P6影像数据融合及其最佳融合方法在漓江两岸土地利用调查中的应用

遥感影像融合对影像分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。针对印度P6卫星LISS-4全色数据和LISS-3多光谱数据进行多种融合实验,融合方法包括HIS变换、Brovery变换、PCA变换和Gram-Schmidt变换。根据融合结果的最终应用目的——目视解译和屏幕矢量化,采用信息熵、标准差、相关系数和视觉效果对融合方法进行定量和定性评价。分析结果表明,Brovey变换后的图像空间信息详细程度最差;HIS变换后的图像光谱保真能力最差;PCA变换和Gram-Schmidt变换方法融合效果图纹理信息清晰,光谱保真度好,适合P6卫星影像融合。最后选择2%线性拉伸后的PCA融合影像为工作底图,在此基础上对漓江两岸土地利用状况展开遥感调查。     

高分二号卫星影像融合方法与效果评价

高分二号(GF-2)是我国高分辨率对地观测系统重大专项中的首颗"亚米级"卫星,极大地提高了我国高空间分辨卫星影像的自给率。遥感影像融合是高分辨遥感处理和应用的关键流程,选择北京、大连和福州地区GF-2影像,采用彩色标准化变换(Brovey)法、相位恢复(Gram-Schmidt)法、色度空间变换(HSV)法、主成分变换(PCA)法和超分辨率贝叶斯(Pansharp)法共5种融合方法对实验区影像进行融合实验。首先对5种融合结果进行目视效果评价,然后构建了标准差、信息熵、平均梯度、相关系数和扭曲程度5个指标对融合结果进行定量评价。结果表明:Pansharp法在图像信息、细节以及光谱都具有较好的保持效果,Gram-Schmidt和PCA次之,HSV和Brovey色彩失真较明显,该结论可为GF-2卫星影像科研和工程应用提供参考。     

面向地质应用的高分二号卫星影像融合方法评价

为了探讨不同影像融合方法在地质应用上的适用性,以高分二号(GF-2)影像为数据源,采用彩色标准化变换(Brovey)、超球体色彩空间变换(HCS)、相位恢复(Gram-Schmidt)、最邻近扩散(NNDiffuse)和高通滤波变换(HPF)等5种融合方法对全色和多光谱数据进行融合实验,并对融合结果进行质量评价。首先从定性和定量两方面进行评价,然后对融合影像进行岩性分类。结果表明:HPF和Gram-Schmidt方法无论是在定性、定量还是岩性分类应用上均具有较好的效果,NNDiffuse和HCS方法融合效果适中,Brovey方法色彩失真明显,该结论可为地质部门提高GF-2卫星的适用性以及对国产卫星数据的推广应用提供参考。     

基于中巴资源卫星的多源遥感影像融合研究

随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对资源二号多光谱影像光谱信息丰富、分辨率低,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以河南省郑州市的资源二号多光谱影像与全色影像为例,分别采用基于主成分分析、小波变换、比值变换和高通滤波法等4种融合方法进行融合实验,并对融合后的影像在均值、标准方差、偏差指数以及光谱保真度等4个方面进行了对比,探讨了资源二号多光谱影像与全色影像融合的方法和效果。     

Landsat 7 ETM+全色与多光谱数据融合算法的比较

以Landsat 7 ETM 数据为例,采用Brovey变换、HSV变换、PCA变换以及Gram-Schmidt光谱锐化算法对比研究了同一传感器全色和多光谱数据的融合问题.由定性和定量分析认为:空间分辨率的增强和光谱特性的改善是相互矛盾的,针对Landsat 7 ETM 本身的融合而言,综合考虑保光谱特性、信息量和清晰度,最佳的融合算法是PCA变换,而Gram-Schmidt光谱锐化法要优于Brovey变换和HSV变换.该研究为充分利用Landsat 7 ETM 的全色高分辨率和多光谱特性,进一步挖掘Landsat 7 ETM 的数据潜力奠定了基础.     

