利用小波核最小噪声分离进行高光谱影像SVM分类

针对高光谱遥感影像线性特征提取方法在一定程度上会降低地物类别的可分性问题,在最小噪声分离变换基础上引入核方法,以小波核函数代替传统核函数,并将新型核最小噪声分离方法与支持向量机方法相结合,对高光谱影像数据进行分类。实验结果表明,基于小波核最小噪声分离变换的方法适合于高光谱遥感影像的非线性特征,将其应用于HYDICE系统与AVIRIS系统所获得的实验数据集,与对照算法相比,总体分类精度可提高3%~9%。     

基于小波纹理信息的星载SAR图像与TM图像的数据融合

遥感图像的数据融合是当前遥感界研究的热点问题之一。论述利用小波变换提取合成孔径雷达（SAR）图像的多尺度纹理信息，基于小波纹理信息将SAR图像与TM图像进行融合。选取徐州市南郊风景区的Radarsat卫星SAR图像和TM图像进行试验研究，并与颜色变换法融合图像进行对比分析，结果表明，无论是目视解译还是定量分析，该融合方法与颜色变换法相比，将获得更理想的高空间分辨率多光谱的融合图像。     

基于小波叠加的主成分变换遥感数据融合方法的研究

主成分变换(KL)是一种经典的遥感数据融合技术，本文在主成分变换的基础上将小波变换与KL变换结合起来，与原来的KL和IHS方法相比，本文方法进一步提高了融合信息的质量。     

CBERS-02B星数据融合方法评价

CBERS—02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据空间分辨率相差较大，给图像融合带来一定困难。在对IHS变换、主成分分析变换、Brovey 变换、GS变换等融合算法分析的基础上，利用02B星数据进行了融合试验。通过对试验结果的目视评价与定量分析发现，PC变换和GS变换方法融合图像纹理信息较清晰，光谱保真度较好。在GS变换融合中，可利用02B星CCD相机第5波段模拟GS变换的低分辨率输入，融合结果统计值优于PC变换。     

结合MNF变换与灰值形态学的三江平原多光谱、多时相MODIS遥感影像分类

通过对影像进行光谱特征分析,及对各种植被类型进行物候特征分析,选用以NDVI数据为主的多波段、多时相的MODIS影像数据进行最小噪声分离MNF变换,然后进行灰值形态学滤波,运用阈值分割法提取旱地,并运用自组织特征映射SOM神经网络聚类模型分离湿地和水田。实验结果与现有的研究成果相比,精度有较大提高。     

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.     

基于像元的遥感影像融合方法的比较

阐述了融合TM和航片数字化影像的HIS变换、主分量分析和高通滤波三种方法，并定性和定量地比较了三种方法融合的影像。结果表明：HIS方法导致影像数据的光谱特性变化最大；主分量分析法居中；高通滤波法导致光谱特性变化最小。     

基于像元的遥感影融合方法的比较

阐述了融合ＴＭ和航片数字化影像的ＨＩＳ变换、主分量分析和高通滤波三种方法，并定性和定量地比较了三种方法融合的影像。结果表明：ＨＩＳ方法导致影像数据的光谱特性变化最大；主分量分析法居中；高通滤波法导致光谱特性变化最小。     

傅立叶分析在水深测量中的应用

本文简述了运用傅立叶变换（FT）的原理、对水深测量中的信号及噪声，通过设计恰当的滤波器、锡除噪声、保留水深信号的具体原理和方法。     

基于小波叠加的主成分变换遥感数据融合方法的研究

主成分变换 (KL)是一种经典的遥感数据融合技术 ,本文在主成分变换的基础上将小波变换与KL变换结合起来 ,与原来的KL和IHS方法相比 ,本文方法进一步提高了融合信息的质量。     

