SPOT-5遥感影像自身融合方法的比较研究

近年来,遥感影像数据融合已成为学术界研究的新热点.作为在各个领域应用日益广泛的法国SPOT-5遥感卫星影像,其全色波段空间分辨率高,多光谱波段光谱信息丰富,为了既保留丰富的光谱信息又能提高空间分辨率,本文在对IHS变换、主成分变换、Brovey变换融合3种传统像素级融合方法分析、归纳与算法实现研究的基础上,对SPOT-5全色波段与多光谱波段进行了图像融合实验,并从光谱特征与空间纹理特征两个方面对融合效果进行定性与定量评价.分析结果表明,Brovey变换融合法光谱退化最小,同时也最大程度地保持了高几何分辨率全色波段的空间信息.     

遥感影像融合方法评价——以SPOT5自身融合为例

影像融合技术近年来快速发展,是遥感研究的热点.SPOT5影像广泛应用于各个部门,它提供了2.5 m的全色和10 m的多光谱影像.将二者融合可以在保持光谱信息的同时提高空间分辨率.本文采用了PC,Gram-Schmidt和Pansharp三种融合方法对SPOT5全色和多光谱影像进行融合.从主观视觉、客观定量、波谱曲线和空间变化曲线四个方面分析和评价了三种融合结果的质量.分析评价结果表明：Pansharp方法的融合效果最佳.该方法在提高多光谱影像分辨率的同时,较好的保留了多光谱影像的光谱信息.     

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。     

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.     

多源遥感影像数据融合的理论与技术

目的 探讨多源遥感影像数据融合技术,包括融合概念、融合原理、融合算法、融合效果评价。方法 对于不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合分析,提出像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法及用信息论的理论建立融合影像评价系统。结果 信息融合可分为3个层次：像素级、特征级和决策级融合;像素级融合信息损失最小,决策级融合信息损失最大;像素级融合精度最高,决策级融合精度最低。结论 对同一地区的多源遥感影像数据进行融合,可以产生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的估计和判断,可以提高影像的空间分辨率和清晰度,有效提高遥感影像数据的利用率等。     

SPOT多光谱影像与全色影像融合研究

图像融合是解决多源遥感图像综合的有效技术手段,针对不同数据源选择最佳的融合方法是提高图像融合质量的关键.分析Gram_Schmidt融合算法的理论、算法和融合步骤的基础上,对SPOT的多光谱波段影像和全色波段影像进行融合,目视效果从色调、纹理和清晰度等方面进行定性分析,定量分析是根据均值、标准方差、扭曲程度指标进行分析,对融合后影像质量做出了评价.研究结果表明:SPOT影像采用Gram_Schmidt变换融合效果保持了较高的空间分辨率同时光谱保持较好,Gram_Schmidt融合算法适合高分辨遥感影像融合.     

基于IHS变换的遥感影像融合方法

为了解决遥感影像空间分辨率与光谱信息不能兼顾的问题,即全色影像具有较高的空间分辨率但缺乏光谱信息,多光谱影像光谱分辨率高,光谱信息丰富,但其空间分辨率低的问题,采用MATLAB实验工具,基于IHS原理对遥感影像数据进行融合处理,试验结果表明使用该融合方法显著提高了多光谱影像的空间分辨率,同时保留了丰富的光谱特征,提高影像的判读、识别、分类能力,融合后图像的信息量比原始图像有明显增加,而且图像的细节反差、纹理和清晰度得到较大的提高,融合图像质量明显改善.     

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。     

高分辨率卫星遥感数据的融合比较研究

QuickBird卫星提供了高空间分辨率的遥感数据．将其分辨率为0．61～0．72m的全色波段与分辨率为2.44～2．88m的多光谱数据融合,可以充分利用二者的信息,在遥感应用领域开拓更加广阔的前景．以集美大学校区为试验区,应用遥感图像处理软件,从光谱质量和空间信息角度对不同的融合方法进行比较试验,筛选出适合于QuickBird数据的融合方法．     

IKONOS高分辨率遥感影像自身融合效果分析

采用了HIS,PCA和HPF三种融合方法对IKONOS全色和多光谱影像进行融合.从光谱特征、空间特征及融合前后影像的地物分类精度等方面分析了3种融合结果的质量.分析评价结果表明HPF融合效果最佳.该方法在提高多光谱影像空间分辨率的同时,较好地保留了多光谱影的光谱信息,并能减小阴影的影响.分析结果还表明PCA融合方法对IKONOS数据融合具有不确定性,其融合效果与区域影像特征向量矩阵中第一特征向量有密切的关系.     

