杜 泳,張霄宇,黃大松,江彬彬,陳建裕,鄧 涵,姚玲玲,楊頂田

（1.浙江大學(xué)地球科學(xué)系,浙江杭州310027；2.國家海洋局第二海洋研究所衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學(xué)國家重點實驗室,浙江杭州310012；3.中國科學(xué)院南海海洋研究所,熱帶海洋環(huán)境國家重點實驗室,廣東廣州510301）

以水體為觀測目標(biāo)的Worldview-2融合方法評價

杜 泳1,張霄宇1,黃大松1,江彬彬1,陳建裕2,鄧 涵1,姚玲玲1,楊頂田3

（1.浙江大學(xué)地球科學(xué)系,浙江杭州310027；2.國家海洋局第二海洋研究所衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學(xué)國家重點實驗室,浙江杭州310012；3.中國科學(xué)院南海海洋研究所,熱帶海洋環(huán)境國家重點實驗室,廣東廣州510301）

為了提高影像的分辨率、強化影像隱含的信息,在影像的預(yù)處理過程中往往需要將不同分辨率數(shù)據(jù)進行融合,實現(xiàn)優(yōu)勢互補.以Worldview-2的3景遙感影像為數(shù)據(jù)源,錢塘江重點河段為研究對象,對以水體懸浮泥沙為主要觀測目標(biāo)的遙感影像開展融合方法的評價,以及大面積水域?qū)τ跋袢诤戏椒ㄟx擇的影響機制的探討.結(jié)果表明,大面積水體的存在會影響到融合影像保留源圖像光譜信息的能力,影響了最佳融合方法的選擇,Gram-Schmidt是最合適本次研究3幅影像的融合方法.經(jīng)Gram-Schmidt融合后的影像能獲取到更加詳細的懸浮泥沙運移信息.

Worldview-2影像；水體；融合方法；懸浮泥沙濃度

影像融合是指采用一定的數(shù)學(xué)方法將不同來源或同一來源不同分辨率的遙感數(shù)據(jù)復(fù)合成一組多源遙感影像.融合方法多種多樣,比較經(jīng)典的有IHS變換［1-2］、Brovey變換［3-4］、Gram-Schmidt［5-6］、主成分變換（PCA）［7-8］、全景銳化（Pan sharpening）［9-10］、小波變換（Wavelet Fusion）［11-12］等.對融合效果的合理評判是找到最優(yōu)融合方法的關(guān)鍵［13］.

目前,有效監(jiān)控日益惡化的內(nèi)陸水體生態(tài)環(huán)境已成為研究熱點.為了對水體信息進行精細描述,需要進行數(shù)據(jù)融合以獲得最佳的圖像效果.鑒此,本文以錢塘江水體中懸浮泥沙遙感反演為應(yīng)用目的,對錢塘江干流重點河段的3幅Worldview-2影像開展了以下研究：1）分別采用Pan sharpening、Gram-Schmidt、PCA和Wavelet Fusion這4種方法對3景影像進行融合；2）對不同融合方法下影像的融合效果進行主客觀方法評價,重點探討水體信息的提高程度,從而獲得以水體為主要研究對象下的最佳融合方法,以及大面積水體存在時對最優(yōu)融合方法選擇的可能影響；3）應(yīng)用融合后的影像進行錢塘江大缺口灣段水體中懸浮泥沙含量的高分辨率遙感反演.

1 數(shù)據(jù)及方法

1.1 Worldview-2影像

Worldview-2衛(wèi)星是Digital Globe公司在2009年10月發(fā)射的第3代高分辨率商業(yè)衛(wèi)星,能夠提供給用戶1個0.5 m空間分辨率（spatial resolution,SR）全色波段和8個1.8 m空間分辨率的多光譜波段數(shù)據(jù).具體技術(shù)參數(shù)見表1所示.其中, λ為波長.

