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1.
ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。 相似文献
2.
鉴于IHS变换的融合影像存在光谱扭曲问题,而灰色关联度对图像边缘检测具有局限性,该文将基于灰色绝对关联度的灰色关联分析与IHS变换相结合进行影像融合。采用灰色绝对关联度检测高分辨率影像的边缘点和非边缘点,基于边缘信息确定高分辨率影像和IHS变换后的亮度分量在组合中的权值,最后通过IHS反变换实现影像加权融合。应用该算法分别对多源遥感影像进行融合处理,在提高空间分辨率的同时能够很好地保持多光谱影像的光谱信息,优于传统的IHS融合方法和基于灰色关联度的IHS融合算法。 相似文献
3.
基于ETM+影像的扎龙湿地遥感分类研究 总被引：19，自引：6，他引：19
通过对扎龙湿地Landsat7 ETM 影像进行计算机自动分类的实验研究，探讨了提高湿地遥感分类精度的方法与途径。实验所采用的首先对遥感影像进行非监督分类，再利用非监督分类生成的分类模板加以修改补充后进行监督分类的方法，经过误差矩阵的精度评价，可以获得研究区湿地遥感分类较高的分类精度。利用上述分类方法对3种ETM 不同波段组合的影像进行具体的遥感分类比较研究发现，选择ETM 7、5、3影像进行分类有助于提高扎龙湿地遥感分类的精度。为了提高湿地遥感分类的精度，还必须运用人机互译判读方法。 相似文献
4.
提出一种基于差值权重和快速傅立叶变换的影像融合方法--DWF,对"北京一号"小卫星的全色和多光谱影像进行融合.该算法根据卫星影像的成像过程,通过傅立叶变换获取全色影像的高频、低频信息和多光谱影像在HIS颜色空间中分量的低频信息,由这3种信息通过基于差值权重的决策计算获得融合影像的空间信息.实验采用PCA、GS、DWF以及基于小波的HIS变换的融合方法,结果表明DWF方法优于其他融合方法,比较适合于"北京一号"卫星的全色与多光谱影像融合. 相似文献
5.
结合Landsat TM影像、Envisat ASAR的C波段雷达影像和地形辅助数据,采用决策树方法,包括分类回归树(C1assification and Regression Tree,CART)和随机森林(Random Forest,RF)算法,对扎龙湿地进行遥感分类。用实测GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)对比。结果表明,地形辅助数据和雷达后向散射系数对湿地分类精度的提高起重要作用。基于RF算法分类结果的总精度和Kappa系数分别为92.6%和0.901,沼泽湿地的分类精度达到96.3%,较CART算法和MLC监督分类方法有明显提高。该研究提供了一种快速、高效的内陆淡水沼泽湿地遥感分类技术。 相似文献
6.
通过添加树平衡系数、设定节点不纯度和区分样本类型,对现有的随机决策树群算法进行了改进,提出了改进的随机决策树群算法.以广东省龙门县土地覆盖的ALOS遥感影像为研究对象,利用改进的随机决策树群算法对研究对象进行遥感监督分类,并将研究结果同传统的最大似然分类方法的结果进行对比,发现分类总体精度从81.46%提高至92.45%,Kappa系数达0.9091.改进的随机决策树群算法考虑了极不均衡决策树、节点不纯度和训练样本区分对随机决策过程运行效率的影响,可有效提高遥感分类效率和分类精度. 相似文献
7.
针对IHS融合法的融合影像相对于原多光谱影像光谱扭曲严重、小波变换融合法运算量大的缺点,依据影像成像时传感器像素间的对应关系,提出应用遥感影像空间分辨率比值关系对影像进行分块,采用离散余弦变换与IHS变换相结合的融合方法进行多光谱影像与全色影像融合,以提高遥感影像的应用能力。仿真实验表明,该方法融合结果的光谱保持性与小波变换方法相近,均优于IHS变换融合影像,对全色影像空间信息集成能力稍弱,但计算效率明显改善,适合于对大数据量的遥感影像融合。 相似文献
8.
