基于遥感与GIS的县级土地利用的时空变化分析

以江宁区为典型区，选取1996、1999年两期的遥感资料对县级土地利用时空变化进行研究。通过与高空分辨率遥感数据SPIN－2融合处理后，采用分层分类法对研究区土地利用进行分类，发现从1996－1999年耕地面积呈明显减少趋势。其原因主要是由于城镇经济开发区的迅速扩张；农作物进行了较大结构调整，林地转化为园地、菜地，农田转化为鱼池等。最后对江宁区土地利用变化进行驱动力分析，分析结果可为土地可持续利用提供有效的决策支持。     

遥感植被指数对多时相AVHRR数据主成分分析的影响

对中国全年36个旬NOAA－AVHRR的1km覆盖数据进行两步处理：分别采用比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、土壤调整植被指数SAVI和修改型土壤调整植被指数MSAVI最大值合成方法从每3旬数据合成每月数据；对每一种处理后的原始数据计算四种植被指数，并对这16种数据进行了主成分变换，分析不同处理方式对主分量积累方差和各主分量所分映生物学规律的影响。     

绿洲—荒漠交错带地下水位分布的遥感模型研究

以利用卫星遥感数据评价干旱区绿洲－荒漠交错带地下水位的分布作为主要研究目的，使用波段Landsat-7ETM 图像，用遥感－数学－模型学融合的研究方法，在实地考察地下水位，土壤水分和其他辅助资料的基础上，建立土壤水分和地下水位的实验方程，提出了评价地下水位分布的遥感模型－GLDRS模型。利用GLDRS模型对新疆策勒绿洲－荒漠交错带进行了实地验证，结果表明，研究结果符合实际，GLDRS多波段模型优越单波段模型，理论地下水位和实测地下水位之间的相关系数为0．901。     

多源遥感影像融合最佳波段选择及质量评价研究

本文选用了有蓝色波段和无蓝色波段两种遥感数据源,使用定量指标对各波段进行基本统计及分析,并计算各波段之间的联合熵、协方差、相关系数及最佳指数,确定四类遥感数据各自的最佳波段组合;并采用了几种融合方法将四种影像按照最佳波段组合融合,计算融合后影像与原始影像之间的相关系数,分析得到两类数据的最佳融合方法。     

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。     

遥感影像融合技术在城市发展研究中的应用

利用多源数据融合的技术方法，完成了上海市城市发展态势图，为卫星遥感在城市发展研究的应用作了初步尝试，并结合城市发展态势图对上海城市边缘界定及城市发展速度进行了分析，取得了较为满意的结果。     

敦煌辐射校正场方向反射特性测量与评价

和为中国遥感卫星辐射校正场项目的前期准备工作，于１９９４年６月和１９９６年９月，利用自知研制的智能型野外双向反射特征性面测量系统－－ＶＦ９２１对敦煌辐射校正场地面方向反射特性（ＢＲＯＦ）进行了测量。通过对这两次测量数据的处理和分析，对场地地ＢＲＯＦ特性进行了分析和评价。同时，对于整个测量系统和数据获取与处理中还存在的问题进行了讨论。     

遥感影像的几何纠正及数字融合技术

论述采用遥感数字影像处理技术，对不同时相的遥感影像数据进行几何精纠正及数据配准、数据融合的技术方法。     

福卫2号卫星影像数据处理方法研究

对福卫2号卫星数据处理方法进行了研究,采用了高精度的卫星轨道模型和DEM进行正射精纠正;并对影像融合进行了多种方法实验,从光谱质量和空间信息角度对融合方法的结果进行了比较分析,得到适合福卫2号影像的融合方法,可为福卫卫星处理提供技术参考。     

基于多进制小波的SPOT全色影像和多光谱遥感影像融合

基于多进制小波理论,本文研究了ＳＰＯＴ全色影像与多光谱遥感影像数据融合的理论和方法,并在三进制情形,对１０ｍ分辨率ＳＰＯＴ影像和３０ｍ分辨率多光谱影像进行了实验,同时对实验结果进行了分析和讨论。理论和实验表明,基于多进制小波的遥感影像数据融合具有好的效果,并可用于广泛的研究领域。     

基于小波纹理信息的星载SAR图像与TM图像的数据融合

遥感图像的数据融合是当前遥感界研究的热点问题之一。论述利用小波变换提取合成孔径雷达（SAR）图像的多尺度纹理信息，基于小波纹理信息将SAR图像与TM图像进行融合。选取徐州市南郊风景区的Radarsat卫星SAR图像和TM图像进行试验研究，并与颜色变换法融合图像进行对比分析，结果表明，无论是目视解译还是定量分析，该融合方法与颜色变换法相比，将获得更理想的高空间分辨率多光谱的融合图像。     

