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相似文献
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1.
吴一全  王志来 《遥感学报》2017,21(4):549-557
为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。  相似文献   

2.
基于不同分辨率遥感影像的分类方法对比研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于4种不同分辨率的遥感影像数据,分别为30 m分辨率的Landsat-8数据,融合Landsat-8多光谱波段和全色波段的15 m分辨率数据,5.8 m分辨率的资源3号卫星数据以及融合后2.1 m分辨率的资源3号卫星数据。采用ISO-DATA、最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行分类,对分类方法的效果以及分辨率变化对面向对象分类方法的精度影响进行分析。结果显示在低分辨率影像中,面向对象方法受到限制,分类效果相比传统方法没有太大改善;而在高分辨率影像中,面向对象方法分类效果很好,并且随着分辨率提高分类精度也相应的提高。  相似文献   

3.
一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法   总被引:20,自引:2,他引:18  
多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率.  相似文献   

4.
通过热传导方程给出了一种像素级遥感图像融合模型和方法:1)给出了空间域内高分辨率图像与低分辨率图像之间的扩散关系,作为特例得到了Brovey变换(Brovey Transform,BT);2)给出了图像融合与增强的统一表达式并得到基于亮度平衡的融合方法;3)低分辨率多光谱图像的方差较小情形,指出基于方差的标准图像融合方法将会丢失高空间分辨率全色图像信息。实验表明,除了图像量化误差以外,所提议的方法不会丢失已知图像的空间分辨率和波谱信息。  相似文献   

5.
Spectral and Spatial Quality Analysis in Pan Sharpening Process   总被引:1,自引:0,他引:1  
Image fusion is a process to obtain new images containing more information by combining images obtained same or different sensors. With most of the earth observation satellites, high spatial resolution panchromatic images and low spatial resolution multispectral images are obtained. As an example of image fusion ??pan sharpening?? is a process of combining of high spatial resolution panchromatic images and low spatial resolution multispectral images. At the end of the fusion process both high spatial and spectral resolution new images are obtained. In this study, panchromatic and multispectral images gathered from Ikonos were used. Panchromatic and multispectral images belonging to the same sensor were combined by using different image fusion methods. As pan sharpening methods Brovey transform, Modified IHS, Principal Component Analysis (PCA), Wavelet PC transform and Wavelet A Trous transformation methods were used. Quality of fused products was evaluated from the point of view of both visual and statistical criteria. While wavelet based methods are succesfull in terms of protection of spectral quality of original multispectral images, the colorbased and statistical methods are giving better results within the improvement of spatial content.  相似文献   

6.
基于分辨率退化模型的全色和多光谱遥感影像融合方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
从影像成像的频率特性出发,提出了一种影像分辨率退化模型,并在此基础上提出了一种新的全色和多光谱遥感影像融合方法。  相似文献   

7.
保持光谱信息的遥感图像融合方法研究   总被引:9,自引:1,他引:8  
吴连喜  梁波  刘晓梅  Yun Zhang 《测绘学报》2005,34(2):118-122,128
常用的遥感图像融合方法,如IHS变换法、Brovey变换法和主成分变换法等在实施图像融合时,均会有不同程度的光谱扭曲现象.探讨能有效保持光谱信息的EECN融合法.EECN融合法采用比值变换法,同时对参与融合的全色波段进行增强边缘,融合后的图像在光谱保持性能、分类精度等方面均较优.  相似文献   

8.
IKONOS图像的线性回归波段拟合融合方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
王忠武 《遥感学报》2010,14(1):49-61
讨论基于线性回归波段拟合的空间细节信息提取方法的可行性。首先通过全色与多光谱图像构造线性回归方程,根据全色图像的高频成分设置最小二乘求解的权系数,然后利用回归系数构造低分辨率的全色图像,提取空间细节信息,最后将空间细节注入多光谱图像中进行融合。通过IKONOS全色和多光谱图像的融合实验,比较了本文方法与基于光谱响应函数的方法,结果表明:采用本文方法提取的空间细节信息进行融合,能达到甚至超过基于光谱响应函数方法的融合质量;相对于与FastIHS融合方法,本文方法的融合质量也有较大的提高。  相似文献   

