多源遥感数据融合..
多源遥感数据融合的处理方法与实践
多源遥感数据融合的处理方法与实践近年来，随着遥感技术的飞速发展，各种遥感卫星不断发射，大量的遥感数据被获取。
而这些数据的处理与利用成为了一个重要的挑战。
多源遥感数据融合作为一种重要的处理方法，被广泛应用于地球科学、环境监测、城市规划等领域，为我们提供了宝贵的信息。
本文将结合实例，探讨多源遥感数据融合的处理方法与实践。
首先，我们来看看多源遥感数据融合的定义。
多源遥感数据融合是将多个遥感传感器获取的数据进行组合，以获得更全面、准确的信息的过程。
它可以通过将不同源的数据进行组合，来克服单一遥感数据的局限性以及提高数据的可靠性和准确性。
因此，它对于了解地球表面的变化、监测环境变化以及进行城市规划等具有重要意义。
在多源遥感数据融合的处理方法中，最常见的是基于像素级别的融合方法。
假设我们有两个遥感传感器A和B，它们获取的数据可以表示为A(x, y)和B(x, y)，其中(x, y)为图像的坐标。
在像素级别的融合方法中，我们可以使用加权平均法，在每一个像素点上按一定的权重将两个传感器的数据进行融合，得到融合后的数据C(x, y)。
权重的选择可以根据不同的需求来确定，例如可以使用传感器的空间分辨率、光谱响应等因素来决定权重的大小。
通过像素级别的融合方法，我们可以获得更全面、准确的图像信息。
除了像素级别的融合方法，多源遥感数据融合还可以采用特征级别的融合方法。
在特征级别的融合方法中，我们不再将两个传感器的数据直接融合，而是先对每一个传感器的数据进行特征提取，然后再将提取到的特征进行融合。
特征可以包括颜色、纹理、形状等。
通过特征级别的融合方法，我们可以获得更多维度的数据，从而更好地反映地表的特征。
实践中，多源遥感数据融合可以应用于多个领域。
例如，对于地球科学研究来说，多源遥感数据融合可以帮助我们更好地理解地表的变化。
例如，通过融合来自不同传感器的数据，可以更准确地检测地表的植被覆盖变化、土地利用变化等。
此外，多源遥感数据融合还可以应用于环境监测。
使用多源遥感数据进行地物提取的技巧
使用多源遥感数据进行地物提取的技巧随着遥感技术的快速发展，人们可以通过卫星、无人机等多种多源遥感数据获取地球表面信息。
地物提取作为遥感数据处理的一项重要任务，具有广泛的应用领域，包括城市规划、环境监测和农业资源管理等。
然而，由于数据质量、遥感图像特征和算法等多种因素的影响，地物提取仍然面临着一些挑战。
本文将介绍一些使用多源遥感数据进行地物提取的技巧，以帮助读者更好地应对这些挑战。
1. 多源数据融合多源遥感数据融合是利用不同传感器和平台收集的遥感数据相互补充和协同，提高地物提取的精度和可靠性。
常见的多源数据包括高分辨率遥感图像、雷达图像和热红外图像等。
通过将这些数据融合在一起，可以同时利用它们的优势，如高分辨率、多光谱信息和动态变化特征等，提高地物提取的准确性。
2. 特征选择和提取在进行地物提取之前，需要选择和提取适当的特征以表示目标地物。
常用的特征包括光谱、纹理、形状和空间信息等。
针对不同的地物类型和任务，可以选择合适的特征进行提取。
例如，对于区分植被和非植被地物，可以利用植被指数如归一化植被指数（NDVI）来提取光谱特征；对于识别建筑物，可以利用纹理信息和形状特征等。
3. 地物分类算法地物分类是地物提取的核心任务，是将遥感数据中的像素或对象分配到不同的类别。
常用的分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
基于像素的分类是将遥感图像中的每个像素独立分类，适用于数据量大、地物类别较多的场景。
而基于对象的分类是将相邻像素组成的对象作为分类单元，适用于检测复杂地物或小尺度地物的场景。
常用的分类算法包括支持向量机、随机森林和卷积神经网络等。
根据不同的需求和数据特点，选择合适的算法进行地物分类，以提高分类结果的准确性和可靠性。
4. 数据后处理地物提取的结果可能存在一定的误差和噪声，为了得到更准确、更可靠的结果，需要进行数据后处理。
常见的后处理方法包括滤波、形态学操作和空间规则。
滤波可以消除图像中的高频噪声，如中值滤波和高斯滤波等。
多源遥感数据的融合与空间分析技术
多源遥感数据的融合与空间分析技术近年来，遥感技术的发展使得我们可以通过卫星、飞机等航空器获取大量的远程感应信息，这些信息可以用于土地利用、自然资源、环境等领域的研究和应用。
其中，多源遥感数据的融合和空间分析技术在实际应用中占有重要的地位。
本文将从多源遥感数据的意义、融合方法和空间分析技术三个方面来探讨它们的重要性和应用。
