多源遥感数据融合应用研究

多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势。本文对多源遥感数据融合算法的应用特点,从基于像元的融合、特征的融合以及决策级融合3个层次上进行了详细的分析,并以河北丰宁县为例,说明遥感数据融合方法在遥感信息提取中的具体应用:对所用数据进行预处理,然后对1999年Landsat TM数据进行主成分变换,前3 个主成分占总信息量的97.8%,主成分逆变换后的结果影像更清晰,层次更丰富。信息提取时选择TM全色和主成分变换后的多光谱数据融合后的影像,波段4、3、2和波段5、4、3的彩色合成方案,并对植被指数和穗帽变换后的绿度指数进行了分析,遥感影像与DEM以及与GIS空间数据的信息融合也可以提高遥感信息提取的精度。最后分析了多源遥感数据融合尚待解决的问题及努力方向。     

光-能谱集成技术系统及其地质应用

本文阐述了遥感、物探、地质等多地学数据的综合应用技术和方法。作者从多源遥感数据在铀资源勘查中的应用特点出发,充分利用了铀矿地质的特色信息--航空放射性伽玛能谱(航放)信息,进行了信息融合,开发多光谱遥感、雷达遥感、高光谱遥感、航放四种信息融合的MR、MSR、HSR融合图像。在此基础上,将融合图像的解译成果与重力、磁力、地化、地质等其他地学信息进行复合分析,从而建立了具核工业特色的光-能谱集成技术系统。利用该系统在植被覆盖的花岗岩、火山岩和沉积盆地地区进行了地质填图和铀矿找矿应用,取得了很好的应用效果。     

多源遥感影像数据融合方法在地学中的应用

应用遥感影像数据融合理论，研究了光学遥感、热红外遥感、微波遥感卫星在地质学中的应用，论述了不同类型的遥感数据及其他地学数据在不同层次上的同一传感器多波段数据融合、不同SAR图像数据融合、HIS变换、遥感影像与地球物理、地质和航磁等数据的融合。结果表明，数据融合技术在突出地质特征信息方面具有能突出线性构造、断裂构造、地形地貌的优势。     

多源遥感数据时空融合模型应用分析

多源遥感数据时空融合模型是解决目前遥感数据获取能力不足问题的重要方法之一,当前主要融合方法的研究,集中于平原区域,缺乏复杂条件下的多源遥感数据融合技术的应用研究。针对我国南方复杂条件,本文对比研究了多源遥感数据时空融合模型在我国南方复杂条件下的应用能力。针对LORENZO模型、LIU模型、统计回归模型、STARFM和ESTARFM 5种主流多源遥感数据时空融合模型,采用Landsat-ETM+和MODIS数据,以江苏省南京市的小块区域为实验区,利用5种模型生产融合影像,以真实Landsat-ETM+数据为模板,定性和定量评价融合效果的好坏。结果表明：除LORENZO模型外,其余4种模型获得的融合影像与真实影像之间都具有较高的相关性,相关系数均高于0.6,其中,ESTARFM模型的融合影像与真实影像间的相关性最高,融合效果最好,其次为STARFM模型,再次为LIU模型和统计模型法。在融合过程中采用距离、时间和光谱等信息越多,融合效果越好,在复杂地区的适用能力越强,融合影像更能反映地物的细节特征。     

NSCT与GS变换的资源三号卫星数据融合方法研究与应用

资源三号卫星遥感数据是一种新型遥感影像,目前尚未有一种专门适用于资源三号卫星融合的方法。因此,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与Gram-Schmidt(GS)变换相结合的融合方法,将非下采样Contourlet变换增强的空间信息用于补充具有高保真度Gram-Schmidt变换融合算法在影像清晰度方面的不足。采用线性回归的方法模拟低分辨率全色影像,将高分辨率全色影像、低分辨率全色影像及两者差值的细节影像分别进行非下采样Contourlet变换,对所得的高低频系数采取不同的融合策略进行自适应融合处理,得到新的全色影像。由低分辨率全色影像取代GS正变换第一分量,非下采样Contourlet变换得到的全色影像取代GS反变换第一分量,进行Gram-Schmidt正交变换,得到融合影像。与大多存在光谱扭曲的传统融合方法相比较,本文方法在光谱保真度、空间清晰度及地物分类精度方面都有明显的优势,说明该融合方法是一种适合资源三号卫星数据多光谱与全色影像融合的方法。     

