高分一号卫星影像融合方法及质量评价

影像融合是提高影像利用的有效方法之一。利用Brovey变换融合、PC主成分变换、GS融合和NND融合4种方法对高分一号的多光谱影像和全色影像进行融合试验。通过目视评价和定量评价方法对影像的融合效果进行评价。结果表明,Brovey变换融合方法在空间细节上表现好,PC主成份变换的光谱畸变小,但空间信息损失大,GS融合和NND融合在空间细节和光谱保真2方面表现都不错。     

多源高分辨率卫星遥感影像监测林地动态变化研究

以内蒙古大兴安岭克一河林业局、吉文林业局林地动态变化监测为目标,应用多期国产高分辨率卫星遥感数据,辅以德国Rapid Eye、法国SPOT5和SPOT6、美国TM遥感影像;叠加占用征收林地资料、伐区作业设计、林木采伐许可证、林政案件资料、森林资源二类调查以及林地保护利用规划等专题数据资料。通过目视解译与提取识别,检测林地和林木的变化情况,结果表明:卫星遥感影像对林木采伐、占地、毁林开垦和森林灾害监测效果明显。     

SPOT5全色与多光谱遥感影像融合方法研究

以吉林省白河林业局的SPOT5全色与多光谱遥感影像融合为研究对象，利用Erdas Imagine9.1遥感影像处理软件，对8种融合方法的结果进行定量分析。结果表明：在提高空间分辨率能力和保持光谱特征的完整性上，Ehlers融合法、基于HIS变换的小波变换法、HIS变换法融合效果较好。     

多源遥感影像的融合方法效果分析

在IRS—P6遥感影像的多光谱与CBERS-2B遥感影像的全色PAN波段之间进行融合,对乘积变换、比值变换、IHS变换和主成分分析4种常见的融合方法进行对比分析,并对融合后的影像进行主观定性评价和客观定量评价。研究表明：IHS变换效果相对最优,在较好地保持原多光谱影像光谱信息的同时,大大地提高了影像的空间分辨率,对云区的地物色彩表现力上也较好。研究对于使用多源遥感影像融合获取高质量影像有着重要的参考价值。     

松花坝水源区Landsat 7 ETM+遥感影像融合对比研究

采用IHS变换、Brovey变换、PCA变换、Gram-Schmidt变换、CN变换和小波变换等遥感影像融合方法,对松花坝水源区2002年Landsat 7 ETM+多光谱数据与全色波段进行融合,并结合影像的光谱统计参数选取相应评价指标,对这些方法进行评价.结果表明,6种融合方法均能不同程度地提高影像质量,源于同一传感器的不同分辨率影像融合能够有效避免异源传感器影像融合所常见的实相及校正误差,PCA变换效果最佳.     

Pleiades-1高分辨率影像像素级4种融合算法的综合评价研究

基于Titan Image 8.0遥感图像处理软件平台，对法国和意大利联合研制的新一代极限性能高分辨小卫星Pleiades-1卫星影像（全色0.5 m＋多光谱2.0 m）进行像素级4种融合算法融合效果的定性和定量评价，结果表明，对Pleiades-1高分辨率影像的4种融合算法融合中， pansharp算法融合效果最好，小波变换法融合算法次之，再次为HPF算法， PCA算法融合效果最差。     

遥感图像融合技术在森林资源调查中的应用

遥感影像在应用之前必须经过一些预处理,图像融合是预处理的一个重要环节。本文以QuickBird全色和多光谱影像为基础,通过应用遥感图像处理软件ERDAS8、7版四种不同的融合方法进行融合实验,并结合主、客观方法来评价四种融合方法的融合结果,从而得出基手QuickBird影像的森林资源调查中较可取的遥感影像融合方法——小波融合法和主成分分析法。     

基于森林小班的高分影像融合及地类信息提取

以2013年资源3号高分辨率卫星遥感影像及森林小班矢量数据为数据源,以紫金山国家森林公园为例,基于森林小班对象将原始多光谱和全色影像进行融合。在较优融合影像基础上,采用面向对象分类方法提取研究区阔叶林、针阔混交林、竹林、灌木林地、松类、杉类和柏类等地类信息,并以现有的森林小班矢量数据验证影像融合效果,所得结论如下:1)基于森林小班矢量数据对遥感影像数据进行分割和融合是有效提取地类信息的基础。2)基于森林小班对象影像融合效果评价结果表明,Wavelet融合算法对资源3号卫星遥感影像数据融合效果较优;HPF,PCA和IHS融合算法次之;Brovey融合算法融合效果较差。3)基于Wavelet融合影像进行地类信息提取,总体分类精度为83.5%,Kappa系数为0.79。以上结论表明基于森林小班的影像融合方法是可行的,该方法有利于国产高分影像地类信息的提取,可为进一步获得更高的信息提取精度和更细分树种类型识别提供基础。     

QuickBird遥感影像的融合及在土地利用类型调查中的应用研究

应用比值变换、IHS变换、主成分变换等3种影像融合方法对QuickBird多光谱和全色遥感影像进行融合，并对融合结果进行了评价；以增强处理效果好的QuickBird影像3、4、1或3、4、2波段彩色合成图像为基础建立解译标志，进行人机交互式解译分类一一进行土地利用类型的专题信息提取，并利用地理信息系统软件制作土地利用类型现状图。     

SPOT5全色与多光谱影像融合方法研究——以南瓮河湿地自然保护区部分区域为例

以黑龙江省南瓮河湿地自然保护区内的SPOT5全色与多光谱遥感影像为研究对象,利用ENVI4.8、Arc-gis10.0遥感影像处理软件对4种常用融合方法进行质量评价。结果表明:Gram-Schmidt Spectral Sharpening变换融合方法效果最好,灰度均值和标准差最接近原多光谱影像,信息熵高于原多光谱,而且还保留了与SPOT5影像相同的4个波段,可以根据需要进行不同的波段选择;PC Spectral Sharpening变换后也保留4个波段,但这种融合方法色彩的饱和度较差,没有更好地增强部分地物;HSV变换和Brovey变换后图像只有3个波段,HSV变换后的色彩差异与源图像最大,不同地物间色彩差异不大,不利于地物的分类时的目视解译。