QuickBird全色与多光谱影像融合方法比较研究
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快鸟卫星QuickBird卫星影像数据介绍
北京揽宇方圆信息技术有限公司
QuickBird
所属国家：美国
发射时间：2009年
轨道高度：770公里
重访周期：1.1天
拍摄幅宽16.5*16.5km/景成图比例：约1:2000
运行现状：停止服役
QuickBird（快鸟）卫星是美国数字全球公司所拥有的商用高分辨率光学卫星，由Ball 航天技术公司、柯达公司和空间公司联合研制，2001年10月18日由波音公司的德尔他-2火箭在加利福尼亚范登堡空军机地发射升空，于同年12月份开始接收卫星影像。
2000年12月，数字全球公司得到了美国国家大气和海洋管理局的许可，发射和运营0.5m分辨率的遥感卫星系统。
该公司立刻修改了QuickBird卫星的原设计，降低了轨道高度，从而把卫星的全色图像分辨率从1m提高到0.61m，多光谱图像分辨率从4m提高到
2.5m。
QuickBird卫星系统每年能采集7000万平方公里的卫星影像数据，存档数据以史无前例的速度在递增。
在中国境内每天至少有2至3个过境轨道。
QuickBird卫星提供全色、多光谱数据，三波段融合彩色数据、全色及多光谱捆绑数据、四波段融合彩色数据。
全色样图多光谱样图
埃及金字塔
北京揽宇方圆信息技术有限公司。
Quickbird影像3种常用融合方法和评价
（ ｏ ｅ ｅ ｆ ｏ ｕａｉｎＲｅｏ ｒｅａ ｄＥ ｖｒｎ ｎ Ｓ ａ ｄ ｎ ｒ ｌ ｉｅｓｙ，ｉａ ｈ ｎ ｏ ｇ２ ０ １ Ｃ ｌ ｇ Ｐ ｐ ｌｔ ｓｕｃ ｎ ｎ ｉ ｍｅ ｔｆ ｈ ｎ ｏ ｇＮｏｍａ ｖ ｒｉ Ｊｎ ｎＳ ａ ｄ ｎ ５ ０ ４） ｌ ｏ ｏ ｏ ｏ Ｕｎ ｔ
ｍｅｈ ｄｓｗｉｈｔ ｅｈ ｌ ｆＥＮＶＩｔｏｓ Ｔｈ ｅ ｕｔ ｕｇ ｅ ｔｄｔ ａ Ｖ ｎ ｏ ｅ ｈ ｗｅ ｂ ｔｅ ｉｕａ ｆ ｃ ｈ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅＤｏ ｏ ｌ． ｅｒ ｓ ｌｓｓ ｇ ｓｅ ｈ ｔＨＳ ａ ｄ Ｂｒｖ ｙｓ ｏ ｄ ｅｔｒｖ ｓ ｌ ｅｆ ｔ ａ ＰＣＡ ｒ ｎ ｆｒ ｔｏ ．Ａｓｆ ｒａ ｌｔ ｅ ｔｎ ｔａ ｓｏ ｍｅｈ ｄ ｍ ｏ ｂｉ ｙ ｉ ｏ ｅ ｉ ｐ ｃｒ ｍ ，ＨＳ ａ ｄ Ｂｒ ｖ ｙｗｅｅｉ ｈ ａ ｕ ｌｙ ｂ ｔｅ ａ ｆｋｅ ｐｎｇｓ ｅ ｔｕ Ｖ ｏ ｅ ｒ ｎｔ ｅ ｓｍｅ ｑ ａｉ ｅｔｒｔ ｎ ＰＣＡ ， ｄ ｏ ｅ ｓｓ ｐ ｒｏ ｎ ｄ ｆ ｃｉｎ ｎ ｔ ｈ ｎ ａ Ｂｒｖ ｙ ｗａ ｕ ｅ ｉｒｉ ｅ ｅ ｔ ．Ｔｈ ｉｐ ｒｉｎ ｄ ｖａｉｎ ｏ ｌ ｏ ｅｄ ｓ ｅ ｓｏ ｅ ｉｔｏ ｆ
１ 图 像 融 合 数 据 与 方 法
研 究利 用快 鸟 影像 的 ２４ ．４ｍ分 辨 率 的 ４ ２ １波段 数据 、、
现代 农业 科技
２１ 第 ｌ ０ ２年 ４期
资源 与环境 科学
Ｑｕｃ ｂｒ ｉ ｉｄ影像 ３种常用融合方法和评价 ｋ
丁庆 福 徐跃通 刘 匡 张 芬
（ 山东师范 大学人 口资源与环境学院 ， 山东济南 ２ ０ １ ） ５ ０ ４
摘要 利 用 Ｑ ｉ ｂｒ ｕｃ ｉ ｋ ｄ多光谱 影 像和 全 色波段 影 像 ， 借助 Ｅ Ｖ 遥 感 图像 处理 软件 ， 主观 角度 和 定量 的 方法 分析 该影 像 ３种 融合 方 Ｎ Ｉ 从 法的优 缺 点 。 结果 表 明 ： Ｓ Ｈ Ｖ和 Ｂ ｏｅ ｒｖｙ变化 的视 觉效 果优 于 Ｐ Ａ 变换 ； Ｓ 与 Ｂ ｏｅ Ｃ ＨＶ ｒ ｙ变换 结果 光谱 保 持 能 力类似 ， Ｃ ｖ Ｐ Ａ融 合 的 图像灰 度
ｍｅｈ ｄｓｗｉｈｔ ｅｈ ｌ ｆＥＮＶＩｔｏｓ Ｔｈ ｅ ｕｔ ｕｇ ｅ ｔｄｔ ａ Ｖ ｎ ｏ ｅ ｈ ｗｅ ｂ ｔｅ ｉｕａ ｆ ｃ ｈ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅＤｏ ｏ ｌ． ｅｒ ｓ ｌｓｓ ｇ ｓｅ ｈ ｔＨＳ ａ ｄ Ｂｒｖ ｙｓ ｏ ｄ ｅｔｒｖ ｓ ｌ ｅｆ ｔ ａ ＰＣＡ ｒ ｎ ｆｒ ｔｏ ．Ａｓｆ ｒａ ｌｔ ｅ ｔｎ ｔａ ｓｏ ｍｅｈ ｄ ｍ ｏ ｂｉ ｙ ｉ ｏ ｅ ｉ ｐ ｃｒ ｍ ，ＨＳ ａ ｄ Ｂｒ ｖ ｙｗｅｅｉ ｈ ａ ｕ ｌｙ ｂ ｔｅ ａ ｆｋｅ ｐｎｇｓ ｅ ｔｕ Ｖ ｏ ｅ ｒ ｎｔ ｅ ｓｍｅ ｑ ａｉ ｅｔｒｔ ｎ ＰＣＡ ， ｄ ｏ ｅ ｓｓ ｐ ｒｏ ｎ ｄ ｆ ｃｉｎ ｎ ｔ ｈ ｎ ａ Ｂｒｖ ｙ ｗａ ｕ ｅ ｉｒｉ ｅ ｅ ｔ ．Ｔｈ ｉｐ ｒｉｎ ｄ ｖａｉｎ ｏ ｌ ｏ ｅｄ ｓ ｅ ｓｏ ｅ ｉｔｏ ｆ
１ 图 像 融 合 数 据 与 方 法
研 究利 用快 鸟 影像 的 ２４ ．４ｍ分 辨 率 的 ４ ２ １波段 数据 、、
现代 农业 科技
２１ 第 ｌ ０ ２年 ４期
资源 与环境 科学
Ｑｕｃ ｂｒ ｉ ｉｄ影像 ３种常用融合方法和评价 ｋ
丁庆 福 徐跃通 刘 匡 张 芬
（ 山东师范 大学人 口资源与环境学院 ， 山东济南 ２ ０ １ ） ５ ０ ４