9.
影像匹配是航空影像数据自动空三处理的关键技术之一。为充分利用三线阵影像信息及纹理信息,文中针对ADS40影像采用一种利用像方和物方信息进行约束的多视匹配方法,此算法能同时处理3张及3张以上的影像,大大加快匹配效率,为自动空三提供有效的连接点及为提取DSM提供高精度密集匹配点。  相似文献   

10.
多光谱遥感影像与高分辨率全色影像融合研究   总被引:8,自引:3,他引:8  
选取浙江省绍兴市作为研究区 ,探讨了IHS变换、PCA变换及Brovey变换等融合方法 ,发现Brovey变换更适合于多光谱数据与高分辨率全色数据之间的融合。  相似文献   

11.
李盛阳  张万峰  杨松 《遥感学报》2017,21(3):415-424
本文面向多源高分辨率遥感影像自动化融合的应用需求,探索按需应用的智能化融合方法,充分利用不同分辨率和不同时相的高分辨率多源遥感影像数据资源与特性,研究了影像融合数据源选取的决策树算法,建立了遥感影像融合规则知识库,并自动化选取适合的融合算法,提出了Curvelet_HCS算法,对低频和高频系数选用不同的融合规则,改善了HCS算法的光谱失真问题,可同时融合多光谱影像的多个谱段,并保持更丰富的空间细节信息。根据融合评价结果对遥感影像融合规则知识库进行更新,实验验证表明了该套方法的有效性,为开展大规模智能化的多源遥感影像融合应用提供了重要的方法和技术支撑。  相似文献   

12.
 以胶州湾及周边海岸带为研究区,采用Landsat 7 ETM+数据,提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法。对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解,多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制; 最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和,加权系数由局部区域能量比来确定; 最高分解层则采用绝对值最大准则。实验表明,该方法得到的图像可提高空间分辨率,对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小,为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础。  相似文献   

13.
面向对象的无人机遥感影像岩溶湿地植被遥感识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
以广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园为研究区,以无人机航摄影像为数据源,综合利用面向对象的影像分析技术、随机森林算法、阈值分类方法和Boruta全相关特征变量选择算法进行岩溶湿地植被的遥感识别。结果表明:针对不同特征变量对岩溶湿地遥感识别的贡献率而言,光谱特征(DOM > DSM) > 纹理特征(DOM > DSM) > 几何特征 > 上下文变量;两个航摄影像数据集的总体分类精度都在85%以上,Kappa系数也高于0.85。本文研究结果对基于高空间分辨率无人机可见光影像的岩溶湿地植被遥感识别在特征变量选择、分割参数选择及方法选择方面具有一定的借鉴意义。  相似文献   

14.
基于GF2号卫星影像的农业信息提取方法对比分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以GF2卫星0.8 m全色/3.2 m多光谱分辨率遥感影像为基础数据源,对基于GF2号卫星影像的农业信息提取流程和方法进行了研究与对比分析。首先对GF2号卫星影像进行波谱分析;其次对GF2号影像进行融合,并对多种融合方法进行质量评价;最后选择阈值法、波谱间关系法、非监督分类法和面向对象法分别对GF2号影像数据进行农业信息提取试验,并对信息提取结果进行精度验证和结果分析。试验表明,面向农业信息提取的GF2号卫星影像融合方法中,Pansharp融合算法融合影像色彩正常,无虚影,清晰度高,地类对比度正常,纹理清晰,熵值及与原始多光谱影像的相关系数高。阈值法和谱间关系法适用于提取单要素农业信息,非监督分类法能够初步获取研究区土地利用情况,面向对象法提取研究区全要素信息精度高。总体来说,不同信息提取方法具有各自的优势,在具体实际应用中,可以根据目标地类的波谱特性,选择适宜的遥感影像处理和信息提取方法。  相似文献   

15.
作为重要的地理信息,数字表面模型具有非常广泛的应用前景,我国成功发射的资源三号卫星,不但填补了立体卫星测绘的空白,而且能够得到高分辨率的卫星遥感影像。本文基于资源三号卫星影像,简要介绍了无控大范围数字表面模型快速制作流程,并以此得到典型地区三维影像图,为数字表面模型在各行业的应用及发展提供重要支持。  相似文献   

