基于CBERS-02B星HR与CCD数据的喀斯特山区影像融合研究

胡 娟，罗 淼，安裕伦

（1.贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550001；2.贵州师范大学数学与计算机科学学院，贵州贵阳 550001）

基于CBERS-02B星HR与CCD数据的喀斯特山区影像融合研究

胡 娟1，罗 淼2，安裕伦1

（1.贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550001；2.贵州师范大学数学与计算机科学学院，贵州贵阳 550001）

喀斯特山区海拔高且相对高差大、地块破碎、地表覆盖类型多样,常年多云多雨,卫星遥感数据质量因此常受到严重影响。国产自主卫星CBERS-02B获取的高分辨率全色影像 (HR)和多光谱 (CCD)影像能更快捷、更方便地提供喀斯特山区遥感影像。采用HIS变换、PCA变换、HPF等图像融合方法，对CBERS-02B星HR和CCD影像进行融合对比实验研究，并对其均值、标准方差、信息熵、交叉熵、光谱真实性、平均梯度等指标进行比较分析与评价，探索喀斯特高原山区背景下的CBERS-02B星HR与CCD数据的最佳融合方法。

CBERS-02B；喀斯特山区；图像融合

遥感影像融合是指不同影像在经过空间配准之后,按照定的算法与原则进行整合，结合互补信息形成新影像数据。其主要目的是综合各类图像数据的优点，提高图像的解译能力，融合结果要求在提高空间分辨率的同时尽可能保持原始光谱信息。中巴资源卫星（CBERS）是国产自主产权的卫星，从研制至今共发射了3颗遥感卫星，其中CBERS-02B是我国迄今空间分辨率最高的民用卫星，也是第一颗同时具有高（2.36 m）、中（20m）、低（258m）三种空间分辨率载荷的资源卫星。CBERS-02B星搭载的高分辨率全色相机HR和多光谱传感器CCD分别具有高空间分辨率和高光谱分辨率的特点，将两者融合可以增强图像空间细节信息，改善解译的精度、可靠性及使用率，最大限度地利用CCD数据和HR数据提供的信息，有利于02B星遥感图像据的数据应用领域。

喀斯特山区海拔高且相对高差大、地块破碎、地表覆盖类型多样，从而导致地物光谱特征复杂，同时地处季风气候区还伴有常年多云多雨现象，因此卫星遥感数据质量常受到严重影响。本文以贵州贵阳市为例，采用CBERS-02B星的CCD和HR数据进行融合实验，运用空间建模的 HIS变换、主成分分析（PCA）、HPF等方法对图像进行融合技术研究，再对实验结果进行定量评价。本次研究旨在探索喀斯特高原山区背景下的CBERS-02BHR与CCD数据的最佳融合方法，从而推动中巴资源卫星在喀斯特山区生态环境建设、地质灾害、气候预测等领域的应用，并最终促进“数字贵州”的遥感数据源CBERS在贵州社会经济发展中的广泛应用。

1 实验数据

1.1 数据源

CBERS-02B于2007年9月19日发射，其搭载的CCD相机有5个波段，地面像元分辨率为19.5 m，而HR相机的地面像元分辨率为2.36m。表1为CBERS-02B星传感器的主要参数。本次研究以贵州省贵阳市市主城区为主要研究区域，采用2008年3月1日 CBERS-02BCCD影像 (景号为249115，天气状况为无云)和 2008年 3月 3日CBERS-02BHR（景号为7-70-C-4-L20000089141-1，天气状况为无云）作为数据源，实验数据为原生数据。同时收集到了该区域1:50 000和1:10 000的地形图。

表卫星有效载荷主要技术指标

表卫星有效载荷主要技术指标

有效载荷 波段号 光谱范围 空间分辨率 幅宽/km 重访时间CCD相机Band1 0.45-0.52 20 113 26 Band2 0.52-0.59 20 Band3 0.63-0.69 20 Band4 0.77-0.89 20 Band5 0.51-0.73 20 HR相机 Band6 0.45-0.52 2.36 27 104

1.2 图像预处理

图1 CBERS-02B星原生数据

表2 原始数据最佳计算统计

2 融合方法

数据融合实验在ERDASimage9.2和matlab7.0软件平台下进行。

2.1 基于RBG-HIS变换的融合方法

常用的彩色空间有两种：RGB空间和HIS空间。RGB空间从物理角度出发描述颜色，HIS空间从人眼主观感觉出发描述颜色。RBG-HIS色彩变换是将遥感图像从红（R）、绿 (G)、蓝 (B)三种颜色组成的彩色空间转换到以亮度 (I)、色度 (H)、饱和度 (S)作为定位参数的彩色空间，HIS彩色空间上图像的显示具有RGB彩色空间上不具有的优点，HIS坐标系统比RGB系统能更好地表示出色光本身的物理特性以及与人眼视觉之间关系。

具体融合步骤如下：1）将完成几何精校正的高分辨率图像CBERS-02BHR和多光谱图像CBERS-02BCCD重采样，使两者保持分辨率一致；2）将CBERS-02BCCD图像变换转换到HIS空间；3）把CBERS-02BHR图像的视作I'与HIS空间中的亮度分量I进行直方图匹配；4）用I'代替HIS空间的亮度分量，即IHS→I'HS;5）将逆变换到RGB空间，即得到融合图像。