摘要 利 用 Ｑ ｉ ｂｒ ｕｃ ｉ ｋ ｄ多光谱 影 像和 全 色波段 影 像 ， 借助 Ｅ Ｖ 遥 感 图像 处理 软件 ， 主观 角度 和 定量 的 方法 分析 该影 像 ３种 融合 方 Ｎ Ｉ 从 法的优 缺 点 。 结果 表 明 ： Ｓ Ｈ Ｖ和 Ｂ ｏｅ ｒｖｙ变化 的视 觉效 果优 于 Ｐ Ａ 变换 ； Ｓ 与 Ｂ ｏｅ Ｃ ＨＶ ｒ ｙ变换 结果 光谱 保 持 能 力类似 ， Ｃ ｖ Ｐ Ａ融 合 的 图像灰 度
worldview、quickbird卫星影像数据的处理流程
山地、高山地（像素）
1.0
2.0
4 融合
多源数据的融合依据提取区情况不同、数据源的不同类型，其融合方法也不
同。但总体上分为以下几个步骤：融合前影像处理、融合单元的选择、最佳融合算
法的选取及实现以及融合后的处理和效果检查。其技术路线图 1-3 所示。
融
融
融
融
效
合
合
合V
合
果
前
单
方
后
检
处
元
法
处
查
理
选
选
图1-3 数据融合技术路线
镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准误差。 镶嵌影像应保证色调均匀、反差适中，镶嵌区应保证有 10-15 个像素的重叠带。
6.1 镶嵌原则 1、镶嵌原则上只针对采样间隔相同影像，制作县级辖区该采样间隔 IMG 文件。 采样间隔不同的影像，原则上相互之间不进行镶嵌，制作县级辖区各自独立的 IMG 文件。需在相邻数据重叠区域进行如下处理：首先，在相邻数据重叠区勾绘镶嵌 线，镶嵌线勾绘尽量靠近采样间隔较小影像的外边缘，以保证其数据使用率最大 化。然后对镶嵌线两侧影像进行裁切，裁掉重叠区域影像，为避免因坐标系转换导 致接边处出现漏缝，对于采样间隔小的影像严格沿镶嵌线裁切，采样间隔大的影像 应适当外扩一定范围，原则上不超过 10 个像素进行裁切。 2、镶嵌前进行重叠检查。景与景间重叠限差应符合要求。重叠误差超限时应立 即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。 3、镶嵌时应尽可能保留分辨率高、时相新、云雾量少、质量好的影像。 4、选取镶嵌线对 DOM 进行镶嵌，镶嵌处无地物错位、模糊、重影和晕边现象。 5、时相相同或相近的镶嵌影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、地物特征 差异明显的镶嵌影像，允许存在光谱差异，但同一地块内光谱特征尽量一致。 6.2 重叠精度检查 叠加相邻纠正单元，采用“拉窗帘”方式逐屏幕目视检查相邻纠正单元间重叠 区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差， 两者相对精度应满足表 1-5 要求。
QuickBird遥感影像数据融合方法研究
（ ．Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆ ｓｉｇ ａ ｄＣ ｍｍａ ｄ ｈ ａ ｅ ｆ ｑ ｉｍｅ ｔＣ ｍｍａ ｄ ８ Ｔｅｈ ｏｏ ｙ Ｂ ｉｎ ０ ４ ６ ｈｎ １ ｐ ｒｍｅ ｔ ｔ ｎ ｏ ｏ Ｔｅ ｎ ｎ ，ｔ ｅＡｃ ｄ ｍｙ ｏ ｕｐ ｎ ｏ Ｅ ｎ Ｌ ｃ ｎ ｌｇ ， ｅ ｉｇ １ １ １ ，Ｃ ｉ ａ ｊ
２ ０ ０６
第 １卷 第３ ７ 期
Ｖｏ ． ７ Ｎｏ ３ Ｉ１ ．
信 Ｑｕｃ Ｂｒ 行 法 图影像 数 据 融合 方 法研 究 ｉｋ ｉｄ遥 感
樊旭 艳 ， 尹连 旺 付 春 龙 汤 钟 ， 张 杰 ， ，
（ ．装 备 指 挥 技 术 学 院 试 验 指 挥 系 ， 京 ｌ １ １ ； ２ １ ３ １ 北 ０ ４ ６ ．９０ ９部 队）
Ｓｔ ｄ ｎ Ｍａ ｙ Ｆ ｓｏ ｏ ｅ ｓｎ ｔ ｏ ｓ ｏ ｉｋＢｉｄ ｕ ｙ ｏ ｎ ｕ ｉｎ Ｐｒ ｃ ｓ ｉｇ Ｍｅ ｈ ｄ ｆＱｕｃ ｒ
Ｒｅｍｏ ｅ Ｓｅ ｓｎ ｍ ａ ｅ Ｄａ ａ ｔ ｎ ｉｇ Ｉ ｇ ｔ
Ｆ ＡＮ ｙ ｎ ， ＹＩ Ｌｉｎ ｎ ＦＵ ｕ ｌ ｎ ＴＡＮＧ ｈ ｎ ， ＺＨＡＮＧ ｉ。 Ｘｕ ａ Ｎ ａ ｗａ ｇ ， Ｃｈ ｎｏ ｇ ， Ｚ ｏｇ Ｊｅ
不仅很 好地 保 留 了多光谱 影像 的光谱 信息 ， 而且 增 强 了影像 的 空间细 节表 现能 力 ，
像 色调 接近 自然色彩 。
关 键 词 ： 合处理 法 ；多源 图像 ； 彩 色 ； 强真 彩色 融合 ；自然 色彩 变换 融 假 增
中图分 类号 ： Ｐ ７ Ｔ ５ 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ７ — １ ７ ２ ０ ） ３０ ８ — ５ ６ ３０ ２ （ ０ ６ ０ —０ １０
２ ０ ０６
第 １卷 第３ ７ 期
Ｖｏ ． ７ Ｎｏ ３ Ｉ１ ．
信 Ｑｕｃ Ｂｒ 行 法 图影像 数 据 融合 方 法研 究 ｉｋ ｉｄ遥 感
樊旭 艳 ， 尹连 旺 付 春 龙 汤 钟 ， 张 杰 ， ，
（ ．装 备 指 挥 技 术 学 院 试 验 指 挥 系 ， 京 ｌ １ １ ； ２ １ ３ １ 北 ０ ４ ６ ．９０ ９部 队）
Ｓｔ ｄ ｎ Ｍａ ｙ Ｆ ｓｏ ｏ ｅ ｓｎ ｔ ｏ ｓ ｏ ｉｋＢｉｄ ｕ ｙ ｏ ｎ ｕ ｉｎ Ｐｒ ｃ ｓ ｉｇ Ｍｅ ｈ ｄ ｆＱｕｃ ｒ
Ｒｅｍｏ ｅ Ｓｅ ｓｎ ｍ ａ ｅ Ｄａ ａ ｔ ｎ ｉｇ Ｉ ｇ ｔ
