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    重庆时时彩骗人内幕: 一种遥感时空影像降尺度融合方法.pdf

    关 键 词:
    一种 遥感 时空 影像 尺度 融合 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201610749655.8

    申请日:

    2016.08.29

    公开号:

    CN106384340A

    公开日:

    2017.02.08

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/50申请日:20160829|||公开
    IPC分类号: G06T5/50; G06T3/40 主分类号: G06T5/50
    申请人: 国家基础地理信息中心
    发明人: 陈军; 刘博宇; 武昊; 张俊; 张委伟
    地址: 100083 北京市海淀区莲花池西路28号
    优先权:
    专利代理机构: 北京尚德技研知识产权代理事务所(普通合伙) 11378 代理人: 严勇刚;段泽贤
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610749655.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2019.01.01|||2017.03.08|||2017.02.08

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种遥感时空影像降尺度融合方法,其包括如下步骤:步骤A,提取早期低空间分辨率影像到后期低空间分辨率影像的对应像元的变化值,并由早期高空间分辨率影像得到高空间分辨率的地表分类图;步骤B,在低空间分辨率影像尺度上,遍历低分辨率像元单位,对每个像元单位解算该像元单位集合线性方程组的最小二乘解,作为高空间分辨率的地物类别变化值;步骤C,参照后期低空间分辨率影像的目标像元空间范围内的组分空间分布情况,将步骤B计算出的变化值加入到早期高空间分辨率影像的数据中,完成后期高空间分辨率影像的重建。本发明所提供的遥感时空影像降尺度融合方法,提高了降尺度融合方法解算混合像元组分数量的上限。

    权利要求书

    1.一种遥感时空影像降尺度融合方法,其通过对早期低空间分辨率影像和后期低空间
    分辨率影像进行分析获取变化数据,从而利用早期高空间分辨率影像获得后期高空间分辨
    率影像,其包括如下步骤:
    步骤A,利用差值法提取所述早期低空间分辨率影像到所述后期低空间分辨率影像的
    对应像元的变化值,并由所述早期高空间分辨率影像得到高空间分辨率的地表分类图;
    步骤B,在低空间分辨率尺度上,根据步骤A获得的所述早期高空间分辨率影像F1的地
    表分类图和所述早期低空间分辨率影像R1到所述后期低空间分辨率影像R2的对应像元的
    变化值,遍历低分辨率像元单位,对每个像元单元进行如下处理:以该像元单元为中心,沿
    螺线对其邻域的像元单元依据周边像元空间范围内的地物类别构建像元单位集合,依据线
    性光谱混合模型,解算该像元单位集合线性方程组的最小二乘解,作为高空间分辨率的地
    物类别变化值。
    步骤C,借助步骤A获得的所述早期高空间分辨率影像的地物分类图,参照所述后期低
    空间分辨率影像的目标像元空间范围内的组分空间分布情况,将步骤B计算出的变化值加
    入到所述早期高空间分辨率影像的数据中,即可完成所述后期高空间分辨率影像的重建过
    程。
    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤A中,利用非监督分类方法,对所述
    早期高空间分辨率影像分类,得到所述早期高空间分辨率影像的地表分类图。
    3.根据权利要求1-2所述的方法,其特征在于,在步骤B中,所述螺线为阿基米德螺线。

    说明书

    一种遥感时空影像降尺度融合方法

    技术领域

    本发明涉及摄影测量与遥感学科中的数字图像处理技术领域,特别涉及一种对于
    不同时期的不同空间分辨率遥感影像进行图像融合的方法。

    背景技术

    由于同一区域的遥感图像难以不间断的持续获得,因此,利用该区域不同时间段、
    不用空间分辨率的遥感图像融合出不同时间段的特定分辨率图像是遥感图像处理领域正
    在研究的重要方向之一,其重要性和基础理论可参见如下文献:

    周启鸣.多时相遥感影像变化检测综述[J].地理信息世界,2011(02):28-33.;

    Chen J,Lu M,Chen X,et al.A spectral gradient difference based
    approach for land cover change detection[J].ISPRS Journal of Photogrammetry
    and Remote Sensing,2013,85(2):1-12.;

    谢登峰,张锦水,潘耀忠,等.Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋
    粮作物[J].遥感学报,2015,19(5):791-805.;

    Chen X,Yang D,Chen J,et al.An improved automated land cover updating
    approach by integrating with downscaled NDVI time series data[J].Remote
    Sensing Letters,2015,6(1):29-38.;

