時(shí)空融合技術(shù)在改善水體提取精度中的應(yīng)用

(江西理工大學(xué)建筑與測繪工程學(xué)院 江西 贛州 341000)

時(shí)空自適應(yīng)反射率融合模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,簡稱STARFM)最早是在2006年由Gao等[1]提出，該算法在探討與目標(biāo)像元的空間距離和光譜相似性的同時(shí)，還增加了時(shí)間差異性這一研究內(nèi)容，消除了云陰影并排除了幾何校正誤差和大氣校正誤差，因此該算法得到了廣泛的應(yīng)用[2]。

針對(duì)單一影像的不足，本文以鄱陽湖為研究區(qū)，以Landsat數(shù)據(jù)和MODIS反射率數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)，利用STARFM算法獲得較高時(shí)空分辨率的Landsat影像，然后將Landsat數(shù)據(jù)、MODIS反射率數(shù)據(jù)和融合Landsat數(shù)據(jù)輸入NDWI指數(shù)模型，進(jìn)行不同時(shí)空分辨率尺度的水體信息計(jì)算，并通過對(duì)比分析來驗(yàn)證數(shù)據(jù)尺度對(duì)水體提取精度帶來的影響及融合影像在提高水體提取精度的應(yīng)用潛力。

一、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及預(yù)處理

本文以鄱陽湖區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)，采用兩幅Landsat影像其中一幅為Landsat-5 TM影像，另一幅為Landsat7 ETM SLC-ON衛(wèi)星數(shù)字產(chǎn)品。首先對(duì)兩幅Landsat數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)，再利用ENVI中的FLAASH工具對(duì)輻射定標(biāo)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正，去除氣溶膠散射效應(yīng)，生成反射率數(shù)值影像。

二、方法及實(shí)驗(yàn)

時(shí)空自適應(yīng)反射率融合模型(STARFM)混合了Landsat影像和MODIS影像的地表反射率，通過該模型將MODIS影像的高時(shí)間分辨率和Landsat的中空間分辨率相融合，預(yù)測出一幅雙高融合影像。

圖1 融合影像與真實(shí)影像比較

另外本文采取波段統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)融合影像與真實(shí)影像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)出均值、標(biāo)準(zhǔn)差、絕對(duì)誤差、誤差、相關(guān)系數(shù)這5個(gè)指數(shù)，來對(duì)融合影像的精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，指數(shù)值如表2所示。預(yù)測影像與真實(shí)T2時(shí)期Landsat影像的綠光波段的相關(guān)系數(shù)為0.78，近紅外波段的相關(guān)系數(shù)為0.94，融合影像與T2時(shí)期真實(shí)Landsat影像的相關(guān)性較高。而預(yù)測影像與真實(shí)影像的波段之間存在著的誤差，是由于兩個(gè)方面所造成的：(1)T1時(shí)期Landsat影像的傳感器是Landsat4-5 TM，T2時(shí)期Landsat影像的傳感器是Landsat7 ETM SLC-ON，傳感器不同及成像條件不同；(2)本實(shí)驗(yàn)采用的時(shí)空融合STARFM算法一次只能處理一個(gè)波段，即只能對(duì)影像的單個(gè)波段分別進(jìn)行處理，所獲得信息不足，對(duì)地物空間變化的預(yù)測能力不足。

表2 統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

三、總結(jié)

本文以鄱陽湖為研究區(qū)域，首先利用STARFM模型對(duì)Landsat影像和MODIS影像進(jìn)行融合處理，得到了30m分辨率且具有MODIS影像時(shí)間分辨率的Landsat融合影像，然后對(duì)融合影像進(jìn)行相關(guān)性分析，再將Landsat數(shù)據(jù)、MODIS反射率數(shù)據(jù)和融合Landsat數(shù)據(jù)輸入NDWI指數(shù)模型，進(jìn)行多種尺度數(shù)據(jù)的水體信息計(jì)算，并進(jìn)行對(duì)比分析，得出融合影像可用于水體提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該融合算法適用于在同一個(gè)時(shí)期(汛期或枯水期)的影像融合，可有效解決洪水監(jiān)測中數(shù)據(jù)缺失與不足的問題。