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不仅很 好地 保 留 了多光谱 影像 的光谱 信息 ， 而且 增 强 了影像 的 空间细 节表 现能 力 ，
像 色调 接近 自然色彩 。
关 键 词 ： 合处理 法 ；多源 图像 ； 彩 色 ； 强真 彩色 融合 ；自然 色彩 变换 融 假 增
中图分 类号 ： Ｐ ７ Ｔ ５ 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ７ — １ ７ ２ ０ ） ３０ ８ — ５ ６ ３０ ２ （ ０ ６ ０ —０ １０
利用QuickBird影像快速更新1∶2000地形图技术方法探讨
（ ） 准产 品 （ ｔ ｄ ｒ ｒｄ ｃ） ２标 Ｓａ ａｄＰｏ ｕｔ ｎ 标 准产 品是 用粗 Ｄ Ｍ 做 了地形 误 差校 正 、 Ｅ 有地 理
３ Ｑ ｉｋ ｉ ｕｃＢｒ 像 预 处 理 ｄ影
３ １ Ｑ ｉｋ ｉ ． ｕｃ Ｂｒ ｄ影像 预 处理
Ｑ ｉｋ ｉ ｕｃＢｒ ｄ原始 影像 数据 分 块 存 储 ， 据 量 大且 光 数 谱 信息 不 丰富 ， 需进 行 预处 理 ， 骤如 下 ： 步
率高 、 信息 丰 富 、 盖 面积大 、 取周 期 短 的优点 ， 覆 获 其地
面分辨 率 可达 到 ０ ６ ． １ｍ。本 文通 过 生 产实 践 ， 绍 利 介
用 Ｑ ｉｋ ｉ ｕｃＢｒ ｄ影像 更新 １： ０ 地 形 图 的可行 性 。 ２００
范 围及松 北 区 、 房 区近 ２０ｋ 平 ４ ｍ 。 哈尔 滨市 区分 布在 松花 江形 成 的三级 阶地 上 。第
级 阶地 海拔 在 １２Ｉ ～１０ ｍ之 间 ， ３ ３ ４ １ 主要包 括 道里 区
２ 测 区 资 料 情 况
２ １ Ｑ ｉ Ｂ ｒ 像概 况 ． ｕｃ ｉ ｋ ｄ影
一
和道外 区， 地面平坦 ； 第二级阶地海拔 １５Ｉ ～１５ｍ， ４ ｎ ７
由第一 级 阶地 逐步 过渡 ， 明显 界 限 ， 无 主要 包括 南 岗区
２ ２ 测 区及 其资 料情 况 ． 本次 更新 １： ０ 地形 图范 围为 哈尔 滨市 四环 路 ２０ ０
法进 行 ， 种 测 图方 法 与 以往 的 全 野 外 测 图相 比效 率 该 有 了大 幅 提 高 ， 因其 投 资 大 ， 图周 期 长 ， 能满 足 但 成 不
城市建 设 迅 速 发 展 的 需 要 。 Ｑ ｉｋ ｉ ｕｃ Ｂｒ ｄ影 像 具 有 分 辨
３ Ｑ ｉｋ ｉ ｕｃＢｒ 像 预 处 理 ｄ影
３ １ Ｑ ｉｋ ｉ ． ｕｃ Ｂｒ ｄ影像 预 处理
Ｑ ｉｋ ｉ ｕｃＢｒ ｄ原始 影像 数据 分 块 存 储 ， 据 量 大且 光 数 谱 信息 不 丰富 ， 需进 行 预处 理 ， 骤如 下 ： 步
率高 、 信息 丰 富 、 盖 面积大 、 取周 期 短 的优点 ， 覆 获 其地
面分辨 率 可达 到 ０ ６ ． １ｍ。本 文通 过 生 产实 践 ， 绍 利 介
用 Ｑ ｉｋ ｉ ｕｃＢｒ ｄ影像 更新 １： ０ 地 形 图 的可行 性 。 ２００
范 围及松 北 区 、 房 区近 ２０ｋ 平 ４ ｍ 。 哈尔 滨市 区分 布在 松花 江形 成 的三级 阶地 上 。第
级 阶地 海拔 在 １２Ｉ ～１０ ｍ之 间 ， ３ ３ ４ １ 主要包 括 道里 区
２ 测 区 资 料 情 况
２ １ Ｑ ｉ Ｂ ｒ 像概 况 ． ｕｃ ｉ ｋ ｄ影
一
和道外 区， 地面平坦 ； 第二级阶地海拔 １５Ｉ ～１５ｍ， ４ ｎ ７
由第一 级 阶地 逐步 过渡 ， 明显 界 限 ， 无 主要 包括 南 岗区
２ ２ 测 区及 其资 料情 况 ． 本次 更新 １： ０ 地形 图范 围为 哈尔 滨市 四环 路 ２０ ０
法进 行 ， 种 测 图方 法 与 以往 的 全 野 外 测 图相 比效 率 该 有 了大 幅 提 高 ， 因其 投 资 大 ， 图周 期 长 ， 能满 足 但 成 不
城市建 设 迅 速 发 展 的 需 要 。 Ｑ ｉｋ ｉ ｕｃ Ｂｒ ｄ影 像 具 有 分 辨
浅谈QuickBird卫星影像处理技术
已 知 点 校 正 定 位 。 终 共 测 得 若 干 个 控 制 最 点和 检 查 点 ， 足 纠正 的 需 要 。 了 达 到 国 满 为 家 摄 影 测 量 成 图 要 求 ， 需 要选 取 若 干 检 还 查点， 进行 精 度 检 查 。 ２ ３影像 纠正 ．
（） １数据 类 型 ： ｕｃ Ｂ ｒ ０ ６ 米 全 色数 Ｑ ｉｋ ｉｄ ．１
影 像 ， 制 点个 数 不 少 于 １ 个 。 控 ２ （） 制点的获取。 ２控 根 据 全 景 或 局 部 区域 的 地 形 特 点 ， 在 全 色影 像 均匀 选 取 若 干 微 分 或 多 项 式 纠正
所 需 控 制 点 。 正 点 采 用 通 过 全 站 仪 和 高 纠 精 度 Ｇ ｓ 量 获 得 。 体 平 差 计 算 后 纳 入 Ｐ 测 整 １ ５ 北 京 坐 标 系 。 中 所 有 ＧＰ 点 均 通 过 ９４ 其 Ｓ
１ 影像 的处理
Ｄ ＲＧ或 全 野 外 控 制 纠 正 点 为 控 制 资 料 、 利
