多源遥感影像数据的融合方法探讨

在分析和总结多源遥感影像数据融合的基础上,探讨了多源遥感影像数据融合的层次、模型、结构及其特点.归纳总结了多源遥感影像数据融合方法,目的是提高多光谱影像分辨率的同时保持色调不变,从另一个角度理解为在已知低分辨率多光谱影像和高分辨率全色影像的基础上,模拟生成高分辨率多光谱影像.本文介绍了遥感影像融合技术,系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其应用.     

ALOS全色与多光谱影像融合方法比较

多源遥感影像融合能够综合利用多源遥感数据的优势,获得比单一数据更客观、更丰富的信息。以ALOS高分辨率卫星影像为例,选取包含不同地物的子区,分别应用不同的影像融合方法进行了融合实验,结果表明对于同一数据源,影像融合方法不同,其影像融合质量存在差异;同时研究区域包含的地物类型不同,最适宜的影像融合方法也不同。     

基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法研究

在遥感图像处理中,由于应用的需要,已经有很多算法可以用来融合高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。本文阐述了小波变换的Mallat算法和a′Trous（多孔）算法,在此基础上,作者提出了一种基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法（MRAGM算法）,以SPOT全色影像与TM多光谱影像融合为例,详细给出了算法和解算步骤,最后分别用三种方法对SPOT高分辨率全色影像和TM低分辨率多光谱影像进行了融合,并且对融合后的影像从定性和定量方面都进行了评价,可以得出MRAGM方法比Mallat算法和a′Trous（多孔）算法的融合效果要好。     

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.     

多源信息融合中小波变换的应用研究

研究了小波变换在多源信息融合中的应用,主要涉及高分辨率全色影像与低分辨率多光谱影像融合问题及合成孔径雷达与光学影像的融合问题.主要方法是基于地物光谱信息特征的彩色融合与基于几何特征的融合.利用小波技术对整个融合过程加以改进.获得的融合结果表明基于光谱特征信息的融合方法,可以有效地提高多光谱影像的空间分辨率,而基于几何特征的融合方法,可以提高对遥感影像的目视解译效果.视觉效果上就是将高分辨率影像的细节加入到了低分辨率多光谱影像中,并同时保持原始影像的光谱特征.     

吉林一号卫星影像融合及质量评价

我国第一颗自主研制的吉林一号(Jilin-1)高分辨率商业光学遥感卫星,其空间多光谱分辨率为2.88 m分辨率和全色分辨率为0.72 m。针对吉林一号卫星影像成像的方式,采用合适的遥感影像融合算法,能够增强多光谱影像的空间质量,提高影像应用的层次。本文尝试CN融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、NearestNeighbor Diffusion等4种新的高保真算法对吉林一号卫星影像进行融合实验,并对融合后多光谱影像的质量进行定性分析与定量评价。结果表明:4种融合方法对影像空间信息和光谱信息都具有较高的保真度,而基于Nearest-Neighbor Diffusion方法融合产生的影像在增强了高分辨率空间纹理细节的同时,光谱信息失真度最小,更适合于吉林一号影像的融合。本结论对利用吉林一号遥感数据开展定量研究具有重要意义。     

基于区域统计特性的IHS-小波遥感影像融合

在遥感影像融合过程中,为了更好地避免经典IHS算法造成的光谱扭曲,文章提出了一种基于统计特性的IHS和提升小波结合的影像融合方法。该方法对小波变换后的1分量和高分辨率影像的高频和低频系数,根据不同的区域统计特性分别选取不同的融合策略进行融合,然后进行小波逆变换和色彩空间转化,得到融合影像。实验表明,此方法与IHS变换、高通滤波法和小波变换等传统算法相比,在提高多光谱影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量。     

应用ERDAS进行高分辨率卫星PAN和MS影像融合的探讨

立足于一些高分辨率遥感影像在国土资源领域中的应用项目,结合ERDAS软件最新提供的一些融合方法和影像处理解决方案,就融合方法选择、融合质量控制和融合速度三方面,总结出应用ERDAS软件进行高分辨率遥感卫星全色和多光谱影像融合的一些有价值的生产实践经验。     

多源遥感数据融合的发展趋势

随着遥感技术的快速发展,影像和数据融合领域的新方法、新算法层出不穷。遥感影像融合技术可以分为3个不同的层次：像素级、特征级和决策级。在回顾现有的多源遥感数据融合技术的基础上,讨论了融合技术的发展趋势。主要讨论内容包括多源高分辨率影像融合新方法、面向应用的影像融合评价和趋势、用于生态建模的LiDAR数据／多源光学／雷达影像融合和分布式传感器网络数据融合等。     