    目前,对多时间段与单个时间的高空间分辨率遥感图像的融合处理通常是将单个
    时间的高空间分辨率影像与多个不同时间的低空间分辨率影像进行时空融合,生成多个时
    间的高空间分辨率影像,具体例子可参见如下文献:

    石月婵,杨贵军,李鑫川,等.融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据的方法对
    比[J].红外与毫米波学报,2015,34(1):92-99.;

    孙佩军,张锦水,潘耀忠,等.构建时空融合模型进行水稻遥感识别[J].遥感学报,
    2016,20(2):328-343.;

    遥感图像时空融合的过程实际就是通过将低分辨率图像中粗尺度的光谱信息分
    解到高分辨率图像中精尺度的光谱信息上的降尺度过程,具体应用案例可参见如下文献:

    邬明权,牛铮,王长耀.利用遥感数据时空融合技术提取水稻种植面积[J].农业工
    程学报,2010,26(Supp.2):48-52.

    邬明权,王洁,牛铮,等.融合MODIS与Landsat数据生成高时间分辨率Landsat数据
    [J].红外与毫米波学报,2012,31(1):80-84.

    Boschetti L,Roy D P,Justice C O,et al.MODIS–Landsat fusion for large
    area 30m burned area mapping[J].Remote Sensing of Environment,2015,161:27-42.

    Hwang T,Song C,Bolstad P V,et al.Downscaling real-time vegetation
    dynamics by fusing multi-temporal MODIS and Landsat NDVI in topographically
    complex terrain[J].Remote Sensing of Environment,2011,115(10):2499-2512.

    Ha W,Gowda P H,Howell T A.Downscaling of Land Surface Temperature
    Maps in the Texas High Plains with the TsHARP Method[J].GIScience&Remote
    Sensing,2011,48(4):583-599.

    正如上述文献所记载,现有的遥感图像时空融合技术,通常是采用以目标像元为
    中心,通过划定不同尺寸的窗口来建立计算用的方程组,因此,当遥感图像中地物类别及组
    成形式较复杂时,容易引起解算所建立的方程组发生欠定问题,从而无法成功降尺度,使得
    融合算法可降尺度的地物类别数量受到限制。

    发明内容

    本发明要解决的技术问题是提供一种遥感时空影像降尺度融合方法,以减少或避
    免前面所提到的问题。

    为解决上述技术问题,本发明提供了一种遥感时空影像降尺度融合方法,其通过
    对早期低空间分辨率影像和后期低空间分辨率影像进行分析获取变化数据,从而利用早期
    高空间分辨率影像获得后期高空间分辨率影像,其包括如下步骤:

    步骤A,利用差值法提取所述早期低空间分辨率影像到所述后期低空间分辨率影
    像的对应像元的变化值,并由所述早期高空间分辨率影像得到高空间分辨率的地表分类
    图;

    步骤B,在低空间分辨率尺度上,根据步骤A获得的所述早期高空间分辨率影像F1
    的地表分类图和所述早期低空间分辨率影像R1到所述后期低空间分辨率影像R2的对应像
    元的变化值,遍历低分辨率像元单位,对每个像元单元进行如下处理:以该像元单元为中
    心,沿螺线对其邻域的像元单元依据周边像元空间范围内的地物类别构建像元单位集合,
    依据线性光谱混合模型,解算该像元单位集合线性方程组的最小二乘解,作为高空间分辨
    率的地物类别变化值;

    步骤C,借助步骤A获得的所述早期高空间分辨率影像的地物分类图,参照所述后
    期低空间分辨率影像的目标像元空间范围内的组分空间分布情况,将步骤B计算出的变化
    值加入到所述早期高空间分辨率影像的数据中,即可完成所述后期高空间分辨率影像的重
    建过程。

    优选地,在步骤A中,利用非监督分类方法,得到所述早期高空间分辨率影像的地
    表分类图。

    优选地,在步骤B中,所述螺线为阿基米德螺线。

    ;本发明所提供的一种遥感时空影像降尺度融合方法,将像元的解算方程组的构
    建方式由线状的螺线形式取代传统的面状的窗口形式,有针对性地构造解算像元集合,从
    而有效提高融合方法可降尺度组分数量的上限。

    附图说明

    以下附图仅旨在于对本发明做示意性说明和解释,并不限定本发明的范围。其中,

    图1为具有孤立地物区的遥感图像的示意图;

    图2为图1的孤立地物区的一种窗口形式的像元集合的示意图;

