高空间分辨率影像和多光谱影像融合的研究

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遥感影像融合处理方法

遥感影像融合处理方法摘要：本文介绍了遥感影像数据融合技术，并给出了融合的一些基本理论、融合处理一般步骤以及常用融合处理方法，最后简要描述了融合评价的方式方法等。

关键词：遥感影像融合融合评价1、前言将高分辨率的全色遥感影像和低分辨率的多光谱遥感影像进行融合，获得色彩信息丰富且分辨率高的遥感融合影像的过程，成为遥感影像融合。

全色影像一般具有较高空间分辨率，多光谱影像光谱信息较丰富，为提高多光谱影像的空间分辨率，可以将全色影像融合进多光谱影像。

通过影像融合既可以提高多光谱影像空间分辨率，又能保留其多光谱特性。

2、遥感影像融合一般步骤遥感影像信息融合一般流程主要分为两个阶段：图像预处理，图像融合变换。

图像预处理主要包括：几何校正及影像配准。

几何校正主要在于去除透视收缩、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。

3 常用融合方式3.1 IHS融合IHS（亮度I、色度H、饱和度S）变换就是将影像从RGB彩色空间变换到IHS空间来实现影像融合的一种方法。

由光学、热红外和雷达(微波)等方式得到的不同波段遥感数据，合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度、色度、饱和度，它们分别对应每个波段的平均辐射强度、数据向量和的方向及其等量数据的大小。

RGB颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。

IHS变换法只能用三个波段的多光谱影像融合和全色影像融合。

3.2 小波融合小波变换，基于遥感影像的频域分析进行的，由于同一地区不同类型的影像，低频部分差别不大，而高频部分相差很大，通过小波变换对变换区实现分频，在分频基础上进行遥感影像的融合，常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。

3.3 Pansharping融合Pansharping算法用于高分辨率全色影像和多光谱影像的融合生成高分辨率彩色影像，此方法要求全波段影像和多波段影像同平台、同时间（或间隔很短）获得。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法基于SIFT（尺度不变特征转换）的高分二号全色与多光谱影像配准算法，是一种用于将高分二号全色影像与多光谱影像进行配准的方法。

全色影像通常具有很高的空间分辨率，而多光谱影像则具有较高的光谱分辨率。

通过将这两种影像进行融合，可以得到既有高空间分辨率又有高光谱分辨率的影像数据，对于地物的提取和分析具有重要的作用。

全色与多光谱影像的配准问题成为了遥感图像处理中的一个重要研究方向。

SIFT算法是一种用于图像特征提取与匹配的方法，具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性的特点。

在SIFT算法中，首先通过高斯金字塔方法计算图像的尺度空间，然后在每个尺度空间中通过差分高斯函数对图像进行滤波，得到关键点。

在得到关键点之后，通过主曲率来确定关键点的主方向，进而计算关键点的特征向量。

通过比较特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配。

在高分二号全色与多光谱影像的配准算法中，首先需要对全色影像和多光谱影像进行尺度空间的计算和特征向量的提取。

然后，通过比较全色影像和多光谱影像的特征向量之间的欧氏距离，找到最佳的匹配点对。

通过计算匹配点对之间的变换矩阵，将全色影像与多光谱影像进行配准。

该算法具有以下特点和优势：1. 尺度不变性：SIFT算法使用尺度空间来提取特征向量，具有很好的尺度不变性，可以适应不同尺度的影像数据。

2. 抗干扰性：SIFT算法通过特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配，可以有效地抵抗噪声和干扰。

3. 计算效率高：SIFT算法通过高斯金字塔来计算尺度空间，可以有效地减少计算量，提高计算效率。

4. 高精度：SIFT算法通过特征匹配和变换矩阵计算，可以得到高精度的配准结果。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法具有很好的性能和效果，能够有效地实现全色影像和多光谱影像的配准。

