高光谱遥感实验报告影像融合

遥感影像镶嵌实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 理解遥感影像镶嵌的概念和意义。

2. 掌握遥感影像镶嵌的基本原理和方法。

3. 学会使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作。

4. 分析影像镶嵌的效果，并探讨优化影像镶嵌的方法。

二、实验原理遥感影像镶嵌是将多幅遥感影像按照一定规则拼接成一幅大范围、连续的遥感影像，以展示更大范围的地理信息。

影像镶嵌的原理主要包括：1. 影像匹配：通过比较多幅影像之间的相似性，确定影像之间的对应关系。

2. 影像配准：根据影像匹配结果，对多幅影像进行几何校正，使其在空间上对齐。

3. 影像拼接：将配准后的影像按照一定规则拼接成一幅连续的遥感影像。

三、实验数据本实验使用的数据为我国某地区Landsat 8影像，包含全色波段和多个多光谱波段。

四、实验步骤1. 数据预处理（1）辐射定标：将原始影像的数字量转换为地物反射率或辐射亮度。

（2）大气校正：去除大气对影像的影响，提高影像质量。

（3）几何校正：纠正影像的几何畸变，使其符合实际地理坐标。

2. 影像匹配（1）选择匹配算法：本实验采用互信息匹配算法。

（2）设置匹配参数：根据影像特点，设置匹配窗口大小、匹配阈值等参数。

（3）进行匹配运算：将多幅影像进行匹配，得到匹配结果。

3. 影像配准（1）根据匹配结果，确定影像之间的对应关系。

（2）选择配准方法：本实验采用二次多项式配准方法。

（3）进行配准运算：将多幅影像进行配准，使其在空间上对齐。

4. 影像拼接（1）选择拼接方法：本实验采用线段拼接方法。

（2）设置拼接参数：根据影像特点，设置拼接线宽、重叠区域等参数。

（3）进行拼接运算：将配准后的影像进行拼接，得到一幅连续的遥感影像。

5. 结果分析（1）分析拼接效果：观察拼接后的影像，检查是否存在明显的拼接线、几何畸变等问题。

（2）优化拼接方法：根据分析结果，调整拼接参数，优化拼接效果。

五、实验结果与分析1. 拼接效果通过实验，成功将多幅Landsat 8影像拼接成一幅连续的遥感影像。

遥感图像融合实验报告

遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感图像融合是指将多个不同传感器获得的遥感图像融合为一幅综合图像的过程。

通过融合不同传感器获取的图像，可以获得更全面、更准确的地物信息。

本实验旨在探究遥感图像融合的原理和方法，并通过实验验证其效果。

二、实验目的1. 了解遥感图像融合的原理和意义；2. 掌握常用的遥感图像融合方法；3. 进行实验验证，比较不同融合方法的效果。

三、实验步骤1. 数据准备：选择两个不同传感器获取的遥感图像，如光学图像和雷达图像；2. 图像预处理：对两幅图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等；3. 图像配准：通过图像配准算法将两幅图像对齐，使其具有相同的空间参考系；4. 图像融合：选择合适的融合方法，如基于像素级的融合方法或基于特征级的融合方法，对两幅图像进行融合；5. 结果评价：通过定量和定性的评价指标，对融合结果进行评估。

