遥感影像数据融合原理与方法课件
遥感入门图像融合ppt课件
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图像融合处理
• 当代航天遥感系统已能为用户提供高空间分辨率、 高波谱分辨率和高时间分辨率的海量图像。如何将 同一地区的各种遥感图像的有用信息融合在一起是 遥感应用研究的课题之一。
• 从二十世纪70年代的航天遥感应用的研究和实践表 明：由于在可见光和红外波段，各类植被的响应大 都互相重叠。因此，单用一种多光谱图像进行分析， 要解决土地覆盖、耕地和森林资源监测、军事侦察 等问题是不可能的。
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2.基于彩色空间变换的影像融合法-- 彩色变换
• 遥感图像融合方法的关键技术之一是彩色变换， 下面首先简单介绍彩色变换。
• 彩色变换又称为彩色编码，所谓彩色变换即为两 种彩色模型编码系统之间的变换。
• 彩色模型指的是某个三维彩色空间的一个可见光 子集。它包含某个彩色域的所有彩色，彩色模型 的用途是在某个彩色域内方便地指定彩色。由于 任何一个彩色都只是可见光的子集，所以任何一
个彩色模型都无法包含所有的可见光。
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基于彩色空间变换的影像融合法
– 首先，必须将图像进行严格的几何校正，使不同的 遥感图像在几何上能完全匹配，并且分辨率一致。
– 将多波段图像由RGB彩色系统变换到IHS彩色系统 中；
– 用高分辨率的图像代替I分量，进行彩色逆变换，就 可以得到融合图像
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H arctan[
2R G B ] C 3 (G B )
C 0, ifG B
C
, if
G B
S 6 R 2 G 2 B 2 RG RB GB 3
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3.基于PCA变换的融合
对低分辨率图像进行PCA变换后，以高空间 分辨率图像代替第一主成分，进行反变换。
遥感数据融合
特征级融合是在提取 图像的特征后进行融 合，其主要是为了提 高图像的分类精度和 特征提取的自动化程 度。常用的特征级融 合方法有：基于PCA 的特征融合法、基于 ICA的特征融合法等
遥感数据融合的方法和技术
决策级融合
决策级融合是在分类或模式识别 之后进行融合，其主要目的是提 高分类或模式识别的精度和可靠 性。常用的决策级融合方法有： 基于贝叶斯定理的决策级融合法 、基于D-S证据理论的决策级融 合法等
20XX
遥感数据融合
-
遥感数据融合
PART 1
遥感数据融合的基本概念
1
遥感数据融合的基本概念
1 遥感数据融合是一种多层次的处理过程，它 将不同来源、不同类型、不同时间分辨率的 遥感数据进行综合处理，以提取更多有用的 信息，提高遥感图像的空间分辨率、时间分 辨率、光谱分辨率和辐射分辨率
2 遥感数据融合可以分为像素级融合、特征级 融合和决策级融合三种类型
数据支持
常用的遥感数据融合方法有 像素级融合、特征级融合和 决策级融合三种类型，每一 种类型都有其特定的应用场
景和优势
未来，随着遥感技术的不断 发展，遥感数据融合技术也 将不断改进和完善，为更多 的领域提供更优质的服务
-
致谢词
感谢XXX提供的学习与实践的机会 感谢团队,特别感谢XXX给予的耐心指导
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PART 2
遥感数据融合的方法和技术
2
遥感数据融合的方法和技术
像素级融合
像素级融合是直接在 原始图像上进行融合 ，其主要目的是改善 图像的空间分辨率和 光谱分辨率。常用的 像素级融合方法有： 拉普拉斯金字塔融合 法、多波段融合法、 主成分分析法(PCA) 、独立成分分析法 (ICA)等
实验五-遥感图像的融合
实验五-遥感图像的融合实验五遥感图像的融合一、实验目的和要求1.理解遥感图像的融合处理方法和原理；2.掌握遥感图像的融合处理，即分辨率融合处理。
二、设备与数据设备：影像处理系统软件数据：TM SPOT 数据三、实验内容多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。
分辨率融合是遥感信息复合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的。
注意：在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。
四、方法与步骤融合方法有很多，典型的有 HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt 等。
ENVI 里除了 SFIM 以外，上面列举的都有。
HSV 可进行 RGB 图像到 HSV 色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回 RGB 色度空间。
