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三种高保真遥感影像融合方法效果评价与分析 总被引：2，自引：0，他引：2
图像融合是解决多源遥感图像信息综合的最有效技术手段,针对不同数据源选择最佳的融合方法是提高图像融合质量的关键。本文在介绍三种新的融合方法:Gram-Schmidt、Pansharp和Ehlers融合基本原理和融合过程的基础上,选择广东新会郊区的QuickBird卫星影像为数据源进行试验。对融合结果从定性和定量角度进行综合评价。定性评价包括色调、纹理和清晰度等;定量评价指标包括均值、标准差、信息熵、平均梯度、相关系数和相对偏差等。所选指标能够反映空间分辨率、信息量和保持融合图像的光谱性质等,以便客观准确地评价融合效果。试验结果表明:三种融合方法都有较高的空间结构信息与光谱信息的保真度。其中,Pansharp方法融合结果图像所含量信息最大,细节信息最丰富;而光谱保真方面:Gram-Schmidt方法最好,其它两种融合方法次之。 相似文献
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高分辨率图像是人们一直追求的目标,超分辨率图像重建技术就是人们获取高分辨率图像的一种很重要的方法。研究了超分辨率贝叶斯方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,结合传感器特性模拟了全波段和多波段影像的观测过程。这种方法使全波段数据与多光谱波段数据自动对齐,成功地保留了光谱信息,实现了遥感数据信息的高保真,进而增强了空间分辨率。以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入地探讨,并对自动融合的结果进行了定性和定量分析。 相似文献
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高光谱遥感影像分类是高光谱遥感影像处理和应用的重要组成部分。然而，高光谱遥感影像具有波段数量较多和空间分辨率较高等特点，给分类任务带来一定的挑战。为了提高分类精度，充分利用影像的空间信息和像素间的局部信息，提出一种引导滤波联合局部判别嵌入的高光谱影像分类方法。首先，对高光谱遥感影像进行归一化，利用主成分分析方法实现特征提取，将提取的第一主成分影像作为引导图像；其次，采用引导滤波分别提取各波段影像的空间特征；然后，将提取的空间影像特征进行叠加，通过局部Fisher判别分析完成低维嵌入；最后，将得到的低维嵌入特征输入支持向量机分类器得到分类结果。采用Indian Pines和Pavia University两幅高光谱影像进行实验的结果表明：在分别从各类地物中随机选取10%和100个样本作为训练样本的情况下，其总体分类精度分别提高到98.28%和99.45%；对比其他相关方法，该方法能够获取更高的分类精度。该方法在低维嵌入的同时，有效利用了影像的空间信息，改善了分类效果。 相似文献
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基于PCA的遥感图像融合算法思想简单,实现起来较容易,而且遥感图像融合的性能也较好.但这种方法也有一些缺点:①不能有效利用图像的结构信,息;②光谱信息损失较多;③灵活性较差.针对这些问题,首次提出了一种基于2DPCA的遥感图像融合算法.与PCA融合算法相比,基于2DPCA的融合算法的主要特点是:①直接对图像矩阵进行2DPCA分析,因而可以有效利用图像的二维结构信息;②多光谱图像的特征矩阵主成分的替换个数可以是一个或多个,这样就可以调节光谱信息的保持程度和空同分辨率的改善程度,从而获得不同融合质量的图像,具有更好的灵活性;③融合后的图像不仅光谱信息得到了较好保持,空间分辨率获得了明显改善,而且图像色彩也得到了增强. 相似文献
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成像光谱遥感技术的迅速发展已经开创了高光谱和高空间分辨率兼有、光谱和图像合一的成像光谱遥感技术新时代,并且在地质领域取得了很大的成功,特别是在矿物识别和矿物填图方面,已经开始向着工程化应用的方向发展,在区域矿产勘查方面发挥着重要的作用.成像光谱矿物填图的结果受光谱重建、图像空间分辨率、光谱分辨率和信噪比等几个方面因素的影响,它们对矿物填图应用的质量和结果都会带来不确定性的影响,制约着成像光谱工程化的建设,进而影响到人们的工程决策.因此,建立和优化成像光谱矿物填图技术体系,总结矿物填图实用化的工作方法,使其能适应业务化运行和工程化运行的需求,应用于区域矿产资源勘查,就需要对上述其中的技术参数对识别结果的不确定性和敏感性影响进行分析,为工程设计和工程布置提供依据,为具体工作中方法的选择提供决策支持. 相似文献
