土地利用动态监测中遥感影像融合

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更多发布于：2008-09-19 08:21

卫星遥感数据源
编程接收覆盖完整监测区最新的卫星遥感数据(表1)。
表1.监测区卫星数据源情况一览表

<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 border=1>

<TR >
<TD vAlign=top width=88>
数据源</TD>
<TD vAlign=top width=94>
时间</TD>
<TD vAlign=top width=170>
分辨率</TD>
<TD vAlign=top width=124>
单景覆盖面积km2</TD>
<TD vAlign=top width=124>
成图比例尺</TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=88>
SPOT-5</TD>
<TD vAlign=top width=94>
2003.10以后</TD>
<TD vAlign=top width=170>
全色2.5m．多光谱10m</TD>
<TD vAlign=top width=124>
60×60</TD>
<TD vAlign=top width=124>
1:10000</TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=88>
QUICKBIRD</TD>
<TD vAlign=top width=94>
2004.4以后</TD>
<TD vAlign=top width=170>
全色0.61m．多光谱2.44m</TD>
<TD vAlign=top width=124>
16.5×16.5</TD>
<TD vAlign=top width=124>
1:2000</TD></TR></TABLE>
 
1.1 图像处理
由于高分辨率卫星具有侧视观测地面的功能，获取完整监测区的数据时段不同、空中云雾干扰以及地面光线不均匀等原因，会造成一景图像内部、景与景之间的感光程度存在差别，须使用专业图像处理软件，对卫星影像的色彩、对比度、清晰度、均匀度等进行处理，使整幅图像色彩真实均匀、明暗程度适中、清晰。针对单景全色与多光谱数据是同步接收到的，图像预处理可采用先配准融合、后纠正的顺序。主要包括影像的配准、融合、正射纠正和镶嵌等，均在ERDAS软件平台上进行。
1.2 影像配准
以景为配准单元，以SPOT-5 2.5米全色数据为控制点选取参考。SPOT-5 10米多光谱数据波段组合采用XS2(红)、XS3(绿)、XS1(蓝)形式，影像重采样间隔为2.5米，重采样方法采用双线性内插。任意选择配准后全色与多光谱数据上的同名点，要求配准误差平原和丘陵地区不超过1个像元，山区适当放宽1～2个像元。
鉴于QUICKBIRD数据量大，须将一景数据均分成四幅，以每幅为配准单元。除影像重采样密度为0.5米外，其它与SPOT-5相同。
对于黑白、彩色、彩红外航空遥感数据，均逐幅进行几何配准，像素采样间隔：1:10000比例尺采样间隔为1.0米，1:5000比例尺采样间隔为0.5米，1:2000比例尺采样间隔为0.2米。
1.3 影像融合
⑴.全色与多光谱卫星数据融合：
融合影像具有高分辨率空间信息和多光谱彩色信息。以配准范围为融合单元，采用相应融合方法，以获得视觉效果最佳的模拟彩色图像。融合前须对影像进行适度的色调调整。当具有多景数据时，须进行全局色调匹配，在处理上使色度和灰度尽量一致。这样，一方面提高全色数据的亮度，增强局部反差突出纹理细节，尽可能地降低噪声；另一方面，对多光谱数据进行色彩增强，拉大不同地类之间的色彩反差，突出其多光谱彩色信息。
信息融合技术应用于动态遥感监测，在进行地面物体特征描述与几何尺度识别上具有重要意义。本实验重点强调的不是波段的有机组合，而是不同空间尺度影像几何配准的精确程度，因此，要注意尽量使用线性算法，并尽可能地采用四边形控制布点的方法，以每单景＞69点的控制点数目进行奇数点配准控制，以求完美的融合效果。
