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ETM+全色波段及其多光谱波段图像的融合应用 总被引：22，自引：1，他引：21
Landsat-7ETM+的全色波段与多光谱波段有相同的太阳高度角和其他环境条件,影像获取时间一致,两种不同分辨率的数据可以不经配准而实现高精度融合。目前常用的图像融合方法很多,究竟哪种方法更适合于ETM+图像,本次试验采用HIS变换、Brovey变换、SFIM变换、加权融合4种方法,分别实现ETM+Pan与ETM+的多光谱波段的融合,并从空间纹理信息、光谱真实性2个方面进行定量和定性地评价。研究表明,从综合角度出发,基于SFIM变换的融合方法产生的光谱扭曲和失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率的全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于ETM+图像融合的较佳方法。 相似文献
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全色图像和多光谱图像由于光谱和空间尺度上的差异,融合结果容易出现光谱失真或空间失真。如何同时实现两个尺度上的对齐,是提高融合效果的关键。传统的SFIM(Smoothing Filter-based Intensity Modulation)遥感图像融合方法可以保证光谱尺度上的一致,但在衡量空间尺度一致上还不够精确。针对此问题,本文提出了一种基于局部方差互信息的空间尺度对齐方法,并在平均梯度一致性的约束下进一步改进SFIM方法。该方法首先对多光谱各波段线性拟合生成多光谱强度图像,并对高分辨率全色图像进行高斯低通滤波,改变滤波参数循环计算2幅图像的局部方差图像间的互信息,当互信息最大时,高斯滤波参数为最佳滤波估计参数;然后,用该高斯滤波器卷积高分辨率全色图像,得到与多光谱图像空间尺度一致的低分辨率全色图像;之后,高低分辨率全色图像间比值处理得到细节图像,以高分辨率全色图像平均梯度为基准,引入调节系数控制细节图像的注入量;最后,细节图像、调节系数与多光谱图像相乘得到融合图像。为验证本文方法的有效性,在IKONOS和Quickbird两种数据集的植被区、建筑区和混合区3个不同场景六组图像开展融... 相似文献
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遥感影像数据的融合对于利用影像进行分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。本文以2005年4月的SPOT5卫星全色数据和多光谱数据为例,针对国家西部测图项目利用SPOT5卫星数据进行融合处理和制作模拟真彩色影像,阐述了主成分分析法(PCA)、乘积法(Multiplicative)、比值变换法(Brovey Transform)及PANSHARP等的算法实现,并且对SPOT5全色波段和多光谱波段进行了融合实验,介绍了目前较为成熟的像元级融合技术及模拟真彩色影像图的制作方法。 相似文献
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资源三号卫星遥感数据是一种新型遥感影像,目前尚未有一种专门适用于资源三号卫星融合的方法。因此,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与Gram-Schmidt(GS)变换相结合的融合方法,将非下采样Contourlet变换增强的空间信息用于补充具有高保真度Gram-Schmidt变换融合算法在影像清晰度方面的不足。采用线性回归的方法模拟低分辨率全色影像,将高分辨率全色影像、低分辨率全色影像及两者差值的细节影像分别进行非下采样Contourlet变换,对所得的高低频系数采取不同的融合策略进行自适应融合处理,得到新的全色影像。由低分辨率全色影像取代GS正变换第一分量,非下采样Contourlet变换得到的全色影像取代GS反变换第一分量,进行Gram-Schmidt正交变换,得到融合影像。与大多存在光谱扭曲的传统融合方法相比较,本文方法在光谱保真度、空间清晰度及地物分类精度方面都有明显的优势,说明该融合方法是一种适合资源三号卫星数据多光谱与全色影像融合的方法。 相似文献
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多源遥感数据融合应用研究 总被引：20，自引：2，他引：18
多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势。本文对多源遥感数据融合算法的应用特点,从基于像元的融合、特征的融合以及决策级融合3个层次上进行了详细的分析,并以河北丰宁县为例,说明遥感数据融合方法在遥感信息提取中的具体应用:对所用数据进行预处理,然后对1999年Landsat TM数据进行主成分变换,前3 个主成分占总信息量的97.8%,主成分逆变换后的结果影像更清晰,层次更丰富。信息提取时选择TM全色和主成分变换后的多光谱数据融合后的影像,波段4、3、2和波段5、4、3的彩色合成方案,并对植被指数和穗帽变换后的绿度指数进行了分析,遥感影像与DEM以及与GIS空间数据的信息融合也可以提高遥感信息提取的精度。最后分析了多源遥感数据融合尚待解决的问题及努力方向。 相似文献
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本文采用多源遥感数据融合技术对来自两种传感器的遥感图像进行配准、融合,两种数据分别是福卫全色图像（PAN）2M分辨率和SPOT5多光谱图像（MS）10M分辨率。其中全色图像（PAN）,地面分辨率：2M,多光谱图像（MS）, 相似文献
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北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为了推进北京一号小卫星遥感数据在城市景观生态研究中的应用,针对其全色影像4m分辨率、多光谱影像32m分辨率的特点,试验分析北京一号小卫星影像在城市景观格局变化中的应用效果和特点。通过对不同分类器的比较,选择支持向量机分类器对多光谱影像、全色影像、全色与多光谱融合影像三个数据集进行景观组分分类,结果表明,全色与多光谱融合影像的分类精度最高。利用多时相、多光谱遥感数据统计分析了城市景观组分与格局变化,表明32m空间分辨率的多光谱影像可以用于城市景观格局变化和土地覆盖变化分析。本文全面试验和分析评价了北京一号多分辨率数据在城市景观格局研究中的应用效果。通过对同一年份全色影像和多光谱影像计算的景观格局指标的分析表明,全色数据能更有效地描述景观详细信息,多光谱数据可展现城市景观的整体格局,而融合后对景观格局分析能够获得优于单一数据的效果。试验和分析表明,北京一号小卫星4m全色高分辨率影像和32m多光谱数据的波段组合,能从不同尺度揭示城市景观格局和变化过程。 相似文献
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小波和IHS变换结合实现ETM图像波段融合 总被引：2，自引：0，他引：2
采用小波变换和IHS结合的方法实现了ETM多光谱波段和ETM全色波段的融合,并与传统的IHS融合的结果进行比较,结果表明小波和IHS变换相结合的方法优于IHS方法。 相似文献
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自适应滤波的高分辨率遥感影像薄云去除算法 总被引：2，自引：0，他引：2
