地球科学相关论文摘要

030 2 0 1　高空间分辨率影像和多光谱影像融合的研究 /李平湘 (武汉大学 )…∥武汉大学学报·信息科学版 .- 2 0 0 3 ,2 8( 1) .- 14～ 17从卫星影像的成像过程出发 ,揭示了卫星影像所含信息的物理内涵 ,从频率域特性出发得出了高空间分辨率和多光谱影像可以融合的物理基础 ,为寻找一种较好的融合方法提供了理论依据。0 30 2 0 2　基于ＧＩＳ和ＳＤ方法的社会经济发展与生态环境响应动态模拟预测研究 /余洁 (武汉大学 )…∥武汉大学学报·信息科学版 .- 2 0 0 3,2 8( 1) .- 18～ 2 4在着重于空间现象分析处理的ＧＩＳ与动态模拟的ＳＤ方法…     

高空间分辨率影像和多光谱影像融合的研究

从卫星影像的成像过程出发 ,揭示了卫星影像所含信息的物理内涵 ,从频率域特性出发得出了高空间分辨率影像和多光谱影像可以融合的物理基础 ,为寻找一种较好的融合方法提供了理论依据。     

全色/多光谱融合影像的MVG无参考质量评价

同时具有高空间分辨率和高光谱保真度的全色/多光谱融合影像具有广泛的应用前景.然而,一方面全色/多光谱融合方法通常会产生不同的空间畸变或光谱失真;另一方面,受卫星成像系统限制,无法获取真实高空间分辨率多光谱参考影像,因此,如何在无真实参考影像情况下有效评估融合影像质量具有重要意义.为此,本文提出了一种基于多元高斯模型(M...     

基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合

针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。     

GF-2和Sentinel-2全色多光谱影像融合方法比较研究

针对高分二号(GF-2)卫星全色遥感影像与哨兵二号(Sentinel-2)卫星多光谱遥感影像空间分辨率相差较大且传感器不同导致的光谱或空间信息丢失问题,结合快速离散Curvelet变换对HSV融合方法的分量替换过程进行改进,利用GF-2的高空间分辨率和Sentinel-2的多光谱特性分别设计高、低频系数融合规则,并且与...     

封面说明 资源三号卫星2.1m迪拜棕榈岛融合影像

资源三号(ZY-3)卫星是中国首颗高精度民用立体测绘卫星,于2012年1月9日11:17在太原卫星发射中心发射升空。ZY-3卫星搭载了一组三线阵立体测绘相机及1台6m分辨率多光谱相机。立体测绘相机由1台2.1m分辨率正视相机和两台3.5m分辨率前、后视相机组成,以"不同视角、联合观测"的方式立体成像。图为中国资源卫星应用中心处理的2012年2月16日迪拜棕榈岛及周边区域影像,由2.1m正视相机影像和6m多光谱相机影像融合而成。     

无人机影像与高分卫星影像融合方法研究

针对目前卫星影像数据有丰富的光谱信息但是空间信息不足,而无人机影像空间分辨率高但是光谱信息缺乏的问题,本文将高分二号卫星多光谱影像数据与无人机正射影像数据融合,得到高空间分辨率和光谱信息丰富的融合影像。通过实际数据分别利用PCA、HIS、高通滤波3种常用的图像融合方法进行高分二号卫星多光谱影像与无人机正射影像的融合实验,并通过定性和定量分析的方法从光谱信息保留的完好性和空间信息表达的分辨率2个方面对比分析了3种融合方法的融合效果。     

吉林一号卫星影像融合及质量评价

我国第一颗自主研制的吉林一号(Jilin-1)高分辨率商业光学遥感卫星,其空间多光谱分辨率为2.88 m分辨率和全色分辨率为0.72 m。针对吉林一号卫星影像成像的方式,采用合适的遥感影像融合算法,能够增强多光谱影像的空间质量,提高影像应用的层次。本文尝试CN融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、NearestNeighbor Diffusion等4种新的高保真算法对吉林一号卫星影像进行融合实验,并对融合后多光谱影像的质量进行定性分析与定量评价。结果表明:4种融合方法对影像空间信息和光谱信息都具有较高的保真度,而基于Nearest-Neighbor Diffusion方法融合产生的影像在增强了高分辨率空间纹理细节的同时,光谱信息失真度最小,更适合于吉林一号影像的融合。本结论对利用吉林一号遥感数据开展定量研究具有重要意义。     

