基于土地覆盖分类的ikonos影像融合与精度评价

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1、基于土地覆盖分类的IKONOS影像融合与精度评价白洪伟（宿州学院；安徽省煤矿勘探工程技术研究中心，安徽宿州234000摘要：遥感影像的融合,可以提高目视和自动影像提取的类别精度,已成为遥感应用研究领域的重要主题，不同的图像融合算法会产生不同程度的光谱畸变.概略介绍IHS变换、Brovey变换、PCA变换、SFIM变换、Gram-Schmidt变换五种融合方式，结合融合后影像的数据统计以及分类结果，得出对于此次试验区的IKONOS影像来说，在图像空间信息提高和光谱信息保真方面以SFIM变换和Gram-Schmidt变换相对较好，其中Gram

2、-Schmidt变换对图像微小细节反差的表达能力优于SFIM变换.分类之后，在上述5种图像融合算法中Gram-Schmidt变换得到的融合影像分类精度最高，总体精度和Kappa系数分别为95.20%和0.93，表明利用Gram-Schmidt变换进行IKONOS影像融合更适合基于光谱的土地覆盖分类..jyqk201418、szxyjyxm201419）、宿州学院一般科研项目（2013yyb06）1引言影像融合技术在近10年发展较快,成为遥感应用研究领域的重要主题.图像融合则可以产生具有多光谱和高空间分辨率的影像，实现不同空间分辨率、不同光

3、谱分辨率和不同时间分辨率的多种信息资源的互补，提高图像空间分辨率、改善图像几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、提供变化检测能力、替代或修补图像数据的缺陷等，从而提高人们对遥感数据的应用能力，增加决策的科学性和准确性[1-2].虽然就大多数图像融合算法而言，都可以实现空间分辨率和光谱分辨率的互补，最大程度的降低原有信息损失，使融合后遥感影像的空间分辨率和清晰度较原始多光谱影像有了明显的改善，纹理特征增强，细节更加突出，一定程度上更有利于遥感影像分类精度的改善，但不同的图像融合算法会产生不同程度的光谱畸变，并且随着空间分辨率的提高，地类

4、内部的异质性增加，这些都会影响影像分类精度的提高，因此究竟何种融合算法更有利于提高遥感影像的分类精度，还需要进一步的研究与分析[3-6].2影像融合算法与评价2.1图像融合算法目前常用的图像融合算法大致可分为算术运算法、图像变换法和彩色合成法三大类，具体主要有IHS变换、PCA变换、Brovey变换、SFIM变换、Gram-Schimdt变换等融合.2.1.1IHS变换IHS变换基于IHS色彩模型，是应用较广泛的融合变换方法.此变换可用于相关资料的色彩增强、地质特征强、空间分辨率的改善、分类精度的提高，以及不同性质数据源的融合等.2.1.

5、2Brovey变换Brovey图像融合又称为色彩标准化变换融合，它是将多光谱图像的像元空间分解为色彩和亮度成分并进行计算，其特点是简化了图像转换过程，又保留了多光谱数据的信息，提高了融合图像的视觉效果；缺点是容易造成直方图压缩，使图像变暗.其具体步骤是：先将多光谱波段颜色(红、绿、蓝)归一化，然后将高分辨率影像与多个光谱波段(通常取三波段)相乘完成融合.该方法对图像的预处理要求较高，要求图像要进行相应的去相关处理和噪声滤波处理.2.1.3PCA变换PCA变换又称主成分分析，是通过降维技术把多个分量约化为少数几个综合分量的方法.首先由多光谱

6、影像数据求得影像间的相关系数矩阵，由相关系数矩阵计算特征值和特征向量，求得各主分量影像；然后用高空间分辨率的全色影像力影像来代替第一主分量，将它同其他的主分量一起经逆变换，得到融合的影像.2.1.4SFIM变换基于光滑滤波的强度调整法SFIM（SmoothingFilter-BasedIntensityModulation）进行图像融合首先对低分辨率图像和高分辨率图像进行严格配准，依此为基础，然后对高分辨率图像进行邻域平滑的卷积运算，将运算的结果作为中值图像，变换公式:式中MAGEloean表示模拟低分辨率图像，为经过均值滤波处理后的高分

7、辨率图像.2.1.5Gram-Schmidt变换Gram—Schmidt变换是通过对矩阵或多维影像正交变换消除冗余信息.其关键步骤为：(1)使用低分辨率多光谱波段模拟出一个低分辨率的全色波段；(2)对模仿出的全色波段和多光谱波段进行Gram—Schmidt变换；(3)使用高分辨率全色波段替换Gram—Schmidt变换后的第一波段，并对替换后的数据进行Gram—Schmidt变换反变换，产生空间分辨率增强的多光谱影像.2.2图像融合效果的分析与评价图像融合的目的是实现光谱分辨率和空间分辨率的互补，以最大的程度降低原有信息损失，依据目视判定

8、结合数理统计法对其效果进行评价.研究区位于石河子垦区地处天山北麓中段，古尔班通古特大沙漠南缘，即东经85°59′12″～86°08′13″，北纬44°15′13″～44°19′13″.2.2.