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土地动态监测中多源遥感影像融合技术的应用

2015-03-26陈香袁景李明

地球 2015年3期
关键词:信息量

陈香 袁景 李明

[摘要]土地动态监测中多源遥感影像融合技术其是建立在计算机技术,通过对不同时相的遥感数据信息对土地变更情况进行分析,进而对土地进行及时的动态监测,最终为国家各级政府土地管理提供准确的决策依据。基于此,本文就某土地动态监测中多源遥感影像融合技术的应用做叙述。

[关键词]土地动态监测 多源遥感 融合技术 信息量

[中图分类号] S973.1+1 [文献码] B [文章编号] 1000-405X(2015)-3-120-1

通过动态遥感将不同时相的航空信息进行整合、对比分析,从中挖掘出一些动态变化信息,并且结合实际调查资料做核检,进而获取该监测时段内的信息的一些变更情况。而在该过程中,信息融合技术是其中重中之重,其直接能从变化信息中挖掘一些准确的信息,可作为各类动态遥感监测的数据基础。

1多源遥感影像融合具体路线设计

在实际土地动态监测过程中,有时会出现在同一监测区域出现QuickBird数据、SPOT5-HGR数据及IKONOS数据,并且也可能出现一些航测数据。而航测数据通常影像分辨率为0.2m、0.5m、1m等,而QuickBird影像的分辨率则为0.61m,使用常规数据融合之后的SPOT5-HGR数据影像的分辨率则为2.5m,而对于这些分辨率数据上使用对比法进行信息提取,必然会出现一定的空间尺度差异[1]。因此,必须要利用信息融合技术,将SPOT5-HGR影像与QuickBird影像的空间分辨率也提高至0.2m。以实现和航测数据相片同空间尺寸。如图1为多源数据融合及其具体路线设计图:

2技术操作

首先将QuickBird影像或者SPOT5-HRG影像与航测影像进行坐标匹配,通过二次多项式进行校正,双线性内插作为数学算法,Guass-kruger投影作为投影方式,控制点数量使用25个,此时使用分离绿光波段黑白航片进行配准。该次应用的几何位置控制点也就是配准精度其误差不得超过源数据当中的空间尺度,也就是SPOT5-HRG数据必须要求在0.3以内,而QuickBird数据要求在0.6以内。此时对QuickBird影像或者SPOT5-HRG影像做重新采样,采样使用双线性内插值法,精度控制在0.2m,通过重新采样像元使用乘积变换融合与黑白航空影像融合,使用此方法的能够使得其色彩不发生改变。此时通过对比发现,经过融合之后的QB数据清晰度明显上升,并且从图片纹理可以清晰的发现,图片纹理比未融合之前更加清楚,这是高分辨率数据相互融合而产生的现象。

3融合精度校检

3.1向量路径法

如果对影像中某段道路的融合前影像宽度设定为AC宽,而将融合后的影像设定为BC,此时AB为经过融合而形成的差值,对于这一差值来说,其不但有经度方向上的而且包含维度方向,因此可以将在经度方向上的差值设定为δx,而将维度方面的差值设定为δy,当将这两个差值表示在平面直角坐标系当中是,就可直接通过数学解析来将其精度关系表示出来。而在平面坐标系中,以理论原值为原点,将监测点的误差值标注于坐标系中,此时就可分析出整体几何融合精度误差。(1)如果融合效果良好,那么δx、δy均将聚集在坐标原点周围,有时甚至出现交叉叠放在原坐标轴或原点上。(2)当融合误差聚集在纬度方向上,此时δx、δy将在Y周上集中分布。(3)当融合误差聚集在经度方向上,此时δx、δy将在X轴上集中分布。(4)如果整个融合存在系统误差时,检测所得的点值将会明显集中在某一象限内。(5)当校准集合误差出现无规则的分布在整个坐标各个象限上之后,并且离散程度较大,则表示该幅影像实际融合失败,必须要进行重新融合。

3.2格网法

对于格网法来说,其将融合之前的低分辨率光谱影像和融合之后的高分辨率光谱相互叠加,并将整个影像检测面平均分为奇数个小网格,然后在每个检测去随机放入一个检测点,接着查看各个监测点所对应的两影像的位置是否相同。

其实,向量检测法与格网法原理大致相同,仅仅是监测点选择方式不同,而本次是检测应用格网法来检测,将融合之后精度达到0.2m的影像与融合前精度为0.61m的QB影像相互叠加,接着将影像平均划分为25个小格,在每个格子当中随意选定一个点进行检测。因为本次检测时采用不同时相的影像做融合,因此在检测过程中,主要是针对一些线状地物做细致检测。

4信息量的检验

经过对不同空间尺度的数据做融合之后,并做集合精度校检,接着还应该做光谱信息损失量测算,以评估融合之后的影响信息损失程度。该检验的原则是不能因为对几何精度提高而使得光谱信息大量损失。该次试验使用评估方法为分波段直方图检测,具体检测如下:(1)对原始数据进行分析、评估,并找出源数据具体的光谱信息范围;(2)对数据融合之后的分波段直方图进行分析评估,找出融合之后的光谱信息分布范围。在该次检验中,信息总损失量与平均信息损失量分别为14.74%与17.74%,该数据小于光谱损失界限25%,所以能够满足土地动态监测中多源遥感融合的应用。

5结语

土地动态监测中多源遥感融合技术的应用,能够直接提取一些数据资料,其是动态监测的基础。而通过上述实验说明,经过融合之后的影像数据其集合形状保持不变,仅仅是整体影像因为航空影像数据导入而出现一些灰暗,但是整个图像分辨率大幅度提高,因此该技术的应用具有一定的现实意义。

参考文献

[1]贾永红,李德仁,孙家柄.多源遥感影像数据融合[N].遥感技术与应用,2008,(23).

[2]党安荣,王晓栋,陈晓峰.遥感图像处理方法[M]. 北京: 清华大学出版社,2009,(8).

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