OLI与SPOT-6 Pan融合影像在遥感地质解译中的应用

受较大分辨率差的影响,OLI多光谱影像与SPOT-6 Pan影像直接融合可能导致融合影像色彩失真。若将OLI多光谱影像与全色影像融合后再与SPOT-6 Pan影像融合,在选用合适融合方法的基础上可得到较好的结果。以新疆伊吾县淖毛湖遥感地质解译为例,采用IHS变换法、Brovey变换法、PCA和Gram-Schmidt Pansharpening(GS)等方法分别对OLI和SPOT-6Pan进行间接融合,并利用主观对比和水平光谱剖面对比两种方法对融合影像进行综合分析与评价。经实地查证,基于OLI与SPOT-6 Pan(GS变换融合)融合影像解译获得的地质界线综合准确率达89.5%。     

资源一号02C与Landsat8影像融合方法对比分析

针对以往关于资源一号02C和Landsat8卫星影像数据融合的研究不足的问题,该文利用前者在空间分辨率上高于后者、后者具有前者所不具有的光谱信息这一特性,选取主成分变换法、比值变换法、色彩变换法、高通滤波法和超分辨率贝叶斯法5种融合方法,分别对两种数据本身及数据间进行融合,并利用定性与定量的方法对融合结果进行评价,得出:资源一号02C星全色波段与多光谱波段数据融合结果中高通滤波法与超分辨率贝叶斯法效果较好,Landsat8OLI全色波段与多光谱数据融合结果中高通滤波法效果最好,资源一号02C星全色波段与Landsat8OLI多光谱数据融合结果中高通滤波法效果最好。     

GF-1、GF-2与Landsat-8卫星多光谱数据的交互对比

基于两组敦煌定标场的GF-1 PMS2、GF-2 PMS1与Landsat-8 OLI(operational land imager)同步影像,对3种传感器之间表观反射率数据的一致性进行交互对比。结果表明,两颗国产高分卫星的表观反射率数据具有很高的一致性,但它们与Landsat-8数据之间存在着一定的差异,其中尤以近红外波段的差异最为明显。在可见光波段,3种传感器的信号强度关系为:GF-2 PMS1GF-1 PMS2Landsat-8 OLI,在近红外波段的关系为:Landsat-8 OLIGF-1 PMS2GF-2 PMS1。试验结果表明,所提出的数据转换模型能够有效地降低两种国产高分卫星传感器与Landsat-8 OLI在近红外波段的明显差异,且当选择与被转换影像地物比例一致性较高的模型进行转换时,转换精度能够进一步提高。     

影像融合和面向对象技术在湿地分类中的应用

利用SPOT全色波段影像和Landsat ETM+多光谱影像,采用波段特征分析法和改进的最佳波段指数法确定最佳融合波段。选择具有代表性的HSV变换、Brovey变换、PCA变换、Gram-schmidt变换和小波变换方法进行影像融合。针对融合后的影像采用定量评价法进行质量评价,通过不同地物的光谱、空间和纹理信息等进行比较分析构建适当的分类特征和规则,采用面向对象的遥感分类方法进行分类。结果表明,波段特征分析法和改进的最佳波段指数法结合,可以获得最佳融合波段。各融合方法均有效提升了影像效果,其中HSV和GS变换融合方法更好地保持了影像的多光谱和高分辨率特性,融合后各地物特征分类明显,可以有效应用于湿地分类;采用主成分分析法来设置面向对象分类中的波段权重,可以利用各波段信息量的差异进行影像的分割。基于各种遥感指数的面向对象分类方法用于湿地分类获得了93.62%的分类精度,与传统的分类方法相比有了很大进步,在湿地分类中具有很大的应用潜力。     

基于经验模态分解的高分辨率影像融合

文章提出基于经验模态分解（Emp iricalMode Decomposition,EMD）的特征层影像融合模型。对多光谱波段影像进行IHS变换获得强度影像,采用行列分解实现一维经验模态分解的二维拓展,并用于分离高分辨波段影像与强度影像的细节特征信息,对高分辨率波段影像的高频与强度影像波段的低频进行重构获得融合后的强度影像,再通过IHS反变换获得融合影像。文章介绍了经验模态分解的基本原理,定义了经验模态分解的多尺度分解与合成结构,提出融合模型的技术路线。选择UICKB IRD影像的全色波段与多光谱波段进行融合实验,根据典型行（列）的EMD分析,确定经验模量的取舍尺度,按提出的融合路线获得融合影像,并与小波融合,IHS融合,Brovey融合模型获得的影像进行视觉及量化比较。选择信息熵、标准差指标对融合影像的空间细节信息进行评价,同时选择平均灰度值、相关系数、偏差指数评价融合影像的光谱扭曲程度,结果表明本融合模型最优。     

