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本文利用OIF因子选择乡镇尺度下Landsat8 OLI影像MS最优波段组合,在此基础上,研究OLI影像MS波段与PAN波段对6种融合算法：Brovey法、PCA法、Daubechies小波变换法、Coifet小波变换法、HIS与小波相结合的变换法、PCA与小波相结合的变换法融合的适应性,并对融合前后影像进行SVM分类,以验证融合结果在实际生产应用中的有效性。结果表明：B456为7波段35种组合方式中最佳波段组合,其OIF值为27.842;对融合前后影像进行定性和定量精度评价,OLI影像对PCA算法融合适应性最强,各精度指标均占优;Daubechies小波算法光谱扭曲度最小;HIS-wavelet算法清晰度最高;PCA-wavelet算法相关系数最高,融合结果信息含量最大;适应性最差为Brovey算法。土地利用分类精度验证结果表明：OLI影像经PCA算法融合后有助于提高分类精度。 相似文献
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多源遥感数据融合是当今遥感领域的一个研究热点。为了综合利用多平台的卫星遥感数据,得到高光谱、高几何分辨率的遥感影像数据,在研究当前多源遥感数据融合方法的基础上,将小波变换与SFIM融合算法相结合提出小波比值法融合算法思想,利用Landsat ETM+与SPOT-4遥感数据验证了该算法的可行性。 相似文献
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本研究在整体小波变换融合方法基础上，提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法，并以多光谱TM和高空间分辨率IRS-1C全色波段图像为例，与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时，增强了影像的纹理信息。 相似文献
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以乌梁素海湿地为研究对象,对基于ETM+数据的乌粱素海湿地大型水生植物信息分类的一般方法进行研究.首先分析了研究区ETM+数据各波段的相关系数、特征值、不同波段像元值与像元数的关系,得出TM3、TM4、TM5相关性较小,包含信息量较大.采用Brovey变换将TM3、TM4、TM5与Pan波段融合,然后利用最大似然法对融合图像进行分类,结果表明,分类后影像分类精度为89.72%,影像Kappa系数为0.8363,分类效果已经达到分类精度要求. 相似文献
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基于最优波段组合的土地利用/覆盖遥感信息提取研究 总被引：3，自引：1，他引：2
以渭河下游河流沿线区域为研究区,通过对2002年ETM+影像的各波段光谱特征、相关系数矩阵、最佳指数OIF、修正植被指数RNDVI、主成分变换进行分析后,认为第一主成分分量PC1、RNDVI和Band4为最优波段组合。利用非监督的ISODATA和监督分类相结合的方法对研究区进行土地利用/覆盖分类后,得到的总体分类精度为90.098 7%,Kappa系数为0.884 5,说明该研究方法获得的分类精度较高,步骤简便且实用性强,能极大地提取遥感分类信息。 相似文献
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基于多进制小波的森林遥感影像融合 总被引：1，自引：0，他引：1
唐彦 《东北林业大学学报》2010,38(8)
为监测森林资源动态变化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB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M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R、G、B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,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。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行森林资源动态监测,效果明显提高。 相似文献
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在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度. 相似文献
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以2006年泉州市部分QuickBird多光谱影像与全色影像为实验区数据基础，在遥感软件ERDASIMAGINE9．2平台支持下，应用小波融合算法及融合规则实现QuickBird融合处理，在此基础上进行归一化植被指数（NDVI）运算，通过人机交互式提取得到实验区5种主要的绿地类型：公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地及其他绿地．结果表明：1）QuickBird多光谱影像、全色影像的信息熵分别为3．975，4．162，而QuickBird融合影像的信息熵为7．251，明显高于前两者，融合后空间信息更丰富；2）QuickBird融合影像的平均梯度是3．328，多光谱影像、全色影像分别是1．552，2．965，融合影像纹理特征更明显；3）QuickBird融合影像与多光谱影像的偏差是0．0359，全色影像的偏差为0．0562，均接近于0，小波融合影像较好地保持了源图像的光谱特性；4）绿地信息分类提取的精度为89．6％，趋近90％． 相似文献
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不同的遥感影像融合算法有不同的优点和局限性,因此难以单纯评价某种算法的优劣,融合算法的选择与研究对象和应用目的有着密切的关系。在概略介绍IHS变换、Brovey变换、PCA变换、SFIM变换及Gram-Schmidt变换5种图像融合算法原理的基础上,对IKONOS全色和多光谱数据进行像元级融合,并对融合效果进行了定性和定量评价。在此基础上,对融合影像进行最大似然法分类,利用混淆矩阵对分类结果进行精度分析,以期找出适合于地表覆盖分类的IKONOS影像融合算法。结果表明,在图像空间信息提高和光谱信息保真方面,以SFIM变换和Gram-Schmidt变换相对较好,其中Gram-Schmidt变换对图像微小细节反差的表达能力优于SFIM变换。在上述5种变换中,SFIM及Gram-Schmidt变换后融合影像地表覆盖分类精度较高,总体精度均超过98%,Gram-Schmidt变换的分类精度略高于SFIM变换,IHS变换后融合影像的分类精度最低,其总体精度和Kappa系数分别为83.14%和0.76。因此,利用Gram-Schmidt变换和SFIM变换得到的IKONOS融合影像更有利于提高地表覆盖分类精度。 相似文献