表1 Worldview-2影像各波段參數(shù)Tab.1 Band parameters of Worldview-2 image

本次研究采用的3幅影像分別為：影像1∶052976819010-01-P001（2012.11.11,11∶04∶51）；影像2∶052976819010-01-P002（2012.11.11,11∶04∶13）；影像3∶052976819010-01-P003（2012.3.25,11∶18∶27）.3幅影像的經(jīng)緯度范圍為：30° 21′06.12″～30°24′77″N,120°24′40.75″～120°44′46.55″E,主要包括錢塘江的老鹽倉彎道、鹽官江道和大缺口灣（如圖1所示）.該河段漲、落潮流路分歧,水體容量大、潮汐動力強,稀釋凈化能力強,是錢塘江主要的排污受納水域.采用高分辨率的遙感影像進行懸浮泥沙運移監(jiān)控,可獲得污染物遷移、河漫灘演變等信息,對于生態(tài)環(huán)境以及航道安全等管理具有重要的現(xiàn)實指導(dǎo)意義.

圖1 研究區(qū)域的影像Fig.1 Image of study area

由于遙感圖像中不同的波段反映不一樣的地物特征,因此不同波段組合反映地面信息的能力也是有差異的［14-15］.本次研究采用最佳指數(shù)因子（OIF）［16］進行波段組合,其原理為波段間相關(guān)性越小,波段的標(biāo)準(zhǔn)差越大,波段組合的信息量就越大.如式（1）所示：

式中：Si為第i波段的標(biāo)準(zhǔn)差,Rij為i和j兩波段的相關(guān)系數(shù).OIF越大,表示該組合波段的影像信息越豐富.

表2 最佳指數(shù)因子計算結(jié)果Tab.2 Calculation results of optimum index factor

計算結(jié)果（如表2所示）表明,波段組合Band458的OIF值最大,其次是波段組合Band348和Band148.鑒于第8波段完全超出了全色波段的波長區(qū)間（450～800 nm）,本研究借鑒Aniruddha Ghosh［17］的研究成果,以及懸浮泥沙敏感波段［18-19］,排除第8波段的波段組合,最后選擇Band147作為最佳組合波段.

1.2 融合方法

為了得到更加精細的水體信息,本研究采用Pan sharpening、Gram-Schmidt、PCA和Wavelet Fusion 4種方法對錢塘江的3幅Worldview-2數(shù)據(jù)進行了融合.融合方法簡介［20］如表3所示.

表3 4種融合方法簡介Tab.3 Introduction to four types of fusion method

2 影像融合效果

對3景Worldview-2的融合結(jié)果見圖2、3和4.

圖2 影像1的4種融合效果Fig.2 Fusion effects of Image 1

圖3 影像2的4種融合效果Fig.3 Fusion effects of Image 2

2.1 主觀融合效果評價

主觀融合評價結(jié)果表明,3景影像在經(jīng)過Pan sharpening方法融合后,圖像的空間分辨率明顯提高,但是整體亮度下降了.經(jīng)Pan sharpening融合后的水體幾乎呈黑色,懸浮泥沙信息被完全掩蓋,Pan sharpening雖然被廣泛采用,但顯然不適用于本次研究.影像2經(jīng)PCA融合后,明顯存在清晰度下降,水體中懸浮泥沙紋理等精細信息丟失,因此直接判定PCA為影像2的非理想融合方法.

圖4 影像3的4種融合效果Fig.4 Fusion effects of Image 3

將影像放大數(shù)倍后對典型地物進行目視判定來評價Gram-Schmidt、Wavelet Fusion和PCA中哪種方法更優(yōu)秀.其中影像2只對Gram-Schmidt和Wavelet Fusion這2種方法進行主觀評價,具體見圖5、6和7.結(jié)果表明：影像1和3經(jīng)過Gram-Schmidt和PCA融合后植被顏色鮮紅且水體均比較明亮,優(yōu)于Wavelet Fusion融合方法,并且Wavelet Fusion融合影像中河流顏色更偏暗,泥沙信息遠不及Gram-Schmidt和PCA的清晰,由此肯定Gram-Schmidt和PCA較Wavelet Fusion優(yōu)秀.由于Gram-Schmidt融合后的道路的亮度更強,道路上的行車線更清楚,因此主觀融合效果評定結(jié)果表明：對3幅影像來說,在4種融合方法中,Gram-Schmidt為最優(yōu)融合方法.

