一种新的基于PCA变换多源遥感影像像素级融合方法

在多源遥感影像融合中,基于传统PCA变换的多源遥感影像融合的光谱分辨率受到较大影响。提出了一种新的基于PCA变换的多源遥感影像像素级融合方法,通过在传统PCA变换融合算法基础上引入小波变换融合,保留了多波段遥感图像光谱特性的有用信息,进一步提高融合后遥感影像的效果。给出实验的融合结果,并与传统PCA变换方法进行对比,证明了该方法的有效性。     

遥感图像融合方法在机场识别应用中的研究

针对利用光谱特性和几何结构特性可以提高机场识别效率和鲁棒性的理论,对像素级遥感图像融合方法进行了分析比较,并对融合结果进行了针对性的效果评价。实验结果表明,小波变换融合法和高通滤波融合法在继承光谱信息和增强边缘特征方面有一定的优势,能够为机场识别提供信息丰富的图像数据基础。     

卫星遥感融合中通量守恒重采样方法与其它常用方法的比较

对多卫星传感器数据进行融合,首先要将多个传感器数据通过重采样算法重新投影到标准网格上。本文运用一种基于多边形切割算法的通量守恒重采样算法对图像数据进行重采样,并将该算法与3种常用的重采样算法(最邻近插值法、双线性插值法、三次卷积插值法)在信息保真方面的性能进行了比较。将所比较的重采样方法应用于两幅具有代表性的图像,其中一幅为人造图像,用于定性比较各种采样方法在图像缩放中的采样精度;另一幅为某机场卫星遥感图像,用于评价各种重采样方法在旋转图像方面采样的性能,并以定量参数(相关系数及光谱真实性)比较各种采样方法。结果表明,通量守恒重采样法对原始图像的信息保真效果最好,更适用于卫星遥感图像数据融合中的重采样。     

不同高分辨率遥感图像融合技术特征比较

简要回顾了图像融合技术的起源和发展情况。对图像融合的概念与基础理论作了阐述,剖析了其优缺点和使用领域。通过6种融合方法对杭州市滨江区QuickBird正射影像及数字化地形图进行了融合,并对融合图像进行了效果评价,结果表明,所有融合图像的方差和熵都大于配准后的图像,融合后图像的信息量大为增加。     

图像融合在遥感中的应用

介绍了关于低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像相融合的一些方法。图像融合的目的是为了获取高分辨率的多光谱图像,它既包含了多光谱信息又具有全色图像的高空间分辨率特点。图像融合在遥感中的主要目的在于尽量保持图像的光谱信息．以便用于土地覆盖分类等领域,这一点与其在军事应用和计算机辅助设计领域有所不同。阐述了如何在不使用高分辨率的全色图像情况下进行融合的方法,由于同时获取的多光谱图像之间存在亚像元级的偏移现象,将位移量作为附加信息来有效提高采样频率,以此获取高空间分辨率信息。最后选取了SPOT卫星的多光谱图像作为例子．对文中所阐述的算法进行了试验,并对试验结果作了比较分析。     

小波函数对侧扫声纳图像滤波效果的影响分析

侧扫声纳技术应用日益广泛,已成为海洋测量的重要工具,而去除噪声处理是对侧扫声纳图像进行正确判读的前提。利用小波函数滤波处理的方法,分别采用Haar、Daubechies、Coiflets、Symlets、Discrete Meyer、Biorthogonal、Reverse Biorthogonal等小波函数与中值滤波函数对侧扫声纳图像进行处理,并以平滑指数和边缘保持指数为评价指标,对滤波效果进行定量比较。试验表明,小波函数可以有效地平滑声纳图像,并能保持其较好的边缘效果。     

弱辐射特征遥感影像的自动伽马校正

为了有效地消除光照不均对成像效果的影响,还原原始图像信息,通过分析Gamma校正函数及对函数包含参数的适应性实验,研究并提出了依据原始图像像素分布自动确定Gamma函数参数值的伽马校正方法,实现了弱辐射特征图像的自动灰度修正。对近海区域的遥感影像进行了辐射校正实验,证明该方法对弱辐射特征的遥感影像有很好的校正效果。     

栅格数据融合算法探讨

如何打破行业壁垒,实现数据共享一直是GIS研究的关键,空间数据集成与空间融合技术是实现数据共享的主要途径。具体到不同的空间数据(矢量数据和栅格数据)类型,融合的方式也不同。对栅格数据融合的几种常用算法进行了探讨,针对数字地形图与遥感图像的融合,改进了几种常用算法,对各种算法的融合效果给出评定,展望了数据融合的发展方向,并指出还存在的问题。     

基于光谱复原的NMF遥感图像融合改进算法

在研究了非负矩阵分解(NMF)用于遥感图像融合技术的基础上,改进了一种基于光谱复原的NMF遥感图像融合算法,首先利用矩阵非负性分解求取图像的基向量矩阵,然后综合考虑图像融合后的光谱特性和波形变化情况,对基向量矩阵进行直方图规则化处理,最后得到融合后的图像。实验结果表明,该方法具有较好保持原始图像的光谱信息和空间信息的优点。     

