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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。 相似文献
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QuickBird遥感影像的融合及在土地利用类型调查中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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[目的]利用多角度高光谱数据,分析不同角度下东洞庭湖湿地典型植被群落的光谱特征,确定多角度信息融合的最佳方法,并对融合影像进行湿地植被类型精细识别。[方法]使用CHRIS多角度高光谱数据,针对洞庭湖湿地植被的光谱特征,研究计算窄波段NDVI的最佳波段组合和角度,评价CHRIS 0°影像与NDVI的像素级融合方法,进而对洞庭湖地区湿地植被进行提取。[结果]计算NDVI的最佳红波段和近红外波段分别位于667.6 nm和926.95 nm,对应于CHRIS数据的第24波段和第55波段;选取HSV、Brovery、Gram-Schmidt和PCA 4种融合方法进行融合,发现PCA融合图像的光谱信息丢失最少、纹理细节更丰富,信息量最大;PCA融合影像的总体精度为81.36%,比单角度影像提高7.93%,Kappa系数提高0.097 6,且苔草的漏分误差和泥蒿的错分误差得到明显改善。[结论]基于NDVI的多角度信息融合是提高湿地植被识别精度的一种有效途径,多角度信息融合丰富了地物的信息量,提高地物识别精度。 相似文献
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高光谱遥感技术及其在森林监测中的应用探讨 总被引：3，自引：0，他引：3
高光谱遥感技术是指利用很窄的电磁波段从地物获取连续光谱信息的技术。高光谱影像具有超高光谱分辨率和多个波段同时对地物成像的特点,借助高光谱影像丰富的植被光谱信息,介绍其在森林火灾、森林病虫害和森林资源变化监测中的应用研究方法和现状,利用高光谱遥感图像进行森林监测的处理技术。 相似文献
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SPOT全色波段影像的几何校正 总被引：2，自引：0，他引：2
林业遥感往往需要将不同来源的SPOT影像与TM影像融合在一起,不同影像的像元就必须能精确地配准,而SPOT全色波段的几何精校正尤为困难,影像上清楚的地物点,地形图上不清楚;表现在地形图上清楚的地物点,影像上不清楚.这使得影像校正很困难.另外,云南复杂的地形也使SPOT影像的各个位置有不同程度的变形.在菜阳河保护区影像校正中,先在影像上选择好控制点,然后用GPS采点确定控制点的地理坐标;并用高程式模型校正由地形变化引起的扭曲. 相似文献
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采用青海省隆宝滩地区的多角度高光谱CHRIS遥感数据,通过研究+36°、0°和-36°三个角度影像的组合变换,提出影像变换+不同角度波段组合的方法,用以获取地物的分类信息。该方法首先对0°影像进行穗帽变换,选择其湿度图像,再与+36°和-36°影像的第4波段(0.461 μm)进行RGB组合,生成新的彩色合成影像,然后再进行支持向量机(SVM)的监督分类。结果显示,利用该方法对隆宝滩湿地分类的精度可达到90.02％;而利用传统的监督分类对0°影像直接进行分类,其精度为75.46%。由此可见,利用不同角度信息进行波段组合的方法,大大提高了高光谱影像进行湿地信息提取的精度,为湿地信息提取提供了一个有效的方法。 相似文献
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基于ETM+影像竹林信息提取的最佳波段组合研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以竹林信息提取为研究目的,应用最佳指数法(OIF)法和典型地物影像光谱特征曲线分析,对福建省顺昌县ETM+多光谱数据的波段选组合进行了研究.研究结果表明:345波段是竹林信息提取的最佳波段组合;典型地物影像光谱特征曲线可以直观的看出地物在不同波段上的光谱差异,能为最佳波段选择提供可靠的参考依据;竹林在第5波段与其他地物光谱差异最大,分离效果最好,在第1波段的光谱影像特征曲线与阔叶林相近,在第2波段与针叶林相近,说明在第1波段和第2波段中竹林分别与阔叶林、针叶林容易混淆,不利于竹林信息提取. 相似文献