一、多源遥感数据的意义多源遥感数据是指从不同的遥感传感器和平台中获取的遥感数据，包括高分辨率影像、全球遥感产品和公共数据等。
在实际应用中，多源遥感数据通常包含了丰富的地表信息，可以帮助我们进行更加细致全面的地理分析和数据挖掘。
同时，多源遥感数据也存在着一定的数据重叠和互补性，这就需要我们通过数据融合来综合利用这些信息。
利用多源遥感数据，我们可以更加准确地识别地物类型、获取地表参数和进行地理信息的提取和分析。
二、多源遥感数据的融合方法多源遥感数据的融合通常可以分为特征级融合、决策级融合和图像级融合三种方法。
特征级融合是指将多源遥感数据中不同的特征信息进行组合，从而获得更加全面的信息。
常用的特征包括红、绿、蓝、近红外等波段反射率，以及粗糙度、丰度、高程等地表参数。
特征级融合可以根据不同地物的光谱反射特征，对地物进行更加精细的分类和识别。
决策级融合是指将多源遥感数据中的不同决策进行组合，从而获得更加鲁棒的分析结果。
常用的决策包括分类器、阈值以及规则库等。
通过决策级融合，我们可以更加准确地分类和提取地物信息，从而获得更加精细的数据结果。
图像级融合是指直接对不同传感器所获取的图像进行融合，从而获得更加高分辨率、高精度的遥感影像。
常用的图像级融合方法包括基于变换的融合方法、基于像元级权重的融合方法和基于图像分解的融合方法。
通过图像级融合，我们可以获得更加全面、准确和详细的地表信息。
三、多源遥感数据的空间分析技术多源遥感数据的空间分析技术是指利用地理信息系统、遥感图像处理软件和数学模型等工具，对多源遥感数据进行空间分析和模拟。
多源遥感数据融合组合算法评估及其遥感图像解译
多源遥感数据融合组合算法评估及其遥感图像解译在当今信息时代，遥感技术的发展为我们提供了大量的遥感数据，这些数据对于地球环境监测、资源调查和灾害预警等方面具有重要意义。
然而，由于传感器的差异、分辨率的差异和时间的延迟等原因，单一的遥感数据可能无法满足实际需求。
因此，多源遥感数据融合成为解决这一问题的有效手段。
多源遥感数据融合是指将来自不同传感器的、不同分辨率的遥感数据进行集成，从而得到更完整、更准确、更全面的信息。
在进行多源遥感数据融合时，融合算法的选择和评估是至关重要的。
在选择融合算法时，需要考虑数据的特点和融合前后的效果。
目前常用的融合算法包括基于像元级的融合方法和基于特征级的融合方法。
像元级融合方法主要通过像元级的运算来实现，如简单平均法、加权平均法和波段比值法等；特征级融合方法则是通过提取不同传感器的特征并进行组合，如主成分分析法、小波变换法和神经网络法等。
在选择融合算法时，需要根据实际需求和数据的特点来进行权衡和选择。
评估融合算法的效果是保证多源遥感数据融合质量的关键步骤之一。
常用的评估方法包括定性评估和定量评估。
定性评估主要是通过对融合图像进行目视观察和比较，根据图像的质量、清晰度和辨识度等指标来评估融合效果；定量评估则是通过运用地面采样数据和统计学方法来进行客观评估。
常用的定量评估指标包括均方误差、峰值信噪比和相关系数等。
对于多源遥感数据融合算法，评估结果的准确性和可靠性直接影响着融合算法的应用效果和推广价值。
除了融合算法的选择和评估，遥感图像解译也是多源遥感数据融合的重要应用之一。
遥感图像解译是通过对融合后的遥感图像进行解读和分析，从中提取出所需的信息和特征。
在遥感图像解译中，多源遥感数据融合可以提供更多的特征和信息，提高图像解译的准确性和可信度。
多源遥感数据融合的图像解译应用涉及众多领域，如农业、林业、水资源、城市规划和环境监测等。
在农业领域，多源遥感数据融合可以提供农作物的生长状态和健康状况等信息，为农业生产和农业管理提供科学依据；在林业领域，多源遥感数据融合可以提供森林覆盖度、树种分类、植被生长状态等信息，为森林资源的保护和管理提供支持；在水资源领域，多源遥感数据融合可以提供水体的分布情况、水质监测等信息，为水资源的合理利用和保护提供指导；在城市规划和环境监测领域，多源遥感数据融合可以提供城市扩展和环境变化的信息，为城市规划和环境保护提供决策支持。
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。
多源遥感数据融合理论与方法
• 引言 • 多源遥感数据融合理论 • 多源遥感数据预处理 • 多源遥感数据融合方法 • 多源遥感数据融合应用案例 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
背景
