Question

基于MNF/ICA 多源遥感变化信息检测的方法

Answer 1

鉴于上述方法存在的问题，本研究采用了独立成分分析 ( Independent Component Analysis，ICA) 方法，它是近年 出 现 的 一 种 信 号 处 理 方 法 ( Hyvarinen et al. ，2001) ，不仅能够消除数据中的二阶相关性，而且能够消除数据间的高阶相关性。与 PCA 变换相比，ICA 变换能够把一系列混合的、随机的信号转换成相互独立的分量，使得能够区分出遥感影像中地物的细微特征变化，有利于多时相遥感变化信息的提取。ICA 变换已经广泛地应用于遥感图像数据变换与分析中，例如对高光谱、超光谱图像进行数据压缩与波段选择以及图像光谱分类等 ( Chang et al. ，2002; Jenssen et al. ，2003) 。ICA 变换可以看成是 PCA 变换的一个扩展，能够将数据信息变换到相互独立的方向，各分量之间不仅正交而且相互独立，其实质就是: 假设其各成分之间是统计独立的或者尽可能独立，用一些基函数来表示一系列随机变量 ( 张则飞，2006) 。其基本思想如下:

图 4 －9 差异主成分法结果

给定m个可观察变量x₁，x₂，…，x_m，假设它们是n个未知独立成分s₁，s₂，…，s_n的线性组合，该独立成分相互满足统计独立的假设且都具有零均值。用向量X=(x₁，x₂，…，x_m)^T表示可观察变量x_i，用S=(s₁，s₂，…，s_n)^T表示成分变量s_i，则S和X之间的关系可用如下公式表示:

退化废弃地遥感信息提取研究

这里A为混合矩阵或特征矩阵，A的各列代表特征，ICA变换就是通过观测数据X估计出未知独立源s_i或估计混合矩阵A。s_i表示在观测数据中第i个特征的幅度。如果独立成分s_i具有单位方差，即E{s_is_i}=1(i=1，2，…，n)，根据独立成分的符号，可以确定唯一的独立成分。

为了使经过ICA变换后的变化信息更加集中，并且达到更好的去噪效果，本研究还采用了最小噪声变换(MinimumNoiseFraction，MNF)方法。MNF变换是一种多元线性统计变换方法，其通过对一组多元随机变量构造线性变换，得到一组相互正交的结果变量，变换的目的是使结果变量的信噪比最大化(Greenetal.，1988)。最小噪声变换的基本思想是通过构造原始影像各通道变量的线性组合，将原始变量中包含的信号与噪声两部分尽可能地分离开来，使结果变量影像的噪声比率最小化，也就是信噪比最大化，从而获得质量更高的影像数据。具体包括以下两个步骤:①通过对噪声协方差矩阵的估计变换(对数据中的噪声进行去相关和归一化)，产生一个图像序列，使其中的噪声“白化”，即噪音方差为1，并且各序列之间互不相关;②对第一步得到的图像序列实施标准的主成分变换。MNF变换将数据空间分为两部分:一部分为较大特征值对应的数据分量;另外一部分数据分量对应噪声信息，其特征值都在整数1附近。

要进行MNF变换，首先必须计算出原始影像的协方差矩阵，以及其中所包含的噪声协方差矩阵。协方差矩阵的计算相对简单，而噪声协方差矩阵的计算比较复杂，是MNF变换中的关键。

记 为特征值对角矩阵，则MNF变换的广义特征方程就可以表示为矩阵形式:

退化废弃地遥感信息提取研究

本研究提出了基于MNF/ICA的多源遥感变化信息检测的方法，其步骤如图4－10所示。

图4－10 基于MNF/ICA的多源遥感变化信息检测法流程

在 ENVI 软件下，把震前 IKONOS 影像与震后 QuickBird 影像分别做独立成分变换，将得到的各分量影像相减求差，然后对差值分量做最小噪声变换，这样能够更好地去除噪声信息，并且使变化信息更加集中，有利于其被发现和提取。对 MNF 变换后的前三个分量做假彩色合成显示变化信息 ( 图 4 －11) 。

从图 4 －11 中可以看出，蓝色区域为发生变化的区域，与之前主成分变换法的结果( 图 4 － 9) 相比，检测的效果与外观效果大大改善，之前的噪声被完全剔除，变化信息明显并且集中。通过对 MNF 变换后前三个分量进行假彩色合成，变化的区域显示出和环境背景不同的颜色，并且色彩分明、纹理清晰、边缘清楚，十分便于观察和发现。把变化信息图存为一般的图片格式 ( BMP，JPEG，TIF) ，可以直接在 Photoshop 下用魔棒工具选取出蓝色区域 ( 变化区域) ; 或者导入 ArcGIS 当中，直接勾画出其中的蓝色图斑并存为矢量多边形，即完成了变化信息的提取。结果显示，基于 MNF/ICA 的多源遥感变化信息检测法能很好地抑制主成分分析法中产生的噪声，实现变化信息与噪声的有效分离，使不同时相的变化信息更加集中、突出，这样构造的差值影像更有利于变化信息的分析、解译和提取，从而提高了变化检测的效率和精度。实践证明，基于 MNF/ICA 多源遥感变化信息检测法是一种稳定、高效、可靠的快速遥感变化信息检测方法。