不同融合算法对ETM+遥感影像分类精度的影响分析

以福州市南台岛的ETM+遥感影像为基础数据,利用ERDAS Imagine 8.7、ENVI4.0等遥感影像处理软件,运用主成分法(PCA)、乘积法(MLT)、Brovey变换和HIS变换融合算法对ETM+遥感影像全色波段(第8波段)与多光谱波段(第1-5、7波段)进行融合试验;从融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度等角度对融合后的影像进行比较分析;对各种融合后影像进行非监督分类,并评价各种分类结果进行精度,为用户进行影像分类前选择融合方法提供参考.     

遥感影像融合与辐射校正顺序关系探讨

以Landsat-7 ETM+、SPOT-5、IKONOS和EO-1 ALI四种遥感影像为数据源,采用多种辐射校正模型和Pansharp融合算法对遥感影像融合和辐射校正先后关系进行探讨,并利用GVI、ERGAS和CC三个评价指标对获得融合后影像从光谱保真度和高频信息融入度两个方面进行定量评价.实验表明,影像融合与辐射校正的先后顺序对所获得融合影像高频信息融入度无影响,但易引起光谱保真度差异.     

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。     

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.     

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。     

多源遥感数据融合方法探讨

研究了基于IHS变换和多分辨率小波分析的叠加融合方法，并提出了改进的叠加融合方法，其基本做法是保持多光谱(低空间分辨率)遥感影像I分量小波分解后的低频信息不变，将高空间分辨率遥感影像小波分解后的高频信息叠加到多光谱I分量小波分解后的高频信息上，而后对叠加后的I分量进行小波逆变换得到I’，最后对I’HS进行IHS逆变换得到融合后的多光谱影像。融合实验结果证明，改进后的叠加融合方法不仅提高了多光谱影像的空间分辨率，而且在保持多光谱影像的光谱特性等方面相对于改进前具有更大的优越性。     

无人机高分辨率数据与Landsat 8多光谱数据的图像融合研究分析

运用不同融合方法对无人机高分辨率数据与Landsat8多光谱数据进行融合,并对融合结果进行分析,结果表明:HSV变换、Brovey变换和PC变换融合效果优于其他融合方法,其中HSV变换突出了图像的纹理信息,Brovey变换使图像目视效果较好,光谱保真度高。其他融合方法如GS变换增加了人工用地的信息量,但降低了图像整体清晰程度;CN变换光谱扭曲较大,存在光谱信息损失。     

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。     

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。     

基于HCS方法融合高时空遥感数据的玉米种植面积提取

目的提出一种利用高空间分辨率Landsat8 OLI全色影像和高时间分辨率MODIS影像进行融合的方法,构建出高时空分辨率遥感数据,提供一种监测农作物种植面积新思路,为农业生产信息化奠定科学的理论依据.方法以沈阳市法库县为例,基于色彩超球面锐化(HCS)方法,利用多光谱Landsat8 OLI全色影像数据与MODIS-NDVI时间序列数据相结合的手段,对其进行预处理后,根据该地区的物候数据和具有可信度的样本数据进行面积估算,并统计出玉米种植面积的制图精度和用户精度;对Landsat8 OLI全色影像数据和MODIS-NDVI时间序列数据进行融合处理,再利用马氏距离分类法对高时空分辨率遥感数据进行玉米种植面积提取.结果融合后的高时空遥感数据对玉米种植面积的识别效果较好,制图精度和用户精度分别达到89.62%、99.71%.结论 HCS方法适用于高时间数据和高空间数据的融合,融合后的影像保持了原有的光谱特征及空间细节纹理.     

荒漠林信息提取融合方法的比较

森林信息提取是林业遥感的基础和前提。快速、准确、高效地获取森林资源信息,并且及时监测变化情况,是实现森林资源的科学管理和有效利用的重要途径。本研究应用ETM的多光谱和全色影像,在HPF、Wavelet、Mod.IHS三种图像融合算法支持下,得出研究区荒漠林影像无论是目视判读还是统计特征分析Mod.IHS变换图像融合效果均较其他二种方法好,为研究区荒漠林信息的提取奠定了基础。     

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。     

GEOEYE-1多光谱与全色影像融合的适应性及质量评价研究

对比分析了HPF融合、小波变换融合、Gram-schmidt变换融合、Pansharp变换融合、PCA变换融合对Geoeye-1影像的适应性,并采用信息熵、标准差、影像梯度、偏差度、光谱扭曲程度和平均梯度等影像融合定量评价指标,对每种融合方法进行融合质量评价.     

