第四章 遥感图像处理-多源信息融合.ppt

遥感图象处理 信息复合 信息复合的概念和简介信息复合的应用举例 不同传感器的遥感信息复合 不同时相的遥感数据复合遥感数据复合前处理 几何纠正和空间配准常用的数据复合方法遥感信息与非遥感信息的复合 一 信息复合的概念和简介 定义 多源信息的复合是将多种遥感平台 多时相遥感数据以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术 内容 它包括空间配准和内容复合两个方面 从而在统一地理坐标系统下 构成一组新的空间信息 一种新的合成图象 目的 突出有用的专题信息 消除或抑制无关的信息 以改善目标识别的图像环境 提高数据的可应用性 一 信息复合的概念和简介 多种遥感信息各具有一定的空间分辨率 波谱分辨率与时间分辨率 各有其主要的应用对象和特色 同时又有其在实际应用中的局限性 如果将各种遥感数据进行复合与综合分析 便可弥补单一信息的不足 以达到多种信息源的相互补充 相互印证 这样 不仅扩大了各信息的应用范围 而且大大提高了分析精度 信息复合的发展起初是进行同种遥感信息多波段 多时相的遥感信息复合 后来发展到不同类型遥感数据的复合 如陆地卫星与气象卫星等 以扩大应用范围 提高分析精度 获得更好的遥感应用效果 与此同时 人们越来越感认识到只有遥感与非遥感信息的复合 如与气象 水文 专题地图数字地形模型 DTM 等信息复合 进行综合分析 才能更好地发挥作用 一 信息复合的概念和简介 信息复合的技术关键充分认识研究对象的地学规律 充分了解每种复合数据的特点和适用性 充分考虑到不同遥感数据之间波谱信息的相关性引起的有用信息的增加以及噪声误差的增加 因此对多种遥感数据作出合理的选择 几何配准 即解决遥感图像的几何畸变 解决空间配准问题 只有对地学规律 影象特征 成象机理这三者有深刻的认识 并把它们有机地结合起来 信息复合才能达到更好地效果 一 信息复合的概念和简介 二 多源遥感信息复合的应用案例 遥感信息的复合 1 不同传感器的遥感数据的复合 2 不同时相的遥感数据的复合 3 遥感与非遥感信息的复合复合方式的确定应根据目标空间分布 光谱反射特性及时相规律方面的特征选择不同的遥感图像信息 不同传感器的遥感数据复合 例1TM和SPOT影像数据融合例如TM影像有7个波段 光谱信息丰富 特别是5和7波段 SPOT数据就没有 但SPOT数据分辨率高 全色波段可达10m 比TM的30m和SPOT多光谱传感器的20m都高 两者复合既可以提高新图像的空间分辨率又可以保持较丰富的光谱信息 左图 10m分辨率SPOT全色黑白影像 山西省太原城乡交界区 右图 30m分辨率的TM7 4 2波段与左图SPOT图像的复合 对比两图 可以看出复合后的图像既保留了TM的光谱分辨率又保留了SPOT的空间分辨率 图像质量有所提高 SPOT10m TM742与SPOT复合 不同传感器的遥感数据复合 例2雷达和陆地卫星影像数据融合再如 侧视雷达图像可以反映地物的微波反射特性 地物的介电常数越大 微波反射率越高 色调越发白 这种特性对于反映土壤 水体 山地 丘陵 居民点 以及道路 渠道等线性地物明显优于陆地卫星影像 因此如将雷达影像与陆地卫星影像复合 可以既反映出可见光 近红外的反射特性 又可以反映出微波的反射特性 有利于综合分析 光学遥感数据与SAR图像融合 例3洪水监测研究中的影像数据融合针对具体问题常常有不同的复合方案 比如研究洪水监测 可选择的遥感信息源很多 NOAA图像 地面分辨率低 1 1km 但时相分辨率高 信息及时 可昼夜获取 同步性强 有利于动态监测 TM图像 光谱信息丰富 几何性能好 空间分辨率较高 有利于分析洪水信息 SAR图像 较易观察水体和线性地物 并且可全天候获取信息 有利于实地监测洪峰 复合方案 将TM与侧视雷达图像复合 既可获得洪水 水田 旱地情况 也可获得大堤 水渠等线性地物情况 将TM与气象卫星图像复合 可以克服云层影响和气象卫星分辨率低的不足 因此复合图像在洪水监测中更具实用意义 不同传感器的遥感数据复合 TM与SAR的影像复合通过TM3 