[发明专利]一种任意传感器数量的时空定量遥感融合方法

权利要求书

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……S_n进行融合，从S₁到S_n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…t_t-1、t_t上能获取至少1景S₁，能获取t+1景S_n，能获取数量依次增加的中间分辨率的定量遥感产品S_p，p=2,3,…,n-1，S₁、S₂……S_n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……S_n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，

F_ijpc=|a_pc×S_pc(x_i,y_j,t₀)+b_pc-S_1c(x_i,y_j,t₀)|

其中，观测时间为t₀，(x_i,y_j)为像元位置，S_1c(x_i,y_j,t₀)为定量遥感产品S₁第c类的量化值，S_pc(x_i,y_j,t₀)为定量遥感产品S_P对应定量遥感产品S₁第c类的量化值，a_pc和b_pc为第c类辐射关联系数，F_ijpc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(x_i,y_i)为定量遥感产品S₁上窗口内邻域像元，S₁(x_w/2,y_w/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(x_i,y_j)到中心像元S₁(x_w/2,y_w/2)的距离D_ij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E_ijc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t_t，在时间序列t₀、t₁…t_t-1、t_t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(x_w/2,y_w/2,t_t)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S_n的时间分辨率和定量遥感产品S₁的空间分辨率；S_V(x_i,y_j,t_T)表示定量遥感产品S_V在观测时间t_T的量化值，V的取值为1,2…n，T的取值由S_V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。

2.如权利要求1所述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：空间约束先验采用高斯马尔科夫先验。