随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据在各个领域得到了广泛应用。然而，由 于不同来源的遥感数据具有不同的空间、时间和光谱分辨率，如何将这些数据融 合起来，以获得更准确、更全面的信息，成为了亟待解决的问题。
意义
多源遥感数据融合不仅可以提高遥感数据的精度和可靠性，还可以扩展遥感数据 的时空覆盖范围，为地理信息系统、环境监测、城市规划等领域提供更为精准的 信息支持。
研究现状与问题
研究现状
目前，多源遥感数据融合的研究已经取得了一定的成果，主 要涉及像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法。然而 ，现有的融合方法在处理复杂场景时仍存在一定的局限性， 如信息丢失、噪声干扰等问题。
将单波段数据转换为多波段数据，或 反之。
数据格式转换与标准化
数据重采样
01
调整数据的分辨率或大小，以匹配目标要求。
数据裁剪
02
根据应用需求，裁剪掉多余的数据部分。
数据格式转换
03
将数据从一种格式转换为另一种格式，如GeoTIFF、ENVI等。
04
多源遥感数据融合方法
基于像素级的融合方法
像素级融合
信息。
详细描述
数据融合可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是将多源图像的 像素级信息进行融合，以获得更为准确的空间信息；特征级融合是在像素级融合的基础 上，提取图像的特征信息进行融合，以提高图像的识别和分类精度；决策级融合则是将
来自不同图像的特征信息进行综合分析，得出更为准确的分类和识别结果。
多源遥感数据融合理论与方法
多源遥感数据融合理论与方法多源遥感数据融合的理论基础主要包括数据融合的目标、原则和评价指标。
数据融合的目标是通过结合不同传感器的数据，减少误差并提高地物信息的提取能力。
融合原则包括互补性、一致性和一致性。
互补性要求不同传感器具有不同的观测特性和空间分辨率，以获取更全面的地物信息。
一致性要求融合后的数据在相同地理位置上具有一致的空间特征。
一致性要求融合后的数据与现实地物之间具有一致的关系。
评价指标主要包括融合效果、信息提取能力和数据一致性。
目前，常用的多源遥感数据融合方法主要包括无监督融合、监督融合和模型融合。
无监督融合方法主要基于统计学原理，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和小波变换。
这些方法不需要先验知识，对不同传感器数据的差异进行压缩和去除冗余信息。
监督融合方法基于先验信息，利用统计模型和机器学习算法，将不同传感器的数据进行匹配和组合。
常用的监督融合方法包括像元级融合（pixel-level fusion）和特征级融合（feature-level fusion）。
模型融合方法是在无监督或监督融合的基础上，建立数学模型，通过优化算法融合不同传感器的数据。
常用的模型融合方法包括卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。
这些方法能够充分利用不同传感器的信息，提高地物分类和监测的精度。
在多源遥感数据融合中，还需要考虑传感器的定标和辐射校正、数据精度和精度、数据配准和匹配等问题。
定标和辐射校正是保证融合数据准确性的重要步骤，它们可以消除不同传感器之间的系统误差和辐射差异。
数据精度和精度是评估融合结果的关键指标，它们可以通过与地面实测数据进行验证和比较来评估。
数据配准和匹配是将不同传感器的数据统一到相同的坐标系统和空间分辨率上的重要步骤。
综上所述，多源遥感数据融合是一种有效获取地物信息的方法。
它的理论基础和常用方法为多源遥感数据融合提供了理论指导和实践方法。
然而，多源遥感数据融合仍面临着不同传感器数据格式和坐标不一致等问题，未来的研究方向应致力于提高数据融合的准确性和效率。
测绘技术中的数据融合和多源遥感图像的配准
测绘技术中的数据融合和多源遥感图像的配准引言：在现代科技的快速发展下，测绘技术的应用范围越来越广泛，成为工程、农林、城市规划等领域不可或缺的重要手段。
其中，数据融合和多源遥感图像的配准作为测绘技术的两个重要方向，具有重要的实践意义和研究价值。
本文将从测绘技术的角度探讨数据融合和多源遥感图像配准的应用和挑战。
一、数据融合的应用数据融合是指将不同数据源的信息进行整合，生成具有更高质量、更全面和更一致性的数据产品。
在测绘技术中，数据融合可以提高地理信息系统的准确性和可靠性，为城市规划、道路建设等提供重要依据。
1.1 遥感数据与地面调查数据的融合遥感数据和地面调查数据是测绘技术中常用的两种数据源。
