[發(fā)明專利]一種普適的高分辨率遙感圖像融合方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210552525.7
• 申請日: 2012-12-19
• 公開（公告）號: CN103186893A
• 公開（公告）日: 2013-07-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 何國金;柳文祎;張兆明
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學院對地觀測與數(shù)字地球科學中心
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬遙感技術(shù)領(lǐng)域，涉及遙感數(shù)據(jù)的處理及應(yīng)用。?

背景技術(shù)

遙感影像融合能夠集成或者整合多個源圖像中的互補信息，利用優(yōu)勢互補的數(shù)據(jù)來提高圖像的信息可用程度，同時增加對研究對象解譯的可靠性。遙感影像數(shù)據(jù)融合作為一種遙感信息綜合處理與分析技術(shù)，是遙感領(lǐng)域的熱點研究課題之一。數(shù)據(jù)融合可以在以下三個層次進行：1)像素層融合(Pixel-Level?Fusion)；2)特征層融合(Feature-level?Fusion)；3)決策層融合(Decision-level?Fusion)。像素層融合是目前三個層次中研究最為成熟的一級，已經(jīng)形成了各種各樣的融合算法。?

合成變量比方法是一種基于像素層的遙感影像融合算法。合成變量比(SVR)是由Munechika?et?al.(1993)(C.K.Munechika，J.S.Warnick，C.Salvaggio?and?J.R.Schott.Resolution?enhancement?of?multispectral?image?data?to?improve?classificationaccuracy[J].Photogrammetric?Engineering?and?Remote?Sensing，1993(59)：67-72.)提出的。SVR融合方法一般用于同一傳感器的多光譜與全色數(shù)據(jù)融合，其計算公式為：?

XSPi=PanHXSLiPanLSyn---(1)]]>

其中XSP_i是融合后的高分辨率圖像第i個波段的灰度值，Pan_H是原始全色圖像的灰度值，XS_Li是原始多光譜圖像中第i個波段的灰度值，Pan_LSyn是由低空間分辨率的多光譜波段模擬合成的低空間分辨率全色圖像的灰度值。?

在Munechika?et?al.(1993)的研究中，模擬合成的全色圖像Pan_LSyn是由公式(2)獲得?

參數(shù)是通過一種改進的大氣模型來對接收到的目標反射和相對光譜響應(yīng)進行修正，并測量了5種具有代表性的土地覆蓋反射光譜，包括城市、土壤、水體、樹和草。通過對使用大氣模型模擬得到的值與實際測到的五類值的線性回歸分析計算出了在建立了Pan_LSyn之后，將原始全色圖像相對于Pan_LSyn進行了直方圖匹配，以消除大氣和輻射角度的差異。?

Zhang(1999)和Zhang(2001)(Y.Zhang.A?new?merging?method?and?its?spectral?andspatial?effects[J].International?Journal?of?Remote?Sensing，1999(20)：2003～2014.Y.Zhang.Detection?of?urban?housing?development?by?fusing?multi-sensor?satellite?data?and?performing?spatial?feature?post-classification[J].International?Journalof?Remote?Sensing，2001(22)：3339～3355.)認為，Munechika?et?al(1993)的SVR方法的計算中，只使用到幾種特定的土地覆蓋類型。而且系數(shù)很難確定，不適用于實際應(yīng)用中的大面積區(qū)域融合，同時在一個較大的城市區(qū)域中，5種土地覆蓋類型遠遠不足以具有代表性，不能保證其它土地覆蓋類型的光譜屬性在融合之后得到保留。此外還要將原始全色影像相對與模擬的全色影像進行直方圖匹配。?

為了解決以上問題，Zhang(1999)和Zhang(2001)將SVR方法的公式修改為：?