专利名称：一种多源遥感数据时空融合方法
技术领域：
一种多源遥感数据时空融合方法，属于数字图像处理技术领域，特别涉及遥感图像及遥感图像分类技术。
背景技术：
多源遥感数据融合是利用不同空间分辨率、不同时间分辨率和不同光谱分辨率的光学遥感数据，甚至是光学遥感数据与雷达数据所各自具有的不同数据特点，融合出能够综合多源数据特征的融合影像的方法。它对提高遥感影像利用效率和提高遥感应用效果都具有重要的意义。多源遥感数据时空融合是多源遥感数据融合领域的前沿研究内容之一。目前多源遥感数据融合主要是全色高空间分辨率影像与多光谱影像间的融合，融合的目的只要为提高多光谱影像的空间分辨率，融合的方法主要有代数法和基于分量替换的方法等。代数法是通过对待融合影像进行代数运算来实现融合，如利用乘法运算进行SAR影像和光学影像的融合，利用相关系数加权方法进行全色影像和多光谱影像的融合等。基于分量替换的融合方法是将影像先进行某种变换，然后利用高空间分辨率影像替换变换空间中的一个分量，在进行逆变换来实现融合。分量替换的融合方法主要包括HIS变换融合和小波变换融合等。HIS变换融合(参见文献:赵英时等.遥感应用分析原理与方法.北京:科学出版社，2003)是将图像彩色空间RGB空间变换到HIS空间，再用全色波段替换HIS空间中的强度分量I分量，再进行HIS逆变换实现影像的融合。其目的主要为提高多光谱影像的空间分辨率。小波变换融合(参见文献:赵英时等.遥感应用分析原理与方法.北京:科学出版社，2003)是利用小波变换具有变焦性、信息保持性和小波基选择的灵活性等优点，将图像分解为一些具有不同空间分辨率、频率特性和方向持性的子信号(图像)，其中它的分频特征，相当于高、低双频滤波器，能够将一信号分解为低频信息(图像)和高频细节/纹理信息(图像)，同时又不失原信号所包含的信息，将高空间分辨率影像的小波变换后的高频部分代替多光谱影像的小波变换高频部分，再进行小波逆变换来实现融合。小波变换融合可以用于以非线性的对数映射方式融合不同类型的图像数据，使融合后的图像既保留原高分辨率迢感影像的结构信息，又融合多光谱影像丰富的光谱信息，提高影像的解译能力、分类精度。基于分量替换的融合方法还包括基于G-S变换的影像融合、基于主成分分析的影像融合和基于高通滤波影像融合等。
发明内容
本发明提供一种多源遥感时间的时空融合方法，用以实现利用时序低空间分辨率影像和高空间分辨率影像，融合生成高时空分辨率影像，解决目前由于遥感卫星数据获取能力不足和云等天气条件的影响造成的遥感数据缺乏问题。本发明技术方案如下:一种多源遥感时间的时空融合方法，其特征在于包括一下具体步骤:步骤一、丰度矩阵提取。选取2期的中空间分辨率影像，计算其NDVI，选定遥感影像分类方法，对时序NDVI影像进行逐窗口分类，根据低空间分辨率影像空间分辨率计算低空间分辨率影像的丰度矩阵；其中窗口大小采用融合效果最佳的窗口，本发明中为40X40M0DIS像元大小。步骤二、地物反射率的时间变化特征曲线提取。利用时序低空间分辨率影像和丰度矩阵，采用最小二乘法，逐窗口解算各个类别的时序平均反射率，作为地物的时间变化特征曲线。步骤三、融合影像生成。利用地物反射率的时间变化特征，结合前期高空间分辨率影像的纹理特征，采用反射率融合模型，融合出空间分辨率与中分辨率影像相同，时间分辨率与高时间分辨率影像相同的高时空分辨率融合影像；其中，反射率融合模型是基于类内像元反射率的时间变化与类均值反射率时间变化相似假设的，其重点在于确定同类像元对目标像元反射率的贡献，即权值。步骤四、融合效果精度评价。利用真实中分辨率影像，基于相似性原理，采用相关系数、方差、平均绝对误差、RMSE和偏差等参数对融合影像，对融合影像进行精度评价。本发明与现有技术相比所具有的优点:本发明是一种基于像元反射率时间变化特征的融合方法；与传统方法相比，本发明不仅可以提高融合影像的空间分辨率，还可以提高影像的时间分辨率，从而可以解决目前由于卫星传感器数据获取能力不足、以及光学卫星容易受到云的影响而导致的遥感数据缺失问题。