四、实验结果与分析经过实验，我们得到了融合后的遥感图像。

通过对比融合前后的图像，可以发现融合后的图像在空间分辨率和光谱信息上都有所提高。

融合后的图像能够更清晰地显示地物的边缘和细节，且具有更丰富的颜色信息。

在融合方法的选择上，我们尝试了基于像素级的融合方法和基于特征级的融合方法。

基于像素级的融合方法将两幅图像的像素直接进行融合，得到的结果更加保真，但可能会导致信息的混淆。

而基于特征级的融合方法则通过提取图像的特征信息，再进行融合，可以更好地保留地物的特征，但可能会引入一定的误差。

通过对比不同融合方法的结果，我们可以发现不同方法在不同场景下的效果差异。

在某些场景下，基于像素级的融合方法可能会产生较好的效果，而在其他场景下，基于特征级的融合方法可能更适用。

因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的融合方法。

五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了遥感图像融合的原理和方法，并进行了实验验证。

遥感图像融合可以提高图像的空间分辨率和光谱信息，使得地物信息更全面、更准确。

遥感图像融合实验报告

遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感技术在现代科学研究和应用中发挥着重要的作用。

遥感图像融合是将多个遥感图像的信息融合为一个综合图像的过程，可以提供更全面、更准确的地理信息。

本实验旨在通过遥感图像融合技术，对不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得更高质量的图像。

二、实验方法1. 数据收集我们使用了两个不同分辨率的遥感图像，一个是高分辨率的卫星图像，另一个是低分辨率的无人机图像。

这两个图像分别代表了不同的空间分辨率。

为了保证数据的准确性，我们选择了同一地区的图像进行比较。

2. 图像预处理在进行图像融合之前，需要对图像进行预处理，以提高融合效果。

我们首先对两个图像进行边缘增强处理，以增强图像的边缘信息。

然后，对图像进行直方图均衡化，使图像的灰度分布更均匀。

最后，对图像进行尺度匹配，以确保两个图像的尺度一致。

3. 图像融合算法本实验使用了一种基于小波变换的图像融合算法。

该算法通过将两个图像的低频部分和高频部分进行融合，得到一个综合图像。

具体步骤如下：a. 对两个图像进行小波变换，得到它们的低频部分和高频部分。

b. 对两个图像的低频部分进行加权平均，得到融合后的低频部分。

c. 对两个图像的高频部分进行加权平均，得到融合后的高频部分。

d. 将融合后的低频部分和高频部分进行逆小波变换，得到最终的融合图像。

4. 实验结果分析通过对融合后的图像进行视觉和定量分析，我们可以评估融合效果。

视觉分析可以通过观察图像的细节和边缘来判断融合效果的好坏。

定量分析可以通过计算图像的信息熵、互信息和均方误差等指标来评估融合效果。

三、实验结果与讨论经过实验，我们得到了融合后的图像。

通过对比原始图像和融合图像，我们可以看到融合后的图像在细节和边缘方面有明显的提升。

融合后的图像更清晰、更丰富，能够提供更多有用的地理信息。

在定量分析方面，我们计算了融合图像的信息熵、互信息和均方误差。

结果显示，融合图像的信息熵和互信息较高，均方误差较低，说明融合效果较好。

浅谈高光谱图像融合方法

浅谈高光谱图像融合方法
随着遥感技术的进步，高光谱图像融合方法日益成为研究热点。

高光谱图像融合可以将多个波段的数据融合成为一幅图像，提供更全面、更准确的信息。

近年来，针对不同应用需求，研究者们开发了各种高光谱图像融合方法。

本文将从基本原理、分辨率融合和特征融合三个方面，对高光谱图像融合方法进行浅谈。

基本原理：
高光谱图像融合的基本原理是将单一波段的高光谱图像转换成多个对于不同波段数据的图像融合，即将多个波段的信息叠加到一张图像上。

这个过程可以通过基于多尺度特征的过滤方法来实现，也可以通过基于卷积神经网络（CNN）的方法实现。

分辨率融合：
分辨率融合是高光谱图像融合的主要方法。

它将多个不同分辨率的图像融合成为一幅高精度的图像，以提高影像的空间分辨率。

分辨率融合最重要的一个步骤是图像配准。

为了将分辨率不同的图像叠加到一张图像上，需要对图像进行匹配。

常用的匹配方法有基于特征的配准、基于模型的配准、基于灰度值匹配的配准等。

特征融合：
特征融合可以将不同来源的高光谱数据进行融合。

特征融合方法可以通过卷积神经网络实现。

卷积神经网络是一种通过训练产生的层次结构，可以自动提取图像特征。

通过选择不同的网络结构和训练数据集，可以提取不同波段的特征，从而实现高光谱图像融合。

此外，特征融合方法还可以采用像素级别的方法，对每个像素进行处理，同时对不同的特征进行加权，最终获得高光谱图像。

《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)。

高光谱与高分辨率遥感——影像融合

成都信息工程学院Chengdu University of Information Technology高光谱与高分辨率遥感实验报告实验名称：影像融合指导老师：夏志业学生姓名：李同同学号：20090430531 实验名称：影像融合2 实验目的和原理遥感数据融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较高的空间分辨率（高空间分辨率数据），同时又具有多光谱特征（较低分辨率数据），从而达到图像增强的目的。

