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针对高分二号(GF-2)卫星全色遥感影像与哨兵二号(Sentinel-2)卫星多光谱遥感影像空间分辨率相差较大且传感器不同导致的光谱或空间信息丢失问题,结合快速离散Curvelet变换对HSV融合方法的分量替换过程进行改进,利用GF-2的高空间分辨率和Sentinel-2的多光谱特性分别设计高、低频系数融合规则,并且与... 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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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
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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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《遥感学报》2023,(8):1936-1950
高分五号(GF-5)是中国首颗实现对大气和陆地综合观测的全谱段高光谱卫星，其搭载的可见短波红外高光谱相机AHSI提供的遥感数据拥有极高的光谱分辨率。然而，AHSI数据的空间分辨率为30 m，较低的空间分辨率限制了应用场景。为实现GF-5数据的降尺度，本文通过融合10 m哨兵二号(Sentinel-2)多光谱数据，生成10 m GF-5高光谱数据。在方法上，针对现有先进的信息损失引导的图像融合方法ILGIF (Information Loss-Guided Image Fusion)在高光谱图像降尺度中计算时间成本高的问题，本文提出了其快速版本FILGIF (Fast ILGIF)。另一方面，在降尺度过程中，本文考虑并估计了30 m GF-5高光谱数据和10 m Sentinel-2数据之间的尺度转换点扩散函数PSF (Point Spread Function)，提高融合数据质量。实验结果验证了融合Sentinel-2数据用于GF-5高光谱数据降尺度的可行性。同时，结果表明：在获得与ILGIF相当精度的前提下，FILGIF大幅提高了运行效率；尺度转换PSF对降尺度过程有着重要影响，其准... 相似文献
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云遮挡对高光谱影像的应用造成了不可忽视的影响。现有云去除方法通常利用时域近邻的同源影像提供辅助信息。然而,高光谱影像(如GF-5和EO-1高光谱影像)较低的时间分辨率导致同源辅助影像中可能存在较大的地物覆盖变化。时间分辨率更高的多光谱影像(如Landsat 8 OLI影像)能提供时间上更接近于高光谱云影像的辅助信息,从而减少地物覆被变化带来的影响。为应对高光谱和多光谱波段之间差异较大的问题,本文基于空谱随机森林(spatial-spectral-based random forest,SSRF)方法,提出一种利用多光谱影像(Landsat 8 OLI影像)对高光谱影像进行厚云去除的方法,将其简记为SSRF_M。SSRF_M较强的非线性拟合能力使其能够综合利用多光谱影像所有波段的有效数据对各个高光谱波段进行重建。本文使用GF-5和EO-1高光谱影像进行模拟云去除试验,视觉和定量评价结果均表明,与利用时间间隔更长的同源辅助影像的方法相比,本文方法能获得更高精度的云下信息重建结果。 相似文献
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针对目前卫星影像数据有丰富的光谱信息但是空间信息不足,而无人机影像空间分辨率高但是光谱信息缺乏的问题,本文将高分二号卫星多光谱影像数据与无人机正射影像数据融合,得到高空间分辨率和光谱信息丰富的融合影像。通过实际数据分别利用PCA、HIS、高通滤波3种常用的图像融合方法进行高分二号卫星多光谱影像与无人机正射影像的融合实验,并通过定性和定量分析的方法从光谱信息保留的完好性和空间信息表达的分辨率2个方面对比分析了3种融合方法的融合效果。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(8)
针对高分影像阴影检测精度易受水体、偏蓝色地物影响的问题,结合GF-1影像自身特点,提出一种集主成分变换、图像特征计算、逻辑非运算和形态学闭运算于一体的阴影检测方法。对GF-1影像多光谱数据、全色数据进行正射校正和信息融合,可实现光谱与分辨率信息的最大化利用,并最大程度地突出阴影信息,增大阴影与其他地物的差异。其次,建立基于主成分变换的阴影检测方法 PC1/NIR和图像特征计算Rg_nir,得到初始阴影信息和水体信息;用初始阴影信息与水体信息作逻辑非运算,剔除水体,并利用形态学闭运算使得阴影区域更加连续、饱满。实验表明,该方法既能准确地检测出GF-1影像中的阴影信息,又能有效削弱水体、偏蓝色等地物的影响。 相似文献
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及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。 相似文献