    图3为根据本发明的一个具体实施例的一种遥感时空影像降尺度融合方法的对图
    1的孤立地物区进行像元处理的原理示意图。

    具体实施方式

    为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解,现对照附图说明本发
    明的具体实施方式。

    正如背景技术所述,遥感时空影像降尺度方法是在低空间分辨率影像的像元空间
    尺度上,借助高空间分辨率的地表分类图,通过逐像元构建解算像元集合,并解算该像元集
    合的线性方程组,来将低空间分辨率像元的光谱信息的数值降尺度到所对应的高空间分辨
    率像元上。按照解算线性方程组要求,方程组中的有效方程的个数应该不小于未知数的个
    数。当方程数等于未知数时,属于适定问题,有唯一解;当方程数小于未知数时,属于欠定问
    题,无唯一解;当方程数大于未知数时,属于超定问题,无解,此时,可利用最小二乘方法求
    最优解。

    传统基于窗口形式的解算方程组构建方式中,窗口是指以降尺度像元为中心的矩
    形区域。采用窗口形式构建像元集合时,将当前准备进行降尺度的像元称为目标像元,将降
    尺度像元集合内的其他像元称为特征像元。按窗口的尺寸,获取目标像元邻域内其他像元
    作为特征像元。图1为具有孤立地物区的遥感图像的示意图;图2为图1的孤立地物区的一种
    窗口形式的像元集合的示意图;参见图1-2所示,图1中框线表示了孤立地物区的位置,图2
    为孤立地物区的放大示意图,参见图2所示,为了计算3*3窗口中心各地物类别(组分)的值,
    需要采用其窗口内的其他像元组建解算像元集合。而对于图1中这样的孤立地物区,由其像
    元集合得出的方程组,未知数个数(组分数)会大于方程数(即低空间分辨率像元个数),也
    就造成了欠定问题,无法成功降尺度。

    传统窗口形式的像元集合构建方式由于未顾及到目标像元的地物类别及组成形
    式,因此,容易引起解算方程组发生欠定问题,也就使得融合算法可降尺度的地物类别数量
    受到限制。

    为克服传统窗口形式构建方式的缺陷对降尺度融合方法造成的不利影响,本发明
    提供了一种遥感时空影像降尺度融合方法,其通过对早期低空间分辨率影像R1和后期低空
    间分辨率影像R2进行分析获取变化数据,从而利用早期高空间分辨率影像F1获得后期高空
    间分辨率影像F2,其包括如下步骤:

    步骤A,利用差值法提取所述早期低空间分辨率影像R1到所述后期低空间分辨率
    影像R2的对应像元的变化值,并由所述早期高空间分辨率影像F1得到高空间分辨率的地表
    分类图;

    在对同一地理位置的相同分辨率的不同时期的遥感影像(如所述早期低空间分辨
    率影像R1和所述后期低空间分辨率影像R2)进行研究时,可利用线性光谱混合模型,将每个
    像元变化值表达为该像元中各种组分变化值(地类)与组分在像元中所占比例(丰度)的线
    性组合。

    线性光谱混合模型公式如下:

    <mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <mi>&epsiv;</mi> </mrow>

    其中R为低空间分辨率尺度遥感影像的像元值,r为低空间分辨率范围内相应高空
    间分辨率影像组分平均值,f为组分在低空间分辨率范围内所占比例,n为像元内组分总数,
    ε为残差。

    由于所述早期低空间分辨率影像R1和所述后期低空间分辨率影像R2的像元值与
    其内部组分的数学公式均可利用上述公式得到,因此在求所述早期低空间分辨率影像R1和
    所述后期低空间分辨率影像R2的同一对应位置像元的差值(即变化值)时,ε即可被消除。

    因此,所述早期低空间分辨率影像R1和所述后期低空间分辨率影像R2的相同位置
    目标像元的变化值ΔR(利用差值法:R2–R1获取),可用如下公式表示:

    <mrow> <msub> <mi>&Delta;R</mi> <mrow> <mi>&Delta;</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>&Delta;r</mi> <mi>i</mi> <mrow> <mi>&Delta;</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msubsup> </mrow>

    其中,Δt表示从所述早期低空间分辨率影像R1到所述后期低空间分辨率影像R2
    经历的时间,Δr表示该时间段内组分的变化值。

    在计算机上,还可利用非监督分类方法—K-means方法,得到所述早期高空间分辨
    率影像F1的地表分类图,也即是获得地物类别信息,从而可作为后继处理过程中地物类别
    参数。将所述早期低空间分辨率影像R1和所述后期低空间分辨率影像R2输入计算机,即可
    利用上述公式获得每个对应的低空间分辨率像元的变化值和高空间分辨率的组分变化值
    间的对应数学关系。