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多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱信息,而SAR图像则反映了地表不同地物的后向散射强度信息。通过二者结合,可以实现优势信息互补,提高遥感影像分类的精度。多光谱影像与单波段单极化SAR图像融合分类有2种策略：一种是将SAR图像作为一个波段加入多光谱影像中进行分类;另一种先把多光谱影像与SAR图像融合,然后对融合后的图像进行分类。以成都市使用支持向量机分类方法对2种分类策略下的分类精度进行验证。结果表明,后者分类精度要高于前者,同时2种分类方法的分类精度都明显高于单独使用多光谱影像的分类精度。 相似文献
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在使用土地覆盖类型分类模型分类高原土地覆盖类型的过程中,由于不同类别地物间光谱信息更相近,在没有多特征降噪的情况下,容易产生噪声偏差,导致土地覆盖类型错分,设计一种基于遥感图像光谱特征融合的高原土地覆盖类型分类模型。设计特征提取方法,提取遥感图像中几何特征的空间特征与属性特征,以展示遥感图像光谱更多的空间细节信息;将遥感图像按照一定模式规则进行处理和运算,构建三种多特征融合模式,使用SVM作为分类工具,计算其中参数,实现元素的线性可分。模型性能测试结果表明：设计的分类模型所得到的分类结果在生产精度、总体精度、Kappa系数这三个指标中的评分均达到了0.7以上,验证了设计模型在高原土地覆盖类型分类中的准确性。 相似文献
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基于Google Earth的ETM~+遥感图像自动分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速准确识别地物、设计野外路线并减少踏勘后对前期解译工作的修改,本文参考Google Earth软件提供的高分辨率遥感图像,利用ETM+解译生成训练样本,然后采用最大似然监督分类算法进行ETM+图像分类。结果表明:与非监督分类和非监督-监督混合分类方法相比,基于Google Earth高分辨率遥感图像的ETM最大似然监督分类方法效果好、精度高,是一种经济、高效的技术手段,可用于初步识别地物分布情况、设计野外路线和勘查点等工作,对野外工作具有一定的指导意义;不同融合方式、不同波段组合的图像分类结果明显不同,该区域ETM+图像R(5)G(4)B(3)波段组合、PCA融合图像的分类总精度最好。 相似文献
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以ETM多谱段和全色影像为数据源,在最佳波段组合分析的基础上,采用主成分变换、乘积变换、小波变换、小波+IHS混合变换和小波+主成分混合变换等方法对图像进行融合.以均值、标准差、信息熵为评价指标,比较分析了不同地物特征的图像融合效果.结果表明:采用小波+IHS混合方法有利于耕地信息的提取;采用小波+主成分融合方法有利于居民地、林地、牧草地、水域、未利用地和园地等信息的提取. 相似文献
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为了实现板材表面纹理和缺陷的自动分类识别,提出一种融合小波、曲波和双树复小波3种频谱变换的板材表面纹理和缺陷的快速协同分类方法。分别提取小波变换的14个特征、曲波变换的16个特征和双树复小波变换的38个特征;融合三者特征以及整幅图像的标准差和熵,采用粒子群算法优选出24个关键特征;运用BP神经网络作为分类器,针对乱纹、抛物纹、直纹、活结和死结5种类别的300幅图像进行仿真实验,基于小波变换、曲波变换、双树复小波变换与特征融合方法的平均分类正确率分别为80.0%、81.1%、84.2%、88.0%,分类平均时间分别为0.018、0.503、0.021、0.325 s。实验结果表明,特征融合方法实现了对小波特征、曲波特征和双树复小波特征的有效选择,提高了分类的速度和精度。 相似文献
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本文以山东省栖霞市庵里水库西岸流域为研究区,基于Gram-S chimdt(GS)方法、色彩空间(Hue Saturation Value,HSV)变换和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)三种方法,对研究区的资源三号卫星(ZY-3)图像进行了图像融合,基于各融合图像提取冲沟参数并进行精度评价。结果表明:三种融合图像均保留了多光谱图像的光谱信息,同时具有全色图像的空间纹理细节信息;与基于原始多光谱图像解译冲沟参数相比较,采用GS光谱锐化、HSV变换及PCA变换融合图像解译冲沟参数更准确;相对检验区实测冲沟参数,基于GS光谱锐化融合图像提取的冲沟参数精度最高,解译出的冲沟沟面积和沟长的相关系数分别为0.991和0.984。是冲沟参数提取的最优图像融合方法。 相似文献
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遥感影像融合与分类在城市边缘带扩展监测中应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
探讨了TM30m分辨率波段与SPOT10m分辨率全色波段通过融合来提高城市扩展动态监测精度的方法和应用潜力。首先采用IHS变换完成TM的多光谱波段与SPOT全色波段融合，增强变化信息在光谱和几何特征上的表征，然后采用最大似然分类方法对融合图像进行分类。实验结果表明光谱与纹理特征组合在用户精度上比单纯光谱、纹理特征分类分别提高21．87％和10．22％；在生产者精度上比各自分别提高8．4％和17．88％；Kappa系数分别提高0．10和0．21。通过高几何分辨率图像与多光谱波段融合方法可以，增强变化信息，纹理特征参与变化信息提取可以提高变化类型的分类精度。 相似文献
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在陕北黄土丘陵沟壑区,采用单一传感器的遥感影像提取土地利用信息,存在着识别的土地利用类别少、某些类别混分现象较严重、分类结果的精度较低等问题。以TM多光谱数据和SPOT全色光谱数据的融合为例,提出了适宜于该地区的两种影像融合方法:主成分变换法和乘积运算法,并从影像的光谱质量、纹理信息和目视效果等方面对其进行了对比与评价。结果显示,主成分变换法为较理想的融合方法。以陕北无定河流域为实验样区的土地利用自动分类结果表明,该方法的应用使土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高;水体、水田和城镇用地等面积较小的类别分类正确率提高达到10%以上;坡耕地与林草地的混分明显减少,分类精度均提高了5%以上;分类总精度从82.0%提高到89.2%,取得了良好的分类效果。此研究对于遥感影像融合技术的评价与应用进行了有益的探索,同时为该地区的土地利用动态监测提供了关键技术。 相似文献