它一般使用高空间分辨率的全色波段或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。

3数据介绍：高空间分辨率数据：bldr_sp.img 多光谱数据：TM-30m.img4实验步骤4.1打开ENVI，并打开实验数据：高空间分辨率数据：bldr_sp.img，多光谱数据：TM-30m.img 4.2.在主菜单中，选择Spectral—PC Spectral Sharpening，或在Transform—Image Sharpening—PC Spectral Sharpening显示如下对话框。

点击选择低空间分辨率的图像：TM-30m.img，点击OK，进入下一个对话框：点击选择高空间分辨率的图像：bldr_sp.img，点击OK，进入下一个对话框：选择最小邻近距离法，输出文件的路径及名称，点击OK输出图像。

5实验结果与分析下图分别为融合后的图像，多光谱图像，高光谱图像。

由图像可以看出，融合后的图像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征，这极好的解决了实验项目中由数据的不充足带来的麻烦。

7实验心得总的来说，实验非常顺利，因为之前遥感数字图像处理那个课程中做过了这方面的处理，实验失败的地方就是实验数据并没有进行精细的地理几何校正，所以实验结果做链接后没有完全重合。

遥感—— 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.利用均值、标准差、特征值等参数对融合效果进行评价。

二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据电脑一台，遥感影像处理软件（ENVI），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（一）影像融合定义：图像（影像）融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系中，生成新的图像的过程。

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。

（二）HSV数据融合HSV变换法的主要原理为：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。

最后在进行HSV反变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。

（三）Brovey变换Brovey融合也称为色彩正规化( color normalization)变换融合, 由美国学者Brovey推广而得名。

其算法是将多光谱影像空间(multispectral image space)分解为色度和亮度成分, 并进行计算。

其特点是简化了影像转换过程的系数, 以最大限度地保留多光谱数据的信息。

Brovey融合法的表达式:红色通道=R / (R +G +B ) ×1绿色通道=G / (R +G +B ) ×1蓝色通道=B / (R +G +B ) ×1其中: R、G、B分别为多光谱影像的三个波段, I为高空间分辨率影像。

该方法对RGB图像和高分辨率数据进行数学合成，即RGB图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与RGB图像波段总和的比值。

