遥感时空融合中单/双时相辅助数据的适用性分析
发布时间：2021-06-06 21:32
遥感时空信息融合需要其他时相的数据作为辅助,而现有的时空融合应用往往随机选用单时相或双时相辅助数据,从而导致融合结果并非最佳。单/双时相辅助数据中,哪种能获得更优的融合结果?如何选用单/双时相辅助数据进行最佳融合?这是目前研究中尚未探究的问题。针对此问题,该文对单/双时相辅助数据的融合结果进行了系统比较,总结了单/双时相辅助数据在不同时相变化特征下的适用规律。结果发现,当存在多个可供选择的辅助时相时,若预测时段内时相变化幅度基本均等,应优先选用双时相辅助数据进行融合;若时相变化幅度明显不等,应优先选用差异较小的单时相辅助数据进行融合。此外,为深入揭示时相差异与最优辅助时相的关系,该文对其进行了量化研究,提出了一种用于选取最优辅助时相的经验性方法。
【文章来源】：地理与地理信息科学. 2017,33(05)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图１单／双时相辅助融合的含义Ｆｉｇ．１Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｍｏｎｏ－ａｎｄｂｉ－ｔｅｍｐｏｒａｌａｕｘｉｌｉａｒｙｆｕｓｉｏｎ
ΔＲ２＝Ｒ２ｂ－ｍａｘ（Ｒ２ｍ１，Ｒ２ｍ２）（１５）式中：Ｒ２ｂ为双时相辅助融合影像与观测影像的判定系数；Ｒ２ｍ为单时相辅助融合影像与观测影像的判定系数。若ΔＲ２＞０，则双时相辅助融合精度更高；若ΔＲ２＜０，则单时相辅助融合精度更高。以时相差异比ＲＴＣ为横坐标，最优辅助时相ΔＲ２为纵坐标，对上述实验结果绘制散点图，可直观表示时相差异与最优辅助时相的关系。３实验结果与分析（１）邻近时间序列融合实验。１）图３展示了其中１组实验的观测影像和融合影像（因影像覆盖范围过大，仅截取部分区域进行展示），该组数据预测时相为ｔ１１，辅助时相为ｔ１０和ｔ１２。其中，图３ａ－图３ｆ为观测数据，图３ｇ－图３ｌ为融合数据，编号为选用的辅助时相编号（图３ｉ和图３ｌ为双时相辅助融合结果，“ｔ１０和ｔ１２”表示该融合结果以ｔ１０和ｔ１２为辅助时相）。目视比较观测影像图３ｂ和融合结果图３ｇ－图３ｌ可发现，６景融合影像均能基本捕捉到地表反射率变化信息，融合影像差异较小，说明当两个预测时段的时相变化都较小时，单时相和双时相辅助数据的融合结果无明显差异。２）ＳＴＡＲＦＭ和ＳＴＮＬＦＦＭ的单／双时相辅助融合结果定量评价如图４所示，Ｒ２和ＲＭＳＥ的评价结果基本一致。结果表明，当预测时段时相差异较小时，对于ＳＴＡＲＦＭ，单／双时相辅助数据的融合精度未出现明显的分异规律，多数情况下，双时相辅助融合由于结合了两组辅助数据的时相信息，有利于提高相似像元筛选的准确性，进而使其融合精度
ｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ（Ｒ／Ｇ／Ｂ：ＳＷＩＲ１／ＮＩＲ／Ｒｅｄ）上述结果说明，当某一观测时段时相差异明显小于另一时段时，仅以差异较小的时相为辅助的单时相辅助融合结果是最佳的。此外，ＳＴＮＬＦＦＭ在进行双时相辅助融合时，能够有效消除过大的时相差异导致的精度降低问题，这是由于该模型构造权重函数时，顾及影像间的时相差异，针对窗口块引入整体权重，避免对差异过大的时相赋予较高权重，从而提升了双时相辅助融合的精度。（３）时间序列双边增长融合实验。１）图７展示了其中１组实验的观测影像（图７ａ－图７ｆ）和融合影像（图７ｇ－图７ｌ）。该组数据预测时相为ｔ７，辅助时图６融合结果定量评价Ｆｉｇ．６Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｆｕｓｉｏｎｉｍａｇｅｓ相为ｔ２和ｔ１２。目视比较观测影像图７ｂ和融合结果图７ｇ－图７ｌ，所有融合结果均存在一定程度的光谱畸变。２）ＳＴＡＲＦＭ和ＳＴＮＬＦＦＭ的单／双时相辅助融合结果定量评价如图８所示。ＲＭＳＥ和Ｒ２均显示，对于两种模型，双时相辅助融合精度略高于图７观测数据及其融合数据（Ｒ／Ｇ／Ｂ：ＳＷＩＲ１／ＮＩＲ／Ｒｅｄ）Ｆｉｇ．７Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｉｍａｇｅｓａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ（Ｒ／Ｇ／Ｂ：ＳＷＩＲ１／ＮＩＲ／Ｒｅｄ）页１３第第５期吴金橄，程青，李慧芳，等：遥感时空融合中单／双时相辅助数据的适用性分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感高时空融合方法的研究进展及应用现状[J]. 刘建波,马勇,武易天,陈甫. 遥感学报. 2016(05)
[2]一种基于非局部滤波的遥感时空信息融合方法[J]. 刘慧琴,吴鹏海,沈焕锋,袁强强. 地理与地理信息科学. 2015(04)