输出的 RGB 图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。
打开ENVI,在主菜单中打开数据文件LC81200362016120LGN00_MTL选择File>data manage，任意选择3个波段组合，查看效果打开分辨率为30和15的图像下图分别是分辨率为30、15的，可以看到图像清晰度明显发生改变，分辨率越高，图像越清晰选择如下图所示的三个波段选择分辨率高的为15的点击ok，Sensor选择landsat8_oil，Resampling选择三次方的Cubic Convolution，实现融合，选择输出路径为sssrong融合之后的图像如下图，可以发现图像清晰度提高，分辨率变高，图像质量变好五、实验心得多光谱数据与高分辨率全色数据的融合可以使遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，继而达到增强图象质量的目的，可谓是一举两得。
这次实验虽然比较简单，但是一开始的时候还比较模模糊糊，甚至于连目的都不清楚。
如何进行遥感影像的数据融合
如何进行遥感影像的数据融合遥感影像数据融合是一种将不同分辨率、不同传感器所得到的遥感影像数据进行整合的技术方法。
这种方法可以充分发挥各种遥感传感器的优势, 提高遥感影像的质量和信息量，广泛应用于资源与环境监测、农业与林业管理、城市规划与地理信息系统等领域。
本文将探讨如何进行遥感影像的数据融合，以及融合技术的发展趋势。
一、遥感影像数据融合的原理遥感影像数据融合的原理主要基于多源遥感数据的互补性和融合效果的增益性。
不同传感器获取的遥感影像数据在分辨率、光谱特征和时间特性上存在差异。
通过融合这些数据，可以整合各种传感器的优势，提高遥感影像的质量和信息内容。
二、融合技术的方法1. 基于像素级的融合方法像素级融合方法是将不同传感器获取的遥感影像数据在像素级别上进行直接融合。
常见的方法有加权平均法、主成分分析法和像元转换法。
加权平均法通过给予不同传感器像素不同的权重，将不同传感器获取的影像数据加权平均得到融合后的影像。
主成分分析法是将不同传感器的影像数据进行主成分分析，提取出影像的主要特征，然后将这些特征进行融合。
像元转换法是通过建立传感器之间的数学模型，将一个传感器的影像数据转换成另一个传感器的影像数据，然后进行融合。
2. 基于特征级的融合方法特征级融合方法是将不同传感器获取的遥感影像数据在特征级别上进行融合。
常见的方法有小波变换法、频谱角法和时频分析法。
小波变换法是通过应用小波变换将影像数据分解成不同尺度的子带，然后将不同传感器的子带进行融合。
频谱角法是通过计算不同传感器影像数据的频谱角来评估它们在频域上的相似性，从而决定如何进行融合。
时频分析法是通过将不同传感器的影像数据进行时频分析，提取出影像的时频特征，然后将这些特征进行融合。
三、融合技术的发展趋势随着遥感技术的不断发展，数据融合技术也在不断更新和创新。
未来融合技术的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 多源数据融合多源数据融合是未来融合技术的重要趋势。
图像信息融合ppt课件
图像信息融合
（2）减法 可以用于：①区分不同的地物。假如物体甲对不同频率
电磁波的反射能力基本相同，而物体乙却有差异，那么对这两 种物体的遥感图像进行相减操作，就可以提供一些区分这两类 物体的信息；②提取地物变化的趋势。将同一地区不同时间的 遥感图像进行相减，可以从中得出这一地区地物光谱变化的信 息。
最低层次的融合。是基于最原始的图像数据，能更多地保留 图像原有的真实感，提供其他融合层次所不能提供的细微信 息，因而被广泛应用。 。
图像信息融合
② 特征级融合
是指运用不同算法，首先对各种数据源进行目标识别的 特征提取如边缘提取、分类等，即先从初始图像中提取 特征信息—空间结构信息如范围、形状、领域、纹理等； 然后对这些特征信息进行综合分析与融合处理。
着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据， 按一定的规则（或算法）进行运算处理，获得比任何单一 数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波 谱、时间特征的合成图像。
图像信息融合
1）遥感图像融合的三个层次 ① 像元级融合 是指直接在采集的原始数据层上进行融合。它强调不同图像 信息在像元基础上的综合，先对栅格数据进行相互的几何配 准，在各像元一 一对应的前提下进行图像像元级的合并处理， 以改善图像处理的效果，使图像分割、特征提取等工作在更 准确地基础上进行，并可能获得更好的图像视觉效果。
图像信息融合
二、遥感图像融合方法
像素级融合
代数法 IHS方法 HPF方法 小波变换方法 回归模型法
PCA法
卡尔曼滤波法
特征级融合
遥感影像图像融合方法ppt课件
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遥感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合是最低层次的图像融合 ➢ 它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定
