高分一号卫星4种融合方法评价

以国产高分辨率卫星高分一号作为数据源,应用Pansharp融合、HPF融合、Gram-Schmidt融合和SFIM融合4种方法对高分一号卫星2m全色及8m多光谱数据进行了融合试验,并对融合结果的空间信息融入度和光谱保真度进行了评价。选取标准差、熵及联合熵、平均梯度、相对偏差4种客观评价指标对融合结果进行了计算与分析。研究结果表明:对于高分一号卫星,4种方法均显著提高了影像的空间分辨率,同时较好地保留了影像的光谱信息,提高了影像的利用率。其中Pansharp融合综合表现最好,HPF方法边界最为清晰,SFIM方法的光谱保真度最高,GramSchmidt融合在近红外波段效果最好。根据不同的研究目的,使用适宜的融合方法及参数,可以使高分一号卫星影像更好地为生产及科研工作服务。     

面向土地覆盖分类的MODIS影像融合研究

MODIS影像的多波段及其1、2波段的250 m中等分辨率为大区域中空间分辨率的土地覆盖制图提供了可能。为了有效利用MODIS影像的空间和光谱信息,使用SFIM、HPF和PCA变换等遥感影像融合方法,分别采用MODIS影像的波段1(b1)和波段2(b2)对3~7(b3~b7)波段进行融合,并就融合影像的光谱保真度和分类精度对6种不同融合结果进行评价。结果表明不同的融合结果得到的分类精度均有不同程度的提高;3种融合方法中使用b2的融合效果均优于b1;SFIM变换在光谱失真较小的情况下能够较大程度地提高分类精度。因此使用b2的SFIM变换可以用于提高MODIS土地覆盖图的空间分辨率和精度。     

ETM影像融合的评价分析

针对Landsat-7 ETM影像，对采用HIS变换、Brovey变换、相关系数加权法、SFIM变换、ISVR变换5种方法实现的ETM全色波段与ETM多光谱波段融合结果进行分析，并以均值、标准差、信息熵、平均梯度及相对偏差作为评价指标，通过试验对融合影像进行综合定量评价。结果表明，HIS变换光谱失真最大；Brovey变换在光谱保真和保持空间分辨率方面都不理想；相关系数加权法的融合结果严重地依赖权系数的取值；基于SFIM变换的融合方法，能最大限度地保留光谱特征，但空间分辨率提高不明显；而基于ISVR变换的融合方法，光谱失真小，空间分辨率高，其最大优势是考虑了多光谱影像与全色影像间的波段关系，可作为ETM影像融合的最佳方法。
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面向亚像元级积雪信息提取的MODIS影像波段融合方法研究

MODIS影像因其共享性和时间序列的完整性而成为大区域积雪监测研究广泛使用的数据源,进行MODIS影像波段间融合,能够为积雪研究提供较高分辨率的影像数据源。为了充分利用MODIS影像250 m分辨率波段的空间和光谱信息,提取亚像元级的积雪面积,使用两种具有高光谱保真度的影像融合方法：基于SFIM变换和基于小波变换的融合方法,采取不同的波段组合策略,对MODIS影像bands 1~2和bands 3~7进行融合,并以Landsat TM影像的积雪分类图作为“真值”,对融合后影像进行混合像元分解得到的积雪丰度图的精度进行评价。结果表明：利用基于SFIM变换和小波变换方法融合后影像提取的积雪分类图精度较高,数量精度为75%,比未融合影像积雪分类图的精度提高了6%,表明MODIS影像波段融合是一种提取高精度积雪信息的有效方法。     

高分辨率卫星影像在城市建筑物识别中的初步应用

在对试验区IKONOS卫星高分辨率影像预处理的基础上，采用HIS变换法对1m分辨率全色影像和4m分辨率多光谱影像进行了融合处理；通过建筑物阴影提取了建筑物高程，采用正交小波变换方法提取了图像的纹理信息；采用了四种不同的特征图像组合方式，对试验区高，中，低层建筑物进行了分类。研究表明，由融合图像，高程信息和纹理信息参与的分类结果精度最高，对高层建筑物分类的精度可达80%。     