基于多源异构数据的粮食作物种植面积提取

利用遥感影像进行农作物面积提取已经普遍应用到农作物种植面积提取工作中,但是普遍存在着提取效率低,精度达不到生产要求。随着高分辨率传感器的相继问世,融合多平台遥感数据有利于提高分类和动态监测的精度。本文以日照市莒县粮食种植面积提取为例,融合多时相和多源异构数据,利用深度学习算法提取粮食种植区域,深入挖掘多源数据的互补效应,提出了融合多时段、多源地理信息提取农作物种植面积的方法,为实现农作物种植面积快速高效的提取奠定了基础。     

浅析SPOT5卫星数据在西部测图项目中融合及制作模拟真彩色的方法和应用

遥感影像数据的融合对于利用影像进行分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。本文以2005年4月的SPOT5卫星全色数据和多光谱数据为例,针对国家西部测图项目利用SPOT5卫星数据进行融合处理和制作模拟真彩色影像,阐述了主成分分析法(PCA)、乘积法(Multiplicative)、比值变换法(Brovey Transform)及PANSHARP等的算法实现,并且对SPOT5全色波段和多光谱波段进行了融合实验,介绍了目前较为成熟的像元级融合技术及模拟真彩色影像图的制作方法。     

Curvelet变换在位场数据去噪中的应用

为了解Curvelet变换在位场数据去噪处理中的效果,从Curvelet 变换的原理着手,通过对多矩形棱柱体模型进行Curvelet变换去噪和普遍应用的小波阈值去噪试验对比,验证了Curvelet变换去噪的有效性问题。将其应用于实测位场数据的处理中,取得了较好的效果。理论和实测数据的处理结果都表明, Curvelet变换在位场数据的去噪处理中是可行有效的。     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例

为了推进北京一号小卫星遥感数据在城市景观生态研究中的应用,针对其全色影像4m分辨率、多光谱影像32m分辨率的特点,试验分析北京一号小卫星影像在城市景观格局变化中的应用效果和特点。通过对不同分类器的比较,选择支持向量机分类器对多光谱影像、全色影像、全色与多光谱融合影像三个数据集进行景观组分分类,结果表明,全色与多光谱融合影像的分类精度最高。利用多时相、多光谱遥感数据统计分析了城市景观组分与格局变化,表明32m空间分辨率的多光谱影像可以用于城市景观格局变化和土地覆盖变化分析。本文全面试验和分析评价了北京一号多分辨率数据在城市景观格局研究中的应用效果。通过对同一年份全色影像和多光谱影像计算的景观格局指标的分析表明,全色数据能更有效地描述景观详细信息,多光谱数据可展现城市景观的整体格局,而融合后对景观格局分析能够获得优于单一数据的效果。试验和分析表明,北京一号小卫星4m全色高分辨率影像和32m多光谱数据的波段组合,能从不同尺度揭示城市景观格局和变化过程。     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

改进的分水岭变换算法在高分辨率遥感影像多尺度分割中的应用

由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。     

多源遥感数据融合的发展趋势

随着遥感技术的快速发展,影像和数据融合领域的新方法、新算法层出不穷.遥感影像融合技术可以分为3个不同的层次:像素级、特征级和决策级.在回顾现有的多源遥感数据融合技术的基础上,讨论了融合技术的发展趋势.主要讨论内容包括多源高分辨率影像融合新方法、面向应用的影像融合评价和趋势、用于生态建模的LiDAR数据/多源光学/雷达影...     

南极遥感动态监测影像处理关键技术分析

从多源多时相遥感数据用于南极动态监测的影像获取与处理关键技术人手,针对南极过轨的卫星情况,分析了可获取的卫星影像的种类;研究分析南极在控制点缺乏以及控制点布设困难的情况下,采用无控制及稀少控制的几何纠正方法;研究分析南极遥感影像中高分辨率遥感数据光谱的使用及融合方法,为实现南极冰雪环境的动态监测提供了技术基础性分析.     