遥感数据可以通过卫星或无人机等设备获取大范围、高分辨率的影像数据，而地面调查数据则可以提供准确的地理位置信息。
将这两种数据进行融合，可以得到既有广大范围又有高准确性的数据产品，为地理信息系统的建设提供基础。
1.2 不同时期遥感图像的融合随着时间的推移，同一地区的遥感图像会有不同的采集时期。
将不同时期的遥感图像进行融合，可以得到地表特征的变化情况，为城市规划、土地利用等提供重要参考。
通过数据融合技术，我们可以看到城市的扩张、农田的变化等，为决策者提供科学、准确的依据。
二、多源遥感图像的配准多源遥感图像配准是指将来自不同传感器、不同平台的遥感图像进行准确的位置对应，以实现不同图像数据的无缝拼接和统一管理。
这对于建立完整、连续的地理信息产品非常重要。
2.1 传感器间配准不同传感器产生的图像具有不同的成像原理和几何特性，因此需要对其进行配准，以消除图像间的几何差异。
传感器间的配准涉及到旋转、平移、缩放等变换参数的计算和校正，挑战在于不同传感器所使用的坐标系统和校正算法的差异。
2.2 平台间配准同一传感器不同平台的图像也需要进行配准，以消除平台运动带来的几何偏差。
在飞行器或卫星上安装的传感器会随着平台的移动而发生一定的姿态变化，因此需要通过配准算法将这些图像对应到同一坐标系统中。
如何进行多源遥感数据融合与分析
如何进行多源遥感数据融合与分析随着科技的不断进步和遥感技术的成熟，多源遥感数据融合与分析在环境监测、农业、城市规划等领域中起着重要的作用。
本文将从数据融合方法、分析技术和应用实例三个方面探讨如何进行多源遥感数据融合与分析。
一、数据融合方法数据融合是指将来自不同传感器、时间和空间分辨率的遥感数据进行合并，以获得更全面、准确的信息。
常用的数据融合方法有像元级融合和特征级融合。
1. 像元级融合像元级融合将多源遥感影像的像素值进行加权平均，以实现不同源数据的整合。
这种方法通常适用于传感器分辨率相似的情况下，如将多个高分辨率影像进行融合。
通过像元级融合，可以得到更高分辨率、更清晰的影像。
2. 特征级融合特征级融合是将多种遥感数据的特征信息进行融合，如光谱、空间、时间、极化等特征。
通过特征级融合，可以提取出不同源数据的优势，并获得更丰富、更全面的信息。
例如，将高光谱和雷达数据融合，可以克服光谱信息的局限，实现对目标的更准确识别和分类。
二、分析技术融合多源遥感数据后，如何进行有效的分析是关键。
在数据分析过程中，可以利用图像处理、模型建立和统计分析等技术手段。
1. 图像处理图像处理是多源遥感数据分析的基础。
通过图像处理技术，可以实现影像的增强、去噪和边缘检测等操作，更好地展现数据的特征和信息。
同时，图像处理还包括影像配准、几何纠正和尺度转换等操作，保证不同源数据的一致性和可比性。
2. 模型建立模型建立是利用多源遥感数据进行定量分析的重要手段。
通过构建相应的数学模型，可以利用数据的特征和关系进行目标识别、分类和定量测量。
例如，基于遥感数据的土地利用/覆盖分类模型，可以对不同类型的地物进行识别和判别，为城市规划和环境管理提供依据。
3. 统计分析统计分析是多源遥感数据分析的重要环节之一。
通过统计方法，可以对融合后的数据进行分布特征、相关关系和变化趋势等方面的分析。
例如，利用统计分析，可以研究不同遥感数据在不同时间尺度下的变化规律，为环境变化的监测和预测提供依据。
测绘技术中的多源遥感数据处理方法介绍
测绘技术中的多源遥感数据处理方法介绍近年来，随着科技的飞速发展，多源遥感数据的应用在测绘技术领域变得越来越重要。
多源遥感数据是指利用不同传感器获取的多种遥感数据，如卫星影像、航空摄影、激光雷达等。
在测绘工作中，多源遥感数据处理方法的研究和应用已经成为一个热点领域。
在多源遥感数据处理中，最常用的方法之一是数据融合。
数据融合是指将不同来源的遥感数据进行整合，从而得到更准确、更全面的地理信息。
数据融合可以分为像素级融合和特征级融合两种方式。
像素级融合是将不同波段或传感器获取的像素级别的数据进行融合，从而得到一幅融合后的影像。
这种方法可以提高影像的空间分辨率和光谱信息。
在像素级融合中，常用的方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法等。
加权平均法将不同波段的像素灰度值按一定比例进行加权平均，得到融合后的像素灰度值。
主成分分析法则是将不同波段的像素灰度值进行主成分分析，提取主要特征，再将主成分重构成融合后的像素灰度值。
小波变换法则是将不同波段的影像进行小波变换，将高频部分融合，得到融合后的影像。
特征级融合是将不同传感器获取的地物特征进行融合，从而得到更全面、更准确的特征信息。
