SPOT-5全色与多光谱遥感影像融合方法比较

随着遥感技术的发展,SPOT-5卫星数据以其优越的性价比,得到了较多的应用.在阐述遥感图像融合原理的基础上,以SPOT-5全色与多光谱影像为数据源,应用IHS变换、PCA融合、Brovey变换、乘积变换和HPF融合等5种比较常用的融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度进行了分析评价,探讨最适合于SPOT-5图像的融合方法.结果表明：在各种融合方法中,HPF与IHS融合的效果最好.     

Quickbird影像3种常用融合方法和评价

利用Quickbird多光谱影像和全色波段影像,借助ENVI遥感图像处理软件,从主观角度和定量的方法分析该影像3种融合方法的优缺点。结果表明:HSV和Brovey变化的视觉效果优于PCA变换;HSV与Brovey变换结果光谱保持能力类似,PCA融合的图像灰度级分布离散性优于HSV融合优于Brovey变换。     

陕北黄土丘陵沟壑区ALOS遥感影像融合方法研究

【目的】通过几种遥感影像融合方法的比较,筛选适合于陕北黄土丘陵沟壑区遥感影像处理的融合方法。【方法】利用ALOS全色波段与多光谱影像,通过主成分变换、乘法变换和Brovey变换等3种融合方法,对陕北黄土丘陵沟壑区遥感影像进行融合,并对融合后的影像进行效果评价。【结果】所有融合处理图像的标准差和信息熵多大于原始影像,融合后图像的信息量大大增加,其中Brovey变换法在提高目视效果和识别精度方面优于其他2种融合方法。【结论】3种变换融合方法中,Brovey变换更适合于陕北黄土丘陵沟壑区ALOS遥感影像的融合,同时也为提高该区遥感影像的解译精度奠定了基础。     

不同遥感数据融合方法在南方水稻面积监测中的应用研究

在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度.     

一种自适应IHS的遥感数据融合方法研究

针对传统IHS变换融合算法存在光谱扭曲、仅适用于多光谱影像3个波段的处理等问题,提出了一种自适应的IHS变换融合算法。并以SPOT Pan(全色波段)和Landsat-TM321多光谱图像、worldview-2(全色与多光谱)、Quick Bird(全色与多光谱)3组遥感影像数据为基础,采用传统IHS和自适应IHS变换融合算法分别对3组试验结果进行定性和定量评价。结果表明,自适应IHS方法优于传统的IHS变换融合方法,在定性方面自适应IHS可得到较佳空间分辨率和光谱分辨率,在定量方面自适应IHS方法各项定量指标均优于传统IHS方法。     

面向耕地的高分一号卫星遥感影像融合方法研究

选择国产高分一号(GF-1)卫星2 m全色/8 m多光谱影像,对增强耕地信息的遥感影像融合方法进行了研究,研究所选择的融合方法包括Subtractive法、Brovey变换法、MHIS法、HCS法和Gram-Schmidt法,并从主观和客观方面对融合影像质量进行了评价,基于融合影像对研究区耕地信息的增强进行了分析。结果表明,面向耕地信息时,MHIS法融合影像最好。     

基于Quickbird影像的土地利用调查研究

以广西天峨县龙滩电站淹没区及周边区域为研究对象,应用IHS变换、主成分变换和Brovey变换等3种影像融合方法对Quickbird多光谱和全色遥感影像进行融合,并利用目视评价和偏差指数等指标对融合效果进行定量评价;利用融合后的高分辨率影像对研究对象的遥感调查进行了处理和研究.结果表明:主成分变换法的融合效果最佳;用材林、经济林和水田分别占被淹没土地总面积的40.53%、18.35%和18.50%,是主要土地类型.     