然后自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个RGB波段重采样到高分辨率像元尺寸。

本方法也要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。

（四）评价指标（1）均值与标准方差上述两个公式中，M、N为图像长宽像素个数，f(i, j)为i行j列图像灰度值。

浅谈高光谱图像融合方法

浅谈高光谱图像融合方法1. 引言1.1 背景介绍随着遥感技术的不断发展，高光谱图像和多光谱图像已经成为遥感领域的重要数据来源。

高光谱图像能够提供丰富的光谱信息，但分辨率较低；而多光谱图像具有较高的空间分辨率，但光谱信息相对较少。

将高光谱图像和多光谱图像结合起来，可以充分利用它们各自的优势，实现更细致的地物分类和识别。

高光谱图像融合方法具有重要的理论和实际意义。

通过将高光谱和多光谱图像融合，可以提高遥感数据的综合信息量，进一步提高遥感图像的分析和应用能力。

研究高光谱图像融合方法不仅有助于丰富遥感技术的应用范围，还可以为环境监测、资源管理、灾害预警等领域提供更加精准的数据支持。

在当前的研究领域中，高光谱图像融合方法已经成为研究热点之一。

通过不断改进和创新，将可以更好地发挥高光谱和多光谱图像的优势，为遥感领域的发展带来新的突破。

1.2 研究意义高光谱图像融合方法的研究意义在于提高遥感图像的分析与应用效率和精度。

随着遥感技术的不断发展，高光谱和多光谱图像在农业、环境监测、城市规划等领域得到了广泛应用。

单独利用高光谱或多光谱图像存在信息不足或信息重复的问题，无法充分表达地物的特征。

高光谱图像融合方法的研究可以克服单一图像的局限性，实现对地物特征的更准确、更全面的描述。

通过融合高光谱和多光谱图像，可以提高地物分类与识别的精度，为环境监测、资源调查、城市规划等领域提供更可靠的依据。

高光谱图像融合方法还有助于减少数据量，提高图像处理的效率，为大数据时代下的遥感应用提供支持。

研究高光谱图像融合方法具有重要的实际意义和应用前景。

1.3 研究现状高光谱图像融合是当前遥感图像处理领域的热点之一，对于提高图像质量、增强信息提取能力具有重要意义。

目前，关于高光谱图像融合方法的研究已经取得了一定的进展。

在传统的融合方法中，基于像素级和特征级的融合方法被广泛采用，通常是通过将高光谱图像和多光谱图像进行简单的加权平均或者特征变换来实现信息融合。

遥感图像融合实验报告

遥感图像融合实验报告
一、实验目的
本次实验旨在探究遥感图像融合技术的原理及应用，熟悉不同遥感图像融合算法的优缺点，以及掌握如何使用ENVI软件进行遥感图像融合的操作。

二、实验材料
本实验所需材料和工具如下：
1. Landsat8 OLI多光谱遥感图像；
2. Sentinel-2 MSI多光谱遥感图像；
3. ENVI软件。

三、实验步骤
1. 获取分别来自Landsat8 OLI卫星和Sentinel-2 MSI卫星的多光谱遥感图像；
2. 在ENVI软件中加载两幅遥感图像，根据图像的特点选择合
适的图像融合算法；
3. 使用ENVI的遥感图像融合工具，对两幅图像进行融合；
4. 对融合后的图像进行可视化处理，调整亮度、对比度等参数，使图像更加清晰、自然；
5. 利用融合后的遥感图像进行场景识别和分类等实际操作。

四、实验结果及分析
通过比较不同图像融合算法下的融合效果，我们发现基于互补
信息的Pansharpening算法较为适用于融合Landsat8 OLI和
Sentinel-2 MSI遥感图像。

经过图像融合后，图像的清晰度、色彩
还原度、空间分辨率等有了显著提升，使用融合后的遥感图像进
行场景识别和分类等实际操作效果也较为良好。

五、实验结论
遥感图像融合技术是提高遥感图像质量和应用效果的重要手段
之一。

本次实验通过对不同遥感图像融合算法的研究和实践操作，
了解了遥感图像融合技术的实现原理和应用场景，同时也学习了ENVI软件进行遥感图像融合的具体操作方法。

高光谱与空间分辨率实验1报告-CUIT

实验报告
班级：姓名：学号：
一、实验名称
高光谱与高分辨率遥感影像融合
二、实验目的
1、理解高光谱与高分辨率遥感影像的区别；
2、理解融合的基本概念；
3、使用transform/image sharpening实现融合，并观察融合前后影像特征差别；
4、学会使用help帮助命令，在help中了解spectral工具栏下的命令意思。

三、实验数据
1、高分辨率遥感图像：bldr_sp.img
2、高光谱遥感图像：TM-30m.img
四、实验内容
1、打开融合的两个文件TM-30m.img和bldr_sp.img；
2、选择主菜单→Transform→ImageSharpening→Color Normalized(Brovey),在弹出的
Select Input RGB对话框中选择从波段列表中选择；
3、在弹出的“High Resolution Input File”对话框中选择高分辨率图像bldr_sp.img，单击
OK按钮；
4、在弹出的Color Normalized(Brovey)输出对话框中，选择重采样方式、输出文件路径及名称，单击OK按钮，完成融合过程。

5、融合结果
融合前的432波段组合融合后的图像6、实验总结
融合后图像的空间分辨率与融合时使用的高分辨率图像bldr_sp.img相同，同时它还具有本身遥感图像多光谱的特点。

