BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感影像波段擬合中的應(yīng)用

王小飛汪建光袁于評(píng)

(1.浙江省測(cè)繪科學(xué)技術(shù)研究院,浙江 杭州310012;2.浙江省測(cè)繪與地理信息學(xué)會(huì),浙江 杭州310012)

0 引 言

目前,傳統(tǒng)的研究波段擬合方法主要有光譜坐標(biāo)轉(zhuǎn)換法[1]、加權(quán)法[2]、均值法、不確定參數(shù)法[3]及線性回歸法[4]等,這些方法基本都基于波段間存在的線性關(guān)系,模型也過(guò)于簡(jiǎn)單,尤其是加權(quán)法和均值法只是經(jīng)驗(yàn)值的四則運(yùn)算,而沒(méi)有考慮到波段之間關(guān)系,因此模擬出的真彩色顏色畸變較大,合成彩色影像在視覺(jué)上整體偏差,合成效果一般。

針對(duì)傳統(tǒng)方法的不足,本文以ETM和SPOT遙感數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,從波段間非線性關(guān)系出發(fā),借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,經(jīng)反復(fù)嘗試實(shí)現(xiàn)了SPOT遙感影像藍(lán)光波段擬合,所合成的彩色影像效果較為理想,為遙感影像波段擬合提供了實(shí)用的方法和實(shí)現(xiàn)路徑。

1 試驗(yàn)過(guò)程

本文基本思路為:將ETM和SPOT兩個(gè)傳感器多光譜波段以及相應(yīng)帶寬設(shè)置非常相(表1),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性擬合能力,通過(guò)對(duì)ETM數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷學(xué)習(xí)優(yōu)化,構(gòu)建最佳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行精度評(píng)定,確認(rèn)無(wú)誤后再利用該模型進(jìn)行SPOT藍(lán)光波段擬合(圖1)。

1.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文選取2007年夏季時(shí)段上海同一地區(qū)的ETM和SPOT兩種遙感數(shù)據(jù)。其中ETM數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),是BP網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層數(shù)據(jù)。SPOT數(shù)據(jù)則是該模型的利用數(shù)據(jù),用于藍(lán)光擬合并合成真彩色影像。

1.2 研究平臺(tái)

本文采用Matlab語(yǔ)言平臺(tái),通過(guò)調(diào)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)包,在訓(xùn)練過(guò)程中實(shí)施過(guò)程監(jiān)聽(tīng)以及時(shí)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)高效的樣本訓(xùn)練過(guò)程(學(xué)習(xí)過(guò)程),得出一個(gè)優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)模型用于擬合目標(biāo)波段(藍(lán)光波段)。本文采用較為基礎(chǔ)的3層結(jié)構(gòu)的BP網(wǎng)絡(luò),即輸入層、隱含層和輸出層。

表1 ETM與SPOT對(duì)應(yīng)的波段范圍/um

圖1 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合藍(lán)光流程圖

1.3 處理流程

1.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層數(shù)據(jù)要求為向量形式,需要對(duì)ETM數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣轉(zhuǎn)向量處理,同時(shí)為確保BP網(wǎng)絡(luò)能更快收斂,有效避開(kāi)隱層轉(zhuǎn)換函數(shù)訓(xùn)練飽和區(qū),提高模型解算精度,還需要對(duì)該向量進(jìn)行歸一化處理。

1.3.2 模型建立、參數(shù)初始化

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法要求,在建立BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的同時(shí)還需對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行初始化。本文使用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),輸入層為紅光,綠光和近紅3個(gè)波段對(duì)應(yīng)的3組向量,因此節(jié)點(diǎn)數(shù)為3。輸出層為藍(lán)光波段1個(gè)向量,故為節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。隱層所用的函數(shù)為,經(jīng)反復(fù)試驗(yàn),最終確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5,學(xué)習(xí)效率?為0.3,沖量常數(shù)為0.7,訓(xùn)練誤差(目標(biāo)精度)為0.001。