的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像 ➢ 融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节
信息，直接服务于目视解译，自动分类
➢ 这样，遥感数据与非遥感数据可在空间上对应一致， 又可在成因上互相说明，以达到深入分析的目的。
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遥感与非遥感数据的融合
1. 地理数据的网格化 ①使地理数据成为网格化的数据； ②地面分辨率与遥感数据一致； ③对应地面位置与遥感影像配准。 2. 最优遥感数据的选取 3. 配准融合
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小结
➢ 多源数据融合实现了遥感数据之间的优势互补，也实 现了遥感数据与地理数据的有机结合。
精确几何配准
图像融合
融合结果评价及利用
遥感图像融合流程图
预处理 融合处理 应用
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图像融合的层次
➢ 像元级 线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小 波变换融合算法等
➢ 特征级 Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯
估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等 ➢ 决策级
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图像融合
➢ 数据融合( Fusion, Merge)的定义 指同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非 遥感数据之间的匹配融合
➢ 多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术 所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的 数据处理技术，提取各遥感数据源的有用信息，最后 将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中， 进行综合判读或进一步的解析处理
不进行直方图修正
遥感地图与视频处理技术课件-第2章 融合
2 融合方法分类
类别
加性 变换
乘性 变换
子类别
典型方法
基于IHS变换的融合方法
分量替换法
基于PCA变换的融合方法
(矩阵变换法)
基于GS变换的融合方法 基于高通滤波的融合方法
频域分解法 基于小波(Wavelet)变换的融合方法
基于轮廓波(Contourlet)变换的融合方法 Brovey变换融合方法（比值变换） SVR(Synthetic Variable Ratio)变换融合方法
融合后影像
6
2 相关概念
图像融合是一个对多传感器的图像数据和其他信息的处理过 程。将空间和时间上冗余或互补的多源数据，按照一定的规 则进行运算处理，获得比任何单一数据更精确、更丰富的信 息，生成具有新空间、波谱、时间特征的合成图像
美国Sarnoff 公司视频监 控系统
SWIR：全称为shortwave (length) infrared (band) —短 波红外
全色
多光谱
I分量
融合
融合后影像颜色值取决于全色影像与IHS变换后的I影像之差
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3 分量替换融合法—新视角
人类视觉系统(HVS)的分辨率有限 人类视觉系统对色度信号的敏感程度低于亮度信号
图(a)
图(b)
图(b)的色度分辨率只有图(a)的四分之一！
3 分量替换融合法—新视角
RGBYUV
Y 0.299 0.587 0.114 R 0
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4 融合的层次
Image1
Image2
Image3
Image n
图像几何纠正与精确配准 特征提取
特征提取
决
策
像素级融合
特征级融合 特征属性说明
遥感影像数据融合原理与方法素材课件
通过对多源遥感影像的像素强度 进行直接操作，实现影像融合， 如加权平均法、主成分分析法等
。
代数运算法
基于像素的代数运算进行融合，如 差值法、比值法等，能够突出不同 影像间的差异或相似特征。
多分辨率分析
利用多尺度分析工具，如金字塔分 解、小波变换等，对影像进行多尺 度融合，兼顾空间细节与光谱信息 。
05
遥感影像数据融合的挑战与发展趋势
遥感影像数据融合面临的挑战
数据多样性
遥感影像数据来源于不同的传感器和平台，具有多尺度 、多光谱、多时相等特点，如何有效集成这些异构数据是 一个重要挑战。
数据质量问题
由于传感器自身特性、大气条件等原因，遥感影像数据 常常存在噪声、畸变等质量问题，这些数据质量问题会影 响融合结果的精度和可靠性。
案例二