16.
灾害现场的地形地物高效三维重建是快速获取灾情信息的关键技术之一,也是正射影像纠正的先决条件。无人机等低空轻型遥感系统能快速获取高分辨率和高重叠度影像,因此在灾害应急响应中被广泛关注。利用大范围低空影像进行灾害现场快速三维重建依赖于高效的密集匹配方法。文中提出一种基于MPI(Message Passing Interface)的高效半全局约束密集匹配方法,既克服传统的影像匹配方法难以充分利用影像重叠度高的困难,也能在短时间内快速处理大量影像获取灾害现场的三维信息,适应面向灾害应急响应的效率要求。  相似文献   

17.
如何将各种不同传感器获得的遥感数据结合起来,通过图像融合来提高图像的信息量,从中挖掘更深层次的信息,以更充分地识别和解译有关专题信息,受到国内外科研工作者的重视,研究了超分辨率贝叶斯方法--PanSharpening方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,合并传感器特性模拟了全波段和多波段影像的观测过程.这种方法使全波段数据与多光谱波段数据自动对齐,成功地保留了光谱信息,同时增加了空间分辨率,丰富了地面信息.以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入的探讨.并对自动融合的结果进行了定性和定量分析.  相似文献   

18.
北京一号小卫星多光谱图像波段配准和图像变形评价   总被引:1,自引:1,他引:1  
陈正超  罗文斐  张浩  刘翔  张靓 《遥感学报》2006,10(5):690-696
北京一号小卫星是中国和英国联合研制的一颗实用型、对地观测微小卫星,星上携带中分辨率32m多光谱(近红外、红和绿波段)和4m全色两种有效载荷。为了提高多光谱图像的宽度和时间分辨率,北京一号小卫星的每个多光谱波段都是由两个相机独立成像然后拼接而成。由于这种成像方式很难保证6个相机的主光轴平行,导致图像配准精度较低。针对北京一号小卫星的这种成像特点,本文在图像灰度交叉相关匹配的基础上,发展了一种高精度波段配准算法来评价北京一号小卫星的波段配准精度,并在波段配准的基础上,评价北京一号小卫星多光谱图像的变形一致性。  相似文献   

19.
Airborne lidar systems have become a source for the acquisition of elevation data. They provide georeferenced, irregularly distributed 3D point clouds of high altimetric accuracy. Moreover, these systems can provide for a single laser pulse, multiple returns or echoes, which correspond to different illuminated objects. In addition to multi-echo laser scanners, full-waveform systems are able to record 1D signals representing a train of echoes caused by reflections at different targets. These systems provide more information about the structure and the physical characteristics of the targets. Many approaches have been developed, for urban mapping, based on aerial lidar solely or combined with multispectral image data. However, they have not assessed the importance of input features. In this paper, we focus on a multi-source framework using aerial lidar (multi-echo and full waveform) and aerial multispectral image data. We aim to study the feature relevance for dense urban scenes. The Random Forests algorithm is chosen as a classifier: it runs efficiently on large datasets, and provides measures of feature importance for each class. The margin theory is used as a confidence measure of the classifier, and to confirm the relevance of input features for urban classification. The quantitative results confirm the importance of the joint use of optical multispectral and lidar data. Moreover, the relevance of full-waveform lidar features is demonstrated for building and vegetation area discrimination.  相似文献   

20.
In this research, an object-oriented image classification framework was developed which incorporates nonlinear scale-space filtering into the multi-scale segmentation and classification procedures. Morphological levelings, which possess a number of desired spatial and spectral properties, were associated with anisotropically diffused markers towards the construction of nonlinear scale spaces. Image objects were computed at various scales and were connected to a kernel-based learning machine for the classification of various earth-observation data from both active and passive remote sensing sensors. Unlike previous object-based image analysis approaches, the scale hierarchy is implicitly derived from scale-space representation properties. The developed approach does not require the tuning of any parameter—of those which control the multi-scale segmentation and object extraction procedure, like shape, color, texture, etc. The developed object-oriented image classification framework was applied on a number of remote sensing data from different airborne and spaceborne sensors including SAR images, high and very high resolution panchromatic and multispectral aerial and satellite datasets. The very promising experimental results along with the performed qualitative and quantitative evaluation demonstrate the potential of the proposed approach.  相似文献   

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