遥感毕业设计论文遥感融合技术

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智能遥感卫星毕业设计论文

智能遥感卫星毕业设计论文引言本文描述了一项关于智能遥感卫星的毕业设计论文。

该毕业设计旨在开发一种能够利用遥感技术收集地球表面数据的智能卫星系统。

通过分析这些遥感数据，我们可以实现地球环境的监测和变化的预测。

本文将介绍设计的目的、设计的关键特点以及主要的实施方法。

设计目的本毕业设计的目标是设计一种智能遥感卫星系统，以收集地球表面的遥感数据。

通过该卫星系统，我们可以实现对地球环境的监测和变化的预测。

这有助于提高环境保护、自然灾害预警和资源管理等方面的能力。

设计特点该智能遥感卫星系统具有以下关键特点：1. 自主操作：卫星系统通过自主操纵自身位置和姿态，以实现对地球各个地区的遥感数据收集。

自主操作：卫星系统通过自主操纵自身位置和姿态，以实现对地球各个地区的遥感数据收集。

2. 高分辨率图像：卫星搭载高分辨率的光学传感器和雷达系统，可捕捉到地球表面的细微变化。

高分辨率图像：卫星搭载高分辨率的光学传感器和雷达系统，可捕捉到地球表面的细微变化。

3. 实时数据传输：卫星通过高速数据传输通道，将收集到的遥感数据实时传输至地面接收站。

实时数据传输：卫星通过高速数据传输通道，将收集到的遥感数据实时传输至地面接收站。

4. 数据处理与分析：卫星系统配备强大的数据处理和分析能力，能够对收集到的遥感数据进行快速准确的处理和分析。

数据处理与分析：卫星系统配备强大的数据处理和分析能力，能够对收集到的遥感数据进行快速准确的处理和分析。

5. 自动化任务规划：卫星系统可以通过智能算法进行任务规划，最大程度地提高数据收集效率。

自动化任务规划：卫星系统可以通过智能算法进行任务规划，最大程度地提高数据收集效率。

实施方法为了实现以上设计特点，本毕业设计将采用以下主要实施方法：1. 卫星硬件设计：设计并制造一种小型化、高稳定性的智能遥感卫星，包括光学传感器、雷达系统和通信设备等。

卫星硬件设计：设计并制造一种小型化、高稳定性的智能遥感卫星，包括光学传感器、雷达系统和通信设备等。

基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文

存档日期：存档编号：本科生毕业设计（论文）论文题目：基于ENVI的多源遥感影像数据融合姓名：董建系别：环境与测绘系专业：测绘工程年级、学号： 11 测绘 118324107指导教师：林卉江苏师范大学科文学院印制摘要在世界遥感技术领域极速发展的情况下，对于用卫星传感器来观测和获取某一地域遥感影像数据的方法越来越多，此时多时相、多平台、高光谱和高分辨率卫星等影像数据大量涌现，并且在有关地学的多个领域都用到了这些影像数据。

多源遥感影像融合技术在处理怎么使各种有差别的的遥感影像既保存着各自重要的使用特点和对象，同时也会将其局限性缩至最小这方面是最有效的途径之一。

并且在不同的学科范畴都涉及到多源遥感影像数据融合技术，因此该技术被不断地完善与推行。

而当前在世界上对该技术还尚未形成一套完善的理论与方法，于是目前在遥感领域研究的一个重要的研究技术就是周密处理与剖析遥感信息。

本文基于ENVI对多源遥感影像数据融合的研究。

第一章介绍了遥感影像数据融合的基本理论知识和本论文内容研究的背景和意义，以及国内外目前对遥感图像融合技术的发展现状。

第二章是对数据融合三个层次（像素级融合、决策级融合和特征级融合）的对比介绍，像素级融合、决策级融合和特征级融合，另外还展示了每个层次数据处理流程图。

第三章对像素级融合中加权融合法变换、Brovery 变换、IHS变换和PCA变换等融合方法进行了分析比较。

第四章介绍了融合的评价指标（主观评价、客观评价）。

第五章通过对Quickbird多光谱影像的4、3、2波段和Quickbird全色影像的1波段数据的进行融合实验，对实验结果进行分析，总结出这四种融合方法的特点和适用范围，得到更准确，更可靠、更安全的估计和判断，为相关工作提供帮助。

