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近年来,随着遥感技术的迅猛发展,多源遥感影像数据越来越多,有效利用这些海量遥感数据是遥感领域的一大热门话题,同时,对融合后的遥感影像进行质量评价使融合处理过程得到优化,也是影像融合中必不可少的一个重要环节。重点利用ERDAS软件,分别采用Brovey变换法、IHS变换法、高通滤波法以及主成分分析法对影像进行融合实验,并对融合后的影像进行主观评价;采用Matlab编写程序,提取了融合影像的定量评价指标均值、标准差、平均梯度、信息熵和相关系数,完成了对融合影像的客观评价;最后对融合后的遥感影像进行了对比分析,得出主成分分析法的影像在光谱保持特性上最好,Brovey法在信息量的保持和清晰度上都优于其他的融合方法,而通过IHS变换法的融合影像与原始影像的相关性最好的结论。 相似文献
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高分一号遥感影像融合方法比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2016,(2)
利用HPF(高通滤波)法、Gram-Schmidt法、HCS(超球面空间)法和UNB-Pansharp法4种影像融合方法,对高分一号遥感卫星影像进行融合实验。通过对融合影像的目视解译,根据地物类型的不同,从光谱保真度和空间细节保持度2方面进行定性评价。采用统计方法进行定量评价,评价指标包括信息熵、平均梯度、相关系数和偏差指数。在综合评价结果后,给出4种融合方法不同的适用情况,为高分一号影像的进一步研究提供理论支撑。 相似文献
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高分二号卫星影像融合方法比较及效果优化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对如何使高分二号卫星融合后影像达到最佳视觉与应用效果还没有达成统一意见的问题,本文采用Gram-Schmidt(G-S)、高通滤波法(HPF)、最邻近扩散算法(NND)、超分辨率贝叶斯法及改进算法(Pansharp及Pansharp2)等5种目前主流的遥感影像融合算法,对高分二号卫星全色及多光谱影像数据开展融合实验,梳理了影像融合质量评价体系,同时对融合结果进行通道重组实验及优化。结果表明:NND、HPF、Pansharp融合算法比较适合高分二号卫星影像,将20%近红外波段加入到绿波段时,各融合算法影像视觉效果都得到增强,其中NND融合算法光谱性良好,HPF融合算法清晰度最好,Pansharp融合算法效果稳定,可作为后备方法,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。 相似文献
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受较大分辨率差的影响,OLI多光谱影像与SPOT-6 Pan影像直接融合可能导致融合影像色彩失真。若将OLI多光谱影像与全色影像融合后再与SPOT-6 Pan影像融合,在选用合适融合方法的基础上可得到较好的结果。以新疆伊吾县淖毛湖遥感地质解译为例,采用IHS变换法、Brovey变换法、PCA和Gram-Schmidt Pansharpening(GS)等方法分别对OLI和SPOT-6Pan进行间接融合,并利用主观对比和水平光谱剖面对比两种方法对融合影像进行综合分析与评价。经实地查证,基于OLI与SPOT-6 Pan(GS变换融合)融合影像解译获得的地质界线综合准确率达89.5%。 相似文献
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以南京市天绘一号卫星影像为实验数据,运用IHS变换、Brovey变换、Wavelet变换、PCA、Pansharp等遥感影像融合方法对其全色和多光谱影像进行融合,并对5种方法的融合结果进行了定性和定量分析。实验结果表明,IHS变换法和Pansharp法能显著增强融合影像的光谱信息,提高融合影像的空间分辨率。 相似文献
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南极是地球上对全球气候变化最敏感、响应最迅速的区域之一,针对南极冰盖变化的监测对很多领域有着十分重要的意义。本文针对南极区域选取MODIS与Land—sat ETM＋两种遥感影像,通过ENVI遥感平台,利用包括WAVELET变换法、PCA变换法、BROVEY变换法和HPF变换法等4种影像方法进行融合,并选择均值、标准差、偏差指数、相关系数等评价指标,对融合后的影像进行评价。得出结论：ETM＋影像WAVELET算法融合效果最好,而对于Modis影像PCA算法融合效果最好,两种卫星影像对不同尺度的监测都有着各自的优势。 相似文献
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SAR与TM影像融合及在BP神经网络分类中的应用 总被引：10，自引：1，他引：9
以加拿大Radarsat SAR与美国Landsat TM影像为信息源,分别将SAR与TM影像的DN值转换为表征地物特征的后向散射系数和反射率,利用改进的SVR法进行融合,同时与HIS,Brovey以及小波变换的融合效果作定量比较,并利用优化的BP神经网络模型,以相同的训练区分别对融合前后的影像进行监督分类。结果表明:改进的SVR法融合影像的光谱信息保持性、信息量以及分类精度都优于常用的融合方法,且分类精度比TM影像有较大提高。 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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介绍了像素级图像融合及特征级图像融合方法,分析了两种融合层次的优点。在此基础上,提出了两种突出边缘特征的图像融合方法,两种方案均对人们感兴趣的边缘特征进行增强,并在融合过程中考虑了边缘提取时的假边缘和双边缘情况。实验结果显示,边缘增强方案1提高了边缘定位的准确性,边缘增强方案2有效解决了方案1中融合影像缺少空间细节信息的问题。两种方案有效地增强了融合后图像的边缘特征,有利于图像的后续判读及图像识别。 相似文献
