專(zhuān)利名稱(chēng)：基于遙感“時(shí)-空-譜-角”的一體化融合技術(shù)及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
發(fā)明屬于地理信息科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體內(nèi)容為引入一種圖像融合算法，對(duì)不同傳感器來(lái)源的遙感影像進(jìn)行互補(bǔ)融合，并生成具有高空間、高時(shí)間、高光譜分辨率以及高角度的“四高”遙感影像。
背景技術(shù)：
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，不同應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)的需求日益增長(zhǎng)，對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)間分辨率、空間分辨率、輻射分辨率和光譜分辨率等指標(biāo)的綜合要求也不斷提高，導(dǎo)致現(xiàn)有對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)獲取與應(yīng)用模式越來(lái)越難以滿(mǎn)足不同應(yīng)用領(lǐng)域的特定需求。與此同時(shí)，對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)受到國(guó)家計(jì)劃、衛(wèi)星軌道資源、技術(shù)和工藝水平等諸多因素的限制，任何國(guó)家想單方面通過(guò)新建對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)來(lái)滿(mǎn)足不同應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù) 日益增長(zhǎng)的需求是難以實(shí)現(xiàn)的。有鑒于此，綜合利用國(guó)內(nèi)、國(guó)際在軌運(yùn)行對(duì)地觀測(cè)資源，深入挖掘其應(yīng)用潛力，實(shí)現(xiàn)不同對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)的信息互補(bǔ)，最大限度地發(fā)揮已有對(duì)地觀測(cè)資源的綜合效益，已成為全球?qū)Φ赜^測(cè)系統(tǒng)發(fā)展的趨勢(shì)。與國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)對(duì)對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)需求的多樣性和復(fù)雜性相比，我國(guó)現(xiàn)階段的對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)獲取能力仍然不足，包括重訪時(shí)間、空間分辨率、成像質(zhì)量等方面。另外，無(wú)論從行業(yè)應(yīng)用的專(zhuān)業(yè)需求出發(fā)，還是從用戶(hù)獲取和使用遙感數(shù)據(jù)的便捷性角度考慮，很多行業(yè)都需要長(zhǎng)期、連續(xù)、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)源，然而，國(guó)內(nèi)民用對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星在數(shù)量、種類(lèi)以及在時(shí)間和空間觀測(cè)尺度上都難以滿(mǎn)足國(guó)內(nèi)各行業(yè)的需求。這也是我國(guó)應(yīng)用界多購(gòu)買(mǎi)使用國(guó)外衛(wèi)星數(shù)據(jù)的主要原因。高分專(zhuān)項(xiàng)”的實(shí)施，期望能對(duì)上述困境有所改善。但同樣地，由于受高分辨率和寬幅蓋這一技術(shù)矛盾的限定，目前尚不可能僅靠衛(wèi)星數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)高時(shí)間頻度的對(duì)地觀測(cè)。綜合利用國(guó)際衛(wèi)星資源、合理利用高分辨率衛(wèi)星資源構(gòu)建可應(yīng)用的合成數(shù)據(jù)，將是投資少、效益高的一種滿(mǎn)足國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的迫切需求的根本途徑。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)以上不足，本發(fā)明將利用已有對(duì)地觀測(cè)資源，通過(guò)時(shí)-空-譜-角智能融合的技術(shù)與方法來(lái)獲取遙感數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)分辨率等同真實(shí)對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星所獲取數(shù)據(jù)精度，以此滿(mǎn)足各行業(yè)應(yīng)用對(duì)不同屬性遙感數(shù)據(jù)的需求，由于其投入成本和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)均比較低，有望以較小代價(jià)、在較短時(shí)間內(nèi)形成具有全球綜合對(duì)地觀測(cè)能力的自組織對(duì)地觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)，大大降低我國(guó)建立全球綜合對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)的各項(xiàng)投入。