关键词：数据融合；ENVI；IHS变换；PCA变换；评价指标；多源遥感影像；AbstractFast development in the field of remote sensing technology in the world, with satellite sensors to measure and obtain a regional method of remote sensing image data is becoming more and more this time multi temporal, multi platform, hyperspectral and high-resolution satellite , and in the study of the image data used in these areas. Multi-source remote sensing image fusion technology in dealing with how to make a variety of discriminating the use of remote sensing image is kept their important characteristics and objects, and at the same time its limitations will be shrunk to a minimum is one of the most effective way. And in different disciplines category involves multi-source remote sensing image data fusion technology, thus being constantly perfected and the implementation of the technology. And the current in the world and also with the technology has not yet formed a perfect theory and method, so the current research in the field of remote sensing is an important research techniques careful processing and analysis of remote sensing information.This article is based on ENVI of multi-source remote sensing image data fusion research. The first chapter introduces the basic theoretical knowledge of remote sensing image data fusion and the content of this thesis research background and significance, as well as the present situation on the development of remote sensing image fusion technology at home and abroad. Second chapter on three levels of data fusion (pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion) contrast, pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion, it also shows the data processing flow chart of each level. The third chapter of weighted fusion method in pixel level fusion transformation, Brovery transformation, IHS transform and PCA transform fusion method are analyzed and compared. The fourth chapter of the fusion evaluation (subjective evaluation and objective evaluation). Fifth chapter through to the Quickbird multispectral image of 4, 3, 2 band and Quickbird panchromatic image 1 band data fusion experiments, analysis of the experimental results, summarized the characteristics of the four fusion method and the applicable scope, get more accurate, more reliable and safer estimates and judgment, to offer help for related work.Key words：Data Fusion；ENVI；IHS transform；PCA transform；Evaluation;Multi-source remote sensing image目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)1 绪论 (1)1.1 概述 (1)1.2 选题研究的背景与意义 (1)1.3 国内外研究现状 (2)1.3.1 国外研究现状 (2)1.3.2国内研究现状 (3)1.4论文结构 (4)2 多源遥感影像数据融合 (5)2.1 层次分类 (5)2.2 像素级融合 (5)2.3特征级融合 (5)2.4 决策级融合 (6)3 影像融合的常用方法 (10)3.1 融合常用方法分类 (10)3.2 加权融合法 (11)3.3 Brovery 变换法 (11)3.4 IHS 变换 (11)3.5 PCA变换 (13)3.6方法比较 (14)4 融合影像质量评价 (15)4.1 主观评价 (16)4.2 客观评价 (17)4.2.1 均值 (18)4.2.2 标准差 (18)4.2.3 信息熵 (18)4.2.4 平均梯度 (18)4.2.5 相关系数 (18)5 融合实验数据分析 (20)6 总结与展望 (25)6.1总结 (25)6.2展望 (25)7致谢 (27)1 绪论1.1 概述在二十世纪七十年代美国最早提出了数据融合（Data Fusion）的概念，然而那时人们并没有对其足够重视，直到进入80 年代以后在军事中广泛应用直接促使其快速发展[1]。

遥感07-毕业设计题目(选)

学生于博洋臧博
许海蓬赵强
修明军王旭牟磊李敬德吴廷博张焕雪姬景龙段宁李文君姜建王玉叶纪晓华孙云晓侯典吉吴垒田会龙高明刚任仲亮耿晓庆王孔华王吉振张岩
宋晓刘明旭刘钊君谢小伟李兴李帅孙常峰张超
郑明振曲家杰赵冠雄张辰
指导教师江涛江涛江涛江涛江涛江涛江涛王志勇王志勇王志勇王志勇王志勇战丽丽战丽丽战丽丽战丽丽战丽丽王仁礼王仁礼王仁礼王仁礼王仁礼王萍王萍王萍王萍孙林孙林孙林孙林孙林孙林蔡玉林蔡玉林蔡玉林蔡玉林蔡玉林朱红春朱红春朱红春朱红春朱红春许君一许君一许君一许君一许君一许君一朱金山朱金山朱金山朱金山朱金山朱金山朱金山
选题来源科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研生产科研科研生产科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目工程实际理论研究科研项目工程实际科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目

基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文

基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文多源遥感影像数据融合是利用不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据，通过一系列的算法和技术手段将它们融合到一起，从而获得更准确和全面的地物信息的过程。

在传统的遥感数据融合方法中，主要使用的是线性代数和统计学的方法，如主分量分析（PCA）、变化检测（CD）和波段比值（BR）等方法。

然而，这些方法在处理多源遥感影像数据时存在一些问题，如信息损失和空间分辨率失真等。

针对这些问题，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在近年来得到了广泛的研究。

ENVI是一种功能强大的遥感图像处理与分析软件，提供了多种图像融合算法和工具，用于不同传感器和不同时间的遥感影像数据的融合。

本文将结合ENVI软件，探讨多源遥感影像数据融合的原理、方法和应用，以及存在的问题和未来的发展方向。

首先，多源遥感影像数据融合的原理是通过将不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据融合到一起，利用各自的优势和互补性，提高地物信息提取的精度和可靠性。