《地理与地理信息科学》2016,(2)
针对现有遥感图像融合算法存在的光谱失真及空间细节丢失的问题,提出一种非下采样Shearlet变换(NSST)与稀疏表示(SR)相结合的图像融合算法。该算法利用NSST多尺度、多方向及平移不变的特性对全色图像与多光谱图像亮度分量进行变换分解,并根据稀疏表示能够有效捕捉图像结构特征的特点,对低频分量采用基于结构相关性的稀疏表示加权融合规则,从而减少光谱失真,对高频分量则利用基于改进的拉普拉斯能量和的方法,以保留细节信息,最后通过NSST与IHS逆变换得到融合图像。实验以WorldView-2不同场景下的影像为数据源,与传统的IHS、AIHS、IHS-WV、IHS-WV-SR、IHS-NSST融合方法进行对比,结果表明:新的算法不论在视觉上还是指标参数上都得到了有效提高,光谱分辨率和空间分辨率更接近于融合参考图像。 相似文献
9.
针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析.结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kap-pa系数分别提高了3.52％、1.42％ 和14.99％.由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好. 相似文献
10.
遥感影像解译中的决策树分类法一般是引入NDVI植被指数、亮度阈值法、DTM、空间结构、纹理、和其它一些地貌特征来实现地物类别的分离;而传统的监督分类、非监督分类是直接基于像元的亮度值而进行的分类,两者各有优缺点。将两者在遥感影像解译中结合使用,建立统一的分类模型,并以皖东地区TM影像为例进行了分类实验,结果证明,采用该模型分类比单一的最大似然法分类精度提高了4.45%,Kappa指数提高了0.107,该模型能有效地提高影像分类的精度。 相似文献
11.
遥感图像处理向微机化发展是遥感技术引人注目的发展趋势之一，本文采用ＬＡＮＤＳＡＴ－５ＴＭ数字图象借助适用于微机的软件系统，驿ＴＭ图象分别进行了主成分变换和彩色空间变换了这两种变换的意义及其相互结合的优势。这项试验研究在遥感图象微机应用处理、区域资源和环境调查，监测以及研究中有一定的实际意义。 相似文献
12.
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和多光谱(Multi-Spectral,MS)融合图像中存在的空间细节模糊和颜色失真问题,该文兼顾光谱监督和空间细节监督,设计光谱损失函数和空间细节损失函数,提出一种基于双分支卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的SAR和MS图像融合算法。该算法网络框架包含光谱保持和细节提升两个分支:光谱保持分支通过上采样MS图像连接到网络的输出,直接将光谱信息传递到融合图像中;细节提升分支对SAR和MS图像通过高通滤波提取高频细节信息,然后应用CNN对细节信息进行特征提取、特征融合及重建,最后将重建的细节信息叠加到上采样的MS图像,得到融合结果。以哨兵-1B GRD级别的SAR图像和Landsat8卫星多光谱图像为实验数据,通过与传统融合算法和深度学习算法RSIFNN进行对比,结果表明,该文算法在定性和定量评价方面效果更好,能够在保持光谱信息的基础上增强多光谱图像的空间细节信息,有利于后续地物分类和目标识别等工作的开展。 相似文献
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基于小波变换和局部相关系数改进IHS变换的图像融合方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为得到分辨率高、光谱畸变小的融合图像,该文根据图像处理理论和小波变换的时频局部 特性,采用Quickbird数据,对多光谱波段经IHS变换的I分量和全波段图像分别进 行小波分解,用全波段图像经小波分解得到的高频系数替换I分量小波分解的高频系数, 替换时根据图像的地物光谱特性引入局部相关系数进行有选择的高频替换.经过IHS反变换得到空间分辨率高且没有光谱畸变的融合图像. 相似文献
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应用IHS和小波变换结合的融合算法时,小波基的选取是影响融合图像质量的关键,而且包含不同地物信息的影像融合质量对小波基的响应特征有待深入探讨。该文以SPOT全色和多光谱影像为数据源,选取大量高、低密度建筑城市景观影像样本,用信息量、平均梯度和偏差指数3个指标定量评价融合质量,分析不同小波簇下两类融合图像之间的质量差异。研究表明:融合质量与影像所含地物特征密切相关;相对于其它小波簇,rbioNr.Nd表现出较强的变异性;两类融合图像在各小波簇上的波动性差异明显,并呈分段特征;根据质量需求和具体景观特征影像,可以在分解层数固定的情况下选取最佳小波基,以获取高质量融合图像。 相似文献
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遥感信息融合（Fusion）是目前遥感应用领域的一个热点问题。高分辨率的全色影像与多光谱彩色低分辨率的遥感数据叠加，可以最大限度地利用不同分辨率、不同光谱信息和不同时相分辨率的遥感信息。融合中对同一地区长江流域秭归段的TM4、3、2多光谱和TM8高分辨率的遥感影像采用了IHS变换、分辨率（主成分分析）融合方法进行了数据融合，并对不同的融合方法所得到的融合影像进行目视和统计特征的分析与评价。 相似文献
