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。     

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。     

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.     

高分二号卫星遥感影像制图适用性分析

遥感影像制图是高分辨率卫星数据应用的主要方面之一。针对高分二号卫星影像制图流程,本文讨论了影响制图效果的几个关键因素,包括自然真彩色波段合成方式、人眼分辨率与打印分辨率（DPI）的关系、卫星影像空间分辨率与制图比例尺的关系。实践证明,这些处理方法在高分辨率遥感影像制图工作应用中取得了良好的效果。     

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。     

高分二号卫星影像正射纠正精度分析

本文利用收集到的外业像控、加密控制和地图采集控制资料,对试验区高分二号影像进行了基于RMF模型的数字正射纠正处理,统计分析了高分二号影像数据的无控制定位精度和不同控制方案下的纠正精度,验证了高分二号卫星影像在每景不低于一个控制点的情况下其纠正精度能够满足全地形1∶1万比例尺地形图和山地1∶5000比例尺地形图更新要求。利用数字正射纠正后的高分二号全色和多光谱影像进行配准和融合,配准达到亚像素精度,能够满足影像融合需要。     

高分二号卫星影像批量预处理应用研究

以宁波市规划区高分二号卫星影像为数据源,在明确数据正射—融合预处理和大气校正预处理流程的基础上,对研究区内影像进行了批量预处理,并对结果进行了分析评价。结果表明,批量预处理后的结果能满足1∶10 000正射影像生产要求和获取较为准确的地表反射率信息,可为后续宁波市遥感应用提供基础数据。     

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。     

基于高分二号影像的融合方法对比研究

为了更充分地利用GF-2卫星影像数据,文章选取GF-2卫星全色和多光谱影像数据进行融合实验。首先选择PCA(principal component analysis)变换、HIS(intensity hue saturation)变换、Contourlet变换三种融合方法以及它们的结合算法对全色和多光谱影像进行融合,然后对融合结果进行主观定性分析和客观定量评价,最后综合比较得到融合质量较好的方法。实验表明:PCA+Contourlet变换、HIS+Contourlet变换和HIS+PCA+Contourlet变换不仅提高了融合影像的空间分辨率,突出了目标的细节、边缘、纹理信息,保留了原多光谱图像的光谱特性,而且有效地去除了噪声,较适用于高分二号影像的融合。     

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。     

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。     

基于SVM的高分一号卫星影像分类

以辽宁阜新为研究区,运用支持向量机(SVM)的方法对高分一号8 m,16 m和Landsat8多光谱影像进行土地利用分类对比研究。实验表明,SVM的分类精度高于最小距离和最大似然方法,高分一号多光谱数据的分类精度高于Landsat8数据,可以应用于土地利用的分类。     

基于高分二号的城市绿地提取方法研究

绿地对城市生态系统具有重要的调节作用。利用遥感技术来辅助绿地信息的提取,能够获取绿地空间结构,动态掌握绿地覆盖面积,从而达到调控和监测城市绿地变化的目的。本文分别采用最小距离分类和面向对象的最邻近分类2种方法进行城市绿地提取,实验结果表明,利用高分二号这种空间分辨率较高的遥感影像进行绿地信息提取,面向对象的分类方法要比传统的最小距离分类方法更为适合。     

基于GEOWAY CIPS的高分二号偏移数据处理方案

高分二号(GF-2)卫星是我国"高分专项"中首颗成功发射的亚米高空间分辨率遥感数据,是地理国情监测、国土三调等自然资源调查监测项目的重要数据源.受卫星姿态测摆偏差、定位偏差和辐射偏差的影响,在卫星正射影像生产过程中会遇到色带异常和初始定位精度较差、高度偏移的影像,这些问题影像使用常规的生产工艺无法得到合格的精度.本文根...     

高分五号高光谱数据融合方法比较

数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径,探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果,对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则,采用GS（Gram-Schmidt）葛兰—施密特正交变换融合算法、GSA（GS Adaptive）自适应GS融合算法、CNMF（Coupled Non-negative Matrix Factorization）耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W（Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform）基于小波变换和CRISP-B（Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth）基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP（Generalized Laplacian Pyramid）广义拉普拉斯金字塔融合算法共6种融合方法,分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价（相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差）、分类应用、时间成本4种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明,相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小,融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡,空间重建方面,GLP稍优且更稳定,CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响,在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中,GLP更适合同源数据（如GF-5与GF-1/1C/1D/2）融合,而在多源数据间（如GF-5与BJ-2）进行融合时,则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变,且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差,其中,GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中,CRISP-B融合结果分类效果稳定,分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富,虽光谱失真较为严重,但同时增大了地物光谱分离度,仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考,有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。     

利用多分类器自适应级联模型的高分二号影像分类

针对传统单一分类器分类效果不够理想,存在各自的不足,以及已有的多分类器级联模型不能根据待识别样本特征进行动态调整优化等问题,提出了一种基于多分类器自适应级联模型的遥感影像分类方法。该模型选取各类别最优分类器进行级联组合,以待识别样本在整体性能最优分类器的表现对类别最优分类器作出自适应调整,对高分辨率影像分割后的像斑对象输出类别信息。以杭州区域高分二号遥感影像进行分类试验,结果表明,本文方法相比于单一分类器及已有的级联模型具有更高的分类精度。