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1.
在多源遥感图像融合过程中,为充分利用高分辨率影像的低频信息,从而提高对影像的解译能力,本研究尝试对传统的小波融合算法进行了改进,以SPOT5的多光谱波段和全色波段为数据源,借助MatLab与ENVI等工具,实现改进后小波变换的遥感影像融合,该融合方法跟传统融合方法相比,信息熵和清晰度都有所提高.分别以传统融合图像及改进小波变换融合后图像为分类底图,实施了监督分类,完成地物类型的提取,结果表明:改进的小波变换融合后图像分类效果更好,分类精度和Kappa系数都有所提高,其中利用小波变换融合为基础的马氏距离法和决策树算法相结合的分类效果最佳. 相似文献
2.
运用厦门本岛的SPOT-5全色波段数据和LANDSAT-7多光谱数据、德化地区的JERS-1雷达数据和LANDSAT-7多光谱数据，通过对两组多源遥感数据融合方一IHS变换和主成分分析(PCA)进行试验和比较分析。试验表明，PCA变换的结果保留更多ETM图像的色彩信息，但纹理细节被光滑，图像清晰度低于IHS变换的结果。而IHS变换则更好地保留SPOT图像的纹理信息，但色彩信息不如PCA方法来得丰富。在实际的遥感数据融合中，应根据不同的目的和需求，从具体领域出发，选择合适的融合方法，才能取得好的效果。 相似文献
3.
基于多进制小波变换及多维纹理特征的遥感影像融合方法 总被引：1，自引：1，他引：0
探讨了基于多进制小波变换与多维纹理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多进制小波分解,再联合提取局部方差、局部梯度、局部能量和局部信息熵4维纹理特征,将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的高频分量以多维纹理特征进行多判据联合方法融合,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。试验选取淮南矿区SPOT 10 m与TM 30 m空间分辨率影像,从目视判读（定性评价）、地物光谱曲线分析、定量评价指标三方面对融合方法进行了评价。结果表明,该方法既保留了原影像的光谱信息,同时也改善了影像的清晰度和分辨率,利用融合后的影像进行矿区土地利用变化监测,效果明显提高。 相似文献
4.
为克服遥感影像融合中采用的小波变换存在的缺陷,构建了高平衡阶多进制多小波包变换及其影像融合方法。首先分析了现有小波变换方法的优劣特点以及不同小波变换间的关系,阐述了理论上性能更具优势的高平衡阶多进制多小波包变换的理论基础与快速算法;进而构建了基于该变换方法的影像融合方法,最后将该融合方法应用于资源一号等卫星影像多光谱数据与全色波段的融合试验中,分析论证了该方法在实际应用中的性能特点。结果表明:平衡阶与进制的适量增高能够使基于小波变换的影像融合方法获得更优的融合质量,在采用简单融合规则情况下相对平均光谱误差与全局相对综合误差较传统方法均可降低3%以上,与传统方法相比,该方法算法较复杂,但无显著差别。该方法适用于遥感影像融合等领域。 相似文献
5.
一种基于IHS变换的改进型图像融合的算法 总被引：11，自引：4，他引：11
常用的遥感图像融合的方法如IHS变换法、Brovey变换法和主成分变换法实施图像融合时，均会有不同程度的光谱扭曲的现象，该文探讨了一种新的光谱保持型的DFF融合算法。DFF融合法先对参与融合的全色波段进行方向滤波，而后将滤波后的全色波段替换IHS正变换后的明度分量，再进行IHS逆变换便得到融合图像。DFF融合后的图像色彩与TM影像一致，光谱保持性能也优于IHS变换法，DFF融合图像的分类精度也高于IHS融合图像。 相似文献
6.
四种用于雷达遥感图像融合的空间分量提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
使用光学多光谱遥感图像对雷达图像进行空间增强,需要从光学多光谱图像中提取其空间分量。提取空间分量的基本方法有两种：主成分分析(PCA)和IHS变换法,PCA法可以对多光谱图像的所有波段进行分析,得到的第一主成分PC-1代表原始多光谱图像的空间信息,而IHS法只能输入多光谱图像的3个波段,经IHS变换得到的I分量代表原图像的空间信息;将用两种方法提取的PC-1和I分量直接与雷达遥感图像融合,发现PCA法的空间增强效果更为显著,而IHS法的色调保持效果更好。将PC-1和I分量分别进行0～255线性拉伸,然后与雷达遥感图像融合,发现二者对雷达图像的空间增强效果都显著增加,而色调保持水平均有所下降,但PCA法的空间增强效果仍然优于IHS法,而IHS法的色调保持水平仍然优于PCA法。该项研究为用户进行雷达图像融合提供了四种可供选择的提取空间分量的方法。 相似文献
7.