基于地表覆盖分类的IKONOS影像融合算法分析与评价

不同的遥感影像融合算法有不同的优点和局限性,因此难以单纯评价某种算法的优劣,融合算法的选择与研究对象和应用目的有着密切的关系。在概略介绍IHS变换、Brovey变换、PCA变换、SFIM变换及Gram-Schmidt变换5种图像融合算法原理的基础上,对IKONOS全色和多光谱数据进行像元级融合,并对融合效果进行了定性和定量评价。在此基础上,对融合影像进行最大似然法分类,利用混淆矩阵对分类结果进行精度分析,以期找出适合于地表覆盖分类的IKONOS影像融合算法。结果表明,在图像空间信息提高和光谱信息保真方面,以SFIM变换和Gram-Schmidt变换相对较好,其中Gram-Schmidt变换对图像微小细节反差的表达能力优于SFIM变换。在上述5种变换中,SFIM及Gram-Schmidt变换后融合影像地表覆盖分类精度较高,总体精度均超过98%,Gram-Schmidt变换的分类精度略高于SFIM变换,IHS变换后融合影像的分类精度最低,其总体精度和Kappa系数分别为83.14%和0.76。因此,利用Gram-Schmidt变换和SFIM变换得到的IKONOS融合影像更有利于提高地表覆盖分类精度。     

Worldview-1与SPOT5遥感数据融合评价

采用HSV、Brovey、PC、Gram几种常用方法对Worldview-1与SPOT5遥感数据进行融合,以光谱保真度和纹理清晰度为依据对各融合效果进行定量评价.实验表明:对Worldview-1与SPOT5两种数据采用PC和Gram的融合方法优于另外两种;直接融合Worldview-1与SPOT5多光谱数据的效果优于使用SPOT5全色影像进行过渡融合的效果.     

基于SPOT高分辨率遥感数据的农作物估产方法研究

[目的]为了达到基于SPOT高分辨率遥感数据的农作物估产方法研究的目的。[方法]以邢台市为例,利用SPOT-5卫星2.5 m分辨率全色影像与10 m分辨率多光谱影像的融合得到高分辨率多光谱影像,以此对农作物估产方法进行研究。[结果]结果表明,基于SPOT高分辨率遥感数据的农作物估产结果与地面实测结果相比,其检验结果可信。[结论]该研究为农作物遥感估产的实践应用提供了参考依据。     

基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合

本研究在整体小波变换融合方法基础上，提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法，并以多光谱TM和高空间分辨率IRS-1C全色波段图像为例，与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时，增强了影像的纹理信息。     

Worldviow-1与SPOT5遥感数据融合评价

采用HSV,Brovey,PC,Gram几种常用方法汁Worldview-1与SPOT5遥感教据进行融合,以光语保真度和纹理清晰度为依据对各融合效果进行定量评价.实验表明:时Worldview-1与SPOTS两种数据采用PC和Gram的融合方法优于另外两种;直接融合Worldview-1与SPOT5多光谱数据的效果优于使用SPOT5全色影像进行过渡融合的效果.     

面向林地分类的GF-2影像融合算法评价

针对林业部门目前常用的遥感影像融合算法,探究适合于林地信息提取的GF-2影像融合算法。以GF-2卫星1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像为数据源,采用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换),Brovey变换(彩色标准化变换),PC变换(principle components,主成分变换),HPF变换(high-pass fusion,高通滤波变换),GS变换(gram-schmidt,正交化变换),Pansharp变换(超分辨率贝叶斯变换)等6种常用融合算法,通过目视和定量特征分析对融合效果进行评价,并结合面向对象分类方法对融合后影像进行地类信息提取和分析,探讨6种融合算法对GF-2影像在林区地类提取的适宜性。研究结果表明:基于Brovey和HSV算法的融合结果目视效果良好,清晰度与纹理增强明显;这2种融合算法影像在不同地类信息的提取上各有优势,HSV算法融合结果在不同地类的提取上效果最好,分类总精度可达85.14%,Brovey算法融合结果则在森林类型的提取上具有最高的分类总精度,为75.72%;其余4种融合算法在图像质量及其他地类提取中各有优势,具体融合算法的选取需根据应用目的和影区应用区域的实际情况而定。该研究可为林业部门提高GF-2卫星的适用性及大规模应用提供参考。     

基于ERDAS IMAGINE软件的快鸟影像融合研究

该文采用PCA变换与IHS变换对快鸟的多光谱、全色影像进行融合处理.图像的处理全过程均在ERDASIMAGINE 8.5中完成.影像的统计特征评价均值、标准差在ERDAS IMAGINE 8.5中完成,熵、联合熵的计算应用Matlab编程完成.经计算两种变换后影像的联合熵均大于原图像,其中以PCA融合处理后的联合熵(15.865)最大.各波段的均值、标准差也与原多光谱影像相近,因此该试验中PCA变换最佳,不但保留了多光谱的特性,还融进了全色波段的高分辨率特征.     