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以福建沙县作为研究区,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及虫害信息提取的角度进行了分析评价,探讨最适合于利用SPOT-5图像进行马尾松毛虫害信息提取的融合方法。研究结果表明:各种融合方法中,HPF融合方法效果最好。 相似文献
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融合数据因其综合了不同遥感数据源的优势,充分协同利用了多源信息,被广泛应用于各个领域。SPOT-5遥感卫星集合了多重分辨率、多种遥感器于一身,该特点使得它在资源环境调查和规划与动态监测、地图制图与更新等领域得到广泛应用。本文从SPOT-5数据的自身融合和SPOT-5与ETM+数据融合两方面着手,利用遥感应用中常用的HIS变换、Brovey变换、HPF变换,探寻有利于植被识别的融合方法。结果表明:1)HPF变换对目视判读最为有利,依次是Brovey变换法、HIS变换法;2)SPOT-5数据自身融合的视觉效果优于SPOT-5与ETM+两种数据融合的;3)将植被分为5种类型,对SPOT-5自身融合影像进行目视判读,再通过实地验证,得出HPF变换、Brovey变换、HIS变换的加权精度分别为:82.99%、79.01%、71.02%。 相似文献
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对2002年3月7日的泉州湾湿地ETM+卫星影像采用SFIM融合法、PCA融合法、Brovey融合法和IHS融合法对多光谱影像和全色波段进行融合,并进行融合影像评价,选取融合效果最好的SFIM融合影像进行进一步分析。将ETM+原始未融合影像与SFIM融合影像采用相同分类模板、相同波段和相同分类方法进行分类。研究表明,2种方法提取的泉州湾湿地信息精度都满足精度要求;而SFIM融合影像的分类精度有所提高,但效果不是很明显,这可能是因为湿地地物类型相对较简单,各地物间的可分性相对较高的缘故。 相似文献
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以山西省古交市嘉乐泉乡为试验区,采用SPOT-5的10m、5m和2.5m 3种影像数据对退耕还林地面积进行分类监测。所设计的2种方案分别是:1)将地物类型分为7类,退耕还林地作为一种单独地类,对3种影像数据进行计算机自动分类和2.5m影像的人工解译分类;2)借助退耕还林作业设计图,将退耕还林地块影像分割出来,对退耕还林地和未退耕还林地进行有监分类。精度验证表明,第一种方案中2.5m融合图像的人工解译分类,退耕还林地的分类精度在50%以下;第二种方案中3种影像数据的总体分类精度均大于90%。建议在退耕还林地的作业设计图电子化的基础上,应用SPOT-5数据监测退耕还林地的任务完成和植被覆盖情况。 相似文献
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绿色植被在地球的能量转化和物质循环中起着巨大而独特的作用,植被与环境的关系一直是植被研究的重要方面,基于卫片和航片的研究是如今最为广泛的研究方法。植被在RGB模式的航片上显示为绿色,与其他地物有明显分别。彩色图像分割是按照彩色图像的色彩规则将一幅图像分成若干个部分子集,将图像中有意义的特征或需要应用的特征提取出来。本文即根据彩色分割的原理,采集不同影像绿色植被上的样点若干,分析植被样点的RGB值的分布规律与分布范围,以此择定绿色植被的分割阈值,利用MATLAB软件对航空影像进行彩色分割,有效地分割出航空影片上的植被信息。 相似文献
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具有图像处理功能的原木X射线检测系统 总被引：1，自引：1，他引：1
选择 X 射线作为检测源透射原木,根据检测透过被检物体后的射线强度差异,判断被检测原木内部是否存在缺陷和检测缺陷细节。检测过程中应用计算机数字图像处理技术对原始的 X 射线图像进行中值滤波、图像增强、差分和边缘检测,使得处理后的图像更加清晰,图像中的目标易于人眼识别。实验结果表明这种方法行之有效。 相似文献