基于近红外波段的卫星遥感影像真彩色优化合成

徐娜 贾宝 林爱丽

(河南省测绘工程院 ，河南 郑州 450003)

1 引言

随着卫星遥感技术的蓬勃发展，卫星遥感影像的光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率不断得到提高[1]。高空间分辨率遥感影像能够获取地物更多的细节信息，高光谱分辨率遥感影像能获取更多地物辐射特性，清晰反映地物的形状、纹理等特征，使得智能化、自动化遥感图像解译和信息提取成为可能[2]。开展基于高分辨率遥感影像色彩优化的研究，有助于实现动态化、精细化的地表观测，并在高精度测绘[3]、专题要素信息提取[4-5]，以及自然灾害应急监测[6]、土地利用变化监测[7]、水资源监测等方面发挥重要作用[8-9]。

目前对遥感影像数据融合评价的研究颇多，韩金芳、张华平等采用ENVI 和MapGIS 软件对遥感影像专题图制作做出了大量研究[10]，袁媛、向怀坤等对影像融合的MapGIS K9 交通专题图制作进行了研究[11]，但大多数遥感影像融合评价都是基于融合前后影像的空间细节和信息量等进行的，虽然这些指标能够反映不同融合方法对影像空间分辨率的保持能力，但无法体现融合方法对地物光谱特征和光谱信息的保持能力。针对以上问题，通过引入近红外波段，选取合适的蓝波段和绿波段参数，对卫星遥感影像进行优化合成，增加植被的绿色、水体的湖蓝色，使地物类别在图像上更加突出，可提高地物感官辨识度。

2 实现方法

卫星遥感影像真彩色优化合成是在全色和多光谱数据预处理后选择合适的融合方法获取四通道的融合影像，在此基础上通过开发相应软件调参实现。在对影像进行融合处理前，首先要对影像预处理，包括影像的辐射校正、大气校正、空间配准等预处理。数据预处理流程如图1 所示。

图1 数据预处理流程图

辐射校正是将影像上地物的像元值（DN 值）转为辐射亮度值，以便分析地物的光谱曲线。大气校正是进一步消除大气、光照等对地物反射的影响，获取地物真实的反射数据。影像经过配准之后进行融合处理可有效降低多光谱影像和全色影像之间的像元误差。

影像融合是低分辨率的多光谱影像与高空间分辨率的全色影像数据进行重采样，生成一幅高空间分辨率多光谱遥感图像，图像既具有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征，实现了影像增强的效果。融合方法的选择，则取决于被融合图像的特性以及影像融合的目的。常用方法有高通滤波融合、小波变换融合、Gram-Schmidt 融合、Pan-Sharpening 融合等。这四种方法都是基于像素级的融合，较传统方法融合效果好，且能一次性对所有波段进行融合，但这四种方法原理不同，优缺点也不尽相同。四种融合方法对比如表1所示。

表1 融合方法对比分析

通过最优融合方法获取包含四个波段的高分卫星影像，引入近红外波段，参与波段组合混合运算，达到真彩色合成优化组合，增强植被和水体识别度，改善影像的色彩效果。

公式中，SG、SB 分别是调整系数。

3 自主开发软件

3.1 软件主界面

软件以VC++6.0 为平台，基于OPENCV 和GDAL/OGR自主开发。软件开发主界面如图2 所示。

图2 软件开发主界面

3.2 实现的功能

软件通过波段参数和优化尺度设置对（GF-2、GF-1、BJ-2、ZY-3、Plades、SuperView-1、SPOT6）多源卫星影像进行真彩色优化合成，将卫星影像对比度和饱和度进行适当修正，使地物类别在图像上更加突出，提高影像的可观性、可识度。为加快处理速度和应对突发情况，采用shapefile 任务表单方式在单机上实现多进程处理，在局域网内实现多计算机联合处理。

4 实验分析

实验数据选择不同季节不同卫星源的5 景标准景GF-2、GF-1、ZY-3、高景1 号、Plades 卫星遥感影像，影像涵盖植被、水体、建筑、裸地、山体等各种具有代表性的地物地貌。通过自主开发的软件对融合后的高分卫星影像进行真彩色优化合成处理，达到效果如图3 至图11 所示。

融合效果评价是对融合算法的效果和性能进行分析、测试和评估，结合河南省特殊情况，采用高通滤波和Pan-Sharpening 融合方法可以达到很好的融合效果。从目视效果上看，处理后的影像在空间细节的辨识度方面均有明显提高，且能在一定程度上保留原始影像的光谱信息。从对地物细节的保持能力看，优化合成后的影像纹理特性和细节特征均得到不同程度的提高，影像的色彩、清晰度、亮度和纹理等因素得到改善。

图3 GF-2融合后影像

图4 GF-2优化合成后影像

图5 GF-1融合后影像

图6 GF-1优化合成后影像

图7 ZY-3融合后影像

图8 ZY-3优化合成后影像

图9 高景1号融合后影像

图10 高景1号优化合成后影像

图11 Plades优化合成后影像

5 结语

本文提出一种基于近红外波段的卫星遥感影像真彩色优化合成算法，选择多源多时相融合后的GF-2、GF-1、ZY-3、高景1 号、Plades 卫星数据分别进行真彩色优化合成处理，并对比算法的合成结果，选择主观和客观两种方法进行质量评价，结果表明，能较大幅度提高影像清晰度，又能保留影像的光谱信息。该方法可为卫星正射影像图制作、生态要素评估、自然资源调查底图制作提供改进技术，提高水系和植被的专题解译精度。