多源海量统计遥感数据集成管理技术研究

统计遥感业务是国家统计局基于统计业务对空间信息的发展和应用需求,将GIS、RS和GPS空间信息技术全面应用于统计数据的获取、管理与分析中,从而提高统计效率和统计科技含量,构建新型国家统计业务体系。统计遥感业务数据具有多源、海量的特点,实现统计遥感数据的集成与管理是新型统计遥感业务成功运转的基础。针对统计遥感业务及数据应用需求,通过对各类空间数据集成与管理技术进行研究,提出在建立统计遥感空间数据库基础上,将影像以县级为单位进行拼接、然后压缩存储到统计遥感空间数据库,同时结合影像编目技术实现海量遥感影像的管理;提出将元数据管理和数据转换、数据直接访问以及数据互操作方式,实现多源统计遥感数据的集成与管理。通过多种方式,从应用层面较好地解决了海量、多源统计遥感数据的集成与管理,提升了统计遥感数据的应用范围。     

多分辨率分解的遥感影像融合方法对比分析

有效地将高空间分辨率全色影像和低空间分辨率的多光谱影像融合起来,对影像上地物的识别具有重要的意义。随着多分辨率分析思想在图像处理中的应用,出现了许多新的多分辨率分解的遥感影像融合方法。典型的方法有:Mallat小波变换(DWT)、àtrous小波变换(SWT)、无下采样轮廓变换(NSCT),以及这些方法分别与IHS和PCA变换相结合的融合方法。在IKONOS上选取了两个具有不同地物覆盖类型的实验区进行融合实验,从光谱保真度和高频信息融入度两方面,对这些方法进行了定量评价和分析。研究表明,多分辨率分解的影像融合方法均具有较好的高频信息融入度,其中,DWT、SWT、NSCT融合方法在高频信息融入度方面最优;DWT、SWT、NSCT与IHS、PCA相结合的融合方法在光谱保真度方面,不仅优于它们自身,也明显优于传统的IHS、PCA方法,其中,NSCT和PCA变换相结合的融合方法,在光谱保真度方面最强。     

基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。     

ETM+全色波段及其多光谱波段图像的融合应用

Landsat-7ETM+的全色波段与多光谱波段有相同的太阳高度角和其他环境条件,影像获取时间一致,两种不同分辨率的数据可以不经配准而实现高精度融合。目前常用的图像融合方法很多,究竟哪种方法更适合于ETM+图像,本次试验采用HIS变换、Brovey变换、SFIM变换、加权融合4种方法,分别实现ETM+Pan与ETM+的多光谱波段的融合,并从空间纹理信息、光谱真实性2个方面进行定量和定性地评价。研究表明,从综合角度出发,基于SFIM变换的融合方法产生的光谱扭曲和失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率的全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于ETM+图像融合的较佳方法。     

面向GF-1 WFV数据和MODIS数据的时空融合算法对比分析

对城市热岛效应、植物覆盖指数、叶面积指数等地表参数的高频次高精度反演,能更好地实现基于遥感手段的地表特征动态监测。然而,目前单一数据源的遥感影像还很难实现高时空分辨率数据的同步获取,时空融合技术是解决这个时空分辨率矛盾的有效方法。根据原理不同,时空融合算法可以分为基于线性模型的融合算法、基于光谱解混的融合算法等。高分卫星产品是近几年中国高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的首发星,对于该类数据的时空融合研究仍然较少。因此,本文拟采用4种常见的时空融合算法（STARFM、FSDAF、STDFA、Fit_FC）实现GF-1 WFV数据与MODIS数据的时空融合,分析这几种方法对GF-1 WFV数据时空融合的有效性和精度,从而为后续的研究提供一定依据。     

基于MATLAB的HIS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法.在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量Ⅰ与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合.融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择.通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coit5作为小波基函数,进行三层小波分解.小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数.从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好.实验表明,将ETM 多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征.