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基于Radarsat-2全极化SAR、GF-1多光谱、Landsat-8多光谱影像,利用PCA变换、HSV变换等方法,分析了同空间分辨率的SAR与光学全色影像的信息量,并评价了其分别与Landsat-8多光谱影像的融合结果。结果表明:全极化SAR影像较全色影像的亮度高,图像标准差、信息熵及平均梯度总体趋于一致,信息量相当;融合影像目视效果相近,且SAR融合影像较光学融合影像包含的信息量更为丰富,利用高分全极化SAR影像替代光学全色影像开展海岸带遥感监测是可行的。 相似文献
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在卫星遥感影像识别中,相较于海上单一环境的船舶识别,港口船舶识别由于存在集装箱、码头等大量干扰目标,显得更为困难。采用强度-色度-饱和度(Intensity-Hue-Saturation,IHS)变换、Brovey变换(Brovey Transform,BT)、ESRI全色锐化变换、简单均值变换和施密特正交变换法(Gram-Schmidt,GS)等5种融合算法,进行高分二号卫星全色和多光谱影像的融合试验,通过定性和定量评价选出适用于港口船舶影像的最优方法。结果显示GS融合方法在增加影像空间信息的同时维持了光谱保真性,其均方根误差、峰值信噪比、结构相似性等指标均优于其他4种融合方法,可用于港口船舶识别。 相似文献
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提出了一种改进的Curvelet变换的融合算法,以IKONOS影像为样本数据,融合过程中将原全色波段与多光谱影像中未参与HIS分解的波段进行加权组合,形成新全色分量,再将此分量与明度分量分别进行第二代Curvelet变换,以形成新明度分量,HIS逆变换后形成融合影像。并与改进的HIS变换融合、传统的HIS变换与Curvelet变换结合的融合算法相比较,结果表明,改进的方法能增加融合影像的信息量,降低光谱扭曲度,提高融合影像与原多光谱影像的相似度。 相似文献
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以内陆水体为观测目标的GF-1影像常规融合方法评价 总被引：1，自引：0，他引：1
内陆水体的研究需要遥感影像具备高空间分辨率和高光谱分辨率,这使得影像的全色（PAN）波段和多光谱（MS）波段之间的融合尤为重要。本文以钱塘江大缺口段为研究对象,采用四种常规融合方法,包括Pan Sharpening（PS）、主成分分析（PCA）、Gram Schmidt（GS）和小波分析（WF）,分别对GF-1影像开展了全色波段和多光谱波段的融合方法评价。研究结果表明,GS融合后的影像效果最好,随后分别是PCA、WF和PS。由于水陆之间反射率信息获取的根本差异,大面积水体的存在会影响到融合影像保留源图像空间和光谱信息的能力。因而,在进行遥感影像融合时,融合方法的选择需要考虑影像中水域面积的分布情况。 相似文献
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南海海域分布着众多珊瑚岛礁,鉴于其蕴含着巨大的经济、军事和生态等价值,我国越来越重视对珊瑚岛礁的调查、监测和研究。在调查任务的推动下,选取国产中巴资源卫星-02B(CBERS-02B)多光谱影像与资源二号(ZY-2)全色影像数据,对其影像的质量进行评价研究,可验证其能否应用于珊瑚岛礁的监测。以西沙群岛中的珊瑚岛为例,应用主成分分析(PCA)、Brovey变换、乘积变换3种常用融合方法,对国产自主卫星CBERS-02B与资源二号影像进行了融合试验,并采用主观与客观相结合的评价方式,与国际主流的卫星SPOT-5自身融合影像进行对比分析。CBERS-02B、资源二号融合影像与SPOT-5融合影像质量对比分析结果表明:目视效果来看,SPOT-5卫星数据较高的分辨率使其融合影像的分辨能力明显高于CBERS-02B与资源二号融合影像。但在光谱信息方面,CBERS-02B与资源二号融合影像对绿色植被的分辨具有优势,有利于植被目视识别。客观统计指标显示,与SPOT-5融合影像相比,CBERS-02B与资源二号融合影像绿光波段灰度平均值较高,红光和近红外波段灰度平均值较低;两组融合影像的标准差相差不大;从影像的熵来看,CBERS-02B与资源二号融合影像的熵值较高;而平均梯度和相关系数低于SPOT-5融合影像。总体而言,由于受到空间分辨率的限制,CBERS-02B与资源二号融合影像目视效果逊于SPOT-5自身融合影像,但在空间细节分辨能力方面具有优势,能够反映出更多的光谱特征,尤其是对植被的光谱差异反映细腻。 相似文献
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《热带海洋学报》2017,(2)
针对全极化SAR(synthetic aperture radar,合成孔径雷达)与中分光学影像的融合问题,提出基于主成分分析(PCA)与HSV(hue,saturation,value,色调、饱和度、明度)色彩空间变换的遥感影像融合方法。对全极化SAR四个极化波段进行主成分分析,提取第一主成分,将中分光学影像变换到HSV空间,第一主成分替换V分量,用新的V分量逆变换到RGB空间,得到全极化SAR与中分光学的融合影像。通过利用Radarsat-2全极化SAR与TM/ETM+中分光学影像开展融合实验,结果表明,该方法优于传统融合方法(PCA变换、HSV变换、小波变换等)的单极化SAR与光学影像融合结果,能够有效利用全极化SAR的纹理信息,提高影像解译能力。 相似文献
