基于Qui ck bird影像的耕地变化监测中影像融合处理方法的研究.doc

1、基于 Qui ck bird 影像的耕地变化监测中影像融合处理方法的研究摘要：当前社会，应用最多的就是遥感技术，遥感影像的预处理是遥感工作的前提，本文主要讨论了基于 Qui ck bird 影像的耕地变化监测中影像融合技术的处理方法，从而为耕地变化监测中影像融合处理提供更好的建议。 关键词：Qui ck bird 影像，耕地变化，监测系统，影像融合，遥感技术 中图分类号：P283.8 文献标识码：A 文章编号： 遥感技术在人民的生产生活中的应用越来越广泛，本文主要研究的这种影像处理技术就是遥感技术的具体应用。这种技术主要选用了直接面向对象的方法，利用高分辨率的卫星影像，通过遥感影像处理技术，从

2、而获得更加丰富的信息。采用这种新型的遥感处理技术直接对耕地的变化信息的进行提取、处理，使得相关工作人员清楚了解了耕地变化的分布、数量及趋势等更有效的研究信息，从而为耕地监管提供有效的数据基础，为国土部门制定更加科学、合理的土地管理方案提供科学依据。一、影像融合的处理 遥感技术中影像的处理方式主要是通过对影像进行纠正、融合、镶嵌调色等基本处理，达到预定的目的，其中影像的融合就是影像处理中关键的一步，不同分辨率影像的融合技术是这种技术的主要环节之一，它通过融合不同空间分辨率的影像，使经过处理的影像得到相对较高影像分辨率的同时，还能增强图像色彩、色调等效果，便于工作人员对特定地物进行解译分析，从而得

3、到调查、研究结果。Qui ck bird 影像融合处理技术广泛应用于耕地的变化监测中，可以帮助相关工作人员对耕地变化情况进行综合性的分析，提高了数据的精确度，减少外业工作量，为耕地监管决策提供可靠地数据保证。影像的融合处理需要注意以下几点： （一）影像的数据分析 Quick bird 是一种影像分辨率为 0.6 米，是美国 DG 公司的高分辨率商业性质的遥感影像。目前这种遥感影像在耕地变化监测中发挥着巨大的作用，它拥有 2.4 米分辨率多光谱数据以及 0.6 米全色波段数据的影像，通过将多光谱影像与 通过将多光谱影像与全色影像进行融合，在很大程度上提高了图像的可解译性。通常情况下，使用影像的目

4、的不同，采取的融合处理方式也不一样，在前期需要根据研究目的科学、合理的选择不同的影像融合方式，并在融合之前选择合适的波段组合方式： 根据其研究目的，科学、合理选择不同的波段组合方法，使得最后得到的影像能够显示出更加清晰、更加丰富的研究数据。不同波段的相互组合也是影像融合的关键性一步，利用最好的波段组合能够保证图像的融合得到最好的效果。波段的组合过程需要遵循两个原则，一方面要保证物理意义良好，尽量做到组合波段的相关性比较小，另一方面要注意选择信息容量相对比较大的波段。在选择影像的波段的时候一定要清楚各个波段的影像特征，确定出最佳的组合方案： 研究 QB 影像各个波段的相关数据的资料，通过相关数据

5、的研究说明标准差大的组合，信息量也会比较丰富，所以波段的组合需要了解各个波段的基本特征。 此外，还应该掌握每一个波段之间的相关性的基本特征，波段之间的相关系数越大，组合的信息冗余量也比较大，所以波段的组合应该选用相关系数相对比较小的组合。 经过实践研究表明，在耕地变化监测中，为了既能更好的体现地物的纹理信息，又能真实的还原地物信息，最好的波段组合为3， （2*0.9+4*0.1） ，1 组合，在 ERDAS 中通过 Functions/Data Generation/STACKLAYERS（3,2*0.9+4*0.1,1）算法实现。 （二）影像的融合处理 融合后的影像主要用于变化信息的提取，要

