影像融合方法应用于西部地区地物提取优选分析

针对西北地区地物地区实际需求,首先,对Landsat-8 OLI影像数据进行彩色合成生成彩色合成影像,与Landsat-8 OLI全色波段影像分别利用HSV变换、PCA替换法、Brovey变换、Gram-Schmidt、Color Normalized(CN)变换等方法进行融合实验分析;其次,利用融合影像与高分辨率Google影像中在不同波段上进行二次融合实验分析,并采用定量客观评价法对融合结果进行评价,分析筛选适合该地区最优的影像融合方法。     

遥感影像融合方法的精度评价

目前,高分辨率全色遥感影像和低空间分辨率的多光谱遥感影像融合是影像融合技术应用的主流.EN-VI 4.4遥感影像处理软件影像融合处理的工具--SPEAR提供了PCA变换、Gram-Schmid变换、Brovey变换和HSV变换4种专门用于全色与多光谱遥感影像融合的算法.以ETM+全色与多光谱遥感影像融合为例,选择熵、偏差和相关系数3个定量指标,对采用4种融合方法得到的影像进行评价.经综合评价和比较,实验的4种影像融合算法中,Gram-Schmidt变换效果最好.     

基于非下采样Contourlet变换的遥感影像融合

根据非下采样Contourlet变换的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和IHS变换相结合的遥感影像融合方法.该方法首先对金色影像和多光谱影像经IHS变换后的I分量分别进行非下采样Contourlet 变换;然后采取不同的融合策略分别对高低频系数进行融合:低频系数采用区域能量加权的方法进行融合,高频系数则利用八邻域梯度优先的原则进行融合;最后通过非下采样Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合影像.实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量.     

城市绿地信息提取中高分辨率卫星影像融合方法研究

利用GS变换、主成分分析、Ehlers变换、Wavelet分析、HIS变换5种方法对城区WorldView-2和PL-1A影像进行融合,并从影像融合质量和绿地信息提取精度两方面对融合方法的有效性进行了评价。结果表明：①5种融合方法中,GS变换融合的效果最好;主成分分析和Ehlers变换融合WorldView-2质量较好,但融合PL-1A影像质量较差;Wavelet变换、HIS变换融合两种影像质量都较差;②用于绿地信息提取时,GS、PCA融合影像获取的精度最高,其次为Ehlers、Wavelet融合影像,均明显高于多光谱影像的提取精度;Ehlers、Wavelet变换精度最低,绿地信息提取精度低于多光谱影像的提取精度。可以得出,影像融合可以明显地提高绿地信息提取精度,5种影像融合方法中,GS变换普适性较好,影像融合质量最好,提高分类精度效果最明显。     

Wallis变换在小波影像融合中的应用

介绍了一种基于Ｗａｌｌｉｓ变换的影像增强方法在影像融合中的应用。通过分析线性拉抻、直方图均衡拉伸和Ｗａｌｌｉｓ变换３种影像增强方法对多孔算法中小波系数分量的影响,得出对原始的高分辨率影像进行线性和直方图均衡性拉伸后和多光谱影像的融合效果与直接用原始高分辨率影像进行融合的效果差别不大,增强算法本身没有提高融合的效果,而基于Ｗａｌｌｉｓ变换的影像增强方法可以较好地把携带细节信号的小波分量表现出来,有效     

多源遥感影像小波融合方法研究与分析

多源遥感影像融合是遥感数据处理的重要内容之一.小波技术能分离影像的光谱信息和空间信息,进行不同尺度的多分辨率分解,在影像融合中具有独特的优势.相关的融合算法有很多,本文首先简要介绍了小波变换融合影像的基本思想;然后从小波变换的基本形式、与其它方法结合两个方面阐述各种融合算法的原理、存在的部分问题和改进办法;最后评价了小波变换技术在影像融合中的优缺点,指出应用多进制小波、智能化融合等是其主要的发展方向.     

多源遥感影像融合效果的定量评价研究

在分析总结当前常用的遥感影像融合结果定量评价方法的基础上,本文描述了亮度信息,清晰程度,光谱信息,信息量等定量评价参数,并编程实现了这些评价指标的计算。以航空SAR影像和Landsat TM多光谱影像融合作为实验数据,进行了基于Brovey变换,HIS变换和小波变换方法的影像融合,并对结果进行了定量评价分析。结果表明,所提出的定量评价参数能够较准确地反映影像融合情况,可为选择恰当的融合方法提供科学依据。     

国产高分辨率遥感卫星融合方法比较

遥感影像融合技术不仅提高了遥感影像的空间分辨率,还保留了原始遥感影像的光谱信息,因此,融合在遥感影像处理领域应用较为广泛。本文针对资源三号和高分二号影像的特点,选择主成分变换、乘积变换、GS融合算法、HSV融合、Pansharp融合、Brovery变换融合方法进行影像融合试验,并采用主客观方法进行融合质量评价。实验结果表明:对于资源三号影像,Pansharp融合方法效果最优,融合后影像适应性也最强; G-S融合算法和HSV融合方法比Pansharp融合方法稍差,主成分变换和乘积变换最差。对于高分二号影像,Pansharp融合效果最好,Brovey变换融合次之,乘积算法最差。因此,在实际应用中,应根据卫星影像的不同选择适当的融合算法,实现更好的应用。     

地质灾害调查中ETM+与SPOT 5 Pan影像融合与评价

在对金沙江上游某库区地质灾害调查中,针对研究区范围广、高差大及交通不便等不利因素,选用ETM 与SPOT 5 Pan融合影像,对库区地质灾害进行遥感调查;分别采用Brovey变换、IHS变换和PCA 变换融合方法对这2种影像进行了融合,并对融合方法和地质灾害解译效果进行了评价.结果表明,PCA变换是一种适合于地质灾害调查的遥感影像融合方法,融合后的影像滑坡、泥石流及崩塌等地质灾害特征明显,能够满足地质灾害遥感解译要求.     

高分二号影像融合方法质量评价

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。