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Brovey融合的卫星影像土地覆盖变化检测

随着高空间分辨率卫星影像的发展,如ETM ,QuickBird,IKONOSE等高空间分辨率卫星,近20年来已相继开发了许多影像融合的方法,如HIS,PC,HPF,SFIM,SVR,Wavekt和Brovey等融合法．传统的影像融合是将时相相同或相近的影像进行融合,以提高影像的空间分辨率和光谱分辨率,提高影像的目视可解度和分类精度等．而本文却是对不同时相的影像进行融合,用Brovey融合法将不同时相的TM(1986年7月26日)和ETM (2000年5月4日)的Pan波段影像进行融合,再对融合后的影像采用无监督分类和PC2分析两种方法将两时相的土地覆盖变化区域提取出来．研究证明融合法能快速、简便、准确的检测出土地覆盖变化的区域。     

非下采样Contourlet变换耦合锐度制约的遥感图像融合

当前多数遥感图像融合算法主要是依靠比值法选取全色图像或多光谱图像中的其中一个高频子带作为高频融合系数,忽略了另一个高频系数所包含的信息,易导致融合图像出现模糊以及光谱失真等不足.对此,本文提出了基于非下采样Contourlet变换与锐度制约模型的遥感图像融合算法.通过亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光谱图像的I,H,S分量,利用非下采样Contourlet变换对多光谱图像的I分量以及全色图像进行多尺度精细分解,得到相应的低频子带与高频子带;利用像素点邻域的像素值之差构造锐度制约模型,完成低频子带的融合.考虑多光谱图像中I分量与全色图像的高频子带特征,构造高频子带融合模型,完成高频子带的融合;将融合后的高频子带与低频子带通过非下采样Contourlet逆变换,输出融合图像的亮度分量珔I,将珔I与H,S分量进行IHS逆变换,形成最终的融合图像.仿真实验显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法的融合图像具有更高的视觉质量,可保留更多的光谱以及边缘等图像细节信息.     

遥感影像融合方法比较研究

影像融合是提高遥感影像特征提取、分类、目标识别能力的重要手段;为比较不同融合方法的融合效果,采用基于低通滤波的IHS变换融合法、PCA变换法、高通滤波法和Gram-Schmidt变换融合法对北京某地区的SPOT-5全色影像和TM多光谱影像进行融合试验,并采用均值、标准差、信息熵和相关系数4个评价指标对结果影像从信息保留性和光谱保持性上进行评价;结果表明:在4种方法中,Gram-Schmidt变换融合法在信息量的保持上具有最大优势,光谱保持性与PCA变化法持平;高通滤波法在对信息量的保留和光谱信息保持均较好,但融合结果的亮度性最差。     

低空无人机影像与资源3号影像常规融合评价

低空无人机与星载遥感影像融合具有重要价值,可获得兼具极高分辨率和多/高光谱特性的影像。为比较不同融合方法的效果,分别采用Brovey变换、HSV变换、PC Spectral锐化、Color Normalized锐化、PCA融合、乘法变换和小波融合7种影像融合方法进行融合试验,以南昌某地区的资源3号多光谱影像和低空无人机航拍影像作为融合数据,依据定性和定量评价指标对融合结果进行质量评价。实验结果表明,针对资源3号卫星数据与低空无人机数据的融合,综合光谱保真度、空间细节表达以及目视结果三方面比较,Brovey变换和PCA融合融合方法的效果较好。     

ETM+遥感影像最佳波段融合质量评价

利用最佳指数(OIF)法得出泉州市2001年ETM+遥感数据的最佳波段组合为波段5、4、2;采用乘积变换、Brovey变换、HIS变换、小波变换等4种典型的融合方法,分别进行ETM+最佳波段组合影像与ETM+全色波段影像的融合;计算融合后影像与原始影像之间的相关系数,从空间相关系数、光谱相关系数2个方面进行定量和定性评价.结果表明,Brovey融合后的影像信息损失最小、对于光谱保真性最好,小波变换融合方法次之;而小波变换融合后影像对于空间分辨率的改善效果最好,Brovey融合方法次之.针对本研究区,在4种融合方法中,Brovey变换和小波变换融合方法是最佳的选择.