IntelligentA丨gorithm •智能算法

Lands,8 0L I多光谱与全色影像融合算法的比较!

姜晓晨,邓正栋,武国瑛,王东豪

(陆军工程大学国防工程学院,江苏南京210007)

摘要:以Landsat8 O LI卫星遥感影像为数据源,以大伙房水库为研究区,采用Brovery融合法、VVDiffuse Pan Sharpening融合法和Gram-Schmidt融合法对比研究了多光谱和全色数据的融合问题。经过定性和定量分析发现,Gram-Schmidt融合法和V V融合法拥有更丰冨的光谱信息,且光谱保真度最优的是6ram-Schmidt融合法。针对Gram-Schmidt融合法,选取了水体边界线处的影

像像元进行光谱分析,研究结果发现,融合后的水体边界线呈现得更为清晰,有助于细化水体提取边界。

关键词:融合算法;Landsat 8;多光谱与全色;光谱分析

中图分类号:TP301 文献标识码:A DOI:10. 19358/j.issn.2096-5133. 2018. 08. 008

引用格式:姜晓晨,邓正栋,武国瑛,等.L andst 8 O L I多光谱与全色影像融合算法的比较[J].信息技术与网络安全,2018,37 (8 ) +31-35.

Comparisons on fusion algorithms of Landsat 8

OLI multi-spectral and panchromatic images

Jiang Xiaoch e n,D e ng Zh e ngdong,Wu Guoying,Wang Donghao

(College of National Defense Engineering,The Army Engineering University of PLA,Nanjing 210007,China)

A bstract:Three image fusion algorithms of Brovery,NNDiffuse Pan Sharpening(NND )and Gram-Schmidt (GS)were multi-spectral and panchromatic images of Landsat 8 OLI were merged,taking the Dahuofang Reservoir as the study area. From the qualitative and quantitative analyses,it was concluded that GS and NND had richer spectral information and GS had the best spectrum fidelity. Based on the GS method,the image elements at the borderline of tlie water body were selected for spectral analysis. The results showed that the boundary line of the water after fusion appeard more clearly,which helped to refine the water extractio Key w ords :fusion algorithm;Landsat 8 ;multi-spectral and panchromatic;spectral analysis

〇引言

图像数据融合是一个对多传感器的图像数据和其

他信息的处理过程,重点是按照一定的 对

那些在时空上冗 互补的多元数据作运 理,获一数据 确、的信息,生成具有新的空间、波谱时间特征的合成图像。按照融合水F从低到高,图像数据融合可在像素、特征、决策层三个层次上

进行[1]。前基于像素的融合 为广泛,虽然涉

及的数据处理量大,基于最原始的图像数据,能更

多地保留图像信息,具有最高的精度[2]。常的像素

级图像融合 H IS融合、主成分变 合法、Brovvry融合法、Gram-schidt融合法、小波变换融合法、N N D iu s融合 。针对 合 ,一 者利

用 Quickbird[%]、Landsat 7 ETM + [4]、SPOT6[5]、高分一■5[6]、高分二号[7]等多分辨 的多光谱与全色 *

*基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA062601)《信息技术与网络安全》2018年第37卷第8期影像融合进行了研究,取得了显着的成果,但对Landsat 8卫星影像 的少。

Landsat 8是由NASA发射于2013年的新型遥感卫星,集成 ,地成像仪(OLI)和红(TIRS)。O L I共有9个波段,为与Landsat7 ETM +波段保持数据一致性,Landsat 8的几个反射波段和ETM +的波段是相同的或非常接近的。然而,也有若干O LI波段的宽度经过了改善,以减轻或避免在ETM+波段中出现的各种大气吸 征的&如O L I全色波段8被缩小,高被和非被 的对比度[8]。本 Landsat 8数据为例,采3种不同的 对其多光谱和全色数据进行融合研究,并从定性和 方面 3种融合算法。对最佳融合算法,体边界线处的影像像元进行光谱 ,进一 合效果。

1影像融 原

本文主要利用了传统的Brovvry融合法、NNDiffuse融

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