常用的融合方法包括基于像素级的融合、基于特征级的融合和基于决策级的融合。

其中，像素级融合是通过对遥感影像数据进行像素级别的加权平均或逻辑运算，得到一个新的融合影像。

特征级融合是通过提取不同影像数据的特征，如纹理、形状和光谱等特征，进行特征融合和分类。

决策级融合是通过对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算，得到一个新的融合决策图。

其次，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。

在像素级融合中，ENVI软件提供了多种融合算法和工具，如加权平均法、模糊逻辑法和像素选择法等。

在特征级融合中，ENVI软件提供了纹理特征提取和形状特征提取等功能，可以用于提取不同影像数据的特征，并进行特征融合和分类。

在决策级融合中，ENVI 软件提供了逻辑运算和决策树等工具，可以对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算和分类。

最后，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在农业、环境、城市规划和土地利用等领域具有广泛的应用价值。

基于多源遥感数据的图像配准与融合技术指南

基于多源遥感数据的图像配准与融合技术指南引言遥感技术已经在各个领域得到广泛应用，尤其是在地理信息系统、环境监测、农业和城市规划等方面。

然而，不同数据源的遥感图像通常存在不同的误差和变换，这给图像配准和融合带来了一定的挑战。

本文旨在介绍基于多源遥感数据的图像配准与融合技术，并提供一些实用的指南和建议。

一、图像配准图像配准是指将不同数据源的遥感图像进行几何、空间和光谱变换，使其能够在同一坐标系和分辨率下比较或融合。

在进行图像配准之前，首先需要选择合适的参考影像和待配准影像。

然后，通过以下几个步骤进行图像配准:1. 特征提取首先对参考影像和待配准影像进行特征提取，常用的特征包括角点、线特征和纹理特征等。

可以使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（速度增强的尺度不变特征变换）等算法进行特征提取。

2. 特征匹配将参考影像和待配准影像的特征进行匹配。

通常采用RANSAC（随机抽样一致性）算法去除误差匹配，得到更准确的对应关系。

3. 几何变换根据特征匹配的结果，通过几何变换方法对待配准影像进行几何校正，常用的方法有相似性变换和仿射变换。

相似性变换可以处理平移、旋转和比例变换，仿射变换可以处理更复杂的几何变换。

4. 像素插值在进行几何变换后，需要对待配准影像进行像素插值处理，以保证像素点之间的连续性。

二、图像融合图像融合是指将多源遥感图像的信息融合到同一幅图像中，以增强图像的视觉效果和信息提取能力。

常用的图像融合方法包括以下几种：1. 基于像素的融合将多源图像的像素按照一定的权重进行组合，常用的方法有加权平均法、最大像素法和PCA（主成分分析）等。

2. 基于变换的融合将多源图像进行频域或时域变换，然后将变换域的系数进行线性或非线性组合，还原成多源图像。

常用的方法有小波变换、多分辨率分析和拉普拉斯金字塔等。

3. 基于特征的融合提取多源图像的特征，然后将特征进行组合，构建融合图像。

特征可以是几何特征、光谱特征或纹理特征等。

《遥感原理与应用》实验报告——影像融合

《遥感原理与应⽤》实验报告——影像融合实验名称：影像融合⼀、实验内容1. 对TM 影像和SPOT 影像进⾏HSV 数据融合。

2. 查阅相关资料⽤envi 软件实现⼀种数据融合的⽅法，如Brovey 、PCA 等。

3. 利⽤均值、标准差、特征值等参数对上述两种⽅法的融合效果进⾏评价。

⼆、实验所⽤的仪器设备，包括所⽤到的数据电脑⼀台，Window7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI4.3)英国伦敦的TM 影像数据lon_tm 和SPOT 影像数据lon_spot 。

三、实验原理1. 定义：图像（影像）融合是指将多余遥感影像按照⼀定的算法，在规定的地理坐标系中，⽣成新的图像的过程。

2. ⽬的：(1) 提⾼图像空间分辨率 (2) 改善分类(3) 多时相图像融合⽤于变化检测 3. 基本原理(1) HSV 变换法：HSV （hue, saturation, and value ：⾊调，饱和度，亮度值）。

⾸先将多光谱图像经HSV 变换得到H 、S 、V 三个分量。

然后将⾼分辨率的全⾊图像代替V 分量，保持H 、S 分量不变。

最后再进⾏HSV 变换得到具有⾼空间分辨率的多光谱图像。

(2) Brovey 变换法:对彩⾊图像和⾼分辨率数据进⾏数学合成，从⽽使图像锐化。

彩⾊图像中的每⼀个波段都乘以⾼分辨率数据与彩⾊波段总和的⽐值。

函数⾃动地⽤最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩⾊波段重采样到⾼分辨率像元尺⼨。

输出的RGB 图像的像元将与⾼分辨率数据的像元⼤⼩相同。

4. 评价指标 (1) 均值与标准差∑==ni i x n µ11 （公式1）()212∑=-=ni i µx σ（公式2）上述两个式⼦中，n 表⽰图像总的像素的个数，xi 为第i 像素的灰度值。

