ETM与SPOT影像融合方法比较和评价——以庐山及其周边区域为例

高空间分辨率影像与多光谱影像融合,为影像处理提供了更加丰富的资源,有利于进行影像的分析和制图。本文以庐山及其周边区域的2009年5月11日Landsat ETM+与2009年5月6日SPOT 5影像数据为例,对典型的融合方法进行了对比评价。融合方法包括加权融合法,IHS变换,改进的IHS变换,高频调制融合法(频域采用Butterworth滤波器,指数滤波器),HSV变换,Brovey变换,CN变换,PC变换,Gram-Schmidt变换11种方法。评价指标为相关系数、信息熵、标准差、平均梯度、相对偏差、标准偏差。结果表明,不同的融合结果突出的侧重点不同。加权融合法、Gram-Schmidt变换,PC变换方法突出了影像的信息量丰富度、清晰度,提高空间分辨率能力。CN波谱锐化,改进的IHS变换,BW0高频调制融合,指数高频调制融合方法光谱保真度较好。改进的IHS变换,BW0高频调制融合,CN波谱锐化,指数高频调制融合法在空间分辨率及光谱保真度、清晰度、信息丰富度方面的能力较均衡。     

多分辨率分解的遥感影像融合方法对比分析

有效地将高空间分辨率全色影像和低空间分辨率的多光谱影像融合起来,对影像上地物的识别具有重要的意义。随着多分辨率分析思想在图像处理中的应用,出现了许多新的多分辨率分解的遥感影像融合方法。典型的方法有:Mallat小波变换(DWT)、àtrous小波变换(SWT)、无下采样轮廓变换(NSCT),以及这些方法分别与IHS和PCA变换相结合的融合方法。在IKONOS上选取了两个具有不同地物覆盖类型的实验区进行融合实验,从光谱保真度和高频信息融入度两方面,对这些方法进行了定量评价和分析。研究表明,多分辨率分解的影像融合方法均具有较好的高频信息融入度,其中,DWT、SWT、NSCT融合方法在高频信息融入度方面最优;DWT、SWT、NSCT与IHS、PCA相结合的融合方法在光谱保真度方面,不仅优于它们自身,也明显优于传统的IHS、PCA方法,其中,NSCT和PCA变换相结合的融合方法,在光谱保真度方面最强。     

遥感影像像元级融合方法与试验评价分析

不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

以建成区提取为目标的Landsat8影像融合方法研究

建成区提取是城市环境监测中重要的一步,Landsat8影像广泛应用于灾害监测、城市环境监测、道路交通等领域。针对Landsat8全色影像空间分辨率高,纹理信息丰富,而多光谱影像光谱信息丰富,空间分辨率低的特点,开展以建成区提取为目标的Landsat8影像融合方法研究,探究大面积建成区提取对影像融合方法选择的影响。本文探究了Brovey变换,NNDiffusion,Gram-Schmidt(GS)法,PCA变换和小波变换(WT)等5种融合方法,利用融合影像结合"三指数法"提取建成区。结果表明:GS融合方法在光谱保持性方面具有较好的效果,各项评价指标均占优,建成区提取精度达到85.66%和83.3%。     

基于MATLAB的HIS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法.在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量Ⅰ与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合.融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择.通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coit5作为小波基函数,进行三层小波分解.小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数.从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好.实验表明,将ETM 多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征.     

基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。     

北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例

为了推进北京一号小卫星遥感数据在城市景观生态研究中的应用,针对其全色影像4m分辨率、多光谱影像32m分辨率的特点,试验分析北京一号小卫星影像在城市景观格局变化中的应用效果和特点。通过对不同分类器的比较,选择支持向量机分类器对多光谱影像、全色影像、全色与多光谱融合影像三个数据集进行景观组分分类,结果表明,全色与多光谱融合影像的分类精度最高。利用多时相、多光谱遥感数据统计分析了城市景观组分与格局变化,表明32m空间分辨率的多光谱影像可以用于城市景观格局变化和土地覆盖变化分析。本文全面试验和分析评价了北京一号多分辨率数据在城市景观格局研究中的应用效果。通过对同一年份全色影像和多光谱影像计算的景观格局指标的分析表明,全色数据能更有效地描述景观详细信息,多光谱数据可展现城市景观的整体格局,而融合后对景观格局分析能够获得优于单一数据的效果。试验和分析表明,北京一号小卫星4m全色高分辨率影像和32m多光谱数据的波段组合,能从不同尺度揭示城市景观格局和变化过程。     

