一种可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法技术

本发明专利技术涉及一种可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法，包括步骤：首先基于现有空间混合分解方法，对被预测时刻低空间分辨率影像进行分解，得到初始融合影像；然后统计各低分辨率像元混合分解残差和空间连续性测度，确定幅度参数；最后通过迭代的方法，以初始融合影像为初始值，同时最小化混合分解残差和邻域同类地物反射率差异，通过实施动态约束，得到各类地物最优反射率，重构融合影像。与现有技术相比，本发明专利技术能够有效消除现有空间混合分解方法中产生的砖块效应，在精度评价和视觉展示上都证明能有效提高时空融合精度；此外，本发明专利技术可普适性地应用于各种基于空间混合分解的时空融合方法，在该领域具有极高的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法
本专利技术涉及遥感影像融合
，尤其是涉及一种可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法。
技术介绍
Landsat和Terra/Aqua卫星是目前广泛用于全球观测的卫星。因受到技术水平和造价成本等条件的限制，其获取的Landsat和MODIS数据的时间和空间分辨率之间相互制约。Landsat数据的空间分辨率为30m，每16天获得一景，但受云雾遮挡等因素的影响，所获得的可用的Landsat数据通常更少。MODIS数据的空间分辨率为500m，但每天可获得至少一景。单独利用Landsat或MODIS数据难以满足对地面进行实时精细监测的需求。遥感数据时空融合技术可将这两种影像进行融合，获取同时具备高时间和空间分辨率的遥感影像。目前常用的时空融合方法包括基于空间加权的方法(如时空自适应性反射率融合模型(SpatialandTemporalAdaptiveReflectanceFusionModel，STARFM)、增强型时空自适应性反射率融合模型(EnhancedSpatialandTemporalAdaptiveReflectanceFusionModel，ESTARFM))、基于机器学习的方法(如稀疏表示)和基于空间混合分解的方法(如以混合分解为基础的数据融合(Unmixing-BasedDataFusion，UBDF)、遥感数据时空融合方法(SpatialandTemporalDataFusionApproach，STDFA)、基于虚拟数据对的空间混合分解方法(VirtualImagePair-BasedSpatio-TemporalFusionwithSpatialUnmixing，VIPSTF-SU))等。其中，基于空间混合分解的方法是较早提出的经典方法，在时空融合领域获得广泛认可和应用。相比于其他方法，基于空间混合分解的方法具有诸多优势。该方法对已知高空间分辨率信息要求较低，在数据缺乏的区域具有很好的应用价值。但是，基于空间混合分解的方法在邻近低空间分辨率像元内求得的各类地物反射率可能不同，导致同一地物在各低分辨率像元内呈现不同的灰度值，即有明显的砖块效应。该问题极大地影响了时空融合的预测精度与视觉效果，但至今并未得到任何有效解决。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法，该方法对遥感影像数据的砖块效应的消除效果更加显著，且能够显著提高融合影像的精度和视觉显示。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法，该方法包括如下步骤：S1：对每一个低分辨率像元，以该低分辨率像元为中心建立一个窗口，基于已知的空间混合分解方法，利用输入的高空间分辨率分类图对被预测时刻的低分辨率影像进行混合分解，获取初始融合影像，计算每一个中心像元的混合分解残差。S2：根据输入的高空间分辨率分类图，确定以低分辨率像元为中心的窗口内与该中心像元覆盖相同地物类别的像元，获得指示函数，并根据初始融合影像计算每个中心像元的空间连续性测度。所述指示函数Ii,j,c的表达式为：式中，c为地物类型编号。每个中心像元的空间连续性测度Di的计算式为：式中：Ii,j,c为指示函数，c为地物类型编号，C为地物类别总数，N0为以某一低分辨率像元为中心的窗口内低分辨率像元个数，在UBDF方法中，Ei,c为中心像元第c类地物反射率，Ej,c为邻域像元第c类地物反射率；在STDFA和VIPSTF-SU方法中，Ei,c为中心像元第c类地物反射率变化量，Ej,c为邻域像元第c类地物反射率变化量。S3：获取每个中心像元的混合分解残差的统计信息及空间连续性测度的统计信息，根据两种统计信息计算幅度参数。幅度参数A的计算表达式为：式中：RM为混合分解残差R的众数，DM为空间连续性测度D的众数。S4：根据被预测时刻的低分辨率影像的反射率值和空间连贯性假设，对中心像元构建目标函数。所述目标函数的表达式为：式中：α为设定的权衡参数，Ri为每个中心像元的混合分解残差，A为计算得到的幅度参数，Di为每个中心像元的空间连续性测度，P为以该低分辨率像元为中心的窗口中各类地物占比矩阵，t为迭代次数，C为地物类别总数，c为地物类型编号，N0为以该低分辨率像元为中心的窗口内低分辨率像元个数，Ii,j,c为指示函数；在UBDF方法中，为本次迭代需求解的每个中心像元各类地物反射率向量；Q为以该低分辨率像元为中心的窗口中各像元反射率组成的向量；在STDFA方法中，为本次迭代所需求解的两时刻间每个中心像元各类地物反射率变化向量；Q为以该低分辨率像元为中心的窗口中各像元两时刻间反射率变化向量；在VIPSTF-SU方法中，为本次迭代所需求解的被预测时刻与虚拟时刻间每个中心像元各类地物反射率变化向量；Q为以该低分辨率像元为中心的窗口中对应的反射率变化向量；在UBDF方法中，为本次迭代所需求解的每个中心像元第c类地物反射率，为上一次迭代已求得的邻域像元第c类地物反射率；在STDFA和VIPSTF-SU方法中，为本次迭代所需求解的每个中心像元第c类地物反射率变化量，为上一次迭代已求得的邻域像元第c类地物反射率变化量。S5：遍历所有低分辨率像元，将步骤S1获取的初始融合影像作为迭代初始值，将其与计算得到的幅度参数输入目标函数，通过迭代直至目标函数值达到最小，进而获取中心像元的各类地物最优反射率。S6：根据空间分辨率分类图和获取的各类地物最优反射率重新构建最终融合影像。本专利技术提供的可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法，相较于现有技术至少包括如下有益效果：一、对砖块效应的消除效果显著，显著提高了融合影像的精度和视觉显示：本专利技术方法扩展了经典的空间混合分解方法，在目标函数中创新性地加入了空间连续性测度，通过参数权衡数据保真度和空间连续性的影响，充分挖掘了邻近低空间分辨率像元间的空间结构信息；二、本专利技术方法具有很好的普适性：本专利技术方法遵循经典的空间混合分解方法的基本假设，同时对目标函数进行扩展，可应用于目前任一种空间混合分解方法，且对未来可能提出的新的空间混合分解方法也有很高的应用价值；三、本专利技术方法亦可与其他改进版的空间混合分解方法进行耦合，以获得更高精度的结果：本专利技术方法未改变经典的空间混合分解方法的基本假设，可与其他的约束项进行整合。附图说明图1为实施例中可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法的流程示意图；图2为实施例仿真实验中异质区域的结果图，其中(a)为采用原始的基于UBDF的空间混合分解方法的影像融合结果，(b)为采用本专利技术的UBDF-BR的影像融合结果，(c)为采用原始的基于STDFA的空间混合分解方法的影像融合结果，(d)为采用本专利技术的STDFA-BR的影像融合结果，(e)为采用原始的基于VIPSTF-SU的空间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：/n1)对每一个低分辨率像元，以该低分辨率像元为中心建立一个窗口，基于已知的空间混合分解方法，利用输入的高空间分辨率分类图对被预测时刻的低分辨率影像进行混合分解，获取初始融合影像，计算每一个中心像元的混合分解残差；/n2)根据输入的高空间分辨率分类图，确定以低分辨率像元为中心的窗口内与该中心像元覆盖相同地物类别的像元，获得指示函数，并根据初始融合影像计算每个中心像元的空间连续性测度；/n3)获取每个中心像元的混合分解残差的统计信息及空间连续性测度的统计信息，根据两种统计信息计算幅度参数；/n4)根据被预测时刻的低分辨率影像的反射率值和空间连贯性假设，对中心像元构建目标函数；/n5)遍历所有低分辨率像元，将步骤1)获取的初始融合影像作为迭代初始值，将其与计算得到的幅度参数输入目标函数，通过迭代直至目标函数值达到最小，进而获取中心像元的各类地物最优反射率；/n6)根据空间分辨率分类图和获取的各类地物最优反射率重新构建最终融合影像。/n

