反算线性混合模型方法的应用研究

白洪伟，吴满意

(1.宿州学院安徽省煤矿勘探工程技术研究中心，安徽 宿州 234000;2.国家测绘地理信息局第一地形测量队，陕西 西安 710054)

反算线性混合模型方法的应用研究

白洪伟1，吴满意2

(1.宿州学院安徽省煤矿勘探工程技术研究中心，安徽 宿州 234000;2.国家测绘地理信息局第一地形测量队，陕西 西安 710054)

以ETM影像为基准对MODIS影像进行匹配，同时对ETM影像进行分类，结合配准后的MODIS影像和影像分类图生成丰度矩阵，再将配准后的MODIS像元反射率数据和丰度矩阵相结合解算线性混合模型，获得其端元反射率，实验实现从低空间分辨率影像提取高空间特征端元反射率，结果验证与精度评价证明了反算线性混合模型方法的科学性和可行性。

丰度矩阵；线性混合模型；ETM影像；MODIS影像

1 引 言

以陕西省中部地区延安市黄陵县桥山林区为研究区域，中心纬度是北纬36.04 °、东经109.18 °，研究区的总面积为4 028.34 km2。该地区属温带季风气候，夏季温度较高,雨水较多，冬季较寒冷且干燥。地处山区，地貌类型为山地，该地区西部山地有广泛的林区,落叶阔叶林是这片区域最为主要的植被，并有小面积的常绿林。

研究区域为2003年全年6幅中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像，这些影像是与(ETM)+获取时间对应的地表反射率影像及6幅卫星增强性制图仪(Landsat-7 ETM+)，3、4、5波段融合影像，该地区植被覆盖图选用比例尺1∶3 000 000、1∶1 000 000的土地利用数据库资料、地面调查数据资料及其它影像等数据。笔者利用增强型专题绘图仪(ETM+)影像生成彩色影像，为分类和后期精度验证做准备，选择3个最合适的波段进行假彩色融合，选择5、4、3波段分别赋与红、绿、蓝生成假彩色融合图像。ETM影像多光谱波段空间，分辨率为30 m，每日地表反射率影像为MODIS影像，空间分辨率250 m，包含1、2波段(红外、近红外)。

2 影像处理

2.1 MODIS影像投影转换

由于MODIS影像自身的原因，其为正弦投影，因此对MODIS影像先进行重投影，然后进行坐标转换，将其坐标系统转化为UTM—WGS84坐标系统，使MODIS影像与ETM+影像有相同的坐标系统，对以后的数据方便处理。图1和图2是MODIS波段1投影转换前后影像。

图1 正弦投影影像 图2 UTM—WGS8影像

2.2 影像配准

对ETM影像做简单的数据处理，提取其中的地类分布信息，将这些地类分布信息参与MODIS混合像元的分解，这些数据的几何特征必须一致，几何配准关系到子像元分辨率解算的几何精准性及丰度矩阵计算。本实验选用的基准为2003年1月份ETM影像，图像配准的影像是其它ETM影像和投影转换后的MODIS影像。通常配准选用均方根误差作为图像配准的精度指标，ETM对多时相ETM配准精度平均值为0.307 8，ETM对多时相MODIS配准的均方根误差平均值为1.328，配准精度比较高，为后续试验奠定了基础。图3和图4是MODIS波段1配准前与配准后的影像。

图3 原始MODIS影像-b1 图4 配准后MODIS影像-b1

2.3 大气校正

MODIS与ETM+传感器的一些参数都很接近，如卫星高度、成像时间、姿态，受到相同的大气效应影响，所以大气校正不再需要。此外，考虑到实验研究的目的所以不需要进行辐射定标。

2.4 ETM影像分类

图像分类主要采用的方法，是利用传统的非监督分类和监督分类相互结合。首先对ETM+假彩影像进行分类，利用IsoData方法进行非监督分类；然后对分类的结果进行合并，整合出5种最佳类别，分别是：城镇、林地、裸地、农田及水域；再结合一些资料数据利用最大似然值法进行监督分类。这些资料为土地利用数据库、植被覆盖图以及地面调查资料。从表1得出结果：不同时期城镇、林地、裸地、农田及水域所占的面积不同，其中林地在这些类别中面积占有率最大，波动较为剧烈，但总体变化规律：随季节性变化较大的是植被，城镇区域受其生长影响，面积变化为夏季小,冬季大；水域面积随气候温度变化受到影响最大，汛期面积大，枯水时面积小；农田面积随人为活动和气候的变化受到影响较大，夏季广袤,冬季则稀疏；植被面积与裸地面积变化成反相关[1-3]。分类后各地类面积比例如表1。

