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遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作,一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点,却因存在相干斑噪声等问题,使得影像难以解译。相比之下,光学影像可以反映地物的光谱和空间信息,易于解译,但容易受到云雾干扰,造成信息丢失,将光学与SAR影像数据融合可以实现不同类型传感器成像之间的信息互补,能够更好地为后续的影像分析与解译提供方便。本文首先对光学和SAR影像融合进行了系统性回顾,包括传统融合方法和基于深度学习方法在影像融合方面的最新工作,重点阐述了卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network)、生成式对抗网络GAN (Generative Adversarial Networks)等框架在光学和SAR影像融合中的进展;然后总结了光学和SAR影像融合在深度学习领域开发的数据集,并做了简单介绍和说明;最后,从数据集、时间序列影像融合、融合评价体系和算法轻量化等4个方面对光学和SAR影像融合的未来发展趋势进行了展望。 相似文献
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多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合法的研究 总被引：10，自引：0，他引：10
首先探讨了基于像素的多源遥感影像高频调制融合法，根据成像系统特性和Heisenberg测不准原理，设计的高斯滤波器对高分辨率影像滤波的方法是合理有效的。在研究BP神经网络的基础上，采用动量法和学习率自适应调整的策略，提高了BP神经网络学习算法收敛速度，并增强了算法的可靠性。提出并实现了多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合两种分类方法，并进行了比较。采用Landsat TM3，4，5和航空SAR影像进行试验，结果表明两种分类方法是行之有效的，均适用于多源遥感影像分类。 相似文献
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针对利用TM影像进行土地利用传统分类精度不高的问题,该文提出了一种综合应用影像纹理与光谱特征对TM影像进行土地利用模糊分类的方法。采用主成分分析法对研究流域TM影像的光谱及纹理特征信息进行压缩与融合,并对融合后的TM影像数据进行3个组别的多尺度分割,在影像分割对象单元的基础上应用面向对象的模糊逻辑隶属度函数法实现影像的软语义分类。相对传统分类方法而言,该方法在充分利用影像光谱信息的基础上综合了影像的纹理信息,且分类理论思想更加符合人们对于客观事物的认知规律,分类精度有了显著的提高,为TM影像分类方法的改进提供一定的参考。 相似文献
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基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法 总被引：10，自引：0，他引：10
提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法，讨论了利用高分辨率遥感影像，通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合，利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测．构建一个三层的MLP分类器对影像进行分类，提取城市建筑物与道路信息．并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明，基于影像融合，利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图，利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。 相似文献
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基于CBERS-02遥感影像的湿地地表覆被分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于CBERS遥感影像多光谱数据,运用信息量、相关系数及OIF方法,分析了波段数据特征,获得了对影像数据的整体认识。
通过绘制地表覆被类型的样本均值光谱曲线,分析了多种地表覆被类型在5个影像波段中的光谱特征,得出了不同覆被类型在各波
段中的反射特性。基于典型地表覆被类型样本数据,分别针对影像的5个波段及第一主成分、归一化植被指数这两个重要特征,运
用盒须图进一步分析了不同地表覆被类型的分异特性。运用Z-test统计方法,筛选出了区分不同地表覆被类型的最优纹理特征。运