本發(fā)明的基本內(nèi)容包括兩個(gè)部分其一，在建模方面，創(chuàng)建遙感“時(shí)-空-譜-角”互相統(tǒng)一的對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)融合技術(shù)框架，該框架基于傳感器成像、大氣輻射傳輸、地表輻射機(jī)理，依據(jù)時(shí)空相關(guān)性統(tǒng)計(jì)規(guī)律建立地表反射率信息的時(shí)間、空間、光譜擴(kuò)展與細(xì)化，通過(guò)物理模型與統(tǒng)計(jì)規(guī)律相接合，改變長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)、空、譜相分離的現(xiàn)狀。其二，在技術(shù)層面上，突破載荷數(shù)據(jù)尺度域限制，開(kāi)發(fā)基于多要素融合的遙感數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。通過(guò)多要素耦合建模，突破當(dāng)前遙感技術(shù)條件下，單個(gè)傳感器不能同時(shí)獲取高空間分辨率、高時(shí)間分辨率、高光譜分辨率以及高角度的限制。解決長(zhǎng)期以來(lái)遙感反演/信息提取的方法研究都僅是針對(duì)特定應(yīng)用目的、特定衛(wèi)星、特定參數(shù)開(kāi)展的重復(fù)研究問(wèn)題，建立可用于標(biāo)準(zhǔn)化處理的時(shí)空譜多要素耦合的融合方法、算法與平臺(tái)。本發(fā)明為了實(shí)現(xiàn)上述目的采用如下技術(shù)方法。步驟I :收集遙感衛(wèi)星拍攝的原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理。遙感衛(wèi)星的原始數(shù)據(jù)通常具有時(shí)空特性、影像分辨率、拍攝角度、波段組合等信息。在數(shù)據(jù)收集時(shí)按照各自特性加以分類(lèi)。隨后還需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一般遙感影像的預(yù)處理，如大氣輻射校正、去云、幾何配準(zhǔn)等，最終形成標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集。步驟2 :在步驟I處理的數(shù)據(jù)中，選取一組數(shù)據(jù)作為模型參考數(shù)據(jù)，研究其影像反射率的相關(guān)性以構(gòu)建融合模型。所謂的參考數(shù)據(jù)指的是同一地區(qū)的兩幅遙感影像，這兩幅影像基于不同的傳感器，在成像分辨率上有所不同，即一高分辨率影像和一低分辨率影像?！び捎趥鞲衅鞯姆直媛释渑臄z周期、光譜數(shù)、角度之間存在相互制約的關(guān)系，通過(guò)比較反射率的相關(guān)性，挖掘參考數(shù)據(jù)的光譜和空間信息，建立數(shù)據(jù)之間的映射模型。步驟3 :在步驟I處理的數(shù)據(jù)中，另選取一低分辨率影像作為預(yù)測(cè)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，使用步驟2所建立的自適應(yīng)融合模型，實(shí)現(xiàn)低分辨率反射率產(chǎn)品在空間尺度上的擴(kuò)展。本發(fā)明的有益效果本發(fā)明主要特點(diǎn)在于對(duì)遙感影像在時(shí)-空-譜-角四維空間的智能融合處理，由于傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)受到地表、自然環(huán)境等基本要素的約束，本發(fā)明通過(guò)建立不同衛(wèi)星載荷接收能量間的映射關(guān)系，分析不同傳感器在時(shí)間、空間、光譜特性、角度上的差異，從成像機(jī)理出發(fā)從而構(gòu)建一套系統(tǒng)的融合框架模型，可以滿(mǎn)足特定應(yīng)用對(duì)信息獲取在頻譜、輻射、幾何尺度等物理量上的要求，而且構(gòu)建的數(shù)據(jù)集應(yīng)具備可分解、可實(shí)施真實(shí)性檢驗(yàn)的性質(zhì)；此外，本發(fā)明所開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)，針對(duì)遙感數(shù)據(jù)在“時(shí)-空-譜-角”不同轉(zhuǎn)換流程的耦合機(jī)制，構(gòu)建了一套統(tǒng)一的操作界面和處理流程，簡(jiǎn)化復(fù)雜的影像處理流程，易于應(yīng)用及推廣。


圖I是本發(fā)明實(shí)施例的遙感數(shù)據(jù)融合建模方法流程圖。圖2是本發(fā)明實(shí)施例的遙感融合模型的低分辨參考數(shù)據(jù)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。圖3是本發(fā)明實(shí)施例的遙感融合模型的高分辨率參考數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果。圖4是本發(fā)明實(shí)施例的遙感數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)流程圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施圖，對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式