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数据融合能够综合利用多源遥感数据优势,获取高空间分辨率和高测量精度的遥感影像,这对于近岸水体生态环境监测和灾害预警均具有重要意义。但目前使用的数据融合方法多是针对内陆水体或大洋水体的,其在近岸水体的适用性仍需进一步评估,因而本文开展了近岸水体遥感数据融合方法对比研究。本文以高空间分辨率的Sentinel-2 MSI影像和中等空间分辨率的Sentinel-3 OLCI影像为数据源,分别开展了基于小波变换（WTBF）、生物光学模型（BOBF）和混合像元分解（IUBF）三种方法的数据融合实验,并在此基础上借助现场实测Rrs数据与融合影像对应点的平均相对误差MRE、均方根误差RMSE、偏差bias和平均梯度对各种方法的融合数据质量和区域适用性进行了评估。结果表明：（1）OLCI的Rrs数据精度高于MSI。其中MSI在443 nm、560 nm和665 nm三个波段的MRE、RMSE均高于OLCI,表明MSI的Rrs精度相对OLCI较低;目视效果和平均梯度表明MSI的清晰度高于OLCI;（2）BOBF是三种方法中融合效果最佳的算法。WTBF和BOBF生成融合影像在三个波段的MRE、RMSE优于MSI。综合MRE、RMSE和bias来看,BOBF和WTBF所生成的影像Rrs准确性高于MSI,而IUBF生成的融合影像的MRE、RMSE和bias相对WTBF和BOBF较高,准确性较差;目视评价和平均梯度表征WTBF和BOBF生成影像的清晰度与MSI相近,BOBF清晰度高于WTBF,IUBF生成影像清晰度相对于OLCI有所提高但未达到MSI水平;（3）在Rrs更低的烟台近岸海域,BOBF生成的融合影像清晰度与MSI相当且Rrs准确性相对于MSI更高,BOBF在该海域具有良好的适用性。 相似文献
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为提高遥感影像融合质量,提升资源一号(ZY-1 02D)高光谱遥感影像滨海湿地植被分类精度,提出将ZY-1 02D高光谱影像与空间分辨率为10 m的哨兵2号(Sentinel-2)影像进行Brovey融合,并通过搭建AlexNet卷积神经网络对ZY-1 02D高光谱影像和Brovey融合影像的滨海湿地植被进行分类,与支持向量机、随机森林和BP神经网络分类算法进行精度对比。研究结果表明:经Brovey融合后,AlexNet、支持向量机、随机森林和BP神经网络算法的植被分类总体精度分别提高15.60%、7.00%、14.80%和10.00%,Kappa系数提高了21.35%、9.93%、18.97%、12.85%;基于Brovey影像融合与AlexNet算法的植被分类精度最高,总体精度为92.40%,Kappa系数为89.42%。空谱融合配合AlexNet卷积神经网络有效解决了高光谱遥感影像在滨海湿地植被分类应用中精度较低的问题,为滨海湿地植被资源动态监测提供技术和方法支撑。 相似文献
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北极海域海面风场和海浪遥感观测能力分析 总被引：1，自引：1，他引：0
卫星遥感是开展北极海域海面风场和海浪分布特征与变化规律研究的重要手段。本文基于在轨多源卫星遥感数据,从遥感观测空间覆盖、时间覆盖和多源卫星遥感数据融合等方面开展北极海域海面风场与海浪遥感观测能力分析,研究主要结果为:基于ASCAT和HY-2A散射计可实现北极海域海面风场遥感观测,通过多星联合观测可获取北极海域时空分辨率优于12 h和0.1°的海面风场遥感融合数据;基于HY-2A、CryoSat-2、SARAL和Sentinel-3高度计可实现北极海域海浪遥感观测,同样通过多星联合观测可获取北极海域时空分辨率优于1 d和0.25°的海浪有效波高遥感融合数据;基于2016年北极海面风场和海浪遥感融合数据,分析得出北极海域海面风场和海浪在2月处于极大值,然后逐渐减小,7月最小,随后开始逐渐增大。本研究表明,基于多源散射计和高度计遥感观测可实现北极海域海面风场和海浪的高时空分辨率遥感业务化监测。 相似文献
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空间分辨率对水深遥感反演的影响分析 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感水深反演中空间分辨率的影响是一个重要的科学问题。本文使用东岛的QuickBird和WorldView-2多光谱影像及实测水深点进行实验研究,实验使用了原始空间分辨率（2.4/2m）以及4种降空间分辨率（4m,8m,16m和32m）的影像,使用相同的水深控制点开展水深遥感反演,并对水深反演结果使用相同的检查点进行精度验证。实验结果表明,随着空间分辨率由2.4/2m降低至4m,8m和16m,水深遥感反演的精度呈现出逐渐提高的趋势,进一步降低空间分辨率则会导致水深反演精度下降。当影像空间分辨率为16m时,水深反演结果误差最小且与实测水深值相关性最高,此时两景影像的水深反演平均相对误差分别21.2%和13.1%,相对于最大值分别降低了14.7%和2.9%;平均绝对误差分别为2.0m和1.4m,相对于最大值分别降低了1.0m和0.5m。本文研究结果为水深遥感反演研究与应用中遥感数据的选择提供了参考。 相似文献
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图像融合在遥感中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍了关于低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像相融合的一些方法。图像融合的目的是为了获取高分辨率的多光谱图像,它既包含了多光谱信息又具有全色图像的高空间分辨率特点。图像融合在遥感中的主要目的在于尽量保持图像的光谱信息．以便用于土地覆盖分类等领域,这一点与其在军事应用和计算机辅助设计领域有所不同。阐述了如何在不使用高分辨率的全色图像情况下进行融合的方法,由于同时获取的多光谱图像之间存在亚像元级的偏移现象,将位移量作为附加信息来有效提高采样频率,以此获取高空间分辨率信息。最后选取了SPOT卫星的多光谱图像作为例子．对文中所阐述的算法进行了试验,并对试验结果作了比较分析。 相似文献