[發(fā)明專利]一種基于非監(jiān)督分類的多源遙感影像時(shí)空融合方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110168388.6
• 申請日: 2021-02-07
• 公開（公告）號: CN112906531B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 董世元;吳志杰;何煒琪;劉毅
• 申請（專利權(quán)）人: 清華蘇州環(huán)境創(chuàng)新研究院
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/762;G06V10/74
• 代理公司: 蘇州創(chuàng)元專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 32103
• 代理人: 范晴;丁浩秋

本發(fā)明公開了一種基于非監(jiān)督分類的多源遙感影像時(shí)空融合方法，包括：獲取至少一個(gè)參考時(shí)刻的第一、第二空間分辨率遙感影像，及預(yù)測時(shí)刻的第一空間分辨率遙感影像；對獲取的遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，獲取反射率影像數(shù)據(jù)；以目標(biāo)像元為中心像元，利用非監(jiān)督分類方法對鄰域范圍內(nèi)的像元進(jìn)行分類，選擇與中心像元為同一類別的像元作為相似像元；計(jì)算相似像元與中心像元之間的空間距離，和不同空間分辨率遙感影像之間的光譜差異，得到相似像元權(quán)重；根據(jù)高空間分辨率遙感影像的空間信息和低空間分辨率遙感影像的時(shí)相信息，及相似像元權(quán)重大小，計(jì)算得到預(yù)測時(shí)刻的目標(biāo)像元值。改進(jìn)了相似像元選取方法和相似像元權(quán)重計(jì)算方法，提高了融合結(jié)果的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于多源衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)的處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種基于非監(jiān)督分類的多源遙感影像時(shí)空融合方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

遙感影像數(shù)據(jù)被越來越多的應(yīng)用于植被變化監(jiān)測、地物精細(xì)化分類、水質(zhì)變化監(jiān)測等方面。然而現(xiàn)有的遙感衛(wèi)星傳感器中，具有高空間分辨率的衛(wèi)星載荷，重訪周期較長；具有高時(shí)間分辨率的衛(wèi)星載荷，空間分辨率較差，這種由于傳感器硬件導(dǎo)致的“時(shí)空矛盾”問題，極大的限制了衛(wèi)星遙感在對地監(jiān)測中的應(yīng)用。為緩解上述問題，利用多源衛(wèi)星進(jìn)行聯(lián)合觀測，融合多源衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，成為遙感應(yīng)用技術(shù)的一大研究熱點(diǎn)。

現(xiàn)有的遙感影像時(shí)空融合技術(shù)中，基于權(quán)重濾波的時(shí)空融合方法在植被物候分析、水污染變化監(jiān)測等方面應(yīng)用廣泛，常見的時(shí)空融合方法包括：2006年Gao等提出的STARFM(Spatial?and?Temporal?Adaptive?Reflectance?Fusion?Model)，2010年Zhu等提出的ESTARFM(Enhanced?Spatial?and?Temporal?Adaptive?Reflectance?Fusion?Model)，2017年Cheng等提出的STNLFFM(A?Spatial?and?Temporal?Nonlocal?Filter-Based?DataFusion?Method)。基于權(quán)重濾波的時(shí)空融合方法主要思想是：輸入預(yù)測時(shí)刻低空間分辨率影像以及參考時(shí)刻高空間分辨率和低空間分辨率影像，對預(yù)測時(shí)刻高空間分辨率影像進(jìn)行逐像元計(jì)算，利用閾值方法在目標(biāo)像元鄰域內(nèi)進(jìn)行相似像元搜索，依據(jù)檢索到的相似像元在空間、光譜上的差異，計(jì)算相似像元在預(yù)測過程中能夠提供的權(quán)重信息，最后根據(jù)設(shè)定的融合規(guī)則計(jì)算預(yù)測時(shí)刻目標(biāo)像元值，對影像中所有像元逐一計(jì)算生成預(yù)測時(shí)刻高空間分辨率圖像。從上可以看出，相似像元選取、權(quán)重計(jì)算是時(shí)空融合方法的核心技術(shù)。

1)相似像元選取的本質(zhì)是選取與中心像元為同一類地物的像元作為相似像元。現(xiàn)有的方法大都利用閾值法和分類圖像的方法進(jìn)行相似像元選取。閾值法：整景影像僅設(shè)定單一一個(gè)閾值，以圖像標(biāo)準(zhǔn)差和分類數(shù)量作為閾值判定是否為相似像元。這種利用閾值進(jìn)行判斷得到的相似像元，若地物反射率值較低即像元值較低，則閾值限定范圍相對較大，選取得到的相似像元結(jié)果易摻雜其他地物的像元信息；若地物反射率值高即像元值較高，則閾值限定范圍相對較小，相似像元選取結(jié)果不能完全囊括鄰域內(nèi)所有像元。分類圖像方法：利用高空間分辨率影像進(jìn)行分類，得到分類成果，若中心像元與相似像元為同一類別，則判斷為相似像元，然而該方法基于分類成果，相似像元選取的結(jié)果精度與分類成果精度相關(guān)聯(lián)。因此，傳統(tǒng)的相似像元選取方法難以選取真實(shí)有效的相似像元，進(jìn)而難以為目標(biāo)像元的計(jì)算提供足夠有效的時(shí)相變化和空間紋理的輔助信息。

2)相似像元權(quán)重計(jì)算是核算相似像元與中心像元的差異，包括空間、光譜的兩個(gè)方面差異。傳統(tǒng)方法中，利用相同位置不同空間分辨率的反射率差值，逐波段計(jì)算各個(gè)波段相似像元的權(quán)重值，這種計(jì)算方式忽略了地物光譜的多波段特征，無法揭示相似像元與中心像元在所有波段的差異。若無法為相似像元提供正確的權(quán)重信息，則直接影響目標(biāo)像元的計(jì)算結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述存在的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于非監(jiān)督分類的多源遙感影像時(shí)空融合方法及系統(tǒng)，改進(jìn)了相似像元選取方法，可以選取真實(shí)有效的相似像元，進(jìn)而可以為目標(biāo)像元的計(jì)算提供足夠有效的時(shí)相變化和空間紋理的輔助信息；改進(jìn)了相似像元權(quán)重計(jì)算方法，可以為相似像元提供正確的權(quán)重信息，大大提高了融合結(jié)果的精度。