做進(jìn)一步詳細(xì)描述。本發(fā)明實(shí)施例的數(shù)據(jù)為香港市元朗地區(qū)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，包括MODIS和Landsat兩套不同分辨率數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)不限制本發(fā)明的范圍。該實(shí)施例包括三個(gè)主要組成部分，如圖I所示，即遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的預(yù)處理和數(shù)據(jù)集構(gòu)建、時(shí)-空-譜-角的影像預(yù)測(cè)模型構(gòu)建、高分辨率影像模型預(yù)測(cè)。步驟I :遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的預(yù)處理和數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程其詳細(xì)步驟包括輻射增強(qiáng)、波段融合、幾何糾正、數(shù)據(jù)融合、鑲嵌、勻色、正射糾正等，目的是為使圖像變?yōu)榻咏矫嫱队暗挠跋?，并要求影像的色彩豐富、美觀，為后期影像模型構(gòu)建做準(zhǔn)備。由于本發(fā)明所涉及的系統(tǒng)其計(jì)算方式是以像元值為單位，因此要求圖像在尺度上大小一致，即行列數(shù)目相同。預(yù)處理完成之后，按照分辨率、時(shí)間、空間、傳感器角度、光譜幾個(gè)因素對(duì)影像進(jìn)行分類(lèi)，隨后將分類(lèi)后的影像導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中存放。步驟2 :在數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建完畢后，選取遙感數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入，數(shù)據(jù)的選取有如下要求1)輸入數(shù)據(jù)分別來(lái)自?xún)蓚€(gè)不同分辨率傳感器，即一高空間分辨率(如Landsat)，一低空間分辨率(如M0DIS) ;2)數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建需要至少一套參照數(shù)據(jù)和一幅基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，其中，一套參照數(shù)據(jù)包括兩幅遙感影像，分別為一幅高空間分辨和一幅空間低分辨率數(shù)據(jù)，用于計(jì)算預(yù)測(cè)模型?；鶞?zhǔn)數(shù)據(jù)則為一副低分辨率影像，該基準(zhǔn)數(shù)據(jù)要求在時(shí)間、角度、光譜等任一參數(shù)上與所要預(yù)測(cè)的高分辨率影像相關(guān)。步驟2的算法原理基于傳統(tǒng)的遙感圖像融合，傳統(tǒng)遙感圖像融合處理通常為低空間分辨率的多光譜圖像和高空間分辨率的全色波段圖像的融合，常見(jiàn)的有基于IHS變換的融合方法、基于主成份變換融合方法以及基于小波變換等。本發(fā)明在已有定義基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，引入一種基于貝葉斯估計(jì)的圖像融合算法。提出基于“時(shí)-空-譜-角”的遙感融合體系架構(gòu)，利用該架構(gòu)可以滿(mǎn)足遙感圖像數(shù)據(jù)在時(shí)間、空間、光譜、角度四個(gè)維度的需求。步驟2的算法實(shí)現(xiàn)包括以下兩部分內(nèi)容其一，利用光譜曲線的尺度不變特性，在相同空間位置下，分析對(duì)應(yīng)的高分辨率圖像和低分辨率圖像之間像元值的關(guān)系，進(jìn)而構(gòu)建概率分布模型。其二，利用最大后驗(yàn)概率方法來(lái)預(yù)測(cè)高分辨率圖像的后驗(yàn)分布。例如，以光譜模型為例，在參考圖層中，其高分辨率圖像的像元個(gè)數(shù)為〃，低分辨率圖像的像元個(gè)數(shù)力，則二者關(guān)系為
N = t xt χΡΙ (I)
其中 為二者分辨率的比值，對(duì)于具有#個(gè)光譜波段的低分辨率圖像(時(shí)間、角度同理)，其圖像可以用一維列矢量表不
權(quán)利要求
1.一種基于“時(shí)-空-譜-角”一體化遙感影像融合方法，其特征在于，所述建模方法包括步驟 步驟I:收集遙感衛(wèi)星拍攝的原始數(shù)據(jù)并加以分類(lèi)和選取，隨后對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感影像的預(yù)處理，最終形成所需的數(shù)據(jù)集； 步驟2 :在步驟I處理的數(shù)據(jù)中，選取一組數(shù)據(jù)作為模型參考數(shù)據(jù)，研究其影像反射率的相關(guān)性，用以構(gòu)建融合模型，所謂的參考數(shù)據(jù)指的是同一地區(qū)的兩幅遙感影像，即一高空間分辨率影像和一低空間分辨率影像； 步驟3 :在步驟I處理的數(shù)據(jù)中，另選取一低分辨率影像作為預(yù)測(cè)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，使用步驟2所建立圖像融合模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)低分辨率反射率產(chǎn)品在高分辨率尺度上的擴(kuò)展。