通过该算法可以提高遥感图像处理的精度和效率，为地物提取和分析等应用提供了可靠的数据基础。

多光谱融合技术

多光谱融合技术多光谱融合技术是一种将不同光谱图像融合成单一图像的方法，以便在多个光谱带中同时获取信息。

这种技术被广泛应用于遥感、医疗影像、材料检测等领域。

以下是关于多光谱融合技术的详细介绍。

一、背景与意义在遥感领域中，传统的单一光谱成像技术已经无法满足人们对地物识别、环境监测等方面的需求。

为了获取更多地物信息，人们开始研究多光谱成像技术。

多光谱成像技术利用不同的光谱带，可以捕捉到地物的不同特征，如颜色、纹理等。

然而，单一的多光谱图像往往不能满足所有应用需求，因此需要将不同多光谱图像融合成单一图像，以便更好地提取地物特征、提高地物识别的准确性。

二、研究现状目前，多光谱融合技术已经得到了广泛的研究和应用。

其中，一些常见的多光谱融合方法包括：基于波段组合的融合方法、基于变换域的融合方法、基于深度学习的融合方法等。

1.基于波段组合的融合方法基于波段组合的融合方法是最简单的一种多光谱融合方法。

它通常将高分辨率的单波段图像与低分辨率的多光谱图像进行组合，以得到高分辨率的多光谱图像。

这种方法简单易用，但往往会造成一些信息损失。

2.基于变换域的融合方法基于变换域的融合方法是一种比较常用的多光谱融合方法。

它通常将多光谱图像进行变换，如傅里叶变换、小波变换等，然后将变换后的系数进行融合，以得到新的多光谱图像。

这种方法可以保留更多的信息，但计算量较大。

3.基于深度学习的融合方法基于深度学习的融合方法是一种比较新的多光谱融合方法。

它利用深度神经网络对多光谱图像进行处理，以得到更好的融合效果。

这种方法可以自动提取特征，避免人为设定特征的问题，但需要大量的训练数据。

三、实验与分析为了验证多光谱融合技术的有效性，我们在遥感影像和医疗影像等领域进行了实验。

实验结果表明，多光谱融合技术可以提高图像的分辨率和清晰度，增强地物特征的提取效果，提高疾病诊断的准确性。

具体来说，我们采用了基于波段组合的融合方法对遥感影像进行处理，得到了高分辨率的多光谱图像，并利用图像处理技术对图像进行分析和处理，提取了更多的地物特征信息。

多光谱和全色影像融合步骤

多光谱和全色影像融合步骤1.引言多光谱影像和全色影像是遥感领域中常用的两种影像数据，它们分别具有不同的光谱特征和空间分辨率。

为了充分利用两种影像数据的优势，我们可以采用多光谱和全色影像融合技术，将它们融合成一幅具有高空间分辨率和丰富光谱信息的影像。

本文将介绍多光谱和全色影像融合的步骤和方法。

2.多光谱和全色影像融合步骤多光谱和全色影像融合的步骤主要包括预处理、融合方法选择和后处理三个环节。

2.1预处理在进行多光谱和全色影像融合之前，我们需要对原始影像进行预处理，以确保融合结果的准确性和可靠性。

预处理包括影像的配准、辐射校正和大气校正等。

2.1.1影像配准影像配准是将多光谱和全色影像进行精确对齐的过程。

常用的配准方法包括特征点匹配、相位相关和控制点配准等。

2.1.2辐射校正辐射校正用于消除影像中的光照差异，使得不同影像之间具有一致的辐射特性。

常用的辐射校正方法包括直方图匹配法、直线拉伸法和大气校正法等。

2.1.3大气校正大气校正用于消除影像中由于大气介质的存在而引起的大气光照效应。

常用的大气校正方法包括大气点扩散函数法和大气透射率法等。

2.2融合方法选择选择适合的融合方法对于多光谱和全色影像融合的成功至关重要。

常用的融合方法包括基于变换的方法和基于分解的方法。

2.2.1基于变换的方法基于变换的方法通过对多光谱和全色影像进行变换，将它们融合到一个新的空间域或频域中。

常用的变换方法包括傅里叶变换、小波变换和主成分分析法等。

2.2.2基于分解的方法基于分解的方法通过对多光谱和全色影像进行分解，提取它们的特征信息，并进行融合。

常用的分解方法包括主成分分析、小波分解和非负矩阵分解等。

2.3后处理融合完成后，我们还需要进行一些后处理操作，进一步改善融合结果的质量和可视效果。

2.3.1锐化增强锐化增强是指对融合结果进行图像增强处理，以提高影像的细节和边缘信息。

常用的锐化增强方法包括拉普拉斯锐化和直方图均衡化等。

《遥感技术》实验报告

郑州大学水利与环境学院遥感技术实验报告（适用于地理信息系统专业）专业班级： ***********学生姓名： *******学生学号： ***********指导教师： ******实验成绩：***年***月实验一、遥感图像认知与输入/输出的基本操作一、实验要求1.了解遥感卫星数字影像的差异。

