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相似文献
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1.
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   

2.
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   

3.
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。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
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.  相似文献   

6.
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   

7.
以Quickbird影像为例,分析和评价了 HIS (Intensity - Hue -Saturation)、Brovey、PCA (Principal Compnent Analysis)、WT(Wavelet Transformation)和WT -IHS等5种融合算法的特点和优劣。研究结果表明:Brovey方法存在一定的光谱失真,从空间细节上说,PCA影像的亮度值过高,造成图像对比度降低,WT -IHS方法在空间细节信息和光谱信息的保持方面与其他方法相比稍显优越;PCA和WT -IHS的均值最高,WT -IHS与WT的标准差最大,WT -IHS方法的信息熵最高。PCA变换和Brovey变换不论是在光谱信息丰富程度还是在空间分辨率的精度方面效果都不明显,在低分辨率多光谱信息与高分辨率空间信息之间权衡较好的一种方法是WT -IHS变换法。  相似文献   

8.
GF-1,ZY-3和ZY1 02C三种国产卫星数据为研究对象,在分析单波段信息熵的基础上,运用联合熵,最佳指数和相关系数矩阵确定3种影像数据的最佳波段组合,选择具代表性的PC、Brovey、GS、IHS和MT变换融合等五种基于像素的融合方法对影像进行融合,分析融合前后影像联合熵以及融合后各影像波段的梯度变化。研究结果表明:(1)GF-1的最佳组合为Band1、Band3及Band4,ZY-3的最佳组合为Band2、Band3及Band4,ZY-1 02C数据的最佳波段组合为Band1、Band2及Band3;(2)融合后影像中Brovey变换融合的联合熵小于融合前,其余4种融合方法联合熵均大于融合前联合熵值;(3)GF-1、ZY-3和ZY 1 02C影像数据最佳融合方法分别为GS融合、PC融合以及IHS变换融合。  相似文献   

9.
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   

10.
《林业资源管理》2016,(3):128-134
通过CN波谱融合、PCA主成份变换、Brovey变换、HCS变换、HPF高通滤波变换、Pan Sharpen变换、GS光谱锐化、SFIM基于亮度调节的平滑滤波等8种不同的遥感影像融合方法,对北京市延庆县蔡家河流域平原造林地的Pleiades卫星全色和多光谱影像进行融合,通过定性和定量方法从光谱保真、人工造林地林木自动识别精度等方面评价遥感影像融合效果。结果表明:8种影像融合方法各有优势,其中HCS融合方法操作简便,产生的遥感图像光谱保真强,人工造林地林木自动识别精度高,是一种适于Pleiades卫星影像进行林地监测的较好融合方法。  相似文献   

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