用面向对象分类技术开展了研究区覆被类型分类实验,验证了基于CBERS遥感影像进行内陆淡水湿地区地表覆被分类的可行性,丰
富了地表覆被信息提取方法,拓展了CBERS遥感影像的应用领域。 相似文献
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针对合成孔径雷达（SAR）影像和多光谱遥感影像在融合时空间特征和光谱特征方面不能同时得到较大改善的问题,提出了一种基于成像特性的Shearlet变换域下的多源遥感影像融合方法。利用Shearlet变换的多方向和多尺度分解特性,将多光谱影像和SAR影像分别分解为高频和低频系数,从影像区域能量特征和区域相关性入手,设计了基于区域能量的低频系数融合规则和改进型的脉冲耦合神经网络的高频系数融合规则,使融合结果能够包含更多空间细节信息和光谱信息。利用TerraSAR-X、Landsat5-TM影像进行实验,结果表明该方法在提高影像空间细节表达能力的同时能够较好地融合更多的光谱信息。与小波变换、非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled contourlet Transform,NSCT）等方法相比,该方法在空间信息保有量和光谱信息保有量方面都有明显的提升,其中交叉熵有接近100%的提升幅度,互相关系数有高于25%的提升幅度,光谱扭曲度有优于40%的提升幅度。 相似文献
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多源遥感影像数据的融合方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
孔庆楠 《测绘与空间地理信息》2008,31(4)
在分析和总结多源遥感影像数据融合的基础上,探讨了多源遥感影像数据融合的层次、模型、结构及其特点.归纳总结了多源遥感影像数据融合方法,目的是提高多光谱影像分辨率的同时保持色调不变,从另一个角度理解为在已知低分辨率多光谱影像和高分辨率全色影像的基础上,模拟生成高分辨率多光谱影像.本文介绍了遥感影像融合技术,系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其应用. 相似文献
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主分量变换法对SAR影像同TM影像进行融合 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了采用主分量变换法对SAR影像同TM影像进行融合的方法步骤和算法。此方法不仅能提高多光谱影像的信息量和空间分解力,而且很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征,使融合后的影像在量测和解译能力上都有提高。 相似文献
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多源遥感影像融合效果的定量评价研究 总被引：4，自引：0，他引：4
在分析总结当前常用的遥感影像融合结果定量评价方法的基础上,本文描述了亮度信息,清晰程度,光谱信息,信息量等定量评价参数,并编程实现了这些评价指标的计算。以航空SAR影像和Landsat TM多光谱影像融合作为实验数据,进行了基于Brovey变换,HIS变换和小波变换方法的影像融合,并对结果进行了定量评价分析。结果表明,所提出的定量评价参数能够较准确地反映影像融合情况,可为选择恰当的融合方法提供科学依据。 相似文献
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高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。 相似文献
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融合SAR影像的后向散射信息和光学影像的光谱信息是提高土地覆盖分类精度的重要手段之一，其中多尺度变换是一种有效的融合方法。然而，多尺度变换方法的融合规则通常根据局部特征信息和脉冲耦合神经网络模型进行设计，存在结构信息和细节信息提取能力有限，以及脉冲耦合神经网络参数设置复杂和空间相关性差等问题。为此，本文提出一种结合改进Laplacian能量和参数自适应双通道单位连接脉冲耦合神经网络(ULPCNN)的遥感影像融合方法。该方法混合成分替换方法和多尺度变换方法，首先对多光谱影像进行IHS变换得到亮度分量I,将亮度分量I与SAR影像通过非下采样剪切波变换(NSST)分解得到高低频子带。然后对低频子带采用结合加权局部能量和八邻域修正拉普拉斯加权和的融合规则，同时对高频子带采用参数自适应双通道ULPCNN的融合规则，将高频子带的多尺度形态梯度作为链接强度，并根据OTSU阈值和影像强度来实现其他参数的自适应表示。最后依次进行NSST重建和IHS逆变换得到融合影像，并选择随机森林分类器对融合影像进行土地覆盖分类。试验结果表明，本文方法相较于13种其他方法在11个融合评价指标和土地覆盖分类精度上总体表现最佳，土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数在区域1中比原多光谱影像分别提高了8.350%和0.107,在区域2中比原多光谱影像分别提高了6.896%和0.091。 相似文献
