基于Worldview-2高分影像信息增强及提取在卡而却卡地区遥感调查中的应用

魏本赞，张策，汪冰，付丽华，揭文辉

（1.核工业航测遥感中心，石家庄 050002；2.东华理工大学地球科学学院，南昌 330013）

0 引言

近年来，随着航天遥感技术和卫星传感器技术的飞速发展，高分辨率遥感数据逐渐进入农业、林业、气象、军事等领域；与此同时，高分辨率遥感数据兼宏观与微观的特性，在地质、矿产领域逐步得到应用[1-6]。但是，有时获取的高分影像数据目视解译效果较差，存在对比度不够、图像模糊、地物不突出及数据相关性强等诸多问题，需要运用岩性信息增强处理技术，用最小的数据量来改善或增强图像的视觉（目视解译）效果，突出或生成遥感地质调查所需要的有用信息，实现岩石类型或类型组合的提取，从而更好地服务于遥感地质岩性解译[7]。

本文采用Worldview-2 遥感影像，进一步探讨其图像信息增强的应用效果，以期为柴达木盆地南缘高分遥感地质应用提供借鉴。

1 研究区概况

研究区选择在青海省柴达木盆地南缘卡而却卡地区（图1），总体地势南高北低，西高东低，山脉走向大致呈北西西向。区内平均海拔4000m 以上，属于深切割的高山区。

大地构造位置属于东昆仑微陆块[8]；地层系统属柴达木南缘地层分区。出露的地层主要有古元古代金水口岩群、中元古代狼牙山组、奥陶纪—志留纪滩涧山群、泥盆纪、石炭纪、三叠纪、新生代等。区内构造及昆南、昆中及昆北三大断裂为格架，造就了该区北西西走向的断裂和褶皱系统，并控制着区内沉积、变质、岩浆及其成矿作用。区内侵入岩活动频繁，侵入岩石类型众多，以中酸性为主。火山岩主要发育在泥盆纪牦牛山组和三叠纪鄂拉山组地层中。

2 Worldview-2数据特征及预处理

WorldView-2 卫星发射于2009 年10 月，设置9个波段，能提供0.46m 分辨率的全色和1.8m 分辨率的多光谱影像。WorldView-2 与其他高分数据相比，不仅具相对较高的空间分辨率及4 个常见的波段（蓝色、红色、绿色、近红外）外，还具备了4 个额外波段（海岸、黄色、红色边缘及近红外2），其多样性的谱段蕴含了较为丰富的光谱信息。在这种高分辨率影像上，地物的光谱特征更明显，其景观的结构、形状、纹理等细节信息较为突出，数据特征对于遥感地质应用具有重要意义。

由于研究区所选用的Worldview-2 数据已经过辐射校正和系统地几何校正，且多光谱波段与全色波段也已精确配准，因此本次工作对Worldview-2数据只进行了大气校正、几何精校正和图像镶嵌。

3 岩石光谱特征

岩石光谱特征研究对于岩性信息增强和识别具有重要的指导意义，岩石的光谱曲线特征受多种因素影响：岩石的物质成分、结构、构造以及岩石遭受风化、蚀变作用的强弱等；岩石所含暗色矿物含量的多少对波谱反射率影响很大。闪长岩、花岗闪长岩和二长花岗岩的暗色矿物依次减少，其反射率依次增大。在不同花岗岩之间随着反射率的增大，Fe3+（850nm）和Fe2+（950nm）、水（1400nm、1900nm）、粘土化（2200～2300nm）和CO32-（2345nm）吸收谱带的特征更为突出。

通过对比Worldview-2 数据各波段花岗岩的波谱特征（图2），花岗闪长岩和似斑状二长花岗岩在B3（630nm～690nm）、B6（710nm～750nm）和B4（770nm～890nm）波段间存在吸收波谷，特别是在B4（770nm～890nm）波段间的吸收谷较为突出，这一吸收谷也是花岗岩类的最显著的识别特征。

