ETM影像小波变换数据融合在土地利用中的分类研究

在ERDAS软件支持下,对ETM遥感影像数据的TM1—TM5,TM7与其全色波段TM8进行小波变换融合,对融合后的影像采用混合分类方法进行土地利用分类。并对其分类结果进行评价,总体精度达到95.43%,研究结果表明此方法可行有效。     

遥感技术在区域地质调查中的应用研究——以江西省1：5万陀上幅区调应用为例

遥感技术的应用应贯穿区域地质调查的始终,要充分发挥遥感技术的先导与基础作用。在本研究区内．TM／ETM5、4、3波段组合为最佳波段组合,在常用的主成分变换法、乘积变换法、比值变换法、高通滤波法、小波变换法、IHS变换法6种融合方法中小波变换波段融合法为最佳融合方法。运用遥感影像更新区内的道路信息有助于提高填图效率和填图质量,以小波变换法融合全色波段的RGB（5,4,3）彩色影像为基础影像,其它彩色合成影像、单波段灰度影像等影像为辅助影像对区内岩石地层、构造进行了解译,运用复合法提取了本区的铁化和泥化蚀变异常,在野外地质路线观测过程中对解译的岩石地层、构造和提取的矿化蚀变都得到了较好的验证。遥感在区调过程中的道路更新、岩性识别、构造解译、矿化蚀变提取具有独特的优势。     

基于小波变换的多源遥感影像融合技术研究

文章在全面了解与分析小波变换的多源遥感影像融合技术的基础上,对基于小波变换的影像融合原理、小波基的选择、小波分解级数的确定以及影像融合法则和融合方法的改进等方面进行了深入研究,并提出,多小波和提升算法将是小波变换应用于遥感影像融合中的研究方向。     

图像的小波数字水印添加与检测

提出了一种基于小波变换的图像加水印及检测的新方法,即对图像文件进行二维多尺度离散小波变换,得到图像数据高频和低频部分。在高频部分数据中,加入随机数水印并进行图像重构,检测时以同样方法进行小波分解,检测高频部分与随机数水印的相关性。此方法可用于图像防伪。     

基于不同小波变换与同态滤波结合的CBERS-02B卫星CCD图像的薄云去除

卫星CCD图像的去云处理对遥感信息的增强与提取有重要的意义,尤其是在云覆盖严重的低纬度地区。为去除CBERS-02B卫星CCD图像中薄云的影响,分别使用Mallat和à trous 2种小波变换对图像进行分解;利用同态滤波对2种小波分解图像的低频系数进行处理,衰减其低频信息;将处理后的小波低频系数与分解的高频系数进行小波重构,从而达到去云的目的。定量分析基于Mallat和à trous小波变换结合同态滤波法的去云结果表明,经à trous小波变换结合同态滤波法的去云影像所包含信息量大,细节信息丰富,去云效果较好。     

非负矩阵分解和Curvelet在遥感图像融合中的应用

非负矩阵分解是一种提取图像原始信息局部特征的新方法,第二代Curvelet变换是一种效果较好的多尺度变换分析方法。结合两者特征提出一种基于NMF和Curvelet的遥感图像的融合方法,首先对已配准的多光谱图像和全色图像进行Curevelet分解,得到各层系数（Coarse、Detail和Fine尺度层）。然后对Coarse尺度层（低频系数）进行NMF分解,提取出包含特征基的低频系数;对Detail和Fine尺度层（高频系数）采用方差为测度参数进行邻域融合。最后进行Curevelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合图像能较好地保留光谱信息,并在空间细节信息上得到改善,优于小波方法、Curvelet等方法。     

小波分析在高分辨率层序地层研究中的应用

为了研究测井曲线小波变换用于高分辨率层序地层研究的方法效果，从小波系数模极值点、过零点与信号突变点数学关系出发，分析高分辨率层序地层研究对测井曲线划分不同级别层序的要求，探讨了测井小波变换最佳分解级次和适于测井曲线分层的小波函数选择，以一取心率高钻孔为例，用2种小波函数对4种测井曲线进行小波变换和高分辨率地层界面解译。研究表明，选择恰当窗宽小波函数决定测井曲线小波分层精度，测井数据sym6小波分解的小层界面划分效果要稍好于db4小波；GR、RT曲线正则性小波分解可以很好地满足高分辨率层序地层划分要求；测井曲线小波分层结果与岩心分析结果一致性好。     

小波变换用于超声成像测井图像增强处理的研究

本文针对成像测井图像增强的问题,提出一种基于小波变换的超声成像测井图像增强方法.对超声成像测井图像进行小波变换分解,在小波变换域内采用一个新的非线性函数作用于各个尺度下的高频系数,然后重构图像.适当地调节非线性函数的参数值,既能增强图像,又能在一定程度上抑制噪声.与常规的图像增强方法相比,该方法在提高超声成像测井图像的细节表现能力上效果较佳.     

