遥感图像模拟技术方法与应用研究

白洪伟,董维超，李 进，穆 星，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.北华航天工业学院研究生部，河北 廊坊 065000；3.国家测绘地理信息局第一地形测量队，陕西 西安 710054)



遥感图像模拟技术方法与应用研究

白洪伟,董维超，李 进，穆 星，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.北华航天工业学院研究生部，河北 廊坊 065000；3.国家测绘地理信息局第一地形测量队，陕西 西安 710054)

目的 卫星在获取高空间分辨率的同时会降低其时间分辨率以及观测范围，造成时间分辨率只能在很短时间内可用，并且其较小的观测范围也不能满足要求。方法 根据已有的具有高空间、低时间分辨率特征的遥感影像和具有低空间、高时间分辨率特征遥感影像，从解决时空矛盾出发，模拟生成具备高时间分辨率特性和高空间分辨率特性的遥感影像。对尺度下降方法及图像模拟方法做简单介绍，并对遥感图像模拟实例进行分析，主要包括实验流程、数据处理及实验。结果 总体分类精度是92.57%，Kappa系数为0.911 2，分类精度比较理想。真实影像NDVI图与模拟影像生成的NDVI图，二者的相关系数为0.89。实验大体上实现了图像模拟，通过真实遥感影像对图像模拟，检验了其科学性和可行性，并且生成NDVI图，证明其有很好的应用价值。结论 设计验证方法验证了实验结果，证明该方法科学、可行，并具有很高的实际应用价值。

遥感图像模拟；遥感影像；实验验证

0 前 言

在科学技术的不断发展与进步的情形下，遥感技术在过去几十年中得到了很大的发展，并且取得了长足的进步。当前，遥感卫星对于很多国家来说已经比较常见，同时各国研究发明了多种卫星遥感传感器的观测系统。遥感技术已被快速广泛应用到日常环境监测、各种资源调查、海洋变化监测、农业生产等国民经济的各个方面。但是，由于遥感技术尚不成熟，存在客观的缺陷往往满足不了实际的需求。卫星在获取高空间分辨率的同时其弊处就是会降低其时间分辨率以及观测范围，造成时间分辨率只能在很短时间内可用，并且其较小的观测范围也不能满足要求，即使有些卫星的时间分辨率以及观测范围满足上述欠缺的条件，随之而来的困难就是它的空间分辨率对于图像处理阶段，无法提取精确的空间信息，也就意味着达不到预期的目标，在很大程度上遥感的实际应用会被这种客观存在的缺陷所限制。

借助其他研究成果，通过尺度下降技术，根据高时间分辨率影像，结合高空间分辨率影像的地物几何空间信息，从中提取地物属性的变化规律，再结合高空间分辨率影像和传感器光谱响应关系模拟出高空间、高时间分辨率影像。

1 关键技术

1.1 尺度下降方法

在解决混合像元分解问题时提出了线性混合模型。通过像元来记录地物光谱信息的是遥感图像，其中纯像元是指该像元只包含单独一种土地利用类型，用以记录该类型地面物体的光谱特性[1-3]；混合像元指的是记录很多种类的地面物体光谱特征的综合，即地物类型多样性，像元包含了多种土地利用类型。假设一种线性组合是像元在特定光谱波段的反射率由组成像元的基本成分的反射率与它占像元面积的比例为权重系数，则称为线性混合模型[4-8]。下面介绍利用该模型实现尺度下降的2种主要方法：

(1)通过线性混合模型来计算组分丰度矩阵。该矩阵是次像元信息，这种方法是一种尺度下降技术，也是比较常用的使用方式，但是其尺度下降程度是有限的，因为它只是次像元的类别信息，所以造成这种现象。

(2)线性混合模型的计算以及组成成分反射率的计算。通常它是以高空间分辨率的影像来获取组分丰度矩阵，因此尺度的变换程度较大。线性混合模型假设像元在某一光谱波段的反射率是由构成像元的基本组分的反射率以其所占像元面积比例为权重系数的线性组合。用公式表示为：

