高分二号卫星影像融合方法探析   总被引：2，自引：0，他引：2  

熊德峰 《测绘与空间地理信息》2016,(9)

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   

WorldViewⅡ全色与多光谱影像融合算法的比较研究     

何静 《测绘技术装备》2016,(1):33-36

遥感影像融合是基于某种算法,将全色与多光谱影像的优势进行有效结合,从而获得比单一数据更精确、更丰富的信息,有助于影像的特征信息提取和分类处理.WorldViewⅡ(简称WV2)影像是目前主流的高分辨率卫星,探讨WV2数据的实用融合方法对进一步推动影像深度应用具有重要意义.现结合WV2数据特点,从主观定性与客观定量两个方面对不同融合方法进行了评价.结果表明Pan Sharpening算法具有更强的适应性.  相似文献   

TRMM星载测雨雷达和地基雷达反射率因子数据的三维融合   总被引：3，自引：1，他引：2  

寇蕾蕾  楚志刚  李南  王振会 《气象学报》2016,74(2):285-297

TRMM卫星上的测雨雷达(TRMMPR)探测资料分布均匀且具有很高的垂直分辨率,但灵敏度较低;地基雷达(GR)水平分辨率较高且具有较高的灵敏度,但其垂直分辨率低。通过将TRMM PR与GR反射率因子数据的三维数据融合,得到了更优的反射率因子图像。测雨雷达与地基雷达三维数据融合主要分为以下几步:测雨雷达与地基雷达数据预处理——如去杂波、衰减校正;测雨雷达与地基雷达时空匹配;选取和应用合适的三维图像融合算法;对融合后的图像进行效果评估。试验结果表明:融合后的图像不仅增大了信息量,更好地检测弱降水,还提高了空间三维(3D)分辨率,能更好地反映降水区域细节,且使得数据总体上具有更高的完整性和可靠性。此外,还将基于雷达资料估测的降水数据与地面雨量计数据进行对比,估计反射率因子数据融合在降水测量上的有效性。   相似文献   

国家级格点化定量降水预报系统   总被引：10，自引：7，他引：3  

曹勇  刘凑华  宗志平  谌芸  代刊  陈涛  杨寅 《气象》2016,42(12):1476-1482

利用主客观融合降水反演、降水统计降尺度、降水时间拆分等技术构建了国家级格点化定量降水预报系统。该系统结构合理,模块功能明确,于2014年6月在国家气象中心投入业务使用,生成0~168 h时效,10 km分辨率,逐3 h的格点化定量降水预报产品。通过对2015年第13号热带气旋苏迪罗的格点化降水预报个例检验,结果显示,相比欧洲中期数值预报中心的确定性模式预报和预报员主观预报,该产品能更好地体现台风降水的时空精细化分布特点,对福建东北部和浙江东南部的特大暴雨中心位置表现更准确细致。通过对2015年4—9月的格点化产品整体效果检验,结果显示,相比欧洲中期数值预报中心的确定性模式预报和由反距离客观分析后的预报员主观预报,该产品既能保持和预报员主观预报相同的准确率,同时也能较明显地提高降水预报的时空精细化程度。  相似文献   

东亚与南亚雨季对流和层云降水云内的温湿结构特征分析     

夏静雯  傅云飞 《大气科学》2016,40(3):563-580

为认知降水云内的大气温湿结构特点,本文利用1998至2012年热带测雨卫星的测雨雷达(TRMM PR)和全球探空数据集(IGRA)的探测结果,融合计算获得了一套大气温湿廓线和降水廓线的准时空同步资料,并利用该融合资料研究了雨季东亚和南亚降水云内的温湿结构和不稳定能量特点。个例研究结果表明深厚对流降水表现出整层大气湿润、高空风速小的特点,层云降水则表现出850 hPa以下大气湿润、水汽随高度升高显著减少、高空风速大的特点。统计结果表明东亚季风区降水强度更大,对流和层云降水的回波顶高度分别可达17 km和12 km;南亚季风区降水强度较弱,回波顶高度比东亚约低1 km;统计结果还表明南亚季风区对流活动受季风推进的影响显著。两个季风区降水云团内的温度结构差异主要出现在近地面,南亚的近地面温度比东亚约高4℃,南亚对流降水云内的大气较东亚更干燥;整个雨季南亚降水的对流有效位能(CAPE)要大于东亚。本研究结果为模式模拟降水云温湿结构提供了观测依据。  相似文献   

利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识     

阚希  张永宏  曹庭  王剑庚  田伟 《测绘学报》2016,45(10):1210-1221

青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法:以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源,由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签,构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络,从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证,该方法分类精度显著高于使用相同数据源的FY-3A/MULSS积雪产品,略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1,并且年均云覆盖率最低。试验结果表明该方法可有效地减少云层对积雪判识的干扰,提升分类精度。  相似文献   

遥感数据融合的进展与前瞻   总被引：1，自引：0，他引：1  

张良培  沈焕锋 《遥感学报》2016,20(5):1050-1061

数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。  相似文献   

一种快速的全色和多光谱图像融合算法     

毛克 《测绘科学》2016,41(1):151-153,98

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在全色和多光谱图像融合中计算复杂度较高的问题,文章提出了一种快速的基于NSCT和超维彩色空间变换(HCT)相结合的融合算法:采用HCT变换提取多光谱图像的亮度分量,使得任意波段的多光谱图像跟全色图像融合的计算复杂度降低;采用NSCT进行融合,使得融合结果的空间分辨率提高的同时,保留原光谱特性。基于Pleiades卫星图像的实验结果表明,跟NSCT变换相比,本文提出的融合算法的融合结果空间细节更加突出,光谱畸变更小,同时计算复杂度显著降低。  相似文献   

结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合   总被引：4，自引：2，他引：2  

谢登峰  张锦水  孙佩军  潘耀忠  云雅  袁周米琪 《遥感学报》2016,20(1):62-72

高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。  相似文献   

资源三号卫星影像融合优化方法探讨     

吴满意  付冬暇  王占宏  田怀启  张光辉  于金芝 《测绘科学》2016,41(6):108-112

针对资源三号卫星影像如何进行影像融合、波段组合才能到达到最佳视觉效果还没有统一意见的问题,该文提出了利用目前测绘项目中普遍采用的融合算法、波段组合比例对不同地形类别资源三号卫星影像进行实验验证的方法。综合主观评价与客观评价融合后的影像质量,得出了Subtractive、Pansharp和Pansharp2方法较为适合资源三号卫星影像融合的结论,其中绿波段与近红外波段的最佳组合比为9∶1。同时,分析了资源三号卫星影像融合后数据量大大增加、如何将近红外波段的波谱信息合理地加入到红、绿、蓝波段中等问题。  相似文献