[发明专利]基于交叉融合的遥感影像时空融合基础图像对的确定方法

摘要

本发明公开了本发明提出了一种基于交叉融合的遥感影像时空融合基础图像对的确定方法，属于数字图像处理领域。该方法在多年尽可能多的潜在输入图像对中，同时考虑了选择基础图像对时的相似性标准和一致性标准，用交叉融合的方式验证了MODIS图像与Landsat图像之间的一致性，确定了最优的输入图像组，得到了更加准确、稳定的融合结果。该方法摆脱了现有技术采用有限输入数据和只考虑相似性准则的局限，为实际应用中时空数据融合提供了一种可操作性强、自动化程度高的方法。

主权项

1.一种基于交叉融合的遥感影像时空融合基础图像对的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.根据MODIS间的相似性准则选择若干基础图像对作为候选图像对：/n量化预测时间点R_p和若干年中第i个给定时间点R_i之间MODIS图像的相似性，计算两幅MODIS图像之间的反射率差值diff(R_{p_i})和线性相关系数cor(R_{p_i})，计算公式如下：/n /n其中R_{p_i}表示预测时间点R_p与第i个给定时间点R_i间的对应关系，n表示在图像中MODIS的像元数目，j表示图像中第j个像元，则R_p(j)表示预测时间点R_p对应的MODIS图像上第j个像元的值，R_i(j)表示给定时间点R_i对应的MODIS图像上第j个像元的值，Var()和Cov()两个函数分别表示方差和协方差的估计，若干年中所有给定时间图像对的总数为m，对于其中第i个图像对(i＝1,…,m)，用以下公式将diff(R_{p_i})和cor(R_{p_i})结合起来计算得到第i个图像对相对于预测时间点R_p的相似性指数SI_i：/n /n当反射率差值越小，相关系数越大时，SI_i值越大，选择SI_i值最大的5个图像对作为候选图像对；/nS2.对候选图像对进行交叉融合处理：/n用相同的表现形式(C_M,F_M)来表示这五个候选图像对，其中C_M为第M个粗图像，F_M为第M个细图像，其中M＝1,2...5；基于5个候选图像对，在它们之间进行交叉融合；选取(C_t,F_t)作为预测验证图像对，使用除(C_t,F_t)以外的4个图像对分别得到t时间点上的融合图像,其中t＝1,2,…,M；对于预测验证图像F_t上的对应像元(x,y)，其对应的反射率值为F_t(x,y)，它对应的基于其余不同图像对应用FSDAF方法得到的预测值分别为FSDAF(F_N(x,y)→F_t(x,y))，其中{N|N∈{1,2,…,5}且N≠t}，最后F_t(x,y)的预测结果由以下公式计算得到：/n /n其中∑_{N∈{1,2,…,5},N≠t}a_Nt＝1.0和0.0≤a_Nt≤1.0 (3)/n上述公式中a_Nt表示利用第N对图像对得到的t时间点上融合结果对应的贡献系数，一共有4个回归系数需要确定，为了估计它们的值，使用以像元(x,y)为中心的5×5局部窗口中所有像元值作为方程的输入用最小二乘法求解，并使其满足以下公式：/n /n四个回归参数值的范围设定在0和1之间，并且它们的和为1，因此，当预测值FSDAF(F_N(x,y)→F_t(x,y)))与真实值相差较大，则上式中预测值的回归参数a_Nt较小，当t分别取值为1,2,3,4,5时，对应的N值范围也会随之变化，估计出以五个候选图像对中第t个候选图像对为目标时交叉融合得到的所有回归参数a_Nt(t＝1,2,…,5；N∈{1,2,…,5}且N≠t)，将每个a_Nt值按矩阵排列表示为:/n /n根据式(3)，上式每一行的和都为1.0，式(5)中每一列的值表示使用其中一个候选图像对生成其他候选图像对的回归参数，即a₁₂,a₁₃,a₁₄,和a₁₅是当使用(C₁,F₁)分别生成(C₂,F₂)、(C₃,F₃)、(C₄,F₄)和(C₅,F₅)中像元(x,y)的系数，使用每一列的平均值来表示每个候选图像对(C_M,F_M)在预测时间R_p上得到的融合结果对最终预测的贡献，表示为：/n /n /n其中FSDAF(F_M(x,y)→F_p(x,y))是基于第M个候选图像对利用FSDAF方法融合得到的预测时间R_p上图像像元(x,y)的预测值。/n