TM与ETM影像融合用于地质构造解译

TM与ETM影像融合用于地质构造解译

韩玲①②,吴汉宁①

(①西北大学地质学系,西安710054;②长安大学地测学院,西安710054)

摘要:多源遥感影像数据融合是一种通过高级影像处理技术来复合多源遥感影像的技术,其目的是将单一传感器的多波段信息和不同传感器提供的信息加以综合,以提高获取信息的有效性和准确性,解译的可靠性,以及形成对目标的完整一致的描述。本文采用TM与ETM经图像处理和融合,用于对地质构造解译,取得良好效果。

关键词:遥感;数据融合;解译;TM;ETM

中图分类号:TP79　　文献标识码:A　　文章编号:1000-3177(2004)74-0035-03　　在遥感中,遥感影像数据融合属于一种属性融合,它将覆盖同一地区的多源遥感影像数据加以合成,产生比单一信源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。与单源遥感影像数据相比,多源遥感影像数据所提供的信息具有冗余性、互补性和合作性。多源遥感影像数据的冗余性表示他们对环境或目标的表示、描述或解译结果相同,冗余信息的应用,可以降低误差和不确定性,提高识别率和精确度;互补性是指信息来自不同的自由度且相互独立,互补信息的应用,能提高最终结果的可信度;合作信息是不同传感器在观测和处理信息时对其它信息有依赖关系,合作信息的应用,可提高协调性能。因此,把多源影像数据各自的优势结合起来加以利用,获得对环境或对象正确的解译是非常重要的。多源遥感影像数据融合是富集这些多种传感器遥感信息的最有效途径之一。

图1　融合基元的处理形式

　　融合基元可接受的信息有多源遥感影像数据,辅助数据和外部知识三种。根据输入源数据的方式不同,融合处理结构可以有多种类型。

1.3　多源遥感影像数据融合的层次

多源遥感影像数据从层次上可分为:像素级(特征提取之前)、特征级(属性说明之前)和决策级(各传感器数据独立属性说明之后)。因此,信息融合就可相应在像素级、特征级和决策级三个层次上进行,对应三种融合水平。

(1)像素级融合

1　多源遥感影像的数据融合

1.1　多源遥感影像的数据融合的概念

20世纪70年代美国学者最早提出“数据融合”概念,于80年代建立其技术,由于军事上的迫切需求,使它得以迅速

像素级融合是将空间配准的多源遥感影像数据,根据某种算法生成融合影像,而后对融合的影像进行特征提取和属性说明。

(2)特征级融合

地发展,并引起世界各国的普遍关注。现在人们一般认为“多源遥感影像数据融合是将同一环境或对象的多源遥感影像数据综合的方法,以获得满足某种应用的高质量信息,产生比单一信源更精确、更完全、更可靠的估计和判读”。根据这个定义,多源遥感影像融合的数据可来自各个层次,既可以是同一传感器的不同波段和不同时间获取的影像,也可以是不同传感器同一或不同时间获取的影像,还可以是来自不同处理水平的数据。

1.2　多源遥感影像数据融合处理的形式

特征级融合是利用从各个数据源中提取特征信息进行综合分析和处理的过程,它是一种中间层次的融合,通常所提取的特征信息应是像素信息的充分表示量或统计量,据此,对多传感器信息进行分类、汇集和综合。

(3)决策级融合

决策级融合是在信息表示的最高层次上进行融合处理。不同类型的传感器观测同一目标获得的数据在本地完成预处理、特征抽取、识别和判断,以建立对所观察目标的初步结论;然后通过相关处理,决策融合判决,最终获得联合推断结果,从而直接为决策提供依据。

融合的层次决定了预处理的难易程度。因此,应根据各层次数据融合的特点,具体应用的目的和数据源的特点,折

融合处理过程可分解为基本的融合处理,每一基本的融合处理单元称为融合基元。如图1为一个融合基元的形式。

收稿日期:2003-10-27　　修订日期:2004-02-13基金项目:交通部科技攻关项目

作者简介:韩玲,女(1964～),副教授,在读博士,主要从事遥感方面的教学、科研工作。

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遥感信息　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　应用技术　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2004.2中选择适当的数据融合层次与融合方法,构建一个有效的多源遥感影像数据融合系统。

识别,理解与分析;

(2)合成波段相关性小,最大程度地体现遥感信息;(3)单波段图像的波谱信息的丰富性好;