影像融合后应检查影像是否出现重影、错位、失真等现象，检查影像纹理细节与色彩，判断融合前的图像处理是否正确。由于融合后影像亮度偏低、灰阶较窄，宜采用线性拉伸、分段线性拉伸、亮度对比度等方法进行色调调整，最大限度保留融合数据的光谱信息和空间信息，实现信息优化。为了统一全监测区融合影像，对分景融合的影像须进行色调归一化调整。
原则上，在进行信息提取前应尽量保证原始影像信息的完整性，不宜做HIS类色彩模型变换式的色调增强调整，否则会造成信息提取中的边缘检测失真和误判。当必须进行调色时，应注意针对不同应用目的，侧重点有所不同。用于变化信息提取时影像色调调整侧重于保留多光谱影像的光谱信息和全色影像的纹理细节，以便进行变化分析；用于作制图背景时融合影像的色调调整则侧重于图面视觉效果，为去除杂色保证整体反差，必要时牺牲部分光谱信息和纹理，达到自然真彩色效果。
融合后的影像文件名使用卫星数据景号加“融合(Merge)”字样。如景号是267/269，则文件名为“267269融合”或“267269Merge”。
⑵.多光谱卫星数据与黑白航空DOM融合：
标准分幅航空数据已有地理要素，如公里格网、经纬度等信息，只需进行逐公里格网校正。标准分幅航空数据是裸数据，无任何信息，需收集同比例尺的土地利用图，通过同名控制点进行校正。按镇(区)行政范围镶嵌，要求无缝、灰度一致，并且按行政界线的形状，镶嵌成一个长方形。
根据卫星数据接收时间和当地物候情况，选择最佳波段组合，信息丰富、模拟真彩色。行政范围涉及多景时，须进行镶嵌，要求无缝、色彩一致。与按镇(区)行政范围镶嵌后的航空数据进行配准，标定与航空数据一致的地理要素和数学基础。按镇(区)行政范围采用已有的商用遥感软件和成熟的融合算法进行融合。
1.4
 影像正射纠正
使用SPOT-5数据和QUICKBIRD数据时，不但要以整景影像融合数据为纠正单元，而且还必须注意各景镶嵌界边的同名点纠正控制。使用SPOT-5数据时，以1:10000土地利用现状图为参考，对SPOT-5的2.5米全色数据选取控制点；使用QUICKBIRD数据时，以1:2000全要素地形图或等比例尺土地利用现状图、地籍图等作为参照系，对QUICKBIRD的0.6米全色数据选取控制点。控制点点位选择田角、路口等图像清晰、边界明显、容易判别、交通便利处。控制点编号采用“XX-XX”的格式，前两位为控制点所在图像景的编号，后两位为控制点序号，如12-05，代表第12景图像的第5个控制点。图像上点位的编号与控制点编号应一一对应，利于纠正时对号。
1．控制点选择及其精度：
控制点个数与纠正模型有关。当采用SPOT-5物理模型时，控制点均匀分布于整景影像，控制点个数不少于12个。采用几何多项式模型时，控制点个数与多项式阶项(n)及地形情况相关。控制点个数最少应二倍于(n+1)(n+2)/2。当阶项n＝2或更高时，通常要求每景控制点在20个以上，困难地区应适当增加控制点，保证在30个控制点以上。复杂地形条件下，对整景影像要进行分区(块)选点和纠正，并保证相邻分区(块)有影像重叠区和公共控制点。控制点残差一般不超过表2的规定。
表2.监测区遥感影像几何纠正控制点残差
<DIV align=center>
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 border=1>

<TR >
<TD width=144 rowSpan=2>
数据类型</TD>
<TD width=312 colSpan=2>
控制点残差(米)</TD></TR>
<TR >
<TD width=132>
平原和丘陵</TD>
<TD width=180>
山区</TD></TR>
<TR >
<TD width=144>
SPOT-5(2.5米)</TD>
<TD width=132>
≤2.5</TD>
<TD width=180>
≤6.25</TD></TR></TABLE></DIV> 
 
以土地利用现状图为基础，随机选取除纠正控制点以外的不少于25个检查点，检查SPOT-5遥感影像的纠正精度，纠正精度误差不得超过表3的规定。
表3. 监测区遥感影像几何纠正精度
<DIV align=center>
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 border=1>