一种基于分类的融合算法

提出了一种基于分类的融合算法 ,可用于融合低分辨率多光谱影像和配准的高分辨率全色波段影像 .算法的主要步骤如下 :(1)将 1m高分辨率全色波段影像和 4 m低分辨率多光谱影像进行几何配准 ;(2 )采用监督或非监督分类算法对高分辨率影像和配准的多光谱影像进行统一分类 ;(3)根据每一类所对应的高分辨率全色波段影像直方图和相应的空间关系 ,对配准后单个波段的多光谱影像进行调整 .(4)采用柱状坐标系对调整后的多谱影像进行 HIS(Hue,Intensity,Saturation)变换 ,并反变换至 RGB(red,green,blue)彩色空间 ,从而得到融合影像 .以天安门附近 10 0× 10 0大小 IKONOS的 1m高分辨率全色波段影像和 4 m多光谱影像为例 ,对融合算法进行了验证 .实验结果表明 :(1)此算法可以融合分类信息、全色波段的高分辨率信息和多光谱波段的光谱信息 ,突出分类信息作为先验知识的重要性 [1 ] ;(2 )在精确分类的基础上 ,可部分消除目标物边界的假彩色现象 ,有较好的目视判读效果 ;(3)对融合过程中 ,先验知识与空间关系的加入作了一些有益的尝试 .     

基于光谱角和光谱距离评价指标的遥感影像融合方法比较研究——以QuickBird数据为例

遥感数据融合是一种得到具有较高空间分辨率和光谱分辨率数据的有效方法,而如何保持地物光谱特性是遥感数据融合的关键问题。QuickBird卫星数据是高空间分辨率遥感数据的典型代表,探讨QuickBird数据的融合方法对于促进该数据的广泛应用具有重要意义,同时也能为其他高分辨率数据的处理提供借鉴。以QuickBird高分辨遥感数据为例,比较研究了目前针对高分辨率遥感数据常用的高通滤波、小波变换、Gram\|Schmidt和Pan\|sharpening 4种融合方法,以反映光谱曲线变化程度的光谱角和光谱距离为指标,评价了4种融合方法对多光谱影像地物光谱信息的保持能力。结果表明:小波变换在显著提高空间分辨率的同时最大程度地保持了原始多光谱影像的光谱信息,是4种方法中最适合QuickBird遥感数据的融合方法。     

Pléiades卫星影像融合方法与质量评价

Pléiades星座是法国国家空间中心近年发射的极高空间分辨率卫星,定位精度高、刈幅宽,可实现全球任意一点的每天重访。利用主成分分析、Pansharping、小波IHS变换、小波主成分、小波单波段变换、高通滤波以及Ehlers共7种数据融合方法,对试验区的Pléiades全色和多光谱数据进行融合处理;从融合前后影像的信息熵、标准差、平均梯度、偏差指数、光谱相关系数和通用图像质量评价指数等方面对不同方法的融合效果进行了评价。结果表明:小波主成分和Pansharping方法都可以取得非常好的融合效果。     

中高分辨率遥感影像融合研究

以浙江省衢州市的一个区域作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以QuickBird、SPOT5和Landsat ETM+全色与多光谱遥感图像为数据源,应用Brovey变换、SVR变换、PCA变换、Pansharp变换和Gram-schmidt变换等融合方法,对上述3类遥感图像进行了融合试验和分析,并从光谱信息和空间信息两个方面对融合效果进行计算分析,来比较这几种融合算法用于QuickBird、SPOT5、ETM+遥感图像融合的效果。研究结果表明,在QuickBird影像融合时Gram-schmidt变换法的效果最好。Pansharp变换法在SPOT5影像融合时综合效果优于其它方法。ETM+影像融合时,Gram-schmidt变换的光谱退化最小;在空间信息增强方面:Brovey变换在波段2、3融合时效果最好,在波段1、5、7上,SVR变换法优于其它变换法,而波段4融合时则是Pansharp变换最佳。     

