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.     

高保真影像超分辨率重建应用研究

高分辨率图像是人们一直追求的目标,超分辨率图像重建技术就是人们获取高分辨率图像的一种很重要的方法。研究了超分辨率贝叶斯方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,结合传感器特性模拟了全波段和多波段影像的观测过程。这种方法使全波段数据与多光谱波段数据自动对齐,成功地保留了光谱信息,实现了遥感数据信息的高保真,进而增强了空间分辨率。以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入地探讨,并对自动融合的结果进行了定性和定量分析。     

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.     

多源遥感影像融合方法研究

遥感影像融合处理能够综合利用来自同一场景的不同源的影像信息,获得更为准确、可靠的信息描述,是现代遥感技术的重要组成部分,是解决多源遥感数据综合、提高遥感影像空间分辨率和光谱信息以及挖掘遥感信息潜力的有效方法。针对多源遥感影像数据融合的技术原理及方法进行分析,比较其优缺点,同时给出影像融合的基本步骤以及评价准则。     

遥感解译在内蒙古狼山戈壁荒漠地区1:50000地质填图中的应用

针对内蒙古戈壁荒漠区特殊地貌地质填图工作,选择ASTER和SPOT5数据,通过图像融合、影像校正、影像增强等处理方法,提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。利用遥感解译图像快速准确地获取地层、侵入体和构造的解译标志,通过遥感地质解译结合地面调查进行综合分析和解译,提高了填图的准确性,为特殊地质地貌区地质填图提供技术支持,对于在同类区域开展地质填图工作有指导意义。      

ASTER多光谱波段与SPOT全色波段融合方法研究

遥感图像融合可以发挥多源遥感数据的优势。但由于不同传感器的遥感数据有着不同的特征,不同数据所采用的融合方法也应不同。文章探讨了ASTER多光谱波段与SPOT全色波段数据融合的方法,通过对PCA融合、IHS融合和基于小波的IHS融合方法的对比研究,得出基于小波的IHS融合法在提高空间分辨率的同时较好地保持了地物的多光谱信息。     

利用卫星影像和航空影像更新基础地理信息方法研究

基础地理信息的更新,是保证地理信息系统现势性的充要条件.卫星遥感影像数据具有周期短、信息丰富、现势性强等特征.利用卫星影像数据来更新基础地理信息数据是一种行之有效的方法.如何利用遥感数据融合技术,将多传感器获取的各种影像数据中所含的信息优势有机地结合起来,更是成为目前研究的热点.利用航空影像和Landsat多光谱波段影像进行数据融合,能够有效地提高影像空间分辨率,以获取更高质量的信息.     

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。     

光谱保真归一化卷积高光谱超分辨率重建方法

高光谱遥感图像受到成像系统硬件限制,无法同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率,较低的空间分辨率制约高光谱图像的应用,超分辨率重建技术可提高图像的空间分辨率。针对高光谱图像的超分辨率重建中光谱保真度的问题,在重建方法中耦合光谱保真度函数,结合结构自适应归一化卷积方法,提出基于光谱保真约束的归一化卷积方法。具体地,将图像局部邻域内像素间的光谱相关性作为约束条件,将与中心像素光谱类似的像素赋予较大权值,从而提高重建后图像光谱特性的保持程度。实验中分别从空间结构与光谱信息保真两个方面来评价重建后结果,结果表明该方法具有较好的光谱信息保持度。     

引导滤波联合局部判别嵌入的高光谱影像分类

高光谱遥感影像分类是高光谱遥感影像处理和应用的重要组成部分。然而,高光谱遥感影像具有波段数量较多和空间分辨率较高等特点,给分类任务带来一定的挑战。为了提高分类精度,充分利用影像的空间信息和像素间的局部信息,提出一种引导滤波联合局部判别嵌入的高光谱影像分类方法。首先,对高光谱遥感影像进行归一化,利用主成分分析方法实现特征提取,将提取的第一主成分影像作为引导图像;其次,采用引导滤波分别提取各波段影像的空间特征;然后,将提取的空间影像特征进行叠加,通过局部Fisher判别分析完成低维嵌入;最后,将得到的低维嵌入特征输入支持向量机分类器得到分类结果。采用Indian Pines和Pavia University两幅高光谱影像进行实验的结果表明：在分别从各类地物中随机选取10%和100个样本作为训练样本的情况下,其总体分类精度分别提高到98.28%和99.45%;对比其他相关方法,该方法能够获取更高的分类精度。该方法在低维嵌入的同时,有效利用了影像的空间信息,改善了分类效果。     

高分辨率遥感数据处理及其铀矿地质应用

高光谱和高空间分辨率遥感技术在铀矿地质勘查中具有重要作用,遥感数据挖掘与知识发现、新方法研究则是各种铀成矿要素光谱信息和空间特征识别的关键技术手段。本文基于曲波变换技术,开发了卫星高光谱数据（Hyperion）和高空间分辨率（SPOT5）的影像融合方法,融合影像在数据噪声消除、信息增强与信息提取方面应用效果显著;利用离散小波变换技术,高精度提取了主要铀成矿要素的光谱参数,建立了典型四价和六价铀矿物的光谱识别谱系。另外,通过钻孔岩心和探槽工程的高光谱编录、地质编录和物探编录,建立了典型蚀变带的物谱关系模型,重点分析了赤铁矿化蚀变（Fe3＋）光谱特征与铀含量之间的相关关系。上述遥感数据处理新技术新方法在桃山地区铀矿地质勘查中取得了理想效果。     

一种基于光谱角和光谱距离自动加权融合分类方法

高分辨率遥感影像分类一直是业内研究的热点之一,考虑到影像地物光谱角和光谱距离在分类中具有较好的互补性,提出了一种基于光谱角和光谱距离自动加权融合的分类方法,对传统多分类器分类的融合策略进行改进,能够在训练阶段根据样本自动地调整好各分类器对各类别进行分类的权重系数,使得融合后的分类结果更加科学和准确。QuickBird影像的分类实验表明,方法的分类精度明显优于单纯的光谱角或距离法,可广泛用于各种高分辨率影像的分类识别。     

高分辨率遥感在西藏罗布莎地区地质调查中的应用

研究区位于西藏罗布莎地区,其罗布莎蛇绿岩体蕴藏着我国目前规模最大的铬铁矿床。以WorldView-2高空间分辨率遥感数据为基本信息源,对研究区进行遥感地质解译。与传统多光谱数据ETM+、ASTER等相比,WorldView-2具有更高的空间分辨率和相对较窄且连续的光谱。对研究区WorldView-2图像进行正射校正、大气校正和影像融合后,采用最佳指数法选择8-6-4波段组合进行假彩色合成,同时结合真彩色5-3-2波段,突出各地质体单元色调差异。我们利用其空间分辨率优势建立区内主要岩性和构造的高空间分辨率遥感解译标志。通过野外地质验证,解译结果充分显示了WorldView-2高分辨率影像在海拔较高、工作环境恶劣地区进行矿产资源勘查的技术优势和应用前景。     

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。      

草地植被盖度的多尺度遥感与实地测量方法综述

植被盖度作为一个重要的生态学参数被用在许多气候模型和生态模型中。地表实测和遥感测量是获取植被盖度的两种基本途径。以草地植被盖度的测量为研究对象,综合讨论了目前地表实测和遥感测量常用的方法,分析了它们的优缺点,并对如何提高草地植被盖度的测量精度做出展望。数码相机、高光谱遥感以及多尺度遥感数据的综合使用可能是未来草地植被盖度测量发展的趋势。