在某城市的绿地系统规划中，通过遥感影像数据融合，详细分析了绿地空间分布特征，提 出了优化绿地布局的策略，有效提升了城市生态环境质量。
案例三
某农业大省在作物生长季节中，采用遥感影像数据融合方法，实现了对作物生长状况和农 田环境条件的实时监测，为农民精准施肥、节水灌溉等提供了科学依据，提高了农业生产 效益。
未来展望
01
AI与遥感影像数据融合的深度融合： 预计AI技术在遥感影像处理与分析中 的应用将更加成熟和广泛，进一步提 高遥感影像数据融合的智能化水平。
02
多维度遥感数据融合： 未来将不仅仅 局限于空间维度上的数据融合，还将 拓展到时间、光谱等多个维度的融合 ，以揭示更多地球系统科学规律。
03
弹性计算和边缘计算： 随着云计算和 边缘计算技术的发展，未来遥感影像 数据融合将更好地利用这些先进技术 ，实现弹性可扩展的计算资源和低延 迟的数据处理与分析。这将为遥感影 像数据融合提供更强大的计算支持和 更高效的数据处理能力，推动遥感技 术在环境保护、城市规划、农业监测 等领域的广泛应用和落地。同时，这 也将带来一系列新的技术挑战和研究 机遇。
遥感影像的镶嵌与融合 ppt课件
gA(i,j0j)gB(i,j0j)
j0
2.3 影像拼接--重叠区亮度确定
（1)把两幅图象对应像元的平均值作为重叠区像元点的 亮度值，即：
1 g(i,j)2[gE(iK 1 ,j)gH (i,j)]
(2)把两幅待镶嵌图象中亮度值最大的亮度值作为重叠区像元 的亮度值，即：
g ( i ,j ) m g E ( ia K x 1 ,j ) ， [ g H ( i ,j )]
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
遥感影像镶嵌应用背景
应用领域
• 原始数据－”真实数据” • 真实数据与原始数据相关，成像范围和分辨率由
原始数据决定
• 实际分析处理的范围与原始影像不一致 • 分辨率不符合要求
遥感影像镶嵌
影像镶嵌
• 镶嵌－影像的拼接
对若干幅互为邻接的影像通过几何镶嵌、色调调 整、去重叠等处理，拼接为统一的数字影像
影像镶嵌的目标
• 空间位置镶嵌－空间位置的一致 • 色调调整－辐射信息的一致
影像镶嵌的主要步骤
• 影像预处理 • 确定重叠区 • 色调调整 • 影像镶嵌
影像镶嵌实施方案的确定
在这九幅图象中选取中心幅E为标准像幅，利用相邻两幅图象 的重叠部分，按箭头所示的顺序依次进行色调调整和几何镶 嵌，最终便可使所有9幅图象实现以E为基准的图象镶嵌。
2.色调调整效果检查。利用图象处理系统的显示功 能，使图象分别显示于屏幕左右两边。如果色 调调整成功，在屏幕上应看不出左、右两幅图 象的差别。如果还有差别，则修改拉伸时的点 对值，进行拉伸处理，直到在终端屏幕上看不 到差异为止。
3.用最后得到的拉伸点值，对相邻的两幅整图象A 和B的色调进行调整，即分波段把A图象的灰度 值拉伸到B图象相应的灰度值，从而完成相邻两 幅图象A和B的色调调整。
遥感图像融合方法
遥感图像融合方法遥感图像融合是指将来自不同传感器的多幅遥感图像融合成一幅具有更丰富信息和更高质量的图像，以便更好地应用于地学领域和资源环境管理中。
遥感图像融合方法的选择和应用对于提高遥感图像的分析和解译能力具有重要意义。
一、遥感图像融合的原理。
遥感图像融合的原理是基于多源数据的互补性和协同性，通过融合多个波段或多种分辨率的图像，可以获取更为全面和准确的信息。
常见的遥感图像融合方法包括基于像素级的融合和基于特征级的融合。
像素级融合是指将不同波段或分辨率的像素直接进行融合，而特征级融合则是在特征空间进行融合，如主成分分析、小波变换等。
二、遥感图像融合的方法。
1. 基于变换的融合方法。
基于变换的融合方法包括小波变换、主成分分析、非线性变换等。
小波变换能够将图像分解为不同尺度和方向的小波系数，通过选择不同的尺度和方向进行融合，可以实现多尺度和多方向的信息融合。
主成分分析则是通过对多幅图像进行主成分分解，提取出图像的主要信息进行融合。
非线性变换方法则是利用非线性映射将多幅图像进行融合，以实现更好的信息融合效果。
2. 基于分解的融合方法。
基于分解的融合方法包括多分辨率分解、多尺度分解等。
多分辨率分解将图像分解为不同分辨率的子图像，通过对子图像进行融合，可以得到更为丰富和准确的信息。
多尺度分解则是将图像分解为不同尺度的子图像，通过对不同尺度的子图像进行融合，可以获得更为全面的信息。
三、遥感图像融合的应用。
遥感图像融合方法在土地利用分类、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用。
通过融合多源遥感图像，可以提高图像的空间分辨率和光谱分辨率，从而更好地进行土地利用分类和环境监测。
同时，融合多源遥感图像还可以提高图像的信息量和准确性，为资源调查和规划提供更为可靠的依据。
四、结语。
遥感图像融合方法是遥感图像处理和分析的重要手段，对于提高遥感图像的信息量和质量具有重要意义。
在选择和应用遥感图像融合方法时，需要根据具体的应用需求和图像特点进行综合考虑，以实现更好的融合效果和应用效果。
图像融合ppt课件
多源遥感数据合的内涵与基本原理 数据融合过程 数据融合分类及方法
•数据融合的方法分类 •主要图像融合方法
多源遥感数据融合的内容分类
ppt课件.
