高分辨率谷歌地球遥感数据与Landsat 8 OLI影像的融合方法研究

杨栋 李彦甫 李洪伟 段磊 刘勇

摘要 探讨高分辨率谷歌地球遥感数据与Landsat 8 OLI数据的融合方法，分别使用Bovey变换、GramSchmidt变换和主成分变换方法得到相对理想的融合结果。通过评价表明，后两种方法可以得到更好的结果，并满足大比例尺制图的需求。

关键词 谷歌地球（Google Earth）；Landsat 8 OLI；影像融合

中图分类号 S126 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2014）31-11191-02

Study on the Method of Merging High Resolution Google Earth Remote Sensing Data with Landsat 8 OLI Images

YANG Dong， LI Yanfu， LI Hongwei， LIU Yong* et al

（College of Earth and Environmental Sciences， Lanzhou University， Lanzhou， Gansu 730000）

Abstract The method of merging high resolution Google Earth remote sensing data with Landsat 8 OLI data was discussed， and acceptable results were obtained by the method of Brovey Transform， GramSchmidt Transform and Principle Component Transform. It is shown by evaluation that the results of the latter two methods are better and could meet the requirements of large scale cartography.

Key words Google Earth； Landsat 8 OLI； Image fusion

谷歌地球（Google Earth）作为一种易学易用的地理信息应用平台已经得到广泛使用，特别是其中包含的亚米级QuickBird、WorldViewII以及航摄影像，更是一种难得的遥感数据资源。从谷歌地球可获取免费的高分辨率影像数据源，可以提供不同分辨率的影像，分辨率最高可达0.15 m。然而这些数据经过处理已经明显失去光谱和色彩信息，难以满足遥感制图需求。因此，结合中分辨率、多光谱数据与谷歌地球高分辨率影像这两方面的优势，从而产生色彩信息丰富并达到高空间分辨率的融合影像，对于满足低成本、大比例尺制图需求就具有十分重要的意义。目前的融合算法中全色和多光谱数据之间的空间分辨率差异在1∶2～1∶4。而当影像的空间分辨率差异超过一定的阈值后，融合结果会表现出明显的马赛克现象。特别是在影像的色彩和纹理变化极其复杂的区域，邻域像元间DN值对比太大，导致融合结果不理想。

对于分辨率差异较大的影像融合问题，Shevyrnogov等对NOAA AVHRR从1 000 m重采样到100 m计算NDVI，然后和MSS的第一主分量进行融合，得到了比较理想的结果^[1]。Mularz等先采用濾波方法对低分辨率的Landsat TM影像进行平滑，然后与高分辨率航空像片进行融合，有效消除了分辨率差异导致的马赛克效应^[2]。……