融合就是指将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样，生成一副高分辨率多光谱的遥感图像的过程。

浅谈高光谱图像融合方法

浅谈高光谱图像融合方法1. 引言1.1 背景介绍高光谱图像融合方法是一种将高光谱图像和传统图像结合起来，获得更加丰富信息的技术。

在遥感领域，高光谱图像可以提供丰富的光谱信息，但空间分辨率低；而传统图像则具有较高的空间分辨率，但缺乏光谱信息。

高光谱图像融合方法可以充分整合两种图像的优势，实现高光谱图像的空间增强和传统图像的光谱增强。

随着遥感技术的不断发展和应用需求的提高，高光谱图像融合在农业、城市规划、环境监测等领域都有着重要的应用价值。

通过融合不同类型的图像，可以更准确地提取地物信息、监测环境变化、识别目标等。

目前，高光谱图像融合方法已经成为遥感图像处理领域的热点之一，研究者们提出了各种不同的融合方法，并取得了一定的成果。

现有的融合方法仍存在一些问题，如如何有效融合高光谱图像和传统图像、如何提高融合后图像的质量等。

对高光谱图像融合方法的研究具有重要意义，可以进一步完善和提高融合方法的效果，推动遥感图像处理技术的发展。

1.2 研究意义高光谱图像融合方法作为遥感图像处理领域的一个重要研究方向，具有重要的研究意义。

高光谱图像融合方法可以将高光谱图像和传统图像进行融合，从而获得更加丰富和准确的信息。

这对于遥感图像的分析和应用具有重要的意义。

高光谱图像融合方法可以提高遥感图像的分辨率和信息量，使得遥感图像在土地利用、环境监测、农业生产等领域的应用更加有效和精准。

高光谱图像融合方法也可以为地质勘探、灾害监测、城市规划等领域提供更加详尽和全面的信息支持。

高光谱图像融合方法的研究意义不仅在于提高遥感图像的质量和准确性，还在于推动遥感技术的发展和应用领域的拓展。

通过深入研究和探讨高光谱图像融合方法，可以为遥感图像处理技术的进一步提升和应用推广提供重要的参考和支持。

1.3 研究现状高光谱图像融合是遥感图像处理中一个重要的研究领域，目前国内外学者们已经开展了大量相关工作。

当前，针对高光谱图像融合方法主要可以分为基于像素级的融合方法、基于特征级的融合方法和基于深度学习的融合方法三大类。

遥感影像融合实验报告

《遥感导论》实验四专业名称：海洋技术班级：海洋101姓名：张丹学号：141003137日期：2012/11/15成绩：测绘工程学院实验四高分辨率遥感影像的融合一、实验目的1、学会把高分辨率影像按照一定的算法或规则进行运算处理，以获取对同一目标更为全面、更为可靠、更为准确的图像，生成一幅具有新的波谱和空间特征的合成图像。

2、通过实验掌握遥感图像融合的方法，比较区分各自优缺点。

二、实验软件ERDAS IMAGINE9.2三、实验准备“影像材料在 Gis38 上“的图像fusion1.img和图像spot5pan.img；图像spot5mul.img。

四、实验目的背景：多角度、多传感器、多平台和高时间分辨率、高空分辨率、高时间分辨率的遥感图像数据各自具有自己的优势和局限性。

但是通过大量的研究发现，通过不同传感器、不同方式获取的大量遥感图像数据之间，既具有互补性，又存在极大的冗余性。

如何从这些兼有互补性和冗余性的多源海量遥感数据中有效、合理的提取更有用、更精练、质量更高的信息，为辅助决策系统提供决策依据，已经成为一个迫切需要得到解决的前沿性问题，遥感图像融合技术就成为一个研究热点。

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。

五、融合过程1、遥感影像的预处理，几何校正（1）预处理：主要包括遥感影像几何纠正、大气订正、辐射校正及空间配准几何纠正、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；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。

（2）几何校正配准步骤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。

ERDAS图表面板菜单条：Session→Title Viewers在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：spot5mul.img在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：fusion1.img图1-2 采取控制点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。