高光谱遥感影像优化判别局部对齐特征提取

目前,高光谱遥感特征提取方法往往因受到噪声的干扰而导致降维效果欠佳。近年来,判别局部对齐DLA (Discriminative Locality Alignment)由于可以处理非线性分布样本、保留局部判别信息,同时避免矩阵奇异性问题,受到了很多学者的关注;但该方法无法有效估计和减少噪声对高光谱遥感影像的影响。针对以上问题,本文提出了最小噪声判别局部对齐MDLA (Minimum-noise Discriminative Locality Alignment)的线性特征提取方法和核最小噪声判别局部对齐KMDLA (Kernel Minimum-noise Discriminative Locality Alignment)的非线性特征提取方法。充分利用最小噪声分离MNF (Minimum Noise Fraction)的去噪能力,将MNF与DLA算法结合提出了MDLA方法,该方法首先利用MNF对高光谱遥感影像进行降维,减少图像中的噪声,然后再在子空间进行DLA变换得到最终的投影数据。为提高样本分布的非线性判别能力,基于KMNF与DLA算法将核方法引入MDLA,提出了KMDLA方法,该方法首先通过KMNF将原始空间的数据映射到新的特征空间,然后在特征空间中进行DLA变换得到最终的投影数据。实验部分首先利用3组高光谱遥感数据对提出算法的性能进行评价,并与相关特征提取算法进行了对比分析,最后分析了图像噪声对不同降维方法性能的影响。结果表明:提出的算法对高光谱遥感影像特征提取效果较好,且可有效减少噪声对影像的影响并提升其分类准确度。     

基于PCA+àstrous小波融合方法

针对PCA变换融合影像存在较严重的光谱失真现象,以及àstrous小波融合影像保真度高,而空间分辨率相对低的情况,本文提出一种基于PCA+àstrous小波融合算法。新方法首先对将多波段图像经PCA变换至各不相关的成分,而后对高分辨率图像与低分辨率图像主成分按照特定融合规则进行融合处理,并使用该融合后的第一主成份分量来替代高分辨率图像与低分辨率图像进行àstrous小波融合,即PCA变换与àstrous小波变换相结合的融合处理方法。主观视觉分析和客观参数表明,新方法不仅很好的保留了影像的光谱信息,而且兼顾了地物细节能力的表达。     

SAR与光学影像融合在宁陕地区明长城探测中的应用研究

宁夏和陕西地区的明长城在遭到自然与人为双重破坏后日渐退化,有的区段已消失于地表。本文采用了SAR与光学影像像素 级融合方法——HIS变换融合和PC主成份变换融合,通过比较2种方法的融合效果,最终选定PC主分量变换融合的结果作为自动提取 该区明长城信息的基础。通过“骨架”算法实现了对该区明长城空间位置的自动提取,最终获得了较为清晰的明长城信息。该区明 长城准确而完整的空间位置,可为进一步研究该区明长城沿线环境变化及古环境演变提供精准的研究范围和研究基础。     

SAR和TM图像主成分变换融合中不同主分量替换的比较

常用的主成分变换融合方法是将一种遥感图像数据代替主成分变换后的第一主成分并进行反变换,从而得到融合信息的方法。但是,信息量较高的第一主成分被替换,往往造成一定的信息损失。本文对TM2、TM3、TM4、TM5和TM7进行主成分变换,然后用RadarsatSAR影像分别替换各主成分,并对其进行反变换。研究表明,与替换第一主成分或原始图像相比,替换第四和第五主成分的结果在信息量上有很大提高,且信息增强,类别间分离度增大,分类精度提高。但是,替换第四、第五主成分的融合结果相差不大.     

FFT-enhanced IHS transform method for fusing high-resolution satellite images

Existing image fusion techniques such as the intensity–hue–saturation (IHS) transform and principal components analysis (PCA) methods may not be optimal for fusing the new generation commercial high-resolution satellite images such as Ikonos and QuickBird. One problem is color distortion in the fused image, which causes visual changes as well as spectral differences between the original and fused images. In this paper, a fast Fourier transform (FFT)-enhanced IHS method is developed for fusing new generation high-resolution satellite images. This method combines a standard IHS transform with FFT filtering of both the panchromatic image and the intensity component of the original multispectral image. Ikonos and QuickBird data are used to assess the FFT-enhanced IHS transform method. Experimental results indicate that the FFT-enhanced IHS transform method may improve upon the standard IHS transform and the PCA methods in preserving spectral and spatial information.     

