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1.
Landsat7 ETM+影像的融合和自动分类研究 总被引:25,自引:0,他引:25
利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究,并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点,并具有最高的平均分类精度;MB变换具有最高的高频空间信息融人度;MLT变换也具有较高的分类精度;只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明,源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差,所以能够明显地提高影像的自动分类精度。 相似文献
2.
高分辨率遥感影像融合研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感影像融合不仅可以提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是最大量地保留影像的光谱信息。为了研究适合于QuickBird遥感影像融合的融合方法,本研究应用乘法复合算法(MLT)、改进的Brovey(MB)、高通滤波(HPF)以及基于平滑滤波的亮度调节算法(SFIM)四种融合方法对QuickBird影像进行了融合试验和分析。试验区以覆盖不同土地利用类型的一小景QuickBird影像为基础。采用了均值偏差、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数五种数字统计方法来定量地评价由以上算法产生的融合影像。分析结果表明:SFIM算法在光谱保真性、高频信息融入度、影像清晰度方面都优于其他三种方法。因此,在研究的四种方法中,SFIM算法最适合Quick-Bird影像融合。 相似文献
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高分二号卫星影像融合方法比较及效果优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
4.
ALOS全色与多光谱影像融合的土地覆盖分类 总被引:1,自引:1,他引:0
利用Brovey、HighPass Filter和Gram-Schmidt 3种融合方法,对ALOS卫星全色与多光谱影像进行融合,并对融合后影像进行土地覆盖分类研究,从定性分析和比较融合后影像的分类精度2个方面综合评价了3种融合方法的效果。结果表明,3种融合方法都提高了影像的空间分辨率,Gram-Schmidt和HPF融合后影像光谱保持性好,同时3种融合方法不同程度上提高了影像的总体精度和Kappa系数,Gram-Schmidt最高,Brovey次之,HPF最弱,但对于不同地物分类精度又不尽相同,从整体分类结果来看,Gram-Schmidt最优。 相似文献
5.
针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值和单一影像特征缺乏有效地物判别信息的问题,该文提出了一种遗传算法(GA)结合指数粒子群算法(ExpPSO)优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法(GA-ExpPSO-BP).该方法将设计的基于指数函数的ExpPSO与GA结合构建GA-ExpPSO算法,利用GA-ExpPSO算法对BP神经网络的权阈值进行初始寻优从而构建GA-ExpPSO-BP模型.以高分二号、资源三号遥感影像为实验数据,通过制作多特征融合数据集训练及实验验证.结果 表明:该方法的类别精度、总体精度和Kappa系数均最高,且训练耗时和误差最小,能有效改善影像的分类效果,提高分类效率和精度. 相似文献
6.
本文从实际应用的角度出发,以城市地区的Landsat7ETM+影像和QuickBird影像为例,对小波法(WT)、Gram_Schimdt法(GS)、合成变量系数法(SVR)以及基于平滑滤波的亮度变换法(SFIM)四种融合方法在不同尺度的遥感影像之间的融合效果进行了研究,通过定性和定量评价指标对融合结果进行了评价。结果表明:在不同尺度遥感影像的融合中,SVR变换法具有最好的空间信息保留效果,GS变换法、SFIM法以及WT法分别次之;GS变换法具有最好的光谱信息保真效果,SVR法、WT法和SFIM法分别次之。 相似文献
7.
基于SFIM算法的融合影像分类研究 总被引:2,自引:1,他引:2
徐涵秋 《武汉大学学报(信息科学版)》2004,29(10):920-923
以福州市城乡结合部的Landsat7ETM 影像为例,就该融合算法的自动分类精度作进一步研究,并藉此对该算法作全面评价。研究结果表明,SFIM融合影像的分类精度高于原始未融合影像的分类精度,但选择不同尺寸的均值滤波器会影响融合影像的分类精度。试验表明,太大尺寸的滤波器虽然能提高高分辨率影像的信息融入度,但会降低融合影像的分类精度和光谱的保真度。 相似文献
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首先,针对研究区GF-2影像进行Brovey变换、G-S变换、NNDpansharp变换、PC变换4种融合,对融合结果进行定量评价;其次,利用随机森林分类方法对研究区作物进行分类,并进行精度验证,提出了研究区域农作物信息。结果表明:1)对研究区进行4种方法融合,提高遥感影像分辨率;2)从评价结果可知,4种融合影像中,NNDpansharp融合影像质量最佳。分类结果说明,NNDpansharp融合影像的随机森林分类总精度和Kappa系数最高,该方法和结果可为农业部门将高分二号遥感影像融合提取棉花面积方法提供选择性参考。 相似文献
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Pouran Behnia 《地球空间信息科学学报》2013,16(2):98-103
Four data fusion methods, principle component transform (PCT), brovey transform (BT), smoothing filter-based intensity modulation (SFIM), and hue, saturation, intensity (HSI), are used to merge Landsat—7 ETM+ multispectral bands with ETM+ panchromatic band. Each of them improves the spatial resolution effectively but distorts the original spectral signatures to some extent. SFIM model can produce optimal fusion data with respect to preservation of spectral integrity. However, it results the most blurred and noisy image if the coregistration between the multispectral and pan images is not accurate enough. The spectral integrity for all methods is preserved better if the original multispectral images are within the spectral range of ETM+ pan image. 相似文献
12.