在特征级融合中，常用的方法包括特征选择、特征提取和特征融合等。
特征选择是从不同传感器获取的特征集中选择出最具有代表性和差异性的特征。
特征提取是从不同传感器获取的特征集中提取出能够描述地物属性的特征。
特征融合是将不同传感器获取的特征进行融合，得到融合后的特征。
特征融合可以分为决策级融合和特征级融合两种方式。
决策级融合是将不同传感器获取的特征用于分类、识别等应用，得到融合后的决策结果。
特征级融合是将不同传感器获取的特征进行线性或非线性的融合，得到融合后的特征。
除了数据融合外，另一种常用的多源遥感数据处理方法是数据融合图像分类。
数据融合图像分类是将不同传感器、不同分辨率的遥感影像进行分类，从而得到准确、全面的地物信息。
在数据融合图像分类中，常用的方法包括人工分类、像元分类和物体分类等。
多源遥感数据融合技术在测绘中的应用研究进展
多源遥感数据融合技术在测绘中的应用研究进展随着遥感技术的迅速发展和卫星技术的日益完善，多源遥感数据融合技术在测绘领域的应用也越来越广泛。
这种技术通过将不同传感器获取的多种数据融合起来，可以大幅提高地理信息和地图制作的精度和可信度。
本文将从多源遥感数据融合的意义、融合方法以及应用案例等方面，对该技术在测绘中的应用研究进展进行探讨。
一、多源遥感数据融合的意义多源遥感数据融合是指将来自不同遥感传感器的多种数据进行整合，以获取更全面、准确的地理信息。
在传统的测绘中，通常只依赖单一的遥感数据源进行测量和制图，这种方法存在信息不全、精度不高等问题。
而多源遥感数据融合技术的应用，可以综合利用各种遥感数据源的优势，弥补不同传感器的缺陷，提高测绘的精度和可信度。
例如，在地图制作中使用卫星图像，常常会受到云层、大气和地形等因素的干扰，导致图像质量下降，难以准确提取地物信息。
而通过多源遥感数据融合，可以利用不同传感器的观测优势，将具有云雾抗干扰能力的红外遥感数据与高空间分辨率的光学遥感数据进行融合，从而得到更清晰、更准确的图像，提高地图的制作精度。
此外，多源遥感数据融合也有助于提高地表覆盖信息的提取精度。
通过融合多种数据源的信息，可以更准确地提取地物的空间位置、形状、尺度以及分类等信息。
在地理信息系统（GIS）中，准确的地表覆盖信息对决策制定、资源管理和环境监测等方面都具有重要价值。
二、多源遥感数据融合的方法多源遥感数据融合技术有多种方法，常见的包括基于像元级的融合方法、基于特征级的融合方法和基于决策级的融合方法。
1. 基于像元级的融合方法基于像元级的融合方法是将各个数据源的像元进行逐点运算，得到新的像元值。
常见的方法有简单加权平均法、主成分分析法和小波变换等。
简单加权平均法是将不同数据源的像元灰度值按一定权重进行加权平均，得到融合后的像元灰度值。
主成分分析法则通过提取各个数据源的主成分，构建主成分空间，进而进行融合。
多源遥感数据融合在森林资源监测中的应用研究
多源遥感数据融合在森林资源监测中的应用研究一、多源遥感数据融合技术概述多源遥感数据融合技术是指将来自不同传感器、不同时间、不同空间分辨率的遥感数据进行综合处理，以获得更加全面和精确的地表信息。
在森林资源监测领域，多源遥感数据融合技术能够提供更为丰富和细致的森林结构、类型、生物量等信息，对于森林资源的保护、管理和可持续发展具有重要意义。
1.1 多源遥感数据融合技术的核心特性多源遥感数据融合技术的核心特性包括数据互补性、空间一致性和时间连续性。
数据互补性指的是不同传感器能够提供不同波段和不同分辨率的数据，通过融合可以弥补单一数据源的不足。
空间一致性是指融合后的数据在空间上具有较高的匹配度，能够准确反映地表特征。
时间连续性则是指融合技术能够处理不同时间获取的数据，提供连续的监测信息。
1.2 多源遥感数据融合技术的应用场景在森林资源监测中，多源遥感数据融合技术的应用场景包括但不限于以下几个方面：- 森林覆盖度和分布监测：通过融合不同传感器的数据，可以更准确地识别森林覆盖区域和分布情况。
- 森林类型和结构分析：利用多源数据可以区分不同森林类型，分析森林的垂直结构和生物多样性。
- 森林生物量估算：结合光学和雷达数据，可以更准确地估算森林的生物量，为碳储量计算提供依据。
- 森林健康状况评估：通过分析多源数据，可以监测森林病虫害、火灾等健康问题。
二、多源遥感数据融合在森林资源监测中的应用多源遥感数据融合技术在森林资源监测中的应用主要体现在以下几个方面：2.1 森林覆盖度和分布监测森林覆盖度是衡量森林资源状况的重要指标。
通过融合光学遥感数据和雷达数据，可以提高森林覆盖度的监测精度。
光学遥感数据可以提供高分辨率的地表图像，而雷达数据则能够穿透云层和植被，获取森林结构信息。
