一种高保真IKONOS卫星遥感影像融合方法

提出一种基于归一化植被指数的全色与多光谱遥感影像融合方法.该方法利用归一化植被指数对不同的区域分别采用不同的融合策略,最终得到融合影像.有效克服了常用的基于多分辨率分析的融合方法计算量较大与空间细节有所损失的缺点,在提高融合影像的空间分辨率与光谱质量之间获得了较好的折衷效果.     

遥感影像融合技术方法研究

分析多种遥感影像融合方法的特点、存在的问题及其应用.应用Brovey变换、乘积变换、主成分变换、HIS变换、小波变换等五种方法对SPOT和TM图像进行影像融合实例验证.最后,对试验结果进行目视效果分析及定量分析评价.     

卫星遥感影像的区域正射纠正

针对大区域卫星影像正射纠正所面临的问题,提出了利用平面平差的方法来求解卫星影像定向参数然后进行区域正射纠正的策略。该方案能够保证大区域卫星影像正射纠正后绝对定位精度以及相邻影像接边处相对定位精度的一致性。通过资源三号测绘卫星正视全色影像的实验表明,仅利用少量平面精度为5m的地面控制点,大区域影像经过平面平差后独立检查点的平面精度优于7m,满足了我国1∶5万地形图的精度要求。此外,利用平面平差后每景影像的定向参数进行区域正射纠正,相邻影像接边处连接点的像方精度优于0.5个像素,达到了几何上无缝镶嵌的程度。     

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。     

浅析沿海区域卫星遥感影像图像增强技术研究

以p5影像为试验,通过对图像粗纠正、波谱信息增强和空间信息增强三个方面的简要论述,利用ER-DAS,Photoshop图像处理软件进行实验处理,真实地反映沿海区域自然特征,为遥感领域的影像图像增强环节提供技术借鉴。有助于提高生产效率,保证成果质量,具有较高的应用价值。     

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。     

遥感影像融合质量评价方法研究

在多源遥感影像融合中,融合技术的千差万别使得融合方法对影像质量起着关键作用。如何准确地评价融合质量是影像融合的一个重要组成部分。本文通过主观评价和客观评价法对遥感影像融合的质量进行了探讨,利用Matlab系统分析了遥感影像融合中的评价指标,对PCA、IHS和Brovey融合法进行了对比分析。     

省域卫星遥感影像预处理方法研究

立足于某省域范围内高分辨率卫星遥感影像制作过程,提出了一套针对卫星遥感影像预处理方案,目的在于解决不同条带、不同时相卫星遥感影像在省域范围内基础数据生产中的匀光、匀色、雾气去除和噪声消除等问题,提高影像数据质量,为影像后期制图和数据深层次应用提供技术支撑。     

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。     

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。     

南极区域遥感影像融合处理质量评价研究

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。     

遥感影像融合方法与实现

影像融合技术就是通过一定的方法来对多种遥感图像信息进行融合的处理,以获得更多、更有效、更准确的信息,从而实现遥感影像应用的各种需要。阐述了遥感影像融合的层次、特点和常用的像素级影像融合算法;用ERDAS IMAGE遥感影像处理软件对spots5遥感影像进行影像融合实验,并对融合后影像进行评价。     

卫星遥感影像有理函数模型优化方法

针对高分辨率遥感影像有理函数模型（RFM）在实际应用中存在过度参数化和定位精度不高的问题,提出基于离差阵和消去变换及残余系统误差补偿的高分辨率遥感影像RFM优化方法。试验结果表明,经过参数筛选后的RFM参数均为无偏估计值,拟合精度可以达到全部参数用于拟合时的精度,而且模型病态性基本消除,模型稳定性更高;残余系统误差补偿方法可以有效消除RFM拟合严格成像模型的残余误差,达到与严格成像模型一致的对地定位精度。     

遥感影像决策级融合方法实验研究

遥感影像融合是遥感图像处理中的研究热点和难点之一.对下列两种遥感影像决策级融合方法进行了实验研究:一种是基于支持向量机(SVM),另一种是基于自组织神经网络.融合实验分别采用这两种方法对Landsat TM 多光谱数据(30 m/像素)与IRS-C 全色数据(5.8 m/像素)间分别进行影像融合.融合结果表明:基于SVM的方法可有效地融合不同影像的信息,并且可获得较高的融合分类精度.在分类精度方面,基于SVM方法的融合影像明显优于基于自组织神经网络方法的融合影像.     

遥感影像像素级融合方法比较研究

遥感影像数据的融合对于利用影像进行的分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。文中阐述了IHS彩色空间变换融合法、主成分分析法（PCA）、Brovey法及Gram-schmidt法的算法实现,在此基础上对QuickBird全色波段和多光谱波段进行融合实验,最后从信息熵、灰度均值、相关系数、标准差和视觉效果5个方面综合进行定量与定性评价。分析结果表明,IHS整体上清晰,色调协调,保留了较多的空间信息,细节特征明显,质量较好。     

WorldView-2遥感影像融合方法实验研究

针对一景WorldView-2全色影像和多光谱影像,分别利用基于高通滤波的融合算法、IHS变换融合算法、PCA变换融合算法、小波变换融合算法和ENVI Pan Sharpening融合算法进行影像融合,并利用定量评价指标进行定量化评价。试验表明,Pan Sharpening算法最为理想。     

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。     

遥感影像决策级融合方法实验研究

遥感影像融合是遥感图像处理中的研究热点和难点之一。对下列两种遥感影像决策级融合方法进行了实验研究:一种是基于支持向量机(SVM),另一种是基于自组织神经网络。融合实验分别采用这两种方法对Landsat TM多光谱数据(30 m/像素)与IRS-C全色数据(5.8 m/像素)间分别进行影像融合。融合结果表明:基于SVM的方法可有效地融合不同影像的信息,并且可获得较高的融合分类精度。在分类精度方面,基于SVM方法的融合影像明显优于基于自组织神经网络方法的融合影像。     

小卫星遥感影像自动提取水体方法研究

基于小卫星影像的水体信息提取方法,即用波段运算得到特征波段(PRWI),经过决策树等辅助手段提取出水体信息。通过在山东省微山湖上级坝北湖选取水体所做的试验表明,该方法在平原地区的总体提取效果较好,经检验发现其误判的像元主要是位于水体和其他地物的交界处。在山区选取山东省东周水库做的试验表明,在山区用该方法提取的小卫星水体信息和Landsat卫星的TM/ETM影像差距不大。小卫星还可以很好地用于城市规划、生态环境、土地利用和环境灾害等动态监测。     

高分辨率遥感影像融合研究

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。