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多遥感器图像融合时,融合技术的不同使得融合方法对影像质量起着至关重要的作用,如何准确评价融合质量是影像融合的一个重要组成部分。本文主要利用ERDAS中IHS、Brovey、PCA、HPF融合法和ENVI中Gram-Schmidt融合法对高分二号的多光谱和全色影像进行融合,并基于GDAL库,利用C#语言开发专门的质量评价软件,将常用的客观评价指标集成在一个模块中,提取出各项指标,完成融合影像的客观评价,为基于特定指标而选取融合方法提供了有力支持。 相似文献
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基于Radarsat和TM图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
单一雷达影像数据通常不能提供足够的用以监测干旱地区盐渍化的信息。雷达图像与TM图像的融合可以提高遥感数据的利用率,增强数据的可靠性和信息的互补性,有助于提高分类精度。本文采用了GramSchmidt变换融合法将Radarsat和TM图像进行融合,并将该融合方法与一些常用融合方法(HIS融合、PCA融合、Brovey融合)进行了比较,结果表明该融合方法优于其他方法。最后采用支持向量机分类法(SVM)对Radarsat、TM融合后的图像进行了分类。结果表明:同单独Radarsat影像和TM影像分类结果相比,该融合分类法将分类精度分别提高了近30%和2%。因此该融合分类法更适合于遥感图像盐渍化信息监测。 相似文献
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多源遥感影像融合能够综合利用多源遥感数据的优势,获得比单一数据更客观、更丰富的信息。以ALOS高分辨率卫星影像为例,选取包含不同地物的子区,分别应用不同的影像融合方法进行了融合实验,结果表明对于同一数据源,影像融合方法不同,其影像融合质量存在差异;同时研究区域包含的地物类型不同,最适宜的影像融合方法也不同。 相似文献
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提高中巴卫星IR MSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法 总被引：3，自引：1，他引：3
介绍一种提高中巴资源卫星IRMSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法。通过计算低分辨率图像上每一个像元对应的高分辨率图像上一组子像元的平均亮度值及二者之差,将该差值与高分辨率图像上相应子像元亮度求和,形成新的图像。该图像具有高分辨率图像的空间细节,又具有低分辨率图像的光谱信息,从而实现融合图像信息保真。试验表明,光谱保真融合方法可以在不改变光谱信息的前提下提高IRMSS图像的空间分辨能力,是一种新的简单实用的数据处理方法。 相似文献
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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
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高空间分辨率影像与多光谱影像融合,为影像处理提供了更加丰富的资源,有利于进行影像的分析和制图。本文以庐山及其周边区域的2009年5月11日LandsatETM＋与2009年5月6日SPOT5影像数据为例,对典型的融合方法进行了对比评价。融合方法包括加权融合法,HIS变换,改进的HIS变换,高频调制融合法（频域采用Butterworth滤波器．指数滤波器）,HSV变换,Brovey变换,CN变换,PC变换,Gram—Schmidt变换11种方法。评价指标为相关系数、信息熵、标准差、平均梯度、相对偏差、标准偏差。结果表明,不同的融合结果突出的侧重点不同。加权融合法、Grain—Schmidt变换,PC变换方法突出了影像的信息量丰富度、清晰度,提高空间分辨率能力。CN波谱锐化,改进的HIS变换,BWO高频调制融合,指数高频调制融合方法光谱保真度较好。改进的HIS变换,BWO高频调制融合,CN波谱锐化,指数高频调制融合法在空间分辨率及光谱保真度、清晰度、信息丰富度方面的能力较均衡。 相似文献
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针对SAR与光学图像的融合问题,提出一种基于SAR图像中纹理特征的Contourlet变换融合方法。利用灰度共生矩阵法提取SAR图像的纹理特征,分析各个纹理特征间的相关性,得到重要纹理特征图。用HSV变换提取光学图像的强度分量。将重要纹理特征和强度分量利用改进的Contourlet多尺度变换融合,得到新的强度分量。通过HSV逆变换得到SAR与光学的融合图像。利用Landsat8和Cosmo-SkyMed图像进行融合实验,并与小波、HSV、Brovey、Contourlet变换融合方法对比分析,实验表明该方法能够较好的保持光学图像的光谱特征和SAR图像的纹理、强散射特征,增加图像细节信息,提高图像可解译性。 相似文献