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.     

资源三号卫星正视全色与多光谱影像融合及评价

资源三号卫星(ZY-3)是我国发射的首颗民用高分辨率光学传输型立体测绘卫星,其全色波段与多光谱波段有相同的太阳高度角和其他环境条件,影像获取时间一致,因此两种不同分辨率的数据可实现高精度融合形成新的影像。使用Brovey变换、主成分变换、IHS变换、小波变换、GS光谱锐化五种不同的数据融合方法,对ZY-3全色和多光谱影像进行融合,并从清晰度、纹理和色调进行定性分析;从标准差、信息熵、平均梯度、偏差指数、相关系数和光谱扭曲程度进行定量评价。结果表明:基于Gram-Schimdt光谱锐化融合方法产生的遥感图像失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于ZY-3图像融合的较好方法。     

基于Kurtosis-IHS的遥感影像融合

针对传统IHS遥感影像融合的光谱扭曲和易引入噪声问题,提出了一种基于Kurtosis-IHS的遥感影像融合方法：从多光谱图像强度分量与全色图像最优逼近的角度出发,迭代求解多光谱各波段图像融合系数,减少光谱失真;根据全色图像的峭度获取其细节分量,达到抑制噪声的目的;最后使用基于Kurtosis-IHS的融合公式得到融合结果.实验选取2组实际遥感数据,结果表明,融合方法在CC、ERGAS、RASE、RMSE及SID 5个光谱性能评价指标上均优于传统的IHS、PCA、DWT及NSCT融合方法,在第二组遥感影像融合测试中,Kurtosis-IHS方法比传统IHS方法的5个指标分别提高了41.80％、57.09％、57.11％、57.11％、49.74％;在含噪环境下,融合方法的融合结果PSNR值均达到最大.所提出的Kurtosis-IHS方法优于传统的IHS融合方法,在提高空间分辨率的同时,具有较好地保持光谱信息及有效抑制噪声的优点.     

基于改进IHS融合方法的冰川变化监测研究

随着卫星及传感器的发展,对地观测技术已广泛用于冰川变化监测中。针对多时相、同源遥感影像,提出了一种改进的IHS融合冰川变化监测方法。将不同时期影像进行改进IHS融合,使冰川变化区域突显出来,然后利用决策树分类方法对变化区域进行提取。利用两期LANDSAT影像进行基于改进IHS融合方法的冰川变化监测实验,并与常用于冰川变化监测研究的波段比值法进行比较,实验结果表明,该方法无论在定性分析还是定量分析上均优于波段比值法。     

多源遥感信息融合方法探讨

论述了多源遥感影像数据融合现状、层次类别、融合原理及融合的算法,并以新疆策勒绿洲一荒漠交错带的Landsat TM与SPOT-HRV为源数据进行基于像元级融合．实验中借助遥感图像处理软件PCI分别进行IHS、PCA和Brovey3种变换．得出结果并对3种融合方法进行了分析比较．     

ASTER数据的自组织神经网络分类研究

传统的遥感数据分类方法大多基于统计学的参数估计，假设数据分布服从高斯正态分布。神经网络方法无需参数估计和统计假设，因而，近来越来越多地应用于遥感数据分类之中。介绍了基于聚类分析的自组织特征映射分类方法。ASTER卫星数据是新型遥感数据，包括 3个15 m分辨率波段和 3个30 m分辨率的短波红外波段。选择北京地区的ASTER数据作为方法实验数据，首先对数据进行了小波融合，然后进行了土地覆盖类型的自组织特征映射神经网络分类研究，把研究结果同最大似然判别法得到的分类结果进行了比较，分类精度比最大似然判别法总体提高了9％。     

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。     

喀斯特高原山区IRS-P6影像最佳融合方法选择研究——以贵州平塘县四寨镇为例

贵州处于中国西南喀斯特的腹心地带,属岩溶高原山区,生态环境背景复杂,地表切割剧烈,海拔落差大,坡度较陡,同时地处季风气候区还伴有常年多云多雨现象,因此卫星遥感数据质量常受到严重影响。文章以贵州南部平塘县四寨镇为例,主要针对IRS-P6卫星遥感影像的多光谱4,3,2波段与其全色PAN波段之间的融合,运用比值变换、主成分分析法（PCA）、乘法变换和IHS变换四种常见融合方法进行对比分析,并对融合后的影像进行主观定性评价和客观定量评价。研究表明IHS融合法效果相对最好,在保持原多光谱影像光谱信息的同时,大大提高了影像的空间分辨率,改善了图像的目视效果,清晰度和纹理细节表现力也得到了较大的提高,是一种适宜于亚热带喀斯特高原地区的融合方法,对解决喀斯特高原山区受雨云天气条件限制难以获取高质量影像的问题有重要意义。      

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Trous小波的影像融合

基于Mallat小波算法的影像融合，由于存在抽取和插值运算，其结果存在一定的相位失真。Trous小波算法通过有限滤波器内插近似，实现对影像数据的无抽取离散小波变换，较好地解决了上述问题。在阐述影像数据融合原理的基础上，给出了基于Trous小波变换的影像融合处理方法和过程。通过对遥感影像数据融合结果的定性定量分析中，认为基于Trous小波的遥感影像数据融合方法，能保持参与融合影像的信息特征，从而获得较好的融合处理结果。     

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。     

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。     

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。     

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。