基于Landsat 8遥感影像融合方法和评价

刘甲 李卫东 段金龙

摘 要：不同卫星所拍摄的遥感影像对融合算法具有不同的适应性，人们需要根据不同的需求选择不同的融合算法。本文以Landsat 8遥感影像为研究对象，进行全色影像和多光谱影像的融合，同时选择4种影像融合算法，对校正后的Landsat 8多光谱影像和全色影像进行融合处理，并对融合后结果进行定性和定量评价。试验结果表明，Brovey融合算法均值最大为168.266 737，融合效果相对较差;PC融合算法的均值最小为161.863 477，影像光谱保真度最好;HSV融合算法信息熵和平均梯度依次为5.286 542、18.826 124，其表达空间细节的能力最佳，但其光谱保真度较差;NNDiffuse融合算法各项评价指标综合效果最好。

关键词：Landsat 8;影像融合;效果评价

Abstract： The remote sensing images taken by different satellites have different adaptability to the fusion algorithm， people need to select different fusion algorithms according to different needs. Taking Landsat 8 remote sensing image as the research object， this paper carried out the fusion of panchromatic image and multispectral image， and choosed 4 image fusion algorithms to fuse the corrected Landsat 8 multispectral image and panchromatic image， and qualitatively and quantitatively evaluated the results after fusion. The experimental results show that average value of Brovey fusion algorithm is 168.266 737， and the fusion effect is relatively poor; the minimum value of the PC fusion algorithm is 161.863 477， and the image spectral fidelity is the best; the information entropy and average gradient of the HSV fusion algorithm are 5.286 542 and 18.826 124 in order， its ability to express spatial details is the best， but its spectral fidelity is poor; the comprehensive effect of various evaluation indexes of NNDiffuse fusion algorithm is the best.

Keywords： Landsat 8;image fusion; effect evaluation

影像融合是指通过不同的融合算法对某一地区的多源影像数据进行处理，在保留多光谱信息的同时提高影像的空间分辨率。融合后的影像比源影像有更好的目视效果[1]。

国内外针对多源影像数据以及不同的融合算法进行了大量研究，代表性的算法有Brovey、PC、HSV等，并依据均值、标准差、信息熵和平均梯度等评价指标进行评价。本文选取Landsat 8影像数据（2018年4月8日郑州某地区Landsat 8 OLI影像，利用ENVI5.3软件对影像进行裁剪、辐射定标和大气校正等预处理）进行融合，采用Brovey、PC、HSV、NNDiffuse 4种算法，从定性和定量这两个方面对融合效果进行评价，以期更好地获取城市绿地分布的空间信息，为城市生態评价和景观生态建设提供必要的基础数据。

1 融合算法

本文采用Brovey、PC、HSV、NNDiffuse 融合算法，其原理简单介绍如下。

1.1 Brovey融合算法