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Volkan Yilmaz Oguz Gungor 《Norsk geografisk tidsskrift. Norwegian journal of geography》2016,70(2):69-81
Image fusion is the production of high-resolution images by combining the spatial details of a high-resolution image with the spectral features of a low-resolution one. Reports of various quality metrics to evaluate the spectral and spatial qualities of fused images have been published. However, metrics may lead to misinterpretation due to inherent limitations in their mathematical algorithms. Hence, the use of additional assessment techniques in quality evaluation is reasonable. The purpose of the study was to compare the performances of several advanced fusion algorithms in order to help users in their choice of an appropriate fusion algorithm. Four different datasets were fused using advanced fusion algorithms, namely UNB PanSharp, Hyperspherical Color Space, High-Pass Filtering, Ehlers, Subtractive, Wavelet Single Band, Gram-Schmidt, Flexible Pixel-Based, and Criteria-Based. The spectral and spatial qualities of the fused images were evaluated using various quantitative procedures to ensure comprehensive and reliable comparison. The results showed that the Flexible Pixel-Based and High-Pass Filtering algorithms were very successful with regard to spatial quality, whereas the Flexible Pixel-Based and Criteria-Based algorithms were very successful with regard to spectral quality. The authors conclude that the Flexible Pixel-Based algorithm can be used for applications that require high spectral and spatial quality. 相似文献
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小波基及其参数对遥感影像融合图像质量的影响 总被引：3，自引：1，他引：2
IHS和小波变换结合的融合方法已成为多源遥感影像信息聚合的有效途径,但小波基与小波分解层数等参数对影像融合质量影响的很多细节需进一步研究。该文以SPOT遥感影像为数据,在Matlab软件环境下进行小波簇、不同序号小波基及分解层数的图像融合,用信息熵、平均梯度和标准偏差3指标对融合图像的质量进行评价。结论如下:第1层小波分解的融合图像质量差异不大;其余小波分解层数下融合影像的质量因小波基而异,如coif5s、ym5、dmey对小波分解层数不敏感,db1、bior3.1则具有分段响应的敏感特征,其中,rbio3.1在小波分解层数为4时,融合图像失真;不同簇的小波基对融合图像质量的影响也各异。结果表明,小波基等参数的选取直接影响到遥感影像融合的效果。 相似文献
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为纠正太阳同步卫星所获取的山地地形遥感图像中存在的反立体现象,以四川省广元市某区的遥感图像为例,尝试一种基于DEM和IHS变换的遥感图像反立体纠正方法。该方法用DEM制作的地形阴影图替换IHS变换得到的亮度(I)分量后进行IHS反变换,能有效纠正遥感图像上的反立体现象,并与原图像色彩基本保持一致。 相似文献