一种改进的RS图像融合方法用于土地利用调查 总被引：1，自引：0，他引：1
常用的遥感图像融合的方法如IHS变换法在实施图像融合时,会产生色彩扭曲现象,本文探讨了一种新的光谱保持型的高通滤波融合算法(HPFF融合法)。HPFF融合法先对参与融合的全色波段进行高通滤波,尔后将滤波后的全色波段替换多光谱经IHS正变换后的强度分量,再进行IHS逆变换便得到融合图像。HPFF融合法的光谱保持性能优于IHS变换法,HPFF融合后的图像的色彩与TM影像相近,HPFF融合后图像的分类精度高于IHS融合后的图像,HPFF融合法是一种能较好地保持光谱特性的融合方法。 相似文献
8.
CBERS-02B星HR高分辨率遥感数据融合研究分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在阐述遥感影像融合原理的基础上,以贵州省贵阳市部分区域为研究区,应用PCA,Brovey,SVR,IHS共4种融合方法对CBERS-02B星HR数据与CCD数据进行融合实验。从光谱信息和空间信息两个方面对融合效果进行分析,对比4种融合方法对CBERS-02B星影像数据的适用程度,同时与SPOT-5融合数据进行对比分析。研究表明:(1)4种融合方法中,SVR变换法最适合CBERS-02B星遥感数据的融合,融合数据的各评价指标均高于其他融合方法,空间信息丰富,图像细节效果良好;(2)CBERS-02B星同源遥感数据融合影像的质量低于SPOT-5影像融合数据;(3)CBERS-02B星CCD数据的质量低是导致融合影像质量不高的主要原因,所以在CBERS-02B星HR数据的使用过程中应尽量寻求其他来源的多光谱数据进行融合。 相似文献
9.
在土地资源调查中的遥感影像融合方法比较 总被引：1，自引：0，他引：1
HIS变换法、高通滤波法(HPF)、小波变换是遥感影像融合的3种方法.通过对3种方法的分析比较,采用HIS变换法和高通滤波法(HPF)相结合的方法对杨凌地区的快鸟影像进行全色和多光谱影像融合,并根据融合结果的最终应用目的--目视解译和屏幕矢量化,采用光谱扭曲程度和信息熵对融合方法进行定量评价.结果表明新方法不但很好地保留了多光谱影像的光谱信息.而且增强了影像的空间细节表现. 相似文献
10.
ZY-3卫星全色与多光谱影像融合方法比较 总被引：3，自引：0，他引：3
针对目前农业部门常用融合方法,探讨适合于ZY-3卫星农业区影像的融合方法,该文以ZY-3卫星2.1 m全色/5.8 m多光谱分辨率平面影像为数据源,应用HSV变换（hue-saturation-value,颜色空间变换）、Brovey变换（彩色标准化变换）、Gram-Schmidt变换（正交化变换）、PC变换（principal components,主成分变换）、Wavelet变换（小波变换）和Ehlers变换（空间滤波变换）等6种常用融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度,通过两类统计参数：光谱分析和不同地域的纹理特征,对融合后的影像进行质量评价。通过面向对象方法对融合影像分类比较,全面探讨这6种融合方法对ZY-3卫星农业区影像的适宜性。试验表明,PC变换和Ehlers变换各波段与原多光谱影像相关性均高达0.9以上,纹理特征增强明显,边缘响应指标均高于0.2,分类总体精度分别达78.59%、77.8%;其他融合方法仅在部分试验指标中具有优势。综合比较试验数据,发现PC变换和Ehlers变换融合效果优于其他融合算法,适宜应用于ZY-3卫星农业区影像;但不同融合方法在图像质量和地类提取中各有优势,可结合实际农业应用及影像中地类信息比例,选择适宜的融合算法。该研究可为农业各部门中影像大规模的融合应用提供参考。 相似文献
11.
农地遥感图像融合质量评价方法比较 总被引：1，自引：2，他引：1
为更加客观公正地比较融合结果、评估融合算法及优化融合过程,该文在分析主要遥感图像融合质量评价方法的基础上,将定量评价指标分为三类：评价图像亮度信息的指标、评价空间信息保持能力的指标和评价光谱信息保持能力的指标。最后,通过仿真试验,以光学遥感图像融合为例,验证了4种常用的像素级融合算法的适用性和有效性。IHS变换法扭曲了源图像的光谱特性,容易产生光谱退化;Wavelet变换法在光谱特性保持方面具有优势,但容易出现分块效应和模糊现象;PCA变换法较多地保留了源图像的细节纹理和结构特征,但会失去源图像的部分物理特性;缨帽变换法融合结果地物边缘清晰,但对细微光谱信息的保持能力较弱。研究表明,这3类指标可以作为遥感图像融合的客观效果评价准则,并为融合结果的后续应用提供借鉴意义。 相似文献
12.
