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。     

高分二号卫星影像融合技术研究

针对高分二号卫星影像的融合方法展开研究,选取Pansharp融合、Gram-Schmidt光谱锐化、HPF融合、主成分变换、Brovey变换5种融合方法进行融合对比实验。结果表明,Pansharp融合法和Gram-Schmidt光谱锐化法效果最优,其中Pansharp融合影像的清晰度和锐化程度尤其高,Brovey变换法虽然极大地提高了融合影像的空间分辨率,但会存在色彩严重失真的情况,HPF融合法和主成分变换法融合效果相对较差。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

高分二号卫星影像几何校正方法研究

在对影响几何校正精度的因素(校正模型、控制点分布、重采样方法等)进行分析的基础上,本文对吉林省洮南地区高分二号影像分别采用有理函数、多项式、RST、局部三角网4种模型进行校正并对比其精度。同时,基于有理函数模型,分别采用最邻近像元法、双线性内插法、三次卷积法进行重采样、比较不同重采样方法对几何校正精度的影响。     

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。     

高分二号卫星遥感影像控制点自动提取

针对传统的手动和半自动方式无法快速有效地进行控制点提取,该文提出了一种高效自动化的高分二号卫星影像控制点提取方法。采用Harris算法和基于地理位置的匹配算法求解特征点,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行误差剔除,最小二乘匹配获得最优解,并进行高分二号卫星影像的几何校正,实现了较好的校正结果。实验结果表明:所采用算法可以快速有效的提取控制点,可应用于高分辨卫星数据的控制点提取与几何校正。     

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。     

基于同步观测的高分一号卫星影像辐射质量评价

针对高分一号卫星(GF-1)影像进行辐射特征的质量评价研究。通过设计同步观测实验,得到目标区域的同步观测卫星影像数据、大气与太阳光照数据和地面光谱数据;利用值域、均值和标准差等灰度特征指标以及对比度、清晰度、信息熵和角二阶矩等纹理特征指标评价GF-1影像的整体质量。实验结果表明:GF-1影像能较好地区分不同的地物类别,反映不同地物的空间特征和结构差异;整体信息的丰富程度和地物特征表现能力上能满足一般的使用需求,使用时可根据需求选用不同波段的影像来满足实际需要。     

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。     

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;ModifiedIHS、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。     

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。     

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。     

基于高分二号影像融合算法的适用性研究

为探究适用于GF-2影像的融合算法,本文选取常用的IHS算法、PCA算法、Gram-Schmidt算法、SFIM算法和HCS_NS算法(HCS_N、HCS_S两种模式)这6种融合算法对GF-2影像进行融合实验,采用主观和客观的评价方法对融合结果进行分析.结果分析表明,6种融合算法均能不同程度提升图像的空间分辨率.但PC...