DMC航空影像的融合技术探讨与实践

本文从数字图像的色彩处理和波段融合的角度出发，阐述了DMC航空影像的融合技术要点，分析了融合过程中产生的问题以及需要解决的技术难点，为提高影像融合的效果打下了基础，并且通过实际的项目应用，验证了本方法的可行性。     

航测影像融合原理及处理流程研究

DMC相机是目前世界上最先进的数字航摄像机,本文以DMC数码航空影像数据融合算法为研究对象,分析了DMC数字相机获取影像的特点和缺陷,探讨了影像的原理和算法的设计,最后给出了具体的案例,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

航测内业生产中数据融合技术研究

本文基于笔者多年从事航测内业处理的相关工作经验,以DMC数码航空影像数据融合算法为研究对象,论文首先分析了DMC数字相机获取影像的特点和缺陷,进而分析了影像的原理和算法的设计,最后给出了具体影响数据融合的执行思路,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

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。     

湿地遥感制图中的影像融合方法研究

湿地又被称为地球之肾,它是自然界生物多样性最丰富的生态景观和人类最重要的生存环境之一。在开展江苏省大学生创新训练计划项目"沿海滩涂湿地遥感监测及动态变化研究"时利用ALOS影像对盐城市进行了湿地景观制图。以ALOS PRISM和AVNIR—2数据为数据源,比较了6种不同影像融合方法在湿地遥感制图中的应用。并借助于MATLAB采用五个指标对不同方法的融合效果进行了定量分析。再结合目视效果对融合影像进行了综合评价,最后得出了适合于ALOS数据、有利于湿地遥感制图的影像融合方法。     

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。     

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     

IKONOS高分辨率遥感影像融合方法比较研究

由于应用需求的驱动,高分辨率遥感影像融合技术已成为卫星遥感信息处理领域的重要研究方向和热点课题.以贵阳地区2002年12月23日的IKONOS高分辨率遥感影像为实验数据,利用ENVI 4.3、PCI 9.0、ERDAS 9.1 3种遥感图像处理软件中的一些常用融合方法进行了融合实验,并对相应的融合结果进行了讨论和分析.结果表明,ERDAS 9.1中的PCA法融合效果最好.     

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。     

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.     

基于数据融合的无人机影像碎屑岩岩性识别

不同类型岩性影像纹理相似性高,基于单一的二维影像进行岩性识别精度较低。本文针对这一问题,开展了顾及影像深度信息的岩性智能识别方法研究。利用无人机影像具有多模态的特性,采用通道叠加、IHS变换、小波变换以及多模态融合四种影像融合方式,将深度信息融入到影像数据中,运用深度卷积神经网络DeepLabv3+进行碎屑岩岩性识别。经人工解译结果对比分析,结果表明,实验区内基于多模态融合影像的岩性识别精度最高,Kappa系数可达76.17%,总体识别精度可提升到91.05%;分析认为,顾及影像深度信息的岩性智能识别方法针对岩层表面不平整,高差落差大的砾岩识别效果有明显提升,但表面平整、高差表现不明显的泥岩和砂岩地层识别效果有待提升,总体为野外碎屑岩露头岩性快速识别提供了新思路。     

基于TH-1卫星全色影像的多源遥感数据融合评价

为寻求更加适合与天绘一号(TH-1)卫星全色影像融合的多光谱数据及融合方法,运用IHS,Wavelet,PCA,P+XS,Brovey 5种变换方法,分别将TH-1全色影像与TH-1,TM,ETM的多光谱影像进行融合,从视觉和定量两个方面对融合效果进行分析.结果表明:①3种融合组合方式中,TH-1PAN与TH-1MS的融合质量最高;②5种融合方法中,Wavelet变换光谱信息保持效果最佳,P+XS和Wavelet变换的空间信息保持效果较佳,Brovey和IHS融合的综合质量最佳.     

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。     

基于海量遥感影像数据的影像快速校正试验研究

地面控制点的选取是遥感影像处理过程中的一项基础工作,当待校正影像数据量较大时手动选点的效率较低。为提高地面控制点提取的效率,以台湾省台中市为研究区,对云端瓦片影像数据进行挖掘,测试SIFT(scale invariant feature transform)算法并用它来开展自动提取地面控制点的试验。首先,分别提取目标影像和参考影像的特征点;然后,通过特征点匹配和错误匹配剔除,计算特征匹配点相对于参考影像特征点的地理坐标;最后,生成目标图像与参考图像特征点的地面控制点文件。实验结果表明：SIFT算法能够自动提取地面控制点,且精度达99%以上,实现了用较低分辨率校正较高分辨率的影像,表明采用SIFT算法挖掘云端遥感影像特征,可以智能、快速地提取待校正遥感影像的地面控制点,对遥感影像智能化处理具有重要意义。     

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.     

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。     

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。     

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.