不同融合算法对ETM+遥感影像融合效果对比研究——以陕西安塞县和永寿县为例

为了对比不同融合算法在提取试验地地类信息的效果,采用Brovey、HSV、PC、Gram-Schmit、和Wavelet融合算法对安塞县和永寿地区的2幅ETM+遥感影像进行融合,并采用信息熵、标准差、偏差指数和相关系数进行了融合效果评价。结果表明:就空间信息量而言,经过HSV变换的图像具有最大的空间信息,而经过Brovey变换的图像,其空间信息最低,其他融合算法则在空间信息量上差别不大;就原光谱信息的保真能力而言,经过HSV变化的图像,其光谱保真能力最差,其他算法之间的光谱保真能力相差不大。     

基于多进制小波的森林遥感影像融合

为监测森林资源动态变化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R、G、B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量;然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行森林资源动态监测,效果明显提高。     

一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法

作为一种新的多尺度分析方法,曲波（Curvelet）比小波更适合提取图像中的细节信息,能够更好的表达边缘信息。提出了一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法。首先对原图像进行曲波变换,然后在高频和低频域分别采用不同的融合规则融合曲波系数,最后通过重构得到融合图像。从信息熵、空间频率及光谱扭曲程度方面对融合效果进行了客观评价,并与基于Brovey变换、PCA变换与小波变换的融合结果进行了比较。结果表明,该算法在保留原始图像光谱信息能力方面优于其他变换算法。     

ALOS影像融合方法的比较

采用Brovey变换、乘积变换和主成分变换3种融合方法,双线性内插法、三次卷积法和最邻近插值法3种重采样方法对ALOS影像进行融合处理,以目视比较和定量分析对融合后的影像进行评价。结果表明,Brovey变换与双线性内插法的效果优于其他变换方法和重采样方法。     

基于Titan Image软件的QuickBird影像融合

基于北京东方泰坦科技股份有限公司研发具有完全自主知识产权的Titan Image7.0遥感图像处理软件平台,对QuickBird标准组合(全色0.61 m+多光谱2.44m)影像进行像素级融合,探讨Titan Image7.0遥感图像处理平台在影像融合及评价方面的应用.结果表明:该软件以友好的全中文界面,在同一平台上以简单的操作过程即可完成影像的融合过程与质量评价指标的求算,不仅有效的避免了跨平台、语言差异等因素带来的操作不便与信息损失,而且丰富的融合算法和质量评价指标,可以完成多种影像数据的融合和质量评价;从QuickBird影像融合与质量评价结果来看,参与融合的4种算法中以Pansharp融合算法最好,其次为小波变换算法,IHS算法、PCA算法融合效果最差,这与前人的研究结果基本一致.因此,可以认为Titan Image7.0软件是一种非常好的遥感影像融合平台.     

卫星遥感融合技术在植烟生态研究中的应用

 烟草种植的生态研究在烟草种植规划与管理中发挥重要作用。利用遥感融合技术辅助开展烟草种植的生态研究极少。以云南省丽江市为例,尝试利用不同的融合算法对研究区的WorldView 2影像进行融合试验,并对结果进行定性与定量分析评价。结果表明：（1）GS变换的融合效果最好,光谱信息丰富,图像保真度高,Pansharp变换次之,Brovey和IHS变换效果最差,存在光谱信息损失和光谱扭曲。（2）利用GS变换和Pansharp变换融合的图像色调变化小,地物细节表现较好,有利于WorldView 2影像信息（植被、水体等）提取工作的开展,进一步辅助烟草种植的生态研究。