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1.
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
2.
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
3.
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
4.
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
5.
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
6.
基于ARSIS策略的SAR影像与多光谱遥感小波融合 总被引：1，自引：1，他引：0
针对南方多云多雨、光学遥感数据不易获取的特点,在江苏省宝应县设置了区域试验,探索了ENVISAT/SAR影像与HJ-1A星多光谱遥感融合的模式与效果。基于ARSIS策略,利用Mallat小波变换和波段间交互构造模型IBSM,对SAR影像和HJ-1A/CCD影像进行小波分解与低频、高频系数重构,然后通过小波逆变换得到信息融合影像。针对低频与高频影像的不同区域特征使用不同的融合规则,以增强融合过程的自适应性。对融合影像进行了主观与相应的定量评价,并与PCA变换、IHS变换等传统方法进行比较。最后,利用GPS矢量样点提取了小波融合前后影像的波段值与NDVI信息,对融合效果做了进一步的分析与说明。结果表明,小波融合、IHS变换、PCA变换影像光谱扭曲度平均值分别为0.1016、0.3261、1.2772,其中小波融合方法的值最小。三者的信息熵平均值分别为14.7015、11.8993和13.2293,以小波融合方法的值最高。说明小波融合方法在提高空间分别率的同时,较好的增强了光谱保持能力,信息解译效果明显优于PCA变换和IHS变换2种方法。 相似文献
7.
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
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
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10.
IHS变换与低通滤波相结合的遥感图像增强模型 总被引：2，自引：0，他引：2
利用遥感图像分类提取作物面积时，由于作物长势的差异，同种作物往往表现出不尽相同的图像光谱特征，在大片连续或近似连续图斑中出现光谱突变，类似于图像噪声。这种微小的差异使得图像分类时同种作物容易被误判为其他地物，增大了分类后处理的难度，降低了分类精度。作者研究的SMM模型首先对原始多光谱图像做IHS变换，将原始图像分离成I(亮度)、H(色度)和S(饱和度)，然后对色度H和饱和度S进行卷积滤波运算，得到H′和S′，再将I、H′和S′做IHS逆变换，得到新图像。SMM模型旨在通过图像平滑解决目前图像非监督分类方法上存在的不足，但又在图像平滑的同时保留了原始图像的空间分辨率。通过分类试验验证，使用SMM模型进行图像增强，可以提高图像分类的精度。 相似文献