高分一号_高分一号发射失败_高分四号(4)

1.3.2 辐射质量评价方法

(1)辐度

辐度能够反映传感器接收到图像的信息量丰富程度，这里选取了灰度均值、方差、偏斜和陡度4个图像评价参数，通过计算这些参数，来定量的分析评价图像的质量，计算公式为 上式中，i为图像像元灰度值，p(i)为图像像元灰度值为i的概率.

灰度均值是指图像中所有像元灰度值的平均值，灰度均值越大表明图像的整体辐射状况越好，图像越亮，接收到的光能也越大，反之，接收到的光能较小，趋向于黑色，读不出图像中的信息；方差值越大，表明图像的灰度分布范围越广，所含的信息量越丰富，反差越大，反之，图像灰度分布范围越小，色调均匀，反差越小，所含信息量越少；偏斜度越大，表明图像直方图分布偏离平均值程度越大，反之，偏离程度较小，而当偏斜度值大于0时，表示不对称部分的分布趋向正值，反正，趋向负值；陡度越大，表明图像直方图的动态范围越小，反之，直方图动态范围越大.

(2)图像信噪比

图像信噪比是指图像中信号和噪声的比值，计算信噪比的方法有多种，最常见的有分块统计、半方差图等，研究结果表明根据以上方法计算得到的信噪比能反映图像的整体质量(；Curtis et al.，1988a, 1988b).本文采用了方差法判读PMS传感器的信噪比水平，定量的分析图像的信噪比，信噪比数值越高，噪声越小，图像越好，公式为 式中，m为图像灰度均值，d为均方差.

(3)图像信息量

通过计算信息熵可以用来衡量图像的信息量，信息熵越大，表明图像所含的信息量越丰富，并且在一定程度上决定了影像的不确定性()，公式为 式中，p(i)为图像像元灰度值为i的概率.

各个波段信息量的总和就是多波段遥感影像的信息量，但是由于影像波段间相关性等因素会影响遥感影像所包含的信息量，所以在充分考虑波段间的信息冗余的基础上计算多波段遥感影像数据的信息量.计算公式为 式中，Hi表示第i波段影像的信息量，Hj表示j波段影像的信息量，Q表示2个波段的互相关系数.根据上述公式以此类推，计算多波段遥感影像信息量.

(4)波段之间的参数

各个波段之间的相关性存在于多波段图像中，协方差和协方差矩阵、相关系数和相关矩阵参数可以用来评价各个波段之间的统计特征公式为 其中，S212、S212为x图像和y图像的协方差、y图像和x图像的协方差，x为x图像的灰度均值，y为y图像的灰度均值.协方差用来描述两个图像的相关程度，将N个波段相互之间的协方差排成的矩阵就是协方差矩阵.相关系数是用来衡量不同波段之间的相关程度，取值范围为[-1，1]，[-1，0]表示负相关，-1为完全负相关，0表示不相关，[0，1]表示正相关，1为完全正相关，相关系数越大，两个波段图像之间的相关程度越强，图像光谱质量越好.计算公式为其中，ef和eg为两个影像的灰度平均值，fi, j为f影像像元值，gi, j为g影像像元值.相关系数矩阵是由N个波段之间的相关系数排在一个矩阵里构成的.

2 数据处理

本次研究的数据处理流程如下：

(1)数据收集整理.首先下载高分一号卫星2014年1月31号扫描覆盖研究区域数据和SPOT5卫星2013年12月31日扫描覆盖研究区影像数据，前人研究的成果资料，还需要下载2010年USGS制作的全球陆地测量数据GLS, 进行几何精度的分析.

(2)数据前期预处理.利用ARCGIS、ENVI和ERDAS的GIS软件和遥感软件对各个影像数据进行格式转换、影像数据增强、融合、拼接、裁剪等处理.

3 实验结果与分析3.1 融合方法分析

为了保证数据的质量，融合时使用了B01、B02和B03波段参与，融合结果也以321真彩色波段组合方式进行显示.实验数据进行了数据格式转换等预处理过程之后，分别采用了IHS融合、Brovey变换、乘积变换、主成分变换、小波变换和Gram Schmidt变换六种方法进行处理得到以下结果(图 1).

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