９０ 则 ９０ 最 技 术 路 线 ： １ １ ０ ０ 字 栅 格 地 形 图 形 图 为 １８ 西安 坐标 系 ， 将 １８ 西安 坐 标 标 和 外 业 控 制 点 坐 标 ， 后 得 到 精 纠 正 影 以 ：０ ０ 数 此 控 系的 ＤＥ 数 据 转 换 到 １ ５ 年 北 京坐 标 系 像 。 方法 要 求 控 制 点均 匀分 布 、 制 整景 Ｍ ９４
Ｅ ．１ ｕｃ Ｂｒ ｄ 数 据 采 用 美 国 Ｑｕ ｃ Ｂｉｄ 星 基 础 影 用Ｄ Ｍ模 型对０ ６ 米Ｑ ｉｋ ｉ 全 色影像 数 ｉｋ ｒ 卫 像 产 品 ， 种 产 品对 卫 星 影 像 做 最 少 的 处 这 同卫 星 影 像 ， 供 了卫 星 姿 态 、 历 表 、 提 星 成 像 仪 模 型 信 息 ， 常 适 用 于 高 级 的 摄 影 测 非 色 产 品是 从 ６ 厘 米 （ 下 点 ） ７ 厘 米 （ １ 星 到 ２ 偏
（） １数据 类 型 ： ｕｃ Ｂ ｒ ０ ６ 米 全 色数 Ｑ ｉｋ ｉｄ ．１
影 像 ， 制 点个 数 不 少 于 １ 个 。 控 ２ （） 制点的获取。 ２控 根 据 全 景 或 局 部 区域 的 地 形 特 点 ， 在 全 色影 像 均匀 选 取 若 干 微 分 或 多 项 式 纠正
所 需 控 制 点 。 正 点 采 用 通 过 全 站 仪 和 高 纠 精 度 Ｇ ｓ 量 获 得 。 体 平 差 计 算 后 纳 入 Ｐ 测 整 １ ５ 北 京 坐 标 系 。 中 所 有 ＧＰ 点 均 通 过 ９４ 其 Ｓ
１ 影像 的处理
Ｄ ＲＧ或 全 野 外 控 制 纠 正 点 为 控 制 资 料 、 利
９０ 则 ９０ 最 技 术 路 线 ： １ １ ０ ０ 字 栅 格 地 形 图 形 图 为 １８ 西安 坐标 系 ， 将 １８ 西安 坐 标 标 和 外 业 控 制 点 坐 标 ， 后 得 到 精 纠 正 影 以 ：０ ０ 数 此 控 系的 ＤＥ 数 据 转 换 到 １ ５ 年 北 京坐 标 系 像 。 方法 要 求 控 制 点均 匀分 布 、 制 整景 Ｍ ９４
Ｅ ．１ ｕｃ Ｂｒ ｄ 数 据 采 用 美 国 Ｑｕ ｃ Ｂｉｄ 星 基 础 影 用Ｄ Ｍ模 型对０ ６ 米Ｑ ｉｋ ｉ 全 色影像 数 ｉｋ ｒ 卫 像 产 品 ， 种 产 品对 卫 星 影 像 做 最 少 的 处 这 同卫 星 影 像 ， 供 了卫 星 姿 态 、 历 表 、 提 星 成 像 仪 模 型 信 息 ， 常 适 用 于 高 级 的 摄 影 测 非 色 产 品是 从 ６ 厘 米 （ 下 点 ） ７ 厘 米 （ １ 星 到 ２ 偏
多光谱和全色影像融合步骤
多光谱和全色影像融合步骤1.引言多光谱影像和全色影像是遥感领域中常用的两种影像数据，它们分别具有不同的光谱特征和空间分辨率。
为了充分利用两种影像数据的优势，我们可以采用多光谱和全色影像融合技术，将它们融合成一幅具有高空间分辨率和丰富光谱信息的影像。
本文将介绍多光谱和全色影像融合的步骤和方法。
2.多光谱和全色影像融合步骤多光谱和全色影像融合的步骤主要包括预处理、融合方法选择和后处理三个环节。
2.1预处理在进行多光谱和全色影像融合之前，我们需要对原始影像进行预处理，以确保融合结果的准确性和可靠性。
预处理包括影像的配准、辐射校正和大气校正等。
2.1.1影像配准影像配准是将多光谱和全色影像进行精确对齐的过程。
常用的配准方法包括特征点匹配、相位相关和控制点配准等。
2.1.2辐射校正辐射校正用于消除影像中的光照差异，使得不同影像之间具有一致的辐射特性。
常用的辐射校正方法包括直方图匹配法、直线拉伸法和大气校正法等。
2.1.3大气校正大气校正用于消除影像中由于大气介质的存在而引起的大气光照效应。
常用的大气校正方法包括大气点扩散函数法和大气透射率法等。
2.2融合方法选择选择适合的融合方法对于多光谱和全色影像融合的成功至关重要。
常用的融合方法包括基于变换的方法和基于分解的方法。
2.2.1基于变换的方法基于变换的方法通过对多光谱和全色影像进行变换，将它们融合到一个新的空间域或频域中。
常用的变换方法包括傅里叶变换、小波变换和主成分分析法等。
2.2.2基于分解的方法基于分解的方法通过对多光谱和全色影像进行分解，提取它们的特征信息，并进行融合。
常用的分解方法包括主成分分析、小波分解和非负矩阵分解等。
2.3后处理融合完成后，我们还需要进行一些后处理操作，进一步改善融合结果的质量和可视效果。
2.3.1锐化增强锐化增强是指对融合结果进行图像增强处理，以提高影像的细节和边缘信息。
常用的锐化增强方法包括拉普拉斯锐化和直方图均衡化等。
基于TitanImage软件的QuickBird影像融合
任 德 智 潘 刚 葛 立 雯
（ 西藏农 牧学院 ， 林芝， ８ ６ ０ ０ ０ ０）