(4)结合实际情况,选择能最好反应地物信息的波段进

2　遥感数字图像处理与分析

2.1　TM和ETM数据

TM图像是美国的Landsat4、5号卫星上获取的数据,它

行组合。

2.2.3　信息增强处理

有7个波段,其主要特点是成像稳定,精度可靠,价格低廉等,已广泛地应用于资源调查及城乡建设的各个方面。

ETM是1999年4月15日发射升空的Landsat-7的传

图像信息增强是获取最佳图像信息显示的关键一步。其图像清晰度、色彩、信息丰富度,适当的亮度与对比度,都需在这一步进行处理与体现。

感器,ETM比TM敏感度更高,较TM而言,有3个方面的改进。

(1)热红外谱段的分辨率提高到60m(Landsat4、5的热

3　TM与ETM数据的信息融合

融合一般分两步完成,第一是图像精确配准,多用于图像融合分辨率较低的图像,采样后达到和高分辨率图像较一致,再精确配准两图。第二是图像内容复合,所用方法较多,工作中实际用到以下四种。(1)将TM单波段分别与ETM的全色波段进行相加或

红外分辨率为120m)。

(2)首次采用了分辨率为15m的全色谱段(B8:0.52μm

μm),主要用于判别地形地物,地质构造与灾害调～0.90

查。　　　　　

(3)改进后的太阳定标器使卫星的辐射定标误差率小于5%,即精度比Landsat5提高约1倍。

2.2　TM与ETM数据地质构造信息的增强与提取相乘运算,将得到的结果波段图像彩色合成或即可得到融合图像。(2)设LR,LG,LB分别为TM辐射亮度,LETM为ETM

图像信息的增强与提取处理是研制遥感影像图的最关键的一步。为了获得最多的地质构造信息,在图像信息波谱特征、信息量分析,波段合成效果,色调的灰度处理,比值信息提取,主成分分析等方面都应进行深入的研究。

2.2.1　TM图像地物波谱特征

全色波段的辐射亮度,A为权函数,则可用下式得到三张复合图像。

　　L复R=A・LETM・LR/(LR+LG+LB)　　L复G=A・LETM・LG/(LR+LG+LB)　　L复B=A・LETM・LB/(LR+LG+LB)

再将三张复合图像进行R,G,B彩色合成,生成融合图像。

(3)主成分分析替换法:将TM的所有波段(6波段除外)

地物的波谱分析是图像信息处理分析的物理基础,地理位置的不同,地理特征也存在很大变化,地物的波谱特点同样有很大的差异。

以陕西省为例,陕北为大陆性气候区,干旱少雨,植被稀少,是典型的内陆黄土高源地区,沙漠、黄土地貌比较发育,层次分明,沙漠、沙丘、戈壁、咸湖、草原、黄土沟壑等景观多变,地貌复杂。该区岩性比较单一,地表多为黄土、砂土覆盖,除石盐芒硝、粉砂岩外,黄土、粘土、泥岩、砂岩等随着波长增长,反射率逐渐增高,在TM5、7波段分别形成峰值或波谷。显示他们在4～7波段有一定的波谱差异,信息量相对较大,而石盐芒硝在1～4波段有相对较高的反射率。

关中平原区,地势平坦,村镇道路密布,表层黄土及冲积土覆盖,人工植被发育,农业发达,地物特征比较简单。

陕南是秦巴山区,高山峻岭,层峦叠嶂,沟谷纵横交错,水系极为发育,间有山间盆地,地形地貌与地质构造极其复杂。

2.2.2　图像信息量分析与波段组合

进行主成分变换,将得到的第一主成分图像用ETM全色波段替换,然后进行主成分反变换。这种方法可以很好地保留

TM的光谱信息,较大程度地体现ETM的高分辨率纹理信

息。

(4)其于HIS彩色模式的融合法

H—色度是指色彩的图像分辨率,S—饱和度是指色彩的

纯度,I—强度是指色彩的强度或亮度。RGB色彩系统转换为HIS系统,更有利于色彩的控制。这种融合方法是用高分辨率图像去替换低分辨率彩色图像HIS分量中的I(亮度),可得到高分辨率的彩色融合图像。

在研究中,此方法的关键是对ETM—8波段的融合前处理,通过线性拉伸,对比度调整,局部增强,滤波处理等,使其良好地反映出应有的细节,而TM图像不宜作过多的锐化和对比度处理。

