多源遥感影像融合及其关键技术探讨

简述了多源遥感影像融合过程、三种融合层次及其优缺点；具体描述了常用的八种融合方法；根据近来多源遥感影像融合研究状况，提出了融合中需进一步研究的关键技术。     

基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

提出了顾及各类数据源成像模型，上下关系模型的可靠性的基于Ｂａｙｅｓ融合分类的方法，并采用该方法对ＬａｎｄｓａｔＴＭ和航空ＳＡＲ影像进行了土地利用分类试验。结果表明，同单独ＳＡＲ影像分类结果相比，融合分类法将分类精度提高了２０％。     

多源遥感影像数据融合理论与技术

在分析和探讨多源遥感影像数据融合原理、层次、结构及特点的基础上,归纳了多源遥感影像数据融合方法,并对数据融合的关键技术及研究热点进行了总结。     

多源遥感影像数据融合方法探讨

在简要分析几种常用多源遥感图像融合方法的基础上,着重探讨了基于小波变换融合方法的特点以及小波变换与其他方法相结合使用的优势,为相关工作提供借鉴。     

多源遥感影像融合在城市地图快速更新中的应用

当前采用遥感技术可以获得同一地区用不同传感器，在不同空间、不同时间、不同波谱分辨率的遥感数据。充分利用这些数据，把不同的遥感数据和非遥感数据融合在一起应用，可以有效地提高城市地图更新时效性和精度。     

《多源遥感影像数据融合技术》出版

《多源遥感影像数据融合技术》（贾永红著）一书近日由测绘出版社出版。     

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.     

多源遥感影像融合技术初探

遥感影像融合技术是图像处理领域的新技术,通过富集同一地区不同数据源的信息大跨度特征像数据的融合,提供有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确。本文对多源遥感影像融合技术的技术路线及影像配准,影像融合的一些技术方法思路做了初步的探讨。     

多源遥感影像数据融合技术探讨

针对当前海量遥感数据与相对较低的数据利用率并存的现状,探讨了数据融合的概念,融合的3个层次：像素级、特征级和决策级融合,以及各层次的优缺点、流程和常用的融合方法;并详细阐述了融合影像的评价指标。进行了某地区的融合试验,从而得出对同一地区的遥感影像数据进行融合,可以产生更准确、更完全,更可靠的估计和判断的结论,为类似的工作提供了借鉴。     

多源遥感影像数据融合技术探讨

针对当前海量遥感数据与相对较低的数据利用率并存的现状,探讨了数据融合的概念,融合的3个层次:像素级、特征级和决策级融合,以及各层次的优缺点、流程和常用的融合方法;并详细阐述了融合影像的评价指标。进行了某地区的融合试验,从而得出对同一地区的遥感影像数据进行融合,可以产生更准确、更完全,更可靠的估计和判断的结论,为类似的工作提供了借鉴。     

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。     

多源遥感影像配准技术分析

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像融合、目标提取与定位、变化监测、高分辨率影像重建等处理工作不可缺少的步骤.首先给出了多源遥感影像配准的概念和基本过程,然后着重从匹配基元、转换函数、相似性测度、匹配策略4个方面对国内外现有的影像配准技术和方法进行了分析和评述,最后指出了影像配准技术所面临的主要难题和发展方向.     

多源遥感影像配准技术分析

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像融合、目标提取与定位、变化监测、高分辨率影像重建等处理工作不可缺少的步骤。首先给出了多源遥感影像配准的概念和基本过程,然后着重从匹配基元、转换函数、相似性测度、匹配策略4个方面对国内外现有的影像配准技术和方法进行了分析和评述,最后指出了影像配准技术所面临的主要难题和发展方向。     

小波变换在遥感图像数据融合中的应用

用小波变换实现了一种新的遥感图像数据融合方法 ,该方法采用梯度算法对不同尺度子带数据进行融合 ,用加权法对基带数据进行融合。给出了 SAR图像与 TM图像的融合结果的定性评价 ,并用熵及平均梯度进行了定量评价     

多源遥感影像数据融合技术研究

简述了多源遥感影像融合概念以及融合过程、三种融合层次及其优缺点;描述了常用的融合方法及步骤;探讨了遥感影像评价的主客观标准,并总结了多源遥感影像融合需进一步研究的关键技术,为类似的研究提供借鉴.     

遥感图像像素级融合算法比较

详细介绍了像素级图像融合的原理以及方法,着重分析了目前常用的像素级图像融合的方法,通过实验分析了各种不同融合方法的优缺点,详细的说明了PCA变换、HIS变换、加权平均方法的优缺点,证明了PCA变换是一种应用比较广泛的融合方法。     

RS影像融合效果评价

近年来多源遥感影像融合技术发展迅速,融合方法研究日趋完善,然而融合影像效果评价始终没有统一标准。在系统分析传统评价指标的基础上,从光谱保真度、高频信息融入度两个方面对融合影像的评价进行综合分析,并在这两个方面建立了光谱信息指数与高频信息指数两个指标,然后对其进行综合建立信息量指数,从而在信息量方面加以评价,从而形成一套完整的评价体系。最后应用融合实例对创建的评价体系进行了验证。