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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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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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《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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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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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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基于深度置信网络(DBN)的赤潮高光谱遥感提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
赤潮是严重的海洋灾害,有效监测赤潮对于保护海洋生态环境具有重要意义。高光谱遥感具有光谱分辨率高、图谱合一等优势,适合于海洋赤潮监测。深度学习是机器学习领域的前沿,为高光谱遥感分类提供了新的思路。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)兼具监督分类与非监督分类的特点,通过构建DBN模型,将DBN应用于赤潮灾害遥感监测中,应用渤海机载高光谱遥感数据开展赤潮分类,以达到提取高光谱图像中赤潮水体范围的目的。通过设置对照实验,对比经典的SVM监督分类方法与ISODATA非监督分类方法,发现DBN模型在相同实验条件下具有更高的分类精度,赤潮遥感提取精度提高了3%～11%。 相似文献
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基于小波变换和HIS变换的海冰SAR与光学遥感影像融合方法研究 总被引：3，自引：2，他引：1
Sea ice as a disaster has recently attracted a great deal of attention in China. Its monitoring has become a routine task for the maritime sector. Remote sensing, which depends mainly on SAR and optical sensors, has become the primary means for sea-ice research. Optical images contain abundant sea-ice multi-spectral information, whereas SAR images contain rich sea-ice texture information. If the characteristic advantages of SAR and optical images could be combined for sea-ice study, the ability of sea-ice monitoring would be improved. In this study, in accordance with the characteristics of sea-ice SAR and optical images, the transformation and fusion methods for these images were chosen. Also, a fusion method of optical and SAR images was proposed in order to improve sea-ice identification. Texture information can play an important role in sea-ice classification. Haar wavelet transformation was found to be suitable for the sea-ice SAR images, and the texture information of the sea-ice SAR image from Advanced Synthetic Aperture Radar(ASAR) loaded on ENVISAT was documented. The results of our studies showed that, the optical images in the hue-intensity-saturation(HIS) space could reflect the spectral characteristics of the sea-ice types more efficiently than in the red-green-blue(RGB) space, and the optical image from the China-Brazil Earth Resources Satellite(CBERS-02B) was transferred from the RGB space to the HIS space. The principal component analysis(PCA) method could potentially contain the maximum information of the sea-ice images by fusing the HIS and texture images. The fusion image was obtained by a PCA method, which included the advantages of both the sea-ice SAR image and the optical image. To validate the fusion method, three methods were used to evaluate the fused image, i.e., objective, subjective, and comprehensive evaluations. It was concluded that the fusion method proposed could improve the ability of image interpretation and sea-ice identification. 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
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海岸线具有重要的生态功能和资源价值,在海洋保护和开发利用管理中具有举足轻重的作用。海岸线精细化、高精度、高频次监测已成为当前海岸线管理工作的新要求和新任务。以宁波市大陆海岸线为研究对象,综合运用多时相卫星遥感影像、航空遥感影像、无人机航摄影像、全野外调查等多源数据,开展宁波市2019-2021年大陆海岸线变化监测研究,对海岸线变化情况、分布情况、使用情况以及多源数据应用情况等进行分析,提出变化岸段分类标准,发现基于多源数据采集的海岸线监测具有覆盖广、准确性高、时效性强、投入成本低等特点,能够为加强海岸线保护与利用管理提供参考。 相似文献