通过这两种数据的融合，可以更准确地识别森林覆盖区域，评估森林覆盖度的变化。
2.2 森林类型和结构分析森林类型和结构分析对于森林资源的管理和保护至关重要。
卫星遥感图像的多源数据融合和处理技术研究
卫星遥感图像的多源数据融合和处理技术研究卫星遥感图像是获取地球表面信息的重要工具，但由于不同卫星所采集的数据源存在差异，单一卫星图像可能无法提供足够精确的信息。
因此，多源数据融合和处理技术的研究变得至关重要。
本文将探讨卫星遥感图像的多源数据融合和处理技术，并介绍其在地球科学、环境保护和农业等领域的应用。
首先，我们需要了解什么是多源数据融合技术。
多源数据融合指将来自不同卫星的遥感图像数据在某个特定的领域进行集成，以获得更全面、准确和可靠的信息。
融合过程包括数据选取、数据预处理、特征提取和决策制定四个主要步骤。
数据选取是根据任务需求，选择可靠的卫星遥感图像数据源。
数据预处理包括几何校正、辐射校正和大气校正等，以确保数据的一致性和可比性。
特征提取是根据任务需求，提取有用的信息，并用于目标识别、分类和监测。
决策制定是将融合的数据应用于具体的任务，并做出相关决策。
多源数据融合和处理技术在地球科学领域有广泛的应用。
例如，在地质勘探中，通过融合多源遥感数据，可以提高地质资源的勘探效果。
通过结合不同卫星传感器的数据，可以获得更全面的地质信息，包括地貌地形、矿产资源和地下结构等。
在气象学领域，融合多源卫星数据可以提高天气预报的准确性。
通过将多种卫星数据进行融合，可以提供更详细、更准确的气象信息，包括降水量、风速和气温等。
这对于灾害预警和农作物生产等具有重要意义。
环境保护是另一个多源数据融合和处理技术的重要应用领域。
通过融合多源遥感数据，可以实现对环境变化的监测和评估。
例如，在森林资源管理中，通过融合Landsat和MODIS卫星数据，可以对森林覆盖、火灾风险和生物多样性等进行监测和评估。
另外，多源数据融合还可以用于海洋监测和水资源管理等方面，提供更全面的环境信息，以支持环境保护和可持续发展。
农业也是多源数据融合和处理技术的重要应用领域之一。
通过融合多源遥感数据，可以实现对农作物生长和土壤水分等关键农业指标的监测和预测。
多源遥感数据的融合与应用研究
多源遥感数据的融合与应用研究遥感技术作为一种重要的地球信息获取技术，其应用范围越来越广泛。
通过遥感手段，我们可以获取大量的遥感数据，包括图像、地形、光谱数据等。
但是，基于不同监测手段所获取的数据，具有数据维度、数据格式和数据质量等上的差异，给对数据的进一步应用和开发带来了诸多挑战。
为此，多源遥感数据融合技术成为解决这一问题的重要的途径。
多源遥感数据融合是通过计算机技术将不同源、不同分辨率、不同格式的并行或者连续的遥感数据，综合处理成一个整体，并结合地理信息系统技术进行数据分析和决策支持。
其中，多源遥感数据的融合主要包括像元级、特征级和决策级三种方式。
像元级数据融合，是指将各种各样的图像数据进行融合。
像元级的融合方式主要有如下几种:1. 直接融合法：直接将多幅图像叠加到一起，获取综合后的图像。
这种方法适用于各种遥感图像尺度和分辨率差异较小且同源的数据融合。
2. 图像分解融合法：首先对每幅图像进行分解处理，然后将各幅图像中相同的内容进行叠加，而差异较大的内容进行差别融合。
3. 主成分分析融合法: 主成分分析是一种常用的统计分析方法，对输入的多幅遥感图像数据进行统计分析，即对各幅遥感图像的主成分进行分析。
4. 数据融合模型法：建立数据融合模型，通过模型对各种遥感图像的像素进行处理，得到最终融合的结果。
特征级融合是将不同波段的数据融合在一起，达到充分利用多源数据的目的。
在此过程中，会抽取其中的特征进行融合。
特征级融合主要包括像元特征融合和特征变换融合等两种方法。
决策级融合指利用决策支持系统的方法进行数据融合。
其中，主要是利用决策树或者逻辑回归等方法，利用之前处理的数据，得到一个更加准确的预测结果。
多源遥感数据融合具有很高的应用价值。
它能够获得更加贴近实际、更精确的数据结果，解决单一遥感数据容易出现的问题，如信息缺失、噪声干扰等。
并且，多源遥感数据融合也可广泛应用于城市规划、土地利用、水资源管理、自然灾害预警等领域。
第六课：多源数据融合
4.2 主成分变换（PCA）