4与SAR C波段 复合 突出了水体 图像中的蓝色 和线状地物信息 反映了洪水淹没情况 不同时相的遥感数据复合 在观测地物的类型 位置 轮廓及动态变化时 常需要不同时相遥感数据的复合 融合的步骤为 1 配准 利用几何校正的方法做位置匹配 2 直方图调整 将配准后的图像尽可能地调整成一致的直方图 使图像亮度值趋于协调 以便于比较 3 复合 不同时相的图像复合主要用来研究时间变化所引起的各种动态变化 采用的复合方法主要有 彩色合成方法 通过颜色对比表现变化 差值方法 比值方法 不同时相的气象卫星数据与NOAA数据融合 数据融合前处理 图像几何校正与配准 信息融合的必要条件是 使两幅 多 图像所对应的地物吻合 分辨率一致 地理坐标统一 即影像空间配准 影像配准是数据融合处理中的关键步骤 其几何配准精度直接影响融合影像的质量 方法是采用几何校正 分别在不同数据源的影像上选取控制点 用双线性内插或三次卷积内插运算等对分辨率较小的图像进行重采样 改正其误差 将影像投影到同一的地面坐标系统上 完成配准 遥感图像融合前处理 空间配准 实践中 常用地形图或已配准的遥感图像作为基础底图 对未配准的图像进行几何精纠正 使它们具有统一的投影方式和坐标系统 以便不同类型或不同时相的遥感影像之间的几何配准和精确融合 影像空间配准包括 几何纠正 略 投影变换 投影变换 将遥感资料从一种地图投影转换成另一种地图投影 以实现多源数据地理坐标系统的统一 投影变换的方法有两大类 解析变换法数值变换法 遥感图像融合前处理 空间配准 遥感图像的空间配准 投影变换 解析变换法是在已知原投影与新投影解析式的条件下 求得它们之间变换解析关系式 原投影 新投影 原 新投影关系 遥感图像的空间配准 投影变换 数值变换法在不知道原投影坐标关系的情况下 采用多项式近似的方法求解 根据两投影间选定的相应控制点的坐标组成线性方程组 用解方程组的方法或最小二乘法可求得系数 这种变换一般不是一次进行全区域的投影换算 而是分块进行 以保证变换的精度 图像处理软件中一般均有现成的软件程序 可以直接进行投影变换 相对配准选择某一卫星数据作为参考图象 将其他卫星数据与之配准 简称图像对图像的配准 绝对配准将所有的图像分别校正到地图坐标系下 精纠正后SPOT 配准后TM DRG SPOT与TM影像的配准 已有高精度纠正结果时 在已有纠正图像进一步检查的基础上 以纠正好的几何精度高的数据为底图 进行配准纠正 监测范围较小时 高几何分辨率全色SPOT先几何校正到地图坐标系 再将TM配准到全色SPOT上 监测范围较大时 先将高质量的某一时相TM数据进行几何纠正 象元采样成10米的地面分辨率 作为标准影象地图 再将其余卫星数据以景为单元与其进行相对配准 同名点的选取 人工目视相关运算 采用的方法 一般多项式拟合法 图像配准中误差 一般地区不大于0 5个像元 平原地区严格控制在0 5个像元以内 山区适当放宽 配准点选取 快速融合结果 局部放大 对配准后数据进行快速融合处理 目视检查融合图是否有重影现象 配准不合格 有重影的影像 透明叠加检查 利用图像处理软件的连接和分层交互显示功能目视检查数据配准精度 四 常用的数据融合方法 彩色合成 数据融合方法 彩色变换 K L变换 比值变换 基于小波理论的特征融合 基于贝叶斯法则的分类融合等诸多复合方案中 彩色合成方法的效果比较明显 所以应尽可能生成三幅新图像 分别赋予红 绿 蓝色 进行假彩色合成 具体做法举例 将TM与SPOT复合 选取TM三个波段4 3 2和SPOT全色波段共4个波段 复合方法1 每幅TM图像均与SPOT图像作逐点运算 如相加 相减或相乘 或其他运算方案 生成三幅图像 进行彩色合成 生成复合图像 具体做法举例 复合方法2 设LRTM LGTM LBTM分别为TM4 3 2波段的亮度值 LSPOT为SPOT全色波段的亮度值 A为权函数 则生成三幅新图像亮度值L复为 LR复 A LSPOT LRTM LRTM LGTM LBTM LG复 A LSPOT LGTM LRTM LGTM LBTM LB复 A LSPOT LBTM LRTM LGTM