(2) 特征值设 A 是n 阶⽅阵，如果存在数m 和⾮零n 维列向量 x ，使得 Ax=mx 成⽴，则称 m是A 的⼀个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。

浅析多源遥感数据融合原理及应用

浅析多源遥感数据融合原理摘要:本文介绍了遥感影像融合技术, 系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其优缺点。

首先，阐述了多源遥感影像数据融合的目的、意义以及多源遥感影像数据融合的基本理论；然后介绍了多源遥感影像数据融合的层次和常用方法,在分析和探讨多源遥感影像数据融合原理、层次、结构及特点的基础上，归纳了多源遥感影像数据融合方法，然后通过实验，对不同方法融合后的成果图进行比较，每种方法都有其自身的优点和不足之处，这就决定了它们在应用方面的不同，采用乘积方法变换、Brovey比值变换和PCA变换融合方法融合后的图像，其光谱保真程度逐渐降低．Muhiplieative（乘积）变换融合较好地保留了多光谱波段的光谱分辨率和空间信息，融合图像的光谱保真能力较好，详细程度较高；PCA变换融合和Brovey变换；融合和影像质量一般．与PCA变换融合比较，Brovey变换融合的空间信息的详细程度较低，但相对好的保留了多光谱波段的光谱分辨率。

关键词: 遥感影像融合融合层次融合方法优缺点对比目录1、绪论 (1)2、多源遥感数据融合的基本理论 (1)2.1 多源遥感数据融合的概念 (3)2.2多源遥感数据融合的原理 (4)2.3多源遥感数据融合层次 (4)2.3.1 像元级融合 (4)2.3.2 特征级融合 (4)2.3.3 决策级融合 (5)3、多源遥感数据融合常用方法 (5)3.1 主成分变换（PCT） (5)3.2 乘积变换 (5)3.3 Brovey比值变换融合 (5)4、实验与分析 (6)5、结语 (8)参考文献 (9)致谢 (10)1、绪论随着遥感技术的发展，光学、热红外和微波等大量不同卫星传感器对地观测的应用，获取的同一地区的多种遥感影像数据（多时相|多光谱、多传感器、多平台和多分辨率）越来越多。

形成多级空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率影像序列的金字塔结构。

通常，同一传感器获得的遥感影像的光谱分辨率较高时，其空间分辨率相对来说要低。

航空航天系统中的多传感器融合技术研究

航空航天系统中的多传感器融合技术研究随着科技的不断发展，现代化的航空航天系统中，各种传感器的种类越来越多，可以应用的场景也越来越广泛。

但是，每种传感器都有其自身的优势和缺点，而使用多种传感器进行检测，可以弥补单一传感器的缺陷，提高系统的性能和鲁棒性。

此时，融合多个传感器来实现目标检测与跟踪，就成为了航空航天系统中的重要问题之一——多传感器融合技术。

从简单的控制系统到现代化的航空航天系统，多传感器融合技术的应用越来越广泛。

多传感器融合技术可以通过将不同传感器的信息融合起来，从而得到更加准确、完整的目标信息。

这种融合技术不仅可以实现在遥感卫星、无人机等上，也可以应用于机器人、医疗设备、智能家居等领域。

多传感器融合技术的目的是将来自不同传感器的数据进行整合，并通过算法获得更准确、更稳定的测量结果。

该技术的应用领域范围广泛，从早期的火力控制和雷达系统，到现代化的搜索和救援设备以及无人机等。

多传感器融合技术的主要优点是能够实现目标的高精度定位、跟踪和识别，从而提高整个系统在复杂环境下的鲁棒性和可靠性。

一、多传感器融合技术的分类多传感器融合技术按照数据融合的方式，可以分为基于信息的融合和基于数据的融合。

基于信息的融合技术是指将来自不同传感器的感知信息转化为相同的主题，使其互相补充，从而获得更准确的信息。

基于数据的融合技术是指将来自不同传感器的数据打包成一个整体，并对其进行处理和分析，以得出更具可信度的测量数据。

此外，多传感器融合技术还可以按照其架构分为闭环系统和开环系统。

闭环系统是指将感知信息与控制系统紧密连接，控制系统通过反馈和前馈控制技术将感知信息进行调整与校正，实现控制目标的准确性和精确性。

开环系统则是指感知信息与控制系统之间的信息传输是单向的，控制系统无法对传统信息进行调整和校正，就算传感器输出的信息存在误差也无法进行修正。

二、多传感器融合技术的应用多传感器融合技术广泛应用于航空航天系统中。

其中，目标跟踪和导航控制是应用最为广泛的两个领域。

实验报告遥感影像融合(3篇)