影像融合的实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 了解影像融合的基本原理和意义。

2. 掌握影像融合的基本方法，如Brovey变换、PCA变换等。

3. 学会使用ENVI软件进行影像融合操作。

4. 分析不同融合方法对影像质量的影响。

二、实验原理影像融合是将不同来源、不同时相、不同光谱分辨率或不同波段的遥感影像进行综合处理，以获得更全面、准确、可靠的区域信息。

影像融合的方法主要分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。

像素级融合是指对原始影像的像素值进行融合，常用的方法有Brovey变换、PCA变换、Gram-Schmidt变换等。

特征级融合是指对预处理和特征提取后获得的景物信息进行融合，常用的方法有边缘融合、纹理融合等。

决策级融合是指对融合后的影像进行决策，如分类、识别等。

三、实验方法1. 选择实验数据：选择两幅具有相同覆盖区域的遥感影像，一幅为多光谱影像，另一幅为全色影像。

2. 图像预处理：对两幅影像进行预处理，包括几何校正、辐射校正、大气校正等。

3. 影像融合：使用ENVI软件进行影像融合操作，选择不同的融合方法进行实验。

（1）Brovey变换融合：将多光谱影像的三个波段分别与全色影像进行线性组合，得到融合后的影像。

（2）PCA变换融合：对多光谱影像进行主成分分析，将特征向量与全色影像进行线性组合，得到融合后的影像。

4. 结果分析：比较不同融合方法得到的融合影像，分析其质量、视觉效果和实用性。

四、实验结果与分析1. Brovey变换融合结果：Brovey变换融合后的影像具有较高的空间分辨率和光谱信息，视觉效果较好。

但融合后的影像存在光谱失真现象，部分地物信息丢失。

2. PCA变换融合结果：PCA变换融合后的影像保留了原始影像的大部分信息，但融合后的影像分辨率较低，视觉效果较差。

3. 结果比较：Brovey变换融合方法在保持空间分辨率的同时，较好地保留了光谱信息，视觉效果较好。

PCA变换融合方法在保留大部分信息的同时，降低了影像分辨率，视觉效果较差。

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。

遥感影像处理实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景与目的随着遥感技术的不断发展，遥感影像已成为获取地球表面信息的重要手段。

遥感影像处理是对遥感影像进行一系列技术操作，以提高影像质量、提取有用信息的过程。

本实验旨在通过实践操作，让学生掌握遥感影像处理的基本原理和常用方法，提高学生对遥感影像数据的应用能力。

二、实验内容与步骤本次实验主要包括以下内容：1. 数据准备：获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。

2. 影像预处理：对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理。

3. 影像分割：对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。

4. 影像分类：对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。

5. 结果分析：对分类结果进行分析，评估分类精度。

三、实验步骤1. 数据准备- 获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。

- 确保影像数据具有较好的质量和分辨率。

2. 影像预处理- 辐射校正：对原始遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射强度的影响。

- 几何校正：对原始遥感影像进行几何校正，消除地形起伏、地球曲率等因素对影像几何形状的影响。

- 图像增强：对预处理后的影像进行图像增强，提高影像对比度、清晰度等。

3. 影像分割- 选择合适的分割方法，如基于阈值分割、基于区域生长分割、基于边缘检测分割等。

- 对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。

4. 影像分类- 选择合适的分类方法，如监督分类、非监督分类等。

- 对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。

5. 结果分析- 对分类结果进行分析，评估分类精度。

- 分析分类结果中存在的问题，并提出改进措施。

四、实验结果与分析1. 影像预处理结果- 经过辐射校正、几何校正和图像增强处理后，遥感影像的质量得到显著提高，对比度、清晰度等指标明显改善。

2. 影像分割结果- 根据实验所采用的分割方法，成功提取了感兴趣的目标区域，分割效果较好。

3. 影像分类结果- 通过选择合适的分类方法，对分割后的影像进行分类，成功识别了不同的地物类型。

遥感影像融合实习报告

实习报告：遥感影像融合一、实习目的本次遥感影像融合实习的主要目的是通过学习和实践，掌握遥感影像融合的基本原理和方法，提高遥感影像的数据质量和信息提取能力。

通过实习，我们希望达到以下目标：1. 了解遥感影像融合的重要性和应用领域；2. 学习遥感影像融合的基本原理和方法；3. 掌握ENVI软件在遥感影像融合中的应用；4. 分析遥感影像融合结果，评估融合效果。

