遥感影像融合关键技术探讨

随着遥感技术的发展,越来越多的不同传感器的遥感影像相继出现,为用户提供不同空间分辨、不同时相与多光谱信息的海量遥感影像数据成为现实。不同数据源的数据各自显示了自身的优势和局限,同时也造成了信息冗余。如何有效的利用这些多源影像数据是目前人们所关注的问题,进而影像融合问题被提出来。多源遥感影像融合是遥感图像处理和信息获取领域的一门新技术,所以在影像融合过程中需要进一步研究其中的关键技术。本文对遥感影像融合过程中的关键技术进行了详尽的分析和探讨。     

中巴资源卫星（CBERS-02B）遥感影像数据融合研究

在阐述和分析中巴资源卫星（CBERS-02B）数据特点的基础上,对像素级融合的方法进行分析,重点针对CBERS-02B星上的多光谱和全色数据进行融合算法的实验,分别采用主成分变换和小波变换融合,然后使用PCA与小波分解相结合的融合方法,最后对不同融合算法结果从均值、标准方差、信息熵、扭曲度等指标进行了比较分析与评价。     

影像融合技术在土地利用动态遥感监测中的应用研究

国土资源部启动的全国土地利用动态遥感监测项目,通过分析不同时期的卫星影像,从中提取出土地利用变化信息。本文的研究工作,主要是基于作者近几年从事该项目研究与应用的实际,分别以SPOT系列数据、TM数据及QuickBird等中、高分辨率数据作为试验数据,进行影像不同融合算法试验,旨在研究多源遥感影像融合方法在动态监测项目中的应用,并对融合结果进行定性、定量两方面的比较分析,探讨适合土地利用动态遥感监测的融合方法。     

小波变换的信息融合方法及结果评价

利用小波变换方法进行多卫星遥感图像数据融合,分析不同长度的小波基对融合图像的影响,从信息的保持性、视觉效果及运用灵活性等方面与IHS、PCA融合算法进行了比较,从而探讨这一新算法在遥感图像分析应用中的可行性。     

ETWatch中不同尺度蒸散融合方法

高分辨率遥感蒸散数据集的构建受到数据源的限制和云的影响,单一传感器无法达到高时空分辨率覆盖。本文分 析了ETWatch不同尺度遥感蒸散结果的空间特征,通过几种融合方法的比较,分析数据融合前后的数据特征和信息量,将 时空适应性反射率融合模型（STARFM）集成到ETWatch,用于不同尺度遥感蒸散数据的融合,该方法可以很好的结合高 低分辨率数据的空间分布和时间分布信息,在时间上保留了高时间分辨率数据的时间变化趋势,空间上又反映了高空间分 辨率数据的空间细节差异,STARFM融合后的日ET数据与融合前1 km 日ET数据的平均相对误差为1.75%,融合后的月ET 数据与融合前1 km 月ET数据的平均相对误差为0.2%,STARFM适合于不同尺度下遥感ET数据的融合。     

基于GeoDatabase的多源海图数据融合研究

由于空间数据的数据来源、数据格式、数据结构的不同,需要采用一定的技术方法才能将它们合并在一起使用,这就产生了数据融合问题。本文提出了Geodatabase海图数据库的建库方案,并探讨多源矢量海图数据融合的理论和方法,结合S-57数据模型与通用的shape数据模型,我们设计一种适用于数据库结构的统一数据模型,并且对空间数据融合中的几个关键技术进行了探讨。     

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。     

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。     

ALOS数据像素级融合方法比较研究

遥感数据融合是多源遥感海量数据富集表示的有效途径。如何在提高融合影像空间分辨率的同时最大限度地保持光谱信息是长期以来遥感数据融合研究的焦点内容。本文以ALOS PRISM和ALOS AVNIR-2传感器的数据为数据源,比较研究了遥感领域中常用和代表性的BROVEY、IHS、MULTIPLICATIVE、PCA、WAVELET和HPF六种融合方法,并通过主观评价和定量分析对融合效果进行了综合评价。实验结果表明,HPF方法在显著提高融合影像空间分辨率的同时,有效保持了多光谱影像的光谱信息,是适合ALOS数据的最优融合方法。     