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《现代测绘》2021,(3)
影像融合是将SAR影像与光学影像进行结合使用的重要环节,由于SAR影像纹理信息丰富,与光学影像结合使用,可以使融合影像既包含SAR影像的纹理信息,又包含光学影像的光谱信息。重点研究了SAR影像与中、高分辨率光学影像之间的融合算法,详细地介绍了影像融合原理、常用算法以及融合精度评价,提出了基于平移不变离散小波变换(SIDWT)图像融合算法,在此基础上,将Terra-SAR数据分别与高、中分辨率光学影像进行融合试验。对比不同算法的融合结果,实验证明SIDWT变换算法在处理SAR影像和高、中分辨率光学影像时,在影像的亮度、信息量、图像细节反差和地物的纹理特征的表现,以及光谱失真方面都起到了一定地改善作用,与传统方法相比具有明显的优势。验证了SIDWT变换法在提高影像的清晰度,增加地物的细节信息,减少影像的光谱失真等方面均具有优越性。 相似文献
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史磊 《测绘与空间地理信息》2012,(7):156-159,163
以辽阳地区为试验区,采用ETM多波段和SPOT全色遥感影像为主要信息源。利用遥感图像处理软件ERDAS对影像进行几何配准、图像增强等一系列处理。利用HIS变换和主成分分析法进行影像融合试验,对比分析融合结果,融合后影像同时具有多光谱和高分辨率的特性,提高了影像解译度。参考国家分类标准,选取农村、水体、旱地、林地、菜地、城市和水田七大类进行分类试验。采用监督分类的方法对主成分变换融合后的影像进行土地利用分类。最后,在ArcGIS软件中进行矢量化处理,制作土地利用分类图。使用该方法制作的辽阳地区土地利用分类图,可以满足一般用户对土地利用分类图的要求。 相似文献
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本论文尝试讨论两个主题：主题一为利用主成分分析PCA方法应用于像元阶层资料融合技术的研究。主题二为应用Dempster-Shafer evidence theory方法于特征阶层数据融合技术的研究。在第一个主题中，由于合成孔径雷达的数据具有全偏极特性，在此选取了对植被较为敏感的HV极化合成孔径雷达数据，与具有光谱特性的光学SPOT数据做数据融合处理以利接下来的地物分类。首先，本研究利用小波转换技术来滤除合成孔径雷达斑驳噪声，在接下来融合步骤中，主成分分析出来的第一部分（PCI）是用做完滤除噪声后的合成孔径雷达取代，在数据融合后，进行地物分类是采用最大似然法来分类融合影像。在第二个主题中，利用全偏极雷达数据的极化特性结合SPOT数据的光谱特性，其主要目的是为了增加分类的精确度。首先使用李式滤波器滤除全偏极雷达数据噪声，接下来同样是使用采用最大似然法来分类融合影像，（不同的在于全偏极雷达影像使用Wishart几率分布，在光学影像采用multivariate Gaussian几率分布）将每个类别中每个像元属于某个类别的几率值计算出来，再利用Dempster-Shafer evidence theory来结合这些类别的机率值。最后产生出一张新的分类影像。实验的结果显示分类的精确度比较于未融合的资料都有明显提升的效果，也证明了此两个数据融合方法对于不同数据特性的融合都是很成功的。 相似文献
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以SPOT 5及ETM 遥感影像为基础数据,通过对云南昆明郊区利用PCA法和Brovey法进行影像融合,使融合后影像同时具有多光谱特性和高分辨率,提高影像的解译度。并对融合后的影像进行分类及精度分析,讨论影像融合技术在土地调查中的应用。 相似文献
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多传感器遥感图像融合对于增强遥感图像的清晰度和解译能力,提高目标识别精确度和地物分类可靠性等遥感应用方面都有重要的现实意义。与单源遥感影像相比,多源遥感影像的主要特征是冗余性和互补性。多源遥感影像融合可以减少系统的多义性和不确定性,增加特征提取的精确性,能形成对被感知对象的完整一致的信息描述。如何实现光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。本文结合影像融合技术的相关理论及概念,阐述了融合技术在实际中的应用。针对SPOT5、TM数据的特点及其缺点进行了相关实验,验证了影像数据高、低分辨率之间在实现融合时,空间分辨率的差值不宜过大,否则光谱的保持和高分辨率的保留都会受到影响;同时就利用影像的融合技术解决TM数据反向问题做了相关的探讨,实验结果证明是切实可行的。 相似文献