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基于HIS的遥感图像融合处理与分析

格式:DOC 上传日期:2015-09-11 15:02:43
基于HIS的遥感图像融合处理与分析
时间:2015-09-11 15:02:43     小编:

摘要:随着计算机软件和硬件技术的发展,以及RS技术在地质勘查领域的广泛应用,遥感图像在地质勘查中得到广泛应用。基于HIS变换进行图像融合处理,对青海沱沱河1∶50 000区域地质调查项目的TM、ETM+遥感图像进行解译和分析,增强遥感图像显示效果并提高其所包含的信息量,为相关地质工作者提供数据参考。

关键词:HIS变换;遥感图像;融合处理

DOIDOI:10.11907/rjdk.151545

中图分类号:TP317.4

1 遥感图像概述

遥感图像包括地物的光谱特征、空间几何结构、时间特征3个方面的信息。地物的光谱特征信息表征了遥感图像的色调和色彩。空间几何结构信息量越丰富则表明图像具备越高的几何分辨率和越清晰的纹理细节。对于时间特征信息,在不同时相获取的遥感图像,其波谱特征和空间几何结构特征一般存在差异性。这3个方面特征的参数包括空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率。通过遥感技术能够快速采集大范围数据、动态监测地物变化、综合反映地表信息,为地质信息提取、分析提供基础数据。相比传统方法,投入费用低,节约了成本,提高了效率,带来很好的经济效益和社会效益。遥感图像的种类较多,表1列出常用卫星的图像及其主要特性[3]。

目前,在地质矿产调查、资源环境分析、灾害监测等方面比较常用的遥感数据源有美国LANDSAT TM、ETM+卫星图像。

2 遥感图像解译处理方法

遥感图像解译处理是通过一系列的计算、转换、融合和分类等对遥感图像进行处理,以达到纠正图像畸变,丰富图像色调变化、增强图像地物信息,提高图像可视化效果和图像解译能力的一种图像数字处理技术[3]。它通常在光谱信息增强和空间信息增强两个方面对图像进行处理。对于地质调查中采用的遥感图像,处理时要尽量使原始图像的光谱信息不损失。因此,选择适当的图像处理方法,对遥感图像进行彩色合成、图像增强、图像校正、图像融合、特征信息提取等操作,可提高遥感图像的空间分辨率,增强目标特征,修补有缺陷的图像,从而达到更好地突出、识别目标地物,加强对地质解译的应用效果[5]。

遥感图像融合是通过复合多源遥感图像数据,将同一地区的不同遥感图像数据进行空间配准,并通过一定的算法结合各图像数据中的优势信息后,得到一幅包含信息量更加丰富的新图像[6]。融合可以消除多传感器信息之间可能存在的不同的空间分辨率、波谱分辨率和时间分辨率等问题,弥补单一遥感图像信息的不足,综合各遥感图像的优势,降低不确定性和多义性。融合后的图像信息更加清晰透明,提高了图像的分辨率和光谱特性,可以对目标地物进行比较全面、清晰、准确的表述[7]。进行融合处理的各类型遥感图像需要具备以下条件:融合图像的空间分辨率和光谱分辨率不同;融合的图像属于同一地区;图像应可以精确配准;在不同时间获取图像内容变化不大,若内容变化较大,则用融合处理后的结果对观测地区进行更新。

在图像处理中,存在RGB空间和HIS空间两种彩色坐标系统(或称彩色空间)[8,9]。RGB彩色系统采用红(red)、绿(green)、蓝(blue)三原色进行描述的方案。通过对R、G、B三个分量的加运算实现颜色综合,适合于在工业领域或硬件设备中彩色图像的显示和存储。HIS颜色系统采用亮度(intensity)、色调(hue)、饱和度(saturation)三个分量来进行描述,它是一种基于人眼视觉对彩色感知特征的颜色模型[10]。可以通过对HIS空间中3个相对独立的分量I,H,S进行控制来精确描述相应的颜色特征。

