黃土區小流域SPOT5遙感影像融合算法比較

鄭孟微 何映紅

該文選取羅玉溝小流域為研究區，基于SPOT5全色影像和多光譜影像為材料，采用PCA融合、Brovey融合、乘積變換融合、HPF融合、Ehlers融合、基于PCA的小波融合、基于IHS的小波融合以及IHS變換融合方法，對SPOT5全色與多光譜圖像進行融合處理。通過對各融合圖像進行主觀和客觀評價，得出：Brovey變換融合方法得到的結果較其它融合方法而言，空間質量和光譜質量綜合表現最好，適宜于黃土丘陵區的遙感監測影像分類前期融合處理。

近年來運用遙感技術對資源、環境、災害等方面的工作取得了顯著進展。然而，遙感數據涵蓋信息量非常巨大，如何有效的把多元海量數據作為一個整體來綜合應用，從而充分、有效的提出各種類型遙感影像的綜合信息，使得采用遙感數據融合技術成為當今研究熱點。

SPOT5影像可提供了豐富的、可靠的、高精度的基礎數據源。近年來有SPOT5獲取的影像已得到廣泛的應用。以往研究對融合方法和影像融合評定方法并不全面。本文基于彩色技術、數學運算、圖像變換三類圖像融合方法，選取8種不同融合方式，結合SPOT5影像融合做出對比分析，篩選出合適于黃土丘陵區的最佳融合方法。

1 研究區概況

研究區位于甘肅天水市北部的羅玉溝流域， 屬黃河中游黃土丘陵溝壑區第三副區。羅玉溝地貌屬于黃土梁狀地貌，隨自然條件和人類生產活動不同而有很大變化，可劃分為3個土類，8個土屬，11個土種，大致為山地褐色土類、山地灰褐土類和沖積土類。流域屬于典型的大陸性季風氣候，年平均降水量為531.1mm，年平均氣溫為10.7℃。

2 數據融合處理

圖像前期處理。選取羅玉溝流域全色數據（分辨率2.5m）和多光譜數據（分辨率10m）。在SPOT5全色段幾何精度上，對多光譜數據進行圖像對圖像的幾何精校正，利用多項式模型確定多項式次方為2，根據最小二乘平差確定所需GCP點（最少為6個），本次融合選取明顯的地物控制點16個進行特征匹配，重采樣成相同的空間分辨率。空間配準最大總均方根誤差（RMS）控制在0.5個像元以內，重采樣方法為鄰近采樣法。

融合方法比較。本文基于ERDAS9.2軟件所提供的幾種融合方法，分別采用色彩標準化變換融合（Brovey）、主成分變換融合（PCA）、乘積變換融合、IHS變換融合、高通濾波融合（HPF）、Ehlers融合、基于PCA的小波融合、基于HIS的小波融合方法對高分辨率影像和多光譜影像進行融合。融合方法具體如下：

IHS 變換融合法是將多光譜影像進行色彩變換，分離出強度I、色度H、飽和度S，然后將高分辨率全色影像與分離的強度分量進行直方圖匹配，使之與I分量有相同的直方圖，再將匹配后的全色影像代替I分量與分離的色度H、飽和度S分量做IHS逆變換后得到RGB融合影像。

彩色標準化變換融合也稱為Brovery融合，是將多光譜波段顏色（RGB）歸一化，再將高分辨率的全色影像與多光譜各波段（通常取三波段）影像相乘完成融合。其優點在于銳化影像的同時能夠保持元多光譜影像的信息內容。

主成分變換法也稱K-L 變化或PCA變換融合，是一種統計學方法。其首先對輸入的多波段遙感數據進行主成分變換得到新的圖像數據，將全色圖像與得到的圖像數據的第一主成分分量圖像進行直方圖匹配，然后以高空間分辨率圖像替代第一主成分分量，最后再進行主成分逆變換，得到融合后的高空間分辨率的多波段影像。

高通濾波融合法（HPF）是通過高通濾波器將高分辨全色影像中的高頻信息提取出來，并去除其大部分光譜信息，在高通濾波結果中加入高分辨率全色影像，形成高頻特征信息突出的融合影像。

乘積變換融合是一種簡單的乘法融合運算，它的融合影像反映了低分辨率和高分辨率影像的混合信息。

Ehlers融合法是基于快速傅立葉變換（FFT）濾波對全色波段銳化/分辨率融合的技術。該文原載于中國社會科學院文獻信息中心主辦的《環球市場信息導報》雜志http：//www.ems86.com總第547期2014年第15期-----轉載須注名來源針對不同區域影像，該算法提供了郊區、城區和城郊混合區三個預設濾波模型，以保持融合影像的空間特性與原圖像一致。

小波融合法是先對源圖像進行二維小波分解，然后在小波變換域內通過比較各圖像分解后的信息，運用不同的融合規則，在不同尺度上實現圖像融合，提取出重要的小波系數，最后通過小波逆變換，將提取出的小波系數進行重構，得到融合之后的影像。

3 結果評定標準

主觀目視比較。對得到的融合圖像進行初步的目視評估，通過對圖像上的地物邊界、道路、居民地的輪廓等邊緣的比較，判斷是否出現重影、蒙霧或馬賽克等現象，以及融合圖像是否清晰、圖像邊緣是否清楚，判斷融圖像紋理及色彩信息是否一致，融合圖像整體色彩是否與天然色彩保持一致。

4 結論與討論

遙感影像數據源豐富且復雜，由于其應用范圍各有不同，每一種融合方法都有其各自優缺點。選擇合適的融合方法，能夠改善信息融合的質量，使融合影像既具有原高空間分辨率影像的結構信息，又最大限度地保留了原多光譜影像的光譜信息，保持了原多光譜影像的亮度與反差，防止影像信息的丟失。

目前，對于圖像融合效果評價，主客觀評價法都存在局限性，主觀評價僅憑人眼的判斷，很多細節不易被觀察到，且觀察結果因人而異。而客觀評價只是對融合效果某一方面的度量，很少存在兩個評價指標對融合圖像評價一致。因此，進行多源遙感數據融合應針對區域特征、圖像特點及應用目的，選擇最優的融合方法，尚需進一步深入研究。