资源三号卫星影像融合方法的比较与评价

潘 鑫，杨英宝，张竹林，刘会芬

（1. 中国科学院 南京地理与湖泊研究所，江苏 南京 210008；2. 中国科学院大学，北京 100049；3. 河海大学 地球科学与工程学院，江苏 南京 210098）

资源三号卫星影像融合方法的比较与评价

潘 鑫1,2，杨英宝3，张竹林3，刘会芬3

（1. 中国科学院 南京地理与湖泊研究所，江苏 南京 210008；2. 中国科学院大学，北京 100049；3. 河海大学 地球科学与工程学院，江苏 南京 210098）

针对建筑物密集的城区、自然景观的农村和混合景观的城郊3种区域，采用HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt和小波融合5种融合方法，将ZY-3多光谱和全色影像进行像素级融合，使融合后的图像在提高空间分辨率的同时尽量保留光谱信息。从空间信息和光谱信息的角度对融合结果进行定量评价，辅以定性分析，得到适合不同区域ZY-3影像的图像融合方法。

ZY-3；影像融合；比较评价

资源三号（ZY-3）卫星是我国首颗民用高分辨率光学传输型立体测图卫星[1]。徐文等研究了ZY-3三线阵相机辐射质量[2]和卫星三线阵影像几何质量[3]；李德仁等研究了资源三号卫星在轨几何定标及精度评估[4]；耿蕾蕾等进行了资源三号卫星图像影像特征匹配方法的研究[5]。本文选取HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt和小波融合，对建筑物密集的城区、自然景观为主的农村和混合景观的城郊3种区域的融合效果在空间和光谱特性上进行评价，分析得出每种区域最合适的图像融合方法。

1 图像融合预处理

1.1 几何纠正

本研究采用的数据源为2012-02-19 10：50南京部分地区ZY-3卫星全色和多光谱影像，云量为5%，满足光学遥感影像处理的要求。选取建筑物密集的城区、自然景观为主的农村和混合景观的城郊等3种类型为试验区。首先依照全色影像，对多光谱影像进行几何配准，每对影像均匀布设30个左右的控制点，保证控制点RMS在0．4以下。对配准后的多光谱影像进行重采样，保证全色影像和重采样后多光谱影像分辨率一致。

1.2 融合波段组合优化

本文的融合方法中PCA、Gram-Schmidt和小波变换不受波段数目的限制，可实现所有多光谱波段与全色波段的融合。但Brovey变换和HIS变换只能对多光谱的3个波段进行融合，所以有必要进行遥感影像的统计特征分析[6]，确定最佳组合波段。

本文以多光谱影像不同波段组合的最佳指数（OIF），辅以影像的熵作为波段组合的定量依据。结合多光谱影像不同波段组合的假彩色合成效果，确定原始波段的最佳组合方案

1）熵。ZY-3 影像量化等级为16 bit，ZY-3影像的熵H可表示为：

式中，H为波段的熵；Pi为灰度值等于i的像素数与图像总像素数之比。图像熵是表示其各个灰度级比特数的统计平均值。熵越大,说明该波段的信息量相对丰富。

2）OIF。美国Chavez等提出了最佳指数的概念，其表达式为：

式中，Si为第i波段的方差；Ri,j为i、j两波段的相关系数。它是在数据统计分析的基础上，选择标准差大、相关性小的数据。OIF越大，则该组合波段信息量越大。

对城区、农村和城郊3种研究区域的 ZY-3影像计算其统计特征，结果如表1、2。由OIF和熵，得到3个地区定量的最优组合是波段4、3、1。

结合实际观察，对ZY-3原始图像多光谱波段进行不同波段组合的假彩色合成，波段组合4、3、1的视觉效果最好。以波段4、3、1为三种区域ZY-3卫星图像融合的最佳组合。

表1 多光谱图像不同波段组合的OIF

2 图像融合

2.1 融合效果

本文使用HIS、Brovey、PCA、Gram-Schmidt（GS）和小波变换[7-9]，对经预处理的3个研究区域ZY-3全色和多光谱影像进行融合处理，结果见图1～3。

