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。     

高分二号影像融合方法质量评价

针对实际应用中因融合方法选择不恰当而无法充分发挥高分二号数据优势的问题,对常用影像融合算法进行了分析评价,旨在寻找最适用于高分二号数据的影像融合方法。采用Brovey变换、改进IHS变换、PCA变换、GS、HPF、小波PCA、Ehlers、Subtractive、HCS、NND 10种影像融合方法对高分二号影像进行融合处理,并从定性和定量两方面对融合结果进行质量评价。结果表明,针对高分二号数据,综合考虑光谱保真度和空间细节表达以及目视效果,HCS和NND方法的融合效果最佳。     

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。     

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。     

高分一号遥感卫星影像融合及质量评价方法研究

遥感技术正在突飞猛进的发展,影像融合技术得到了深入研究,本文在像素级融合的基础上,以高分一号卫星影像为实验数据源,并用主成分变换、Brovey变换、Gram－Schimdt变换、HSV变换等方法,进行试验研究,并以主客观相结合的方式,对实验结果进行评价,最后得出结论,本文研究成果可对高分一号影像进一步应用提供借鉴。     

基于GDAL库实现高分二号遥感影像融合质量评价

多遥感器图像融合时,融合技术的不同使得融合方法对影像质量起着至关重要的作用,如何准确评价融合质量是影像融合的一个重要组成部分。本文主要利用ERDAS中IHS、Brovey、PCA、HPF融合法和ENVI中Gram-Schmidt融合法对高分二号的多光谱和全色影像进行融合,并基于GDAL库,利用C#语言开发专门的质量评价软件,将常用的客观评价指标集成在一个模块中,提取出各项指标,完成融合影像的客观评价,为基于特定指标而选取融合方法提供了有力支持。     

高分一号遥感影像融合方法比较研究

利用HPF(高通滤波)法、Gram-Schmidt法、HCS(超球面空间)法和UNB-Pansharp法4种影像融合方法,对高分一号遥感卫星影像进行融合实验。通过对融合影像的目视解译,根据地物类型的不同,从光谱保真度和空间细节保持度2方面进行定性评价。采用统计方法进行定量评价,评价指标包括信息熵、平均梯度、相关系数和偏差指数。在综合评价结果后,给出4种融合方法不同的适用情况,为高分一号影像的进一步研究提供理论支撑。     

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。     

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。     

高分辨率光学卫星影像线段融合方法

针对高分辨率光学卫星影像线段断裂问题,基于不同方法线段提取结果优势互补的思想,提出一种简单的线段融合方法。首先,从边缘提取、边缘跟踪入手,对不同方法试验结果进行对比分析,以此验证融合不同方法线段提取结果的必要性;其次,选取边缘提取、边缘跟踪差异性较大的两种线段提取方法作为融合基元,并对戴激光等提出的线段提取方法进行了改进;然后,通过相位分组、端点约束、拓扑约束,构建不同方法线段的匹配模型;最后,依据线段长度优先的原则,建立线段融合决策模型。通过多幅不同类型、不同大小、不同覆盖区域的高分辨率光学卫星影像试验结果对比分析,本文方法相对于其他方法,具有线段结果完整度高的优势。     

像素级和对象级高分辨率遥感图像变化检测分析

高分辨率遥感图像具有丰富的纹理信息,而像素级变化检测方法主要分析图像的光谱信息,导致将像素级变化检测方法用于高分辨率遥感图像具有一定的局限性.因此,本文提出了一种像素级与对象级相结合的高分辨率遥感图像变化检测方法,解决了像素级与对象级变化检测方法中存在的椒盐现象、误检等问题.首先,结合高分辨率遥感图像的多维特征,构建遥...     

Investigation of image fusion between high-resolution image and multi-spectral image

On the basis of a thorough understanding of the physical characteristics of remote sensing image, this paper employs the theories of wavelet transform and signal sampling to develop a new image fusion algorithm. The algorithm has been successfully applied to the image fusion of SPOT PAN and TM of Guangdong province, China. The experimental results show that a perfect image fusion can be built up by using the image analytical solution and re-construction in the image frequency domain based on the physical characteristics of the image formation. The method has demonstrated that the results of the image fusion do not change spectral characteristics of the original image.     