一种国产高分卫星遥感影像变分融合方法

由于现有全色/多光谱融合方法对国产高分卫星遥感影像数据特点考虑不足,提出一种针对国产高分卫星遥感影像的变分融合方法。该方法充分考虑融合影像波段间光谱关系的保持,构建基于光谱梯度的三维光谱高保真模型,并针对国产高分卫星全色影像存在模糊降质的数据特点,发展顾及模糊降质的空间增强模型。在此基础上,结合影像先验知识建立融合目标函数,最后采用梯度下降法优化求解得到融合影像。通过高分一号(GF-1)和高分二号(GF-2)影像数据对提出的融合方法进行实验验证,并与典型GS,PRACS和ATWT-M3等融合方法分别从定性和定量2方面进行比较分析。实验结果表明,该融合方法充分考虑了国产高分卫星影像数据特点,在对照实验的几种方法中得到了最优的融合结果,可在有效提升多光谱影像空间分辨率的同时,很大程度上保持原有的光谱信息。     

高分辨率多光谱影像城区建筑物提取研究

城区高空间分辨率遥感数据由于存在大量同物异谱和异物同谱现象,应用传统的基于像元光谱分类的方法进行建筑物分类提取难以取得满意的效果。本文发展了一种从高分辨率Ikonos卫星影像上基于知识规则的面向对象分类提取城区建筑物方法,包括如下步骤：(1)融合1m全色和4m多光谱波段影像,生成1m分辨率的多光谱融合影像;（2）分割融合影像;（3）执行基于对象光谱的最近邻监督分类;（4）应用模糊逻辑分类器结合光谱、空间、纹理和上下文特征等知识规则进行建筑物分类。精度统计结果表明,本文提出的分类方法提取城区建筑物取得了93%的精度。     

结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合算法

针对高光谱影像谐波分析融合(HAF)算法在影像融合时不顾及地物光谱曲线整体反射率这一缺陷,提出了结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合(GSHAF)改进算法。GSHAF算法可在完全保留融合前后像元光谱曲线波形形态的基础上,将高光谱影像融合简化为各像元光谱曲线的谐波余相组成的二维影像与高空间分辨率影像之间的融合。它是在原始高光谱影像光谱曲线被谐波分解为谐波余项、振幅和相位后,首先将其谐波余项与高空间分辨率影像进行GS变换融合,这样便可有效地修正融合后像元光谱曲线的反射率特征,随后再利用该融合影像与谐波振幅、相位进行谐波逆变换,完成高光谱影像谐波融合。本文最后利用Hyperion高光谱遥感影像与ALI高空间分辨率影像对GSHAF算法进行可行性分析,再以HJ-1A等卫星数据对其进行普适性验证,试验结果表明,GSHAF算法不仅可以完全地保留光谱曲线波形形态,而且融合后影像的地物光谱曲线反射率更接近真实地物。     

基于MTF滤波的北京一号小卫星遥感影像融合

北京一号小卫星提供4 m分辨率全色彩像和32 m分辨率多光谱影像,但其空间分辨率比值(1:8)较低,在对北京一号小卫星数据融合时存在空间信息损失问题.针对此问题首先从全色影像中提取成像系统的调制传递函数MTF(Modulate Transfer Function),根据MTF设计2维低通滤波器,通过对多光谱影像的亮度成分滤波估计低分辨率全色图像数据值,基于GIF(General Image Fusion)融合框架得到融合结果.实验证明本方法用于融合遥感影像的可行性,其空间信息的保持在视觉效果和定量指标上均优于IHS(Intensive-Hue-Saturation),BT(Brovey Transform)和GS(GramSchmidt)等传统的替换类融合算法,在空间信息和光谱信息的保持上亦有较好的折中.     

WorldView-2遥感影像融合方法对比研究

高空间分辨率卫星影像的融合研究一直备受关注。本文以WorldView-2全色、多光谱影像为数据源,采用主成分分析、小波-主成分分析、高通滤波、HCS(Hypersherical color space)四种融合方法进行实验,并对融合效果做出定性及定量评价。研究结果表明,HCS法不仅显著提高影像空间细节表现力,而且有效地保持多光谱影像的光谱信息,其融合影像质量最高。     

利用融合方法提升WorldVeiw短波红外影像分辨率

WorldView卫星在8个可见光-近红外多光谱波段的基础上,新增加的8个短波红外(简称SWIR)影像,大大提高了地物信息提取能力.但短波红外影像分辨率与多光谱影像相比分辨率过低,影响应用效果.本文提出了一种结合主分量变换和非下采样小波变换的影像融合方法来提升WorldView短波红外影像的空间分辨率.定量指标和目视评价证明本文提出的融合方法具有较好的融合效果,能够在显著提升短波红外影像空间分辨率的同时很好地保持原始光谱特性.     