圖5 影像1的3種融合方法對比Fig.5 Comparison of 3 kinds of fusion method of Image 1

圖6 影像2的2種融合方法對比Fig.6 Comparison of 2 kinds of fusion method of Image 2

圖7 影像3的3種融合方法對比Fig.7 Comparison of 3 kinds of fusion method of Image 3

2.2 客觀融合效果評價

2.2.1 客觀融合效果評價指標(biāo) 客觀融合效果評價指標(biāo)很多,本研究主要采用的指標(biāo)［21］如表4所示.假設(shè)原始圖像為I,融合后圖像為F,則原始圖像和融合后圖像函數(shù)分別為I（x,y）,F（x,y）.M和N分別為圖像的行數(shù)和列數(shù),則圖像的大小為M× N,i＝1,2,…M；j＝1,2,…,N.n為圖像的總的灰度級,pi為原始圖像的灰度值,qi則為融合后圖像的灰度值.VI和VF分別為原始圖像和融合后圖像的均值.

2.2.2 客觀融合效果評價結(jié)果 3景影像的客觀融合效果評價結(jié)果分別表5所示.

表4 客觀融合效果評定指標(biāo)簡介Tab.4 Introduction to evaluation index of objective fusion performance

整幅影像的評價結(jié)果表明：1）經(jīng)過Pan sharpening融合后的影像的圖像均值、標(biāo)準(zhǔn)差和平均梯度相比原始多光譜影像和全色圖像都大大減小了,從而造成影像昏暗、不清晰、猶如被蒙上一層霧的目視效果,與主觀評價結(jié)果一致,Pan sharpening為最不理想的融合方法.2）3幅影像均有各自的最優(yōu)融合方法.影像1的理想融合方法是Wavelet Fusion,其次是Gram-Schmidt；影像2的理想融合方法有2種：Wavelet Fusion和Gram-Schmidt；而影像3的理想融合方法是Gram-Schmidt.

表5 客觀評價結(jié)果Tab.5 Results of objective evaluation

本次研究把錢塘江從影像中裁剪出來以觀測水體的融合效果,結(jié)果表明：1）影像1、2中的水體經(jīng)Pan sharpening融合后,其圖像均值和標(biāo)準(zhǔn)差都遠遠大于原始多光譜影像和全色影像,偏離了實際,加上平均梯度大幅度減小導(dǎo)致水體一片漆黑,從而掩蓋了影像信息；對于影像3,其水體經(jīng)Pan sharpening融合后,均值、標(biāo)準(zhǔn)差與平均梯度均比原始多光譜影像和全色影像減小了,因而圖像比較昏暗,只勉強能觀察到水體信息.2）影像1的水體經(jīng)Gram-Schmidt融合后其信息熵和相關(guān)系數(shù)是最大的且交叉熵是最小的,所以毫無疑問成為理想的融合方法；影像2的水體經(jīng)Gram-Schmidt融合后,雖然其均值、標(biāo)準(zhǔn)差和信息熵不是最大的,但平均梯度和相關(guān)系數(shù)是最大的且交叉熵是最小的,因此綜合評比后為適合影像2中水體的融合方法；3）影像3中的水體經(jīng)Gram-Schmidt融合后效果略差于Wavelet Fusion.

綜合主客觀評價結(jié)果,最合適的本研究3幅影像的融合方法是Gram-Schmidt.