图1:本发明的一种多源遥感时间的时空融合方法流程图；图2:转换系数V计算图；图3:融合结果图；图4:融合结果精度评价具体实施例方式为了更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图及具体实施方式
详细介绍本发明。本发明一种多源遥感时间的时空融合方法，该方法主要包括以下几个步骤:1、丰度矩阵提取；2、地物反射率的时间变化特征曲线提取；3、融合影像生成；4、融合效果精度评价；本发明的具体实现流程如图1所示，各部分具体实施细节如下:1、丰度矩阵提取根据线性混合模型，每一个低空间分辨率像元的反射率R(i，t)可以看做各组分平均反射率f(c，G的线性组合:
权利要求
1.一种多源遥感数据时空融合方法，其特征在于包括以下步骤: (1)选取2期的中空间分辨率影像，计算其NDVI，选定遥感影像分类方法，对时序NDVI影像进行逐窗口分类，根据低空间分辨率影像空间分辨率计算低空间分辨率影像的丰度矩阵； (2)利用时序低空间分辨率影像和丰度矩阵，采用最小二乘法，逐窗口解算各个类别的时序平均反射率，作为地物的时间变化特征曲线； (3)利用地物反射率的时间变化特征，结合前期高空间分辨率影像的纹理特征，采用反射率融合模型，逐窗口融合出空间分辨率与中分辨率影像相同，时间分辨率与闻时间分辨率影像相同的高时空分辨率融合影像； (4)利用真实中分辨率影像，采用相关系数、方差、平均绝对误差、RMSE和偏差等参数对融合影像，对融合影像进行精度评价。
2.根据权利要求1所述步骤(3)高时空分辨率融合影像生成，其特征在于I)反射率融合模型，该模型是根据时序中低空间分辨率影像间的关系模型，利用前期中分辨率影像反射率和地物时序反射率特征，计算出融合高空间分辨率影像；其中关键在于计算过程中，同窗口、同类别像元的权值的确定，本发明在确定同类像元权重时不仅考虑像元之间的光谱相似性和距离，还考虑像元间时间变化特征曲线的相似性。2)逐窗口运算，通过试算，选取融合效果最佳的窗口作为融合窗口，大大降低配准误差对融合效果的影响。
3.根据权利要求1所述步骤(4)融合影像精度评价，其特征在于区别于传统融合影像精度评价采用熵、清晰度和逼真度等指标，本发明采用基于相似性原理进行融合影像和真实影像的融合效果评价，采用相关系数、方差、平均绝对误差、RMSE和偏差等参数对融合影像，对融合影像进行精度评价。
全文摘要
本发明公开了一种多源遥感数据时空融合方法，特别是利用中空间分辨率影像与高时间分辨率影像融合出高时间分辨率和高空间分辨率影像的融合方法。该方法是中、高空间分辨率影像成像机理研究基础上，基于线性光谱混合模型，从时序低空间分辨率影像中提取地物反射率的时间变化特征；利用地物反射率的时间变化特征，结合前期高空间分辨率影像的纹理特征，采用反射率融合模型，融合出空间分辨率与中分辨率影像相同，时间分辨率与高时间分辨率影像相同的高时空分辨率融合影像；利用真实中分辨率影像，采用相关系数、方差、平均绝对误差、RMSE和偏差等参数对融合影像，对融合影像进行精度评价。所述方法包括丰度矩阵提取、地物反射率的时间变化特征提取、高时空分辨率融合影像生成和融合影像评价体系等四个部分。
文档编号G06T5/50GK103177431SQ20121057029
公开日2013年6月26日 申请日期2012年12月26日 优先权日2012年12月26日
发明者邬明权, 牛铮 申请人:中国科学院遥感与数字地球研究所