Comparison Between Four Methods for Data Fusion of ETM+ Multispectral and Pan Images 总被引:2,自引:0,他引:2
PouranBehnia 《地球空间信息科学学报》2005,8(2):98-103
Four data fusion methods, principle component transform (PCT), brovey transform (BT), smoothing filter-based intensity modulation(SFIM), and hue, saturation, intensity (HSI), are used to merge Landsat--7 ETMq- multispectral bands with ETM panchromatic band. Each of them improves the spatial resolution effectively but distorts the original spectral signatures to some extent. SFIM model can produce optimal fusion data with respect to preservation of spectral integrity. However, it results the most blurred and noisy image if the coregistration between the multispectral and pan images is not accurate enough. The spectral integrity for all methods is preserved better if the original multispectral images are within the spectral range of ETM pan image. 相似文献
13.
TerraSAR-X satellite acquires very high spatial resolution data with potential for detailed land cover mapping. A known problem with synthetic aperture radar (SAR) data is the lack of spectral information. Fusion of SAR and multispectral data provides opportunities for better image interpretation and information extraction. The aim of this study was to investigate the fusion between TerraSAR-X and Landsat ETM+ for protected area mapping using high pass filtering (HPF), principal component analysis with band substitution (PCA) and principal component with wavelet transform (WPCA). A total of thirteen land cover classes were identified for classification using a non-parametric C 4.5 decision tree classifier. Overall classification accuracies of 74.99%, 83.12% and 85.38% and kappa indices of 0.7220, 0.8100 and 0.8369 were obtained for HPF, PCA and WPCA fusion approaches respectively. These results indicate a high potential for a combined use of TerraSAR-X and Landsat ETM+ data for protected area mapping in Uganda. 相似文献
14.
南极是地球上对全球气候变化最敏感、响应最迅速的区域之一,针对南极冰盖变化的监测对很多领域有着十分重要的意义。本文针对南极区域选取MODIS与Land—sat ETM+两种遥感影像,通过ENVI遥感平台,利用包括WAVELET变换法、PCA变换法、BROVEY变换法和HPF变换法等4种影像方法进行融合,并选择均值、标准差、偏差指数、相关系数等评价指标,对融合后的影像进行评价。得出结论:ETM+影像WAVELET算法融合效果最好,而对于Modis影像PCA算法融合效果最好,两种卫星影像对不同尺度的监测都有着各自的优势。 相似文献
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基于GIS和神经网络的森林植被分类 总被引:2,自引:0,他引:2
本文综述了国际遥感分类研究,使用Landsat7 ETM+遥感数据和地理辅助数据,应用BP神经网络方法,将莽汉山林场作为研究区进行了遥感影像的分类研究。比较了BP神经网络分类与最大似然、简单和复杂非监督分类法之间的类型与数量精度。BP神经网络分类的总类型精度是70.5%,总数量精度为84.65%,KAPPA系数是0.6455。结果说明BP神经网络的分类质量优于其他方法,其总的类型精度与其他三种分类方法相比分别增加了10.5%、32%和33%,总的质量精度增加了5.3%。因此,辅以地理参考数据的BP神经网络分类可以作为一种有效的分类方法。 相似文献
17.
Tengfei Su 《地理信息系统科学与遥感》2019,56(6):811-842
Image segmentation has a remarkable influence on the classification accuracy of object-based image analysis. Accordingly, how to raise the performance of remote sensing image segmentation is a key issue. However, this is challenging, primarily because it is difficult to avoid over-segmentation errors (OSE) and under-segmentation errors (USE). To solve this problem, this article presents a new segmentation technique by fusing a region merging method with an unsupervised segmentation evaluation technique called under- and over-segmentation aware (UOA), which is improved by using edge information. Edge information is also used to construct the merging criterion of the proposed approach. To validate the new segmentation scheme, five scenes of high resolution images acquired by Gaofen-2 and Ziyuan-3 multispectral sensors are chosen for the experiment. Quantitative evaluation metrics are employed in the experiment. Results indicate that the proposed algorithm obtains the lowest total error (TE) values for all test images (0.3791, 0.1434, 0.7601, 0.7569, 0.3169 for the first, second, third, fourth, fifth image, respectively; these values are averagely 0.1139 lower than the counterparts of the other methods), as compared to six state-of-the-art region merging-based segmentation approaches, including hybrid region merging, hierarchical segmentation, scale-variable region merging, size-constrained region merging with edge penalty, region merging guided by priority, and region merging combined with the original UOA. Moreover, the performance of the proposed method is better for artificial-object-dominant scenes than the ones mainly covering natural geo-objects. 相似文献