2.2.3 融合效果影響機制 將本次研究與國內(nèi)外同類研究的比較后發(fā)現(xiàn),同樣采用Worldview-2數(shù)據(jù),由于研究區(qū)域的不同,適合的融合方法也不一樣,如表6所示.總的來說,在有大范圍水體面積的研究區(qū)內(nèi),Gram-Schmidt是比較優(yōu)秀的融合方法；而在礦區(qū)、城市等陸域研究區(qū)域,Pan sharpening是比較優(yōu)秀的融合方法（如黃海［22］等）.

表6 國內(nèi)外有關(guān)Worldview-2融合方法的研究對比Tab.6 Comparison of fusion methods adopted for Worldview-2 from studies of domestic and abroad___________

為了進一步探究地物分布特征對影像融合效果的可能影響,本次研究對整幅影像、水體影像和扣除水體后的影像在采用Pan sharpening和Gram-Schmidt融合后的效果進行了對比,結(jié)果顯示：1）3幅影像經(jīng)Pan sharpening融合后,整幅影像和扣除水體后的影像的圖像均值等指標(biāo)都偏離原始影像的實際,但與原始影像仍然保持相當(dāng)高的相關(guān)性.而對于水體來說,不僅圖像均值等指標(biāo)偏離了實際,其相關(guān)系數(shù)在3幅影像中均是最小的.2）影像經(jīng)Gram-Schmidt融合后,雖然也影響了其相關(guān)系數(shù),但是由于它具備較好的保持空間紋理信息的能力,很好地保留了原始影像的光譜信息.因此,對于有大面積水域的遙感影像來說Gram-Schmidt是理想的融合方法.

由此可見,相關(guān)系數(shù)代表了融合后圖像保留源圖像的光譜信息程度,而融合過程中由于大面積水域的存在,造成局部區(qū)域紋理特征上相對單調(diào),保留源圖像光譜信息的能力是影響融合效果的重要因素.因此,影像中大面積水體的存在應(yīng)該是選擇最佳融合方法時需要考慮的一個因素.

3 應(yīng) 用

本次研究采用融合前后影像3來反演錢塘江大缺口灣段水體中懸浮泥沙含量,不僅獲得了高分辨率懸浮泥沙分布信息,同時也可對融合前后影像的具體應(yīng)用質(zhì)量進行對比.影像質(zhì)量好,無云層覆蓋,因此,本研究在ENVI環(huán)境下,基于快速大氣校正（quick atmospheric correction,QUAC）模塊自動收集融合后影像的象元信息,獲取經(jīng)驗值完成大氣校正,得到真實地物反射率數(shù)據(jù).懸浮泥沙反演采用改進型Tassan模型［27］,適用于研究區(qū)域內(nèi)二類水體,具體如式（2）：

式中：ρTSM為水體懸浮泥沙濃度,單位為mg／L；Rrs為遙感反射率,單位為sr－1；λband3、λband4、λband5為Worldview-2的波段,單位為nm.

如圖8所示,融合后影像提供了更加詳細的懸浮泥沙信息.不僅懸浮泥沙的地面分辨率得到了極大的提高,層次感也更加清晰,尤其是高值區(qū)和低值區(qū)的細節(jié)信息更加豐富,可以更好地觀測到該河段懸浮泥沙的遷移路徑和分布擴散信息.由此可見,采用融合影像進行水體中懸浮泥沙濃度反演具有很好的顯示效果.

圖8 影像3的懸浮泥沙濃度Fig.8 Suspended sediment concentration of Image 3

4 結(jié) 論

目前針對Worldview-2全色和多光譜影像融合的研究很少,而地物分布特點對融合效果的可能影響尚未有相關(guān)結(jié)論.因此,本研究嘗試采用含有大面積水體的Worldview-2遙感影像,以Band147作為最佳波段組合,對經(jīng)Pan sharpening、Gram-Schmidt、Wavelet Fusion和PCA 4種融合方法后的圖像融合效果進行主客觀評價,得到以下初步結(jié)論：

（1）主客觀評價綜合結(jié)果表明Gram-Schmidt是最合適本研究3幅影像的融合方法.