2.掌握查看遥感影像相关信息的基本方法。

3.掌握遥感图像处理软件ERDAS的基本视窗操作及各个图标面板的功能。

4.了解遥感图像的格式，学习将不同格式的遥感图像转换为ERDASimg格式，以及将ERDASimg 格式转换为多种指定的格式图像。

5.学习如何输入单波段数据以及如何将多波段遥感图像进行波段组合。

6.掌握在ERDAS系统中显示单波段和多波段遥感图像的方法。

二、实验内容1.遥感图像文件的信息查询。

2.空间分辨率。

3.遥感影像纹理结构认知。

4.色调信息认知。

5.遥感影像特征空间分析。

6.矢量化。

7.遥感图像的格式。

8.数据输入/输出。

9.波段组合。

10.遥感图像显示。

三、实验结果及分析：简述矢量功能在ERDAS中的意义。

矢量功能可以将栅格数据转化为矢量数据。

矢量数据有很多优点：1.矢量数据由简单的几何图元组成，表示紧凑，所占存储空间小。

2.矢量图像易于进行编辑。

3.用矢量表示的对象易于缩放或压缩，且不会降低其在计算机中的显示质量。

四、实验结果及分析：简述不同传感器的卫星影像的特点和目视效果。

SPOT卫星最大的优势是最高空间分辨率达10m，并且SPOT卫星的传感器带有可以定向的发射镜，使仪器具有偏离天底点（倾斜）观察的能力，可获得垂直和倾斜的图像。

因而其重复观察能力由26天提高到1~5天，并在不同的轨道扫面重叠产生立体像对，可以提供立体观测地面、描绘等高线，进行立体绘图的和立体显示的可能性。

CBRES的轨道是太阳同步近极地轨道，轨道高度是778km，卫星的重访周期是26天，其携带的传感器的最高空间分辨率是19.5m。

应用ERDAS进行高分辨率卫星PAN和MS影像融合的探讨

当前大部分高分辨遥感卫星，Ｉ如ＫＯＮＯＳ、
ＱｕｃＢｒ、ｏｙ— ｉｉＧｅＥｅｌ和ＷｏｌＶｉ一等，既能ｋｄｒｄｅ２ｗ均
法，括主成分变换融合法（ｃ、积变换融包ＰＡ）乘合法（ｌｐｉｔｅ、ｒｖｙ变换融合法、正Ｍｕｔｌａｉ）Ｂｏｅｉｃｖ修的色彩空问变换（ＨＳ融合法、通滤波（ｇＭＩ）高ＨｉｈＰｓｉｅ，Ｆ融合法、波变换（ｖｌｔ融ａｓＦｌｒＨＰ）ｔ小ｗａｅｅ）
融合法共计９方法。在湖南省土地利用变更调种查底图制作、沙市正射影像制作、村集体土长农
地确权调查影像补充制作等生产项目中，及到涉
ＩＫＯＮＯＳ、ｕｉＢｉｄＧｅＥｙＱｃｋｒ、ｏｅ一１ＷｏｌＶｉｗ一、ｒｄｅ
ＭＳ影像的融合成为高分辨率遥感影像应用中的
一
个关键技术环节［［［。ＥＡＳＩＡＧ］ＲＤＭ］ —
ＩＮＥ软件支持企业级的地理空间影像处理，年近
来，传统影像融合技术的基础上，断推陈出在不新，增了多种面向高分辨率遥感卫星全色新
应用ＥＤＡＳ软件进行典型高分辨率卫星ＰＲＡＮ
分变换后第１主成分（Ｃ）含了多光谱波段的Ｐ１包大多数信息，信息量要比全色波段影像的信息其量高，当用修改后的全色波段影像的灰度值替代Ｐ，Ｃ１再进行反变换得到的增强后的多光谱波段

