近年来，遥感技术快速发展，随着多种对地观测遥感卫星的成功发射，多传感器、多时相、多光谱、多空间分辨率的遥感影像数据迅猛增加，提供了从粗到精、从多光谱到细光谱段的遥感对地观测数据源。现在遥感领域研究的热点问题之一就是如何将这些海量遥感数据尽可能地作为整体来综合应用，从而克服单一遥感影像提供信息不足的问题，高效地、充分地利用各种遥感影像的综合信息，其理论和方法已经成为智能信息处理、遥感应用等学科的重点研究领域[1-4]。多源遥感影像融合是将不同传感器获得的同一区域的不同空间分辨率影像的信息融合在一起，获得关于同一目标的更为准确、全面、可靠的信息。通过多源遥感影像融合技术，不仅可以提高影像的空间分辨率，而且还能够很好地保留光谱分辨率，增强对目标特征和动态监测区域的识别[5]。本文在前人研究的基础上，对遥感影像采用Brovey 变换法、高通滤波法、IHS 变换法以及Pansharp变换法进行了融合实验；通过实验结果及对融合效果进行主观定性评价及客观定量分析。

1 遥感影像融合

1.1 试验数据

试验ZY3( 全色6 m多光谱2 m)标准组合遥感数据，于2012年4 月采集，区域位于武汉市洪山区光谷广场。图1 为本次实验所用影像。

1.2 融合算法

根据沈涛等［6］的研究，融合处理所处的阶段不同，遥感影像的融合处理通常可以在3 个不同层次上进行: 像素级( Pixel level) 、特征级( Feature level) 、决策级( Decision level) 。不同级的融合表明融合之前，传感器的数据已经被处理的程度。本研究采用的是像素级融合。

l 像素级融合是在遥感影像预处理阶段的融合

l 特征级影像融合是对源影像进行预处理和特征提取后获得的特征信息进行综合

l 决策级融合是最高层级水平的影像融合，其融合结果可直接作为决策要素，为决策者提供决策参考

1.2.1PCI Geomaticas软件的融合算法

PCI Geomaticas 提供了多种不同的融合算法，本次试验采取了常用的4种影像融合算法，包括：Brovey 变换法、高通滤波法、IHS 变换法以及Pansharp变换法。

1.2.2融合算法介绍

1）Brovey 变换法。它是一种对来自于不同传感器的数据进行融合的较为简单的融合方法。这种方法是通过归一化后的3 个波段多光谱影像与高分辨率影像乘积来获得最终融合影像的[7]。

2）高通滤波法融合。对于一幅遥感影像来说，高频部分涵盖了影像的细节、边缘信息，低频部分涵盖了影像的光谱信息。高通滤波法融合是利用高通滤波器将高空间分辨率影像中的高频部分提取出来，叠加到低空间分辨率的高光谱影像中去，形成高频特征突出的融合图像[8]。

3）IHS 变换法融合。IHS 是多源遥感数据融合最常用的方法之一，属于色度空间变换。IHS 变换从低分辨率的多光谱彩色合成影像中分离出代表空间信息的明度( I) 和代表光谱信息的色别( H) 、饱和度( S) 的3 个分量，然后，将高分辨率全色波段与RGB影像变换的明度( I) 分量波段进行直方图匹配，利用高分辨率全色波段代替，然后进行IHS 的逆变换，完成融合过程［9－10］

4）Pansharp 算法: Pansharp 方法是由张云博士发明的融合算法，该方法基于统计原理，利用最小方差技术对参与融合波段的灰度值进行最佳匹配，并利用此原理调整单个波段的灰度分布以减少融合结果的颜色偏差。融合结果对人为主观因素与数据本身质量的依赖性较小，有优越的锐化效果，最大限度的保留原始图像的光谱特性［11］。

1.3 质量评价指标

1.3.1 亮度信息

平均梯度: 平均梯度不仅可用来评价图像的清晰程度，还可反映图像中细微的差别和纹理变换特征。平均梯度越大，图像层次越丰富，则图像越清晰。[11]

均值: 均值为图像中像素灰度的平均值，如果均值适中，则视觉效果较好。

方差: 方差反映了图像像素灰度相对于灰度平均值的离散情况。方差越大，则图像灰度级分布越分散，灰度级出现概率越趋于相等，包含的信息量也就更大。[11]

1.3.2空间细节信息

信息熵: 信息熵是一种基于信息量的评价指标。信息熵的大小，反应了图像携带的信息量的多少。融合图像的熵值越大，说明融合图像携带的信息量越大。如果图像中所有灰度级出现的概率越趋于相等，则包含的信息量越趋于最大［11］。

1.3.3 光谱信息

偏差指数:偏差指数反映融合后图像与原始多光谱图像在光谱信息上的匹配程度,如果偏差指数较小，则说明融合后的图像在提高了空间分辨率的同时，较好地保留了原始多光谱影像的光谱信息。

相关系数: 融合图像与源图像的相关系数反映两幅图像光谱特征的相似程度，通过比较融合增强前后的影像相关系数可以看出多光谱影像的光谱信息改变程度。相关系数越高，对光谱值的评价越好。因此相关系数的理想值为1［12］。

2实验结果及评价

2.1 实验结果

4 种融合方法的融合影像及客观定量评价指标如图2和表1 所示。

                a Brovey                              b 高通滤波法

                c IHS                              d pansharp

                           图2 不同融合方法融合后的影像

                             表1 客观定量评价指标        

2.2评价

2.2.1客观评价

从亮度信息的平均梯度分析可以看出，除IHS融合后各波段的层次感和清晰度较原始多光谱相应波段有一定增加外，其余各方法融合后的影像层次感和清晰度均较原始多光谱影像有所降低，从降低的程度来，以Pansharp 融合算法降低最少，其次为高通滤波法，Brovey法降低最多。从各融合算法融合后影像的各波段的平均值分析表明，以Pansharp 融合算法各波段的平均值最接近71，其次为高通滤波法，Brovey法与IHS 法融合后的影像各波段的平均值均与71有较大偏离。从方差分析来看，Pansharp 融合算法、高通滤波法和IHS 法融合后的影像对应原始多光谱影像各波段方差均较接近，而Brovey法降低最多。

从空间细节方面分析，与原始多光谱相比，在B、G、R 3 个波段，4 种算法融合后的影像信息熵均较原始多光谱相应波段的信息熵有不同程度的提高，说明融合可以提高这3 个波段的信息量。4 种融合算法中，以Pansharp法融合后的影像在各波段提高程度最大。从光谱信息方面分析表明，Pansharp 算法融合前后的两幅图像不仅光谱特征的相似程度最高，各波段相关系数均达到0． 9以上，而且融合后各波段与原始多光谱图像在光谱信息上的匹配程度均为最好，说明Pansharp 算法融合后的图像，在提高了空间分辨率的同时，较好地保留原始多光谱影像的光谱信息。

综上认为这4 种方法对ZY3遥感影像进行融合中，以Pansharp 融合算法相对最好。

2.2.2主观评价

通过上述4 种融合方法的融合影像在空间分辨率和清晰度上比原始影像有所改善，融合影像纹理特征变得清晰，提高了地物的轮廓更易于判读，并改善了影像的光谱特征。

3 结论

本文研究表明：主成分分析法的影像在光谱保持特性上最好，Brovey 法在信息量的保持和清晰度上都优于其他的融合方法，而通过IHS 变换法的融合影像与原始影像的相关性最好的结论。

作者简介：夏希，女，本科，地理信息系统专业，主要从事国土信息化，联系地址武汉市江岸区三阳路13号

参考文献

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