對HJ－1A／1B數據的不斷升入研究，其將會更廣泛地應用于國土資源監測等領域中。

［1］趙書河，馮學智.中巴資源一號衛星南京幅數據質量與幾何糾正評價［J］.遙感技術與應用，2000，15（3）：170.

［2］湯君友，趙銳.“航天清華一號”微小衛星數據質量評價［J］.遙感技術與應用，2001，16（4）：264.

［3］張霞，張兵，趙永超，等.中巴地球資源一號衛星多光譜掃描圖像質量評價［J］.中國圖象圖形學報，2002，7（6）：581.

［4］馬德敏.高光譜圖像質量評價［J］.紅外月刊，2004（7）：18.

［5］王鴻南，鐘文，汪靜.圖像清晰度評價方法研究［J］.中國圖象圖形學報，2004，9（7）828.

［6］王欽軍，田慶久.IRS－P6衛星LISS3圖像數據質量評價［J］.地理與地理信息科學，2007，23（3）：11.

［7］周雨霽，田慶久.EO－1Hyperion高光譜數據的質量評價［J］.地球信息科學，2008，10（5）：678.

［8］環境保護部環境衛星中心籌備辦公室.“環境一號”A／B衛星數據接收情況介紹 ［Z］.2008.

［9］李傳榮，唐伶俐，胡堅，等.HJ－1光學衛星遙感應用前景分析［J］.國土資源遙感，2008，（3）：1.

［10］李傳榮，賈媛媛，胡堅，等.HJ－1光學衛星應用潛力［J］.科技導報，2008，26（13）：57.

［11］李小文.遙感原理與應用［M］.北京：科學出版社，2008.

［12］趙英時.遙感應用分析原理與方法［M］.北京：科學出版社，2004.