高分二号卫星影像融合技术研究

针对高分二号卫星影像的融合方法展开研究,选取Pansharp融合、Gram-Schmidt光谱锐化、HPF融合、主成分变换、Brovey变换5种融合方法进行融合对比实验。结果表明,Pansharp融合法和Gram-Schmidt光谱锐化法效果最优,其中Pansharp融合影像的清晰度和锐化程度尤其高,Brovey变换法虽然极大地提高了融合影像的空间分辨率,但会存在色彩严重失真的情况,HPF融合法和主成分变换法融合效果相对较差。     

高分一号影像融合及在水体信息提取中的应用

针对适用于GF-1卫星影像水体信息提取的影像融合方法展开研究,通过对高分影像的全色及多光谱数据进行融合实验,比较常用的5种影像融合方法,从主观定性评价和客观定量评价两方面分析,筛选出融合后影像质量较优的方法。采用较优融合方法进行水体信息提取,对比总体分类精度和Kappa系数,得出最适合GF-1影像的水体信息提取融合方法。结果表明,5种融合方法中Pansharp变换和GS变换融合质量较好。分别进行水体提取后,Pansharp变换的总体分类精度和Kappa系数的值均高于GS变换,故Pansharp变换更适用于GF-1卫星影像在水体信息提取中的应用。     

天绘一号卫星影像融合及其质量评价

以南京市天绘一号卫星影像为实验数据,运用IHS变换、Brovey变换、Wavelet变换、PCA、Pansharp等遥感影像融合方法对其全色和多光谱影像进行融合,并对5种方法的融合结果进行了定性和定量分析。实验结果表明,IHS变换法和Pansharp法能显著增强融合影像的光谱信息,提高融合影像的空间分辨率。     

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。     

高分二号卫星影像融合方法比较及效果优化研究

针对如何使高分二号卫星融合后影像达到最佳视觉与应用效果还没有达成统一意见的问题,本文采用Gram-Schmidt(G-S)、高通滤波法(HPF)、最邻近扩散算法(NND)、超分辨率贝叶斯法及改进算法(Pansharp及Pansharp2)等5种目前主流的遥感影像融合算法,对高分二号卫星全色及多光谱影像数据开展融合实验,梳理了影像融合质量评价体系,同时对融合结果进行通道重组实验及优化。结果表明:NND、HPF、Pansharp融合算法比较适合高分二号卫星影像,将20%近红外波段加入到绿波段时,各融合算法影像视觉效果都得到增强,其中NND融合算法光谱性良好,HPF融合算法清晰度最好,Pansharp融合算法效果稳定,可作为后备方法,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。     

国产高分辨率遥感卫星融合方法比较

遥感影像融合技术不仅提高了遥感影像的空间分辨率,还保留了原始遥感影像的光谱信息,因此,融合在遥感影像处理领域应用较为广泛。本文针对资源三号和高分二号影像的特点,选择主成分变换、乘积变换、GS融合算法、HSV融合、Pansharp融合、Brovery变换融合方法进行影像融合试验,并采用主客观方法进行融合质量评价。实验结果表明:对于资源三号影像,Pansharp融合方法效果最优,融合后影像适应性也最强; G-S融合算法和HSV融合方法比Pansharp融合方法稍差,主成分变换和乘积变换最差。对于高分二号影像,Pansharp融合效果最好,Brovey变换融合次之,乘积算法最差。因此,在实际应用中,应根据卫星影像的不同选择适当的融合算法,实现更好的应用。     

国产高分卫星像素级影像融合及其质量评价

为了探究适合国产高分卫星影像的融合方法,该文以国产亚米级高分辨率卫星BJ-2和GF-2影像为数据源,分别选取像素级影像融合方法中较为典型的GS、Pansharp、NND、HPF、PCA和PCA+Wavelet对2种影像进行处理,并采用定性和定量分析法对其融合效果进行评价.结果表明:对于BJ-2影像,Pansharp和GS的融合效果相对较好,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于GF-2影像,Pansharp融合效果相对较好,HPF次之,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于2种影像,PCA融合法的效果最差.     

SPOT6全色与多光谱数据融合方法探讨

采用PCA、HPF、Pansharp和Ehlers 4种方法对实验区SPOT6全色和多光谱影像进行融合,同时以均值、标准差、信息熵、平均梯度、光谱扭曲度、相关系数作为定量指标进行评价。分析表明,Pansharp方法具有较好的清晰度和光谱保持度,是较适合实验区的融合方法。     

资源三号卫星影像融合算法对比分析

我国第一颗高精度民用立体测绘卫星——资源三号卫星搭载了2.1m分辨率的全色相机和5.8m分辨率的多光谱相机,针对资源三号影像研究有效的影像融合算法对于提高资源三号的影像质量和应用范围具有很大意义。文章分析了Pansharp、Gram-Schmidt、Modified IHS、改进的SFIM和Brovey 5种融合算法,梳理了影像融合的质量评价指标体系,采用资源三号卫星影像覆盖的农田、城区、林地、裸地等不同类型的区域开展几种融合算法试验,并对试验结果进行了分析评价。实验结果表明,5种融合算法中,Pansharp融合算法对资源三号影像数据融合效果最优,Gram-Schmidt融合算法次之,其次为Modified IHS影像融合算法,改进的SFIM融合算法和Brovey融合算法融合效果较差。     