<TR >
<TD width=144 rowSpan=2>
数据类型</TD>
<TD width=312 colSpan=2>
检查点中误差(米)</TD></TR>
<TR >
<TD width=132>
平原和丘陵</TD>
<TD width=180>
山区</TD></TR>
<TR >
<TD width=144>
SPOT-5(2.5米)</TD>
<TD width=132>
≤5.0</TD>
<TD width=180>
≤7.5</TD></TR></TABLE></DIV> 
 
制作DOM时，尽可能地利用DEM数据采用数字微分的方法进行正射纠正，纠正后的图面控制点的点位中误差不大于0.5毫米。纠正公式为：
xi＝-f{[a1(Xi-Xsj)+b1(Yi-Ysj)+c1(Zi-Zsj)]/[a3(Xi-Xsj)+b3(Yi-Ysj)+c3(Zi-Zsj)]}
yi＝-f{[a2(Xi-Xsj)+b2(Yi-Ysj)+c2(Zi-Zsj)]/[a3(Xi-Xsj)+b3(Yi-Ysj)+c3(Zi-Zsj)]}
其中：f为等效焦距；Xi,Yi,Zi为地面点的坐标；Xi,Yi为其图像坐标；Xsj,Ysj,Zsj为Li行上传感器的地面坐标；ai,bi,ci为Li行的方位元素。 
⑵.数字高程模型(DEM)选择：
对于平原地区和只有少量或零星山系余脉的卫星影像，可以不介入DEM数据，以免反而造成地形异差。但在这种状态下进行影像的正射纠正，必须严格控制纠正控制点的布设方法和布点数目，对整景SPOT-5影像而言，应采取分区三角网布点方式，这样的纠正精度误差往往能控制在1个像元(6.25m2)以内。
对于丘陵和低山区，当其分布面积占整景SPOT-5影像的1/3以上时，应考虑采用国家尺度(1:50000)的DEM数据进行三次样条算法的内插加密后参与正射纠正。使用这类数据前，必须先进行等比例尺的坐标系转换，否则会牵制平原区域和山区低程部分(河谷、沟壑、盆地等)的几何纠正精度，效果反而不佳。
对于中、高山区，当其分布面积占整景SPOT-5影像的1/5以上时，则必须采用DEM数据辅助进行正射纠正。在有条件的地区，除了使用国家尺度的DEM数据外，可以考虑直接引入地方级大比例尺(1:10000)的DEM数据，往往会得到较好的纠正效果。
当没有或无法获得DEM数据时，可以采用线性或非线性拉伸算法来进行影像的几何纠正，这时应引入等比例尺的全要素基础地形图，并按照图面等高线的计曲线来进行等高控制点布设，布点方案应尽量采用六边形布点方式，每个六边形的共扼交汇控制点应尽可能地布设在示坡线上，同时，要注意严格控制整个幅面的四个图廓角点，这样，也可以获得满意的正射纠正效果。
正射纠正后的影像文件名使用卫星数据景号加“正射(Orthographics)”字样。如被正射纠正的卫星数据景号是267/269，则文件名命名为“267269正射”或“267269Ortho”。
对于QUICKBIRD影像的纠正，则以融合数据单元为纠正单位，只实测控制点。
1.5 影像镶嵌
当监测区涉及多景数据时，应对重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准误差。镶嵌影像应保证色调均匀、反差适中，重叠带没有明显的模糊或重影。影像接边限差见表4。
表4. 监测区遥感影像几何纠正接边限差
<DIV align=center>
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 border=1>

<TR >
<TD width=144 rowSpan=2>
数据类型</TD>
<TD width=312 colSpan=2>
控制点残差(像元)</TD></TR>
<TR >
<TD width=132>
平原和丘陵</TD>
<TD width=180>
山区</TD></TR>
<TR >
<TD width=144>
SPOT-5(2.5米)</TD>
<TD width=132>
2～3</TD>
<TD width=180>
3～5</TD></TR></TABLE>

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