（2）根據(jù)對本次研究3幅影像融合方法評價結(jié)果,結(jié)合同類研究成果,認為Gram-Schmidt非常適用應(yīng)用于存在有大范圍水體的遙感影像,而在以礦區(qū)、城市等陸域地物目標(biāo)為主的遙感影像中非常理想的Pan sharpening融合方法,在本次研究中表現(xiàn)不佳.因此,在實際應(yīng)用中,大面積水域等特征地物的分布可以用于最優(yōu)融合方法的初步選擇.

（3）對融合效果影響機制的研究表明,大面積水體的存在會造成圖像均值、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)偏離原始影像的實際,而最為關(guān)鍵的是,由于水體所含光學(xué)信息遠不及陸域地物豐富,紋理特征相對單調(diào),因此融合方法保留源圖像光譜信息的能力,尤其是保持空間紋理信息的能力是評價其優(yōu)越性的一個重要指標(biāo),在實際應(yīng)用中應(yīng)當(dāng)予以考慮.

（4）經(jīng)Gram-Schmidt融合后的影像所反演的懸浮泥沙信息由于具備較好的保持空間紋理信息的能力而使泥沙運移信息更加細膩,層次感也更加清晰.

（References）：

［1］CARPER W J.The use of intensity-hue saturation transformations for merging SPOT panchromatic and multispectral image data［J］.Photogrammetric Engineering&Remote Sensing,1990,56（4）：459-467.

［2］FRANKLIN S E,BLODGETT C F.An example of satellite multisensor data fusion［J］.Computers&Geosciences,1993,19（4）：577-583.

［3］TU Te-ming,LEE Yu-chi,CHANG Chien-ping,et al.Adjustable intensity-hue-saturation and Brovey transform fusion technique for IKONOS／Quick Bird imagery［J］.Optical Engineering,2005,44（11）：116201-116210.

［4］ESHTEHARDI A,EBADI H,VALADAN Z,et al.Image fusion of Landsat ETM＋and SPOT satellite image using IHS,Brovey and PCA［C］//Proceedings of the Conference on Information Extraction from SAR and Optical data,with Emphasis on Developing Countries.Portugal：［s.n.］,2007.

［5］LI Cun-jun,LIU Liang-yun,WANG Ji-hua,et al.Comparison of two methods of the fusion of remote sensing images with fidelity of spectral information［C］//International Geoscience and Remote Sensing Symposium（IGARSS）.Portugal：［s.n.］,2004：20-24.

［6］KARATHANASSI V,KOLOKOUSIS P,IOANNIDOU S.A comparison study on fusion methods using evaluation indicators［J］.International Journal of Remote Sensing,2007,28（10）：2309-2341.

［7］賈永紅.TM和SAR影像主分量變換融合法［J］.遙感技術(shù)與應(yīng)用,1998,13（1）：46-49.

JIA Yong-hong.Fusion of landsat TM and SAR image based on principal component analysis［J］.Remote Sensing Technology and Application,1998,13（1）：46-49.

［8］LI Jun,ZHOU Yue-qin,LI De-ren.PCA and wavelet transform for fusing panchromatic and multispectral images［C］//Proceedings of the AeroSense＇99,International Society for Optics and Photonics.Portugal：［s.n.］, 1999：369-377.

［9］ZHANG Yun.A new automatic approach for effectively fusing Landsat 7 as well as IKONOS images［C］//International Geoscience and Remote Sensing Symposium（IGARSS）.Portugal：［s.n.］,2002：2429-2431.

［10］LABEN C A,BROWER B V.Process for enhancing the spatial resolution of multispectral imagery using pan-sharpening：US,09／069,232［P］.1998-04-29［2000-01-04］.

［11］李軍,周月琴,李德仁.小波變換用于高分辨率全色影像與多光譜影像的融合研究［J］.遙感學(xué)報,1999,3（2）：116-121.