基于多光谱图像融合和形态重构的图像分割方法 总被引：1，自引：1，他引：0
一些成熟的瓜果果实在单一的光谱图像中,果与叶的灰度值只存在微小差异,常用的图像分割方法不足以把果与叶区分开,为此,提出一种基于多光谱图像融合的形态学重构分割方法.首先,采集同一目标的可见光彩色图像和近红外图像,对此多光谱图像分别采用主成分分析(PCA)、小波变换以及可见光图像H分量与近红外图像NIR的算术组合(NIR/H)等方式进行融合处理:然后,对融合图像进行形态学重构分水岭分割.多幅苹果和番茄图像的同标提取试验结果表明,对可见光图像和近红外图像的PCA和小波变换融合图像进行形态学重构分水岭分割,可以得到较好的分割效果,尤其是小波变换融合图像的形态学重构分水岭分割效果更具有自适应性. 相似文献
13.
用基于IHS变换的SPOT-5遥感图像融合进行作物识别 总被引：7，自引：1，他引：7
遥感图像融合可以发挥多源遥感数据的优势。但是由于遥感数据和融合模型的多样性,目前仍难以找到一种适合于各种类型数据之间、各种应用需要的“万能”的融合算法,而是根据特定图像,特定地表覆盖状况和特定应用的需要选择适合的融合模型。SPOT-5图像是一种较新的高空间分辨率遥感图像,目前已用于运行化农情遥感监测,以弥补传统低空间分辨率遥感图像应用的不足。该文将SPOT-5多光谱和超模式全色图像进行融合,以进行中国东北地区大豆识别。对实验数据分别做基于IHS变换和PCA变换的融合处理,通过比较得出,基于IHS变换的融合 相似文献
14.
基于分量替换的高分辨率遥感图像融合是一种十分重要的融合方法,但对该方法的融合原理的深入分析在国内还鲜有报道。为此对分量替换融合方法进行原理探究和实验对比分析。首先从线性代数的角度来阐述分量替换融合算法的实质,并对两种典型的构造可替换波段的分量替换方法（基于光谱响应函数模拟低分辨率全色波段的Gram-Schmidt融合法（GS1）和基于多元一次线性回归拟合低分辨率全色波段的Gram-Schmidt（GS2）融合法进行原理说明;其次,选取QuickBird全色与多光谱图像数据,进行三种有代表性的基于分量替换的融合方法（PCA,GS1,GS2）的对比分析。通过对比融合前后典型地物的光谱特性变化来评价融合影像的光谱保真性也是该研究的一大特色。结果表明:3种融合方法都具有很高的光谱保真性,GS2融合方法具有最优的光谱保真性,PCA和GS1融合算法次之,尤其是GS1融合处理后的图像存在部分光谱失真的现象,GS2算法的光谱保真性明显优于GS1。从基于分量替换融合方法的实质可以诠释出造成GS1融合图像光谱失真的根本原因,GS1融合算法使用的只是实验室理想环境下所获取的名义上的光谱响应特征。传感器的实际成像过程受到诸多因素的影响,如传感器在轨工作环境、大气、观测角度不同等的影响。GS1算法单纯通过不同波段光谱响应函数的线性组合来模拟低分辨率全色波段并不十分准确,GS2直接利用MS和Pan波段像元灰度值进行线性回归,克服了上述不确定性问题。通过以上对比研究发现,如何利用多光谱数据准确地模拟低分辨率全色波段,直接影响到融合后影像的光谱保真性,是目前高分辨率遥感图像融合的关键技术。 相似文献
15.
李菲菲 《山西水土保持科技》2008,(2)
本文主要针对广泛应用的多源遥感数据融合方法,如IHS变换、主成分变换、小波变换法、神经网络法等进行简要介绍.概括了国内学者的主要研究成果,指出了遥感图像融合技术的关键是图像之间的空间配准,发展方向是多源遥感数据融合模型的普遍适用性. 相似文献
16.