第1篇一、实验背景随着遥感技术的发展，遥感影像在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。

然而，由于遥感传感器类型、观测时间、观测角度等因素的限制，同一地区获取的遥感影像往往存在光谱、空间分辨率不一致等问题。

为了充分利用这些多源遥感影像数据，提高遥感信息提取的准确性和可靠性，遥感影像融合技术应运而生。

遥感影像融合是将不同传感器、不同时间、不同分辨率的多源遥感影像进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。

本文通过实验验证了遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。

二、实验目的1. 了解遥感影像融合的基本原理和方法；2. 掌握常用遥感影像融合算法；3. 通过实验验证遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。

三、实验原理遥感影像融合的基本原理是将多源遥感影像数据进行配准、转换和融合，以获得具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。

具体步骤如下：1. 影像配准：将不同源遥感影像进行空间配准，使其在同一坐标系下；2. 影像转换：将不同传感器、不同时间、不同分辨率的遥感影像转换为同一分辨率、同一波段的影像；3. 影像融合：采用一定的融合算法，将转换后的多源遥感影像数据进行融合，生成具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。

四、实验方法1. 实验数据：选取我国某地区的高分辨率多光谱遥感影像和全色遥感影像作为实验数据；2. 融合算法：选用Brovey变换、主成分分析（PCA）和归一化植被指数（NDVI）三种常用遥感影像融合算法进行实验；3. 融合效果评价：采用对比分析、相关系数、信息熵等指标对融合效果进行评价。

五、实验步骤1. 数据预处理：对实验数据进行辐射校正、大气校正等预处理；2. 影像配准：采用双线性插值法对多光谱影像和全色影像进行配准；3. 影像转换：对多光谱影像进行波段合成，得到与全色影像相同分辨率的影像；4. 影像融合：分别采用Brovey变换、PCA和NDVI三种算法对转换后的多源遥感影像数据进行融合；5. 融合效果评价：对比分析三种融合算法的融合效果，并采用相关系数、信息熵等指标进行定量评价。

三种图像融合方法实际操作与分析

摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。

进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。

关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE1. 引言由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。

因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。

为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。

[1]在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。

高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。

[2]此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。

2. 源文件1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。

2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。

3. 软件选择在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。

遥感图像融合技术研究与探讨

【收稿日期】２０ — １１０９１－６
基于小波变换的图像融合就是将源图像首先进行小波分解，将其分解到不同频段的不同特征域上，然后
【作者简介】梁艳（９６）女，１８一，在读硕士，究方向：Ｓ研３技术集成与应用。
２１００年第２期
・京测绘・北
中，为信号强有力的处理工具。成
点进程间的通信，以完全并发的执行。可
二、于遥感图像Ｉ变换的遥感图像融合技术基ＨＳ最符合人感知颜色的系统是ＩＳ统。将多光Ｈ系在
谱图像和高空间分辩率全色图像融合时，人们希望在保持多光谱图像的光谱信息的前提下，尽可能多地增
加融合后多光谱图像的空问细节信息，提高融合图像的空间分辨率。
ＩＳＨ变换图像融合的原理及算法：
在遥感图像融合技术中，主成分分析ＰＡＰｉＣ（ｎｒ—
ｃａＣｍｏｅｔｎｌｉ是一种经典的融合方法，ｉｌｏｐｎｎＡａｓ）ｐ— — ｙｓ然而由于实现运算量大，算复杂度高，计随着所获取的遥感图像数据量的不断增大，该方法无法满足一些时效Ｉ要求，生从而影响了ＰＡ融合方法的广泛应用。Ｃ因此，随着并行化技术的发展，研究高效实用的ＰＡ融Ｃ合并行算法具有较高的理论与实用价值。 ①数据划分
【键词］遥感；关图像融合；ｃＨＳ、融合ＰＡ；Ｉ波
［中图分类号１Ｐ３２７
一
【献标￣Ｎｌ文，Ｂｑ
【章ＮＮＩ１０ — ００２１）２文０７３０（０００

