[發明專利]遙感影像高時空融合處理算法及裝置

有效

• 申請號: 202010786064.4
• 申請日: 2020-08-06
• 公開（公告）號: CN111932457B
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發明（設計）人: 張永梅;馬健喆;滑瑞敏;張奕;孫捷;李小冬
• 申請（專利權）人: 北方工業大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/50
• 代理公司: 北京北匯律師事務所 11711
• 代理人: 馬亞坤

本發明公開了一種遙感影像高時空融合處理算法、裝置，獲取低空間高時間的第一遙感影像和高空間低時間的第二遙感影像；對第一遙感影像進行重采樣得到第三遙感影像；對第二遙感影像進行降采樣得到第四遙感影像；將第三遙感影像和第四遙感影像輸入至SRCNN網絡，得到具有中間空間分辨率的第一重建影像；對第一重建影像進行重采樣得到具有第二空間分辨率的第一重建影像；將具有第二空間分辨率的第一重建影像和第二遙感影像輸入至SRCNN網絡得到第二重建影像，將第二重建影像輸入至時空融合模型得到高空間高時間的遙感影像。解決了現有技術中，將遙感影像進行時空融合得到高時空分辨率特征數據的過程融合算法復雜度高，融合質量低，運算效率低的問題。

技術領域

本發明涉及圖像處理和模式識別技術領域，具體涉及一種遙感影像高時空融合處理算法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

光學遙感影像因其具有豐富的地物光譜特征、數據多樣性以及便于獲取和處理分析等特性，在植被變化監測、地表溫度監測、農作物生長監測、洪水監測等方面得到了應用。目前，大范圍植被變化監測、地表溫度監測、農作物生長監測、洪水監測主要采用中分辨率成像光譜儀(Moderate-resolution?Imaging?Spectroradiometer，簡稱為MODIS)等低空間分辨率遙感影像，盡管低空間分辨率影像在大范圍監測中發揮了重要作用，但其空間分辨率低以及存在大量混合像元，使得基于低空間分辨率影像數據的提取精度難以滿足小區域尺度上的需求，特別是城市地表植被變化監測、溫度監測、洪水監測等方面的需求。而中高空間分辨率衛星(如Landsat)因其重訪周期以及天氣的影響，在植被、溫度、農作物生長變化，以及洪水發生后難以獲取數據，在實際監測中的應用受到了限制。因此，如何同時獲取高時間和高空間分辨率遙感影像是解決這一問題的關鍵所在。

受限于衛星傳感器的硬件條件與發射成本，其獲取的單一遙感影像在空間分辨率和時間分辨率上并不能兼而有之，制約了遙感影像的應用。另外，早期一些搭載傳感器的衛星發射升空后，已獲取了海量數據。然而受限于當時的技術與條件，所獲得的這些遙感影像在時空分辨率之間不得不做出更多的取舍，難以直接利用這些影像。

遙感影像時空融合技術是將高空間－低時間分辨率數據與低空間－高時間分辨率數據進行融合，從而獲取具有高時空分辨率特征數據的一種方法。利用遙感影像時空融合算法來獲取高時空分辨率的遙感影像，有利于解決遙感影像時空分辨率之間的矛盾，不僅可以豐富現有遙感影像的應用領域與價值，還可以提高對海量遙感歷史數據的利用效率。遙感時空融合技術能夠在低成本條件下實現應用領域對遙感影像數據時間分辨率和空間分辨率的巨大需求，通過數據融合預測方法豐富影像的時間維與空間維信息。遙感時空融合技術大致可分類為三類：基于變換模型的融合方法、基于重建模型的融合方法，以及基于學習模型的融合方法。

基于變換模型的融合方法是最早實現的遙感時空數據融合方法。Malenovsky等人首次通過實驗證明了MODIS(250m，500m)和Landsat?TM(30m)影像時空融合的可行性，基于變換的融合方法是指對遙感影像進行數據變換(如小波分解等)后，對變換所得數據進行融合處理，再進行反變換，從而得到未知時刻高分辨率影像。通過小波變換方式，借鑒空間分辨率與光譜分辨率的融合方法，對分別采樣到480m分辨率的MODIS影像低頻信息和240m分辨率的Landsat影像高頻信息進行時空融合，生成的預測影像在保留MODIS影像整體特征的情況下，同時具有Landsat數據的細節效果，該方法提高了MODIS系列影像的空間分辨率。但該方法提高空間分辨率只達到了240m，而且在融合時使用的Landsat數據為上一個時相數據，導致在一些發生了地表變化的區域，最終結果相比真實數據差距比較大。該方法所得融合結果的分辨率較低，而且在發生變化的區域融合效果較差。

Shevyrnogov等人在時空融合時進行主成分變換，利用主成分分析方法得到多光譜掃描儀(Mulri?Spectral?Scanner，簡稱為MSS)數據的第一主成分分量，提取亮度分量，通過融合MSS傳感器亮度分量數據和NOAA傳感器植被覆蓋指數數據，得到高時空分辨率的植被覆蓋指數數據。