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4.4.1 多源遥感数据融合的内涵与基本原理
多种信息源的遥感数据融合是指多种空间分辨率、辐射分辨 率、波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据 与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术， 包括空间几何配准和数据融合两个方面，从而在统一地理坐 标系统下，构成一组新的空间信息和合成图像。
七波段图 像
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10米分辨 率SPOT 图像
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对比两图， 可以看出， 复合后的图 像既保留了 TM的光谱分 辨率又保留 了SPOT的空 间分辨率， 图像质量有 所提高。
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4.4.2 数据融合过程
1.预处理：主要包括遥感影像的几何纠正、辐射 校正和空间配准
（1）几何纠正、辐射校正的目的主要在于去除图 像变形、阴影等因素以及卫星扰动、天气变化、 大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；
决策级融合的流程：经过预处理的遥感影像数 据——特征提取——属性说明——属性融合——融 合属性说明。
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三级融合层次的特点
融合 框架
像元 级
特征 级
决策 级
信息 损失 小
中
大
实时 性 差
中
优
精度 高 中 低
容错 性 差
中
优
抗干 扰力
差
中
优
工作 量 小
中
大
融合 水平 低
中
高
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第4.5遥感影像数据融合原理与方法
§1 遥感信息复合
不同时相的遥感数据复合 （1）配准——利用几何校正的方法进行位置配准. （2）直方图调整:便于比较调整成一致的直方图，
是图像的亮度趋于一致，便于比较。
（3）复合 方法A：彩色合成法 方法B：差值法 方法C：比值法
§2 遥感与非遥感信息复合
复合步骤： （1）地理数据的网格化: (a)生成网格数据； (b)地面分辨率保持一致； (c)配准 （2）最优遥感数据的选取 （3）配准复合 A：栅格数据与栅格数据 B：栅格数据与矢量数据
遥感概论
电子教案
主讲：施新程
信阳师范学院城市与环境科学系 464000 教材： 《遥感导论》梅安新等 高等教育出版社
§4.5 多源信息复合
§1 遥感信息复合
(A)不同传感器的遥感数据复合 (B)不同时相的遥感数据复合
§2 遥感与非遥感信息的复合
本节提要（…) 本节主要讲解如何更好地发挥不同 遥感数据源的优势互补，提高遥感数据 的可应用性，加入非遥感数据进行补充， 进行综合的、深入的分析。
本节结束 本章结束
谢谢大家！
§1 遥感信息复合
不同传感器的遥感数据复合 如：SPOT+TM;雷达图像＋陆地卫星影像 步骤： （1）配准——采用几何校正，分别在不同数据源的
影像上选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运 算等对分辨率较小的图像进行重采样，完成配准。
（2）复合——彩色合成 方法一：像元级运算 方法二：加权感中，数据融合属于一种属性融合，它是将同一 地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单 一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。 实质：在统一地理坐标系中将对同一目标检测的多幅 遥感图像数据采用一定的算法，生成一幅新的、更能 有效表示该目标的图像信息。 目的：将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器 所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能 存在的冗余和矛盾，加以互补，改善遥感信息提取的 及时性和可靠性，提高数据的使用效率。
遥感影像数据融合原理与方法课件
1.1 像元级融合
像元级融合是一种低水平的融合。
像元级融合的流程为：经过预处理的遥感影像数据 ——数据融合——特征提取——融合属性说明。
像元级融合所包含的具体融合方法有：代数法、 IHS变换、小波变换、主成分变换（PCT）、K-T 变换等
以TM和SAR为例，变换思路是把TM图像的3个波段合成 的RGB假彩色图像变换到IHS色度空间，然后用SAR图 像代替其中的I值，再变换到RGB颜色空间，形成新的影 像。
遥感影像数据融合还是一门很不成熟的技术，有待 于进一步解决的关键问题有：
（1）空间配准模型 （2）建立统一的数学融合模型 （3）提高数据预处理过程的精度