【技术特征摘要】
1.一种可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
1)对每一个低分辨率像元，以该低分辨率像元为中心建立一个窗口，基于已知的空间混合分解方法，利用输入的高空间分辨率分类图对被预测时刻的低分辨率影像进行混合分解，获取初始融合影像，计算每一个中心像元的混合分解残差；
2)根据输入的高空间分辨率分类图，确定以低分辨率像元为中心的窗口内与该中心像元覆盖相同地物类别的像元，获得指示函数，并根据初始融合影像计算每个中心像元的空间连续性测度；
3)获取每个中心像元的混合分解残差的统计信息及空间连续性测度的统计信息，根据两种统计信息计算幅度参数；
4)根据被预测时刻的低分辨率影像的反射率值和空间连贯性假设，对中心像元构建目标函数；
5)遍历所有低分辨率像元，将步骤1)获取的初始融合影像作为迭代初始值，将其与计算得到的幅度参数输入目标函数，通过迭代直至目标函数值达到最小，进而获取中心像元的各类地物最优反射率；
6)根据空间分辨率分类图和获取的各类地物最优反射率重新构建最终融合影像。


2.根据权利要求1所述的可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法，其特征在于，步骤2)中，所述指示函数Ii,j,c的表达式为：



式中，c为地物类型编号。


3.根据权利要求1所述的可消除砖块效应的基于空间混合分解的时空融合方法，其特征在于，步骤2)中，每个中心像元的空间连续性测度Di的计算式为：



式中：Ii,j,c为指示函数，c为地物类型编号，C为地物类别总数，N0为以某一低分辨率像元为中心的窗口内低分辨率像元个数，在UBDF方法中，Ei,c为中心像元第c类地物反射率，Ej,c为邻域像元第...

【专利技术属性】
技术研发人员：王群明，彭凯迪，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31