4 图像信息增强

依据不同性质的岩石在矿物成分、结构构造、岩石表面结构、覆盖物成分、含水性以及地域环境上的差异，通过拉伸、比值运算、主成分分析等实现对多波段遥感数据的波谱和纹理信息的增强[9-10]。

4.1 波段组合法

目前，关于波段组合最优化的选择，已有诸多学者已作了系列研究工作[11-14]。本次采用最佳指数法（OIF），以组合波段标准差和波段间相关系数为指标，来确定最佳波段组合。

表1 中显示：1、2 波段间具有较强的相关性，该两个波段与其它波段相关性较弱，其中2 波段信息量明显大于1波段，因此，在波段组合中应选择2波段；3～8 波段中任意波段在同一方向与其相邻的两个波段具有较高的相关性。根据这一特点，结合波段信息量确定的候选波段组合有852 波段、842 波段、752波段、742波段。

表1 光谱信息统计表Tab.1 Sepectral information table

表2 相关性矩阵系数矩阵表Tab.2 Correlation coefficient matrix

图像数据的标准差越大，所包含的信息量也越大，而波段间的相关系数越小，表明各波段图像数据的独立性越高，信息的冗余度越小。本文根据单个波段影像的信息量、波段间的相关性，利用最佳指数法（OIF），确定最佳波段组合。最佳指数法的计算公式如下：

式中Si：第i 个波段的标准差；Rij：i、j 两波段的相关系数。OIF值愈大，表示影像数据蕴含的信息量愈多，即认为是最佳的组合方式。

经过计算，最佳指数排列表（表3）中852 波段组合的OIF 值最大，选取这三个波段组合作为信息提取的最佳波段组合。

表3 波段组着OIF 指数表Tab.3 Band combination OIF index

4.2 拉伸法

由于遥感成像系统的特性、成像的光照条件及地物间辐射差异的大小等原因，常常使数字图像中大部分像元的亮度值集中在比较窄的动态区间内，产生图像色调单一、反差较小等现象，致使地物信息不易区分，因此需要对影像进行反差增强（也称反差扩展或拉伸增强），使亮度数据分布占满整个动态范围（0～255），扩大地物间亮度差异，达到改善和提高图像对比度的目的。研究区遥感图像的拉伸增强主要采用线性拉伸、分段线性变换、指数变换、对数变换、直方图均衡化及直方图规定化等处理方法。通过对研究区局部影像分析，对WorldView-2彩色合成影像进行拉伸处理后，大理岩与侵入岩体接触带内的夕卡岩带呈较亮的白色条带（图3），与大理岩及侵入岩体之间的界限更加清晰。

4.3 比值运算法

通过研究区地质目标波谱特征分析，利用地物在不同波段上反射波谱差异，进行同名像元亮度值之间的比值运算，生成对目标信息更为敏感的比值图像。该方法不但可以扩大岩石的波谱差异，消减地形等环境因素对同类岩性的影响，而且还可以提取和增强与矿化有关的信息。

图4 为WorldView-2 遥感影像比值法处理前后对比图，该方法使该区的影像色彩更加丰富，各岩性之间的色彩反差明显，达到了较好的图像增强的效果。

4.4 主成分分析法

主成分分析能去除同一地区不同波段或不同时相之间的遥感信息的冗余性和相关性，该方法充分利用了地物的光谱差异信息进行信息提取，并通过多次变换后，使新的主组分分别集中不同的目标信息，达到影像数据更易于解译的目的。

对研究区内某一子区WorldView-2数据的8个波段进行主成分变换，其中，PC1-4 包含了95%以上的影像信息，PC5-8主要为噪声信息。将通过主成分变换得到的含岩性信息的PC2、PC3、PC5 组合进行彩色合成得到的影像（图5），各岩性之间的差异得到了较好的增强体现。

