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1.
小波基及其参数对遥感影像融合图像质量的影响 总被引：3，自引：1，他引：2
IHS和小波变换结合的融合方法已成为多源遥感影像信息聚合的有效途径,但小波基与小波分解层数等参数对影像融合质量影响的很多细节需进一步研究。该文以SPOT遥感影像为数据,在Matlab软件环境下进行小波簇、不同序号小波基及分解层数的图像融合,用信息熵、平均梯度和标准偏差3指标对融合图像的质量进行评价。结论如下:第1层小波分解的融合图像质量差异不大;其余小波分解层数下融合影像的质量因小波基而异,如coif5s、ym5、dmey对小波分解层数不敏感,db1、bior3.1则具有分段响应的敏感特征,其中,rbio3.1在小波分解层数为4时,融合图像失真;不同簇的小波基对融合图像质量的影响也各异。结果表明,小波基等参数的选取直接影响到遥感影像融合的效果。 相似文献
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针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析.结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kap-pa系数分别提高了3.52％、1.42％ 和14.99％.由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好. 相似文献
3.
具有更佳分辨率小波分解的遥感影像纹理分类* 总被引：8，自引：0，他引：8
首先提出了具有更佳分辨率的小波分解,然后研究了基于该小波分解特征的影像纹理分类,并对25类地貌遥感影像在两种不同分解方式、两种不同滤波器长度及三种不同分辨率下进行了分类试验,取得了较高的分类正确率。 相似文献
4.
基于小波变换和局部相关系数改进IHS变换的图像融合方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为得到分辨率高、光谱畸变小的融合图像,该文根据图像处理理论和小波变换的时频局部 特性,采用Quickbird数据,对多光谱波段经IHS变换的I分量和全波段图像分别进 行小波分解,用全波段图像经小波分解得到的高频系数替换I分量小波分解的高频系数, 替换时根据图像的地物光谱特性引入局部相关系数进行有选择的高频替换.经过IHS反变换得到空间分辨率高且没有光谱畸变的融合图像. 相似文献
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ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。 相似文献
6.
多传感器不同分辨率遥感数字图像的尺度转换 总被引：14，自引：0，他引：14
针对日益增多的多传感器不同分辨率的遥感数字图像数据,提出其综合利用和尺度转换的有效方法。其中,作为尺度上推 (scaling-up) 技术,本研究选择IHS和小波分解变换两种数据融合方法,应用Landsat ETM+数据和IRS-1C数据进行了实例研究。发现: IHS方法操作简单,对两种待融合的图像的像元大小和像元数 (bit数) 的依赖不是很高,而对原始图像光谱信息的依赖很高,因此适用于不同传感器之间的数据融合上,其缺点就是不能够更多的保留原始多光谱数据的光谱信息。小波分解变换 (WD) 方法可以很好地保留多光谱传感器的所有光谱信息,但是在重采样中对两种待融合的图像的像元配准的要求很高,因此比较适合于对同一传感器的多光谱数据与全色光谱数据的融合上。作为尺度下退 (scaling-down) 技术,通过探讨将札幌野外实验站点数据镶嵌到高时间分辨率遥感图像的问题,提出像元级尺度扩展的具体操作方法和对NDVI图像进行扩展时出现混合像元的识别方法。应用AVHRR, MODIS, ETM+和ASTER的NDVI图像数据进行了像元尺度的扩展研究。得出: 对不同传感器的不同分辨率的数据之间进行像元级的尺度扩展后,能够较好地识别出不同地物的分布边界,较好的分辨混合像元,因此其结果可用于对不同地物分布特征的分类研究或土地覆盖变化中的时间序列变化的研究中。 相似文献
7.
基于Savitzky-Golay方法的遥感影像融合 总被引：1，自引：0，他引：1
把Savitzky-Golayr滤波方法拓展至二维,提出了基于Savitzky-Golay方法的遥感影像融合算法,并通过与HSI变换、PCA变换和小波变换融合等传统融合算法的比较,证明该方法性能最优.分析Savitzky-Golay滤波算子阶数和小波变换尺度对融合影像质量的影响,发现Savitzky-Golay滤波融合过程中Savitzky-Golay滤波算子阶数是决定融合质量的关键因素.算子阶数越高,融合后影像细节信息越丰富,但光谱信息损失也越严重;算子阶数越低,融合后影像光谱信息保持能力越好,但细节信息增强能力变弱.如何根据具体的遥感影像自动确定最佳的算子阶数是下一步要解决的问题. 相似文献
8.
