一种多源遥感影像质量定量比选方法
【专利摘要】本发明提供一种多源遥感影像质量定量比选方法，该方法包括有以下步骤：获取空间分辨率相近的多源遥感影像S1；消除大气和光照等因素影响S2；遥感影像分辨率均一化S3；遥感影像空间范围均一化S4；影像特征参数选择与计算S5；建立模型进行定量比选S6。本发明的效果是能够从众多传感器中筛选出满足工程需要且性价比高的遥感数据源，为工程地质遥感判释质量提供保障，以提高工程的安全性。
【专利说明】
【技术领域】
[0001] 本发明涉及工程地质遥感判释技术，特别是涉及一种多源遥感影像质量定量比选 方法。 一种多源遥感影像质量定量比选方法
【背景技术】
[0002] 在工程地质遥感判释工作中，遥感影像的选择至关重要，对数据配准、融合、目标 辨识、判释分析等后续处理和应用有很大影响。随着新型传感器平台的发展，遥感影像的种 类和数量越来越多。不同传感器遥感影像的特征和适用范围也不同，分辨率相近的遥感影 像性价比有时相差距大。根据工程需要，选择合适的遥感影像十分重要。遥感影像选取不 当，就会造成数据精度达不到要求、判释困难及性价比低等问题，很大程度上限制了地质遥 感技术的推广应用。
[0003] 为了对工程应用中遥感影像质量进行有效控制，需要对其进行评价和比选。遥感 影像评价包括定性和定量评价。目前，定性评价仍没有统一标准，主要根据个人经验进行主 观判断，往往很难达到较好的效果；定量评价常用的指标，如均值、方差、相关系数、信息熵 等单一指标，只能对影像进行简单的评价，不能对遥感影像性能和应用价值做出综合评价。 目前，定量评价主要用于对单一数据进行分析，尚未实现对不同数据源的质量比选，很难达 到工程地质遥感判释技术规范和标准的要求。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术进行遥感数据质量比选中存在的问题，本发明推出一种多源遥感影 像质量定量比选方法，其目的在于，利用获取的空间分辨率相近的多源遥感影像，对其进行 大气校正、分辨率均一化和空间范围均一化处理，分别计算影像特征参数，通过建立数学模 型进行定量比选，用于工程应用遥感源的优选。
[0005] 本发明涉及的一种多源遥感影像质量定量比选方法，技术步骤包括：获取空间分 辨率相近的多源遥感影像，消除大气和光照等因素影响，遥感影像分辨率均一化，遥感影像 空间范围均一化，影像特征参数选择与计算，建立模型进行定量比选。具体方法如下：
[0006] 获取空间分辨率相近的多源遥感影像S1 :获取空间分辨率相近的多传感器遥感 影像，如空间分辨率相近的SP0T5、P5、AL0S及资源三号等传感器的全色影像，这些也是工 程地质遥感判释常用遥感源；
[0007] 消除大气和光照等因素影响S2 :对步骤S1获取的多源遥感影像进行大气校正处 理，以消除大气和光照等因素影响；
[0008] 遥感影像分辨率均一化S3 :对步骤S2得到的遥感影像进行处理，提取其分辨率属 性信息，以分辨率数值最大值为基准，对其余影像数据进行重采样；
[0009] 遥感影像空间范围均一化S4 :获取多源影像的最小行数和列数，以其为基准，对 步骤S3得到的数据分别进行裁剪；
[0010] 影像特征参数选择与计算S5 :针对步骤S4得到的影像，选择能够表征影像信息量 大小、微小细节反差能力和信噪比的特征参数，并计算各个影像对应的特征参数值。特征参 数可通过IDL平台编程计算；
[0011] 建立模型进行定量比选S6 :基于步骤S5得到的影像特征参数，建立比选模型，进 行遥感影像质量比选。
[0012] 优选的，所述的消除大气和光照等因素影响（S2)中，大气校正采用黑暗像元法， 并以波段最小值作为暗像元。
[0013] 优选的，所述的遥感影像空间范围均一化（S4)步骤中，确定空间范围均一化基准 的方法为：查看遥感影像的头文件信息，标记每种影像的行数和列数。将得到的多源遥感影 像行数和列数分别从大到小进行排序，以行数和列数的最小值为空间范围均一化基准。
[0014] 优选的，上述遥感影像的处理在遥感图像处理软件中进行。
[0015] 优选的，所述的影像特征参数选择与计算（S5)步骤中，影像特征参数选择为评价 影像信息量大小的标准差和信息熵参数、评价影像清晰度的平均梯度参数、以及评价影像 信噪比的信噪比参数。
[0016] 优选的，所述的影像特征参数的计算方法为：
[0017] 评价影像信息量大小的标准差和信息熵参数计算方法：
[0018] 1)标准差（σ)
[0019] 标准差（σ)反映了影像灰度相对于灰度平均值的离散情况。可用来评价影像信 息量的大小。其计算公式为
[0020]