1.3.3 樣本訓(xùn)練與擬合

本文用含有藍(lán)光波段的ETM數(shù)據(jù)作為BP網(wǎng)絡(luò)樣本訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來(lái)源。訓(xùn)練過(guò)程是后臺(tái)不斷迭代計(jì)算,不斷優(yōu)化模型參數(shù),直到模型預(yù)測(cè)精度符合預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)精度為止,得到一組經(jīng)訓(xùn)練優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)后保存該組權(quán)重參數(shù)(保存該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu))。應(yīng)用該網(wǎng)絡(luò),將SPOT數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化和歸一化預(yù)處理后得到SPOT數(shù)據(jù)的近紅、綠光和紅光波段進(jìn)行擬合運(yùn)算,得到SPOT藍(lán)波段,并用于合成真彩色影像,最后對(duì)擬合的精度進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

利用ETM遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行的非線性擬合精度評(píng)價(jià)方法為:①選取訓(xùn)練樣本區(qū)域之外400×400像素方形驗(yàn)證區(qū)域,將近紅、綠光和紅光波段輸入訓(xùn)練好的模型進(jìn)行藍(lán)光波段擬合,將擬合結(jié)果與原始驗(yàn)證區(qū)域藍(lán)光波段進(jìn)行像素值比較(表2);② 基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)指標(biāo)得到模擬的藍(lán)光波段與原始藍(lán)光波段像素值定量評(píng)價(jià)結(jié)果(表3)。

表2 模擬出的ETM藍(lán)波段與原始藍(lán)波段像素值(DN值)隨機(jī)對(duì)比

表3 模擬的藍(lán)光波段與原始藍(lán)光波段像素值(DN值)定量比較

綜合表2、表3可知,利用BP網(wǎng)絡(luò)模型模擬ETM波段的性能極強(qiáng),該擬合能力完全可以“再造”缺失通道對(duì)應(yīng)的波段。由擬合波段與真實(shí)波段相關(guān)性分析結(jié)果可知,兩者相關(guān)系數(shù)高達(dá)98%(圖2)。將模擬藍(lán)光后合成的真彩圖與原始真彩圖進(jìn)行比較(圖3),相似度極高。

圖2 擬合波段與真實(shí)波段的相關(guān)性分析

最后通過(guò)訓(xùn)練所得的BP網(wǎng)絡(luò)模型將SPOT紅、綠、近紅3個(gè)波段作為輸入層,進(jìn)行SPOT藍(lán)光波段擬,合并合成真彩色(圖4)。合成影像整體色彩更為自然,水體、植被等典型地物波普特征都得以修正,進(jìn)一步證實(shí)了應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遙感影像波段模擬研究的可行性和合理性,對(duì)解決遙感影像波段缺失有較好借鑒和實(shí)用意義。

圖3 原始真彩圖(左)與模擬真彩圖(右)

圖4 模擬SPOT衛(wèi)星藍(lán)光波段的結(jié)果

3 結(jié) 語(yǔ)

(1)通過(guò)大量試驗(yàn),摸索出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在波段擬合方面的最佳實(shí)現(xiàn)路徑,所擬合的ETM和SPOT影像數(shù)據(jù)效果較為理想,精度較高。但在樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理和訓(xùn)練環(huán)節(jié)上花費(fèi)了較多時(shí)間才確定出最佳網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

(2)下一步將在如何提高數(shù)據(jù)預(yù)處理和樣本訓(xùn)練效率上進(jìn)行嘗試和改進(jìn),從而提升本方法的效率和實(shí)用性。進(jìn)一步,將開(kāi)展大氣校正處理對(duì)影像波段擬合影響(敏感性)分析研究,提升本方法的實(shí)效性和嚴(yán)密性。

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[2]沈金祥,楊遼,駱劍承.利用波譜分析進(jìn)行SPOT影像自然色模擬的方法[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,2009,34(12):1436-1439.

[3]朱長(zhǎng)明,駱劍承,沈占鋒.地物波譜數(shù)據(jù)輔助的SPOT影像模擬自然色方法研究[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2010,39(2):169-174.

[4]許輝熙,陳云浩,薛萬(wàn)蓉.藍(lán)波段缺失遙感影像真彩色模擬方法研究[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展,2015,52(5):71-78.

[5]江東,王建華.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感中的應(yīng)用與發(fā)展[J].國(guó)土資源遙感,1999,11(2):12-18.