高光谱Hyperion与高分辨率WorldView-2卫星数据协同下的岩性分类

在目前的技术条件下,一种遥感数据源很难同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率特征,因此如何协同使用不同来源的遥感数据进行矿物岩石识别就成了遥感地质领域的重要研究内容之一.本文结合高空间分辨率WorldView-2数据和高光谱分辨率Hyperion数据,以新疆鸟恰县矿物岩石识别与地层划分为例探讨多源遥感数据协同的岩性分类.通过对比2种数据源的空间和光谱探测能力,找到其协同基础.借鉴传统的同源数据融合方法,把WorldView-2多光谱数据降采样到不同空间尺度,并进行主成分变换,采用第一主成分与Hyperion融合产生协同数据.基于SAM光谱角分类法,分别采用WorldView-2多光谱原始数据、Hyperion原始数据和各协同数据对研究区的岩性进行自动分类.结果表明,各协同数据岩性分类精度较高,Hyperion次之,WorldView-2数据岩性分类精度最低.     

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...     

结合高分辨率多光谱影像和LiDAR数据提取城区建筑

结合IKONOS影像和LiDAR数据,应用面向对象分类分析方法试验提取高分辨率多光谱卫星影像城区建筑物.处理流程包括如下步骤:(1)影像融合增强;(2)影像分割;(3)影像对象分类;(4)建筑物对象几何形状规则化处理.试验结果表明,面向对象分类分析是一种适于利用高空间分辨率遥感影像数据进行城区建筑物制图的有效方法.该方...     

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.     

基于IHS变换和Curvelet变换的卫星遥感图像融合方法

全色图像和多光谱图像融合是合成高分辨率彩色遥感图像的常用方法之一,高质量的彩色图像需要融合全色图像的高空间分辨率和保持多光谱图像的光谱特性.为提高融合图像的质量,文中提出了一种基于IHS和Curvelet变换的遥感图像融合方法,该方法首先将多光谱图像进行IHS变换,然后将代表空间分辨率的I分量与全色图像进行Curvelet变换,并进行标准差融合,最后逆变换成高质量的彩色图像.实验测试结果表明:文中方法合成图像的信息熵、相对无量纲的全局误差和通用图像质量指标均优于其他方法合成的图像,文中方法融合图像的平均梯度和相关系数与小波变换、PCA变换方法相当;文中方法的融合效果要优于其他方法.     

多光谱遥感影像对高分辨率DOM精确配准思路研究

本文基于笔者多年从事遥感图像处理的相关工作经验,以图像预处理中的几何精纠正为研究对象,提出一种遵循物理模型的多光谱遥感影像对航空正射影像多点精确配准方法,实现异源的、空间分辨率跨度较大的多光谱遥感影像和航空正射影像间的精确配准。试验结果表明,该方法能达到预期的空间分辨率较大提高的融合效果,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

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.     

遥感影像双线性插值小波融合方法

在进行同一地物的具有高空间分辨率的全色影像和多光谱遥感图像融合时，应用双线性插值的方法对多光谱图像进行插值，使之等于全色图像的空间分辨率．在此基础上，对两幅影像分别实施小波变换，提出了小波系数的融合运算公式．同时，为了说明本方法的可靠性，将其与近邻插值的小波变换、色彩变换(IHS)、Brovery变换等融合算法作了对比．仿真结果表明，该算法在提高影像空间分辨率的同时，图像的光谱信息损失最少．不失为一种较为理想的融合算法．     

CBERS-02B卫星图像的融合试验研究

遥感影像数据融合是目前遥感界研究的新热点,作为在各个领域应用日益广泛的CBERS-02B卫星影像,其全色波段空间分辨率达到2．36m,多光谱波段信息丰富,为了既保留丰富的光谱信息又能提高空间分辨率,本文在对主成分变换、Brovey变换、Mutiplicative变换融合3种传统像素级融合方法分析、归纳与算法实现研究的基础上,对CBERS-02B卫星多光谱波段与全色波段进行了图像融合试验研究,从光谱特征与空间纹理特征两个方面对融合效果进行定性与定量评价．分析结果表明,Brovey变换融合法光谱退化最小,同时也最大程度地保持了高几何分辨率全色波段的空间信息．     

ALOS全色波段与多光谱影像融合方法的比较研究

多源遥感影像融合能够综合利用多源信息的优势,从而获得比单一数据更客观、更丰富的信息.ALOS是一种新的高分辨率卫星数据源,探讨ALOS数据的实用融合方法对于促进它的应用具有十分重要的意义.论文从分析ALOS数据的特点出发,对几种常见的融合方法进行了比较试验,并从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度分析评价了不同融合方法的效果.就试验区ALOS数据AVNIR_4、3、2多光谱波段与其PRISM_PAN波段进行融合而言,试验发现BROVEY变换法在提高目视效果和识别精度方面优于其他几种方法融合.