摘 要 基 于北 京 东 方泰 坦科 技 股 份 有 限公 司研 发 具 有 完全 自主 知 识 产 权 的 Ｔ ｉ ｔ ａ ｎ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ７ ． ０遥 感 图 像 处 理 软件平 台． 对Ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ Ｂ ｉ ｒ ｄ标 准组 合 （ 全 色０ ． ６ １ ｍ＋ 多光 谱 ２ ． ４ ４ ｍ） 影像 进 行 像 素 级 融 合 ， 探讨 Ｔ ｉ ｔ ａ ｎ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ７ ． ０遥 感 图 像 处理平 台在影像融合及评价 方面的应用。结果表 明： 该软件 以友 好 的全 中文界 面， 在 同一平 台上 以简单的操 作 过 程即可完成影像的融合过程 与质 量评 价指标的求算 ， 不仅有效 的避免 了跨 平 台、 语 言差 异等 因素 带来的操作 不 便 与信息损失 ， 而且 丰富的融合算 法和质量评价 指标 ， 可以 完成 多种影像数 据的 融合 和质量评 价 ； 从 Ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ Ｂ ｉ ｒ ｄ影
ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗ ｅ ｒ ｅ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ｒ ｉ ｅ ｎ ｄ ｌ ｙ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｗ ｉ ｔ ｈ ａ ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｎ ｄ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ １ ＂ １ ／ １ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｔ ｏｒ ｆ ｉ Ｂ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ ｃ ａ ｎ ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｎ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｓ ｓ ｏ ｆ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｙ ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ ． ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｌ ｎ，ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ，ｂ ｕ ｔ ａ ｌ ｓ ｏ ｃ ａ ｎ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ａ ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ ｈ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｎ ｄ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｕ ．Ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ
（ 西藏农 牧学院 ， 林芝， ８ ６ ０ ０ ０ ０）
摘 要 基 于北 京 东 方泰 坦科 技 股 份 有 限公 司研 发 具 有 完全 自主 知 识 产 权 的 Ｔ ｉ ｔ ａ ｎ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ７ ． ０遥 感 图 像 处 理 软件平 台． 对Ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ Ｂ ｉ ｒ ｄ标 准组 合 （ 全 色０ ． ６ １ ｍ＋ 多光 谱 ２ ． ４ ４ ｍ） 影像 进 行 像 素 级 融 合 ， 探讨 Ｔ ｉ ｔ ａ ｎ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ７ ． ０遥 感 图 像 处理平 台在影像融合及评价 方面的应用。结果表 明： 该软件 以友 好 的全 中文界 面， 在 同一平 台上 以简单的操 作 过 程即可完成影像的融合过程 与质 量评 价指标的求算 ， 不仅有效 的避免 了跨 平 台、 语 言差 异等 因素 带来的操作 不 便 与信息损失 ， 而且 丰富的融合算 法和质量评价 指标 ， 可以 完成 多种影像数 据的 融合 和质量评 价 ； 从 Ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ Ｂ ｉ ｒ ｄ影
ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗ ｅ ｒ ｅ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ｒ ｉ ｅ ｎ ｄ ｌ ｙ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｗ ｉ ｔ ｈ ａ ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｎ ｄ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ １ ＂ １ ／ １ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｔ ｏｒ ｆ ｉ Ｂ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ ｃ ａ ｎ ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｎ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｓ ｓ ｏ ｆ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｙ ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ ． ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｌ ｎ，ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ，ｂ ｕ ｔ ａ ｌ ｓ ｏ ｃ ａ ｎ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ａ ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ ｈ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｎ ｄ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｕ ．Ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ
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Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｓｉｎｃｅ ｔｈｅ ａｄｖｅｎｔ ｏｆ ｈｉｇｈ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ， ｔｈｅ ｆｕｓｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｍａｇｅｓ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ． Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ， ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｓｐａｔｉａｌ ｄｅｔａｉｌｓ ｂｕｔ ａｌ－ ｓｏ ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｔｈｅ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ ｂａｎｄｓ ｗｅｒｅ ｒｅｑｕｉｒｅｄ． Ｍａｎｙ ｍｅｔｈｏｄｓ， ｓｕｃｈ ａｓ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ （ＰＣＡ）， Ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｖｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， Ｂｒｏｖｅｙ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ＩＨＳ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ＳＶＲ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ． Ｔｈｅｓｅ ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ ｏｎ ｆｕｓｉｏｎ ｏｆ ｌｏｗ ａｎｄ ｍｅｄｉｕｍ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ， ｂｕｔ ｍａｙ ｎｏｔ ｂｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｎｅｗ ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ， ｌｉｋｅ ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ， ＩＫＯＮＯＳ， ａｓ ｗｅｌｌ． Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ， ｔｗｏ ｎｅｗ ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｆｉｄｅｌｉｔｙ ｏｆ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ （Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ Ｐａｎｓｈａｒｐ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）ａｎｄ Ｂｒｏｖｅｙ Ｔｒａｎｓ－ ｆｏｒｍ， ＩＨＳ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ＰＣＡ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｗｅｒｅ ａｐｐｌｉｅｄ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ， ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ａｄｖａｎｔａｇｅ ａｎｄ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅ ｗｅｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ ｉｍａｇｅｓ ｆｕｓｅｄ ｂｙ Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ Ｐａｎｓｈａｒｐ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｔｈｅ Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａｌｍｏｓｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｃｏｌｏｕｒ ａｓ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｄｅｔａｉｌ ａｓ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｐａｎｃｈｒｏｍａｔｉｃ ｉｍａｇｅｓ．
１．２ 融合算法 １．２．１ 传统融合方法
（ａ）Ｂｒｏｖｅｙ 变换法 Ｂｒｏｖｅｙ 变换是一种用来对来自不同传感器 的数据进行融合的较为简单的融合方法，该方法 通过归一化后的多光谱波段与高分辨率全色影 像乘积来增强影像的信息［６］。其融合后的红（Ｒ）、 绿（Ｇ）、蓝（Ｂ）三波段结果图像如下： Ｒ＝［ｂａｎｄ４ ／（ｂａｎｄ２＋ｂａｎｄ３＋ｂａｎｄ４）］×ＰＡＮ Ｇ＝［ｂａｎｄ３ ／（ｂａｎｄ２＋ｂａｎｄ３＋ｂａｎｄ４）］×ＰＡＮ Ｂ＝［ｂａｎｄ２ ／（ｂａｎｄ２＋ｂａｎｄ３＋ｂａｎｄ４）］×ＰＡＮ 其中，ｂａｎｄｉ ／（ｂａｎｄ２ ＋ ｂａｎｄ３ ＋ ｂａｎｄ４）体现了 影像的光谱信息， ＰＡＮ 体现了影像的空间信息。 该方法有两个不足之处：①一次操作过程只 能对三个多光谱波段进行融合；②颜色与原始多 光谱波段相比有较大扭曲从而给影像解译带来 更多困难。 （ｂ）ＩＨＳ 变换法（未改进型） ＩＨＳ 变换法是影像融合中相当常见的一种 融合方法［４， ５］。它的主要过程为：首先将多光谱影 像从 ＲＧＢ 进行 ＩＨＳ 色度变换， 分离出强度 Ｉ、色 度 Ｈ 和饱和度 Ｓ 三个分量，然后将高分辨率全色 影像（ＰＡＮ）与分离的强度分量（Ｉ）进行直方图匹 配，使之与 Ｉ 分量有相同的直方图，最后再将匹配
关键词：Ｐａｎｓｈａｒｐ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ；影像融合
中图分类号：ＴＰ７５
文献标识码：Ａ
文章编号：１００１－ ７１１９（２００８）０４－ ０４９８－ ０６
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍｓ ｏｆ ＱｕｉｃｋＢｉｒ ｄ ＰＡＮ ａｎｄ Ｍｕｌｔｉ Ｓｐｅｃｔｒ ａｌ Ｉｍａｇｅｓ
ＴＡＮ Ｙｏｎｇｓｈｅｎｇ， ＳＨＥＮ Ｚｈａｎｇｑｕａｎ， ＪＩＡ Ｃｈｕｎｙａｎ， ＷＡＮＧ Ｋｅ
（Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ， Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２９， Ｃｈｉｎａ）
摘 要：自从高分辨率卫星影像出现以来，遥感影像的融合一直是一个重要的研究领域。随着遥感影像 获取手段的增加和分辨率的提高，影像的融合不仅仅要求增加空间信息而且在原始多光谱波段的光谱 保持方面也有越来越高的要求。目前图像融合已研究出多种方法，如主成分变换法 （ＰＣＡ）、乘积法、 Ｂｒｏｖｅｙ 变换法、ＩＨＳ 变换法、ＳＶＲ 变换法以及小波变换法等。这些方法在中低分辨率影像融合时效果较 好但却不一定适用于像 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ、ＩＫＯＮＯＳ 等高分辨遥感影像的融合。本文应用 Ｐａｎｓｈａｒｐ 变换法和 Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ 变换法两种融合方法，对 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 影像进行融合试验，并与 Ｂｒｏｖｅｙ 变换法、ＩＨＳ 变换法、 ＰＣＡ 变换法的融合效果进行比较，以评价各算法的优缺点。研究结果表明，Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ 变换和 Ｐａｎ－ ｓｈａｒｐ 变换在 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 影像融合时不仅能增加空间信息而且还能较好地保持原多光谱波段的光谱信 息，其中以 Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ 变换法所获得的效果最好。