卫星遥感图像处理中的多条带融合与影像配准技术研究

卫星遥感图像处理中的多条带融合与影像配准技术研究1. 引言卫星遥感技术在地球观测领域中发挥着重要的作用。

多条带融合与影像配准技术是卫星遥感图像处理中的重要环节。

本文旨在研究多条带融合与影像配准技术在卫星遥感中的应用，提高遥感数据的准确性和可信度。

2. 多条带融合技术2.1 多条带图像的概念多条带图像是指从不同卫星或同一卫星的多个传感器获取的图像数据。

这些传感器具有不同的空间分辨率、光谱范围和观测时间。

多条带融合技术旨在将这些多条带图像融合成一幅具备全面信息的图像。

2.2 多条带融合技术的分类多条带融合技术可分为基于像素级和基于特征级两种。

像素级融合技术通过像素级别的操作将多条带图像融合，包括加权融合、定量融合和投影融合等方法。

特征级融合技术则通过提取图像的特征进行融合，包括多尺度变换、主成分分析和小波变换等方法。

2.3 多条带融合技术的应用多条带融合技术广泛应用于卫星遥感图像处理中。

例如，在土地利用与覆盖变化检测中，多条带融合技术能够提高土地变化的监测精度；在环境监测中，多条带融合技术能够增强对目标的识别和分析能力。

3. 影像配准技术3.1 影像配准的定义与目的影像配准是指将两幅或多幅图像进行准确对齐，使它们在几何和空间信息上相互对应。

影像配准的目的是消除不同图像之间的位置误差，实现图像的一致性，并为后续图像处理和分析提供准确的地理信息。

3.2 影像配准的方法影像配准方法包括特征点匹配、区域匹配和模型匹配等。

特征点匹配是最常用的方法，通过提取图像中的特征点并对其进行匹配来实现配准。

区域匹配则基于图像的灰度信息进行匹配，例如使用相关性系数和相位相关等方法。

模型匹配则利用提前构建的数学模型，对地物或图像进行匹配。

3.3 影像配准的应用影像配准技术在卫星遥感图像处理中具有广泛的应用前景。

例如，在地面目标的监测中，影像配准能够提高目标的定位精度；在地貌变化监测中，影像配准能够准确地提取出地貌变化的信息。

遥感影像数据融合技术及融合质量评价研究

确、面、靠的描述．全可通过对多源遥感图像的融
合，以提高遥感图像的空问分辨率和分类精度，可
增强对目标特征和动态监测区域的识别，补有修
进行初步分类，后在各类中进行特征提取，进然再
缺陷的图像信息等．０多年亲，内外学者对图２旧像融合技术进行了大量研究．国外，以美国为代表的技术发达国家，图像融合技术遥遥领先，已从理
像素之间的直接数学运算，括差值，包梯度、比值、加权或其他数学运算；特征级融合是指对图像的
特征进行融合，不同图像进行特征提取，对按各图像上相同类型的特征进行融合处理；策级融合决
是最高层次的融合，先按照应用的要求对图像首
遥感图像融合处理能够综合利用来自同一场景的不同源的图像信息，得更为准确、获更为全面
系统并不多，未能形成可为多种目的共同应用的
工程化产品，己形成的理论研究也存在明显的不
足之处．文系笔者在阅读了大量国内外相关文本献的基础上，对遥感图像融合方法的基本原理、关键技术及评价准则进行的综合评述．
论逐渐转向工程，具有代表性的机构是美国林肯实验室和荷兰的人力冈素所．国内从２０世纪
行融合处理．据数据融合系统一般模型并结根

