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遥感技术与应用  2021, Vol. 36 Issue (3): 627-637    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.3.0627
遥感应用     
面向滨海湿地的全色/多光谱影像融合方法与应用分析——以杭州湾(1999~2018年)为例
李佳佳1(),束进芳2,裘增欢3,符冉迪1(),金炜1
1.宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 315000
2.宁波市测绘和遥感技术研究院,浙江 宁波,315000
3.上海大学 通信与信息工程学院,上海 200000
Panchromatic / Multispectral Image Fusion Method and Application Analysis for Coastal Wetland: A Case Study of Hangzhou Bay(1999-2018)
Jiajia Li1(),Jinfang Shu2,Zenghuan Qiu3,Randi Fu1(),Wei Jin1
1.College of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315000,China
2.Ningbo Institute of Surveying,Mapping,and Remote Sensing,Ningbo 315000,China
3.College of Communication and Information Engineering,Shanghai University,Shanghai 200000,China
 全文: PDF(9184 KB)   HTML
摘要:

影像融合在滨海湿地遥感监测中具有重要作用,然而滨海湿地区域多以水体、植物等为主,地物复杂多变,导致现有融合方法易产生光谱畸变且鲁棒性往往较差,难以满足滨海湿地的长时序动态监测需求。为此,提出基于空—谱质量评价的全色/多光谱影像融合方法SSQI_ PANSHARP,所提融合模型以融合影像的空—谱质量评价为导向,集成多种融合方法在空间增强和光谱保真方面的互补优势,满足滨海湿地长时序遥感监测对融合方法鲁棒性的需求。以杭州湾滨海湿地为研究区域,利用1999~2018年Landsat-7、Landsat-8卫星20年影像数据,从定性、定量以及滨海湿地典型地物光谱指数NDVI、NDWI等多方面,对提出方法进行充分验证,并在此基础上均匀抽取相近季度3期数据,对杭州湾滨海湿地近20年间土地覆盖类型,进行宏观长时序动态监测分析。研究结果表明,SSQI_PANSHARP方法在滨海湿地区域中的光谱保真度、空间结构信息增强效果表现较好,且鲁棒性强,适合于滨海湿地的长时序监测需求。监测结果显示,杭州湾南岸滨海湿地2010年后建筑用地比例上升,区域内池塘水田明显增加,农田绿地有所下降。

关键词: 影像融合全色/多光谱滨海湿地长时序分析    
Abstract:

Image fusion plays an important role in the remote sensing monitoring of coastal wetlands. However, the coastal wetlands are mainly composed of water, plants and so on, which leads to spectral distortion, and poor robustness of existing fusion methods. Therefore, in order to meet the demand of robust panchromatic / multispectral image fusion method for coastal wetland remote sensing monitoring, we propose a panchromatic / multispectral image fusion method (SSQI_PANSHARP) based on spatial-spectral quality evaluation, to integrate the advantage of different fusion methods. In this study, Hangzhou Bay coastal wetland was taken as the research area. Based on the 20 year image data of Landsat-7 and Landsat-8 from 1999 to 2018, the proposed method was fully verified from qualitative and quantitative aspects, as well as NDVI and NDWI. On this basis, the data of three periods in the same quarter are extracted evenly, while the land cover types of Hangzhou Bay Coastal Wetland in recent 20 years were monitored and analyzed. The results show that the SSQI_PANSHARP method has better spectral fidelity, and spatial structure information enhancement effect in the coastal wetland area, and strong robustness, which is suitable for coastal wetland monitoring needs. In addition, long-term dynamic monitoring showed that the proportion of construction land increased after 2010, the pond paddy field increased significantly, and the farmland green space decreased.

Key words: Image fusion    Panchromatic/Multispectral    Coastal wetland    Long-term dynamic monitoring
收稿日期: 2020-08-05 出版日期: 2021-07-22
ZTFLH:  TP75  
基金资助: 宁波市自然科学基金项目“面向环杭州湾自然资源全天候遥感监测的影像融合关键技术研究”(2019A610098)
通讯作者: 符冉迪     E-mail: 15839716936@163.com;furandi@nbu.edu.cn
作者简介: 李佳佳(1996—),女,河南漯河人,硕士研究生,主要从事遥感影像全色/多光谱融合方法研究。E?mail:15839716936@163.com
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李佳佳
束进芳
裘增欢
符冉迪
金炜

引用本文:

李佳佳,束进芳,裘增欢,符冉迪,金炜. 面向滨海湿地的全色/多光谱影像融合方法与应用分析——以杭州湾(1999~2018年)为例[J]. 遥感技术与应用, 2021, 36(3): 627-637.

Jiajia Li,Jinfang Shu,Zenghuan Qiu,Randi Fu,Wei Jin. Panchromatic / Multispectral Image Fusion Method and Application Analysis for Coastal Wetland: A Case Study of Hangzhou Bay(1999-2018). Remote Sensing Technology and Application, 2021, 36(3): 627-637.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2021.3.0627        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2021/V36/I3/627

图1  基于空—谱质量评价的融合算法流程图
输入:低空间高光谱分辨率的多光谱图像(MS),高空间低光谱分辨率的全色图像(PAN
输出:高空间高光谱分辨率的目标融合图像(FUSION)。
步骤1:通过典型成分替换类融合方法和多分辨率分析类融合方法得到初步融合结果,本文选取3种成分替换类融合算法,包括IHS、GS、PCA,选取2种多分辨率分析类融合算法,包括MTF_GLP、AWLP。
步骤2:设计空—谱联合质量评价指标SSQI,用以评价初步融合结果各像元的空谱质量。

(1)通过公式(1)计算初步融合影像的光谱评价指标Se;

(2)通过公式(2)、(3)计算初步融合影像的空间评价指标Sa;

(3)通过公式(4)计算空—谱联合质量评价指标SSQI。
步骤3:基于SSQI进行初步融合结果的二次融合,得到最终目标融合图像(FUSION)。
表1  所提融合算法步骤
传感器类型获取时间分辨率图像大小
ETM1999年11月 2000年5月 2001年11月

多光谱30 m

全色15 m

1 000×1 000

2 000×2 000

2002年8月 2003年5月 2005年9月
2006年9月 2007年5月 2008年6月
2009年5月 2010年5月 2011年9月
2012年11月
OLI2013年5月 2014年5月 2015年7月

多光谱30 m

全色15 m

1 000×1 000

2 000×2 000

2016年2月 2017年9月 2018年1月
表2  数据集列表
图2  2018年融合图像示例
图3  典型地物细节图
图4  20年融合图像定量评价结果
图5  20年融合图像NDVI/NDWI指数相关系数折线图
图6  融合前后光谱曲线对比图(2018年)
图7  三期影像融合前后对比图
图8  三期影像分类结果图
池塘水田海水水域滩涂沼泽农田绿地建筑用地错分误差/%使用者精度/%
池塘水田6 60700541 22635919.8880.12
海水水域061 1081060000.1799.83
滩涂029266 9201 011001.9198.09
沼泽3304 73520 938038419.7580.25
农田绿地63200613 4591 24112.2587.75
建筑用地9019427633519 1704.0795.93
漏分误差/%9.260.486.996.0410.399.38
生产者精度/%90.7499.5293.0193.9689.6190.62
总体分类精度 =(188202/199095)=94.53% Kappa系数 =0.93
表3  影像数据分类结果混淆矩阵(2017年为例)
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