以GF-1影像为数据源,采用HPF变换(High-Pass fusion,高通滤波变换)、Ehlers变换(空间滤波变换)、Brovey变换(彩色标准变换)、GS变换(Gram-Schmidt,正交化变换)、PC变换(Principle Components,主成分变换)等5种常用融合算法,根据视觉分析和数理统计分析对融合后的影像进行质量评价,并通过面向对象分类方法对扰动图斑信息进行提取,研究适用于生产建设项目集中区扰动地表信息提取的融合算法。结果表明:基于PC和GS算法的融合结果影像视觉效果好,细节清晰,色调自然,纹理增强明显,较好的融合了多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间信息。通过定量分析可知,PC变换最大程度地保持原多光谱影像的光谱特性,GS融合算法在增益效果上具有优势,融合影像信息量最大,纹理最为细致。总体而言,PC变换和GS变换影像融合算法在生产建设项目扰动图斑信息提取上具有很大的优势,在煤炭覆盖区提取正确率均为100%,在裸露地表和在建建筑用地混合区大于80%,较原始多光谱影像分类精度提高了约10%。该研究为推进国产高分遥感数据在生产建设项目水土保持监管中的高效应用奠定数据基础,对提升生产建设项目水土保持监管效率和信息化水平具有非常重要的意义。 相似文献
17.
非遥感数据与遥感数据复合是提高遥感影像解译精度的重要方法之一。以延河流域1997年TM影像和1∶5万DEM为数据基础,在遥感影像处理软件ERDAS IMAGINE 8.4支撑下,研究了遥感数据与非遥感数据的复合方法。研究表明,利用彩色空间变换能取得较好的效果。把遥感影像从RGB颜色模式通过彩色空间变换变换到IHS颜色模式,利用DEM代替IHS模式的色度(H)分量并通过逆变换变回到RGB模式。变换后各地类间颜色对比度增大,有利于监督分类中分类模板的建立和提高分类精度。 相似文献
18.
为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值的可行性,该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机,采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参数,建立SPAD值的反演模型。结果表明,当波长范围在蓝光、绿光和红光波段,冬小麦拔节期、孕穗期和开花期的无人机多光谱影像反射率参数与SPAD值呈负相关关系,而在抽穗期,二者呈正相关;当波长范围为红边及近红外波段,在整个生长期,二者均呈现正相关关系。该研究构建冬小麦SPAD值反演模型采用了主成分回归、逐步回归和岭回归法,经对比发现基于逐步回归法构建的模型效果最优,该模型的校正决定系数为0.77,主成分回归法次之,岭回归法较差。此外,冬小麦抽穗期多光谱反射率反演SPAD值效果最显著,3种回归模型的校正决定系数分别为0.72、0.74和0.77。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。 相似文献
19.
OLI与HSI影像融合的土壤盐分反演模型 总被引：3，自引：2，他引：3
土壤盐渍化问题是黄河三角洲地区主要的土地退化问题,借助遥感技术快速、准确地掌握土壤盐渍化信息,对农业可持续发展具有重要意义。该文以黄河三角洲垦利县为研究区,利用超球体色彩空间变换算法,将环境一号卫星HSI高光谱影像与Landsat 8 OLI多光谱影像进行融合,选择土壤盐分的特征波段,结合土壤盐分的实测数据,建立统计分析模型(多元线性回归、偏最小二乘回归)和机器学习模型(BP神经网络、支持向量机和随机森林),对土壤盐分进行遥感反演。结果表明:OLI影像的统计分析模型和机器学习模型精度均较低,精度最高的随机森林模型相关系数仅为0.570;HSI影像的反演模型精度高于OLI,BP神经网络模型相关系数为0.607;融合影像反演模型精度明显高于HSI影像和OLI影像,土壤盐分含量的实测值与机器学习模型预测值具有良好的相关性,BP神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型的决定系数R~2分别达到0.966、0.821和0.926,模型反演精度较高。研究表明,多光谱和高光谱影像融合能显著提高土壤盐分遥感反演精度,机器学习模型的反演效果明显优于统计分析模型。研究结果对黄河三角洲典型地区的土壤盐分反演具有积极的理论和实践意义。 相似文献
20.
基于主被动遥感数据融合的土壤水分信息提取 总被引：5，自引：3，他引：2
为改善西北半干旱地区的土壤含水率监测精度,该文选择张掖地区黑河流域为研究区,提出了一种基于主被动遥感融合数据贝叶斯网络分类的土壤水分信息提取方法。该方法依据光学与雷达遥感数据本身在反演土壤水方面的各自优势,首先利用小波变换与IHS结合的算法将TM5、4、3与ASAR数据融合,融合规则采用局部距离最大替代法,在突出融合影像细节的同时,一定程度上保留了TM数据的光谱信息。然后构建BN网络进行分类,以融合后新的R'、G'、B'分量和TM6波段作为网络的输入,输出为5个不同的类别,分别对应5个不同等级的土壤水分含量。经实测数据对融合前后分类结果的比较分析,结果表明,此方法在植被区能取得更好的效果,分类精度达到76.1%,对荒漠区效果欠佳。因此该方法在植被覆盖区对提取区域土壤水分信息是可行的、有效的。 相似文献