高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据融合研究

２实验数据及融合方法
２１实验数据．实验中高光谱数据采用Ｈｐｒｏ，ｙｅｉｎ为方便实验，简化计算，仅从Ｈｐｒｏ感数据的可见光与近红ｙｅｉｎ遥
外波段中选取了５波段参与融合实验，其中波长０个
范围为４６８ｎ￣９５４ｎ，光谱分辨率约１ｎ。２．２ｍ２．１ｍ０ｍ全色影像采用ＳＯＰＴ５影像。Ｈｐｒｏｙｅｉｎ与ＳＯ５数据ＰＴ特征如表１、２所示。对Ｈｐｒｏｙｅｉｎ图像，在Ｅｖ４５下，采用最近邻ｎｉ．采样法，将其空间分辨率拉伸到５，并与ＳＯｍＰＴ进行了配准，配准后的ＲＳ在０５Ｍ．ｍ以下。
ＲｅｅｒｈｏｇｐａｉｌｎｇｐｃｒｌｓｌｔｏｍｏｅｓａｃｎＨｉｈＳｔａｄＨｉｈＳｅｔａｏｕｉｎＲｅｔａＲｅＳｎｓｎｍａｅＦｓｏｅｉｇＩｇｕｉｎ
ＭＡＮＷｎＣＨＥＮＳａ－ｉａｇｈｏｅｊ
光谱分辨率较难协调。在给定信噪比的条件下，较高光谱分辨率（光谱波段）往往意味着不能同时窄具有高空间分辨率。因此，相对于高空间分辨率遥感而言，航天高光谱遥感的空间分辨率还不能达到很高ｕ。数据融合就成了提高高光谱遥感数据空间
塔及Ｃｒｅｌｔ变换、Ｃｎｏｒｅｕｖｒｅｏｔｕｌｔ变换等方法，分
波段进行融合。

arcgis多光谱和全色影像融合步骤

arcgis多光谱和全色影像融合步骤一、引言多光谱和全色影像融合是一种常用的遥感图像处理技术，在地理信息系统（G IS）领域有着重要的应用。

本文将介绍在Ar cG IS软件中，利用多光谱和全色影像进行融合的步骤和方法。

二、准备工作在进行多光谱和全色影像融合之前，我们需要确保已经准备好以下内容：1.多光谱影像：多光谱影像通常包含多个波段，例如红、绿、蓝和近红外波段。

它提供了丰富的光谱信息，但空间分辨率较低。

2.全色影像：全色影像包含单一波段，即灰度图像。

它具有较高的空间分辨率，但波谱信息较少。

3.Ar cG IS软件：确保已经安装并打开Ar c GI S软件，以便进行后续的处理和分析。

三、多光谱和全色影像融合步骤下面是使用A rc GI S软件进行多光谱和全色影像融合的步骤：1.打开Ar cG IS软件并创建一个新的工作空间，用于存储融合后的影像数据。

2.导入多光谱影像和全色影像到Ar cG IS中，确保两个影像数据对应的坐标系统相同。

3.打开"图像增强"工具，选择"融合"选项，并指定多光谱影像和全色影像为输入数据。

4.根据实际需求，设置融合的参数，包括融合方法、权重、偏差等。

5.执行融合操作，等待处理完成。

6.融合完成后，可以进行一系列的后处理，例如直方图均衡化、空间滤波等，以提高图像质量和可视化效果。

7.最后，保存融合后的影像数据，并进行进一步的分析和应用。

四、总结本文介绍了在Ar cG IS软件中进行多光谱和全色影像融合的步骤和方法。

通过将多光谱影像的波谱信息和全色影像的高空间分辨率结合起来，可以得到同时具有丰富光谱信息和较高空间分辨率的影像数据，为地理信息系统的分析和应用提供更准确和详细的数据支持。

注意：本文内容仅为演示和说明用途，具体操作需根据实际情况和需求进行调整和优化。

希望本文能对你在ar c gi s多光谱和全色影像融合方面的工作有所帮助！。

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。

全色影像和多光谱影像融合原理

全色影像和多光谱影像融合是指将全色影像（仅包含黑白灰度信息）和多光谱影像（包含多个波段的彩色信息）进行合并，得到具有高空间分辨率和丰富光谱信息的影像。

其原理基于以下步骤：
预处理：对全色影像和多光谱影像进行预处理。

这可能包括去噪、辐射校正、几何校正等。

分辨率匹配：由于全色影像通常具有较高的空间分辨率，而多光谱影像具有较低的空间分辨率，需要将它们的空间分辨率匹配。

可以使用插值等技术对多光谱影像进行上采样，使其与全色影像具有一致的分辨率。

融合算法：融合算法用于将全色影像和多光谱影像合并成一幅高分辨率彩色影像。

常用的融合方法包括：基于变换的方法（如基于小波变换、纹理合成等）、基于统计的方法（如主成分分析、拉普拉斯金字塔变换等）以及基于特征的方法（如IHS变换、HSV变换等）。

