I KONOS 影像融合技术对比研究

李沛鸿 姬兴辉

（江西理工大学建筑与测绘工程学院，江西赣州 341000）

I KONOS 影像融合技术对比研究

李沛鸿 姬兴辉

（江西理工大学建筑与测绘工程学院，江西赣州 341000）

本文以赣州市章贡区工业园某时期IKONOS影像数据为基础，采用Brovey变换，G-S变换，PC变换，P-S变换4种方法进行融合比较，然后通过主观和客观两方面对融合效果进行对比评价。通过实验对比分析可得，4种融合方法均提高了影像的纹理光谱信息，但P-S变换法融合的IKONOS影像效果突出，较高程度地保持了纹理和分辨率的空间信息，是保持空间信息综合效应的最佳方法。

IKONOS；融合方法；对比评价

遥感影像融合技术可以部分消除原始影像的冗余信息，获得的影像可同时具有高空间分辨率和多光谱信息，提高了影像的质量，有利于进行遥感解译、信息提取和地物分类［1］。

目前，常见的遥感影像融合方法主要有HSV变换，Brovery变换，Gram-Schmidt法，主成分（PC）变换，color normalized（CN）变换，Pan sharping等方法。随着高分辨率遥感卫星的出现以及应用更加普遍，针对新出现的高分辨率卫星影像数据的融合方法也有待进一步提高，不同的方法以及不同方法的结合使用效果也成为高分辨率影像融合领域的热点。

IKONOS卫星能够提供高分辨率卫星影像。因其高精度的突出特点，IKONOS影像的出现引起了极大关注，其应用领域也不断扩大。而针对高分辨率卫星IKONOS影像数据融合技术的研究也成为热点。通常意义的融合是指将该高分辨率的多光谱与全色数据进行融合，因为该融合的结果既能体现多光谱信息的丰富性，同时也能表现出全色影像具有的高分辨率的优点。可以得到具有高空间分辨率的多光谱影像，能够很大程度地提高影像解译处理的准确性和效率［2-3］。

1 影像融合

本实验采用4种融合方法进行对比，分别为Brovey变换、G—S变换、PC变换和PS变换。该4种方法中，只有第一种Brovey变换有波段限制，所以选择IKONOS多光谱的4、2、1波段和Pan融合。剩余3种方法均无波段限制。在融合过程中没有进行光谱和纹理的增强处理，以此来保证融合结果的准确性。

1.1 Brovey变换

Brovey变换融合是指将高分辨率影像与全色影像进行融合，影像中的波段均和高分辨率数据和全色波段综合比值相乘。最后选择相关数学方法如双线性或者三次卷积法等将3个波段重采样到高分辨率像元范围。

1.2 Gram-Schmid t（GS）变换

GS变换是线性代数和多元统计中常用的方法［4］。该变换的各个分量均正交，但是各分量信息量区别并不明显。在Gram-Schmidt变换中，首先选择一个全色波段，然后对该全色波段和波谱波段进行Gram-schmidt变换，并且全色波段成为第一个波段，然后用变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段，最后应用Gram-schmidt反变换构成全色波段锐化后的波谱波段。

1.3 主成分（PC）分析变换

主成分分析是基于图像统计基础的变换，可以一定程度的压缩数据信息。运用该方法对影像进行融合时将其4个多光谱波段进行主成分变换，对应得到各自独立的主成分，但是绝大多数的多光谱信息和空间信息都集中在第一主成分。因此将全色波段同第一主成分进行直方图匹配，匹配后得到的全色波段将代替第一主成分，然后再做主成分逆变换进而得到融合结果。

1.4 Panshar p变换

P-S变换，该融合方法通过统计分析的算法来减少融合结果对数据集的依赖性，进而可以一定程度提高融合的自动化。基于此原理，在进行融合时只要求原始的影像。此外，与其他方法相比，该融合方法不能在融合前对全色影像和多光谱影像进行直方图匹配，只可以进行直接的影像融合。