基于多尺度融合的高分辨率影像城市用地分类 总被引：1，自引：0，他引：1
基于面向对象的信息提取技术,针对高空间分辨率遥感影像进行城市用地分类。首先针对不同城市地物,选择适宜的提取尺度;然后探讨不同城市地物类型提取的适宜特征,充分利用光谱、空间结构、上下文关系、纹理等信息描述地物;最后融合不同地物多尺度下的提取结果。以北京市部分地区QuickBird影像为例,实现城市用地类型的自动分类,结果表明:该方法应用于城市用地分类的精度高达86.74%,为高空间分辨率遥感影像城市用地分类研究提供了新思路。 相似文献
9.
基于光谱和纹理特征的ALOS影像土地利用信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像易于反映地物纹理特征的特点,综合利用地物的光谱和纹理特征进行分类,探讨适用于ALOS影像的土地利用信息提取方法。以川东丘陵地区影像为例,基于GLCM提取纹理信息,将提取的纹理特征向量采用赋权值法融合为一个综合纹理信息波段,然后采用面向对象法将其与光谱特征信息共同参与分类。与最大似然法的提取结果对比表明,考虑了纹理特征的面向对象分类方法能明显提高分类精度,Kappa精度提高了0.12;避免了椒盐现象,分割的地类边界具有更好的语义表达,更贴合地物实际分布特征;建筑用地和林地具有明显的纹理特征,而旱地纹理特征不明显。该方法不仅分出了6个基本地物类型,而且对于林地、建筑用地等类型还能进一步细分。 相似文献
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基于小波变换的高分辨率影像纹理结构分类方法 总被引：17，自引：1，他引：17
该文提出了利用小波变换获取纹理结构子图像能量参数，并用这些参数进行高分辨率图像纹理结构分类的新方法。由阐述遥感影像纹理结构识别原理人手，提出影像纹理结构特征抽取的小波变换方法，构造了有明确的数学和物理意义的参数来描述影像纹理信息，在此基础上利用这些参数进行影像纹理结构分类。试验结果表明，小波变换方法适用于具有规则和较强方向性的纹理结构影像分类。 相似文献
11.
针对IHS融合法的融合影像相对于原多光谱影像光谱扭曲严重、小波变换融合法运算量大的缺点,依据影像成像时传感器像素间的对应关系,提出应用遥感影像空间分辨率比值关系对影像进行分块,采用离散余弦变换与IHS变换相结合的融合方法进行多光谱影像与全色影像融合,以提高遥感影像的应用能力。仿真实验表明,该方法融合结果的光谱保持性与小波变换方法相近,均优于IHS变换融合影像,对全色影像空间信息集成能力稍弱,但计算效率明显改善,适合于对大数据量的遥感影像融合。 相似文献
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鉴于IHS变换的融合影像存在光谱扭曲问题,而灰色关联度对图像边缘检测具有局限性,该文将基于灰色绝对关联度的灰色关联分析与IHS变换相结合进行影像融合。采用灰色绝对关联度检测高分辨率影像的边缘点和非边缘点,基于边缘信息确定高分辨率影像和IHS变换后的亮度分量在组合中的权值,最后通过IHS反变换实现影像加权融合。应用该算法分别对多源遥感影像进行融合处理,在提高空间分辨率的同时能够很好地保持多光谱影像的光谱信息,优于传统的IHS融合方法和基于灰色关联度的IHS融合算法。 相似文献
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ETM+影像IHS融合算法改进及其土地覆盖分类实验比较 总被引：5，自引：2，他引：3
在总结PCA、IHS融合算法优缺点的基础上,发展了一种改进的IHS融合算法。利用HPF、Brovery、PCA、IHS及改进的IHS融合算法对ETM+全色和多光谱影像进行了融合实验。通过定性、定量分析比较融合影像的质量,并分别对融合后影像和原始影像进行土地覆盖非监督分类实验。选取原始影像和非监督分类精度最高的一种融合影像进行监督分类实验与比较,发现无论是非监督分类还是监督分类,改进的IHS融合影像精度均较高。 相似文献
14.