本文在借鉴遥感影像云雾去除相关研究基础上,提出了一种自适应滤波和非线性灰度变换的高分辨率遥感影像薄云雾消除方法,并与现有的几种效果较好的去云雾方法进行了对比研究。结果表明,本文提出的方法不仅能够有效降低薄云雾遮挡干扰影响,而且可以很好地保持原始影像真实的光谱特性,同时针对不同波段地物光谱特性做相应的灰度变换和融合处理,能够在很大程度上减少遥感影像的细节信息的丢失和保持图像的清晰度,是一种有效去除薄云雾覆盖的方法。 相似文献
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a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析 总被引：1，自引：0，他引：1
随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。 相似文献
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Remote Sensing image fusion is an effective way to use the large volume of data from multi-source images.This paper introduces a new method of remote sensing image fusion based on support vector machine(SVM),using high spatial resolution data SPIN-2 and multi-spectral remote sensing data SPOT-4.Firstly,the new method is established by building a model of remote sensing image fusion based on SVM.Then by using SPIN-2 data and SPOT-4 data ,image classify-cation fusion in tested.Finally,and evaluation of the fusion result is made in two ways.1)From subjectivity assessment,the spatial resolution of the fused image is improved compared to the SPOT-4.And it is clearly that the texture of the fused image is distinctive.2)From quantitative analysis,the effect of classification fusion is better.As a whole ,the re-sult shows that the accuracy of image fusion based on SVM is high and the SVM algorithm can be recommended for applica-tion in remote sensing image fusion processes. 相似文献
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ENVISAT ASAR数据与CBERS-02数据的融合与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文首次利用ENVISAT ASAR交叉极化模式数据与中巴地球资源卫星02星(CBERS 02)CCD数据进行融合,对融合后的图像进行分析和讨论。通过对IHS变换融合、主成分分析融合和小波变换融合比较分析发现,采用IHS变换融合具有更好的目视判读效果,但是由于ASAR数据受到相干斑噪声的影响,在滤波去噪后,使融合图的空间分辨率变低。另外,该融合图包含了地物的VV极化和HH极化后向散射特征,使地物结构形态、复介电常数和地物的光谱信息等重要的地物参数信息都包含在融合图中,增强了区别地物的能力,就农作物的目视解译和分类而言,精度得到了较大的提高。 相似文献
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本研究以陕西省汉五陵原为研究区域,基于高分辨率影像(DOM航片)、多光谱影像(ALOS多光谱影像)和Quickbird融合影像数据,对五陵原遗址区结构性线状特征信息进行了提取。结果表明:融合后使影像隐含的空间纹理得到明显增强。用Gram-Schmidt方法的DOM和ALOS多光谱+NDVI融合影像,清晰地反映了遗址区的结构性线状特征;而Canny算法的边缘检测,能很好地提取遗址区显性和大量隐性的线状特征,对古遗迹的解译具有重要指示意义。 相似文献
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为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法.在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量Ⅰ与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合.融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择.通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coit5作为小波基函数,进行三层小波分解.小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数.从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好.实验表明,将ETM 多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征. 相似文献
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基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。 相似文献
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多分辨率分解的遥感影像融合方法对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
有效地将高空间分辨率全色影像和低空间分辨率的多光谱影像融合起来,对影像上地物的识别具有重要的意义。随着多分辨率分析思想在图像处理中的应用,出现了许多新的多分辨率分解的遥感影像融合方法。典型的方法有:Mallat小波变换(DWT)、àtrous小波变换(SWT)、无下采样轮廓变换(NSCT),以及这些方法分别与IHS和PCA变换相结合的融合方法。在IKONOS上选取了两个具有不同地物覆盖类型的实验区进行融合实验,从光谱保真度和高频信息融入度两方面,对这些方法进行了定量评价和分析。研究表明,多分辨率分解的影像融合方法均具有较好的高频信息融入度,其中,DWT、SWT、NSCT融合方法在高频信息融入度方面最优;DWT、SWT、NSCT与IHS、PCA相结合的融合方法在光谱保真度方面,不仅优于它们自身,也明显优于传统的IHS、PCA方法,其中,NSCT和PCA变换相结合的融合方法,在光谱保真度方面最强。 相似文献
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随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。 相似文献