【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感影像融合，更具体地，涉及一种遥感影像融合方法、系统及可读存储介质。
技术介绍
1、对于真彩色影像植被增强技术的评价主要有目视评价和定量评价。原始的遥感真彩色影像虽然在水体、裸露陆地等地物上与地面地物色彩一致，但在植被区域色彩暗淡、层次不清。一般真彩色影像需要通过对植被的增强获得在上述类地物均与地面色彩一致的真彩色影像。即植被以绿色为基调，不同类别、不同覆盖度的植被呈现深浅不一、浓淡各异的各种绿色；水体以蓝色为基调，除开因水面植被覆盖、高浓度含沙、高污染等组分不同呈现绿、黄、黑等外，主体为深浅不一、浓淡各异的各种蓝色；其它如岩石、裸露土壤、道路、居民地等裸露陆地则与其地面丰富的色彩一致，呈现灰、黑、白、赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫等五颜六色。目视选取典型水域、裸露陆地、植被等地物类别，定性比较原始真彩色影像同增强的真彩色影像的色彩变化，可以目视评价真彩色影像植被增强的效果。
2、定量评价在一定程度上是目视评价的指标的定量化。对于真彩色影像植被特征增强而言，既要改善真彩色影像植被的色彩，也要保障增强后的真彩色影像的层次、细节等的丰富度和清晰度。总体上可以从两个方面对重构影像进行定量评价：
3、其一为植被色彩增强效果的定量描述与比较。在rgb、cmyk、ihs、cielab等描述色彩空间的模型中，一般认为rgb三原色色彩模型适合于计算机等屏幕显示，cmyk等印刷模型适用于彩色图像打印输出，而ihs、cielab等色彩空间模型色彩描述方面符合人眼视觉感知模式。基于这种认识，一般在定量评价真彩色影像
4、其二，增强后的真彩色图像的质量指标统计与比较。一般来说图像处理的质量可以从三个方面进行评价：第一,增强后图像整体及植被区域的信息丰富程度，可用熵、联合熵度量；第二，增强后图像整体及植被区域的色彩丰富、明亮程度，可用波段统计特征——最大值、最小值、均值、方差及波段之间的相关性指标——相关系数、协方差等衡量；第三，增强后图像整体及植被区域的层次(边缘)、细节(纹理)和影像的清晰程度，可以用梯度、平均梯度等衡量。比较增强前后图像整体及植被区域各指标的差异，就能对光谱(灰度、色调)信息、边缘(层次、差异)信息、纹理(细节)信息的变化方向进行分析。
5、随着多平台、多传感器、多天候、多时相、多分辨率遥感技术的发展，具有不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的影像日益丰富。近二十多年来，遥感影像时空融合作为遥感图像处理的新方向，各种融合技术飞速发展，取得了系列新成果。但针对多光谱图像谱间融合的研究很少，主要集中在真彩色影像模拟或植被增强处理中。
6、随着遥感应用在各行各业的普及应用，可见光多光谱卫星遥感真彩色影像具有所见即所得的优良特性，成为应用最广泛的遥感影像图种之一。但存在植被色彩不自然不真实等固有缺陷，制约了其应用成效。如何有效增强可见光卫星遥感真彩色影像的植被特征是可见光卫星遥感真彩色图像处理的重点和难点。相关研究人员为此做了卓有成效的探索，为进一步解决相关问题奠定了理论和技术基础。
7、陈春等基于卫星遥感初级产品，对遥感数据进行瑞利散射纠正后使色彩信号图像接近于地面真彩色影像(陈春等，遥感信源色彩信号的提取与复现测绘科学，2006年1月，第31卷第1期；韩秀珍等，风云三号d星真彩色影像合成方法研究及应用，海洋气象学报，2019年5月，第39卷第2期)。游晶等利用白平衡法和基于色度学的色彩纠正改善真彩色影像的植被特征，获得了更为真实的真彩色图像(游晶等，一种处理彩色多光谱图像的白平衡法，大气与环境光学学报，2012年7月第7卷第4期；黄红莲等，基于人工靶标的多光谱遥感图像真彩色合成，2016年11月，第45卷第11期)。
8、樊旭艳等基于遥感影像二级处理后的产品，通过绿色波段增强处理获得相对较好的真彩色影像。早期主要多采用绿色波段与近红外波段整体加权组合运算方案获得新的绿波段(樊旭艳等，基于主成分分析的遥感图像模拟真彩色融合法，测绘科学技术学报，2006年8月，第23卷第4期；王海燕等，alos自然色影像变换及融合方法探讨，测绘技术装备，2012年第14卷第1期；史园莉等，高分二号卫星遥感影像制图适用性分析，测绘通报，2017年第12期)；后来逐步发展为以归一化植被指数作为分类函数对影像植被像元进行分类加权处理得到新的绿波段(张伟等，基于植被指数的多光谱影像真彩色合成方法，测绘与空间地理信息，2010年12月33卷第6期)；最近发展为利用归一化的植被指数分段对绿波段与近红外波段进行contourlet融合，得到新的绿波段图像(丁慧梅，利用近红外提高多光谱遥感图像颜色自然性研究，硕士论文，2016年)。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种遥感影像融合方法、系统和可读存储介质