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。     

航片数字化影像与SPOT5多光谱影像融合比较分析

通过利用多种图像融合方法分别对航片数字化影像与SPOT5多光谱影像进行融合试验,经定量化指标评价结果表明,利用Pansharp,HPF和HIS融合方法计算后得出的影像在很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征,清晰度有较大提高,具有更强的解译和量测能力。     

面向林地信息提取的 Pleiades-1影像融合算法评价分析

以Pleiades-1影像为对象,以探究其面向林地信息提取的融合算法选择为视角,通过基于目视和定量特征分析、辅助面向对象分类分析的方法,为林业部门遥感影像大规模融合应用提供参考。研究认为Pansharp和GramSchmidt算法融合结果目视效果良好,各波段与原多光谱相关系数均高达0.8以上,清晰度与纹理增强明显。两种融合算法影像在不同林地层次信息提取能力各有优势,Pansharp融合结果在林地层次分类总精度可达86.55%,Gram-Schmidt融合结果则在森林类型层次具有最高的分类总精度78.76%。具体融合算法的选取需根据其应用的信息提取层次而定。     

国产高分卫星遥感影像融合方法比较与评价

选择适宜的融合方法有利于卫星遥感影像融合产品更好地服务于生产实践及科学研究。本文在总结现有影像像素级融合算法原理的基础上，选用Pansharp、Gram-Schmidt、HPF、Ehlers、Subtractive、Modified IHS、Brovey、PCA、NNDiffuse等多种常用的影像融合方法对国产高分影像的全色和多光谱数据进行了融合处理，并从定性和定量的角度对融合结果进行了详细评价，试图寻找适用于国产高分卫星遥感影像的最佳融合方法。结果表明：针对国产高分一号卫星遥感数据，超分辨率贝叶斯算法融合效果在视觉效果与影像质量定量评价指标中综合表现最佳；Gram-Schmidt、NNDiffuse、Subtractive和HPF融合结果地物边界最为清晰；Modified IHS、PCA、Brovey融合影像色彩失真较为明显；NNDiffuse在可见光波段表现较突出；Gram-Schmidt在近红外波段表现效果最佳。     

基于GF2号卫星影像的农业信息提取方法对比分析

以GF2卫星0.8 m全色/3.2 m多光谱分辨率遥感影像为基础数据源,对基于GF2号卫星影像的农业信息提取流程和方法进行了研究与对比分析。首先对GF2号卫星影像进行波谱分析;其次对GF2号影像进行融合,并对多种融合方法进行质量评价;最后选择阈值法、波谱间关系法、非监督分类法和面向对象法分别对GF2号影像数据进行农业信息提取试验,并对信息提取结果进行精度验证和结果分析。试验表明,面向农业信息提取的GF2号卫星影像融合方法中,Pansharp融合算法融合影像色彩正常,无虚影,清晰度高,地类对比度正常,纹理清晰,熵值及与原始多光谱影像的相关系数高。阈值法和谱间关系法适用于提取单要素农业信息,非监督分类法能够初步获取研究区土地利用情况,面向对象法提取研究区全要素信息精度高。总体来说,不同信息提取方法具有各自的优势,在具体实际应用中,可以根据目标地类的波谱特性,选择适宜的遥感影像处理和信息提取方法。     

测绘工程专业"地籍测量学"课程教学改革的思考

结合测绘工程专业“地籍测量学”教学的实践,分析了教学过程中存在的问题,有针对性地对教学内容、方法及手段提出了改革建议。     

县级国土资源管理信息系统建设

国土资源管理信息系统是建设国土资源管理现代化、服务社会化、政务公开化的基础.结合工作实际情况,本文叙述了永安市国土资源管理信息系统的建设、结构,模块功能.子系统模块可根据工作职能的调整任意添加、卸载等设计特点.     

机器学习算法在森林地上生物量估算中的应用

森林地上生物量是森林生产力的重要评价指标,对其进行高效监测对维持全球碳平衡和保护生态系统具有重要意义。本文首先基于冠层高度模型数据,通过分水岭分割算法得到单木冠幅边界;然后在单木冠幅范围内提取23个LiDAR变量,结合佩诺布斯科特试验森林的87组实测数据,利用随机森林和支持向量机建立森林地上生物量估算模型;最后对样地模型估算的结果进行了比较,讨论了预测结果及其精度。结果表明:本文选用的随机森林模型和支持向量机模型在估算森林地上生物量的应用中获得了较高的精度;并且,随机森林模型在基于机载雷达数据估测森林地上生物量中的估算精度更高,模型泛化能力更强,制图精度也更好,具有更好的适用性。     

遥感高时空融合方法的研究进展及应用现状

针对遥感图像的"时空矛盾",评述了当前解决这一问题最主要的方法即遥感时空信息融合的方法,包括基于变化模型的融合、基于重建模型的融合以及基于学习模型的融合。通过分析各个模型的研究现状,指出了每种模型方法的优劣,特别重点介绍了影响较大的自适应时空融合方法的理论以及对其的改进算法。同时本文总结了当前时空融合模型在长时间序列模拟以及大区域数据集生成等方面的实际应用的效果,以及分析了影响时空融合结果的主要因素。最后基于这些问题和影响因素提出了今后时空融合模型发展的目标和方向。