（1）用另一传感器影像替代多波段影像经主分量变换后 的第一主分量。即用预处理好的高分辨率SPOT全色影像 来替代多光谱TM影像的第一主分量影像，然后进行主分 量逆变换，以提高融合后影像的空间分辨率； （2）对所有要参与融合的多传感器影像进行主成份分析。 即，将高分辨率影像与多光谱影像进行叠加一起进行主分 量变换，复合生成一个影像文件，以集成多传感器输入数 据的不同特征。 主成分变换的优点在于能较好地保留SPOT影像的纹理， 不限参加波段的数量，可减少信息的损失。 主成分变换缺点是，融合后各波段的物理含义发生了变 化，影像的色彩关系难以掌握，不易获得较好的融合结果， 一般不用于背景图的制作。
3.2 数据准备
尽量采用高分辨率遥感数据。高分辨率数据 具有较高的地物几何分辨能力，如SPOT、 IKONOS等卫星影像数据，正是它们的这种高分 辨率的特性，使其在全国土地利用动态遥感监测 中发挥了重要的作用。 多光谱数据。多光谱数据具有丰富的光谱信息 和多个光谱波段，不同的波段影像对不同的地物 有较好地反映，因此在影像融合前需要进行最佳 波段的选择组合和彩色合成，以最大程度地利用 各波段的信息量，辅助影像的判读与分析。
二、现状与发展
近年来，随着多源数据的不断丰富和提供，多源遥感数 据融合的研究发展很快。在传统数据融合模型方法的基础 上，许多学者将一些新的技术和边缘科学的理论引入进来， 发展形成了不少新的模型算法。如，遗传算法在影像融合 中的应用；小波变换在影像融合中的应用方法，等等。 遥感数据融合的算法有很多，目前还没有统一的数据融 合模型和有效的融合结果评价方法，选用何种算法有效在 很大程度上与遥感数据源的种类和融合的目的有关。在近 几年开展的全国土地利用动态遥感监测中，数据源主要为 SPOT全色和TM多光谱影像。影像融合的目的是解决影像 判读分析困难、数据冗余以及存储管理的问题，以突出反 映土地利用类型要素信息，增强影像可判读性，提高监测 精度。根据不同的应用目的，数据融合可分为两种：
测绘技术中的多源遥感数据融合技术
测绘技术中的多源遥感数据融合技术遥感技术在测绘领域中扮演着重要的角色，它通过获取地球表面的信息，为地理空间数据的测绘提供了有效的手段。
随着科技的不断发展，多源遥感数据融合技术的应用也逐渐成为测绘领域中的热点。
本文将就多源遥感数据融合技术的原理和应用进行探讨。
多源遥感数据融合技术是指将来自不同传感器、不同波段、不同分辨率的遥感数据进行综合分析和处理，以获取更精确、更全面的地理信息的一种方法。
在传统的遥感数据处理中，由于每种传感器的特点和限制，单一源的遥感数据可能无法提供足够的信息。
而通过多源遥感数据融合技术，我们可以综合利用不同源的数据优势，弥补不足，从而获得更准确、更全面的观测结果。
多源遥感数据融合技术的基本原理是将不同源的遥感数据进行组合，形成综合的数据集。
常见的融合方法包括像元级融合和特征级融合。
像元级融合是将来自不同传感器的像元值进行加权平均，得到一个新的像元值。
特征级融合则是从不同的数据源中提取出特征，通过适当的算法将其进行组合。
这两种方法各有优劣，根据任务需求和研究目的选择相应的方法。
多源遥感数据融合技术在测绘领域中有着广泛的应用。
首先，它可以用于地形测量和地貌分析。
由于不同传感器对地形和地貌的敏感度有所不同，单一遥感数据可能无法提供完整的地形信息。
通过多源数据融合，可以提高地形和地貌的精度和可信度。
其次，多源遥感数据融合技术可以用于土地利用和土地覆盖的调查和分析。
通过综合利用多种遥感数据，可以更准确地提取土地利用类型和变化情况，为土地规划和资源管理提供支持。
此外，多源遥感数据融合技术还可以应用于城市规划、环境保护、农业监测等领域，为决策提供科学依据。
然而，多源遥感数据融合技术在应用过程中也面临一些挑战和问题。
首先，多源遥感数据的质量和一致性是一个关键问题。
由于数据来源和处理方法的不同，不同源的遥感数据之间可能存在差异，因此在数据融合过程中需要进行有效的质量控制。
此外，多源遥感数据融合技术的算法和模型也需要不断优化和改进，以提高数据分析和处理的效果。
多源遥感信息融合技术及多源信息在地学中的应用研究
多源遥感信息融合技术及多源信息在地学中的应用研究一、本文概述本文主要研究多源遥感信息融合技术及其在地学中的应用。
多源遥感信息融合技术是一种将来自不同传感器或不同平台的遥感数据进行综合处理和分析的技术，旨在提高遥感数据的利用效率和解译精度。
该技术的研究已经成为遥感领域的一个重要方向。
本文首先对多源遥感信息融合技术进行了概述，介绍了其目的、意义以及国内外的研究现状。
详细阐述了多源遥感信息融合的理论基础，包括融合的概念、层次、模型和结构等。
接着，讨论了多源遥感影像像素级融合技术，包括融合过程、特点及其应用。
本文还探讨了基于不同理论的多源遥感信息融合方法，如Bayes融合法、DempsterShafer证据理论和改进的BP神经网络等。