希尔伯特—黄变换在遥感图像中的实例研究与应用展望

希尔伯特-黄变换是一种处理非线性、非平稳数据的方法,目前该方法已在遥感图像处理中得到高度重视。文中在介绍希尔伯特-黄变换的基础上,首先通过对时间序列数据的不同频率信息进行分离,揭示了希尔伯特-黄变换方法对局部时间尺度的物理含义。通过希尔伯特-黄变换方法对不同空间尺度信息的分离,对SAR遥感图像滤波和SAR遥感图像信息提取开展了实例应用研究,展示了希尔伯特-黄变换方法可以通过遥感图像提供各种尺度信息现象的有效数据。最后讨论与分析了希尔伯特-黄变换方法的局限性与优势,并对其在遥感图像处理中的应用进行了总结和展望。     

遥感影像融合中的四元数插值方法研究

利用四元数来整体描述多光谱遥感影像,采用四元数插值算法对影像进行重采样,并通过对重采样后的影像进行融合处理来分析比较遥感影像的四元数插值和现有插值方法的效果和区别。实验验证了四元数插值算法的可行性和优越性,为遥感影像的重采样提供了一条新的技术途径。     

IHS变换与小波变换相结合的ETM+影像融合技术

多分辨率影像融合技术已广泛应用于遥感影像处理方面,针对ETM＋多光谱影像和全色影像融合中存在的光谱失真现象,提出了一种改进的ETM＋影像融合方法。该方法首先对多光谱影像进行IHS变换;然后将全色影像进行小波分解,利用亮度分量替换小波分解后的近似分量,进行小波逆变换得到新的亮度分量;最后进行IHS逆变换得到融合影像。试验结果表明,融合后的影像在保持多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果。     

近岸水质遥感评价参数的选择及评价模型的研究

利用遥感技术的水质评价是海洋环境监测的必然趋势,但目前可通过遥感技术反演的水质参数种类远少于《海水水质标准》中的35项,因此遥感监测时必须反演的水质参数有哪些?利用有限的参数该建立怎样的水质评价模型?成为我们关心的问题。本文以雷州半岛海域为研究对象,通过对实测数据的分析得出13种水质参数中的主导参数为总氮(N)、总磷(P)、化学需氧量(COD)、酸度(pH)、溶解氧(DO)这5种;再通过数理统计理论得出这5种参数对水质分类判别能力的大小关系为:COD> DO> P> N> pH,分别建立对应的五参数、四参数、三参数水质评价模型,并确定最优评价模型。即,雷州半岛海域水质遥感评价时必须反演的参数为COD、DO、P和N,水质综合评价模型为四参数模型,为后续其他海域水质的遥感监测提供可借鉴的方法。     

基于灰度共生矩阵的遥感图像纹理库设计

随着很多高分辨率卫星陆续发射和应用,遥感影像中纹理信息也越来越丰富,图像纹理数据的分析纹理显得十分重要。通过对图像进行纹理分析,并建立纹理数据库,能够进一步提高纹理信息在遥感影像质量分析、影像分类、计算机自动识别等方面的精度和效率。研究了如何对图像的纹理进行有效的提取和统计,通过基于灰度共生矩阵的实验进行纹理分析,得到一系列相关数据,为纹理库的设计提出了相应的思路。     

高空间分辨率遥感影像融合方法探讨

针对高空间分辨率遥感影像特点,利用IHS变换、Brovey变换、PCA主成分变换、Gram_Schmidt变换以及Pansharp变换等五种融合方法对QuickBird影像进行了融合实验,并从目视效果、波谱剖面图以及定量分析三方面对融合后影像质量做出了科学的比较,结果表明Pansharp和Gram_Schmidt融合算法更适合高分辨遥感影像融合。     

珠江口水深遥感反演研究

建立了珠江口2个试验区遥感测深的多种统计相关模型,并选取相关性最好的模型进行水深反演和结果分析,探讨了不同悬沙浓度情况下遥感测深的可能性和实用性。结果表明,对于悬浮泥沙浓度大的试验区1,实测水深值和遥感各波段DN值的相关性<0.5,实际反演水深的能力较差,加入了泥沙因子的统计相关模型相关性有较大提高,但水深反演精度仍不高,达不到实际应用的精度;而悬浮泥沙浓度较小的试验区2,实测水深值和遥感各波段DN值的相关性基本大于0.7,但加入泥沙因子后水深值和遥感波段的相关系数并没有提高,以B2为反演因子的指数模型反演精度最高,5～10m水深段的反演效果最好,平均相对误差为22.5%、平均绝对误差为1.56m,模型总体平均相对误差为31.9%、总体平均绝对误差为1.92m,反演结果较好地反映了试验区2的水深情况。从所建模型来看,非线性模型的反演效果均好于相应的线性模型,多因子模型好于单因子模型。