多光谱遥感影像与高分辨率全色影像融合研究

选取浙江省绍兴市作为研究区 ,探讨了IHS变换、PCA变换及Brovey变换等融合方法 ,发现Brovey变换更适合于多光谱数据与高分辨率全色数据之间的融合。

基于Visual C++编程的高分辨率影像和多光谱影像融合技术算法研究

本文采用加权融合算法对高分辨率影像和多光谱影像进行融合,利用Visual C++编程实现数据间的计算,并通过实验数据对融合效果进行验证。结果表明,该项融合计算法实验效果理想,可有效抑制图像噪声,大大提高了图像分辨率和信息量,未来可广泛应用在土地利用变更调查工作中。

基于小波纹理和基元合并的高分影像居民地提取

由于高分辨率全色影像(简称"高分影像")中的信息高度细节化,再加上噪声的影响,会导致传统基于纹理特征的居民地提取方法效果不理想。为此,提出一种基于小波纹理和基元合并的居民地提取方法。首先,利用结合小波变换(wavelet transform,WT)的分形网络进化算法(fractal net evolution approach,FNEA)获取初始基元,并对基元的多尺度小波纹理进行分析;然后,在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元;最后,对基元合并的结果进行数学形态学修整,得到居民地区域。利用天绘一号(TH-1)全色影像对所提方法进行验证及对比分析的结果表明,该方法对高分影像中的街区式居民地可取得较高的提取精度和计算效率。

基于多特征的全色遥感影像区域化能量分割

为了精确分割高分辨率全色遥感影像,提出一种基于多特征的区域化能量分割算法。利用曲波变换提取高分辨率全色遥感影像的边缘特征和纹理特征,结合原有的光谱特征构成特征集合;利用规则划分技术划分影像域,在划分的影像域上,利用能量函数和非约束Gibbs概率分布建立基于多特征的区域化能量分割模型;利用MCMC算法求解该分割模型,以实现高分辨率全色遥感影像分割。为了验证提出算法,以Worldview2全色遥感影像为实验数据进行分割,并对其分割结果进行定性及定量评价。