[发明专利]一种任意传感器数量的时空定量遥感融合方法有效

专利信息
申请号: 201210551277.4 申请日: 2012-12-18
公开(公告)号: CN103034988A 公开(公告)日: 2013-04-10
发明(设计)人: 沈焕锋;吴鹏海;艾廷华 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 严彦
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明提出一种任意传感器数量的时空定量遥感融合方法,该方法通过融合任意数量传感器的定量遥感产品生成同时具有这些传感器中最高时空分辨率的定量遥感产品。首先对定量产品进行必要的预处理;其次,对不同传感器定量产品的尺度差异不确定性进行精确表达,并结合M估计理论提高类内拟合精度,从而准确表达光谱尺度差异;再次,以最高空间分辨率产品逐个像元为中心开窗,在窗口内筛选相似像元,并结合光谱尺度差异等权重因子,构造时空融合模型;最后,利用变分框架求解。本发明充分利用不同传感器间的时空互补信息和尺度过渡效应,并顾及地物类型等较正确描述尺度差异,使得融合结果更接近真实的定量产品。且不需要任何辅助数据,易于实现。
搜索关键词: 一种 任意 传感器 数量 时空 定量 遥感 融合 方法
【主权项】:
1.一种任意传感器数量的时空定量遥感融合方法,其特征在于:设有n个传感器的定量遥感产品S1、S2……Sn进行融合,从S1到Sn空间分辨率依次降低,时间分辨率依次升高,进一步假设在时间序列t0、t1…tt-1、tt上能获取至少1景S1,能获取t+1景Sn,能获取数量依次增加的中间分辨率的定量遥感产品Sp,p=2,3,…,n-1,S1、S2……Sn至少有一个重返时间在t0,实现融合包括以下步骤,步骤1、对定量遥感产品S1、S2……Sn进行预处理;步骤2、结合对定量遥感产品S1进行的分类,进行尺度辐射差异不确定性描述,构造辐射尺度差异函数如下,Fijpc=|apc×Spc(xi,yj,t0)+bpc-S1c(xi,yj,t0)|其中,观测时间为t0,(xi,yj)为像元位置,S1c(xi,yj,t0)为定量遥感产品S1第c类的量化值,Spc(xi,yj,t0)为定量遥感产品SP对应定量遥感产品S1第c类的量化值,apc和bpc为第c类辐射关联系数,Fijpc表示尺度辐射差异不确定性,p=2,3,…,n-1;步骤3、构建遥感定量产品时空融合模型,包括在定量遥感产品S1上逐个以像元为中心像元开一个窗口,设窗口大小为w×w,对每一窗口执行以下子步骤,步骤3.1、在窗口内筛选满足以下公式的领域像元作为相似像元,|S1(xi,yj)-S1(xw/2,yw/2)|d×2s1(xw/2,yw/2)]]>其中S1(xi,yi)为定量遥感产品S1上窗口内邻域像元,S1(xw/2,yw/2)为定量遥感产品S1上窗口内中心像元,d为常量;步骤3.2、对窗口内相似像元赋权,计算窗口内相似像元S1(xi,yj)到中心像元S1(xw/2,yw/2)的距离Dij如下,Dij=1+(xw/2-xi)2+(yw/2-yj)2/(w/2)]]>根据步骤2所得辐射尺度差异函数,构成第c类权重函数Eijc如下,Eijc=Σp=2nln(Fijpc×A+1)×Dij]]>其中,A为常量;归一化得到第c类权重函数如下,Wijc=(1/Eijc/Σi=1wΣj=1w(1/Eijc))]]>步骤3.3、得到计算融合后的定量遥感产品的遥感时空融合模型,设预测时间为tt,在时间序列t0、t1…tt-1、tt上,由定量遥感产品S1上窗口内相似像元及其权重函数加权计算窗口内中心像元的量化值的遥感时空融合模型如下,S1(xw/2,yw/2,tt)=Σi=1wΣj=1wwijc×S1(xi,yj,t0)+S2(xi,yj,t1)-S2(xi,yj,t0)+...+SV(xi,yj,tT)-SV(xi,yj,tT-1)...+Sn(xi,yj,tt)-Sn(xi,yj,tt-1)]]>其中,S1(xw/2,yw/2,tt)为融合的高时空分辨率的定量遥感产品,具有定量遥感产品Sn的时间分辨率和定量遥感产品S1的空间分辨率;SV(xi,yj,tT)表示定量遥感产品SV在观测时间tT的量化值,V的取值为1,2…n,T的取值由SV的时间分辨率决定;步骤4、求解融合影像,包括根据步骤3的遥感时空融合模型,得到变分求解框架的融合模型如下,E(Ztt)=||Lf(S1,t0,S2,t0,S2,t1,...,SV,tT-1,SV,tT,...,Sn,tt-1,Sn,tt)-Ztt||2+λ×Lr(Ztt),]]>其中,Lf(S1,t0,S2,t0,S2,t1,...,SV,tT-1,SV,tT,...,Sn,tt-1,Sn,tt)-Ztt]]>为数据保真项,S1,t0,S2,t0,]]>S2,t1...SV,tT-1,SV,tT...,Sn,tt-1,Sn,tt]]>分别表示各个传感器在其重返周期上的定量产品,Lf(S1,t0,S2,t0,S2,t1,...,SV,tT-1,SV,tT,...,Sn,tt-1,Sn,tt)]]>为第三阶段求得的融合结果,为空间约束项,λ为正则化参数,为所求的变分求解融合结果;在变分融合模型中利用数据保真项和空间约束项,采用最速下降法求解融合影像,得到具有n个传感器中最高的时间分辨率和最高的空间分辨率的定量遥感产品。
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