测绘技术中的影像配准与融合技术解析

测绘技术中的影像配准与融合技术解析近年来，随着遥感技术的不断发展和应用领域的扩大，影像配准和融合成为测绘技术中的重要一环。

影像配准指的是将不同源的遥感影像或者摄影测量影像进行准确对齐，融合则是将多幅或多种类型的图像融合为一幅或少数几幅具有多种信息体现的影像。

本文将从影像配准和融合技术的基本概念出发，探讨其在测绘领域的应用和发展趋势。

首先，影像配准涉及了图像几何变换的处理。

图像的几何变换是指通过平移、旋转、缩放等方式，使得图像能够在相同的坐标系下进行比对。

而这一过程需要依赖点匹配的方法来实现。

常用的点匹配方法有特征点法和控制点法。

特征点法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘点等，利用特征点的坐标信息进行匹配。

而控制点法则是通过在图像上标注一定数量的对应点，通过这些对应点的坐标差异来实现图像的配准。

这两种方法各有优劣，根据实际情况选择适当的方法进行配准操作。

其次，影像融合技术是指利用多个图像的互补性信息，通过一系列处理方法，融合为一幅新的图像。

常见的影像融合技术包括基于像素级别的融合、基于特征级别的融合和基于决策级别的融合等。

像素级别的融合主要是将多幅图像的每个像素进行加权平均，得到新的合成图像。

特征级别的融合则是利用图像特征的互补性，如纹理特征、边缘特征等，将多个图像的特征进行融合得到更全面的信息。

而决策级别的融合则是通过建立一系列的决策规则，将多幅图像的决策结果综合起来，得到最终的融合图像。

这些融合技术的出现，使得测绘领域中的卫星遥感图像和航空摄影测量图像能够得到更高质量的数据。

测绘领域中的影像配准与融合技术具有广泛的应用前景。

在地理信息系统中，影像配准和融合可以提高地图的精度和准确性，为地理空间分析提供更可靠的数据基础。

在城市规划和土地利用方面，利用多源影像进行配准和融合，可以实现对城市建设、土地利用状况等的动态监测和分析。

在环境保护领域，通过影像融合技术可以提取更详细的地表特征，如湿地、森林、河流等，为生态环境保护提供更全面的支持。

卫星遥感多源数据融合技术研究

卫星遥感多源数据融合技术研究一、引言卫星遥感是指利用卫星通过空间传输、接收、处理和分析遥感信息的技术。

它可以用来探测地表、海洋、大气等不同区域，获取丰富的地球信息。

然而，单个卫星采集到的信息同时受限于其运行轨道的高度、角度和平台载荷等因素，因此，需要使用多种卫星进行数据融合，以更全面地了解地球表面的变化。

本文将介绍卫星遥感多源数据融合技术的研究现状、方法和应用。

二、卫星遥感多源数据融合的研究现状传统的卫星数据处理方法主要依赖于单场数据和经验分析，但随着卫星发射量的增加，人们需要利用多源卫星数据共同分析地球表面变化和应对地球环境问题。

因此，研究发展一种卫星遥感多源数据融合的方法已成为当前研究的重点。

卫星遥感多源数据提供了多角度、高精度、多信息的数据信息，数据处理方法主要分为基于图像处理、基于物理模型以及基于人工智能模型等几种方法。

- 基于图像处理方法基于图像处理的数据融合方法主要是将多个传感器的不同数据集合起来生成一个高质量的地图。

这种方法可以利用各自影像得到的几何校正参数进行配准、保证数据匹配度；然后利用这些影像得到固定区域的比较像元从而得到高精度的地图。

常用的基于图像处理的方法包括特征匹配法、谱联合法和基于颜色的算法等。

- 基于物理模型方法基于物理模型的方法是将不同卫星数据之间的信息转换成同一物理模型下的异变参数，然后将这些参数进行融合。

这种方法可以利用一些已知量，如大气水平、地表温度、反射率等，通过卫星数据对输出变量解耦得到参数值。

然后，利用这些参数得到一个新的合成影像，反映了真实地球的特征。

目前，基于物理模型的方法已经到了非常成熟的阶段，对于一些复杂材料和海洋环境的探测研究相当重要。

- 基于人工智能模型方法基于人工智能模型的方法主要是利用现有数据进行训练，然后得到一个可行的模型用以处理相应数据。

这些模型往往包含了大量的经验规则和处理程序，利用这些规则可以自动优化各种卫星数据之间的关系。

经过多次迭代处理，模型可以得出可靠和稳定的数据。

关于遥感影像融合方法的综述

遥感影像融合方法可以从数据类型、信息抽象程度及应用层次、最终效果三个维度进行探究及RS信息与地学信息的融合。而依据信息抽象程度和应用层次，该技术又进一步划分为像素级、特征级、决策级影像融合。此外，根据融合效果的不同，还可分为光谱增强型和几何增强型遥感影像融合。其中，多光谱遥感数据具有高光谱分辨率，有助于识别不同地物类型，但易受大气层干扰；而成像雷达则能穿透云层，提供地表物理和几何特征信息。因此，将多光谱遥感数据与雷达数据融合，可以弥补各自的不足，提高遥感影像的质量和应用效果。

遥感数据融合方法及应用案例

遥感数据融合方法及应用案例遥感技术是一种通过传感器获取地面信息的方法，具有广泛的应用领域。

当前，遥感数据融合是遥感领域中一个备受关注的研究方向。

本文将探讨遥感数据融合的方法和应用案例，以期为读者提供对该领域的全面了解。

一、遥感数据融合方法1. 传统遥感数据融合方法传统的遥感数据融合方法主要基于像素级别的图像处理技术，常用的算法包括乘法融合、加法融合和小波变换等。

乘法融合方法通过相乘操作将不同传感器的数据相结合，以提高图像的空间分辨率。

加法融合方法是将不同传感器的数据进行加权相加，以获得更好的光谱信息。

而小波变换则利用多尺度分析的原理，将图像分解成不同频率的子带，再通过逆变换得到融合图像。

虽然传统遥感数据融合方法具有一定的效果，但其对数据的处理精度和图像质量有一定限制。

因此，近年来，研究者们提出了一些新的数据融合方法。

2. 基于分类器的遥感数据融合方法基于分类器的遥感数据融合方法是在像素级别融合的基础上，考虑到地物分类的需求，引入了分类器对融合结果进行优化。

该方法通过构建分类器，利用地物的光谱特征和空间信息来提高分类的准确性和精度。

常用的分类器包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。

3. 基于卷积神经网络的遥感数据融合方法近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的遥感数据融合方法逐渐成为研究热点。

