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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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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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Airborne imaging spectrometer (also known as hyperspectral) remote sensing has been widely used to characterize mineralogy on mine waste surfaces, which is useful for predicting potential sources of acidity and metal leaching. The most successful applications employ fine spatial resolution—20-m pixels or smaller. Future satellite imaging spectrometer sensors are proposed to provide coarser spatial resolution—30- to 60-m pixels. This study examined the ability to map minerals related to acid mine drainage with visible to shortwave infrared hyperspectral imagery at varying spatial scales (2-, 15-, 30-, 60-m pixels) at the Leviathan mine Superfund site, located in the Eastern Sierra Nevada. Mineral maps were produced using spectral angle mapper and matched filtering algorithms. The 15-m images provided comparable maps to the 2-m images. The 30- and 60-m images lost the ability to identify smaller features; however, they were still able to identify high- and low-priority remediation zones at least 75 m in width. Based on our results, we believe 30-m spatial resolution on a satellite hyperspectral sensor will be sufficient for identifying hazardous surfaces at larger mine waste sites and provide important reconnaissance information that can help prioritize detailed ground-based studies. 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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Pan-sharpening is the process of transferring the spatial resolution of panchromatic (PAN) image to a multispectral (MS) image for producing a single image with high spatial detail and rich spectral information. In this study, PAN and MS imagery of Quickbird-2 and Landsat-8 are fused separately, using ten different pan-sharpening methods such as principal component analysis (PCA), modified-intensity hue saturation (M-IHS), multiplicative, brovey transform (BT), wavelet-principal component analysis (W-PCA), hyperspectral color space (HCS), high-pass filter (HPF), Gram-Schmidt (GS), Fuze Go, and non-subsampled contourlet transform (NSCT). The effectiveness of these techniques is assessed and compared by qualitative analysis and 14 quantitative analysis methods including bias, correlation coefficient (CC), difference in variance (DIV), relative dimensionless global error in synthesis (ERGAS), universal image quality index (Q), relative average spectral error (RASE), root mean square error (RMSE), structural similarity index method (SSIM), signal-to-noise ratio (SNR), peak SNR (PSNR), spatial correlation coefficient (SCC), image entropy (E), and gradient and quality with no reference image (QNR). The results of both analysis types show that the Fuze Go and NSCT produced the best fused image with high spatial detail and rich spectral information followed by the HPF and GS. 相似文献
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依据油砂中烃类的微渗漏和油砂组分光谱特征响应原理,利用Hyperion高光谱影像提取和识别与油砂分布相关的波谱信息,进行非常规油气能源--油砂分布的有利区预测。根据油砂所致烃类微渗漏的地表特征可知,低植被覆盖区的异常以矿物异常为主,中、高植被覆盖区的异常以植被异常为主。利用归一化植被指数表征地表植被的不同覆盖程度：当其值为[0.0,0.4）时,采用SAM（spectral angle method）提取矿物异常信息;当值为[0.4,0.7]和（0.7,1.0]时,分别采用LIC（lichenthaler index）和CTR（carter indices）方法提取植被异常信息。同时,为确保提取的矿物和植被异常信息的产生是由油砂中烃类的微渗漏所导致,以野外油砂反射光谱为端元,运用光谱角分类方法提取油砂信息,并将其与获取的矿物和植被异常信息进一步应用空间叠置分析确定油砂分布有利区。结果表明,综合运用野外实测高光谱数据和高光谱影像数据能够较准确地预测出研究区中油砂的分布位置。因此,应用高光谱影像进行油砂分布的有利区预测,可为未来利用遥感技术深入研究油砂可采储量评价提供参考依据。 相似文献