6、求原始数据的处理不得产生光谱扭曲，以利于建立解译标志，减少判读的不确定因素。因而，融合方法的选取显得尤为重要。其中，选择不同的融合算法时需要考虑以下几点： （1）能清晰地表现纹理信息，能突出主要地类（如水体、建筑群、耕地、道路等） 。 （2）影像光谱特征还原真实、准确、无光谱异常。 （3）地类特征明显，边界清晰，通过目视解译可以区分各种地类信息。 （4）融合后影像色调均匀、反差适中、色彩接近自然真色彩色。 在遥感影像处理过程中，通常采用的融合方法有 IHS 变换、主成分变换、加权乘积、比值变换、小波变换、高通滤波、BROVERY、结合 GRB与 IHS 变换的 PANSHARP 融合等多种方法

7、。基于以上要求，针对 QB 数据源影像的地物特征，采用的融合方法主要为：HPF（高通滤波） 、PANSHARP 融合。经过试验，HPF 融合方法能够较好的保持多光谱影像的光谱信息，但全色数据的纹理信息有所丢失（见图 1） ；PANSHARP 融合方法能够较好的保持全色数据的纹理信息，同时多光谱数据的光谱信息也损失很少，整体效果很好（见图 2）. 图 1 HPF 融合效果 图 2PANSHARP 融合效果 融合后影像处理是保证成果质量的重要技术环节，融合后影像通常亮度偏低、灰阶分布动态范围小（见图 3） ，色彩不够丰富。需要采用线性或非线性拉伸、亮度/对比度、色彩平衡、色度、饱和度和明度调整等方

8、法进行色调调整。处理后的影像要达到灰阶分布具有较大动态范围（见图 4） ，纹理清晰、色调均匀、反差适中，色彩接近自然真彩色，可以清晰判别耕地等重要地类类型。色调调整时应保留多光谱影像的光谱信息和全色影像的纹理细节，以便进行变化信息分析 较小灰度动态范围较大灰度动态范围 二、影像融合技术在耕地变化的监测中的应用实例 以退耕还林为例，相关部门通过这种新型的影像融合技术的处理可以得到更加清晰，信息含量更加丰富的调查数据，从而制定出切实可行的方案，更好的达到环境治理的目的。 还是以退耕还林为例，这项工程的实施还需要专业人员的检查验收，而传统的验收方法是实地调查法，这种方法的实施必然会浪费大量的人力、物

9、力资源，而且工作效率也不会很高，另一方面，工程的检查验收一定会有漏洞，在一定程度上影响了环境改善的进程。所以这项工程的检查验收工作需要用一种方便、快捷的技术进行信息的采集。遥感技术的普及就为这项工作带来很大的便利。 QB 影像在退耕还林的检查验收工作中就发挥了非常重要的作用，促进了环境改善的相关进程。运用这种新型的技术进行工作时，需要注意以下几点事项： 1、在进行检查验收工作之前需要了解检查对象的基本特征，根据影像融合的数据特点制定一套最佳波段组合方案； 2、在影像的数据预处理中，需要对研究的影像做适当的调整，选用合适的比例，确保图像的最佳精度； 3、影像设备在提取数据的过程中需要根据检查验收

10、对象的分类，进行适当的尺度分割，获得更多关于退耕还林的信息； 4、根据数据的分析得出结论，然后制定出符合实际情况的新方案。 在退耕还林工程的检查验收工作中使用分辨率相对比较高的 QB 影像能够有效的提高工作人员的效率，为实现退耕还林工程的全面监测提供了条件。 结语： 这种高分辨率的影像处理方式为人民的工作、生活带来很大的便利。这种新型的技术广泛应用于退耕还林工程中，可以帮助相关工作人员制定最有效的环境改善方案；应用于其他领域，也可以发挥到很大的作用。但是这种技术并不完美，还需要不断完善，进一步提高影像处理的效率和效果，更好的为人类社会服务。 参考文献： 1张小刚.Quick bird 影像在城市建设中的应用研究J.测绘与空间地理信息，2011（3） 2杨清华.高分辨率卫星遥感数据在土地利用动态监测中的应用研究J.国土资源遥感，2011（4） 3赵永强.一种新的全色图像与光谱图像融合方法研究J.光子信息，2008（7）