二、实习内容1. 遥感影像融合原理学习：包括遥感影像融合的定义、类型和常用方法等基本概念。

2. ENVI软件操作学习：学习ENVI软件的基本操作，包括打开遥感影像、预处理、融合设置和融合结果输出等。

3. 遥感影像融合实践：利用ENVI软件，对不同来源和分辨率的遥感影像进行融合处理，包括多光谱影像与高分辨率影像的融合。

4. 融合效果评估：通过定性和定量分析，评估融合结果的质量，包括影像清晰度、信息丰富度和分类精度等指标。

三、实习步骤1. 实习准备：安装ENVI软件，准备所需的遥感影像数据。

2. 遥感影像融合原理学习：通过阅读相关资料和文献，了解遥感影像融合的基本原理和方法。

3. ENVI软件操作学习：通过观看教程和实际操作，掌握ENVI软件的基本操作。

4. 遥感影像融合实践：利用ENVI软件，对遥感影像进行融合处理，包括选择融合方法、设置融合参数和融合结果输出。

5. 融合效果评估：对融合结果进行评估，分析融合效果的好坏。

四、实习心得通过本次遥感影像融合实习，我对遥感影像融合的基本原理和方法有了更深入的了解，同时也提高了我在实际操作中解决问题的能力。

我发现，遥感影像融合并非简单的数据叠加，而是需要根据具体情况进行合理设置和参数调整，以达到最佳的融合效果。

同时，融合效果的评估也是非常重要的，只有对融合结果进行充分的分析，才能发现存在的问题并进行改进。

总的来说，本次实习让我在遥感影像融合方面的知识和技能得到了很大的提升，我对遥感影像融合的应用和发展趋势也更加关注。

遥感图像光谱增强处理实验报告

一、实验名称遥感图像光谱增强处理二、实验目的对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，对图像进行融合，用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。

通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程，进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。