增强和调整：对融合后的影像进行增强和调整，以达到更好的视觉效果。

这可能包括对比度调整、色彩平衡、锐化等操作。

通过全色影像和多光谱影像的融合，可以获得既具有高空间分辨率又具有丰富光谱信息的影像，提高了遥感图像的解译能力和应用效果。

常见的应用包括土地利用分类、环境监测、资源调查等。

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。

高分辨率遥感影像的处理与分析

高分辨率遥感影像的处理与分析在当今科技飞速发展的时代，高分辨率遥感影像已经成为了获取地球表面信息的重要手段。

从城市规划到农业监测，从环境保护到地质勘探，高分辨率遥感影像的应用范围越来越广泛。

然而，要想从这些海量的影像数据中提取出有价值的信息，就需要对其进行有效的处理和分析。

高分辨率遥感影像具有丰富的细节和较高的空间分辨率，这为我们提供了更精确的地表信息。

但与此同时，也带来了一些挑战。

首先，数据量巨大，处理起来需要耗费大量的计算资源和时间。

其次，影像中的地物特征复杂，如何准确地识别和分类成为了一个难题。

在处理高分辨率遥感影像时，几何校正和辐射校正通常是第一步。

几何校正旨在消除由于传感器姿态、地形起伏等因素导致的影像几何变形，使得影像中的地物位置能够准确对应实际的地理坐标。

而辐射校正则是为了消除由于光照条件、大气影响等因素导致的影像亮度和色彩的不一致，使得不同时间、不同条件下获取的影像具有可比性。

影像融合也是一个重要的环节。

它将多光谱影像和高分辨率的全色影像进行融合，既保留了多光谱影像的丰富光谱信息，又具备了全色影像的高空间分辨率，从而提高了影像的质量和可解译性。

在分析高分辨率遥感影像时，地物分类是一项关键任务。

传统的基于像元的分类方法往往会受到“同物异谱”和“异物同谱”现象的影响，导致分类精度不高。

而面向对象的分类方法则将影像分割成不同的对象，综合考虑对象的光谱、形状、纹理等特征，大大提高了分类的准确性。

例如，在城市遥感影像中，我们可以将建筑物、道路、绿地等作为不同的对象进行分类。

对于建筑物对象，可以根据其形状规则、边缘清晰、高度较高等特征进行识别；对于道路对象，可以依据其线性特征、特定的宽度和纹理进行判断；对于绿地对象，则可以通过其独特的光谱特征和较为不规则的形状来区分。

除了地物分类，变化检测也是高分辨率遥感影像分析的重要应用之一。

通过对比不同时期的遥感影像，可以发现地表的变化情况，如城市扩张、森林砍伐、土地利用变化等。

植被覆盖度

本文对高分辨率QuickBird 影像的全色波段和多光谱波段进行了各种融合方法的试验。

结果表明：Gram-schmidt 变换法和Pansharp 变换法在保持光谱信息方面的能力强于Brovey 变换法、IHS 变换法和PCA 变换法。

综合考虑各评价参数，通过视觉效果比较和定量分析可以得出：Gram-schmidt 变换法和Pansharp 变换法能够在提高原始多光谱影像的空间信息的同时尽可能地保持了多光谱影像的光谱信息，尤其以Gramschmidt变换法对高分辨率QuickBird 影像的融合效果最好。

高分辨率遥感影像融合应采用Gramschmidt方法。

本次工作获得的Qu ickb ird 卫星影像数据为预正射产品( O rtho Ready S tandard) , 带有RPC ( Rational Ploynom ial Coeffic ien,t 有理多项式系数)参数。

由于工作区为中低山区峡谷区, 因此必须对Qu ickbird原始影像进行正射校正。

由于获得的Qu ickb ird 数据为预正射产品, 采用有理函数模型( RationalFunction)[ 2 ] 来对Qu ickbird 原始影像进行正射校正, 即在PC IGeomatica遥感图像处理软件中采用Quickbird单景影像+ RPC + DEM + GCP 的模式, 对Quickb ird原始全色影像进行正射校正。

