城市景观遥感影像融合质量对小波基选取的响应.pdf

第27卷第4期 地理与地理信息科学 VoL27No．4 andGeo—InfomlationScience 2011 2011年7月 Geography July 城市景观遥感影像融合质量对小波基选取的响应 陈颖彪1，郭冠华1，吴志峰1’2，魏建兵2 (1．广州大学地理科学学院，广东广州510006；2．广东省生态环境与土壤研究所，广东广州510650) 摘要：应用IHS和小波变换结合的融合算法时，小波基的选取是影响融合图像质量的关键，而且包含不同地物信息 的影像融合质量对小波基的响应特征有待深入探讨。该文以SP(丌全色和多光谱影像为数据源，选取大量高、低 密度建筑城市景观影像样本，用信息量、平均梯度和偏差指数3个指标定量评价融合质量，分析不同小波簇下两类 融合图像之间的质量差异。研究表明：融合质量与影像所含地物特征密切相关；相对于其它小波簇，rbioNr．Nd表 现出较强的变异性；两类融合图像在各小波簇上的波动性差异明显，并呈分段特征；根据质量需求和具体景观特征 影像，可以在分解层数固定的情况下选取最佳小波基，以获取高质量融合图像。 关键词：影像融合；高、低密度建筑城市景观；小波变换；小波基 中图分类号：TP75． 文献标识码：A 文章编号：1672一0504(2011)04一0098一05 基于SPOT全色与多光谱数据，以高密度建筑城市景 O引言 观(下文简称A景观)和低密度建筑城市景观(下文简 在景观生态研究中，一个基本的前提是对研究 称B景观)为典型影像，分别选取大量样本进行融合 区进行景观类型制图，从遥感影像上获取现实的景 实验，分析两种景观影像融合质量对小波基选取的响 观信息是目前广泛采用的途径。然而，从单一影像 应特征，最后针对不同城市景观影像和融合质量需求 上提取的景观信息往往会遗漏很多分类细节，因此， 选取最佳小波基。本研究有利于促进该算法的应用， 进行遥感信息融合对充分发掘不同影像的空间信息 并可根据需要快速选取高效的小波基提供参考。 与光谱信息以及获取高精度的景观分类信息具有重 1实验数据 要意义[1’2]。在众多融合算法中，IHS和小波变换结 合的方法是有效途径[3_53；然而，影响该算法性能的1．1数据源处理 因素很多，如小波基、分解层数、小波系数的选择规 以覆盖广州市大部分区域的两景SPOT影像 则及影像特征等。程坚等[6]探讨了SAR与可见光 图像融合中小波基的选择问题，陈木生等[7]讨论了 多聚焦图像融合中最佳小波分解层数的选取，龚建 行拼接处理；因两幅影像是同传感器、同时相获取 周等[8’9]针对IHS和小波变换融合图像质量对小波的，所以融合前不需进行几何精校正。除影像拼接、 基和分解层数及影像面积大小的响应进行了有益的 样本裁剪和人工目视解译在ERDAS9．1中完成外， R2008a 探索，但是，鲜见关于小波基的选取与不同景观特征 融合算法实现及质量指标求算均在Matlab 影像关系的研究。 中通过编程完成。 城市不同空间位置上的地物信息特征也不同，即 1．2影像样本采集及景观类型划分 km×2km 光谱信息和纹理特征的差异。不同景观特征影像具 在多光谱影像中随机裁剪出50个2 有不同的图像特征，加上不同小波基的紧支性、消失 的影像样本，然后对其进行人工目视解译，得到景观 距及正交性等性质差异，在进行变换后小波系数的时 类型面积比重。根据A景观与