该方法利用卷积神经网络对多源数据进行特征提取和融合，以获取更准确的地物信息。

卷积神经网络具有强大的非线性拟合能力，在遥感图像分类、目标检测和场景分割等任务中取得了很好的效果。

二、遥感数据融合的应用案例1. 基于数据融合的农作物监测农作物的生长监测对于农业生产和农业管理具有重要意义。

传统的农作物生长监测方法往往依赖于人工采集和分析大量的地面数据，耗时耗力且不准确。

而利用遥感数据融合技术可以快速获取大范围的农作物信息，并利用分类器对不同类型的农作物进行自动识别和监测，为农业决策提供科学依据。

2. 基于数据融合的城市热岛效应分析城市热岛效应是指城市地区相对于周围农田和自然环境而言辐射和储热效应更强烈的现象。

遥感图像融合技术探讨

2012年2月内蒙古科技与经济F ebruar y 2012　第4期总第254期Inner Mongolia Science T echnology &Economy No .4Total No .254遥感图像融合技术探讨X唐纳明,陈东杰,刘月辉(内蒙古自治区有色地质勘查局108队,内蒙古赤峰　024000) 摘　要:对图像融合的原理和方法进行了剖析,研究和分析了几种常用的多源遥感图像融合的方法:Brovey 法、主成分分析和乘积法等,并以实例对这三种方法融合的图像进行了评价。

关键词:遥感;图像;融合技术;方法中图分类号:T D 701 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)04—0117—021　融合技术算法的论述1.1　Brovey 变换融合方法B r ovey 变换是普遍使用的比值融合算法,由美国科学家R.L.B r ovey 建立模型并推广而得名。

该算法将影像分解成颜色和亮度两大部分,通过比值运算将构成色彩的RGB 组合中的每一个波段除以构成该组合的3个波段的总和来对数据进行正规化,以保持低分辨率影像的光谱特点,然后将比值结果(色彩)乘上高分辨率波段(亮度)以获得高频空间信息。

其特点是:简化了图像转换过程的系数以最大限度地保留多光谱数据的信息。

B r ovey 变换融合方法是将遥感图像的3个波段,按照下列公式(1)进行计算,获得融合后各波段的数值。

[D R /(D R +D G +D B )]×D hires =D Rnew [D G /(D R +D G +D B )]×D hires =D G new (1)[D B /(D R +D G +D B )]×D hir es =D Bnew 其中,R 、G 、B 为图像的红、绿、蓝波段数值,Dhires 代表高分辨率遥感图像。

1.2　主成分变换融合方法该方法的最大优点是可以应用任意数目的波段,它对n 个波段的低分辨率图像进行主成分分析(P C A :Principal Component Anal ysis),将单波段的高分辨率图像经过灰度拉伸,使其灰度的均值和方差和PCA 变换第1分量图像一致;然后以拉伸过的高分辨率图像代替第1分量图像,经过PCA 逆变换还原到原始空间。

遥感高光谱融合技术

遥感高光谱融合技术
遥感高光谱融合技术，是遥感数据处理中的一种重要方法，主要是
将高光谱数据和多光谱或全色影像数据融合，以获得更好的地物监测、分类和识别效果，为资源管理、环境监测和自然灾害等领域提供有力
支持。

具体来说，遥感高光谱融合技术有以下几个方面的应用和特点：
1. 地物识别和分类
遥感高光谱数据具有丰富的光谱信息，在地物识别和分类方面有很大
优势。

高光谱融合可以将高光谱数据与多光谱或全色影像数据结合，
获得更全面、更准确、更细节的光谱特征，提高对地物的识别和分类
准确度。

2. 立体视觉
高光谱融合技术还可以应用于立体视觉，通过高光谱影像的不同角度
拍摄和光谱信息，可以实现对三维地形的识别和重建，为制图、地形
分析和三维模型构建等领域提供可靠数据支持。

3. 环境监测
高光谱数据可以反映地表环境变化和生态参数信息，例如植被状况、
水质、土地覆盖等，在环境监测和评估方面有着广泛应用。

高光谱融合技术结合多光谱或全色影像，可以提高对环境变化的探测能力和识别精度，为环境保护、自然资源管理等领域提供重要依据。

4. 自然灾害监测和应对
高光谱融合技术还可以应用于自然灾害监测和应对，如洪涝灾害、山体滑坡、地震等。

通过高光谱数据和多光谱或全色影像的融合，可以实现对自然灾害影响范围和程度的全面分析和监测，为预警和应急决策提供科学支持。

总之，遥感高光谱融合技术是一项非常有前景的遥感数据处理技术，可以提高遥感数据的应用效果，为遥感在资源管理、环境监测和自然灾害应对等领域的应用提供强有力的支持。