基于小波变换的地震属性多源信息融合预测技术研究

油气预测一直以来都是地震油气勘探的重要类容,但由于地下地质构造的复杂性,往往使得这项工作困难重重。实验提出了一种基于小波变换的地震属性多源信息融合方法,包括了属性数据的标准化处理、小波分解、数据融合与小波重构,其能够将多种属性的优势特征信息有机的结合起来,从而为油气预测提供可靠与准确的依据。为了验证本方法的有效性,将其应用于准噶尔盆地X区块的油气有利储集预测。首先对多种属性进行标准化处理,在此基础上进行小波分解,获得各属性的多种频带,进而对高低频带采用不同的方法融合,最后进行小波重构获得融合数据属性。实际资料处理效果显示,相对变换优于传统线性函数标准化处理,而基于小波变换融合方法优于传统的PCA变换融合,不仅能够消除干扰与冗余信息,而且增强了各属性的优势特征与细节信息,可以较好的改善多解性问题,提高储层预测和油气检测的成功率。     

中巴资源卫星HR与CCD图像融合方法探讨

中巴资源卫星（CBERS）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。利用锐化、高通滤波（HPF）、Brovey变换、IHS变换、主成分变换、GS变换和小波变换等方法对CCD与HR数据进行融合试验。通过定性与定量分析,探讨了不同方法的融合效果。     

基于多源遥感数据的融合算法变换效果对比研究

随着多源遥感影像融合技术的成熟发展,如何提高高分辨率遥感数据的利用效益和使用质量已经成为影响其应用效果的瓶颈问题.针对QucikBird-2高分遥感数据光谱分辨率不足等问题,结合ASTER多光谱遥感数据,引入3种融合方法：主成分分析（PCA）融合、小波PCA融合和基于小波的IHS（色度、亮度、饱和度变换）融合,实现了对多光谱图像和高分辨率图像的融合,得到了多光谱高分辨率影像,使得在增强影像空间分辨率的同时也尽可能地保留了影像的多光谱信息.最后对3种融合方法的结果进行了定性和定量评价.     

二连盆地西部SAR影像与TM影像复合处理及其地质应用

针对SAR与TM数据的不同特征,研究了SAR与TM影像的几何校正方法及波谱信息复合方法,将SAR影像与复合图像进行比较,并且分别用SAR图像和复合图像对内蒙二连盆地进行地质解译,发现雷达图像能够较好地反映沙漠覆盖区的隐伏构造信息,而TM与SAR的复合图像能够较好地发挥两种数据的优势,拓宽了遥感的波段范围,对于图像解译和实际应用都有重要的意义。      

多源空间数据融合方法的研究

数据融合是目前遥感应用领域的一个热点问题，本文介绍了传统的数据融合方法，以及最近比较常用的融合手段如基于附加小波分解的方法，并且提出将数字高程模型数据、地理信息系统数据、作为空间数据来源来进行基于神经网络的方法数据融合的设想。     

提取蚀变信息时TM影像的最佳波段组合研究

多光谱数据的最佳波段选择直接影响图像的目视解译和信息提取。在分析TM影像各波段间的标准差、相关系数和最佳指数因子内在联系的基础上,提出采用最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合的方法选择遥感影像的最佳波段组合。研究表明,最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合是多光谱数据最佳波段选择的理想方法;TM4＋TM5＋TM7波段组合获取的合成图像构造清晰,岩性差异显著,最有利于蚀变信息的提取。     

基于边缘特征的遥感影像小波变换融合法

如何将不同空间分辨率遥感影像合理有效地融合在一起,保持原始多光谱影像的光谱特性,提高影像的分类精度和空间分解力,这是遥感影像数据融合处理的热点研究问题。在对原始遥感影像进行小波变换的基础上,提取高空间分辨率影像边缘特征信息,并与原始多光谱影像进行了融合处理。以IRS、SPOT和ETM卫星影像为资料进行实验,结果表明,该方法在提高影像的空间分辨率的同时,能够很好地保持影像的光谱特性,尤其在空间分辨率差异较大的影像融合中,该方法在保持影像光谱特性方面要优于其他的融合方法。     

基于ETM影像数据融合的土地覆盖分类研究

在ERDAS软件支持下，对ETM遥感影像数据的TM1-TM5，TM7与其全色波段TM8进行融合，采用主成分、乘积法、Brovey转换三种融合方法，重采样方法分别为邻域法、立方卷积法及双线性内插法。采用相同的训练样本区及最大似然法分类方法，对融合产生的9幅影像及未融合影像进行土地覆盖分类，通过对分类影像的Producers Accuracy，Users Accuracy，Kappa三者的精度数据和地物波谱信息的对比分析，在总体上，上述的影像融合方法对提高土地覆盖分类的精度不明显，但就某些地物类型来说，还是值得采用的；三种融合方法和三种重采样方式它们之问相比较而言，乘积法融合法和立方卷积重采样法相对较为可取。     

TM与SAR图像融合处理及在高原区调中的应用

文章引入具有全天候和一定穿透能力等特点的SAR图像，利用融合技术进行了TM和SAR图像之间的融合，以提高地势恶劣、空气稀薄、灌木林覆盖严重的高原地区遥感图像的判译能力，降低地质工作人员的劳动强度，取得了较理想的结果。     

基于整数小波和非负有序独立成分分析的遥感影像融合

结合ICA算法可以去除高阶冗余信息和IWT具有多分辨率、运算速度快的特性,在非负性条件的约束下,提出一种基于整数小波变换和非负有序独立成分分析(IWT-ONICA)的遥感影像融合方法。将该方法用于全色影像和多光谱影像的融合,数理统计(峰值信噪比、扭曲度、熵等)和目视判读结果表明,该方法融合效果优于其他方法,融合结果更加清晰,可视性更好。