基于CBERS-02B星HR影像的多源遥感数据融合研究

为寻求更加适合与CBERS-02B星HR数据融合的多光谱数据及融合方法,应用PCA、Brovey、SVR、IHS 4种变换方法,分别将CBERS-02B星HR数据与CBERS-02BCCD、ASTER、ALOS的多光谱数据进行融合,从光谱和空间信息两个方面对融合效果进行分析。结果表明:①CBERS-02B星HR数据与ALOS多光谱数据的融合图像质量高于其他两种组合,其中IHS变换法融合图像空间细节及光谱信息保持度最高,色调鲜明,地物可辨别能力强;②ASTER、CBERS-02BCCD参与融合时,SVR变换法比较适合;二者相比较ASTER数据参与融合质量较高;③CBERS-02B星HR数据与ALOS和ASTER多光谱匹配度高,在CBERS-02B星HR数据的使用过程中应尽量寻求其他来源的多光谱数据进行融合。     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

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。     

利用动态遥感技术监测太原市土地变更情况

应用动态遥感技术对太原市土地利用动态变化信息进行了监测研究,通过对单一遥感数据、多源遥感数据组合、多源遥感数据融合等监测精度的分析,实现了在不同环境下利用不同遥感数据源完成土地利用动态变化监测、核查变更调查的目的;实现了遥感监测与详查变更调查数据的衔接; 确立了遥感数据在动态变化监测与调查中的可用性,监测变化图斑与详查图斑的可比性     

遥感数据融合的进展与前瞻

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。     

基于遥感影像的土地利用变化检测

随着遥感科学技术的发展、各种遥感数据的累加以及遥感变化检测研究的深入,基于遥感影像的土地利用变化检测手段也日新月异。本文主要阐述利用不同的遥感影像处理方法对不同影像之间的土地利用变化进行检测,同时利用影像融合对比法、影像差值法、主成分分析法(PCA法),以及影像分类法等遥感影像处理方法,对同一地区前后不同时相的土地利用变化检测效果进行精度对比,并总结出不同检测方法在不同条件下的检测效果。     

SPOT 5与ETM+影像融合用于土地调查

以SPOT 5及ETM 遥感影像为基础数据,通过对云南昆明郊区利用PCA法和Brovey法进行影像融合,使融合后影像同时具有多光谱特性和高分辨率,提高影像的解译度。并对融合后的影像进行分类及精度分析,讨论影像融合技术在土地调查中的应用。     

多源高分辨率遥感影像智能融合

本文面向多源高分辨率遥感影像自动化融合的应用需求,探索按需应用的智能化融合方法,充分利用不同分辨率和不同时相的高分辨率多源遥感影像数据资源与特性,研究了影像融合数据源选取的决策树算法,建立了遥感影像融合规则知识库,并自动化选取适合的融合算法,提出了Curvelet_HCS算法,对低频和高频系数选用不同的融合规则,改善了HCS算法的光谱失真问题,可同时融合多光谱影像的多个谱段,并保持更丰富的空间细节信息。根据融合评价结果对遥感影像融合规则知识库进行更新,实验验证表明了该套方法的有效性,为开展大规模智能化的多源遥感影像融合应用提供了重要的方法和技术支撑。     

遥感影像时—空融合的“点”—“线”—“面”质量评价

遥感影像时—空融合可集成多源数据高空间分辨率和高时间分辨率互补优势,生成时间连续的高空间分辨率影像,在遥感影像的动态监测与时序分析等方面具有重要应用价值。然而,现有多数研究往往基于单一数据产品对时—空融合算法进行评价,而在实际生产应用中,需要验证算法在多种遥感产品数据的融合表现;此外,目前研究大多基于"单点时刻"进行评价,忽略了时—空融合在"时间线"上的有效验证。本文提出遥感影像时—空融合的"点"—"线"—"面"多角度综合质量评价策略,基于Landsat TM和MODIS影像,建立了时—空融合系列数据集,包括地表反射率、植被指数和地表温度,并在此基础上从单时相("点")、时间序列("线")、多种数据产品("面")多个角度对4种典型融合算法进行定性和定量的综合评价。结果表明,基于不同产品类型的数据集更能充分验证算法性能,且结合单点时刻和时间序列的评价更加客观。     

国土资源更新调查中QuickBird影像数据处理方法探讨

在国土资源调查中,卫星遥感影像数据被作为调查的基础数据源,开始逐渐取代传统的航片或地形图.结合国土资源调查的有关要求,对QuickBird卫星影像数据的正射校正、影像融合、彩色合成等方法进行了探讨.