LI Jun,ZHOU Yue-qin,LI De-ren.Fusion of high-resolution panchromatic and multispectral images by using wavelet transform［J］.Journal of Remote Sensing, 1999,3（2）：116-121.

［12］張登榮,張霄宇,俞樂,等.基于小波包移頻算法的遙感圖像融合技術(shù)［J］.浙江大學(xué)學(xué)報：工學(xué)版,2007, 41（7）：1097-1100.

ZHANG Deng-rong,ZHANG Xiao-yu,YU Le,et al.Remote sensing image fusion method based on wavelet packetfrequency-shift［J］.Journal of Zhejiang University∶Engineering Science,2007,41（7）：1097-1100.

［13］LI Xiao-chun,CHEN Jing.An efficient method to evaluate fusion performance of remote sensing image［C］//Proceedings of the MIPPR 2005 Image Analysis Techniques.Portugal：［s.n.］,2005：1-11.

［14］李劍鋒,陳建平,史蕊,等.基于最佳波段組合的World View-2遙感影像合成研究［C］//2011年第三屆信息技術(shù)與管理科學(xué)國際學(xué)術(shù)研討會,2011：999-1002.

LI Jian-feng,CHEN Jian-ping,SHI Rui,et al.Research of color composite of Worldview-2 remote sensing images based on optimum band combination［C］//Proceedings of the 2011 3rd International Conference on Information Technology and Scientific Management（ICITSM 2011）.Portugal：［s.n.］,2011：999-1002.

［15］付志鵬.基于World View-2影像的分類及建筑物提取研究［D］.杭州：浙江大學(xué),2011：22-23.

FU Zhi-peng.Research on classification and building extraction based on the World View-2 image［D］.Hangzhou：Zhejiang University,2011：22-23.

［16］CHAVEZ P,BERLIN G,SOWERS L.Statistical method for selecting Landsat MSS ratios［J］.Journal of Applied Photographic Engineering,1982,8（1）：23-30.

［17］GHOSH A,JOSHI P.Assessment of pan-sharpened very high-resolution World View-2 images［J］.International Journal of Remote Sensing,2013,34（23）：8322-8345.

［18］LIEW S C,BOREDIN S,KWOH,L K.Monitoring turbidity and suspended sediment concentration of costal and inland waters using satellite data［C］//International Geoscience and Remote Sensing Symposium（IGARSS 2009）.Portugal：［s.n.］,2009.

［19］LEE K R,KIM A M,OLSEN R C,et al.Using World View-2 to determine bottom-type and bathymetry［C］//Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers（SPIE）.Portugal：［s.n.］,2011.

［20］翁永玲,田慶久.遙感數(shù)據(jù)融合方法分析與評價綜述［J］.遙感信息,2003,3（5）：65-67.

WENG Yong-ling,TIAN Qing-jiu.Analysis and evaluation of method on remote sensing data fusion［J］.Remote Sensing Information,2003,3（5）：65-67.

［21］王海暉,彭嘉雄,吳巍,等.多源遙感圖像融合效果評價方法研究［J］.計算機工程與應(yīng)用,2003,25（7）：33-37.

WANG Hai-hui,PENG Jia-xiong,WU Wei,et al.A study of evaluation methods onperformanee of the multisource remote sensing image fusion［J］.Computer Engineering and Applications,2003,25（7）：33-37.

［22］黃海,劉先剛,雷志剛.World View-2數(shù)據(jù)融合方法的評價研究［J］.電腦編程技巧與維護,2012,（10）：72-73.

HUANG Hai,LIU Xian-gang,LEI Zhi-gang.World-View-2 data fusion methods and evaluation research［J］.Computer Programming Skills and Maintenance, 2012,（10）：72-73.