LBTM 将新生成的图像LR复 LG复 LB复分别赋予红 绿 蓝色 合成后生成复合图像 四 常用的数据融合方法 彩色合成 具体做法举例 复合方法3 代换法 对TM的所有波段进行主成分变换 然后用SPOT的高分辨率全色波段代换变换后的TM第1主成分 将代换后的所有波段再做一次主成分变换的反变换 对假彩色合成的任意三个波段实行HLS变换 然后用SPOT的高分辨率全色波段代换变换后的明度成分 将代换后的三个波段再做HLS到RGB的反变换 生成新的彩色合成图大大提高了空间分辨率 四 常用的数据融合方法 彩色合成 RGB与HLS相互转换 RGB真彩色图像HLS变换结果 左图为TM图像RGB合成的真彩色图像 先进行RGB HLS变换 ETM全色波段的假彩色合成 然后用全色波段 左图 替换L分量 明度 图像复合 左图为TM图像RGB合成的真彩色图像 先进行RGB HLS变换 用全色波段替换L分量后 然后进行HLS RGB反变换 结果如右图所示 五 遥感与非遥感信息的复合 在仅用遥感数据难以解决问题的时候 可以加入非遥感数据进行融合 非遥感数据包括地质 气象 水文等自然专题信息 也包括行政区划 人口 经济收入等人文与经济信息 这些信息可以作为遥感数据的补充 有助于综合分析客观规律 提高判读的科学性 因此遥感数据与地理数据的融合也是遥感分析过程中不可缺少的手段 遥感数据是以栅格格式记录的 而地面采集的地理数据常呈现出多等级 多量纲的特点 数据格式也多样化 为了使各种地理数据能与遥感数据兼容 首先需要将获取的非遥感数据按照一定的地理网格系统重新量化和编码 以完成各种地理数据的定量和定位 产生出新的数据格式 甚至可以将其制作成与遥感数据类似的若干独立的波段 以便和遥感数据复合 五 遥感与非遥感信息的复合 遥感数据与非遥感数据的复合步骤如下 地理数据的网格化通过一系列预处理 使地理数据 成为网格化的数据 地面分辨率与遥感数据一致 对应地面位置与遥感影像配准 五 遥感与非遥感信息的复合 1 网格数据生成如图 设输入计算机时 各已知离散点的坐标为 xi yi 现求待生成的每一网格点的值 以图中0 点为例 取待定点0 为一新平面坐标x 0 y 原点 即x 0 0 y 0 0 其他各已知离散点坐标x i xi x0 y i yi y0 以0 为圆心 适当值 离散点疏 取值大 离散点密 取值小 为半径 以保证圆内有足够的离散点 取二次多项式进行拟合 0 点的值z0为式中有未知系数6个 至少需有6个已知点数据 x 1y 1z1 x 6y 6z6 形成6个方程求出 这里只要求出f z0 f0 如离散已知点多于6个时 采用最小二乘法计算f值 这一网格点的值求出后 向右移动一个点同样方法计算下一点的值 逐个移动直到本行结束再进行下一行 直到全图扫描完毕 地理数据的网格化与遥感数据配准 地理数据生成网格时 网格所对应的地面分辨率应与遥感数据的地面分辨率一致 如果从地理数据无法得到与遥感数据一致的分辨率 只有用配准的方法同时调整分辨率与位置 配准仍采用几何校正法 但需特别注意控制点选取的准确性 五 遥感与非遥感信息的复合 最优遥感数据的选取复合时的遥感数据常常只需一个或二个波段 如为使分辨率优化 可选取SPOT数据的全色波段 当用TM数据时 则可选用K L变换后的前两个波段 以达到减少数据量 保持信息量的目的 配准复合栅格数据与栅格数据 在完成分辨率与位置配准后 多采用两种方法 非遥感数据与遥感数据共组成三个波段 实行假彩色合成 两种数据直接叠加 波段之间可作加法或其他数学运算 也可在波段之间做适当的 与 或 等布尔运算 五 遥感与非遥感信息的复合 栅格数据与矢量数据常采用不同数据格式的复合和不同数据层的复合 不同记录格式的复合 遥感图像数据采用一个个网格 栅格 依次记录数据 这种记录方式又称为栅格数据 而地理数据却常采用x y坐标方式记录 并具有点 线 面之间的拓扑关系 这种记录方式又称为矢量数据 只要坐标位置配准 这两种数据也可以叠加 如在遥感影像上加上行政边界或等高线等 不同层面的复合 这里的层面指计算和记录时将不同的图像记录到不同的层上 显示时可以分别显示