图1 城区不同融合方法效果

2.2 融合效果分析

2.2.1 定量评价指标

1）以空间信息为标准的评价。

①均值。图像均值反映图像的平均亮度。融合前后图像各波段像素灰度值的变化程度越小，则光谱信息保持越好。

②信息熵。图像信息熵衡量图像细节表现能力。融合图像熵值越大，则图像信息量越大。

③平均梯度。它反映了图像微小细节反差变化速率，即图像多维方向上的密度变化速率，表征图像的相对清晰程度。可定义为：

式中，ΔIx、ΔIy分别为x和y方向上的差分；n为图像大小。平均梯度越大，则图像清晰度越高，融合会有效改善图像清晰度。

2）以光谱信息为标准的评价。

相关系数反映融合前后两幅图像光谱特征的相似程度，即与源图像相比，融合图像的光谱特性是否发生变化。此值越大，则光谱信息保持越多，融合效果越好。其定义如下：

图2 城郊不同方法融合效果图

图3 农村不同方法融合效果图

式中，M、N分别为影像的行、列总数；F（xi，yi）、A（xi，yi）分别是坐标为（xi，yi）的像元在融合图像和源图像的亮度值；f和a分别是融合图像和源图像的均值[10]。

2.2.2 融合效果分析与评价

由于HIS融合后，灰度等级为8 bit，其他方法均为16 bit，所以均值只比较原始图像和其他4融合图像，HIS只作参考，如表2。

表2 ZY-3影像数据经不同融合方法所得融合结果的统计值

结合目视比较可得：对于建筑物密集的城区，PCA、GS融合整体效果最好，GS融合图像清晰度稍高于PCA；HIS融合清晰度最好，但色彩保真性一般；Brovey融合图像亮度偏暗，色彩畸变度较大；小波融合色彩保真性最高，清晰度有待提升。考虑到城区建筑物密集，建筑物边缘清晰更利于城区内部的展现，笔者认为HIS融合和GS融合更加适合城区。

对于建筑物和植被混杂的城郊区域，HIS融合图像色彩保真表现与PCA、GS类似，图像清晰度高；Brovey融合图像亮度偏暗，清晰度最低，色彩畸变度较大；PCA、GS融合色彩丰富，与原始图像相比色彩相近、清晰度最高，其中GS融合后的图像信息量、清晰度和色彩逼真度均优于PCA；小波融合色彩保真性最好，但清晰度提升不明显。城郊整体的色彩保真优于城区。考虑到城郊混合景观的特点，需要兼顾地物光谱和空间信息，最好的融合方法是GS融合。

对于植被、水体等自然景观为主的农村区域，PCA融合色彩保真性最好，并且植被边缘最明显，适合对植被和非植被区域进行区分；GS融合和小波融合整体效果中规中矩；HIS融合整体清晰度最高，但色彩畸变较大；Brovey融合色彩畸变较大，但植被光谱信息保留很好，可用于植被光谱信息的提取。考虑到农村地区植被居多，PCA融合是最适宜的方法。

[1] 李德仁． 我国第一颗民用三线阵立体测图卫星——资源三号测绘卫星[J]．测绘学报，2012，41(3)：317-322

[2] 徐文，葛曙乐，龙小祥，等．资源三号卫星三线阵相机辐射质量评价[J]．航天返回与遥感，2012，33(3)：65-73

[3] 徐文，龙小祥，喻文勇，等．资源三号卫星三线阵影像几何质量分析[J]． 航天返回与遥感，2012，33(3)：55-63

[4] 李德仁，王密．资源三号卫星在轨几何定标及精度评估[J]．航天返回与遥感，2012，33(3)：1-5

[5] 耿蕾蕾，林军，龙小祥，等．资源三号卫星图像影像特征匹配方法的研究[J]．航天返回与遥感，2012，33(3)：93-97

[6] 谭永生，沈掌泉，贾春燕，等．中高分辨率遥感影像融合研究[J]．遥感技术与应用，2007，22(4)：536-542

[7] 孙蓉桦，郭德方．SPOT5全色与多光谱数据融合方法的比较研究[J]．遥感技术与应用，2005，20(3)：366-370

[8] 于海洋，闫柏琨，甘甫平，等．基于Gram-Schmidt变换的高光谱遥感图像改进融合方法[J]．地理与地理信息科学，2007，23(5)：39-42

[9] 李巍，王兰霞．基于像素级的SPOT5影像与高分辨率全色影像的融合方法探讨[J]．测绘与空间地理信息，2010，33(3):32-35

[10] 李艳芳，程新文，金彪，等． 几种常见影像融合方法的比较[J]．地理空间信息，2009，7(2)：102-105

P237.3

B

1672-4623（2014）05-0059-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2014.05.021

潘鑫，博士，主要从事遥感数字图像处理与定量遥感研究。

2013-10-16。

项目来源：国家自然科学基金资助项目（41271538）。