［23］李丹,甘宇亮,張立濤.基于World View-2衛(wèi)星的影像融合處理技術(shù)研究［C］//.第十三屆華東六省一市測繪學(xué)會學(xué)術(shù)交流會論文集,江蘇：江蘇省科學(xué)技術(shù)協(xié)會學(xué)會學(xué)術(shù)部,2011：126-132.

LI Dan,GAN Yu-liang,ZHANG Li-tao.Research on fusion processing technology based on the Worldview-2 satellite image［C］//The 13th Institute of Surveying and Mapping Academic Seminar on East China Six Provinces and One City.Jiangsu：The association for science and technology of Jiangsu,2011：126-132.

［24］宋啟帆,王少軍,張志,等.基于World View II圖像的鎢礦區(qū)水體信息提取方法研究——以江西大余縣為例［J］.國土資源遙感,2011,23（2）：33-37.

SONG Qi-fan,WANG Shao-jun,ZHANG Zhi,et al.A water information extraction method based on world-View II remote sensing image in Tungsten Ore Districts：A case study of of Dayu county in Jiangxi province［J］.Remote Sensing for Land and Resources, 2011,23（2）：33-37.

［25］陸超.基于Worldview-2影像的面向?qū)ο笮畔⑻崛〖夹g(shù)研究［D］.杭州：浙江大學(xué),2012：40-45.

LU Chao.Research on information extraction of worldview-2 imagery with object-oriented technology［D］.Hangzhou∶Zhejiang University,2012：40-45.

［26］陽牧男,姜貞白.World ViewⅡ衛(wèi)星影像融合方法的探討［J］.測繪,2011,34（5）：225-227.

YANG Mu-nan,JIANG Zhen-bai.Discussion on the worldview-2 image fusion method［J］.Surveying and Mapping of Sichuan,2011,34（5）：225-227.

［27］TASSAN,S.Local algorithms using SeaWiFS data for the retrieval of phytoplankton,pigments,suspended sediment,and yellow substance in coastal waters［J］.Applied Optics,1994,33（12）：2369-2378.

Evaluation of fusion methods for Worldview-2 aiming to water body observation

DU Yong1,ZHANG Xiao-yu1,HUANG Da-song1,JIANG Bin-bin1, CHEN Jian-yu2,DENG Han1,YAO Ling-ling1,YANGDing-tian3
（1.Department of Earth Science,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China；2.State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics,Second Institute of Oceanography,State Oceanic Administration, Hangzhou 310012,China；3.State Key Laboratory of Tropical Oceanography, South China Sea Institute of Oceanology,Chinese Academy of Sciences,Guangzhou 510301）

The remote sensing data with different spatial resolutions were fused to construct images.In this study,three Worldview－2 images were used to investigate the concentration of suspended sediment in segments of Qiantang River.The fused effects were assessed and impacts from large area of water were analyzed.The results indicate that the large area of water affects the ability of fused image including the spectral information of original image.The size of water area in the remote sensing image is an important factor for selecting optimal fusing method.Gram-Schmidt is the ideal fusing method in this study.The detailed information of suspended sediment transport is constructed using the fused image.

Worldview-2 images；water body；fusing methods；suspended sediment concentration

10.3785／j.issn.1008-973X.2015.05.026

P 237

A

1008-973X（2015）05-0993-08

2013-12-17. 浙江大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版）網(wǎng)址：www.journals.zju.edu.cn／eng

國家自然科學(xué)基金資助項目（40706057,41376184）；浙江大學(xué)海洋學(xué)科交叉研究引導(dǎo)基金資助項目（2012HY006A）；浙江省環(huán)?？萍加媱澷Y助項目（2013A021）；浙江省教育廳資助項目（Y201430393）；國家自然科學(xué)海峽兩岸聯(lián)合基金（U1405234）.

杜泳（1990－）,女,博士生,主要從事水環(huán)境生態(tài)遙感研究.E-mail：duyongstu＠163.com

張霄宇,女,副教授.E-mail：zhang_xiaoyu＠zju.edu.cn