基于Pansharp模型色彩高保真优化的高分遥感影像融合方法

遥感图像融合的目的是得到空间分辨率与全色影像相似、光谱分辨率与多光谱影像相似的高分辨率多光谱影像,而空间分辨率与光谱分辨率互为一对“矛盾”,因此得到高空间分辨率与高光谱保真度的融合影像可以大大提高遥感数据的应用效能。基于Pansharp模型,利用IHS变换计算模拟全色影像的遥感影像融合方法可提高融合图像的色彩保真度,解决了空间信息融入度不够与光谱畸变的问题,通过高分多模卫星数据对不同融合方法进行对比分析,表明了该方法具有兼顾图像空间信息融入度与光谱信息保真度的优点,有效提高了高分遥感数据融合的效果。

高分二号卫星影像融合技术研究

针对高分二号卫星影像的融合方法展开研究,选取Pansharp融合、Gram-Schmidt光谱锐化、HPF融合、主成分变换、Brovey变换5种融合方法进行融合对比实验。结果表明,Pansharp融合法和Gram-Schmidt光谱锐化法效果最优,其中Pansharp融合影像的清晰度和锐化程度尤其高,Brovey变换法虽然极大地提高了融合影像的空间分辨率,但会存在色彩严重失真的情况,HPF融合法和主成分变换法融合效果相对较差。

基于PCI的ALOS融合正射影像图制作——以果化石漠化监测区为例

为满足特殊岩溶地貌对遥感影像正射纠正的要求,以广西果化石漠化监测区为研究区,利用PCI中的OrthoEngine模块,依据1∶1万数字化等高线制作DEM;以ALOS全色影像为数据源,通过RPC有理函数模型进行正射纠正,采用PANSHARP融合算法,高保真地将全色影像与多光谱影像进行融合,制作成空间分辨率为2.5 m的融合正射影像图。结果表明,此方法为岩溶区的科学研究提供了精度高和信息丰富的现时数据源,为岩溶石漠化监测提供了科学的信息更新手段。

QuickBird全色与多光谱影像融合方法比较研究

自从高分辨率卫星影像出现以来,遥感影像的融合一直是一个重要的研究领域。随着遥感影像获取手段的增加和分辨率的提高,影像的融合不仅仅要求增加空间信息而且在原始多光谱波段的光谱保持方面也有越来越高的要求。目前图像融合已研究出多种方法,如主成分变换法(PCA)、乘积法、Brovey变换法、IHS变换法、SVR变换法以及小波变换法等。这些方法在中低分辨率影像融合时效果较好但却不一定适用于像QuickBird、IKONOS等高分辨遥感影像的融合。本文应用Pansharp变换法和Gram-Schmidt变换法两种融合方法,对QuickBird影像进行融合试验,并与Brovey变换法、IHS变换法、PCA变换法的融合效果进行比较,以评价各算法的优缺点。研究结果表明,Gram-Schmidt变换和Pansharp变换在QuickBird影像融合时不仅能增加空间信息而且还能较好地保持原多光谱波段的光谱信息,其中以Gram-Schmidt变换法所获得的效果最好。

遥感影像融合与辐射校正顺序关系探讨

以Landsat-7 ETM+、SPOT-5、IKONOS和EO-1 ALI四种遥感影像为数据源,采用多种辐射校正模型和Pansharp融合算法对遥感影像融合和辐射校正先后关系进行探讨,并利用GVI、ERGAS和CC三个评价指标对获得融合后影像从光谱保真度和高频信息融入度两个方面进行定量评价.实验表明,影像融合与辐射校正的先后顺序对所获得融合影像高频信息融入度无影响,但易引起光谱保真度差异.

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。

遥感融合方法分析与评价

遥感影像融合是一种通过高级影像处理来复合多源遥感融合的技术.它针对不同环境条件,选择最佳的波段组合和分辨率,设计最适合的时相叠加,采用一定的算法将各影像的优点或互补性有机的结合起来产生新的影像.各种融合有其各自的原理、特点,作用及限制条件.本文对各种相应的算法进行了分析和评价,并进行了实例比较.

SPOT6全色与多光谱数据融合方法探讨

采用PCA、HPF、Pansharp和Ehlers 4种方法对实验区SPOT6全色和多光谱影像进行融合,同时以均值、标准差、信息熵、平均梯度、光谱扭曲度、相关系数作为定量指标进行评价。分析表明,Pansharp方法具有较好的清晰度和光谱保持度,是较适合实验区的融合方法。

遥感影像融合方法评价——以SPOT5自身融合为例

影像融合技术近年来快速发展,是遥感研究的热点.SPOT5影像广泛应用于各个部门,它提供了2.5 m的全色和10 m的多光谱影像.将二者融合可以在保持光谱信息的同时提高空间分辨率.本文采用了PC,Gram-Schmidt和Pansharp三种融合方法对SPOT5全色和多光谱影像进行融合.从主观视觉、客观定量、波谱曲线和空间变化曲线四个方面分析和评价了三种融合结果的质量.分析评价结果表明:Pansharp方法的融合效果最佳.该方法在提高多光谱影像分辨率的同时,较好的保留了多光谱影像的光谱信息.

海岸带区域自主遥感卫星影像融合方法研究

面向海岸带区域遥感影像图件制作及更新的实际需求,本文针对海岸带地形特点设计了总体技术流程图,实现了天绘一号、资源三号以及高分二号卫星影像融合的技术方法。选择典型海岸带区域进行了融合增强实验,验证了本方法的可靠性和有效性,为自主遥感卫星影像数据应用于海洋测绘领域奠定了技术基础。

GeoEye-1遥感影像融合效果的比较分析

采用HPF,Gram-Schmidt,Pansharp,PCA和Wavelet 5种融合方法对GeoEye-1的全色和多光谱影像进行融合处理,从信息量、清晰度和逼真度3个角度分别比较这5种融合方法的优劣,评价的结果认为Pansharp的融合效果最佳。

吉林一号卫星影像融合及质量评价

我国第一颗自主研制的吉林一号(Jilin-1)高分辨率商业光学遥感卫星,其空间多光谱分辨率为2.88 m分辨率和全色分辨率为0.72 m。针对吉林一号卫星影像成像的方式,采用合适的遥感影像融合算法,能够增强多光谱影像的空间质量,提高影像应用的层次。本文尝试CN融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、NearestNeighbor Diffusion等4种新的高保真算法对吉林一号卫星影像进行融合实验,并对融合后多光谱影像的质量进行定性分析与定量评价。结果表明:4种融合方法对影像空间信息和光谱信息都具有较高的保真度,而基于Nearest-Neighbor Diffusion方法融合产生的影像在增强了高分辨率空间纹理细节的同时,光谱信息失真度最小,更适合于吉林一号影像的融合。本结论对利用吉林一号遥感数据开展定量研究具有重要意义。

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。