2 实例分析

2.1 数据预处理

本实验选用赣州市工业园2012年9月30日的IKNONS影像数据。该区域内地物类型主要包括公路、居民地、工业厂房、绿地、水体、裸露地等。融合前对多光谱影像与全色影像进行了配准，并选取容易定位的地标点（如道路交叉）进行实测作为控制点，该景影像一共选取15个控制点，且控制点都均匀分布。利用ENVI4.8对该影像进行几何校正，并且使校正误差保持在一个像元以内，从而保证融合结果。

2.2 结果分析

2.2.1 融合结果

以原始全色影像为基础，采用以上4种方法对影像进行融合处理分析，融合结果如图1、2、3、4所示。

作为遥感影像融合的关键步骤，融合结果评价具有十分重要的意义，其将影响整个融合的结果。目前最常规的评价分为主观评价与客观评价。前一种方法相对简单，直接人为地对融合前后的影像进行视觉上的对比分析评价。该方法由于个体的差异，因而具有一定的客观性。而另一种方法则是依据数理统计的原理，通过对融合影像的数值信息进行统计分析，进一步得到影像的光谱信息以及空间结果信息。

图1 Brovey融合影像

图2 G-S影像融合

图3 P-S融合影像

图4 P-C融合影像

2.2.2 融合结果主观评价

从融合后的影像可以看到，融合后的IKONOS影像在空间分辨率上得到很大的提高，纹理更加清晰，各种地物如道路、植被、建筑、水体的颜色区别更加显著。不同地物的边界更清晰明显，地物更易识别。同时从融合后的IKONOS影像上可以观察到，与Brovey和PC方法相比，其他两种方法所得到影像的光谱信息更加接近原始的多光谱影像信息，不过P-S融合方法得到的结果效果更明显。与其他三种方法相比，Brovey方法得到的影像结果的色调更暗，和实际地物色彩偏差较大。主成分变换中的植被信息色差也较明显，相比较其出现了一定程度的光谱退化，同时水体和蓝房顶在后期分类中也已混淆，存在一定的失真现象。与其余三者相比，G-S变换则更好地保持了原始影像的色度和饱和度，与原始影像相比颜色差异不是很大，更有利于影像的分类。

2.2.3 融合结果客观评价

表1 四种融合方法影像统计结果

从表1对比得出，Brovey变换的均值和标准差同原始IKONOS影像相比差距较大，原始影像相对较暗，G-S融合方法次之。从表中所得信息熵的角度进行评价发现，Brovey方法的信息熵最小，G-S次之，其结果小于原始影响的信息熵，则判断融合影像发生了退化。但是另两种方法P-C、P-S所得的结果中信息熵则比原始影像整体有所变大。

3 结论

3.1 4 种方法对I KONOS影像进行融合，明显增强了影像的空间分辨率和光谱分辨率，同时也大大提高了影像中各类地物目标的识别能力。

3.2 该4种融合方法均可不同程度提高影像的文理信息。其中，P-S方法效果较为突出，融合后的影像既保留了原始全色波段的文理信息，同时也较好地保留了原始多光谱影像的光谱信息。但同时发现，Brovey方法得到的结果与原始影像相比色调偏差最大，其所得结果的各类地物的色彩对比不够明显，相比较而言整体效果最差。

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Com parative Study of IKONOS Image Fusion Technologies

LiPeihong JiXinghui
（Schoolof Architectureand Surveying&Mapping Engineering JiangXiUniversity of Science and Technology，Ganzhou Jiangxi341000）

Four different kinds of technologies（Brovey，G-S，PC，P-S）are adopted in this paper to contrastively fuse the IKONOS images of the industrial park in Zhanggong district of Ganzhou city in a certain period.Then the fusion results are comparatively evaluated from the two aspects of subjective and objective view.Through the experimental contrastive analysis，we can get the conclusion thatall the four technologies have improved the image texture spectrum information，but in contrast，the IKONOS image effect of the P-S fusion is better，it has greatly maintained the spatial texture and resolution information，and is the bestway to maintain the combined effect of spatial information.

IKONOS;fusion technology；contrastive evaluation

F291.1

：A

：1003-5168（2015）03-0014-3

2015-2-18

基于遥感的赣南油茶种植区域适宜性评价及估产研究，江西省科技厅科技支撑项目主持项目编号为：20133BBF60017。

李沛鸿（1964-），男，硕士，教授，研究方向：工程测量及地理信息系统设计及应用。