中巴资源卫星（CBERS-02B）遥感影像数据融合研究

在阐述和分析中巴资源卫星（CBERS-02B）数据特点的基础上,对像素级融合的方法进行分析,重点针对CBERS-02B星上的多光谱和全色数据进行融合算法的实验,分别采用主成分变换和小波变换融合,然后使用PCA与小波分解相结合的融合方法,最后对不同融合算法结果从均值、标准方差、信息熵、扭曲度等指标进行了比较分析与评价。     

一种最佳基小波包变换的影像融合研究

在将小波包变换应用于影像融合的过程中,选择不同性质的小波包基,会得到不同效果的融合影像。如何在其中找到性质最好的小波包基,即最佳小波包基,并在此基础上实现影像的融合具有重要的意义。影像融合涉及到两幅影像,最佳小波包基的搜索需要在两棵小波包树上进行,而已有的最佳小波包基搜索算法只能在一棵小波包树上实现。本文提出了一种在两棵小波包树上搜索最佳小波包基的算法,并基于由此算法得到的最佳小波包基,实现了一种新的基于最佳基小波包变换的影像融合。试验结果表明:在采用基于特征的融合规则的条件下,该方法所得的融合影像,无论是在视觉效果上还是在评价指标上都优于由其他小波包变换方法(包括小波变换方法)得到的融合影像。     

基于PCA+àstrous小波融合方法

针对PCA变换融合影像存在较严重的光谱失真现象,以及àstrous小波融合影像保真度高,而空间分辨率相对低的情况,本文提出一种基于PCA+àstrous小波融合算法。新方法首先对将多波段图像经PCA变换至各不相关的成分,而后对高分辨率图像与低分辨率图像主成分按照特定融合规则进行融合处理,并使用该融合后的第一主成份分量来替代高分辨率图像与低分辨率图像进行àstrous小波融合,即PCA变换与àstrous小波变换相结合的融合处理方法。主观视觉分析和客观参数表明,新方法不仅很好的保留了影像的光谱信息,而且兼顾了地物细节能力的表达。     

多源信息融合中小波变换的应用研究

研究了小波变换在多源信息融合中的应用,主要涉及高分辨率全色影像与低分辨率多光谱影像融合问题及合成孔径雷达与光学影像的融合问题.主要方法是基于地物光谱信息特征的彩色融合与基于几何特征的融合.利用小波技术对整个融合过程加以改进.获得的融合结果表明基于光谱特征信息的融合方法,可以有效地提高多光谱影像的空间分辨率,而基于几何特征的融合方法,可以提高对遥感影像的目视解译效果.视觉效果上就是将高分辨率影像的细节加入到了低分辨率多光谱影像中,并同时保持原始影像的光谱特征.     

利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法

Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点。文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进。首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合。通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的。     

A Comparative Investigation of Image Fusion in the Context of Classification

Image fusion assists in visual interpretation, mapping, change detection and many other applications. Multispectral and Panchromatic images are fused to produce images having enhanced spatial and spectral properties. These properties are generally distorted from original images. The aim of this paper is to identify the effectiveness of the several fusion techniques based on the distortions and applications. This paper employs seven image fusion techniques namely, Brovey transform, intensity hue saturation, high pass filter, principle component analysis, UNB Pansharpening, wavelet transform and multiplicative, available in various commercial image processing software. The data for this study are panchromatic image of Cartosat-1 and multispectral image of IRS - P6 LISS 4 sensor of study area, Bhopal Municipal Corporation area, M.P. State, India. The effectiveness of image fusion techniques is determined by quantitative and qualitative assessments. Quantitative assessment is divided into two parts: 1) assessment of fusion techniques by statistical parameters and 2) accuracy assessment of land use maps generated from the fused images. For part 1, three parameters namely, mean bias, correlation coefficient and Q4 quality index, have been used. Based on the results of part 1, UNB Pansharpening and wavelet transform are the best among seven fusion techniques. For part 2, Gaussian and Artificial Neural Network classifiers have been used to generate land cover maps. However, the accuracy results are inconclusive to identify a single best method. Nevertheless, image fusion by wavelet transform has provided best results in both the sector. Hence, wavelet transform is concluded as the best among selected fusion techniques.     

基于à trous小波变换的Landsat 7 ETM＋图像融合研究

 以胶州湾及周边海岸带为研究区，采用Landsat 7 ETM+数据，提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法。对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解，多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制； 最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和，加权系数由局部区域能量比来确定； 最高分解层则采用绝对值最大准则。实验表明，该方法得到的图像可提高空间分辨率，对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小，为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础。     

基于特征的遥感图像信息融合模式研究

基于图像特征的遥感图像信息融合是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨率遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合。在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像。该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息。本文最后通过融合实验验证了上述结论。