DEM ( D igital E levat ionMode,l 数字高程模型)由数字地形图( DLG) 生成, GCP ( Ground Contro l Po in,t 地面控制点)通过GPS 实测获得。

正射校正后的Qu ickbird影像满足1B1万重点调查的精度要求。

研究去为山区应进行正射校正。

彩色合成波段组合为红色XS3、绿色XS2、蓝色XS1, 这种自然彩色合成方式比较符合人眼的视觉习惯, 有利于地质灾害目视解译, 然后与全色影像配准, 采用自动融合算法)，PANSHARP( Automatic ImageFusion)进行融合, 并对融合后的影像进行拉伸增强、对比度和亮度调整, 获得分辨率为0. 61m 的彩色校正图像。

多种融合方法在SPOT—5影像融合中的效果评价

多种融合方法在SPOT—5影像融合中的效果评价作者：王静来源：《科技与创新》2014年第07期摘要：运用多种不同的影像融合技术对SPOT-5影像的多光谱影像和全色影像进行融合，生成新的高分辨率多光谱影像。

通过目视判读，且采用图像均值、相关系数、相对偏差、熵、标准差和平均梯度6个定量指标对不同方式的融合结果进行分析，结果表明，高通滤波融合方法在提高融合影像空间分辨率的同时，也保持了原多光谱影像的光谱特征。

关键词：影像；融合技术；SPOT-5；HPF融合方法中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：2095-6835（2014）07-0153-02SPOT-5卫星遥感影像实时性强，覆盖面广，分辨率高，且信息量丰富，已被广泛应用于煤田地质、矿区环境、水工地质、灾害地质等多种地学领域。

融合技术使SPOT-5遥感影像既具有全色数据的高空间分辨率，又具有多光谱数据的光谱分辨率，从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性和区划精度。

一种好的融合方法，不仅要求增强空间分辨率、锐化空间纹理信息，还要求光谱信息保真性高，否则得出的结果偏差很大或错误，不利于遥感解译。

以下采用Brovey变换、乘法变换、主成分（PC）变换、高通滤波（HPF）变换和光谱锐化（Gram-Schmidt变换）方法对工作区内SPOT-5数据的多光谱影像和全色影像进行融合处理，并对各融合效果进行评价。

1 遥感图像的融合算法1.1 Brovey变换法Brovey变换也称彩色标准化融合变换，是通过归一化后的多光谱波段与高分辨率影像的乘积来增强影像信息。

1.2 乘法变换法利用最基本的乘积组合算法直接对两类遥感影像信息进行合成。

1.3 PC变换法多波段图像经主成分变换至各不相关的成分，将高分辨率图像与第一主成分分量图像进行直方图匹配，用匹配后高分辨率图像替换第一主成分，之后使用逆变换得到融合图像。

由于只是用高分辨率图像来替换低分辨率图像的第一主成分，在替换过程中低分辨率图像第一主成分分量中一些光谱特性的信息损失，在很大程度上影响了融合图像的光谱分辨率。

多光谱遥感影像对高分辨率DOM精确配准思路研究

一
１基于图象特征提取与基于松弛法的自动匹配同名点算法
利用兴趣算子（ｏｓｅ算子，ｒｖｃＦｒｎｒｔＭｏａｅ，Ｈａｎｈ子）出来作为配准的控制点。ｎａ算取人工选取三对同名点，两影像间的相对位对置进行初始化。始化过程一般采用仿射初
变换模型。
此是否同名点必须借助其临近点，它们且的影响是相互的，用整体松弛匹配法能利较好的解决这个问题。根据模式识别理论，有目标集合Ｏ＝设｛Ｏ，，与类别集合ｃ｛．Ｃ，，Ｏ，，… ０｝＝Ｃ，，…ｃ｝其中主图像上的像素ｉ目标０，图像上为ｉ从对应的像素ｊ类别Ｃ，图像匹配就是要为；而解决Ｏ ∈Ｃ是否成立的问题。．为提高其可靠性，须考虑结果的全必局一致性，即分类结果是否互相协调一致。设Ｏ与Ｃ的相关系数为Ｐ（，，将其换算ｉ，ｉｊ并）为Ｏ ∈Ｃ的概率Ｐ．与Ｏ相邻的像素，．Ｏ为，ｃ为与ｃ相邻的像素。用概率松弛法必利须引入０ ∈ｃ与０ ∈Ｃ的相容系数Ｃｌｋ，ｉｊｈｋ（Ｉ）ｈｊ可将其定义为主图像中的区间［，和从图Ｉｊｉ】像中的区间［ｊ相关系数Ｐｉ】，的，即Ｃ（ｊｈ，）Ｐ（ｊ）ｉ，ｋｉｋｈ旦确定了Ｐ和Ｃ．就可以根据下列公式进行松弛迭代运算：