(1)

约束条件

(2)

其中，R(i,λ)表示第i个像元在波段的反射率(混合像元反射率)；fc(i,c)表示第c类组分在第i个像元所占的百分比(组分丰度矩阵)；r(c,λ)表示第c类组分在第i个像元λ波段的反射率，即子像元反射率；ε(i,λ)表示运算时波段中像元i的剩余误差，c为像元i中某种类别，k为像元中的类别总数。

1.2 图像模拟方法

通过模拟模型，模拟数据源是低空间分辨率影像，以此来生成模拟的预期影像，因为它的特性是高时间分辨率，所以模拟的预期影像同时具备高时间和高空间分辨率特性。数据源与模拟数据的中间介质是模拟模型，是模拟过程的重要部分。随时间的变化假设模型类别的平均反射率与类别内像元反射率相等[9-12]。用数学公式表达为：

(3)

Δr(i,t2-t1)(x,y)=r(i,t2)(x,y)-r(i,t1)(x,y)

(4)

(5)

2 遥感图像模拟实例分析

2.1 实验流程

实验利用新的数据，并重新选取合适的研究区域。首先得出各类别端元反射率，对t1、t2时刻MODIS进行尺度下降，结合t1时刻ETM影像中的类别端元反射率，模拟模型生成t2时刻ETM模拟影像，最后再进行严格的验证评价。

图1 图像模拟试验流程图

获取时间ETM+轨道号MODIS轨道号2003-10-23127/3626/052003-09-22127/3626/05

2.2 数据处理及实验

2.2.1 数据及预处理

(1)数据准备

本实验选用数据为2003年10月23日、2003年9月22日空间分辨率250 m的MODIS 1、MODIS 2波段影像和2003年10月23日空间分辨率30 m的ETM+1、ETM 2波段影像模拟2003年9月22日空间分辨率30 m的ETM+3、ETM 4波段影像，再利用真实的2003年9月22日空间分辨率30 m的ETM+1、ETM 2波段影像对模拟结果进行评价。

图2 2003-09-22 ETM 5、ETM 4、ETM 3假彩合成影像

图3 2003-10-23 ETM 5、ETM 4、ETM 3假彩合成影像

(2)匹配精度

本实验以2003年10月23日ETM 5波段影像为基准对投影转换后的MODIS影像进行图像配准，ETM对MODIS配准的平均均方根误差为1.138。

(3)分类精度

由于研究区域中植被较多，非林地和林地光谱差异较大，并且边界清晰，它们各自类别内部的光谱反射率值差异不大，所以将研究区域分为非林地和林地2类。对2003年10月23日ETM+影像彩色合成分类，其中植被:95,316 points (67.545%)，非林地:46,466 points (32.455%)，总体分类精度是92.57%，Kappa 系数为0.911 2。分类精度比较理想。

(4)ETM反射率转换

ETM反射率转换用于模拟模型计算与模拟效果评价，不用于评价尺度下降的效果，模拟模型中MODIS数据是反射率，ETM也需要由灰度值转换为反射率。

3.2.2 实验结果及评价

实验利用2003年9月22日、10月23日空间分辨率250 m MODIS 1、MODIS 2波段影像模拟生成了2003年9月22日空间分辨率30 m的ETM+3、ETM 4波段的影像。下图为模拟影像与真实影像。

表2 模拟影像与真实影像相关系数

时间类别类别r2003-09-22ETM3模拟影像ETM3真实影像0.872ETM4模拟影像ETM4真实影像0.814

从模拟结果可以看出，ETM 3、4波段的模拟影像与真实影像非常相似，且ETM 3模拟影像的边界更清晰，ETM 4的模拟影像在亮度显示上与真实影像存在微小差异。为了定量评价模拟结果，通过计算模拟影像与真实影像的相关系数(表2)，数据说明模拟影像与真实影像具有较高的相似性。

以y轴为第4波段，x轴为第3波段，制作真实影像与模拟影像的二维散点图进行对比。从二维散点图上看，像元值位于高值区的像元数模拟影像要大于真实影像，但大部分像元分布位置还是相同的。