2.如權(quán)利I所述的遙感影像融合方法，其特征在于，在步驟I中的數(shù)據(jù)選取和分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)采用傳感器的拍攝周期、空間分辨率、拍攝角度、波段組合四個(gè)指標(biāo)。
3.如權(quán)利I所述的遙感影像融合方法，其特征在于，在步驟I中的遙感影像預(yù)處理，包括大氣輻射校正、去云、幾何配準(zhǔn)。
4.如權(quán)利I所述的遙感影像融合方法，其特征在于，在步驟2中的模型構(gòu)建過(guò)程是基于“時(shí)-空-譜-角”的一體化思路，通過(guò)歸納遙感影像數(shù)據(jù)融合的耦合關(guān)系，采用一套統(tǒng)一的處理流程。
5..如權(quán)利4所述的一體化建模思路，該處理流程可描述為在數(shù)據(jù)輸入方面，包括至少一套參照數(shù)據(jù)以及一幅基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，在建模方面，引入一種基于貝葉斯估計(jì)的圖像融合算法。
6.如權(quán)利5所述的的輸入數(shù)據(jù)，其特征在于，參考數(shù)據(jù)皆為一高空間分辨率圖像和一低空間分辨率圖像的組合，此外，對(duì)于時(shí)空融合而言，參照數(shù)據(jù)要求為同一時(shí)間，對(duì)于多角度融合而言，參照數(shù)據(jù)的傳感器要求為同一拍攝角度，對(duì)于多光譜而言，參照數(shù)據(jù)要求為相同或相近的光譜。
7.如權(quán)利5所述的的輸入數(shù)據(jù)，其特征在于，基準(zhǔn)數(shù)據(jù)為一幅低分辨率影像，但其在時(shí)間、角度、光譜三個(gè)指標(biāo)中，需有任一指標(biāo)的分辨率高于高空間分辨率參考數(shù)據(jù)，以滿(mǎn)足數(shù)據(jù)互補(bǔ)的需要。
8.如權(quán)利5所述的遙感影像融合模型，其特征在于，算法包括以下兩部分內(nèi)容其一，利用光譜曲線的尺度不變特性，在相同空間位置下，分析對(duì)應(yīng)的高分辨率圖像和低分辨率圖像之間像元值的關(guān)系，構(gòu)建概率分布模型。
9.其二，利用最大后驗(yàn)概率方法來(lái)預(yù)測(cè)高分辨率圖像的后驗(yàn)分布。
10.一種基于“時(shí)-空-譜-角” 一體化遙感影像融合系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括 數(shù)據(jù)輸入模塊，用于輸入?yún)⒖紨?shù)據(jù)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類(lèi)型可以是不同時(shí)間、不同光譜、不同拍攝角度； 參數(shù)設(shè)定模塊，用于設(shè)定融合模型的參數(shù)，包括取值范圍、移動(dòng)窗口大小、采樣比例； 融合模型建模模塊，通過(guò)比較反射率的相關(guān)性，挖掘參考數(shù)據(jù)的光譜和空間信息，建立數(shù)據(jù)之間的映射模型； 融合模型預(yù)測(cè)模塊，根據(jù)模型和輸入的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行高分辨率遙感影像的預(yù)測(cè)。
11.如權(quán)利10所述的基于“時(shí)-空-譜-角”一體化遙感影像融合系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)基于ArcGIS地理 信息系統(tǒng)軟件編寫(xiě)，直接處理原始地理空間數(shù)據(jù)，不需經(jīng)過(guò)地理數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)間的相互轉(zhuǎn)化。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種一體化的遙感圖像融合技術(shù)及其系統(tǒng)，屬于地理信息科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。方法主要采用數(shù)學(xué)算法對(duì)不同傳感器來(lái)源的遙感影像進(jìn)行互補(bǔ)融合，生成具有高空間、高時(shí)間、高光譜分辨率以及高角度的“四高”遙感影像。方法的步驟包括基于時(shí)間、空間、光譜、角度不同標(biāo)簽對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)處理；利用光譜曲線的尺度不變特性，計(jì)算參考數(shù)據(jù)對(duì)之間反射率的相關(guān)性，構(gòu)建融合模型；利用模型和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行高分辨率數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)低分辨率數(shù)據(jù)在空間尺度上的擴(kuò)展。本發(fā)明突破傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)受到地表、自然環(huán)境等基本要素的約束，可滿(mǎn)足遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品在頻譜、輻射、幾何尺度等物理量上的要求。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102915529SQ20121038928
公開(kāi)日2013年2月6日 申請(qǐng)日期2012年10月15日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月15日
發(fā)明者黃波, 章欣欣 申請(qǐng)人:黃波