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计算机和ENVI 软件 TM 影像和SPOT 影像三、实验原理1. 影像融合定义：指将多元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。

目的在于提高图像空间分辨率，改善分类，多时相图像融合用于变化监测。

2. HSV 变换原理：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 、V 分量不变。

最后再进行HSV 反变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。

3. Brovey 变换原理:Brovey 融合也称色彩标准化(Color Normalization)融合,是一种RGB 彩色融合变换方法。

它保留每个像素的相关光谱特性,并且将所有的亮度信息变换成高分辨率的全色图像融合。

Brovey 融合的方法公式定义为： [R new G new B new ]=PanI 0[R 0G 0B 0] 其中:Pan 表示调整大小后的全色光谱图像的对应值 I 0，R 0、G 0、B 0分别表示调整大小后的多光谱图像的对应值，R new 、G new 、B new 分别表示融合后的多光谱图像的对应值。

4. 评价指标 (1) 均值与标准方差图像均值是像素的灰度平均值，对人眼反映为平均亮度；标准方差反映了图像灰度相对于灰度均值的离散情况，可用来评价图像反差的大小。

均值和标准方差的公式分别为μ=1n ∑x i n i=1 ; σ2=1n−1∑(x i −μ)2n i=1;上述两个式子中，n 表示图像总的像素的个数，X i 为第i 像素的灰度值。