【权利要求】
1. 一种多源遥感影像质量定量比选方法，其特征是：该方法包括有以下步骤： 获取空间分辨率相近的多源遥感影像（S1):获取空间分辨率相近的多传感器遥感影 像； 消除大气和光照等因素影响（S2):对步骤（S1)获取的多源遥感影像进行大气校正处 理，以消除大气和光照等因素影响； 遥感影像分辨率均一化（S3):对步骤（S2)得到的遥感影像进行处理，提取其分辨率属 性信息，以分辨率数值最大值为基准，对其余影像数据进行重采样； 遥感影像空间范围均一化（S4):获取多源影像的最小行数和列数，以其为基准，对步 骤（S3)得到的数据分别进行裁剪； 影像特征参数选择与计算（S5):针对步骤（S4)得到的影像，选择能够表征影像信息量 大小、微小细节反差能力和信噪比的特征参数，并计算各个影像对应的特征参数值； 建立模型进行定量比选（S6):基于步骤（S5)得到的影像特征参数，建立比选模型，进 行遥感影像质量比选。
2. 根据权利要求1所述的一种多源遥感影像质量定量比选方法，其特征是：所述的消 除大气和光照等因素影响（S2)中，大气校正采用黑暗像元法，并以波段最小值作为暗像 J Li 〇
3. 根据权利要求1所述的一种多源遥感影像质量定量比选方法，其特征是：所述的遥 感影像空间范围均一化（S4)步骤中，确定空间范围均一化基准的方法为：查看遥感影像的 头文件信息，标记每种影像的行数和列数。将得到的多源遥感影像行数和列数分别从大到 小进行排序，以行数和列数的最小值为空间范围均一化基准。
4. 根据权利要求1至3任一项所述的一种多源遥感影像质量定量比选方法，其特征是： 所述遥感影像的处理在遥感图像处理软件中进行。
5. 根据权利要求1所述的一种多源遥感影像质量定量比选方法，其特征是：所述的影 像特征参数选择与计算（S5)步骤中，影像特征参数选择为评价影像信息量大小的标准差 和信息熵参数、评价影像清晰度的平均梯度参数、以及评价影像信噪比的信噪比参数。
6. 根据权利要求5所述的一种多源遥感影像质量定量比选方法，其特征是：所述的影 像特征参数的计算方法为： 评价影像信息量大小的标准差和信息熵参数计算方法： 1) 标准差（〇 ) 标准差（σ)反映了影像灰度相对于灰度平均值的离散情况。可用来评价影像信息量 的大小。其计算公式为
式中，Z(Xi，yi)为像元灰度值d为灰度平均值，Μ、Ν分别为融合影像的总行、列数。 〇 值越大，则影像灰度级分布分散，影像的反差大，可以看出更多的信息； 2) 信息熵⑶ 信息熵（Η)是评价影像信息量大小的一个重要指标，根据仙农信息论的原理，一幅灰 式中，Pi为影像像元灰度值为i的概率。Η值越大，说明影像所含信息越丰富，质量越 好； 度范围为N的影像的熵为
评价影像清晰度的平均梯度参数计算方法： 3) 平均梯度（G ) 平均梯度（G )能够反映融合结果对影像微小细节反差的表达能力，表征影像的相对 清晰度，公式为
式中，D(i，j)为融合影像第i行、j列的灰度值，Μ、Ν分别为融合影像的总行、列数。G 越大，说明影像越清晰； 评价影像信噪比的信噪比参数计算方法： 4) 信噪比（S) 信噪比（S)能够表征影像受噪声影响的程度。信噪比可利用局域平均值与方差之比来 计算。其计算过程如下： (1) 求影像灰度平均值Μ ; (2) 对影像进行分块，一般将影像分解成4X4的小块得出的信噪比比较稳定可靠。选 择4X4子窗口，求其局域方差〇 2; (3) 求出局域方差极大值 (4) 根据影像灰度平均值和局域方差极大值计算信噪比，公式如下：
7. 根据权利要求1、5、6任一项所述的一种多源遥感影像质量定量比选方法，其特征 是：所述特征参数的计算是基于IDL平台编程计算得到。
8. 根据权利要求1所述的一种多源遥感影像质量定量比选方法，其特征是：所述的建 立模型进行定量比选（S6)方法为： 通过对各评价参数重要性的分析，确定各评价因素权重。其中，标准差σ权重为10%， 信息熵Η权重为20 %,平均梯度〇权重为30 %,信噪比S权重为40 %。在确定各评价参数 权重分配的基础上，建立多源遥感影像质量评价模型如下：
式中，Q为遥感影像质量评价参数，Q值越大说明遥感影像质量越好。 分别计算多源遥感影像的Q值，并按从大到小进行排序，得到多源遥感影像定量比选 结果。
【文档编号】G06T17/00GK104157009SQ201410415899
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年8月21日 优先权日:2014年8月21日
【发明者】刘桂卫, 李国和, 王在岭, 肖如林, 宁新稳 申请人:铁道第三勘察设计院集团有限公司