分类精度评定利用各类别地面采样数据计算分类精度和Kappa系数(表2)。在研究区域内，地类分布比较复杂，在遥感影像上呈现出的光谱特征较易判读，尤其是在夏季和冬季地类光谱特征差异最为明显，所以精度总体较高。在数据有限的情况下，这样分类精度、丰度矩阵计算是可行的。每个MODIS像元可能包含1～5种地物。根据丰度矩阵的计算方法，每幅ETM+影像产生5组丰度矩阵[4-6]。

2.5 丰度矩阵解算

根据丰度矩阵计算的方法，编程实现最小二乘计算方法，以灰度图像形式储存丰度矩阵。

2.6 ETM反射率转换

对于端元反射率，为了评价其精度，应把灰度值转换为反射率。Landsat卫星的ETM和TM影像，它们的反射率计算依据图像每个波段的增益和偏移这2个参数，通过公式(1)计算。

L=Gain.DN+Bias

(1)

3 实验结果及评价

通过实验计算得出丰度矩阵，根据MODIS影像，结合其b1、b2波段像元反射率，计算b1、b2端元反射率是利用IDL语言编写最小二乘法程序得出。降解后的MODIS数据，用ETM+数据和原MODIS数据分别与其进行对比，从而对其精度进行评定。再用上述这几种数据分别生成各种NDVI，绘制NDVI曲线，评价其实际应用效果[7，8]。

表4 原MODIS与ETM+端元反射率相关系数、均方根误差比较

表5 降解后MODIS与ETM+端元反射率相关系数、均方根误差比较

对于降解后MODIS和ETM，分别计算其各种端元反射率值、原MODIS和ETM各种端元反射率的相关系数和均方根误差，生成以原始数据为依据的NDVI时间序列曲线，定性比较三者的差异。从表4、表5和图6中看出，NDVI时间序列曲线的变化规律与形状有较强的相关性，相关系数较大，均方根误差较小。

4 结 论

通过研究，高空间特征端元反射率的提取可通过低空间分辨率实现，结果验证与精度评价有力地证明了反算线性混合模型方法的可行性和科学性，为后续的图像模拟奠定了理论和实践基础。在今后的研究中应特别注意，为了使图像模拟取得更好的结果，研究区域的选取以模拟算法选用更易匹配的影像与图像分类为准。

[1]张春森，李辉.子像元NDVI时间序列曲线生成研究[J].测绘科学，2013,38(05):105-107.

[2]陈宇,顾行发,余涛,等.光学传感器的系统NER的模拟[J].传感器与仪器仪表,2010,26,(8-1):87-89

[3]李文静,温文鹏，王清和.基于Contourlet变换的遥感图像融合方法研究[J].国土资源遥感，2015，(02):44-50.

[4]吴一全，陈飒．Contourlet变换和Tsallis熵的多源遥感图像匹配[J].遥感学报，2010，14(05):893-904.

[5]李占胜，潘剑君.基于尺度转换提高MODIS影像耕地解译精度的研究[J].遥感技术与应用，2010，25(02)：240-244.

[6]周觅.遥感信息及其尺度问题进展研究[J].中国信息界，2010，(162)：96-97.

[7]布和敖斯尔,马建文,王勤学,等.多传感器不同分辨率遥感数字图像的尺度转换[J].地理学报,2004,59(01):101-110.

[8]Kong W，Lei Y，Ni X．Fusion technique for grey-scale visible light and infrared images based on non-subsampled Contourlet transform and intensity-hue-saturation transform[J].IET Signal Process,2011,5(01):75-80.

[责任编辑：王荣荣 英文编辑：刘彦哲]

Applications of Inverse Linear Hybrid Model

BAI Hong-wei1,WU Man-yi2

(1.Anhui Province Coal Mine Exploration Engineering Technology Research Center,Suzhou University,Suzhou Anhui 234000,China;2.First Topographic Surveying Brigade of SBSM,Xi’an,Shanxi 710054,China)

ETM image was used as a benchmark to match the MODIS images,The ETM image was classified,then combined the alignment of MODIS images and image classification graph to generate abundance matrix.The MODIS pixel reflectance data after alignment were combined with abundance matrix to solve linear mixed model,and obtained the endmember reflectance.The experiment realized extraction endmember reflectance with high spatial characteristics from the low spatial resolution image.the verified results and evaluated accuracy prove that the inverse linear mixed model method is scientific and feasible.

abundance matrix;linear hybrid model;ETM image;MODIS image

宿州学院安徽省煤矿勘探工程技术研究中心资助开放课题(2013YKF04)；宿州学院教研项目(szxyjyxm201419)；宿州学院一般科研项目(2013yyb06)

白洪伟(1987-)，男，安徽宿州人，助教，硕士，主要从事测绘研究。

O 29：P 237

A

10.3969/j.issn.1673-1492.2015.06.005

来稿日期：2015-06-18