遥感图像多模型融合处理与分析

图像融合综合利用多源信息,从而获得对同一目标更客观、更本质的认识,这对于影像解译、信息提取等至关重要。本文在结合主分量分析变换等经典的全色与多光谱遥感图像融合处理算法基础上,重点介绍WT-IHS、WT-PCA两种多模型融合算法在全色与多光谱图像融合处理的应用,同时给出对这两组图像进行单模型融合处理的结果,分别通过视觉效果和量化评价指标对融合结果进行比较,综合分析不同方法的特点。     

一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法

多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率.     

基于随机森林的第三次国土调查可行性分析——以水体为例

全国第三次国土调查的一个重要步骤为内业勾绘图斑,需要大量的人力、物力及财力来支撑.利用目视解译的方法进行内业图斑的勾绘,不仅费时费力,而且需要作业人员具有一定的遥感图像解译经验从而满足图斑勾绘的进度及精度.因而,针对全国第三次国土调查,本文基于随机森林的分类方法探讨遥感图像分类的精度是否可以满足全国第三次国土调查图斑勾绘的精度,主要以水体为例.通过利用目视解译的成果来验证随机森林分类的精度,结果表明,随机森林分类的总体精度为91.45％,Kappa系数为0.66,因而,利用随机森林的分类方法可以满足全国第三次国土调查的精度,并且可以精度较高地提取遥感图像中的水体.     

多源遥感影像数据的融合方法探讨

在分析和总结多源遥感影像数据融合的基础上,探讨了多源遥感影像数据融合的层次、模型、结构及其特点.归纳总结了多源遥感影像数据融合方法,目的是提高多光谱影像分辨率的同时保持色调不变,从另一个角度理解为在已知低分辨率多光谱影像和高分辨率全色影像的基础上,模拟生成高分辨率多光谱影像.本文介绍了遥感影像融合技术,系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其应用.     

曲波变换的高光谱遥感图像融合方法在土地利用调查中的应用

对两个有关土地利用状况调查区域的高光谱和Quickbird数据进行了数百次算法对比实验,最终确定Sym4和Db2是曲波变换中的最佳小波函数,提出两种基于曲波变换的高光谱遥感图像融合方法,即加权法和选择法,获得了更精确的高光谱遥感融合影像.在一个研究区域,通过对高光谱数据的子带分解、脊波变换、一定融合以及它们的逆变换等曲波变换过程,表明融合的高光谱遥感影像能提供许多有利于土地类型划分和影像识别的精确七地信息.在另一个研究区域,除进行曲波变换外,还通过二次多项式计算实现了高光谱与Quickbird数据遥感影像匹配,最终从高光谱与Quickbird数据获得的遥感融合影像经日视及信息熵、相关系数等评价表明,曲波变换融合图像优于小波变换融合图像,与Brovey融合图像相近,但比PCA融合图像稍差.客观和主观评价证实,曲波变换的遥感融合方法能为高光谱遥感图像在土地利用状况调查提供更多更准确的信息.     

基于土地覆盖图斑的多时相遥感影像自动配准方法

针对点、面方法仅利用了遥感影像几何特征和部分波段的灰度特征进行多时相遥感影像配准的不足,本文提出了一种利用稳定土地覆盖图斑的多时相遥感影像自动配准新方法,充分利用遥感影像多光谱信息和大量存在的稳定土地覆盖图斑信息进行图像配准,并且选取了土地覆盖年际变化最为强烈的农业种植区作为实验区,分别利用了同一传感器和不同传感器不同时相的遥感数据开展了实验研究。两次试验中,配准精度分别达到了0.57个像元、0.65个像元。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地筛选出满足图像配准的同名图斑,具有较高的配准精度和适用性,提高了遥感影像的配准效率。     

利用动态遥感技术监测太原市土地变更情况

应用动态遥感技术对太原市土地利用动态变化信息进行了监测研究,通过对单一遥感数据、多源遥感数据组合、多源遥感数据融合等监测精度的分析,实现了在不同环境下利用不同遥感数据源完成土地利用动态变化监测、核查变更调查的目的;实现了遥感监测与详查变更调查数据的衔接; 确立了遥感数据在动态变化监测与调查中的可用性,监测变化图斑与详查图斑的可比性     

基于小波变换的遥感图像融合研究——以黄河三角洲地区为例

针对黄河三角洲地区Landsat TM的多光谱影像和全色影像,提出了一种基于IHS变化和离散小波变换的遥感图像融合方法。该方法在IHS变换的基础上进行直方图均衡化;其次,利用离散小波变换的方法对多光谱图像的亮度分量I和全色影像进行融合;用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量I再进行IHS逆变换得到融合结果。实验证明,融合后的影像不仅保留Landsat TM多光谱图像的光谱特性,而且具有很高的空间细节表现能力。     

面向光谱特征优化的遥感图像融合算法

针对传统遥感图像融合方法不能充分利用遥感系统的物理特征信息,使融合结果产生光谱扭曲的问题,该文结合小波变换与非下采样Contourlet变换的优点,提出了一种面向光谱特征优化的图像融合方法。通过对变换所得的高频分量依据决策因子阈值抽取全色图像细节信息,将经反方向滤波得到的有效高频细节面附加给多光谱图像分量,实现融合结果影像的光谱特征优化。结合小波变换、非下采样Contourlet变换的融合方法,实现Aster多光谱与资源二号全色影像的融合。试验结果表明:该算法在增强空间信息的同时,高效地实现了融合图像光谱特征的优化。     

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.