在遥感图像融合处理中,经常使用HIS变换,即通过RGB空间到HIS空间的变换,实现在HIS空间复合不同分辨率的数据,经过IHS变换后得到的图像不仅具有较高的空间分辨率,而且保留较多的光谱信息特性,提高了图像识别和解译的精度。将颜色从RGB空间变换到HIS颜色空间的HIS变换如式

(1)所示。

图像融合的HIS变换基本原理是将图像空间中3个分量用其它图像的数据进行替换。即将一幅彩色图像的R、G、B成分分离成代表空间信息的I、H、S三个分量,通过调节分量I、H、S的值来获取各种各样的显示效果[11]。彩色图像的空间分辨率主要取决于I分量图像的空间分辨率,在明度I分量、色别H分量和饱和度S分量3个分量中,人眼对明度I分量的分辨率更为敏感。因此,根据HIS变换的原理和人眼的视觉性,HIS变换对不同分辨率遥感图像的融合效果较好。 3 遥感图像HIS融合处理

本文在青海沱沱河1∶50 000区域地质调查项目中使用TM、ETM+遥感图像。由于项目工作区位于青藏高原乌兰乌拉湖地区可可西里无人区,为了获得更丰富的遥感信息,通过比较不同时相的信息差异,全面认识地质构造,更好地遥感解译地质编图。本次数据采集了两个时相的收集处理,两景数据的时相为:

通过HIS变换方法进行遥感图像融合处理,将TM图像经过HIS变换生成H、I、S三个分量,再用I分量与ETM+8图像进行配准生成新的I'分量,再经过HIS逆变换,就生成了融合的新图像。HIS变换步骤如下:

第一步:对图像进行几何校正、图像配准等预处理;

第二步:对多光谱图像应用HIS变换,得到I、H、S三个分量;

第三步:将高分辨率全色图像与多光谱图像的I分量图像进行几何配准等操作,生成新的亮度分量I'图像;

第四步:将第三步新生成的分量I'与原H分量、S分量图像进行HIS逆变换,得到融合图像,该图像即为具有高空间分辨率和高光谱分辨率特征的彩色图像。基于HIS变换的图像融合流程如图1所示。

通过HIS变换处理,融合后的图像结合了二者的优势,既保留了TM图像丰富的光谱信息,又具有ETM+(单色)图像较高的空间分辨率。生成具有高空间分辨率的多波段融合图像,在信息量和目视解译效果方面都有很大的改善,可以准确揭示多波段数据包含的各种地物信息。融合前后的参数信息及对比效果分别如图

2、图3所示。

4 结语

本文基于HIS方法对项目工作区的原始遥感图像进行解译处理,使生成的遥感图像能够突出显示工作区不同岩性地层、蚀变岩及硅质岩、浅色硅质岩石、硅化及其它蚀变等信息。尤其在岩石裸露的基岩分布区和半裸露的基岩风化区,可以较好地显示不同岩石地层的分布,并经过信息提取,为野外地质工作者进行项目地质构造分析、地层岩性解译及蚀变带分析提供了比较丰富的参考数据,对识别相关矿产信息和寻找各类矿产具有重要价值。

参考文献:

[3] 梅安新,秦起明,刘慧平.遥感导论[M].北京:高等教育出版社,2001.

[4] 邹循进.遥感数字影像处理在三维地形地貌可视化中的研究与应用[D].贵阳:贵州大学,2008.

[5] 戴文晗,魏清,戴磊.遥感技术在公路勘察设计中的应用[J].地球信息科学,2001

(3):5053.

[6] JOHN R JENSEN.遥感数字影像处理导论[M].北京:机械工业出版社,2007.

[7] 廖崇高,杨武年,濮国梁,等.不同融合方法在区域地质调查中的应用[J].成都理工大学学报:自然科学版,2003,30

(3):294298.

[8] 孙家广.计算机图形学(第三版)[M].北京:清华大学出版社,1998.

[9] 章毓晋.图象处理和分析[M].北京:清华大学出版社,1999.

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