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基于軟硬屬性轉(zhuǎn)換的遙感圖像亞像元定位算法

王群明1,2

1. 香港理工大學(xué)土地測(cè)量與地理資訊學(xué)系，香港； 2. 蘭卡斯特大學(xué)蘭卡斯特環(huán)境中心，英國(guó) 蘭卡斯特

Soft-then-hard Sub-pixel Mapping Algorithm for Remote Sensing Images

WANG Qunming1,2

1. Department of Land Surveying and GeoInformatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong，China； 2. Lancaster Environment Centre, Lancaster University, Lancaster, UK

混合像元普通存在于遙感圖像之中，給遙感數(shù)據(jù)的解譯帶來(lái)了較大挑戰(zhàn)。近些年發(fā)展起來(lái)的混合像元分解技術(shù)能估計(jì)混合像元內(nèi)各類地物的混合比例，卻不能估計(jì)各類地物的具體分布。亞像元定位(sub-pixel mapping, SPM)正是在此問(wèn)題基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新型技術(shù)。SPM將原始混合像元分割成多個(gè)亞像元并估計(jì)各亞像元的地物類別，其本質(zhì)上是一種更高空間分辨率下的硬分類技術(shù)。本文從現(xiàn)有的SPM算法中提出軟硬屬性轉(zhuǎn)換亞像元定位(soft-then-hard SPM, STHSPM)的概念。STHSPM算法包括高空間分辨率下亞像元屬于各類地物的軟屬性值(介于0到1之間)和硬屬性值(0或者1)估計(jì)這兩個(gè)部分。STHSPM能快速實(shí)現(xiàn)SPM，并為挖掘更多新的SPM算法提供了一種思路。

本文針對(duì)STHSPM算法展開(kāi)了研究，主要工作如下：

(1) 提出了一種基于逐類分配(UOC)的快速硬屬性值估計(jì)方法。在已獲得亞像元屬于各類軟屬性值的基礎(chǔ)上，先確定各類的訪問(wèn)順序。該順序可根據(jù)比較各類的混合比例圖的Moran指數(shù)確定：對(duì)應(yīng)指數(shù)大的類別優(yōu)先被訪問(wèn)。在某類別被訪問(wèn)時(shí)，屬于該類的亞像元根據(jù)比較該類的軟屬性值所確定，屬性值越大，屬于該類可能性越大。相比現(xiàn)有硬屬性值估計(jì)方法，UOC方法在不影響SPM精度的前提下，能明顯提高計(jì)算效率。更進(jìn)一步，在UOC基礎(chǔ)上，提出了一種自適應(yīng)的UOC(AUOC)方法。在AUOC中，各類的訪問(wèn)順序不是根據(jù)全幅混合比例圖確定，而是根據(jù)局部窗口下的Moran指數(shù)確定。AUOC能一定程度提高UOC精度，特別是針對(duì)放大比例較小的情況。

(2) 提出了利用輔助信息即多亞像元級(jí)偏移圖像提高STHSPM算法精度。亞像元級(jí)偏移圖像可通過(guò)同一衛(wèi)星對(duì)同一場(chǎng)景重復(fù)訪問(wèn)獲得。根據(jù)選定的STHSPM算法(如指示協(xié)同克里格或雙二/三次插值)，先估計(jì)各幅偏移圖像下各類的軟屬性值分布圖。然后，針對(duì)每一類，融合所有偏移圖像的軟屬性圖。最后根據(jù)融合后的軟屬性圖確定各亞像元硬屬性值即類別。多偏移圖像的使用能有效降低SPM過(guò)程固有的不確定性，提高分類精度。

(3) 提出了兩種STHSPM算法：基于徑向基(radial basis function, RBF)插值和實(shí)用指示協(xié)同克里格(naive indicator cokriging, NICK)的SPM。RBF為實(shí)現(xiàn)SPM提供了一種簡(jiǎn)單方便的選擇，且相比現(xiàn)有STHSPM方法(包括雙二/三次插值，空間引力模型和克里格插值)能獲得更高的精度。NICK方法使用去卷積獲得高空間分辨率下各類地物的半方差函數(shù)，將經(jīng)典的指示協(xié)同克里格方法擴(kuò)展到了無(wú)需先驗(yàn)空間信息的情況。

(4) 提出了利用STHSPM實(shí)現(xiàn)快速亞像元級(jí)變化檢測(cè)。在已知某一時(shí)期高空間分辨率(如30 m Landsat)地物分布的前提下，利用STHSPM從另一時(shí)期的低分辨率數(shù)據(jù)(如500 m MODIS)中獲得高空間分辨率地物分布。STHSPM在確定硬屬性值時(shí)，參考已知的高空間分辨率地物分布，從而有效降低了SPM過(guò)程的不確定性。STHSPM過(guò)程無(wú)需迭代，能快速實(shí)現(xiàn)元級(jí)變化檢測(cè)。

Author： WANG Qunming (1988—), male, Post-doc in Lancaster University (Senior Research Associate), received his PhD degree (supervisor: SHI Wenzhong, Chair Professor) from The Hong Kong Polytechnic University in July 2015. His research interests focus on remote sensing image analysis and geostatistics.

E-mail： wqm11111@126.com

作者簡(jiǎn)介：王群明(1988—)，男，蘭卡斯特大學(xué)博士后(高級(jí)研究助理)，2015年7月畢業(yè)于香港理工大學(xué)，獲博士學(xué)位(指導(dǎo)教師：史文中 講座教授)，主要研究方向?yàn)檫b感圖像分析與地統(tǒng)計(jì)學(xué)。

收稿日期：2015-09-10

基金項(xiàng)目：香港研究資助局項(xiàng)目(PolyU 15223015；PolyU 5249/12E)；國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(41331175)；國(guó)家測(cè)繪地理信息局“科技領(lǐng)軍人才”項(xiàng)目(K.SZ.XX.VTQA)；國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2012BAJ15B04)

文章編號(hào)：1001-1595(2016)04-0503-01

中圖分類號(hào)：TP751.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：D

引文格式：王群明. 基于軟硬屬性轉(zhuǎn)換的遙感圖像亞像元定位算法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2016,45(4)：503. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150460.

WANG Qunming.Soft-then-hard Sub-pixel Mapping Algorithm for Remote Sensing Images[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(4):503. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150460.