保持光谱信息的遥感图像融合方法研究

常用的遥感图像融合方法,如IHS变换法、Brovey变换法和主成分变换法等在实施图像融合时,均会有不同程度的光谱扭曲现象.探讨能有效保持光谱信息的EECN融合法.EECN融合法采用比值变换法,同时对参与融合的全色波段进行增强边缘,融合后的图像在光谱保持性能、分类精度等方面均较优.     

多源遥感数据融合评价的理论与实践

印度卫星IRS 1C全色波段图像具有几何分辨率高的优点 ,TM多光谱遥感图像具有波段多的优点 ,用HIS变换法、Brovey变换法、PCA变换法对它们进行融合 ,可将它们的优势集中起来 ,减少数据的冗余度 ,增强图像的清晰度 ,提高解译的精度和准确性 ,由于全色波段数据与多光谱数据的光谱响应范围不一致 ,所以 ,用上述方法融合后的图像的色彩与多光谱图像的色彩存在不同程度的差异。为此 ,本论文探讨一种信息保持型融合方法 ,使融合后图像的色彩与多光谱图像的色彩相同或相近 ,并研究融合评价的理论。提出了一种新的融合方法 ,使融合后的图像的色…     

结合HSV和小波包变换的高光谱影像融合及信息识别研究

传统的HSV变换融合法是一种十分常见的遥感图像融合方法,该方法虽然可以提高图像的空间分辨率但会导致光谱信息的严重丢失,不适用于对高光谱影像的融合。而小波包变换是一种优于小波变换的多尺度多分辨率变换方法,基于小波包变换的图像融合技术允许对不同频带的图像采用不同的融合规则从而很好地保留图像的频谱信息。本文采用一种将HSV变换与小波包变换（Wavelet packet transform,WPT）相结合的融合方法对高空间分辨率影像和高光谱影像进行融合并对融合结果进行二进制编码监督分类,最后与传统的PCA变换融合法及Gram-Schmidt融合法在图像信息和光谱特征两个方面进行比较。结果表明,本文所采用的方法不仅可以提高融合图像的空间分辨率,并在地物的波谱特征保持和信息识别方面效果良好。     

基于主成分分析的遥感图像模拟真彩色融合法

对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一。基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法。该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果。利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(IHS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析。结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法。     

基于主成分分析的遥感图像模拟真彩色融合法

对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一.基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法.该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果.利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(HIS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析.结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法.     

一种FFT增强的IHS变换融合方法研究

在分析IHS变换和频率域滤波器选择理论的基础上,提出一种FFT增强的IHS变换融合方法.该算法先对多光谱图像IHS变换的I分量进行低通滤波,然后对与I分量进行直方图匹配的全色图像进行高通滤波,接着合成低通滤波和高通滤波的结果作为新的I分量,最后进行IHS逆变换得到融合图像.通过与IHS法与高通滤波法的融合结果进行对比评价,表明该方法在保持光谱信息和提高多光谱的空间信息能力方面都有很好的效果.     

基于IHS的高通滤波法影像融合研究

在分析IHS法和高通滤波法图像融合算法优缺点的基础上,提出了一种基于IHS变换的高通滤波影像融合方法。该算法先对多光谱图像IHS变换的I分量进行低通滤波,然后对与I分量进行直方图匹配的全色图像进行高通滤波,接着合成低通滤波和高通滤波的结果作为新的I分量,最后进行IHS逆变换得到融合图像。通过与IHS法与高通滤波法的融合结果进行对比评价,表明了该方法在保持光谱信息上和提高多光谱的空间信息能力上都有很好的效果。     

基于多尺度分析的遥感影像融合研究

本文对SPOT5的多光谱波段和全色波段在像素级的融合层次上运用多尺度分析的方法进行了融合试验,主要用了小波变换和Curvelet变换的方法,这两种变换方法都能把图像分解为低频的近似图像和高频的细节图像,采用一定的融合规则对分解后的图像进行融合,并进行反变换得到融合后的图像,并把基于多尺度分析的融合结果与传统的融合方法进行了对比分析。结果表明,基于多尺度分析的融合方法比传统的PCA、Brovey融合方法效果要好;而Curvelet变换融合在光谱保持度及空间信息提高方面都比小波变换融合有所提高。     

一种保持光谱特征的图像融合方法——高通滤波融合法

探讨了一种新的光谱保持型的高通滤波融合(HPFF)算法。该算法先对参与融合的全色波段图像进行高通滤波,然后用滤波后的全色波段图像替换IHS正变换后的强度分量,再进行IHS逆变换,便得到HPFF融合图像。该图像色彩与TM图像一致,优于常规IHS变换法所得的图像。     

比值法减少图像融合中光谱的扭曲

针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法。该融合方法首先对高几何分辨率的全色波段进行低通滤波,然后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像,便得到融合图像。从辐照的角度证明了该低通比值融合法具备理论基础,并从目视评价、定量分析、分类精度证实了该低通比值融合法优于Brovey变换法。该低通比值融合法是一种能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法。     

多源遥感影像融合

遥感影像融合能富集同一地区不同数据源的信息大跨度波谱特性影像数据的融合,提供了有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确;大跨度空间分辨力影 融合,有利于改善２多光谱影像的度,增强特征提取和目视判读能力,能有效地用于变化监测。     