基于IR-MAD的高分辨率遥感影像交叉融合变化检测方法

高分辨率遥感影像数据在带来丰富地物信息的同时,也对变化检测提出了新的问题和挑战。本文从高分辨率遥感影像数据的空间结构特征和光谱分布信息入手,针对多光谱数据交叉融合的变化检测方法展开研究。采用基于GSA(Gram-Schmidt Adaptive Pansharpening Algorithm)法对全色和多光谱影像数据处理,生成四幅交叉融合影像;将迭代加权多元变化检测(Iteratively Regularized Multivariate Alteration Detection,IR-MAD)算法应用于高分辨率融合影像,提取变化信息。结果表明,本研究方法能够有效提取变化信息,并降低数据配准不一致所造成的误检测。     

一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法

多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率.     

Remote Sensing Image Fusion Based on Nonlinear IHS and Fast Nonsubsampled Contourlet Transform

The purpose of remote sensing image fusion is to inject the detail image extracted from the panchromatic (PAN) image into the low spatial resolution multispectral (MS) image. A novel remote sensing image fusion method based on fast nonsubsampled contourlet transform (FNSCT) and Nonlinear intensity-hue-saturation (IHS) is presented in this paper. Firstly, the Nonlinear IHS transform is performed on the multispectral image, and then the I-component representing the spatial resolution and the panchromatic image is transformed by NSCT to obtain the low frequency and high frequency. Finally, the coefficients are selected using the improved sum-modified-Laplacian (SML) method and the improved Log-Gabor filter in the low frequency and the high frequency, respectively. Experimental results show that the proposed method is the most advanced fusion method in subjective and objective evaluation, can provide more spatial information, and retain more spectral information compared with several other methods.     

多光谱遥感影像与高分辨率全色影像融合研究

选取浙江省绍兴市作为研究区 ,探讨了IHS变换、PCA变换及Brovey变换等融合方法 ,发现Brovey变换更适合于多光谱数据与高分辨率全色数据之间的融合。     

混沌蜂群优化的NSST域多光谱与全色图像融合

为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。     

多源遥感图像融合发展现状与未来展望

近年来,随着遥感技术的发展,高光谱、红外、雷达等多源遥感成像手段在精准农业、资源调查、环境监测、军事国防等重要领域发挥着越来越重要的作用。同一场景多源遥感图像观测的地物对象相同,但观测的维度不同,图像的空间、光谱与时间分辨率存在差异,提供的信息既具有冗余性,又具有互补性和合作性。多源遥感图像融合能够综合利用不同来源获取的遥感图像信息,实现更精准、更全面的对地观测,是遥感对地观测领域的核心关键技术。本文从多源遥感图像的数据来源出发,综述了多源遥感图像融合的研究现状与未来发展趋势:首先介绍了国内外现有多源遥感图像的主要来源、图像特性与典型应用;然后,对不同类型多源遥感图像融合的研究现状和挑战性难题进行了归纳和总结;最后,对多源遥感图像融合的未来发展趋势进行了展望。     

基于频率缓冲区模型的全色与多光谱遥感影像融合算法

分析了全色与多光谱遥感影像融合的难点,提出了频率缓冲区模型,实现了基于频率缓冲区模型的多特征联合的融合算法。     

IKONOS图像的线性回归波段拟合融合方法

讨论基于线性回归波段拟合的空间细节信息提取方法的可行性。首先通过全色与多光谱图像构造线性回归方程,根据全色图像的高频成分设置最小二乘求解的权系数,然后利用回归系数构造低分辨率的全色图像,提取空间细节信息,最后将空间细节注入多光谱图像中进行融合。通过IKONOS全色和多光谱图像的融合实验,比较了本文方法与基于光谱响应函数的方法,结果表明:采用本文方法提取的空间细节信息进行融合,能达到甚至超过基于光谱响应函数方法的融合质量;相对于与FastIHS融合方法,本文方法的融合质量也有较大的提高。     

一种保持光谱特征的图像融合方法——高通滤波融合法

探讨了一种新的光谱保持型的高通滤波融合(HPFF)算法。该算法先对参与融合的全色波段图像进行高通滤波,然后用滤波后的全色波段图像替换IHS正变换后的强度分量,再进行IHS逆变换,便得到HPFF融合图像。该图像色彩与TM图像一致,优于常规IHS变换法所得的图像。     

基于à trous小波变换的Landsat 7 ETM＋图像融合研究

 以胶州湾及周边海岸带为研究区，采用Landsat 7 ETM+数据，提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法。对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解，多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制； 最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和，加权系数由局部区域能量比来确定； 最高分解层则采用绝对值最大准则。实验表明，该方法得到的图像可提高空间分辨率，对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小，为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础。