多源遥感数据融合及其在地震预报研究中的运用(作者:尹京苑)
作者简介:尹京苑,研究员-教授,主研地球物理专业,现为上海市灾害防御中心主任
遥感技术的发展趋势是多平台、多时相、多传感器、多光谱和高空间分辨率。利用光学、热红外、雷达等对地观测卫星遥感系统,可不断获得大范围、高精度、准实时的地物信息。
传统的遥感图像地物分类和动态监测的研究往往受到“同物异谱、异物同谱”的干扰,而多源信息融合技术则是避免这类干扰的有效手段。与单源遥感数据相比,多源遥感数据所提供的信息具有冗余性、互补性和合作性,因此为了提高观测分类精度,可利用遥感图像数字处理技术,进行不同光谱与空间分辨率的遥感图像的融合,或称遥感图像空间增强。可以这么说,多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势。
所谓多源遥感数据融合,是指多种空间分辨率、辐射分辨率、波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间,以及遥感数据与非遥感空间数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术,它包括空间几何配准和数据融合两个方面,融合后的数据即是一组新的空间信息和合成图像。
多源遥感数据融合以特征信息优化为原则,目的是将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器所提供的信息加以综合,提高遥感数据的可应用性和对地物的识别能力。该方法可更好地发挥不同遥感数据源的优势互补,弥补某一种遥感数据的不足,减少不确定性,提高解译、分类的精度及动态监测能力。
遥感数据融合是解决多源海量数据集成表示的有效途径,是遥感技术应用于地震动态监测向纵深发展的必然趋势,这一方法对从遥感信息提取地震所需指诊信息有很大作用。例如可以先对所用数据进行预处理,然后对各波段卫星遥感数据进行主成分变换,一般前几个主成分可能占总信息量的95%以上,主成分逆变换后的结果就是影像更清晰,层次更丰富,更利于地震应用。
目前,多源遥感数据融合尚有许多问题待解决,相信经过不断努力,这一方法终将能投入实际应用,利用GIS数据库所提供的大量数据,就可以将专家知识引入到遥感图像处理中,实现实时动态融合,并用于地震监测。需要注意的问题是,在地震预报研究中,空间数据的获取是以预报地震为目的,因此,最终还需将所有与地震相关的信息进行融合。
地学数据是典型的多源空间数据,它们的量纲不一、形式多样,既有定量数据、又有定性文字描述数据。因此在数据融合前,必须统一量纲、把定性数据定量化,然后筛选出独立、有用的变量(包括综合变量),选择相应的数学模型(包括定量模型、定性模型和定量定性混合模型)和模型单元,确定地质异常临界值大小,并根据它对未知单元进行异常圈定和异常评价,最后利用GIS显示结果。
通过GIS空间叠加分析,以及对其属性数据值进行预处理、筛选和数据融合,就可以显示地震监测信息与结论或决策信息,从而使信息结果数据利用价值大大提高。
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