表2 三级融合层次下的融合方法
像元级
特征级
决策级
代数法
熵法
专家系统
IHS变换
表决法
神经网络
小波变换
聚类分析
模糊聚类法
K-T变换 主成分变换 回归模型法
Bayes估计 神经网络法 加权平均法
可靠性理论
基于知识的融合 法
Dempater-shafer 推理法
2.2 图像回归法（Image Regression）
决策级融合的流程：经过预处理的遥感影像数据 ——特征提取——属性说明——属性融合——融 合属性说明。
表1 三级融合层次的特点
融合 信息 实时 精度 容错 抗干 工作 融合
框架 损失 性
性 扰力 量 水平
像元 小 差 高 差 差 小 低 级
特征 中 中 中 中 中 中 中 级
决策 大 优 低 优 优 大 高 级
遥感数据融合
遥感图像的融合1、目的与要求1、了解遥感图像融合的原理和方法2、熟悉高、低分辨率的影像的融合步方法骤3、掌握遥感软件中常用的遥感数据融合的步骤与方法2、实验内容选择ETM8波段的数据与假彩色合成波段的数据做融合处理。
融合的方法主要是高、低分辨率遥感数据的融合。
数据要求：在融合之前，第8波段和合成波段数据都已经经过了几何校正和辐射校正等预处理。
3、实验步骤1、空间分辨率融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Resolution Merge”命令，打开“Resolution Merge”对话框。
设置如下参数：文件设置：高空间分辨率的输入图像、多光谱输入图像和输出文件。
融合方法的选择：¤主成分变换法¤乘积变换法¤比值变换法主成分变换法：融合前融合后乘积变换法：融合前融合后2、IHS融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Mod.IHS Resolution Merge”命令，打开”Mod.IHS Resolution Merge”对话框，在输入、层选择和输出3个页面中设置参数。
融合前融合后3、高通滤波融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”HPF Resolution Merge”命令，打开”HPF Resolution Merge”对话框,设置如下参数：R值：多光谱图像分辨率与高分辨率图像的分辨率的比值。
通过它可以调整卷积核的大小和中心值。
Kernel Size:高通滤波卷积核的大小，有R值决定。
Center Value:卷积核的中心值。
Weighting Factor:权重影响因子。
2Pass Processing :二次滤波选项。
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• 1.2 特征级融合
• 特征级融合是一种中等水平的融合。在这一级别中， 先是将各遥感影像数据进行特征提取，提取的特征信息应 是原始信息的充分表示量或充分统计量，然后按特征信息 对多源数据进行分类、聚集和综合，产生特征矢量，而后 采用一些基于特征级融合方法融合这些特征矢量，作出基 于融合特征矢量的属性说明。
• （3）空间变化：根据控制点，建立影像间的映射关系。
• （4）插值：根据映射关系，对非参考影像进行重采样，获 得同参考影像配准的影像。
• 空间配准的精度一般要求在1~2个像元内。空间配准中 最关键、最困难的一步就是通过特征匹配寻找对应的明显地 物点作为控制点。
遥感影像数据融合原理与方法
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• 2.数据融合
• 3.分析能力差。不能实现对影像的有效理解和分析
• 4.纠错要求。由于底层传感器信息存在的不确定性、不完 全性或不稳定性，所以对融合过程中的纠错能力有较高要 求。
• 5.抗干扰性差。
• 像元级融合所包含的具体融合方法有：代数法、IHS 变换、小波变换、主成分变换（PCT）、K-T变换等
遥感影像数据融合原理与方法
遥感影像数据融合原理与方法
2003.10.17
遥感影像数据融合原理与方法
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一. 数据融合基本涵义
• 数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。 • 现在数据融合的主要应用领域有：多源影像复合、机器人和
智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检 测与跟踪、自动目标识别等等。 • 在遥感中，数据融合属于一种属性融合，它是将同一地区的 多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、 更完全、更可靠的估计和判断。
• （2）影像空间配准的目的在于消除由不同传感器得到的 影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。
遥感影像数据融合原理与方法