Investigation of Image Fusion Between High—Resolution Image and Multi—Spectral Image

On the basis of a thorough understanding of the physical characteristics of remote sensing image,this paper employs the theories of wavelet transform and signal sampling to develop a new image fusion algorithm.The algorithm has been successfully applied to the image fusion of SPOT PAN and TM of Guangdong province, China The experimental results show that a perfect image fusion can be built up by using the image analytical solution and reconstruction in the image frequency domain based on the physical characteristics of the image formation.The method has demonstrated that the results of the image fusion do not change spectral characteristics of the original image.     

A new approach for surface water change detection: Integration of pixel level image fusion and image classification techniques

Normally, to detect surface water changes, water features are extracted individually using multi-temporal satellite data, and then analyzed and compared to detect their changes. This study introduced a new approach for surface water change detection, which is based on integration of pixel level image fusion and image classification techniques. The proposed approach has the advantages of producing a pansharpened multispectral image, simultaneously highlighting the changed areas, as well as providing a high accuracy result. In doing so, various fusion techniques including Modified IHS, High Pass Filter, Gram Schmidt, and Wavelet-PC were investigated to merge the multi-temporal Landsat ETM+ 2000 and TM 2010 images to highlight the changes. The suitability of the resulting fused images for change detection was evaluated using edge detection, visual interpretation, and quantitative analysis methods. Subsequently, artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), and maximum likelihood (ML) classification techniques were applied to extract and map the highlighted changes. Furthermore, the applicability of the proposed approach for surface water change detection was evaluated in comparison with some common change detection methods including image differencing, principal components analysis, and post classification comparison. The results indicate that Lake Urmia lost about one third of its surface area in the period 2000–2010. The results illustrate the effectiveness of the proposed approach, especially Gram Schmidt-ANN and Gram Schmidt-SVM for surface water change detection.     

基于RFM的高分辨率卫星影像三维重建方法

随着高分辨率卫星遥感成像技术的快速发展,基于卫星影像的三维重建技术研究已成为当前国内外研究的热点,但由于种种因素的制约,实现自动化、高精度的三维重建仍然存在很大困难.鉴于此,提出一种基于同源高分辨率卫星影像的三维信息提取方法,其步骤包括利用影像匹配技术获取同名点,通过影像同名点解算像对间几何转换模型,最终基于有理函数模型获取地物点的三维坐标.结果表明,利用文中方法可以实现影像的三维重建,精度上能够满足一定的生产需求.     

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。     

国产高分辨率卫星数据在黄河防凌监测中应用

自2002～2003年度首次启用遥感技术监测黄河凌情以来,到目前已连续进行了10个年度。10个年度的生产实践表明:国产高分辨率卫星遥感数据能够有效跟踪黄河凌情的发展过程,实现黄河凌情的日动态监测、重点时段的精细监测和突发凌汛灾害时的实时监测。黄河凌情尤其在封开河阶段,日变化非常显著,中巴资源卫星作为国产高分辨率可见光民用遥感卫星的代表,以其大视场、高空间、高时间分辨率的特点,动态监测凌情,基本做到每天实现一次全覆盖监测的能力,配合其他如中国遥感卫星等高分辨率可见光、雷达数据,初步实现了凌情发展预估、开河前的河道槽蓄水量计算、封开河期间冰凌险情监测以及发生凌汛灾害时灾情信息采集与评估,为黄河防凌调度、决策会商提供了有力的技术支持。     

高分卫星自然资源调查需求满足度评估

当前高分对地观测数据应用来源众多,且其应用方式各异,如何对需求其进行规范化和结构化的需求综合及聚类,进而开展卫星观测能力对于用户需求的需求满足度进行评估,是当前高分对地观测系统建设及应用的关键.本研究基于层次分析法开展自然资源遥感调查的需求建模与评价研究,以可见光近红外类型的自然资源遥感调查需求为主要研究对象,提取自然...     

高分辨率遥感卫星无控制定位改进模型及应用

本文从单线阵CCD推扫式成像机理出发,以SPOT5卫星为例,充分利用其辅助数据。阐述了利用改进椭球体模型进行无控制点定位算法,按照构建的成像模型对某地区一景SPOT-5影像进行无控制对地目标定位,获得了实地上41.70298m的平面精度;利用两个控制点对其进行修正后达到了17.1677m的平面精度。