突出边缘特征的图像融合方法研究

介绍了像素级图像融合及特征级图像融合方法,分析了两种融合层次的优点。在此基础上,提出了两种突出边缘特征的图像融合方法,两种方案均对人们感兴趣的边缘特征进行增强,并在融合过程中考虑了边缘提取时的假边缘和双边缘情况。实验结果显示,边缘增强方案1提高了边缘定位的准确性,边缘增强方案2有效解决了方案1中融合影像缺少空间细节信息的问题。两种方案有效地增强了融合后图像的边缘特征,有利于图像的后续判读及图像识别。     

采用小波分析的SRTM DEM与ASTER DEM数据融合

为了利用航天飞机雷达地形测绘任务数字高程模型(SRTM DEM)与先进星载热反射和反辐射仪数字高程模型(ASTER DEM)的互补信息,提出基于小波分析的多源DEM数据融合方法,以我国秦岭典型高山峡谷地貌类型区为试验样区,选取相同位置的SRTM DEM与ASTER DEM数据,通过重采样、数据配准等步骤形成融合数据源;对小波分解的低频系数作基于邻域像素关联性的融合,高频系数采用像素点绝对值取大的融合,生成融合DEM。并把融合前与融合后的数据分别与1∶5万高程库数据作精度比较,总体统计与抽样检查表明融合DEM精度较源数据均得到了提高。该融合技术为应用SRTM DEM与ASTER DEM生成精度和可靠性更高的DEM产品提供了可行方案。     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

SAR与光学影像融合在宁陕地区明长城探测中的应用研究

宁夏和陕西地区的明长城在遭到自然与人为双重破坏后日渐退化,有的区段已消失于地表。本文采用了SAR与光学影像像素 级融合方法——HIS变换融合和PC主成份变换融合,通过比较2种方法的融合效果,最终选定PC主分量变换融合的结果作为自动提取 该区明长城信息的基础。通过“骨架”算法实现了对该区明长城空间位置的自动提取,最终获得了较为清晰的明长城信息。该区明 长城准确而完整的空间位置,可为进一步研究该区明长城沿线环境变化及古环境演变提供精准的研究范围和研究基础。     

影像融合技术应用于地表分类之探讨

本论文尝试讨论两个主题：主题一为利用主成分分析PCA方法应用于像元阶层资料融合技术的研究。主题二为应用Dempster-Shafer evidence theory方法于特征阶层数据融合技术的研究。在第一个主题中，由于合成孔径雷达的数据具有全偏极特性，在此选取了对植被较为敏感的HV极化合成孔径雷达数据，与具有光谱特性的光学SPOT数据做数据融合处理以利接下来的地物分类。首先，本研究利用小波转换技术来滤除合成孔径雷达斑驳噪声，在接下来融合步骤中，主成分分析出来的第一部分（PCI）是用做完滤除噪声后的合成孔径雷达取代，在数据融合后，进行地物分类是采用最大似然法来分类融合影像。在第二个主题中，利用全偏极雷达数据的极化特性结合SPOT数据的光谱特性，其主要目的是为了增加分类的精确度。首先使用李式滤波器滤除全偏极雷达数据噪声，接下来同样是使用采用最大似然法来分类融合影像，（不同的在于全偏极雷达影像使用Wishart几率分布，在光学影像采用multivariate Gaussian几率分布）将每个类别中每个像元属于某个类别的几率值计算出来，再利用Dempster-Shafer evidence theory来结合这些类别的机率值。最后产生出一张新的分类影像。实验的结果显示分类的精确度比较于未融合的资料都有明显提升的效果，也证明了此两个数据融合方法对于不同数据特性的融合都是很成功的。     

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。     

多源高分辨率遥感影像智能融合

本文面向多源高分辨率遥感影像自动化融合的应用需求,探索按需应用的智能化融合方法,充分利用不同分辨率和不同时相的高分辨率多源遥感影像数据资源与特性,研究了影像融合数据源选取的决策树算法,建立了遥感影像融合规则知识库,并自动化选取适合的融合算法,提出了Curvelet_HCS算法,对低频和高频系数选用不同的融合规则,改善了HCS算法的光谱失真问题,可同时融合多光谱影像的多个谱段,并保持更丰富的空间细节信息。根据融合评价结果对遥感影像融合规则知识库进行更新,实验验证表明了该套方法的有效性,为开展大规模智能化的多源遥感影像融合应用提供了重要的方法和技术支撑。     

遥感信息融合在城市扩张检测中的应用——以重庆渝北区为例

采用了Brovey方法,将不同时相的MODIS影像与高空间分辨率ETM影像融合,实现了对重庆市渝北区城市扩张变化情况的检测,据此分析了该区的发展模式和特点.     

基于GDAL库实现高分二号遥感影像融合质量评价

多遥感器图像融合时,融合技术的不同使得融合方法对影像质量起着至关重要的作用,如何准确评价融合质量是影像融合的一个重要组成部分。本文主要利用ERDAS中IHS、Brovey、PCA、HPF融合法和ENVI中Gram-Schmidt融合法对高分二号的多光谱和全色影像进行融合,并基于GDAL库,利用C#语言开发专门的质量评价软件,将常用的客观评价指标集成在一个模块中,提取出各项指标,完成融合影像的客观评价,为基于特定指标而选取融合方法提供了有力支持。