图2 RBG-HIS变换建模

2.2 基于PCA变换的融合方法

主成份分析 (PCA)变换法又被称为K-L变换，它是对某一光谱图像，利用K-L变换矩阵进行线性组合，产生一组新的光谱图像。其对图像编辑、图像数据压缩、图像增强、变化监测、多时相维数和图像融合等均是十分有效的方法。其具体步骤如下：先将高分辨率的图像 (A)拉伸到PC1的方差和均值，然后将拉伸后的图像 (A′)替代多波段图像数据的 PC1由于 PC1的方差最大，它包含了所有波段绝大部分信息，因此融合后的图像中既有多光谱信息又具高分辨率。

2.3 HPF高通滤波法

HPF（高通滤波）融合法的思想就是将高空间分辨率图像的高频信息加入多光谱图像（低分辨率图像）中。这就使多光谱图像的光谱信息得到了尽可能的保持，并在一定程度上加入了高分辨率图像的细节信息，从而达到了融合的目的。其具体步骤如下：1）对高分辨率图像 CBERS-02BHR进行高通滤波，提取高频信息；2）将高频信息作为一个分量加入到多光谱图像CBERS-02BCCD中，即得到融合图像。

图3 基于PCA变换的CCD与HR图像融合信息模型

3 融合效果评价

3.1 定性评价

从目视角度可明显看出，3种融合影像的空间几何分辨率大致相等，在空间细节保持和分辨率提高来看都表现得比较好，达到了希望用 HR高空间分辨率图像信息来补充CCD高光谱分辨率图像空间信息不足的目的。另一方面从融合图像的光谱特征来看，经过HIS变换融合的图像上水体、道路很容易区分，颜色比较鲜亮、饱满，同时没有明显的马赛克的出现，但与原始多光谱影像相比有一定程度的光谱失真；而经过PCA变换融合的图像上对植被、城市建筑物分类效果好，但色调层次感差，颜色较为暗淡，阴影较重，损失了大量光谱信息，出现了比较明显的马赛克；高通滤波法融合影像虽然有效的保留了有效多光谱信息，但是在对高分辨波段滤波时滤掉了大部分的纹理信息。

3.2 定量评价

对融合后遥感图像的定量评价从图像均值、标准差、信息熵和交叉熵和光谱真实性等参数展开，参数计算在MATLAB7.0的环境下完成。

1）在信息含量方面，3种方法融合图像的信息量都比原始图像的信息量有所提高，其中，HIS的融合图像的标准差和熵值都是较大的，说明HIS融合方法

对融合后信息量的。

图4 三种方法融合结果图

增加是效果明显的，HPF变换的融合方法次之，PCA融合方法明显较HPF差，这和目视判读得到的结论基本一致。交叉熵是用来衡量两幅图像之间的差异，交叉熵越小，则它们之间的差异越小。HIS变换后图像交叉熵小于另外两种融合方法，说明HIS的融合方法保留了更多的原始信息，而PCA和HPF法则相对丢失了较多的信息。

2）在光谱保真方面，偏差指数和光谱真实性表示融合前后相对应像元的灰度差异，差异越小，融合图像光谱信息就越好。HIS变换除波段3的灰度平均差异比PCA和HPF大，1、4波段与对应波段原多光谱数据的灰度平均差异都是较小的。HPF融合方法的偏差最大，其次为PCA，表明HIS融合发最大程度的保持了融合前影像的光谱信息，有利于地物的波谱分析和遥感解译。

3）平均梯度的分析，HIS变换法和HPF融合后影像的平均梯度都较大，PCA变换法融合方法最小，说明HIS变换法和HPF最大程度提高影像的清晰度。

表 三种不同图像融合方法定量评价指标

4结语

通过对HIS变换、PCA变换、HPF三种方法主观定性分析和客观定量分析。结果表明，RBG-HIS的融合图像从视觉特性、纹理细节、明暗色调等信息较好，提高了多光谱影像的空间分辨率，同时又保持了多光谱影像的光谱信息，在喀斯特山区地表物质组成、植被覆盖度、微地形地貌等方面的解译效果优于其他两种方法，而HPF融合影像的立体层次感和色彩差异上要比RBG-HIS的融合图像的融合影像好。运用RBGHIS变换融合法可以推广CBERS-02B在喀斯特高原山区的应用范围，同时能很好的结合多光谱数据（CCD）和全色数据（HR）的光谱信息和空间信息，能使结果更加准确。

感谢中国资源卫星应用中心提供的CBERS-02B卫星遥感数据。

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CBERS-02B Im age Fusion Technology Research Of Karst Areas

by Hu Juan

In Karstmountain areas,the high altitudes and relative ly elevation differences were large,land fragmentation severely and land cover types diversity,there always cloudy and rainy all year round,therefore,the quality of satellite rem ote sensing data has severely being affected.Self-m ade satellite CBERS-02B to obtain high-resolution panchromatic images(HR)and multispectralCharge-coup led Device(CCD)image can bem ore efficient and easier to provide rem ote sensing image of the Karst Mountains.In this paper HIS transform,PCA transform,HPF and other image fusionmethods were used for the fusion com parative study of the CBERS-02B satellite HR and CCD image, and for the analysis and evaluation of its mean,standard deviation,entropy, cross entropy,spectral authenticity,deviation index,average gradient indicators,in order to exp lore the best fusion method of Karstm ountains plateau CBERS-02B satellite HR and the CCD data in the background of the Karst m ountains p lateau.

CBERS-02B,karstmountain area,image fusion （Page:22）

P237.3

B

1672-4623(2011)01-0022-03

2010-07-29

项目来源：贵州省科学技术基金资助项目（黔科合J字LKS[2009]19号）。

胡娟，副教授，硕士，研究方向为环境遥感与地理信息系统。