对于生成NDVI图像，通过利用模拟生成的ETM 4和ETM 3得到，图11、10为真实影像NDVI图与模拟影像生成的NDVI图，二者的相关系数为0.89。

可以看出，实验大体上实现了图像模拟，通过真实遥感影像对图像模拟检验了其科学性和可行性，并且生成NDVI图，证明其有很好的应用价值。

3 结论与讨论

实验实现了研究目的，利用低空间分辨率卫星遥感影像模拟出了高空间分辨率卫星遥感影像，运用此方法还可模拟出其它时间点的高空间分辨率影像，并在实际应用方面有很高的价值。从实验看出，模拟影像和真实影像存在着一定的误差，清楚这些误差的来源有利于更好地实现模拟。引起模拟算法误差的误差因子有多种，大致可分为以下2种：

(1)不同传感器引起的误差，包括卫星过境时间差异引起的光照条件差异、大气条件差异、成像波段差异和几何配准差异。

(2)模型假设引起的误差，文章用了线性光谱混合模型和模拟模型。任何模型都是基于一定的假设条件对真实情况的近似模拟，因而难免存在误差。在线性光谱混合模型中粗像元的反射率被认为是类别反射率(端元反射率)的线性组合。

模型的假设条件使本方法的应用受到了限制，所以，为了更好地实现图像模拟效果，在以后的研究工作中，应对尺度下降模型、模拟模型和模拟方法进一步改进。

[1]倪时金,李星野,吴婷婷.运动模糊图像的PSF参数辨识[J].计算机工程与应用,2013,49(06):152-155.

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[3]李海森,张艳宁,姚睿,等.基于主成分分析的直线运动模糊参数估计[J].光学精密工程,2013,21(10):2656-2663.

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[责任编辑：刘守义 英文编辑：刘彦哲]

Technology and Application of Remote Sensing Image Simulation

BAI Hong-wei1,DONG Wei-chao2，LI Jin1,MU Xing1,WU Man-yi3

(1.Anhui Province Coal Mine Exploration Engineering Technology Research Center,Suzhou University,Suzhou，Anhui 234000，China;2.Postgraduate Department,North China Institute of Aerospace Engineering,Langfang,Hebei 065000,China;3.The First Topographic Surveying Brigade of SBSM,Xi’an,Shaanxi 710054,China)

Objective In the acquisition of high spatial resolution satellites will reduce the time resolution and measurement range,resulting in that time resolution is only available in a very short time and that the smaller range of observation cannot meet the requirements.Methods Based on the existing remote sensing image with high spatial resolution and low resolution remote sensing image with low spatial resolution,a high temporal resolution and high spatial resolution characteristics were generated from the solution.In this paper,the method of scale down and the method of image simulation were introduced,and the remote sensing image simulation was analyzed,including the experimental process,data processing and experiment.Results The overall classification precision was 92.57%,and the Kappa coefficient was 0.911 2.The classification precision was ideal.Real NDVI image and simulated image generated NDVI map,the correlation coefficient of two was 0.89.In general,image simulation was realized in the experiment.The effectiveness and feasibility were verified through the simulation of the real image of remote sensing image,and a NDVI map was generated,proving its good application value.Conclusion The design and verification method is verified by the experimental results,which proves that the method is scientific and feasible and has high practical application value.

remote sensing image simulation;remote sensing image;experiment verification

卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室经费资助项目(KLSMTA-201304)；安徽省大学生创新创业训练计划项目(201510379046、201510379084、201510379080)；宿州学院卓越人才教育培养计划(szxy2015zjjh01)；2015年宿州区域发展协同创新中心学生开放课题(2015SZXTXSKF11)；宿州学院一般科研项目(2014yyb07)

白洪伟(1987-)，男，安徽宿州人，讲师，硕士，主要研究方向：测绘与3S技术。

TP 751

A

10.3969/j.issn.1673-1492.2016.07.003