基于奇异值分解的中国资源一号02C卫星数据的融合评价及应用

采用影像融合的方法,分析中国自行研发的资源一号02C卫星数据在森林资源分类中的应用效果。以2013年浙江省龙泉地区的多光谱和全色影像为数据源,在影像配准、校正基础上,经Brovey、Gram-Schmidt、高通滤波(HPF)、HSV、IHS、主成分与小波变换等7种融合方法,采用定性与奇异值分解的定量分析评价其影像的融合效果。结果表明:HSV、IHS和HPF变换为较适宜该影像数据的融合方法;进一步通过分类后的精度评价及验证可知,HPF融合方法最优且该融合后的影像适宜采用最大似然法进行分类。     

多源遥感影像融合的图像质量评价及变化区域识别

遥感技术的发展以及遥感数据的广泛应用,使得影像信息及其变化信息的自动识别的需求日益迫切.论文利用TM(1998)、SPOT(2002)、ALOS(2006)3个时相的不同传感器接收的影像数据,进行小波变换与IHS变换相结合的影像融合处理,并进行融合影像的评价以及变化区域的识别研究,得出以下主要结论:小波变换与IHS变换相结合的影像融合方法既提高了影像的信息量,又较好地保持了影像的光谱特征;融合影像信息量的增加程度与原始多光谱影像的空间分辨率相关,原始多光谱分辨率越低,融合后信息量增加越多;从融合影像上还可以直观地看出,不同时相的影像融合时,有利于地物变化区域的自动显现,以此进一步地进行变化区域的自动提取与分类,促进遥感影像的应用.     

基于HIS变换与atrous小波分解的遥感影像融合

针对多光谱影像与全色影像的融合，本文在分析HIS变换及基于Mallat小波算法的影像融合方法的基础上，提出了一种基于HIS变换与atrous小波分解相结合的遥感影像融合方法，并给出了实现的过程．通过主观视觉效果分析与客观性能参数分析，新方法的性能优于HIS变换融合法、PCA变换融合法、小波变换融合方法，不仅较大地提高了融合影像的空间细节表现能力，井保留了多光谱影像的绝大部分光谱信息．     

基于IHS变换和小波变换相结合的IKONOS影像融合技术

为了充分利用各种遥感影像的信息,基于多分辨率小波融合的融合方法在近几年来得到了广泛的应用。针对IKONOS卫星的全色波段和多光谱波段的影像,提出了一种基于IHS变换和小波变换结合的影像融合方法。对比实验表明了这种结合两种变换的融合方法能够有效保持IKONOS卫星全色影像高空间分辨率的同时,且能较好地保留多光谱影像的光谱信息。     

SPOT-5全色与多光谱遥感影像融合方法比较

随着遥感技术的发展,SPOT-5卫星数据以其优越的性价比,得到了较多的应用.在阐述遥感图像融合原理的基础上,以SPOT-5全色与多光谱影像为数据源,应用IHS变换、PCA融合、Brovey变换、乘积变换和HPF融合等5种比较常用的融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度进行了分析评价,探讨最适合于SPOT...     

城市卫星遥感图像融合处理质量评价研究

常用的遥感融合方法常导致较严重的光谱畸变,为减少融合图像光谱特征的扭曲,提出三种新融合方法即合成变量比值法(SVR)、平滑滤波亮度调制法(SFIM)和Gram_Schimdt变换法(GS)。采用定量分析方法,分别对中等分辨率Landsat ETM+数据和高分辨率Quickbird数据的融合效果进行了评价。结果表明,不同方法具有不同的光谱保真度和空间信息融入度。同一种方法对于不同分辨率的遥感数据具有不同的融合效果。对中等分辨率Landsat ETM+数据,SFIM能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用中等分辨率Landsat ETM+数据进行融合处理时,SFIM优于合成SVR和GS;在高分辨率Quickbird数据的融合中,SVR能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用高分辨率Quickbird数据进行融合处理时,SVR则优于SFIM和GS。在中等分辨率Landsat ETM+数据、高分辨率Quickbird数据融合处理中,基于SFIM、SVR融合方法能分别获得较好的视觉效果,又能改善目视解译和遥感分类精度。     