IKONOS全色与多光谱数据融合方法的比较研究

IKNOS-2给各个应用领域提供1 m的全色和4 m的多光谱数据,因此利用全色波段将4 m的多光谱数据融合为1 m的多光谱数据会充分利用二者的信息,提高目视和自动影像提取的类别精度。影像融合技术发展较快,成为遥感应用研究领域的重要主题。在遥感领域应用较多的融合方法有IHS变换、主成分分析、Brovey(颜色归一化)变换、小波变换以及最近发展修改的合成变量比值变换。从光谱质量和空间信息角度对融合方法进行了比较研究,筛选出适合IKNOS融合方法,从各种特征信息提取和自动分类角度出发,合成变量比值变换融合方法光谱退化最小,同时也较高程度地保持了高几何分辨率全色的空间信息。     

基于CBERS-02B和SPOT-5全色波段的图像融合纹理信息评价研究

CBERS-02B是我国第一代传输型陆地资源遥感卫星,搭载的传感器可以获得2.36 m分辨率的全色波段数据。通过遥感影像融合技术,将CBERS-02B全色数据和SPOT-5全色数据与SPOT-5多光谱数据10 m分辨率的图像进行了多方法的融合处理,通过对融合后图像的空间纹理信息进行比较和评价,获得了纹理信息的特征参数值。通过目视评价和定量分析,认为用CBERS-02B全色数据融合的影像在空间纹理上比SOPT-5融合的影像有优势。因此,CBERS-02B的全色波段是一种较高质量的高分辨率数据,应用前景广阔。     

基于影像融合的IKONOS影像阴影信息自动提取方法

高分辨率卫星影像中的地物阴影是其特有的组成部分，如何有效地提取和利用这些阴影信息对于高分辨率卫星影像的应用是一个具有重要意义和实际价值的问题。本文提出在对IKONOS全色波段与多光谱的2、3、4波段进行基于IHS色度空间的影像融合的基础上，运用波谱角度映射表分类方法，对IKONOS影像中的阴影进行自动提取。试验结果表明该方法提取效果良好，平均精度可达85．3％。该方法为高分辨率卫星影像的阴影信息自动提取提供了一种有效途径。     

基于面向对象的多源卫星遥感影像玉米倒伏面积提取

风灾引起的玉米倒伏可能导致玉米大量减产,利用遥感技术准确监测玉米倒伏面积与空间分布信息对灾情的评估非常重要。利用Planet和Sentinel-2影像分别结合面向对象与基于像元方法提取研究区玉米倒伏,同时评估了不同影像特征（光谱特征、植被指数和纹理特征）与不同分类方法（支持向量机法SVM、随机森林法RF和最大似然法MLC）对玉米倒伏提取精度的影响。结果表明：①使用高空间分辨率的Planet影像进行玉米倒伏提取的精度普遍高于Sentinel-2影像;②从分类精度和面积精度来看,Planet影像的光谱特征+植被指数+均值特征结合面向对象RF分类,总体精度和Kappa系数分别为93.77%和0.87,面积的平均误差最低为4.76%;③采用Planet和Sentinel-2影像结合面向对象分类提取玉米倒伏精度高于基于像元分类。研究不仅分析了面向对象方法的优势,还评估了使用不用影像数据结合面向对象方法的适用性,可以为遥感提取作物倒伏相关研究提供一定的借鉴。     

一种改进的遥感图像融合方法:LFF

通过遥感图像融合,可获得更丰富的信息,常用遥感图像融合方法如HIS彩色变换可将不同平台、不同光谱响应范围的高空间分辨率的遥感数据与多光谱遥感数据进行融合,但要求这两组数据的光谱响应范围一致,否则便会产生光谱扭曲的现象,从而影响了地物的识别。针对不同平台、不同光谱响应范围的遥感数据,该文在HSI变换的基础上,提出了一种改进的方法,即LFF融合法,首先对高几何分辨率的全色波段进行LoG滤波,而后将LoG滤波后的全色波段与多光谱经HSI正变换后的强度分量进行灰度直方图匹配,并替换之,经HSI逆变换便得到融合图像。论文从灰度变化指数和分类精度两方面分析了光谱保持性能和融合图像的分类精度,分析结果表明:LFF融合法的光谱保持性能优于HSI变换法,LFF融合后图像的分类精度高于HSI融合后的图像,LFF融合法是一种能较好地保持光谱特性的融合方法。     