[3]高分辨率对地观测的若干前沿科学问题[J]. 李德仁,童庆禧,李荣兴,龚健雅,张良培. 中国科学:地球科学. 2012(06)
[4]融合MODIS与Landsat数据生成高时间分辨率Landsat数据[J]. 邬明权,王洁,牛铮,赵永清,王长耀. 红外与毫米波学报. 2012(01)
本文编号：3215181
【文章来源】：地理与地理信息科学. 2017,33(05)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图１单／双时相辅助融合的含义Ｆｉｇ．１Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｍｏｎｏ－ａｎｄｂｉ－ｔｅｍｐｏｒａｌａｕｘｉｌｉａｒｙｆｕｓｉｏｎ
ΔＲ２＝Ｒ２ｂ－ｍａｘ（Ｒ２ｍ１，Ｒ２ｍ２）（１５）式中：Ｒ２ｂ为双时相辅助融合影像与观测影像的判定系数；Ｒ２ｍ为单时相辅助融合影像与观测影像的判定系数。若ΔＲ２＞０，则双时相辅助融合精度更高；若ΔＲ２＜０，则单时相辅助融合精度更高。以时相差异比ＲＴＣ为横坐标，最优辅助时相ΔＲ２为纵坐标，对上述实验结果绘制散点图，可直观表示时相差异与最优辅助时相的关系。３实验结果与分析（１）邻近时间序列融合实验。１）图３展示了其中１组实验的观测影像和融合影像（因影像覆盖范围过大，仅截取部分区域进行展示），该组数据预测时相为ｔ１１，辅助时相为ｔ１０和ｔ１２。其中，图３ａ－图３ｆ为观测数据，图３ｇ－图３ｌ为融合数据，编号为选用的辅助时相编号（图３ｉ和图３ｌ为双时相辅助融合结果，“ｔ１０和ｔ１２”表示该融合结果以ｔ１０和ｔ１２为辅助时相）。目视比较观测影像图３ｂ和融合结果图３ｇ－图３ｌ可发现，６景融合影像均能基本捕捉到地表反射率变化信息，融合影像差异较小，说明当两个预测时段的时相变化都较小时，单时相和双时相辅助数据的融合结果无明显差异。２）ＳＴＡＲＦＭ和ＳＴＮＬＦＦＭ的单／双时相辅助融合结果定量评价如图４所示，Ｒ２和ＲＭＳＥ的评价结果基本一致。结果表明，当预测时段时相差异较小时，对于ＳＴＡＲＦＭ，单／双时相辅助数据的融合精度未出现明显的分异规律，多数情况下，双时相辅助融合由于结合了两组辅助数据的时相信息，有利于提高相似像元筛选的准确性，进而使其融合精度
ｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ（Ｒ／Ｇ／Ｂ：ＳＷＩＲ１／ＮＩＲ／Ｒｅｄ）上述结果说明，当某一观测时段时相差异明显小于另一时段时，仅以差异较小的时相为辅助的单时相辅助融合结果是最佳的。此外，ＳＴＮＬＦＦＭ在进行双时相辅助融合时，能够有效消除过大的时相差异导致的精度降低问题，这是由于该模型构造权重函数时，顾及影像间的时相差异，针对窗口块引入整体权重，避免对差异过大的时相赋予较高权重，从而提升了双时相辅助融合的精度。（３）时间序列双边增长融合实验。１）图７展示了其中１组实验的观测影像（图７ａ－图７ｆ）和融合影像（图７ｇ－图７ｌ）。该组数据预测时相为ｔ７，辅助时图６融合结果定量评价Ｆｉｇ．６Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｆｕｓｉｏｎｉｍａｇｅｓ相为ｔ２和ｔ１２。目视比较观测影像图７ｂ和融合结果图７ｇ－图７ｌ，所有融合结果均存在一定程度的光谱畸变。２）ＳＴＡＲＦＭ和ＳＴＮＬＦＦＭ的单／双时相辅助融合结果定量评价如图８所示。ＲＭＳＥ和Ｒ２均显示，对于两种模型，双时相辅助融合精度略高于图７观测数据及其融合数据（Ｒ／Ｇ／Ｂ：ＳＷＩＲ１／ＮＩＲ／Ｒｅｄ）Ｆｉｇ．７Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｉｍａｇｅｓａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ（Ｒ／Ｇ／Ｂ：ＳＷＩＲ１／ＮＩＲ／Ｒｅｄ）页１３第第５期吴金橄，程青，李慧芳，等：遥感时空融合中单／双时相辅助数据的适用性分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感高时空融合方法的研究进展及应用现状[J]. 刘建波,马勇,武易天,陈甫. 遥感学报. 2016(05)
[2]一种基于非局部滤波的遥感时空信息融合方法[J]. 刘慧琴,吴鹏海,沈焕锋,袁强强. 地理与地理信息科学. 2015(04)
[3]高分辨率对地观测的若干前沿科学问题[J]. 李德仁,童庆禧,李荣兴,龚健雅,张良培. 中国科学:地球科学. 2012(06)
[4]融合MODIS与Landsat数据生成高时间分辨率Landsat数据[J]. 邬明权,王洁,牛铮,赵永清,王长耀. 红外与毫米波学报. 2012(01)
本文编号：3215181
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