基于不同算法的遥感影像融合分析

遥感影像融合使影像具有高空间分辨率和丰富的光谱信息,遥感影像融合算法是近年来遥感领域内的研究热点,而针对不同的遥感影像,有关学者提出了很多融合算法,但是融合影像的光谱信息保真度和空间信息融入度却一直是遥感融合效果研究的焦点问题,因此有必要对融合方法进行评价.以ETM+影像为例,通过ENVI软件作为遥感影像处理平台,选择均值、标准差、偏差指数、相关系数等评价指标,进行PCA变换、Multiplicative变换、Brovey变换和Wavelet变换等4种全色与多光谱遥感影像融合算法试验,并对融合试验结果进行定量评价,探讨ETM+影像融合的最佳方法.结果表明,最佳的遥感影像融合算法是Wavelet变换融合,Multiplicative变换融合要优于Brovey变换融合和PCA变换融合.这一研究结果为充分利用全色高分辨率和多光谱特性,挖掘的数据潜力奠定了基础.     

WorldView-2影像数据融合方法比较研究——以在四川省地理国情监测项目中应用为例

WorldView-2影像数据是四川省地理国情监测项目的重要数据源。本项目通过使用Brovey、Ehlers、HPF、HIS、PCA、Wavelet、PanSharpen、Gram-Schimdt 八种不同的数据融合方法对其全色和多光谱影像进行融合,并从清晰度、纹理和色调进行定性分析;从标准差、信息熵、平均梯度、偏差指数、相关系数和光谱扭曲程度进行定量评价;并通过FeatureStation GeoEX解译对比,研究融合结果的可用性。结果表明：基于PanSharpen变换融合方法产生的遥感图像失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于WorldView-2影像融合的较好方法;同时,与原始多光谱影像相比,具有更好的解译效果。     

一种基于非降采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

给出了一种非降采样Contourlet变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法.非降采样Contourlet变换是一种平移不变的小波变换方法,且具有良好的方向选择性,其对图像做多分辨率分析得到的高频子带,有效地表达了图像中的细节特征信息.结合HIS变换,非降采样Contourlet变换将细节注入到多光谱图像得到的融合图像,不但具有较高的空间分辨率,而且有效保持了多光谱图像的光谱特征.实际的SPOT全色图像和TM多光谱波段融合结果表明,所提议方法的性能优于目前广泛使用的小波域方法如离散小波变换和A Trous小波变换以及Contourlet变换等融合方法.     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

基于多分类器融合的高光谱图像分类研究

针对由于高光谱图像存在数据量大、数据相关性强、图谱合一等特点导致高光谱图像分类难度较大的问题,构建一种基于多分类器融合的高光谱图像分类模型.该模型首先使用双边滤波算法进行去噪处理,然后使用LDA算法与PCA算法相结合、单独PCA算法、Gabor滤波与PCA算法相结合三种方式分别对数据进行降维与特征提取,并分别使用SVM...     

基于WT-MB方法的OLI图像融合——以宁夏回族自治区吴忠市的OLI图像和P5图像为例

为解决Landsat 8 OLI多光谱图像和CBERS-04 P5全色图像的融合问题,设计了一种基于WT-MB变换的融合方法;以宁夏回族自治区吴忠市的图像融合为案例,从定量评价、目视判读评价和SVM分类精度评价3个方面比较WT-MB变换方法与GS、PCA、MLT、Brovey变换方法的融合效果,然后以总体精度和Kappa系数评判融合图像的分类精度.实验结果表明:WT-MB变换方法在增强融合OLI图像的空间结构信息的同时,更有效地保持原OLI图像的光谱信息,提高了图像分类精度,能够更准确地服务于环境遥感监测.     

一种基于总变分与显著性检测的红外与可见光图像融合方法

红外与可见光图像融合是多源信息融合中的一个重要研究内容,它在军事侦察等方面有着广泛的应用.本文基于总变分模型和显著性检测方法,提出了一种有效的融合方法.首先,通过对红外与可见光图像的特征分布考察,构建了一个信息融合的总变分模型.其次,基于亮度对比度的显著性检测,给出了总变分模型中保真项权值的估计方法.实验仿真表明,无论是视觉观察还是客观评价,本文的方法均比一些现有方法体现了更好的结果.     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.