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为了更充分地利用GF-2卫星影像数据,文章选取GF-2卫星全色和多光谱影像数据进行融合实验。首先选择PCA(principal component analysis)变换、HIS(intensity hue saturation)变换、Contourlet变换三种融合方法以及它们的结合算法对全色和多光谱影像进行融合,然后对融合结果进行主观定性分析和客观定量评价,最后综合比较得到融合质量较好的方法。实验表明:PCA+Contourlet变换、HIS+Contourlet变换和HIS+PCA+Contourlet变换不仅提高了融合影像的空间分辨率,突出了目标的细节、边缘、纹理信息,保留了原多光谱图像的光谱特性,而且有效地去除了噪声,较适用于高分二号影像的融合。 相似文献
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图像融合可以提高原始图像的质量、增加可视性效果、充分挖掘影像特征,为影像后期的深入分析提供数据支撑,但现有与Pleiades-1卫星影像有关的图像融合方法还甚为少见。因此,本文以遥感处理软件(ENVI4.8)为处理平台,采用该软件自身提供的HSV,Brovey,PC,Gram-Schmidt,Color normalized,PAN Sharpening变换6种融合方法对Pleiades-1卫星影像进行融合处理,经主观评价和定量评价后可以看出,Gram-Schmidt变换能明显提高原始图像的质量,融合后的效果最好,因此Gram-Schmidt变换是Pleiades-1卫星影像最佳的融合方法。 相似文献
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数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径,探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果,对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则,采用GS（Gram-Schmidt）葛兰—施密特正交变换融合算法、GSA（GS Adaptive）自适应GS融合算法、CNMF（Coupled Non-negative Matrix Factorization）耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W（Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform）基于小波变换和CRISP-B（Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth）基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP（Generalized Laplacian Pyramid）广义拉普拉斯金字塔融合算法共6种融合方法,分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价（相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差）、分类应用、时间成本4种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明,相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小,融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡,空间重建方面,GLP稍优且更稳定,CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响,在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中,GLP更适合同源数据（如GF-5与GF-1/1C/1D/2）融合,而在多源数据间（如GF-5与BJ-2）进行融合时,则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变,且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差,其中,GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中,CRISP-B融合结果分类效果稳定,分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富,虽光谱失真较为严重,但同时增大了地物光谱分离度,仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考,有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。 相似文献
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资源一号(ZY-1)02C卫星的发射成功填补了我国自主研发高分辨率遥感卫星的空白。根据该卫星的图像特点和数据质量,以俄罗斯西伯利亚地区的ZY-1 02C卫星P/MS传感器数据为例,通过解译该地区的地质矿产信息,对P/MS图像数据的处理和质量情况进行分析;同时结合该地区的美国Landsat卫星ETM+数据,将P/MS全色波段数据与ETM+多光谱数据融合,并采用HSV,Brovery,Gram-Schmidt和PCA等4种融合方法进行实验对比。实验结果表明,用Gram-Schmidt法融合后的图像,光谱信息丢失最少,融合效果最好,可有效提高融合图像的空间分辨率,进而提高该地区的遥感地质解译精度。该研究成果将为进一步推进我国国产高分辨率遥感卫星的应用发挥积极作用。 相似文献