基于高分一号与Landsat-8影像的水体浊度反演比较

为分析高分一号WFV传感器16 m遥感影像在水质反演方面的能力,本文选取南四湖为研究区,以高分一号卫星影像与Landsat-8卫星OLI影像为数据源,结合地面同步实测水体浊度数据,建立反演水体浊度的原始光谱反射率模型、归一化反射率模型和波段比值模型,并对各模型进行精度评价,分别比较两个传感器在浊度反演能力方面的差异。结果表明:利用高分一号WFV 16m遥感影像进行水质反演具有较高的精度,且具备更高的空间分辨率和更短的重访周期,可以替代Landsat-8多光谱数据。     

ALI 数据全色及多光谱波段图像融合方法比较研究

ALl（The Advanced Land Imager）数据是通过地球观测卫星l（E0—1）搭载的高级陆地成像仪所i犬取的,数据的分辨率可满足遥感影像应用的多个领域,因此对ALI数据应用研究具有重要的意义。随着图像融合技术的迅速发展,融合方法种类较多,由于目前利用ALl数据的全色波段以及多光谱波段进行高精度图像融合的研究较少,本文进行的实验足分别利用HSV变换、主成分分析（PeA）、Brovey变换、Gram—Schmidt变换等融合方法对ALI数据进行图像融合,通过图像融合结果的质毓评价指标得出较好融合方法是HSV变换。     

遥感影像像素级融合方法比较研究

遥感影像数据的融合对于利用影像进行的分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。文中阐述了IHS彩色空间变换融合法、主成分分析法（PCA）、Brovey法及Gram-schmidt法的算法实现,在此基础上对QuickBird全色波段和多光谱波段进行融合实验,最后从信息熵、灰度均值、相关系数、标准差和视觉效果5个方面综合进行定量与定性评价。分析结果表明,IHS整体上清晰,色调协调,保留了较多的空间信息,细节特征明显,质量较好。     

多源遥感影像融合效果的定量评价研究

在分析总结当前常用的遥感影像融合结果定量评价方法的基础上,本文描述了亮度信息,清晰程度,光谱信息,信息量等定量评价参数,并编程实现了这些评价指标的计算。以航空SAR影像和Landsat TM多光谱影像融合作为实验数据,进行了基于Brovey变换,HIS变换和小波变换方法的影像融合,并对结果进行了定量评价分析。结果表明,所提出的定量评价参数能够较准确地反映影像融合情况,可为选择恰当的融合方法提供科学依据。     

地理国情普查的影像融合方法分析

遥感影像解译的信息使用量对地理国情普查至关重要。以Quick Bird为数据源,分别采用彩色合成变换、IHS变换、K-L变换、Brovey变换对影像进行融合处理。对比不同融合方法的效果,按照影像融合的评价标准,运用定量评价因子,信息熵、相关系数、标准差和偏差指数对融合结果进行评价。对比分析各种融合方法的特点和优势,对于地理国情数据采集,融合效果最好的是Brovey变换,而K-L变换在第一分量上效果较好。这一结果对地理国情普查的影像处理方法有一定的借鉴作用。     

资源三号卫星影像融合优化方法探讨

针对资源三号卫星影像如何进行影像融合、波段组合才能到达到最佳视觉效果还没有统一意见的问题,该文提出了利用目前测绘项目中普遍采用的融合算法、波段组合比例对不同地形类别资源三号卫星影像进行实验验证的方法。综合主观评价与客观评价融合后的影像质量,得出了Subtractive、Pansharp和Pansharp2方法较为适合资源三号卫星影像融合的结论,其中绿波段与近红外波段的最佳组合比为9∶1。同时,分析了资源三号卫星影像融合后数据量大大增加、如何将近红外波段的波谱信息合理地加入到红、绿、蓝波段中等问题。     

HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型研究

分析提升小波变换的原理,提出HIS变换和提升小波变换相结合的影像融合模型,融合同时相ETM+多光谱波段影像和全色波段影像,结合主观目视和客观指标综合评价.研究表明,静态小波变换和提升小波变换方法融合效果都优于常用的HIS,PCA和Brovey方法.且提升小波变换比静态小波变换方法的融合效果更好,提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,并大大提高了影像处理效率.     