    步骤B,在低空间分辨率尺度上,根据步骤A获得的所述早期高空间分辨率影像F1
    的地表分类图和所述早期低空间分辨率影像R1到所述后期低空间分辨率影像R2的对应像
    元的变化值,遍历低分辨率像元单位,对每个像元单元进行如下处理:以该像元单元为中
    心,沿螺线对其邻域的像元单元依据周边像元空间范围内的地物类别构建像元单位集合,
    依据线性光谱混合模型,解算该像元单位集合线性方程组的最小二乘解,作为高空间分辨
    率的地物类别变化值;

    所述螺线优选采用的是阿基米德螺线(即等速螺线),在低空间分辨率尺度(例如
    10m分辨率)上,对应每个低空间分辨率像元单位可根据所述早期高空间分辨率影像F1的地
    表分类图获知包含的地物类别(例如当所述早期高空间分辨率影像F1的分辨率为1m时,则
    对应每个低空间分辨率像元单位,可从所述早期高空间分辨率影像F1的对应地域位置的
    10*10的像元中获知地物类别),因此,可根据所述早期低空间分辨率影像R1和所述后期低
    空间分辨率影像R2的同一对应位置像元的差值(即变化值)对像元单位进行遍历,从而建立
    方程组集合。例如,当目标像元单位包含地物类别1、2、3,则沿所述螺线依次选取包含地物
    类别1、2、3的像元单位,和包含类别1、2的像元单位、包含类别2、3的像元单位、以及包含类
    别1、3的像元单位;这样就可获得足够的方程组。

    本发明最大的优点在于,在对目标像元的降尺度中,沿阿基米德螺线轨??梢怨?br />及到像元的空间可变性;具备按目标像元包含的地物类别构建任意有效规模的解算方程组
    的能力。图3为根据本发明的一个具体实施例的一种遥感时空影像降尺度融合方法的对图1
    的孤立地物区进行像元处理的原理示意图,如图3所示,在孤立地物区域,沿螺线轨迹,可以
    顺次遍历周边邻域的地物,按中心像元的组分形式,有效地构建特征像元集合。在螺线轨迹
    上遍历到足够数量的有效像元时(即至少保证构建的像元集合包含的像元数大于等于目标
    像元内的组分数),即可对目标像元进行降尺度解算。

    步骤C,借助步骤A获得的所述早期高空间分辨率影像F1的地物分类图,参照所述
    后期低空间分辨率影像R2的目标像元空间范围内的组分空间分布情况,将步骤B计算出的
    变化值加入到所述早期高空间分辨率影像F1的数据中,即可完成所述后期高空间分辨率影
    像F2的重建过程。

    具体来说,在重建所述后期高空间分辨率影像F2的数据的过程中,参照所述后期
    低空间分辨率影像R2的目标像元空间范围内的组分空间分布情况,正如步骤B中所述的计
    算过程,以低空间分辨率尺度的像元单元内部的各类别组分变化值为未知数,按照线性光
    谱混合模型,按每个像元单元一个方程,对步骤B中选取的像元单元,构建线性方程组,利用
    约束性最小二乘法解算该方程组,从而可解算出低空间分辨率尺度的像元单元对应的高空
    间分辨率的组分变化值,然后再参照步骤A中的所述早期高空间分辨率影像F1和地表分类
    图中各地物类别的分布,在所述早期高空间分辨率影像F1的像元值基础上,加上解出的组
    分变化值,即可计算获得所述后期高空间分辨率影像F2。

    本发明所提供的一种遥感时空影像降尺度融合方法,将解算模型构造的构造模式
    从面状的窗口模式发展为线状的螺线模式,从而可有针对性地构造解算像元集合,提高了
    降尺度融合方法解算混合像元组分数量的上限。

    本领域技术人员应当理解,虽然本发明是按照多个实施例的方式进行描述的,但
    是并非每个实施例仅包含一个独立的技术方案。说明书中如此叙述仅仅是为了清楚起见,
    本领域技术人员应当将说明书作为一个整体加以理解,并将各实施例中所涉及的技术方案
    看作是可以相互组合成不同实施例的方式来理解本发明的?;し段?。

    以上所述仅为本发明示意性的具体实施方式,并非用以限定本发明的范围。任何
    本领域的技术人员,在不脱离本发明的构思和原则的前提下所作的等同变化、修改与结合,
    均应属于本发明?;さ姆段?。

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