三、实验原理光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。

有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。

主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。

对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。

使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回RGB。

两次变换之间，通过对比度拉伸，可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。

图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。

它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。

四、数据来源本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。

五、实验过程1.主成分分析1）打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。

2）主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。

高光谱遥感图像融合与分类方法研究

高光谱遥感图像融合与分类方法研究引言：随着遥感技术的发展，高光谱图像的获取和利用已经成为了遥感研究领域的重要组成部分。

在高光谱遥感中，一幅图像由数百甚至上千个窄波段的光谱数据组成，这为我们提供了更加详细和丰富的信息。

然而，这种数据量巨大的特点也带来了一些挑战，例如如何融合和分类高光谱图像。

本文将探讨高光谱遥感图像融合与分类的方法研究。

高光谱遥感图像融合方法：高光谱图像融合是将来自不同波段的高光谱图像融合成一副多波段图像的方法，以提取更多和更全面的信息。

下面列举几种常见的高光谱图像融合方法。

1. 基于数学模型的融合方法：该方法将高光谱图像融合视为一个数学优化问题，通过数学模型对不同波段图像之间的关系进行建模。

例如，线性融合模型通过线性组合的方式将不同波段图像融合为一幅图像。

非线性融合模型则在线性融合的基础上考虑了非线性关系，可以更好地保留图像的细节和丰富性。

2. 基于变换的融合方法：该方法将高光谱图像转换到其他域，例如小波域或频域，然后通过适当的变换方法将不同波段图像进行融合。

例如，小波变换融合方法利用小波变换的多分辨率特性将高光谱图像分解为不同频率的子带，然后通过适当的融合规则将子带进行融合。

3. 基于图像分割的融合方法：该方法将高光谱图像分割成不同的区域或对象，然后针对不同的区域或对象进行融合。

例如，基于区域生长的融合方法将图像分割为不同的区域，并根据区域的特征进行融合。

该方法可以更好地保护图像的细节和空间一致性。

高光谱遥感图像分类方法：高光谱图像分类是将高光谱图像中的像素归类到不同的类别中的过程，以实现对地物的识别和分类。

下面列举几种常见的高光谱图像分类方法。

1. 基于像元的分类方法：该方法将高光谱图像中的像素视为一个个独立的样本，并通过统计学方法对这些样本进行分类。

常见的方法包括最大似然分类法、支持向量机等。

这种方法简单直观，但忽略了像素之间的空间关系。

2. 基于对象的分类方法：该方法将高光谱图像中相似的像素聚合成对象，并对这些对象进行分类。

影像融合实验报告

影像融合技术总结一、简介在我们进行影像处理之前，我们先了解我们拿在手上的影像（这里的影像是quickbird影像）如图1，是具有多光谱特征的影像；图2，是具有高分辨率特征的影像；图1 多光谱影像图2 高分辨率影像最后融合得到的图像如图3所示：是同时具有多光谱和高分辨率的属性的，当然，最后得到的颜色效果有时候不会太理想，这时候就需要通过erdas本身，或者利用PHOTOSHOP等图像处理软件进行图像的调色处理。

图3 融合后的得到的图像二、影像处理方法1、分辨率融合分辨率融合（Resolution Merge）是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到图像增强的目的。

图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准（Rectification）以及处理过程中融合方法的选择，只有将不同空间分辨率的图像精确地进行配准，才可能得到满意的融合效果；而对于融合方法的选择，则取决于被融合图像的特征以及融合的目的，同时，需要对融合方法的原理有正确的认识。

*软件操作方法步骤：在ERDAS 图标面板工具条，单击Interpreter 图标->>Spatial Enhancement >>Resolution Merge 命令，打开Resolution Merge 对话框。

在Resotution Merge 对话框（如图4）中，需要设置下列参数：图4 Resotution Merge 对话框( 1) 确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File）( 2) 确定多光谱输入文件（Multispectral Input File）( 3) 定义输出文件（OutPut File）( 4) 选择融合方法（Method）其中，系统提供的融合方法有3种：主成分变换融合（Principle Component）、乘积变换融合（multiplicative）、比值变换融合（brovey transform），这3种融合方法的特点见附录1。

基于高光谱图像的多源遥感图像融合研究

高光谱图像融合的方法
基于像素的方法
这种方法主要是将来自不同传感器的像素数据进行融合，包括直接融合、多尺度融合和基于小波变换的融合等方法。
基于区域的方法
这种方法主要是将来自不同传感器的图像数据进行区域分割，然后将每个区域内的像素数据进行融合，包括基于区域生长、分水岭算法和水平集等方法。
基于深度学习的方法
THANKS
谢谢您的观看
增强空间分辨率和光谱分辨率
融合算法可以有效地提高空间分辨率和光谱分辨率，从而提高对地物的识别精度。
3
降低噪声和误差
通过多源图像的融合，可以降低噪声和误差，提高图像的质量和可靠性。
04
基于高光谱图像的多源遥感图像融合实验
与分析
实验数据来于美国宇航局的Aqua卫星和Terra卫星，以及中国国家航天局的FY-3卫星。这些卫星搭载了多种传感器，可以获取不同波段的高光谱数据。同时，还采用了地面真实样本数据，以便更好地验证模型的性能。
03
思路与方法。
02
高光谱图像融合技术概述
高光谱图像融合的定义
01
高光谱图像融合是指将来自多个传感器的多光谱图像和超光谱图像，通过一定的算法将它们融合在一起，以获得比单一图像更丰富的信息。
02
高光谱图像融合技术是一种能够将不同来源、不同分辨率、不同特性的图像数据进行有效整合的技术。
03
高光谱图像融合技术可以提高图像的分辨率、增加图像的信息量、改善图像的清晰度和识别率等。
更丰富的信息。
02
基于稀疏表示的融合算法
通过稀疏表示理论，将源图像的波段进行稀疏分解和融合，以获得更
准确的融合效果。
03
基于非负矩阵分解的融合算法