SPOT5影像数据不同融合方法的比较与评价

采用小波IHS变换、小波PCA变换、EHLERS变换等五种不同融合技术对SPOT5的多光谱影像和全色影像进行融合,并从均值、标准差等方面对融合结果进行了评价。研究表明：EHLERS融合后影像有很好的整体视觉效果,但在细节表达方面有所缺陷;改进后的IHS融合后影像清晰度较低;PCA变换融合容易导致影像失真;而小波IHS和小波PCA融合技术以数据保留量大、失真程度小、视觉效果好、影像层次分明等特点证明了小波分解技术的优势。     

综合聚类和上下文特征的高光谱影像分类

常规高光谱影像逐像素分类往往没有考虑空间相关性,分类结果未体现地物的空间关联和分布特征。为了在分类中充分利用空间特征,利用聚类信息并结合隐马尔可夫随机场模型讨论了高光谱遥感影像光谱-空间分类方法。首先,在不同特征提取方法（最小噪声分离、独立成分分析和主成分分析）下,使用不同聚类方法（k-均值、迭代自组织分析算法和模糊c-均值算法）借助隐马尔可夫随机场获取优化的分割图;然后,采用4连通区域标记法对分割区域标记生成图像对象,并根据支持向量机的逐像素分类结果采用多数投票法对图像对象进行分类;最后,借助凹槽窗口邻域滤波技术改进分类结果,削弱“椒盐”现象。该方法综合了监督分类和非监督分类的优势,通过聚类引入地物空间相关性信息,通过隐马尔可夫随机场引入上下文特征,较好地弥补了单纯基于光谱信息分类的不足。     

影像融合技术应用于地表分类之探讨

本论文尝试讨论两个主题：主题一为利用主成分分析PCA方法应用于像元阶层资料融合技术的研究。主题二为应用Dempster-Shafer evidence theory方法于特征阶层数据融合技术的研究。在第一个主题中，由于合成孔径雷达的数据具有全偏极特性，在此选取了对植被较为敏感的HV极化合成孔径雷达数据，与具有光谱特性的光学SPOT数据做数据融合处理以利接下来的地物分类。首先，本研究利用小波转换技术来滤除合成孔径雷达斑驳噪声，在接下来融合步骤中，主成分分析出来的第一部分（PCI）是用做完滤除噪声后的合成孔径雷达取代，在数据融合后，进行地物分类是采用最大似然法来分类融合影像。在第二个主题中，利用全偏极雷达数据的极化特性结合SPOT数据的光谱特性，其主要目的是为了增加分类的精确度。首先使用李式滤波器滤除全偏极雷达数据噪声，接下来同样是使用采用最大似然法来分类融合影像，（不同的在于全偏极雷达影像使用Wishart几率分布，在光学影像采用multivariate Gaussian几率分布）将每个类别中每个像元属于某个类别的几率值计算出来，再利用Dempster-Shafer evidence theory来结合这些类别的机率值。最后产生出一张新的分类影像。实验的结果显示分类的精确度比较于未融合的资料都有明显提升的效果，也证明了此两个数据融合方法对于不同数据特性的融合都是很成功的。     

国产高分卫星遥感影像融合方法比较与评价

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。     

基于经验模态分解的高分辨率影像融合

文章提出基于经验模态分解（Emp iricalMode Decomposition,EMD）的特征层影像融合模型。对多光谱波段影像进行IHS变换获得强度影像,采用行列分解实现一维经验模态分解的二维拓展,并用于分离高分辨波段影像与强度影像的细节特征信息,对高分辨率波段影像的高频与强度影像波段的低频进行重构获得融合后的强度影像,再通过IHS反变换获得融合影像。文章介绍了经验模态分解的基本原理,定义了经验模态分解的多尺度分解与合成结构,提出融合模型的技术路线。选择UICKB IRD影像的全色波段与多光谱波段进行融合实验,根据典型行（列）的EMD分析,确定经验模量的取舍尺度,按提出的融合路线获得融合影像,并与小波融合,IHS融合,Brovey融合模型获得的影像进行视觉及量化比较。选择信息熵、标准差指标对融合影像的空间细节信息进行评价,同时选择平均灰度值、相关系数、偏差指数评价融合影像的光谱扭曲程度,结果表明本融合模型最优。