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。     

ALOS全色与多光谱影像融合的土地覆盖分类

利用Brovey、HighPass Filter和Gram-Schmidt 3种融合方法,对ALOS卫星全色与多光谱影像进行融合,并对融合后影像进行土地覆盖分类研究,从定性分析和比较融合后影像的分类精度2个方面综合评价了3种融合方法的效果。结果表明,3种融合方法都提高了影像的空间分辨率,Gram-Schmidt和HPF融合后影像光谱保持性好,同时3种融合方法不同程度上提高了影像的总体精度和Kappa系数,Gram-Schmidt最高,Brovey次之,HPF最弱,但对于不同地物分类精度又不尽相同,从整体分类结果来看,Gram-Schmidt最优。     

IKONOS影像的最佳融合技术研究

在研究遥感数字影像融合算法和原理的基础上,选择高空间分辨率的IKONOS遥感影像作为数据源,采用能够以全波段融合的主成分变换、乘积变换、Gram-schmidt变换和小波变换四种融合方法进行比较研究,并通过主观和客观两方面对融合效果进行评价。结果表明,Gram-schmidt变换法融合的IKONOS影像光谱质量最好,同时也较高程度地保持了高几何分辨率的空间信息,是权衡光谱信息和空间信息综合效应最佳的一种方法。     

基于主成分分析的遥感图像模拟真彩色融合法

对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一。基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法。该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果。利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(IHS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析。结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法。     

利用最优估计理论进行多光谱与全色影像融合

应用小波变换分解遥感影像,利用遥感影像自身的先验信息——空间分辨率确定高频域融合过程中的权值,使用最小二乘估计与小波重构完成影像融合。实验结果表明,相对于参考的其他融合方法,此方法在注入全色影像空间细节和保持多光谱影像的光谱信息方面性能更佳。     

基于主成分分析的遥感图像模拟真彩色融合法

对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一.基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法.该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果.利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(HIS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析.结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法.     

基于分辨率融合的多尺度遥感影像分类技术研究

影响遥感图像分类效果的主要因素之一是影像的空间分辨率。本文将Quickbird多光谱影像与高分辨率全色影像相融合,在保留了光谱信息的同时提高了影像分辨率。然后对融合后的影像进行多尺度分割,并运用地物的光谱统计特征、形状、纹理、类间关系等因素进行相关信息的提取。采用面向对象的模糊分类方法对试验区影像进行分类,最后对结果进行了精度评价。试验表明这种方法具有较高的精度。     

多源信息融合中小波变换的应用研究

研究了小波变换在多源信息融合中的应用,主要涉及高分辨率全色影像与低分辨率多光谱影像融合问题及合成孔径雷达与光学影像的融合问题.主要方法是基于地物光谱信息特征的彩色融合与基于几何特征的融合.利用小波技术对整个融合过程加以改进.获得的融合结果表明基于光谱特征信息的融合方法,可以有效地提高多光谱影像的空间分辨率,而基于几何特征的融合方法,可以提高对遥感影像的目视解译效果.视觉效果上就是将高分辨率影像的细节加入到了低分辨率多光谱影像中,并同时保持原始影像的光谱特征.     

决策级融合的多分辨率遥感影像变化检测

针对多时相、多分辨率遥感影像数据的特点,充分考虑不同分辨率数据和不同变化检测应用的需求,将由粗到精数据集分层检测和决策级融合的思想引入到变化检测,以多时相多分辨率ALOS遥感影像为例,构建并试验了由粗到精变化检测的技术流程.该方法将ALOS多光谱数据视为粗数据集,将全色数据和融合数据视为精数据集,通过对3种数据集变化检...     

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。     

Multiresolution and Multispectral Data Fusion Using Discrete Wavelet Transform with IRS Images: Cartosat-1, IRS LISS III and LISS IV

Image fusion techniques integrate complimentary information from multiple image sensor data such that the new images are more suitable for the purpose of human visual perception and computer based processing tasks for extraction of detail information. As an important part of image fusion algorithms, pixel-level image fusion can combine spectral information of coarse resolution imagery with finer spatial resolution imagery. Ideally, the method used to merge data sets with high-spatial and highspectral resolution should not distort the spectral characteristics of the high-spectral resolution data. This paper describes the Discrete Wavelet Transform (DWT) algorithm for the fusion of two images using different spectral transform methods and nearest neighbor resampling techniques. This research paper investigates the performance of fused image with high spatial resolution Cartosat-1(PAN) with LISS IV and Cartosat-1(PAN) sensor images with the LISS III sensor image of Indian Remote Sensing satellites. The visual and statistical analysis of fused images has shown that the DWT method outperforms in terms of Geometric, Radiometric, and Spectral fidelity.     

Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。     

多源遥感影像融合

遥感影像融合能富集同一地区不同数据源的信息大跨度波谱特性影像数据的融合,提供了有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确;大跨度空间分辨力影 融合,有利于改善２多光谱影像的度,增强特征提取和目视判读能力,能有效地用于变化监测。     

提高中巴卫星IR MSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法

介绍一种提高中巴资源卫星IRMSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法。通过计算低分辨率图像上每一个像元对应的高分辨率图像上一组子像元的平均亮度值及二者之差,将该差值与高分辨率图像上相应子像元亮度求和,形成新的图像。该图像具有高分辨率图像的空间细节,又具有低分辨率图像的光谱信息,从而实现融合图像信息保真。试验表明,光谱保真融合方法可以在不改变光谱信息的前提下提高IRMSS图像的空间分辨能力,是一种新的简单实用的数据处理方法。     

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。     

A Comparison of Multisensor Integration Methods for Land Cover Classification in the Brazilian Amazon

Many data fusion methods are available, but it is poorly understood which fusion method is suitable for integrating Landsat Thematic Mapper (TM) and radar data for land cover classification. This research explores the integration of Landsat TM and radar images (i.e., ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band) for land cover classification in a moist tropical region of the Brazilian Amazon. Different data fusion methods—principal component analysis (PCA), wavelet-merging technique (Wavelet), high-pass filter resolution-merging (HPF), and normalized multiplication (NMM)—were explored. Land cover classification was conducted with maximum likelihood classification based on different scenarios. This research indicates that individual radar data yield much poorer land cover classifications than TM data, and PALSAR L-band data perform relatively better than RADARSAT-2 C-band data. Compared to the TM data, the Wavelet multisensor fusion improved overall classification by 3.3%-5.7%, HPF performed similarly, but PCA and NMM reduced overall classification accuracy by 5.1%-6.1% and 7.6%-12.7%, respectively. Different polarization options, such as HH and HV, work similarly when used in data fusion. This research underscores the importance of selecting a suitable data fusion method that can preserve spectral fidelity while improving spatial resolution.     

遥感高时空融合方法的研究进展及应用现状

针对遥感图像的"时空矛盾",评述了当前解决这一问题最主要的方法即遥感时空信息融合的方法,包括基于变化模型的融合、基于重建模型的融合以及基于学习模型的融合。通过分析各个模型的研究现状,指出了每种模型方法的优劣,特别重点介绍了影响较大的自适应时空融合方法的理论以及对其的改进算法。同时本文总结了当前时空融合模型在长时间序列模拟以及大区域数据集生成等方面的实际应用的效果,以及分析了影响时空融合结果的主要因素。最后基于这些问题和影响因素提出了今后时空融合模型发展的目标和方向。     

Comparison of Fusion Techniques for Very High Resolution Data for Extraction of Urban Land-Cover

This paper aims in presenting a thorough comparison of performance of pan sharpening techniques, belonging to spatial, spectral, scale-space and spatial-frequency domain, for Very High Resolution Satellite Data. With the availability of new Very High Resolution sensors, especially, World View-2 sensor, which provides data at sub-meter level, the need for fusion of Panchromatic (PAN) and Multispectral (MS) images has to be further investigated. Pan-sharpening techniques namely, Hue-Saturation-Intensity, Brovey Transform, Principal Components Analysis, Discrete Wavelet Transform, Stationary Wavelet Transform, Non Sub-sampled contourlet Transform and Pseudo Wigner Distribution (PWD) fusion method have been selected for the fusion of PAN and MS images of World View-2 sensor. Further, the comparison of performance of each of the techniques have been carried out by using various evaluation indicators, such as, Root Mean Square Error, Peak Signal-to-Noise Ratio, Correlation Coefficient, Universal Image Quality Index. It is found that PWD based fusion technique gives good result with a good trade-off between the preservation of spectral information and enhancement of spatial resolution.     

高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题

近年来，不断发展的遥感技术使遥感数据呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间采集频率的特点。卫星图像空间分辨率已经提高到0．6m级，而航空遥感数字影像分辨率高达0．1m以上。光谱分辨率高达3—4nm。不断发展的高分辨率遥感数据能够提高信息提取和监测精度，并拓展遥感数据的应用范围。目前，国外已经加快对高分辨率图像，特别是高空间分辨率影像，在城市环境、精准农业、交通及道路设施、林业测量、军事目标识别和灾害评估中的应用。但是总的情况是自动化程度不高。介绍高空间分辨率影像信息提取、高光谱和偏振影像信息提取、影像数据融合和高分辨率遥感变化探测等方面迫切需要研究的一些科学问题及其意义。建议建立图像知识库，改善数据共享环境，为有志于从事这方面研究的学者提供参考。