目前已经研究了许多融合方法，其中较为常 用的有主成分分析法 （ＰＣＡ）［３］、ＩＨＳ 变换法 、 ［４，５］ Ｂｒｏｖｅｙ 变 换 法 ［６］、乘 积 法 ［７］、小 波 变 换 法 ［８，９］ 和 ＳＶＲ 变换法［１０］等。它们在 ＳＰＯＴ 全色波段与 ＴＭ 多光谱波段及与其他低分辨率多光谱影像融合 时均非常成功。但是，随着遥感技术的发展，以 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ、ＩＫＯＮＯＳ 等为代表的高分辨率遥感影 像的大量获取，较以往的中低分辨率影像，它在 空间和时间分辨率都大大提高，数据记录形式也 由 ８ ｂｉｔ 上升到 １１ ｂｉｔ。研究表明，这些传统的融 合方法已不太适用于 ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ、ＩＫＯＮＯＳ 等新型 高分辨遥感影像的融合。它们融合后的主要问题 有：（１）光谱信息扭曲比较严重，（２）过于依赖操 作者的经验和数据源参数的设置。本文应用 Ｐａｎｓｈａｒｐ 变换法和 Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ 变换法这两种 新的融合方法，可以较好地解决传统融合方法在 高分辨率影像融合中的不足。
法，其主要步骤为：多光谱波段经过 ＰＣＡ 变换 换与 ＰＣＡ 的区别是 ＰＣＡ 变换后信息在各主成
后，将全色高分辨率图像进行灰度拉伸，使其均 分之间重新分布，第一主成分包含的信息量最多，
值和方差与 ＰＣＡ 变换的第一分量一致；然后用 其他主成分的信息含量依次减少；而 Ｇｒａｍ －ｓｃｈｍｉｄｔ
５００
科技通报
第 ２４ 卷
合适的低分辨率 ＭＳ 或 注册的高分辨率 ＰＡＮ
高分辨率 ＰＡＮ 计算中值和标准偏差
优化后高分 辨率 ＰＡＮ
创建低分 辨率 ＰＡＮ
计算第 １ 波段的 中值和标准偏差
将优化后高分辨率 ＰＡＮ 替换 ＧＳ１ 波段
低分辨率 ＭＳ 段
ＧＳ１
将原始 ＭＳ 正交化 分解成多个单波段
正交化转换回 到原始 ＭＳ 波
ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 卫星是由美国 ＤｉｇｉｔａｌＧｌｏｂｅ／Ｅａｒｔｈ－ Ｗａｔｃｈ 公司于 ２００１ 年 １０ 月 １８ 日发射成功的高 分辨率商业遥感卫星。该影像在空间分辨率 （０．６１ ｍ）、多光谱成像、成像幅宽、成像灵活性等 方面具有明显的优势。ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 影像的光谱信 息非常丰富，如将多光谱数据与全色数据进行融 合就可以得到亚米级的多光谱影像数据，这些数 据将非常有利于影像判读、特征提取和各种大比 例尺专题图的制作与应用。
该方法的具体流程见图 ２。它是线性代数和
直方图匹配，但光谱信息的扭曲仍然比较大。
多元统计中常用的方法， 类似于 ＰＣＡ 变换法 ，它
（ｃ）ＰＣＡ 变换法（主成分分析法）
可以对矩阵或多维影像进行正交变换， 消除相关
ＰＣＡ 变换法是融合中另一种较为常见的方 的多光谱波段之间的相关性。Ｇｒａｍ － ｓｃｈｍｉｄｔ 变
提高的融合影像，即空间分辨率提高的多光谱影 考波段融合后影像的质量，最终选取多光谱影像
像。
的 １、２、３、４ 四个波段为参考波段，此时融合效果
ＩＨＳ 变换法同样也有两个不足之处：①一次 最佳。
操作过程只能对三个多光谱波段进行融合；②尽 １．２．３ Ｇｒａｍ－ｓｃｈｍｉｄｔ 变换法
管将高空间分辨率的全色波段与 Ｉ 分量进行了
Ｖｏｌ．２４ Ｎｏ．４ Ｊｕｌｙ ２００８
科技通报
ＢＵＬＬＥＴＩＮ ＯＦ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
第 ２４ 卷 第 ４ 期 ２００８ 年 ７ 月
ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ 全色与多光谱影像融合方法比较研究
谭永生，沈掌泉，贾春燕，王 珂
（浙江大学 农业遥感与信息技术应用研究所，杭州 ３１００２９）
ＧＳ２
ＧＳ３ 更高分辨率 ＭＳ ＧＳｎ
图 ２ Ｇｒａｍ－ｓｃｈｍｉｄｔ 变化的融合算法
Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ ｆｕｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
后的 ＰＡＮ 代替 Ｉ 分量，并与原来的色度 Ｈ、饱和 参考波段的选择会影响融合结果的质量。本文在