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主要利用国产高分三号(GF-3)卫星数据通过合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术提取试验区域数字高程模型(digital elevation model,DEM).首先介绍了GF-3卫星及其主要成像模式;然后介绍了InSAR数据处理过程及其关键技术,包括基线估计、影像配准、相位解缠等,并介绍其典型算法;最后利用GF-3试验数据提取DEM并对其进行精度评价.试验验证了目前国产SAR(synthetic aperture radar)卫星在干涉成像、干涉测量方面的能力. 相似文献
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以高分四号(GF-4)卫星L1级标准分幅数据产品提供高精度的云检测产品为目的,研究针对地球同步轨道卫星数据的云检测算法,改进自动阈值以适应同日不同时刻成像数据的辐射亮度与地表反射特性的变化差异。利用GF-4卫星凝视成像方式获取的同区域序列图像以及云在不同图像上的运动特性,结合自动阈值与SavitzkyGolay(SG)滤波修正检测结果中的误检。算法的两个关键预处理,一是通过自动的几何配准解决未经几何校正的分幅数据之间像素位置对应的问题,二是通过基于典型相关变换自动提取序列图像之间的伪不变特征点集,进而利用相对辐射归一减小了不同时刻成像数据之间的辐射差异。通过内蒙古自治区东部及长江中下游区域70余组数据对算法进行验证,整体上获得了稳定的结果与精度,并且基于序列图像的云检测算法在云边界、高亮地表及薄云区域的检测精度整体优于单幅自动阈值的检测结果。结果表明算法精度上满足GF-4云检测数据产品需求,且算法自动化程度高,便于工程化的数据生产。 相似文献
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高分三号SAR影像双阈值变化检测 总被引：1，自引：1，他引：0
双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。 相似文献
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针对高分四号卫星图像中波红外谱段空间分辨率远低于相应的可见光近红外谱段，提出一种基于深度学习的高分四号卫星图像中波红外谱段超分辨率重建方法。首先，设计卷积回归网络进行初步重建，利用8倍下采样的可见光近红外谱段和原始中波红外谱段训练回归网络。然后，设计卷积重建网络进行进一步重建，利用低分辨率初步重建结果和原始中波红外谱段训练重建网络。最后，将原始可见光近红外谱段依次输入到训练好的回归网络和重建网络，得到最终的中波红外谱段超分辨率重建结果。以湖北和江西部分地区真实数据进行试验，结果表明该方法能有效提高中波红外谱段空间分辨率，与其他方法对比均方根误差至少下降了7.54，且目视效果更清晰自然，有利于扩展高分四号卫星的应用范围。 相似文献
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高分一号卫星(GF-1)WFV相机是中国新型高分辨率传感器,为了更好地进行定量应用,需完成高精度大气校正,但需要解决数量大,辅助数据不足等关键问题。针对WFV相机构建了快速大气校正模型,(1)采用交叉定标方法借助Landsat 8数据完成辐射定标;(2)从WFV相机的辅助数据出发,计算得到太阳天顶角、观测天顶角等辅助信息;(3)考虑不同海拔大气分子散射的不同,完成基于海拔数据的分子散射校正;(4)采用深蓝算法,从第一波段(蓝光)反演得到气溶胶信息;(5)计算每个像元的大气校正参数,进而获取地表反射率,完成大气校正。在此基础上,利用IDL语言建立相应的大气校正模块,以过境华北地区的3景WFV数据为例进行大气校正实验。结果表明,模型能够快速完成大气校正,并能较好的去除大气分子与气溶胶影响,较好地还原植被、裸土等典型地表类型的光谱反射曲线,校正后的NDVI更好地反映了各地物的特征。 相似文献
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高分五号高光谱影像矿物精细识别 总被引：2，自引：2，他引：0
矿物识别是高光谱遥感技术优势之一,已在地质矿产领域取得了显著应用效果。随着光谱分辨率的不断提高,高光谱遥感矿物识别逐渐从识别矿物种类向矿物亚类、矿物成分等精细信息识别发展,且随着应用实践的不断深入,对矿物精细信息的需求也越来越大。而光谱分辨率和矿物识别方法是制约高光谱矿物精细识别的主要因素。高分五号(GF-5)超高的光谱分辨率为矿物精细识别提供了可能。首先在分析总结已有高光谱矿物识别方法优缺性的基础上,提出了综合光谱特征增强匹配度和特征参量的矿物识别方法;其次,选取甘肃柳园和美国Cuprite两个研究较多的地区为研究对象,基于GF-5卫星数据开展了矿物精细识别,在完成矿物种类、亚类识别的基础上,进一步对绢云母成分信息进行了反演;最后,结合上述地区已有机载高光谱数据及填图结果开展对比分析。结果表明:GF-5矿物识别信息分布与机载HyMap、AVIRIS一致性很好,相较机载数据GF-5矿物识别平均正确率优于90%,说明本研究提出的矿物识别方法能够满足GF-5矿物精细识别,可为后续业务化应用提供技术支撑,同时认为超高的光谱分辨率使得GF-5在矿物成分信息识别上更具优势。 相似文献