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相似文献
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1.
高分二号卫星影像融合及质量评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
高分二号卫星(GF-2)是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星,配备有0.81 m空间分辨率的全色相机和3.24 m空间分辨率的多光谱相机。对比分析适合GF-2影像的融合方法对于提高其应用效果与扩大应用领域具有实际意义。针对东北地区2014年11月22日和27日成像的GF-2影像,分别采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、GS(Gram-Schmidt)变换、modified-HIS(intensity hue saturation)变换、高通滤波方法(high pass filter,HPF)和超球体色彩空间变换(hyperspherical color space resolution merge,HCS)等5种融合方法对多光谱和全色数据进行融合。并对5种融合影像进行质量评价,首先采用目视分析方法进行定性评价,其次采用信息熵、平均梯度、相关系数和光谱扭曲度等统计学指标进行客观定量评价,最后对融合影像进行地物分类。结果表明,HCS与GS变换融合影像无论是在视觉还是在地物分类应用上都具有较好的效果,且没有波段数的限制,最适合GF-2影像融合;HPF方法对空间细节信息的增强仅次于HCS变换,但是其光谱保真度效果最差;PCA和modified-IHS变换融合效果比较适中,可以作为GF-2影像融合的候补方法。  相似文献   

2.
采用PCA、HPF、Pansharp和Ehlers 4种方法对实验区SPOT6全色和多光谱影像进行融合,同时以均值、标准差、信息熵、平均梯度、光谱扭曲度、相关系数作为定量指标进行评价。分析表明,Pansharp方法具有较好的清晰度和光谱保持度,是较适合实验区的融合方法。  相似文献   

3.
高分二号卫星影像融合方法比较及效果优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对如何使高分二号卫星融合后影像达到最佳视觉与应用效果还没有达成统一意见的问题,本文采用Gram-Schmidt(G-S)、高通滤波法(HPF)、最邻近扩散算法(NND)、超分辨率贝叶斯法及改进算法(Pansharp及Pansharp2)等5种目前主流的遥感影像融合算法,对高分二号卫星全色及多光谱影像数据开展融合实验,梳理了影像融合质量评价体系,同时对融合结果进行通道重组实验及优化。结果表明:NND、HPF、Pansharp融合算法比较适合高分二号卫星影像,将20%近红外波段加入到绿波段时,各融合算法影像视觉效果都得到增强,其中NND融合算法光谱性良好,HPF融合算法清晰度最好,Pansharp融合算法效果稳定,可作为后备方法,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。  相似文献   

4.
高分二号卫星影像融合方法探析   总被引:2,自引:0,他引:2  
图像融合技术是卫星影像处理过程中的一个重要步骤,它可以将全色影像的高空间分辨率特点与多光谱影像的高光谱分辨率特点有机地结合起来,使得融合后的影像更利于后续解译。由于融合处理方法的原理以及获取影像的传感器特性不同,不同的卫星影像适合于不同的融合方法。针对高分二号卫星影像的特点,本文采用Gram-Schmidt融合法、FIHS变换方法、HPF方法、Pansharp方法进行试验。实验结果表明:HPF方法所得融合结果在光谱特性保持方法性能最优,而Pansharp方法融合结果在信息量的保持以及清晰度方面效果更优,因此,在实际应用中,应根据具体需求进行方法选择。  相似文献   

5.
选择适宜的融合方法有利于卫星遥感影像融合产品更好地服务于生产实践及科学研究。本文在总结现有影像像素级融合算法原理的基础上,选用Pansharp、Gram-Schmidt、HPF、Ehlers、Subtractive、Modified IHS、Brovey、PCA、NNDiffuse等多种常用的影像融合方法对国产高分影像的全色和多光谱数据进行了融合处理,并从定性和定量的角度对融合结果进行了详细评价,试图寻找适用于国产高分卫星遥感影像的最佳融合方法。结果表明:针对国产高分一号卫星遥感数据,超分辨率贝叶斯算法融合效果在视觉效果与影像质量定量评价指标中综合表现最佳;Gram-Schmidt、NNDiffuse、Subtractive和HPF融合结果地物边界最为清晰;Modified IHS、PCA、Brovey融合影像色彩失真较为明显;NNDiffuse在可见光波段表现较突出;Gram-Schmidt在近红外波段表现效果最佳。  相似文献   

6.
数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径,探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果,对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则,采用GS(Gram-Schmidt)葛兰—施密特正交变换融合算法、GSA(GS Adaptive)自适应GS融合算法、CNMF(Coupled Non-negative Matrix Factorization)耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W(Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform)基于小波变换和CRISP-B(Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth)基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP(Generalized Laplacian Pyramid)广义拉普拉斯金字塔融合算法共6种融合方法,分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价(相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差)、分类应用、时间成本4种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明,相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小,融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡,空间重建方面,GLP稍优且更稳定,CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响,在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中,GLP更适合同源数据(如GF-5与GF-1/1C/1D/2)融合,而在多源数据间(如GF-5与BJ-2)进行融合时,则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变,且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差,其中,GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中,CRISP-B融合结果分类效果稳定,分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富,虽光谱失真较为严重,但同时增大了地物光谱分离度,仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考,有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。  相似文献   

7.
采用HPF,Gram-Schmidt,Pansharp,PCA和Wavelet 5种融合方法对GeoEye-1的全色和多光谱影像进行融合处理,从信息量、清晰度和逼真度3个角度分别比较这5种融合方法的优劣,评价的结果认为Pansharp的融合效果最佳.  相似文献   

8.
针对高分二号卫星影像的融合方法展开研究,选取Pansharp融合、Gram-Schmidt光谱锐化、HPF融合、主成分变换、Brovey变换5种融合方法进行融合对比实验。结果表明,Pansharp融合法和Gram-Schmidt光谱锐化法效果最优,其中Pansharp融合影像的清晰度和锐化程度尤其高,Brovey变换法虽然极大地提高了融合影像的空间分辨率,但会存在色彩严重失真的情况,HPF融合法和主成分变换法融合效果相对较差。  相似文献   

9.
高分二号影像融合方法质量评价   总被引:9,自引:0,他引:9  
针对实际应用中因融合方法选择不恰当而无法充分发挥高分二号数据优势的问题,对常用影像融合算法进行了分析评价,旨在寻找最适用于高分二号数据的影像融合方法。采用Brovey变换、改进IHS变换、PCA变换、GS、HPF、小波PCA、Ehlers、Subtractive、HCS、NND 10种影像融合方法对高分二号影像进行融合处理,并从定性和定量两方面对融合结果进行质量评价。结果表明,针对高分二号数据,综合考虑光谱保真度和空间细节表达以及目视效果,HCS和NND方法的融合效果最佳。  相似文献   

10.
针对适用于GF-1卫星影像水体信息提取的影像融合方法展开研究,通过对高分影像的全色及多光谱数据进行融合实验,比较常用的5种影像融合方法,从主观定性评价和客观定量评价两方面分析,筛选出融合后影像质量较优的方法。采用较优融合方法进行水体信息提取,对比总体分类精度和Kappa系数,得出最适合GF-1影像的水体信息提取融合方法。结果表明,5种融合方法中Pansharp变换和GS变换融合质量较好。分别进行水体提取后,Pansharp变换的总体分类精度和Kappa系数的值均高于GS变换,故Pansharp变换更适用于GF-1卫星影像在水体信息提取中的应用。  相似文献   

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