多源卫星遥感影像时空融合研究的现状及展望

高空间分辨率的地表或者大气环境动态监测需要高时间-空间分辨率的卫星遥感影像作为数据支撑,但由于卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的限制,使得获取高时空分辨率遥感影像的较为便捷高效、低成本的可行手段就是将分别具有高时间和高空间分辨率的多源遥感影像进行时空融合,从而生成不同研究和应用所需的高时空分辨率卫星影像。现阶段,虽然国内外的学者进行了大量的时空融合算法研究,但是这些研究都局限于特定的数据类型、算法原理、应用目的等客观限制,而且其发展呈现出多样性。本文对现有主流的时空融合算法研究进行了归纳总结,将其分为4种:(1)基于地物组分的时空融合;(2)基于地表空间信息的时空融合;(3)基于地物时相变化的时空融合;(4)组合性的时空融合。同时,本文还对时空融合算法中存在的问题和面临的挑战进行了分析,并对其未来的发展方向进行了前瞻性的展望。     

高分二号卫星影像融合方法探析

图像融合技术是卫星影像处理过程中的一个重要步骤,它可以将全色影像的高空间分辨率特点与多光谱影像的高光谱分辨率特点有机地结合起来,使得融合后的影像更利于后续解译。由于融合处理方法的原理以及获取影像的传感器特性不同,不同的卫星影像适合于不同的融合方法。针对高分二号卫星影像的特点,本文采用Gram-Schmidt融合法、FIHS变换方法、HPF方法、Pansharp方法进行试验。实验结果表明:HPF方法所得融合结果在光谱特性保持方法性能最优,而Pansharp方法融合结果在信息量的保持以及清晰度方面效果更优,因此,在实际应用中,应根据具体需求进行方法选择。     

高分二号卫星影像融合及质量评价

高分二号卫星(GF-2)是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星,配备有0.81 m空间分辨率的全色相机和3.24 m空间分辨率的多光谱相机。对比分析适合GF-2影像的融合方法对于提高其应用效果与扩大应用领域具有实际意义。针对东北地区2014年11月22日和27日成像的GF-2影像,分别采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、GS(Gram-Schmidt)变换、modified-HIS(intensity hue saturation)变换、高通滤波方法(high pass filter,HPF)和超球体色彩空间变换(hyperspherical color space resolution merge,HCS)等5种融合方法对多光谱和全色数据进行融合。并对5种融合影像进行质量评价,首先采用目视分析方法进行定性评价,其次采用信息熵、平均梯度、相关系数和光谱扭曲度等统计学指标进行客观定量评价,最后对融合影像进行地物分类。结果表明,HCS与GS变换融合影像无论是在视觉还是在地物分类应用上都具有较好的效果,且没有波段数的限制,最适合GF-2影像融合;HPF方法对空间细节信息的增强仅次于HCS变换,但是其光谱保真度效果最差;PCA和modified-IHS变换融合效果比较适中,可以作为GF-2影像融合的候补方法。     

基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法

鉴于多源遥感影像融合受现有分辨率的限制,结合稀疏表示理论,提出了一种基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法,可将多光谱影像的空间分辨率提升到全色影像空间分辨率的1倍或2倍。在遥感影像融合框架下,首先建立学习字典,利用冗余字典对影像稀疏表示,重构超分辨率;然后采用Gram-Schmidt(GS)光谱锐化法,融合得到超分辨率多光谱影像。利用QuickBird数据对提出的方法进行3个实验,结果都表明本文方法相对传统融合方法、传统超分辨率方法和其他字典学习方案具有一定优势,适用于遥感影像超分辨率融合,可为多源遥感影像融合的超分辨率问题提供1种可行的解决方案,而且对其他融合方法也有借鉴意义。     

面向对象分类提取高分辨率多光谱影像建筑物

初步测试利用基于知识规则的面向对象分类方法从高分辨率Ikonos卫星影像上提取建筑物,包括:融合1 m全色和4 m多光谱波段影像,生成1 m分辨率的多光谱融合影像;分割融合影像;利用影像对象的光谱和空间特征执行基于对象的分类。面向对象分类提取结果与传统的基于像元最大似然分类结果进行对比,表明面向对象分类方法更适用于提取高分辨率遥感影像中的建筑物。     

基于小波理论的IKONOS卫星全色影像和多光谱影像的融合

1999年9月24日发射成功的世界上第一颗商用1m分辨率的卫星IKONOS，具有1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像，通过对IKONOS1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像的融合可以获得1m分辨率的多光谱影像，为应用提供理高质量的数据源，基于小波多分辨率分析的MRAGM方法，它适合处理任意整数分辨率之比的融合情况，具有在提高影像空间分辨率的同时又保持色调和饱和度不变的优越性，而实现它的关键是构建具有紧支撑特性的M进制低通尺度函滤波器，本文利用基于四进制小波滤波器的MRAGM算法，成功地把全色影像和多光谱影像进行了融合，结果显示该方法的效果令人满意。