2、本专利技术第一方面提供了一种遥感影像融合方法，所述方法包括以下步骤：
3、输入具有近红外波段、红波段、绿波段、蓝波段的卫星遥感影像；
4、计算遥感影像融合的特征比值指数；
5、确定特征比值指数的特征阈值；
6、根据特征比值指数的特征阈值，构建特征比值指数原空间平滑约束函数；
7、根据特征比值指数原空间平滑约束函数，构建特征比值指数变换空间的归一化指数对称曲线；
8、确定植被特征增强的特征增量系数和增强系数函数；
9、根据增强系数函数对真彩色影像的红波段、绿波段植被特征进行增强；
10、用增强后的绿波段、增强后的红波段、蓝波段三个波段对应彩色影像的红、绿、蓝通道合成彩色影像，并存储增强后的真彩色影像。
11、优选地，所述计算遥感影像融合的特征比值指数，具体为：
12、设bi为遥感影像真彩色波段中的一个波段，参与融合的波段为近红外nir及m个真彩色波段；融合后的波段成果数量为m个，记融合后的成果为b'i。
13、对于准brovey融合，融合结果记为：
14、
15、其中m＝1,2,3，i＝1,…,m，j＝1,…,m，bi、bi为参与融合的真彩色波段，nir为近红外波段；
16、对于schmidt-gram、pca融合、wavelet融合，融合结果记为：
17、b′i＝fusion(nir,b1,…,bm)
18、其中m＝1,2,3，i＝1,…,m，b1,,…,bm为参与融合的真彩色波段；fusion为gs(gram-schmidt)、pca融合或wl(wavelet)融合方法；
19、遥感影像融合的特征比值指数为：
20、
21、其中n＝1,…,m。
22、优选地，所述确定特征比值指数的特征阈值，具体为：
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1.一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述计算遥感影像融合的特征比值指数，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述确定特征比值指数的特征阈值，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述构建特征比值指数原空间平滑约束函数，具体为：
5.根据权利要求3所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述构建特征比值指数变换空间的归一化指数对称曲线，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述确定植被特征增强的特征增量系数和增强系数函数，具体为：
7.根据权利要求6所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述对真彩色影像的红波段植被特征进行增强，增强方案为：
8.根据权利要求7所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述对真彩色影像的绿波段植被特征进行增强，增强方案为：
9.一种遥感影像融合系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括遥感影像融合方法程序，所述遥感影像融合方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的一种遥感影像融合方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述计算遥感影像融合的特征比值指数，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述确定特征比值指数的特征阈值，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述构建特征比值指数原空间平滑约束函数，具体为：
5.根据权利要求3所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述构建特征比值指数变换空间的归一化指数对称曲线，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种遥感影像融合方法，其特征在于，所述确定植被特征增强的特征增量系数和增强系数函数，具体为：
【专利技术属性】
技术研发人员：刘超群，余顺超，陈黎，赵敏，高俊，何秋银，刘淑冰，
申请(专利权)人：珠江水利委员会珠江水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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