航放数据与高分一号卫星光学数据融合及应用

高分辨率的多光谱遥感影像与低分辨率的航空放射性测量数据的融合有利于提高地质体识别效果,可以为地质填图和找矿提供重要参考。从多光谱遥感影像及航放数据特征出发,建立了基于Curvelet变换的线性融合方法,实现了高分一号多光谱数据与航放数据的多源异构数据融合。对融合结果的地质解译效果评价表明,在融合系数为0.7时,多光谱数据与航放数据的融合图像所反映的地质信息最丰富,表明所提出的基于Curvelet变换的国产卫星影像与航放数据融合方法对实现此类多源异构数据的融合,具有重要参考价值。      

土地利用动态监测的LFF图像融合改进应用

遥感是快速获取土地利用/土地覆盖现势信息的重要手段之一。由于不同类型的卫星传感器获取同一地区的遥感数据日益增多,对不同平台、不同光谱响应范围的遥感数据源,用常规的遥感图像融合方法如HSI变换法、Brovey变换法和PCA变换法进行融合时,存在不同程度的光谱扭曲现象,即融合后图像的色彩与多光谱图像存在较大差异,从而影响了地物的识别。针对不同平台、不同光谱响应范围的遥感数据,本文在HSI变换的基础上,提出了一种改进的方法,即,首先对高几何分辨率的全色波段进行LoG滤波,然后将LoG滤波后的全色波段与多光谱经HSI正变换后的强度分量,进行灰度直方图匹配,并替换之,经HSI逆变换便得到融合图像。分析结果表明：LFF融合法的光谱保持性能优于HSI变换法,LFF融合后图像的分类精度高于HSI融合后的图像,LFF融合法是一种能较好保持光谱特性的融合方法。     

Fusion and classification of Beijing-1 small satellite remote sensing image for land cover monitoring in mining area

In order to promote the application of Beijing-1 small satellite(BJ-1) remote sensing data,the multispectral and panchromatic images captured by BJ-1 were used for land cover classification in Pangzhuang Coal Mining.An improved Intensity-Hue-Saturation(IHS) fusion algorithm is proposed to fuse panchromatic and multispectral images,in which intensity component and panchromatic image are combined using the weights determined by edge pixels in the panchromatic image identified by grey absolute correlation degree.This improved IHS fusion algorithm outper-forms traditional IHS fusion method to a certain extent,evidenced by its ability in preserving spectral information and enhancing spatial details.Dempster-Shafer(D-S) evidence theory was adopted to combine the outputs of three member classifiers to generate the final classification map with higher accuracy than that by any individual classifier.Based on this study,we conclude that Beijing-1 small satellite remote sensing images are useful to monitor and analyze land cover change and ecological environment degradation in mining areas,and the proposed fusion algorithms at data and decision levels can integrate the advantages of multi-resolution images and multiple classifiers,improve the overall accuracy and produce a more reliable land cover map.     

异源遥感影像融合的辐射分辨率规范化方法

遥感影像融合算法,在增强多光谱影像空间分辨率的同时,可实现影像间的信息互补,提高遥感影像的解译能力。异源影像的融合受影像间配准精度及其在时相、空间分辨率和辐射分辨率之间差异的影响,而不同辐射分辨率对异源遥感影像融合所产生的影响及其纠正方法还缺乏深入的研究。为此,本文提出了异源影像融合的辐射分辨率规范化方法。该方法在统一像元值量化区间的基础上,将其乘以相同的比例系数转换到更高的辐射分辨率的量化区间,以减小融合过程由于数据位数取舍而引起的影像信息丢失。研究表明：本文所提出的辐射分辨率规范化方法的取整融合或以实数形式融合,其结果几乎没有差别;而其他转换方法的取整结果均较实型结果差。由于直接采用反射率值进行融合会使其结果产生严重的光谱失真,因此,应采用辐射分辨率规范化方法将反射率值进行转换后再做融合。     

小波和IHS变换结合实现ETM图像波段融合

采用小波变换和IHS结合的方法实现了ETM多光谱波段和ETM全色波段的融合,并与传统的IHS融合的结果进行比较,结果表明小波和IHS变换相结合的方法优于IHS方法。     

航测DCM影像常用融合方法对比分析

借助ENVI图像处理系统,分别应用色彩空间变换、比值变换、主成分变换法,对利用航测DCM相机获取的多光谱影像和全色光波段影像进行融合,并利用主观分析和定量比较的方法,分别从视觉角度和统计指标角度对比分析了3种方法融合图像的优缺点,认为色彩空间变换方法效果较好,为DCM高分影像的增强处理提供了依据。