(2) 特征值同名地物点在不同波段图像中亮度的观测量将构成一个多维的随机向量，称为光谱特征向量，而这个矩阵向量发生的伸缩变换比值为特征值。

(3) 相关系数描述波段影像间的相关程度的统计量，反映了两个波段影像所包含信息的重叠程度。

双光谱影像融合技术的研究与应用

双光谱影像融合技术的研究与应用一、前言在近年来，随着智能制造、遥感技术、人工智能等领域的不断发展，我们的社会不断地迎来了各种各样的新技术。

其中，双光谱影像融合技术便是其中之一，它广泛应用于土地利用、城市规划、农业监测和生态环境等领域。

本文将介绍双光谱影像融合技术的研究和应用。

二、双光谱影像融合技术的基础双光谱影像融合技术基于多光谱影像和高分辨率图像的结合，以提高信息的准确度和精度。

常见的双光谱影像融合技术包括同化、变换和多分辨率分析等方法。

1.同化方法同化方法是将多光谱图像与高分辨率图像进行统一坐标、统一尺度化、统一方向等操作，以实现彩色合成图像。

这种方法的优点是能够比较好地保持图像原有信息的初始特性，缺点是图像细节和局部特征不够鲜明。

2.变换方法变换方法是将多光谱图像与高分辨率图像进行配准和变换操作，使得两者图像达到一致。

这种方法的优点是产生的合成图像清晰度高，缺点是算法复杂度大。

3.多分辨率分析方法多分辨率分析方法主要是通过将多光谱图像与高分辨率图像在多个分辨率级别上进行分析，以实现彩色合成图。

这种方法的优点是简单易行，可以实现不同程度的信息提取，缺点是由于信息量变小而影响了图像细节部分的信息准确度。

三、双光谱影像融合技术的应用提高农业科技、动植物分析、资源普查和环境监测都需要精细高效的地表覆盖信息。

而双光谱影像融合技术正是一个很好的解决方案来改进空间分辨率，并提高地表覆盖的定性和定量分析。

1.土地利用在土地利用上，我们可以利用双光谱影像融合技术来测量和分析植被覆盖度，土地利用类型以及土地利用情况的变化。

早期研究表明，该技术开发了许多许多新的派生参数，如土地覆盖程度、土壤湿度等，这些参数对土地资源管理具有更加细致、复杂的作用。

2.城市规划在城市规划方面，双光谱影像融合技术经常用于地面物品分类和建筑物识别，如车辆分类，绿化规划，以及基础设施的评估。

此外，该技术也可以用于监督建筑物的变化和更新情况。

简析SAR影像和多光谱影像的融合

简析SAR影像和多光谱影像的融合1 概述随着遥感科学的进步，越来越多的传感器被用于地物信息探测。

对同一个地区而言，存在多种分辨率、多种波段、多种传感器和多种平台的海量数据。

相对于一个地区单一的数据源而言，海量数据具有数据量大、冗余性强、来源众多等特点，各种数据对同一地区的信息表达有大量相同之处。

由于不同传感器对地物信息的收集和表达有所差异，影像融合的目的就是根据实际需要，突出感兴趣的信息，对无关信息进行抑制或者去除，从而获得比单一数据源信息量更大，更符合实际需要的新影像。

SAR影像与多光谱影像融合，有以下四种较有代表性的融合方式：1.1 IHS变换融合法该方法可以显著提高影像的纹理特性，但多光谱影像的亮度信息被完全舍弃，光谱失真严重。

1.2 主分量变换融合法该方法相对IHS变换融合法，对融合后影像的光谱特征扭曲较小，而且清晰度和空间分解力有一定提高。

1.3 小波变换融合法相对于前面两种基于空间域的融合方法，该方式具有更好的光谱信息保持能力和细节表现力。

但是由于该方法对多光谱影像的光谱信息带入小波变换运算中，并与SAR影像进行了一定的中和，因此一定程度上仍然损失了影像的光谱特征。

1.4 IHS变换和小波变换结合融合法该方法能够很好地结合IHS变换和小波变换的优点，提高了影像的空间分辨率，保持了影像的光谱特征。

然而小波变换本身方向性有限，不能充分挖掘影像的几何信息。

该方法在对频率域的分解方式选择和融合规则的选择方面，还有一定可提升空间。

本文通过对上述方法的研究，提出了一种基于IHS变换和非向下采样Contourlet变换（NonSubsampled Contourlet Transform，NSCT）的融合算法。

利用IHS变换对多光谱影像进行颜色空间变换，提取多光谱影像的光谱信息（主要存储于H，S分量内），对包含多光谱影像空间信息的I分量，与去噪后的SAR分别进行NSCT变换，获得两者多尺度、多方向上的分量，按照一定的融合规则对各层分量进行融合，再通过NSCT逆变换和IHS逆变换获得融合后影像。

WorldView-2遥感影像融合方法对比研究

WorldView-2遥感影像融合方法对比研究唐焕丽;刘凯;艾彬;柳林【摘要】高空间分辨率卫星影像的融合研究一直备受关注.本文以 WorldView-2 全色、多光谱影像为数据源,采用主成分分析、小波-主成分分析、高通滤波、HCS(Hypersherical color space)四种融合方法进行实验,并对融合效果做出定性及定量评价.研究结果表明,HCS法不仅显著提高影像空间细节表现力,而且有效地保持多光谱影像的光谱信息,其融合影像质量最高.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】7页(P1-7)【关键词】遥感影像;高空间分辨率;WorldView-2;融合【作者】唐焕丽;刘凯;艾彬;柳林【作者单位】中山大学地理科学与规划学院,广东广州 510275;中山大学地理科学与规划学院,广东广州 510275;中山大学海洋学院,广东广州 510275;中山大学地理科学与规划学院,广东广州 510275【正文语种】中文【中图分类】P237随着航天技术与遥感传感器性能的不断发展，遥感卫星影像的空间分辨率、光谱分辨率等已经发展到一个崭新水平。

其中，对地观测卫星遥感影像的空间分辨率在20世纪每十年提高一个数量级［1］。

自1999年美国空间成像公司（Space Image）发射世界首颗商业高分辨率遥感卫星IKONOS以来，世界各国竞相研究和开发高分辨率遥感卫星［1］。

2009年10月8日美国DigitalGlobe公司成功发射的 WorldView－2卫星是第一颗承载了8波段多光谱传感器的高空间分辨率商业卫星。

它具有7.25年的设计寿命，轨道高度为770千米。

WorldView－2卫星系统具备无可比拟的镜头转向敏捷性、数据采集能力、几何精度以及光谱多样性。

WorldView－2卫星提供的全色波段和多光谱数据空间分辨率分别为0.46m和1.84m，但由于美国国防部和国家海洋与大气局（NOAA）对商业卫星销售的规定，只能面向商业用户发售0.5m全色和2m多光谱数据。