多源遥感影像融合方法在土地利用动态遥感监测中的应用的研究.pdfVIP

多源遥感影像融合方法在土地利用动态遥 感监测中的应用研究 马晶张永红王广亮杨帚辉龙艳 (中国测绘科学研究院。北京100039) 摘要：国土资源部启动的全国土地利用动态遥感监测项目，通过分析不同时期的卫星影像，从 中提取出土地利用变化信息。研究工作主要是基于近几年从事该项目研究与应用的实际，分别以 SPOT系列数据、TM数据及QuickBird等中、高分辨率数据作为试验数据，进行影像不同融台算 法试验，旨在研究多源遥感影像融合方法在动态监测项日中的应用，并对融合结果进行定性、定 量两方面的比较分析，探讨适合土地利用动态遥感监测的融合方法，为在这一应用领域的其他学 者提供借鉴。 关键词：遥感；影像融合#土地利用动态监测 1概述 国土资源部于1999年启动了周期12年、每年一次的全国土地利用动态遥感监测工程。 在土地利用现状调查的基础上，利用多源多分辨率多时相的卫星遥感数据，综合应用图像处 理技术、计算机和网络等高新技术，对全国50万人口以上的重要城市、经济快速发展地区 以及重大工程地区的土地利用变化情况进行动态遥感监测。 土地利用变化信息它是在确定的时间段内，土地利用发生变化的位置、范围、大小以及 变化类型…。对土地利用进行动态监测就是利用遥感手段，对同一地区不同时期的两个影像 的光谱信息进行分析、处理与比较，并结合目视判读解译，获取该时间段内土地利用的变化 信息。从而完成对土地利用变化情况进行动态监测。如何利用各种传感器所获取的影像数据， 将多源遥感信息与专题信息有机地融合，快速并准确发现不同时相图像土地利用变化是动态 监测要解决的关键技术问题，也是一直以来学者们的研究热点。 随着航空遥感技术的快速发展，更高分辨率遥感数据的不断出现，针对具体应用需选择 哪种融合模型最为适合，才能满足特定应用领域的精度要求，本文即是在前人对多源遥感数 据融合的理论研究和融合效果评价理论研究的基础上，针对动态监测项目中使用的中、高分 辨率遥感影像开展了多种融合算法的融合试验，并通过示范应用与比较分析，总结出促进项 目发展的～些结论。 2影像融合技术 目前的影像融合技术按照信息抽象程度可以划分为像素级(数据级)融合、特征级融合 和决策级融合三个层次。像素级融合是最低层次的融合，能保持尽可能多的原始数据，提供 其他融合层次所不能提供的细微信息，具有最高的精度。特征级融合。’是中间层次的融合， 利用从各个传感器图像的原始信息中提取的特征信息．进行综合分析及融合处理。决策级融 合“1首先对待处理的影像，分别进行信息提取，然后将得到的信息通过一定的决策规则进行 融合来解决不同数据产生的结果的不一致性，从而提高对研究对象的辨识程度。不同融合层 次上具体的融合方法归纳请参见表1。 ·60· 表1 不同融合层次上的融合方法 融合层次 融合方法 简单的加、乘融合，平均值，加权运算，高通滤波，多元回归，主成分变换， 像素级 HIS变换，Brovey变换，小波变换等融合方法 基于Bayes统计理论，基于D—S证据理论融合法，带权平均法，聚类分析法， 特征级 神经网络，表决法等 基于Bayes统计理论，最大似然法，D·S方法，基于专家知识的专家系统、基 决策级 于神经网络、基于摸糊集理论、可靠性理论方法等 目前像素级融台算法体系不断完善，而对特征级融合和决策级融合的研究还处于起步阶 段，但是总的来看融合的基础理论研究比较薄弱，没有系统化，缺乏统一的数据融合模型和 对数据融合结果的有效评价手段。一般研究遥感图像融合处理的出发点有两大类…：一类是 针对具体的应用目的，另～类则着眼于优化图像的整体信息质量。前者以统计理论为基础， 辅之以对地面样区地物特征的了解和认识等先验知识，导出以特定应用目的为准则的融合模 型，达到突出识辨某些地物目标的目的。后者则主要根据对图像的成像机理及其特征的分析， 运用谱分析、小波变换等数学工具，提取图像中的显著特征信息，并建立起不同尺度空间图 像数据特征信息间的关系，从而形成以优