彩色图像一般由3个波段数据合成显示,不同波段组合的合成效果有很大不同。一般情况下,当参加合成的波段数据相关性小,而直方图峰值不在同一灰度范围时,合成图像具有最大的信息量,因此,选择丰富的图像波段并研究最佳组合方式是处理好图像的基础,根据我们在公路工程中的研究实际,我们认为应遵从以下原则:

(1)合成图像接近于真实彩色效果,地物信息适合人眼36

4　TM与ETM图像地质构造解译潜力

TM数据的较高光谱分辨率及比较大的几何分辨率,较

高精度及图景的较大覆盖面,使其成为最近十几年来国内外最有应用前景的遥感图像,ETM的加盟,进一步提高了该图像系列的分辨率和精度,实际应用能力得到加强。我们在研

2004.2　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　应用技术　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　遥感信息

究中,应用TM与ETM的融合影像,在地质构造解译方面得到较好的效果。

(1)对地物有比较大的显示分辨能力,在放大为1∶5万

检测植被的生长状态,而发现病变异常,分析病虫害及地质构造的影响,按色调波谱信息可进行地物的计算机分类。

(4)虽然TM和ETM对固体地物没有明显的穿透性,但

～1∶2万比例尺图像时,仍有较好的清晰度,因此,可解译编制同比例尺的工程地质图及构造图。在编制1∶1万比例尺的工程地质图时,也可参考应用。

(2)可以分辨长度大于30m～50m,反差相对较大的物

其信息的综合性可以反映隐伏断裂,地下塌陷,古河道、岩土的含水性等深部信息,为分析深部地质构造提供了重要信息。

遥感影像融合技术在地质构造解译中,有着非常广阔的应用前景,随着遥感技术的发展,高精度,高分辨率图像的商业化及普及,虚拟现实,三维立体“,3S”技术的高度集成,必将使遥感技术在国民经济的各个领域得到更广泛的应用。

体,因此,不但可以解译大型建筑物及大型断裂,而且可以进一步判别中小型滑坡,大型节理带或中小型断裂带。

(3)ETM与TM融合图像,具有丰富的光谱信息,因此,

异常的色调可以显示构造蚀变带,富水或干旱地带,也可以

参考文献

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inGeologicalInterpretation

HANLing①,②,WUHan2ning①

(①GeologyDepartmentofNorthweastUniversity,②SchoolofGeologyandSurveyingChang’anUniversity,Xian710054,China)

Abstract:Multi2sourceremotesensingdatafusionisatechnologytocombinemulti2sourceremotesensingimagesbymeansofadvancedimageprocessingtechnology,inordertointergratevariousinformationeitherfromvariouswavebandsofonesensororfrommulti2sen2sors,toraisetheefficiencyoftheinformationgatheringitsaccuracyandreliabilityofinterpretation.Thecomprehensivedescriptionoffeaturescanbegot.Multi2sourceremotesensingdatafusionisaninevitabledevelopmenttrendforapplicationofremotesensingtech2nology.Thetechnologyofmulti2sourceremotesensingdatafusioningeologicalinterpretationwillhavebroaderapplication.Keywords:remotesensing;datafusion;interpretation

(上接第19页)

AnalysisofTopographicalEffectonRetrievalof

LAIfromRemotelySensedData

XIAXue2qi,TIANQing2jiu,DUFeng2lan

(InternationalInstituteforEarthSystemScience,NanjingUniversity,Nanjing210093,China)

Abstract:LandsatETM+datawerecorrectedtopographicallywith1∶50000DEM.Byusingthedatabeforeandaftertopographicalcorrectionrespectively,thecorrelationsbetweenLAI,whichweremeasuredfromChinaFir,broadleafforest,andbamboo,andND2VIareestablished.AnalysisbetweenLAImeasuredonthespotandthecalculatedfromimagesshowsthattopographicaleffectofre2motelysensedimagemakestheretrievalofLAInotveryaccurateandtopographiceffectmustbetakenintoconsideration.Amethodoftopographicalcorrectionbasedonradiationtransmissiongiveninthispaperisaneffectivemethod,whichnormalizestheremotesensingimageintothedatawithouttopographicaleffect.ThepaperalsoshowsamethodforestimatingAtmosphericPathRadiance,whichcorrelatesatopographicalfactorandDNvaluesintheremotesensingimage.Keywords:remotesensing;topographicalcorrection;LAI;forest

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