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。     

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。     

SPOT5遥感影像融合算法比较研究——以开封地区影像图为例

分别对遥感影像的5种融合方法进行了对比分析,明确了各融合方法相对原始影像光谱的扭曲程度,比较得出了在光谱特征上扭曲较小的融合方法. 同时进一步对比分析了光谱扭曲程度较小的融合影像在图像分类识别上的精度.     

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.     

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.     

基于ETM+遥感影像的数据融合试验及分析评价

以泉州德化阳山-安溪潘田地区的ETM+遥感影像为基础数据,采用Brovey、HSV、Principal Component(PC)、Gram-Schmidt和Wavelet遥感影像融合算法对Landsat ETM+影像进行融合,并就融合图像的空间信息、清晰度和光谱保真能力进行评价.     

QuickBird遥感影像的融合方法比较研究

应用IHS变换、Brovey变换、主成分变换3种影像融合方法对QuickBird多光谱和全色遥感影像触合实验研究,并通过空间细节信息和光谱信息二类统计参数对触合结果进行评价和分析,综合评价结果表明:三种算法中IHS变换更适于QuickBird遥感影像的融合。     

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.     

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．     

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.     

基于小波变换的卫星遥感影像数据融合

遥感信息融合(Fusion)是遥感数据处理的重要内容之一。通过把高分辨率的全色影像与多光谱彩色低分辨率的数据叠加,可以最大限度地利用不同分辨率、不同光谱信息和不同时相分辨率的遥感信息。首先概括了已有的遥感平台与数据,在给出小波分解基本模型的基础上,探讨了采用小波变换进行遥感信息融合的基本方法和实现流程。同时利用该方法,用于SPOT全色卫星影像数据和Landsat TM多光谱数据的融合处理。作为实际应用,给出了详细的小波信息融合结果,并证明了该方法是切实可行的。     

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...     

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.     

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。     

基于小波变换的快鸟遥感影像数据融合

在给出小波变换基本模型的基础上 ,探讨了采用小波正交分解与重构来进行遥感信息融合的基本原理 .快鸟影像数据是目前新的高分辨率卫星遥感数据产品 ,在分析该数据特点的基础上 ,考虑采用小波变换应用于快鸟高分辨率卫星影像数据全色和多光谱数据的融合 ,并给出了具体的数学模型和实现流程 .作为实际应用 ,又详细给出了小波用于遥感数据融合的中间过程和最后结果 ,并通过分析影像融合的效果 ,提出了有效的成果调整方法 ,且说明了该方法是切实有效的     

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．     

时空遥感影像融合研究的进展与趋势

地表与大气环境的实时精细监测需要高时空分辨率的遥感影像提供数据支撑,然而,现有单一卫星传感器无法获取同时具有高空间与高时间分辨率的遥感影像.针对这一问题,国内外学者提出了大量的时空遥感影像融合算法,以低成本、便捷高效地生成满足不同应用需求的高时空分辨率遥感影像.总结现有主要的时空遥感影像融合算法并基于不同的算法原理将其分为4类:1)基于空间信息分解的融合方法,2)基于时空变化滤波的融合方法,3)基于学习的融合方法,4)组合性的融合方法.同时,讨论时空遥感影像融合的不确定性问题,并对其未来的发展趋势提出前瞻性的展望.     

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.     

多源遥感影像数据融合理论与方法的研究

在分析和探讨多源遥感影像数据融合原理、层次、结构及特点的基础上,归纳了多源遥感影像数据融合方法,并对未来的研究趋势进行了展望。     

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．