WorldView卫星16波段影像光谱特征分类

传统的高分辨率遥感卫星光谱分辨率较低,WorldView卫星在8个可见光-近红外多光谱波段的基础上,新增加的8个短波红外(short wave infrared,SWIR)影像,有助于提高影像提取地物信息能力。分析了WorldView卫星的16波段影像上各种地物的光谱特征和分类性能,提出了新的植被指数、水体指数和建成区指数。实验表明,相比于8波段影像,使用16波段影像分类能够显著提高各类地物特别是裸地、建筑物和道路的分类精度,总体精度提高约5.5%。基于16波段设计的新地物特征指数能更好地避免干扰地物,通过简单阈值提取地物,取得较高的提取精度。     

一种利用卷积神经网络重建的遥感影像Curvelet融合方法北大核心CSCD

针对传统多光谱与全色影像融合方法容易产生畸变、忽略多光谱影像本身的空间细节特征等问题,提出了一种基于超分辨率卷积神经网络与Curvelet变换的影像融合方法,以提升多光谱影像的空间细节,加强其与全色影像的相关性,减少融合产生的畸变。该方法首先利用高分辨率全色影像进行超分辨率重建学习,利用学习得到的网络参数对多光谱影像进行超分辨率卷积神经网络重建,提升其空间细节特征;其次,在Gram-Schmid变换融合基础上,根据Curvelet变换具有保持影像空间细节的特点,将全色影像与替换分量进行融合;最后,通过逆变换得到高分辨率遥感影像。实验结果表明,该算法在影像光谱信息和空间细节表达能力上,整体优于其他传统算法,且对不同数据具有很好的适应性。     

WorldView卫星16波段影像光谱特征分类

传统的高分辨率遥感卫星光谱分辨率较低,WorldView卫星在8个可见光G近红外多光谱波段的基础上,新增加的８个短波红外(short wave infrared,SWIR)影像,有助于提高影像提取地物信息能力。分析了WorldView卫星的16波段影像上各种地物的光谱特征和分类性能,提出了新的植被指数、水体指数和建成区指数。实验表明,相比于8波段影像,使用16波段影像分类能够显著提高各类地物特别是裸地、建筑物和道路的分类精度,总体精度提高约5.5％。基于16波段设计的新地物特征指数能更好地避免干扰地物,通过简单阈值提取地物,取得较高的提取精度。     

SAR与SPOT数据融合方法研究

随着多空间分辨率、多光谱分辨率、多传感器遥感数据日益增多,数据融合技术已经在地学领域得到广泛应用。以SAR和SPOT多光谱影像为数据源,通过几何校正、辐射定标、噪声去除等预处理,采用PCA、IHS、BT、HPF以及WT融合方法进行融合试验,选取标准差、信息熵以及相关系数对融合结果进行图像质量评价。结果表明：基于结构信息变换的HPF和WT方法,纹理结构信息保持较好,线性地物特征尤为突出;基于统计信息变换的PCA方法,不仅能较好保持多光谱信息,而且也保持了SAR影像纹理结构信息,信息熵指数最大;基于彩色变换的IHS和BT方法,虽然视觉效果较理想,但是色彩及光谱失真现象严重,信息熵值最小。      

城市绿地信息提取中高分辨率卫星影像融合方法研究

针对城市绿地信息提取时不同影像融合方法缺少系统性研究的问题,本文以国产高分一号、WorldView-2卫星影像的数据为例,借助GS变换、PCA变换以及HIS变换3种方法,融合高分辨率卫星影像,并从融合质量及城市绿地信息提取精度等方面评价了影像融合方法的可行性。研究结果表明,在3种影像融合方法中,GS融合的效果最好;且用于城市绿地信息提取时,GS和PCA能够获得高精度的卫星影像,对影像分类精度的提高效果最为明显,充分满足了城市绿地信息提取的应用需求。     

一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法

土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号（Sentinel-2）多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜（Cu）含量进行估算,利用68个土壤样品的反射光谱,优选出适合土壤铜含量预测的波段,结合分段偏最小二乘法（Piecewise Partial Least Squares Regression,P-PLSR）,对土壤铜含量进行估算,将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数（R²）为0.89,预测偏差比（RPD）为2.82;利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布,其Cu含量的估算精度R²为0.74,RPD为1.73,Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率（10、20和60 m）、高时间分辨率和幅宽大（290 km）等优势,通过敏感波段选择并建立反演模型,可实现大范围土壤环境制图。