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基于边缘特征的遥感影像小波变换融合法 总被引：4，自引：0，他引：4
如何将不同空间分辨率遥感影像合理有效地融合在一起,保持原始多光谱影像的光谱特性,提高影像的分类精度和空间分解力,这是遥感影像数据融合处理的热点研究问题。在对原始遥感影像进行小波变换的基础上,提取高空间分辨率影像边缘特征信息,并与原始多光谱影像进行了融合处理。以IRS、SPOT和ETM卫星影像为资料进行实验,结果表明,该方法在提高影像的空间分辨率的同时,能够很好地保持影像的光谱特性,尤其在空间分辨率差异较大的影像融合中,该方法在保持影像光谱特性方面要优于其他的融合方法。 相似文献
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不同空间分辨率高光谱遥感数据对蚀变矿物信息提取的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感由于其精细的光谱分辨率,在定量分析物质成分上独具优势,因此广泛应用于提取蚀变矿物信息。探讨了不同空间分辨率高光谱遥感数据对蚀变矿物信息提取的影响,采用最邻近插值法、双线性插值法和三次卷积插值法3种重采样方法对美国Cuprite矿区空间分辨率为20 m的AVIRIS影像做空间尺度扩展,分别扩展到空间分辨率为25,30,35,40,45,50 m。采用SAM分类方法从不同空间分辨率影像中提取蚀变矿物信息,使用混淆矩阵评价提取结果。一方面比较不同重采样方法对后期蚀变矿物信息提取精度产生的影响;另一方面比较不同空间分辨率对高光谱遥感影像蚀变矿物信息提取精度的影响。结果表明:①采用不同的重采样方法做空间尺度扩展,会影响后期蚀变矿物信息提取的精度,但是数值变化相对较小。相比之下,最邻近插值法重采样下影像蚀变矿物信息提取的精度稍好一些。②在中等空间分辨率(20～50 m)范围内,基于50 m空间分辨率的高光谱影像,蚀变信息提取的总体精度和Kappa系数较20 m的明显下降。其中最邻近插值法重采样下的总体精度和Kappa系数分别下降了7.94%,0.09;双线性插值法重采样下的总体精度和Kappa系数分别下降了6.87%,0.08;三次卷积插值法重采样下的总体精度和Kappa系数分别下降了6.68%,0.08。较高空间分辨率影像的总体精度和Kappa系数整体上均高于较低空间分辨率的情形。 相似文献
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能源勘查、岩石矿物识别、矿物丰度制图以及成矿远景区圈定是高光谱技术发展和应用的主要方向。CASI/SASI航空高光谱数据可以在同一平台下同时获取覆盖可见光-近红外-短波红外光谱段的光谱信息, 且光谱分辨率和空间分辨率远远优于多光谱及星载高光谱数据, 所以在矿物蚀变信息提取中具有广泛的应用前景。以柳园研究区为研究对象, 对CASI/SASI航空高光谱遥感矿物过程中的关键技术进行了实验研究, 确定出航空高光谱矿物蚀变信息提取流程, 并对研究区蚀变矿物进行识别、填图。通过与研究区地质资料和前人实地勘探资料对比得出, 研究区CASI/SASI航空高光谱遥感蚀变异常结果与现实状况相当吻合。 相似文献
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基于FLAASH的高光谱遥感数据大气校正应用 总被引：1，自引：0，他引：1
星载传感器接收到的电磁波,必经大气吸收和散射的影响。高光谱分辨率遥感影像具有大量光谱信息,为了精确提取高光谱遥感信息,对大气校正是必不可少的。对于Hyperion遥感影像而言,其信噪比较低,在反演地表反射率过程中,此项工作尤为重要。基于FLAASH对Hyperion影像进行了大气校正,分析了不同地物校正前、后的光谱特征,与标准库对比后,取得了比较理想的校正效果。结果说明,通过大气辐射传输模型理论进行大气校正是可行的。 相似文献