4.5 植物抑制

针对植被覆盖，高分WorldView-2 数据中红波段（B5）和两个近红外波段（B7、B8）对植被信息表现为强反射特征，利用波段变换来移除植被光谱信息，从而达到压抑影像植被的目的。根据World-View-2 数据中B5、B7、B8 波段对植被信息强反射的特征，计算植被指数；基于植被指数进行阈值的计算，根据阈值对非植被覆盖区进行掩模，使其不参与后续强迫不变处理，保存了原始光谱信息；运用强迫不变方法对植被覆盖区的光谱相应进行抑制，即计算植被指数并绘制植被指数与每个像元值散点图及相关关系拟合曲线，通过拟合曲线计算植被在每个波段像元中的贡献值，分离这一贡献值；将非植被覆盖区和经过处理的植被覆盖区图像合到一起，进行直方图均衡化，以减少两类地区的灰度差异。

经过植被移除图像处理后的影像（图6），植被信息得到抑制，包括构造形迹在内地质信息得以加强，明显提高了构造的解译识别能力。

5 信息提取

运用高空间分辨率遥感岩性识别技术针对碳酸盐岩进行岩性填图，至今尚无尚未形成成熟的方法体系，凸显了碳酸盐岩识别的难度较大。其主要原因：一是工作区内沙土植被覆盖较为严重，岩石裸露程度较低，造成岩性光谱特征不纯，实际表现为岩石、土壤和植被的混合光谱；其二，高分遥感影像波段大多设置在可见光及部分近红外波段范围内（400nm～1600nm），而碳酸盐岩特征光谱区域内（1600nm～2350nm）几乎没有波段，同时，单波段覆盖的光谱区域较宽，光谱分辨率低。本次工作针对WorldView-2影像纹理信息丰富的特点，采用了一种基于纹理和光谱信息的影像分类方法进行碳酸盐岩信息识别的研究。

首先对卡尔却卡研究区局部WorldView-2 影像（图7）做主成分变换，提取第一主成分（PCA1），选用均值（Mean）、方差（variance）、对比度（Contrast）、熵（Entropy）和角二阶矩（Angular Second Moment）等5 种最为常用的方法来计算图像纹理特征。

根据大理岩的图斑特征，利用最大似然监督分类方法对最小噪声分离影像进行监督分类提取同类大理岩信息。在分类后的岩性信息影像图（图8）上，大理岩呈湖蓝色调图斑，花岗闪长岩呈粉色图斑，二长花岗岩呈红色图斑，似斑状二长花岗岩呈深红色图斑，片麻岩呈深蓝色图斑。

根据根据分类结果生成遥感地质解译图（图9）。通过与已有地质矿产资料进行对比（图10），可以看出，通过该方法形成的岩性-构造解译图大理岩、岩浆岩的界线更加精确，且岩性、构造等信息更加详细、丰富。

6 结语

（1）笔者针对柴达木盆地南缘卡而却卡地区，根据不同的高分遥感影像特征提出了一系列图像增强处理的方法，增强了岩性、构造的识别效果，实践证明该些方法可以更好辅助高分遥感解译工作。

（2）基于纹理和光谱信息的影像分类方法对大理岩、岩浆岩信息提取，可以较准确地圈定大理岩、岩浆岩岩性界线，并通过与现有地质矿产资料进行对比，该方法形成的岩性-构造解译图所反映岩性、构造等信息更加详细、丰富。

图1 青省卡而却卡地区地理位置图（蓝色图框为研究区）Fig.1 Lpcation map of Kaerqueka district in Qinghai

图2 研究区典型岩性光谱曲线与Worldview-2波段设置关系图Fig.2 Relationship graph of the spectrum curves of rocks and Worldview-2 wave band setting

图3 线性拉伸对比图Fig.3 Comparison images of linear stretching

图4 比值增强对比图Fig.4 Comparison images of radio enhancement

图5 主成分分析法处理对比图Fig.5 Comparison images of principal component analysis

图6 植被抑制影像对比图Fig.6 Comparison images of plant inhibition

图7 研究区局部WorldView-2遥感影像图Fig.7 WorldView-2 remote sensing image features of part of the study area

图8 研究区局部信息提取图Fig8 Color infomation extraction of part of the study area

图9 研究区局部遥感地质解译图Fig.9 Geological map of remote sensing interpretation of part of the study area

图10 研究区局部1:200,000地质图Fig.10 The 1:200,000 geological map of part of the study area