發(fā)布時(shí)間：2021-06-06 21:32

　　遙感時(shí)空信息融合需要其他時(shí)相的數(shù)據(jù)作為輔助,而現(xiàn)有的時(shí)空融合應(yīng)用往往隨機(jī)選用單時(shí)相或雙時(shí)相輔助數(shù)據(jù),從而導(dǎo)致融合結(jié)果并非最佳。單/雙時(shí)相輔助數(shù)據(jù)中,哪種能獲得更優(yōu)的融合結(jié)果?如何選用單/雙時(shí)相輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳融合?這是目前研究中尚未探究的問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題,該文對(duì)單/雙時(shí)相輔助數(shù)據(jù)的融合結(jié)果進(jìn)行了系統(tǒng)比較,總結(jié)了單/雙時(shí)相輔助數(shù)據(jù)在不同時(shí)相變化特征下的適用規(guī)律。結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)存在多個(gè)可供選擇的輔助時(shí)相時(shí),若預(yù)測(cè)時(shí)段內(nèi)時(shí)相變化幅度基本均等,應(yīng)優(yōu)先選用雙時(shí)相輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行融合;若時(shí)相變化幅度明顯不等,應(yīng)優(yōu)先選用差異較小的單時(shí)相輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。此外,為深入揭示時(shí)相差異與最優(yōu)輔助時(shí)相的關(guān)系,該文對(duì)其進(jìn)行了量化研究,提出了一種用于選取最優(yōu)輔助時(shí)相的經(jīng)驗(yàn)性方法。 

【文章來(lái)源】：地理與地理信息科學(xué). 2017,33(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１單／雙時(shí)相輔助融合的含義Ｆｉｇ．１Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｍｏｎｏ－ａｎｄｂｉ－ｔｅｍｐｏｒａｌａｕｘｉｌｉａｒｙｆｕｓｉｏｎ

ΔＲ２＝Ｒ２ｂ－ｍａｘ（Ｒ２ｍ１，Ｒ２ｍ２）（１５）式中：Ｒ２ｂ為雙時(shí)相輔助融合影像與觀測(cè)影像的判定系數(shù)；Ｒ２ｍ為單時(shí)相輔助融合影像與觀測(cè)影像的判定系數(shù)。若ΔＲ２＞０，則雙時(shí)相輔助融合精度更高；若ΔＲ２＜０，則單時(shí)相輔助融合精度更高。以時(shí)相差異比ＲＴＣ為橫坐標(biāo)，最優(yōu)輔助時(shí)相ΔＲ２為縱坐標(biāo)，對(duì)上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果繪制散點(diǎn)圖，可直觀表示時(shí)相差異與最優(yōu)輔助時(shí)相的關(guān)系。３實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析（１）鄰近時(shí)間序列融合實(shí)驗(yàn)。１）圖３展示了其中１組實(shí)驗(yàn)的觀測(cè)影像和融合影像（因影像覆蓋范圍過(guò)大，僅截取部分區(qū)域進(jìn)行展示），該組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)相為ｔ１１，輔助時(shí)相為ｔ１０和ｔ１２。其中，圖３ａ－圖３ｆ為觀測(cè)數(shù)據(jù)，圖３ｇ－圖３ｌ為融合數(shù)據(jù)，編號(hào)為選用的輔助時(shí)相編號(hào)（圖３ｉ和圖３ｌ為雙時(shí)相輔助融合結(jié)果，“ｔ１０和ｔ１２”表示該融合結(jié)果以ｔ１０和ｔ１２為輔助時(shí)相）。目視比較觀測(cè)影像圖３ｂ和融合結(jié)果圖３ｇ－圖３ｌ可發(fā)現(xiàn)，６景融合影像均能基本捕捉到地表反射率變化信息，融合影像差異較小，說(shuō)明當(dāng)兩個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)段的時(shí)相變化都較小時(shí)，單時(shí)相和雙時(shí)相輔助數(shù)據(jù)的融合結(jié)果無(wú)明顯差異。２）ＳＴＡＲＦＭ和ＳＴＮＬＦＦＭ的單／雙時(shí)相輔助融合結(jié)果定量評(píng)價(jià)如圖４所示，Ｒ２和ＲＭＳＥ的評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致。結(jié)果表明，當(dāng)預(yù)測(cè)時(shí)段時(shí)相差異較小時(shí)，對(duì)于ＳＴＡＲＦＭ，單／雙時(shí)相輔助數(shù)據(jù)的融合精度未出現(xiàn)明顯的分異規(guī)律，多數(shù)情況下，雙時(shí)相輔助融合由于結(jié)合了兩組輔助數(shù)據(jù)的時(shí)相信息，有利于提高相似像元篩選的準(zhǔn)確性，進(jìn)而使其融合精度

ｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ（Ｒ／Ｇ／Ｂ：ＳＷＩＲ１／ＮＩＲ／Ｒｅｄ）上述結(jié)果說(shuō)明，當(dāng)某一觀測(cè)時(shí)段時(shí)相差異明顯小于另一時(shí)段時(shí)，僅以差異較小的時(shí)相為輔助的單時(shí)相輔助融合結(jié)果是最佳的。此外，ＳＴＮＬＦＦＭ在進(jìn)行雙時(shí)相輔助融合時(shí)，能夠有效消除過(guò)大的時(shí)相差異導(dǎo)致的精度降低問(wèn)題，這是由于該模型構(gòu)造權(quán)重函數(shù)時(shí)，顧及影像間的時(shí)相差異，針對(duì)窗口塊引入整體權(quán)重，避免對(duì)差異過(guò)大的時(shí)相賦予較高權(quán)重，從而提升了雙時(shí)相輔助融合的精度。（３）時(shí)間序列雙邊增長(zhǎng)融合實(shí)驗(yàn)。１）圖７展示了其中１組實(shí)驗(yàn)的觀測(cè)影像（圖７ａ－圖７ｆ）和融合影像（圖７ｇ－圖７ｌ）。該組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)相為ｔ７，輔助時(shí)圖６融合結(jié)果定量評(píng)價(jià)Ｆｉｇ．６Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｆｕｓｉｏｎｉｍａｇｅｓ相為ｔ２和ｔ１２。目視比較觀測(cè)影像圖７ｂ和融合結(jié)果圖７ｇ－圖７ｌ，所有融合結(jié)果均存在一定程度的光譜畸變。２）ＳＴＡＲＦＭ和ＳＴＮＬＦＦＭ的單／雙時(shí)相輔助融合結(jié)果定量評(píng)價(jià)如圖８所示。ＲＭＳＥ和Ｒ２均顯示，對(duì)于兩種模型，雙時(shí)相輔助融合精度略高于圖７觀測(cè)數(shù)據(jù)及其融合數(shù)據(jù)（Ｒ／Ｇ／Ｂ：ＳＷＩＲ１／ＮＩＲ／Ｒｅｄ）Ｆｉｇ．７Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｉｍａｇｅｓａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ（Ｒ／Ｇ／Ｂ：ＳＷＩＲ１／ＮＩＲ／Ｒｅｄ）頁(yè)１３第第５期吳金橄，程青，李慧芳，等：遙感時(shí)空融合中單／雙時(shí)相輔助數(shù)據(jù)的適用性分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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