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高光谱热红外遥感技术在地质找矿中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱热红外遥感技术用于地质找矿,目前国内外都在探索,由于热红外发射光谱的混合为线性混合,利用线性解混技术可以对硅酸盐类矿物,如石英进行识别和提取。这是其优于可见光—近红外和短波红外之处。大多数金属矿床与石英脉—硅化带的关系密切。另外,石英脉与硅化带的控矿作用又有差异。因此,利用高光谱遥感技术提取石英脉—硅化带,并将二者区分开来,对于金属矿的找矿具有极其重要的意义。航空高光谱热红外遥感技术由于可以获取高空间分辨率(亚米级)的高光谱热红外数据,可以进行热红外矿物精细填图,提取规模小的石英脉或硅化带,从而更具地质找矿价值。本文利用核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室的航空热红外成像系统(TASI),在甘肃北山柳园—方山口和新疆雪米斯坦地区获取了高空间分辨率的高光谱热红外遥感数据,从开展实用化热红外大气校正与光谱重建技术入手,探索了石英脉—硅化带提取与区分,解决了地质找矿中石英脉—硅化带的提取与区分这一具普遍性的关键技术难题,并通过示范应用,取得了明显的找矿效果。 相似文献
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针对传统IHS遥感影像融合的光谱扭曲和易引入噪声问题,提出了一种基于Kurtosis-IHS的遥感影像融合方法：从多光谱图像强度分量与全色图像最优逼近的角度出发,迭代求解多光谱各波段图像融合系数,减少光谱失真;根据全色图像的峭度获取其细节分量,达到抑制噪声的目的;最后使用基于Kurtosis-IHS的融合公式得到融合结果.实验选取2组实际遥感数据,结果表明,融合方法在CC、ERGAS、RASE、RMSE及SID 5个光谱性能评价指标上均优于传统的IHS、PCA、DWT及NSCT融合方法,在第二组遥感影像融合测试中,Kurtosis-IHS方法比传统IHS方法的5个指标分别提高了41.80％、57.09％、57.11％、57.11％、49.74％;在含噪环境下,融合方法的融合结果PSNR值均达到最大.所提出的Kurtosis-IHS方法优于传统的IHS融合方法,在提高空间分辨率的同时,具有较好地保持光谱信息及有效抑制噪声的优点. 相似文献
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为了有效、合理、客观地评价高光谱卫星数据质量, 充分发挥其在矿产及能源普查方面的作用, 进行了一系列研究.围绕最具代表性的3种载荷指标(几何空间分辨率、波谱分辨率及信噪比)的不同尺度, 从均方差异常、直方图异常、数据相关性异常、反射率曲线异常、信噪比参量以及该模拟数据的实际应用(蚀变信息提取和矿物填图)等多角度入手, 系统而全面地分析了模拟星载Hymap高光谱数据针对不同指标与尺度的影像质量效果.研究结果表明, 这3种载荷指标之间相互制约, 并随着空间分辨率和波谱分辨率的提高将降低图像的信噪比.当几何空间分辨率为15 m、波谱分辨率为15~20 nm, 同时信噪比≥350时, 就可以满足常规的矿物填图要求. 相似文献
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高光谱和高空间分辨率遥感技术在铀矿地质勘查中具有重要作用,遥感数据挖掘与知识发现、新方法研究则是各种铀成矿要素光谱信息和空间特征识别的关键技术手段。本文基于曲波变换技术,开发了卫星高光谱数据（Hyperion）和高空间分辨率（SPOT5）的影像融合方法,融合影像在数据噪声消除、信息增强与信息提取方面应用效果显著;利用离散小波变换技术,高精度提取了主要铀成矿要素的光谱参数,建立了典型四价和六价铀矿物的光谱识别谱系。另外,通过钻孔岩心和探槽工程的高光谱编录、地质编录和物探编录,建立了典型蚀变带的物谱关系模型,重点分析了赤铁矿化蚀变（Fe3＋）光谱特征与铀含量之间的相关关系。上述遥感数据处理新技术新方法在桃山地区铀矿地质勘查中取得了理想效果。 相似文献
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《地质科技情报》2017,(4)