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• 影像的空间配准时遥感影像数据融合的前提
• 空间配准一般可分为以下步骤 : • (1）特征选择：在欲配准的两幅影像上，选择如边界、线状
物交叉点、区域轮廓线等明显的特征。
• （2）特征匹配：采用一定配准算法，找处两幅影像上对应 的明显地物点，作为控制点。
Bayes估计
模糊聚类法
主成分变换
神经网络法
可靠性理论
回归模型法
加权平均法
基于知识的融 合法
Kalman滤波法
Dempater-
Dempater-
shafer推理法 shafer推理法
遥感影像数据融合原理与方法
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•
相对于单源遥感影象数据，多源遥感影象数据所提
供的信息具有以下特点：
• 1.冗余性：表示多源遥感影像数据对环境或目标的表 示、描述或解译结果相同；
• 2.互补性：指信息来自不同的自由度且相互独立
• 3.合作性：不同传感器在观测和处理信息时对其它信 息有依赖关系；
• 4.信息分层的结构特性：数据融合所处理的多源遥感
• 特征级融合的流程为：经过预处理的遥感影像数据— —特征提取——特征级融合——（融合）属性说明。
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• 1.3 决策级融合
• 决策级融合是最高水平的融合。融合的结果为指挥、 控制、决策提供了依据。在这一级别中，首先对每一数 据进行属性说明，然后对其结果加以融合，得到目标或 环境的融合属性说明。
• 根据融合目的和融合层次智能地选择合适的融合算法， 将空间配准的遥感影像数据（或提取的图像特征或模式识 别的属性说明）进行有机合成，得到目标的更准确表示或 估计 。
• 对于各种算法所获得的融合遥感信息，有时还需要做 进一步的处理，如“匹配处理”和“类型变换”等，以便 得到目标的更准确表示或估计。
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三、数据融合分类及方法
• 1 数据融合方法分类
• 遥感影像的数据融合方法分为三类：基于像元（pixel）级的融合、基于 特征(feature)级的融合、基于决策(decision)级的融合。融合的水平依次从低 到高。
• 1.1 像元级融合 • 像元级融合是一种低水平的融合。 • 像元级融合的流程为：经过预处理的遥感影像数据——数据融合——特
征提取——融合属性说明。
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• 优点：保留了尽可能多的信息，具有最高精度。
• 局限性：
• 1. 效率低下。由于处理的传感器数据量大，所以处理时间 较长，实时性差。
• 2. 分析数据限制。为了便于像元比较，对传感器信息的配 准精度要求很高，而且要求影像来源于一组同质传感器或 同单位的。
信息可以在不同的信息层次上出现，这些信息抽象层次
包括像素层、特征层和决策层，分层结构和并行处理机 制还可保证系统的实时性。
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• 实质： 在统一地理坐标系中将对同一目标检测的 多幅遥感图像数据采用一定的算法，生成一幅新 的、更能有效表示该目标的图像信息。
• 目的：将单一传感器的多波段信息或不同类别传 感器所提供的信息加以综合，消除多传感器信息 之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，改善遥 感信息提取的及时性和可靠性，提高数据的使用 效率。
融合 框架
像元 级
特征 级
决策 级
信息 损失
小
中
大
实时 性 差
中
优
精度 高 中 低
容错 性 差
中
优
抗干 扰力
差
中
优
工作 量 小
中
大
融合 水平
低
中
高
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表2 三级融合层次下的融合方法
像元级
特征级
决策级
代数法
熵法
专家系统
IHS变换
表决法
神经网络
小波变换
聚类分析
Bayes估计
K-T变换
• 决策级融合的优点时具有很强的容错性，很好的开 放性，处理时间短、数据要求低、分析能力强。而由于 对预处理及特征提取有较高要求，所以决策级融合的代 价较高。
• 决策级融合的流程：经过预处理的遥感影像数据— —特征提取——属性说明——属性融合——融合属性说 明。
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二、数据融合原理及过程
• 一般来说，遥感影像的数据融合分为预处理和数 据融合两步
• 1.预处理：主要包括遥感影像的几何纠正、大气订正、
辐射校正及空间配准
• （1）几何纠正、大气订正及辐射校正的目的主要在于去 处透视收缩、叠掩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天 气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；