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选择适宜的融合方法有利于卫星遥感影像融合产品更好地服务于生产实践及科学研究。本文在总结现有影像像素级融合算法原理的基础上，选用Pansharp、Gram-Schmidt、HPF、Ehlers、Subtractive、Modified IHS、Brovey、PCA、NNDiffuse等多种常用的影像融合方法对国产高分影像的全色和多光谱数据进行了融合处理，并从定性和定量的角度对融合结果进行了详细评价，试图寻找适用于国产高分卫星遥感影像的最佳融合方法。结果表明：针对国产高分一号卫星遥感数据，超分辨率贝叶斯算法融合效果在视觉效果与影像质量定量评价指标中综合表现最佳；Gram-Schmidt、NNDiffuse、Subtractive和HPF融合结果地物边界最为清晰；Modified IHS、PCA、Brovey融合影像色彩失真较为明显；NNDiffuse在可见光波段表现较突出；Gram-Schmidt在近红外波段表现效果最佳。 相似文献
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一种国产高分卫星遥感影像变分融合方法 总被引：1，自引：0，他引：1
由于现有全色/多光谱融合方法对国产高分卫星遥感影像数据特点考虑不足,提出一种针对国产高分卫星遥感影像的变分融合方法。该方法充分考虑融合影像波段间光谱关系的保持,构建基于光谱梯度的三维光谱高保真模型,并针对国产高分卫星全色影像存在模糊降质的数据特点,发展顾及模糊降质的空间增强模型。在此基础上,结合影像先验知识建立融合目标函数,最后采用梯度下降法优化求解得到融合影像。通过高分一号(GF-1)和高分二号(GF-2)影像数据对提出的融合方法进行实验验证,并与典型GS,PRACS和ATWT-M3等融合方法分别从定性和定量2方面进行比较分析。实验结果表明,该融合方法充分考虑了国产高分卫星影像数据特点,在对照实验的几种方法中得到了最优的融合结果,可在有效提升多光谱影像空间分辨率的同时,很大程度上保持原有的光谱信息。 相似文献
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SPOT6遥感图像融合方法比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
SPOT6是2012年法国新发射的遥感卫星,具有空间分辨率高、数据采集能力强等特点,但目前在国土资源监管中,尚未形成完善的SPOT6数据处理技术体系。针对SPOT6卫星图像的特点,借助ENVI,ERDAS和PCI等遥感图像处理软件平台,选取相位恢复(Gram-Schmidt)变换法,高通滤波(HPF)法,超分辨率贝叶斯(Pansharp)法和Pan Sharpening法等4种图像融合方法进行融合对比实验,并从3个方面对融合效果进行了评价:首先对融合结果进行图像质量的定性评价;其次,构建了平均值、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数等5个评价指标,对融合效果进行定量评价;最后,借助地物分类精度评价方法,进行了融合后图像的应用效果评价。分析结果表明,对于不同的应用要求,应选择不同的图像融合方法,以期达到最好的应用效果,从而为SPOT6图像在国土资源监管中的应用提供技术支持。 相似文献
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近年来国产遥感卫星数据增多,但在山地冰川运动速度监测研究中,国产卫星遥感数据的使用却很少。基于此现状,本研究利用"高分一号"卫星数据(GF-1)对藏东南雅弄冰川运动速度进行了提取。通过与同分辨率、同时段的Landsat 8数据进行对比,以及利用非冰川稳定区域的残余位移和冰川主冰流线剖面运动速度两方面,评估了GF-1数据提取的冰川运动速度的精度。结果表明:GF-1数据在非冰川稳定区域的平均偏移量为7.48 m·a~(-1),虽较Landsat 8数据的高(平均偏移量4.58 m·a~(-1)),但小于冰川平均运动速度的5%;GF-1数据与Landsat 8数据在2015年—2016年时段内的冰川主冰流线运动速度变化趋势一致,两者的偏差均方根为7.41 m,小于冰川平均运动速度的5%。研究结果证明了国产高分一号卫星遥感数据在青藏高原山地冰川运动速度监测应用中的可行性。 相似文献
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高分二号卫星影像融合及质量评价 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(4)
高分二号卫星(GF-2)是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星,配备有0.81 m空间分辨率的全色相机和3.24 m空间分辨率的多光谱相机。对比分析适合GF-2影像的融合方法对于提高其应用效果与扩大应用领域具有实际意义。针对东北地区2014年11月22日和27日成像的GF-2影像,分别采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、GS(Gram-Schmidt)变换、modified-HIS(intensity hue saturation)变换、高通滤波方法(high pass filter,HPF)和超球体色彩空间变换(hyperspherical color space resolution merge,HCS)等5种融合方法对多光谱和全色数据进行融合。并对5种融合影像进行质量评价,首先采用目视分析方法进行定性评价,其次采用信息熵、平均梯度、相关系数和光谱扭曲度等统计学指标进行客观定量评价,最后对融合影像进行地物分类。结果表明,HCS与GS变换融合影像无论是在视觉还是在地物分类应用上都具有较好的效果,且没有波段数的限制,最适合GF-2影像融合;HPF方法对空间细节信息的增强仅次于HCS变换,但是其光谱保真度效果最差;PCA和modified-IHS变换融合效果比较适中,可以作为GF-2影像融合的候补方法。 相似文献