岩性识别是遥感图像分类的难点,也是遥感地质应用的难点和热点。从遥感地质应用的实际需求出发,以西昆仑地区侏罗纪沉积岩地层为例,通过尺度转换提取高分遥感图像的多尺度纹理信息,采用波段叠加的方式协同多尺度纹理信息与ASTER影像多光谱信息进行岩性识别方法研究。利用WorldView-2全色数据进行向上尺度转换,形成空间分辨率分别为0.5,2,5,10,15,30m6种尺度图像数据,基于灰度共生矩阵提取各尺度上的纹理信息;将不同尺度的纹理信息分别与ASTER多光谱数据叠加形成协同数据;采用监督分类方法对研究区协同数据进行岩性分类。结果表明:(1)岩性纹理信息对空间尺度表现出依赖性,纹理信息量及含义随空间尺度不同而变化;(2)每套特定岩层因其独特的几何空间结构特征(厚度、产状、夹层、互层等)都有与之相适应的最佳纹理尺度,且该最佳尺度下纹理与光谱的协同效应最大;(3)纹理信息与多光谱数据形成的协同数据能有效提高岩性分类的精度,分类精度提高的程度与纹理计算的尺度相关。研究区岩性分类结果显示当纹理尺度为10m时,与仅基于ASTER纯光谱分类结果相比,精度提高了约6.9%。 相似文献
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随着多源遥感影像融合技术的成熟发展,如何提高高分辨率遥感数据的利用效益和使用质量已经成为影响其应用效果的瓶颈问题.针对QucikBird-2高分遥感数据光谱分辨率不足等问题,结合ASTER多光谱遥感数据,引入3种融合方法：主成分分析（PCA）融合、小波PCA融合和基于小波的IHS（色度、亮度、饱和度变换）融合,实现了对多光谱图像和高分辨率图像的融合,得到了多光谱高分辨率影像,使得在增强影像空间分辨率的同时也尽可能地保留了影像的多光谱信息.最后对3种融合方法的结果进行了定性和定量评价. 相似文献
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高光谱遥感是一种利用成像光谱仪同时获取地物目标辐射、光谱和空间等多重信息遥感的技术,水文地质是高光谱遥感重要的应用领域之一,通过高光谱遥感图像分析,能够提取大区域包气带及含水系统的水文地质信息,可为水文地质环境的识别及实时监测、地下水资源高效管理、地下水数值模型构建等提供科学数据。通过调研凝练了高光谱遥感基本原理方法及其在水文地质方面的应用研究,重点总结了地下水环境污染和水文信息反演方面的高光谱遥感应用研究进展,分析了高光谱遥感水文地质应用所面临的挑战,并展望了高光谱遥感水文地质应用研究的发展趋势,主要包括:通过土壤和植被的光谱信息实现对研究区包气带土壤重金属污染状况的大面积、短周期连续快速监测;在高光谱图像中提取构造、地层岩性等地质和水文地质特征,以环境指示因子（如植被）为有效补充,获取饱和带地下水环境信息;通过高光谱图像识别植被类型、计算植被覆盖度、分析叶片反射光谱特征并建立模型反演土壤含水量和地下水位,为研究和保护缺水地区生态环境提供数据支撑。 相似文献
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《地质科技情报》2015,(5)
高光谱影像具有图谱合一的特点,图像空间信息是遥感影像的重要信息,但以往基于最佳波段选择的降维方法中只考虑基于灰度统计的特征空间信息,忽视了图像空间信息,而且计算量大。综合高光谱遥感影像的特征空间与图像空间信息,提出了一种多特征结合的高光谱影像降维方法并应用于矿物填图中。统计分析波段相关性并划分不同特征子空间;计算各波段的分形维数,在各子空间选择分形维数较小的波段作为候选波段;在候选波段中,计算待识别地物光谱间的相关系数,并快速选择出最佳波段组合。经实验,应用该方法选出的最佳波段组合影像清晰、不同蚀变矿物对比明显,根据特征选择提取出的矿物蚀变信息与应用成熟的光谱角制图(SAM)提取结果大致相同,表明结合图像空间和特征空间的降维方法能够选择出理想的波段组合,有效降低高光谱数据的维数,信息提取效果好。 相似文献
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在多光谱遥感图像中有时也会存在较严重的随机点噪声的干扰，这种随机点噪声严重影响了地物光谱特征提取和识别的精度，降低了各种遥感定量分析方法技术的有效性。常用的遥感图像随机噪声消除或压抑方法是Fourier变换频率域方法和采用平滑模板对图像进行卷积处理的空间域方法，但它们往往会损失图像信息。文章探讨了消除或压抑噪声的图像融合方法，即RNF融合法。RNF融合算法先对参与融合的多光谱图像进行低通滤波，对全色波段进行高通滤波。然后将滤波后的全色波段与多光谱图像用HSI变换法进行融合，融合后的图像消除了噪声。 相似文献