QuickBird影像多波段融合技术的研究

本文通过分析QuickBird影像的多波段物理特性，提出了基于局部区域活性测度匹配的IHS＋小波变换的融合方法。算法首先将多光谱影像进行IHS变换，然后在频率域运用基于局部区域活性测度匹配原则将1分量和高分辨率影像进行小波变换融合。通过和传统的IHS＋小波变换的融合方法的实验进行比较，该方法具有较好的融合效果。     

ETM和SPOT融合影像制作土地利用分类图

以辽阳地区为试验区,采用ETM多波段和SPOT全色遥感影像为主要信息源。利用遥感图像处理软件ERDAS对影像进行几何配准、图像增强等一系列处理。利用HIS变换和主成分分析法进行影像融合试验,对比分析融合结果,融合后影像同时具有多光谱和高分辨率的特性,提高了影像解译度。参考国家分类标准,选取农村、水体、旱地、林地、菜地、城市和水田七大类进行分类试验。采用监督分类的方法对主成分变换融合后的影像进行土地利用分类。最后,在ArcGIS软件中进行矢量化处理,制作土地利用分类图。使用该方法制作的辽阳地区土地利用分类图,可以满足一般用户对土地利用分类图的要求。     

SAR影像与TM影像的几种融合处理方法

利用彩色空间变换、比值变换及相关系数法分别对SAR影像与TM3 、TM4 、TM5 三波段影像进行融合处理。文章介绍了影像融合中的具体技术问题及其处理方法。因侧视雷达图像一般有明显的孤立噪声,所以,在进行影像融合处理之前,先对SAR影像进行预处理,文中用δ滤波法抑制孤立噪声(光斑) .最后,从视觉效果、熵、平均梯度值以及标准差等4 方面评价了影像融合的质量。     

Landsat-8 OLI遥感数据的矿化蚀变信息提取——以重庆市彭水县为例

利用重庆市彭水县Landsat-8 OLI遥感数据和ERDAS-9.3软件进行一系列的图像增强及几何校正处理,对波段进行相关性分析,按照波段特征,选取OLI7、OLI5、OLI4波段作为基础信息源。应用图像的掩膜技术,除去植被信息的干扰,并结合典型的蚀变矿物光谱特征,运用主成分分析方法提取该区域的矿化蚀变信息,主要为铁染及羟基蚀变信息。分析表明,区域已开采矿产资源的分布情况与结果吻合,为后续的区域找矿工作提供了可靠方向。     

GeoEye－1影像数据融合方法评价

本研究针对高分辨率GeoEye-1影像,选取IHS变换、主成分变换、Gram—Schmidt变换、高通滤波、小波变换和Pansharp六种融合方法,利用定性与定量的方法对各种方法的融合结果进行评价。结果表明,实验中的6种融合方法,Pansharp效果最好。     

基于不同分辨率遥感影像的分类方法对比研究

基于4种不同分辨率的遥感影像数据,分别为30 m分辨率的Landsat-8数据,融合Landsat-8多光谱波段和全色波段的15 m分辨率数据,5.8 m分辨率的资源3号卫星数据以及融合后2.1 m分辨率的资源3号卫星数据。采用ISO-DATA、最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行分类,对分类方法的效果以及分辨率变化对面向对象分类方法的精度影响进行分析。结果显示在低分辨率影像中,面向对象方法受到限制,分类效果相比传统方法没有太大改善;而在高分辨率影像中,面向对象方法分类效果很好,并且随着分辨率提高分类精度也相应的提高。     

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。     

ZY-102C卫星影像融合方法评价

针对资源一号02C影像,选取主成分变换、高通滤波、小波变换和Pansharp四种融合方法,利用定性与定量的方法对各种方法的融合结果进行评价。结果表明,实验中的四种融合方法,高通滤波效果最好。