[发明专利]一种基于辐射传输模拟的遥感影像融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感监测领域，尤其涉及一种基于辐射传输模拟的遥感影像融合方法。

背景技术

自20世纪70年代以来，国际国内已经发射了多种空间分辨率和光谱分辨率的遥感传感器，如如搭载于美国陆地资源卫星的ThematicMapper(TM)、法国的SystemeProbatoried’ObservationdelaTarre(SPOT)、印度的IndianSpaceResearch(IRS)-1C、AdvancedSpacebornThermalEmissionandReflectionRadiometer(ASTER)、中巴资源卫星(China-brazilEarthResourceSatellite,CBERS)、我国的环境1号小卫星(HJ1)等,针对于水色遥感，还有专门的水色遥感传感器，如SeaWiFS(Sea-ViewingWideField-of-ViewSensor)、MERIS(MediumResolutionImagingSpectrometer)、GOCI(GeostationaryOceanColorImager)、MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)等,但是，针对于环境遥感监测而言，这些遥感传感器往往难以在时间分辨率和光谱分辨率同时满足要求，因此，多种遥感图像融合方法应运而生，人们往往通过图像融合，将低空间分辨率和较高光谱分辨率的数据进行融合，生成新的遥感图像，以提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。

通常的图像融合算法都是将高空间分辨率图像的空间信息，提取并加入到较低空间分辨率影像中的一系列图像融合算法，如(1)彩色变换算法，如Intensity-Hue-Saturation(IHS)变换算法、YIQ变换算法；(2)统计/数值算法，如比值算法、主成分分析算法、高通滤波算法、基于小波变换的算法等。这些方法算法大多针对全色影像和多光谱影像，这些影像的空间分辨率差异不大，此外，这些方法融合后的影像，其光谱信息丢失严重；针对于水色遥感，美国NASA提出了国际水色SIMBIOS计划(SensorIntercomparisonandMergerforBiologicalandInterdisciplinaryOceanicStudies)，目的在于建立一套方法，将MOS、OCTS、PLODER、SeaWiFS、MODIS、MISR、MERIS等海洋水色传感器的资料进行数据融合，从而得到尽可能好的全球数据覆盖，产生时空分辨率更高的新的数据产品。经过多年的研究，已经陆续提出多种对多个卫星数据进行融合的方法，包括简单平均、主观分析、条件松弛分析、优化插值、空间分析法等。这些方法，关注的重点是光谱—时间分辨率两个维度的融合，对空间分辨率的考虑较少，而且要求融合的数据具有相似的波段设置。但是，内陆二类水体的空间复杂性和光谱复杂性，决定了参与融合的影像是具有较高空间分辨率的陆地观测卫星数据(如HJ-1CCD数据、TM/ETM+/OLI数据等)，与具有较高光谱分辨率的水色卫星数据(如MERIS数据、GOCI数据等)。这些数据在空间和光谱分辨率上的双重差异，迫切需要提供新的图像融合算法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于辐射传输模拟的遥感影像融合方法，以解决传统算法造成光谱畸变，严重地影像参数定量估算的精度的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于辐射传输模拟的遥感影像融合方法，包括如下步骤：步骤S1，获得水色三要素；以及步骤S2，通过所述水色三要素获得初步融合结果。

进一步，所述步骤S1中获得水色三要素的方法包括：利用多光谱高空间分辨率影像，通过水面反射率模拟模型推算得到水色三要素，即叶绿素a浓度C_chla，悬浮物浓度C_s，有色可溶性有机物的吸收系数a_CDOM(λ')，其中λ'为有色可溶性有机物设定的光谱波长。

进一步，通过水面反射率模拟模型推算得到水色三要素的方法如下：步骤S101，建立水面反射率模拟模型；步骤S102，将水面反射率模拟模型通过非线性最小二乘优化算法获得水色三要素。

进一步，所述步骤S101中建立水面反射率模拟模型的方法如下：

首先建立水表面遥感反射率R_rs与水表面以下遥感反射率r_rs之间的关系式，即

R_rs(λ)＝ξr_rs(λ)/(1-Γr_rs(λ))；