提出一种新的基于坡度分析的DEM数字水印算法.该算法以DEM坡度为主要研究对象,由于坡度误差主要集中在平坦地区,而经小波变换后的DEM低频系数信息可反映DEM区域的地形复杂度,因此,通过对DEM低频系数进行分析,可自适应地确定水印的嵌入位置;然后以加性法则将水印信息嵌入低频系数,再经小波逆变换,即可得到含水印信息的DEM数据.实验结果表明,该算法能完全满足水印的不可见性,对DEM数据的高程精度、坡度精度及等高线的提取精度影响都很小,能够满足一定的应用要求,且具有良好的抗噪能力. 相似文献
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1984-2008年北京湿地景观格局驱动机制(英文) 总被引：3，自引：0，他引：3
The landscape pattern of Beijing wetlands has undergone a significant change as a result of natural and artificial elements.Supported by remote sensing and GIS technology,using multi-temporal TM images from 1984 to 2008 in Beijing,this paper analyzed the dynamic characteristics of wetlands landscape pattern through selected typical indices including patch area,patch average area,fractal dimension index,diversity,dominance,contagion indices and the spatial centroids of each wetlands type were calculated.Finally,the paper explored the evolution mode and driving factors of wetland landscape pattern.The results were obtained as follows:the total wetland area increased during the period 1984-1996,then decline from 1996 to 2004.The wetland area in 1994 accounted for only 47.37% of that in 2004.The proportion of artificial wetland area was larger than that of natural wetland.The proportion of reservoir wetland was 33.50% to 53.73% and had the maximum average area.pond and paddy field wetland type with the least average area accounted for 16.46% to 45.09% of the total wetland area.The driving forces of the natural river wetland were mainly natural elements;its fractal dimension index was greater than the others.The Shannon diversity index of wetland landscape increased from 1.11 in 1992 to 1.34 in 2004,indicating that the difference between proportions of each wetland type decreased and areas of each wetland type were evenly distributed.The contagion index went down from 65.59 to 58.41,indicating that the connectivity degraded.Miyun Reservoir had the largest area and its area change had a great impact on the location of the centroid.Wetland resources degenerated gradually from the joint effects of natural and artificial factors.During the period 2006-2008,the precipitation increased and the drought condition was relieved.The government implemented series of positive policies to save water resources,and the wetland area increased. 相似文献
16.
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和多光谱(Multi-Spectral,MS)融合图像中存在的空间细节模糊和颜色失真问题,该文兼顾光谱监督和空间细节监督,设计光谱损失函数和空间细节损失函数,提出一种基于双分支卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的SAR和MS图像融合算法。该算法网络框架包含光谱保持和细节提升两个分支:光谱保持分支通过上采样MS图像连接到网络的输出,直接将光谱信息传递到融合图像中;细节提升分支对SAR和MS图像通过高通滤波提取高频细节信息,然后应用CNN对细节信息进行特征提取、特征融合及重建,最后将重建的细节信息叠加到上采样的MS图像,得到融合结果。以哨兵-1B GRD级别的SAR图像和Landsat8卫星多光谱图像为实验数据,通过与传统融合算法和深度学习算法RSIFNN进行对比,结果表明,该文算法在定性和定量评价方面效果更好,能够在保持光谱信息的基础上增强多光谱图像的空间细节信息,有利于后续地物分类和目标识别等工作的开展。 相似文献
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延河流域景观格局与生态水文过程分析 总被引：5，自引：1，他引：4
延河流域作为典型的黄土高原丘陵沟壑区,水土流失是最主要的生态环境问题,其生态环境治理能为整个黄土高原生态恢复重建提供典型范例,因此评价延河流域景观格局变化对水文过程的影响,对流域景观格局与水文过程的研究具有重要的科学价值和现实意义。本文通过利用SWAT模型模拟的延河流域的41个子流域的水文响应单元,建立延河流域的“源—汇”水文响应单元景观格局指数,通过计算不同地形条件下水文响应单元随着坡度变化的面积累积百分比,构建了新的“地形—水文响应单元 (Slope-HRU) 综合景观指数”。并与SWAT水文模型所模拟获得的子流域径流量、产沙量进行相关性分析,评价“地形—水文响应单元 (Slope-HRU) 景观指数”对水文过程的表征能力和适用性。结果表明：在子流域尺度上Slope-HRU景观指数和产沙状况存在明显的区域分异规律,而且R值空间变异情况基本上与产沙量的空间变化规律相反,即R值呈现由南向北,由东向西递增,而产沙量由南向北,由东向西递减。R值与年产沙量在数值上呈显著相关关系,相关系数为-0.60;再将Slope-HRU景观指数与所选取的7个常用景观格局指数相结合,构成新的综合景观指数,发现它们与子流域的产沙量耦合关系明确,均显著负相关,相关系数绝对值范围为0.43~0.63。 相似文献