在地学应用方面，本文研究了遥感技术为地学应用提供的数据来源和探索方式。
通过对遥感地学分析的基本思想进行研究，论述了遥感信息在地学中的应用，并结合实际案例进行了分析和讨论。
本文旨在为多源遥感信息融合技术的研究和应用提供理论和实践指导，以促进遥感技术在地学领域的进一步发展和应用。
二、多源遥感信息融合技术基础多源遥感信息融合技术是指将来自不同传感器、不同平台、不同时间和不同空间分辨率的遥感数据进行集成和综合分析，以获得更全面、更准确的地学信息。
该技术已取得显著进展，主要特点包括：数据来源广泛：随着航天技术的发展，遥感数据的获取平台和传感器类型日益丰富，包括光学传感器、雷达传感器、激光传感器等。
数据分辨率提高：遥感数据的分辨率不断提高，从早期的米级、公里级发展到亚米级、厘米级，甚至毫米级，提高了数据的细节信息含量。
数据融合技术成熟：多源遥感数据融合技术包括图像配准、图像增强、特征提取、分类识别等，实现了多源数据的有效集成和利用。
数据量大：遥感数据的体量庞大，处理和存储这些数据对计算资源和存储空间提出了挑战。
数据异质性强：多源遥感数据具有不同的传感器类型、分辨率和波段范围，导致数据异质性强，融合难度增大。
多源遥感数据融合技术研究及应用
多源遥感数据融合技术研究及应用遥感技术是指利用遥感卫星或飞机等遥感设备对地球表面进行观测和测量的技术。
遥感技术广泛应用于环境监测、资源调查、地震灾害预测等领域。
而多源遥感数据融合技术则是遥感技术中的一个重要分支，它可以将来自不同传感器的遥感数据融合起来，从而得到更为准确、全面的地表覆盖信息。
一、多源遥感数据融合技术的现状及发展趋势多源遥感数据融合技术的概念可以追溯到上世纪八十年代，但直到二十一世纪初才开始得到广泛应用。
随着遥感技术和计算机技术的迅速发展，多源遥感数据融合技术也日益成熟，已经应用于军事侦察、环境监测、资源管理等领域。
目前，多源遥感数据融合技术的发展趋势主要包括以下几个方面：1.多分辨率数据融合技术多分辨率数据融合技术是指将来自不同传感器的不同分辨率的遥感数据融合起来，得到高分辨率的遥感图像。
这种技术可以克服单一传感器分辨率不足的问题，提高遥感数据的空间分辨率，从而更加准确地描述地物覆盖状况。
2.多时相数据融合技术多时相数据融合技术是指将来自不同时刻的遥感数据融合起来，得到一个时间序列上不同时刻的地表覆盖信息。
这种技术可以用于监测地表覆盖变化，如城市扩张、农田面积的变化等。
3.多源遥感数据融合算法的优化目前，多源遥感数据融合算法主要分为像元级融合算法和特征级融合算法两种。
由于不同融合算法的优缺点不同，因此算法优化是多源遥感数据融合技术发展的一个重要方向。
二、多源遥感数据融合技术在环境监测中的应用1.水资源监测水资源是国家重要的自然资源之一，而多源遥感数据融合技术可以对水资源进行多角度、多尺度、多时间段的监测，提高水资源的监测效率和准确性。
例如，利用多源遥感数据融合技术可以对水体面积、水体分布、水体质量等进行监测和分析，帮助实现对地下水资源的合理开发利用。
2.土地利用监测土地利用是指人们对土地资源的合理开发和利用，这与环境保护和绿色发展密切相关。
利用多源遥感数据融合技术可以实现对土地利用的精准监测和管理，例如对耕地面积、森林覆盖率、城市扩张等进行监测和分析，帮助政府实现对土地利用的规划和管理。
多源遥感数据融合目的
2.3.2多源遥感数据融合目的
4、提高分类识别精度
例如，微波图像和光学图像可以提供相互补充的信 息来帮助识别一些地物，光学数据依靠地物在图像上光 谱特征来分类，然而一些植被类型由于有相似的光谱响 应很难分开，因此雷达图感数据融合目的
5、信息互补
任何传感器都有自己的不足，多光谱传感器经常由 于云的遮挡而不能获取相应地面的信息，甚至地物的阴 影都会造成解译的不准确性，而雷达数据则易受到地形 起伏的影响，因此将不同类型的传感器进行针对性的融
合可以弥补各自的不足。
以便创造可相互兼容的数据集，便于对比分析。
2.3.2多源遥感数据融合目的
3、增强特征
多传感器数据融合可以增强图像的解译能力并可以 得到从单一传感器难以得到或不能得到的信息。为了最 大程度地从卫星图像中获取信息，融合是一种非常必要 的手段。将微波与光学两种物理性质不同的传感器数据
进行融合，许多原来不可见或不清楚的特征得以凸现或
他波段融合可以提高TM6的分辨率，SAR雷达图像与
TM的融合同样可以提高多光谱图像的空间分辨率。
2.3.2多源遥感数据融合目的
2、动态变化监测
多时相数据的融合，主要用于变化监测，也可以利 用目标波谱特征的时间效应提高对目标的识别能力。由 于被融合的数据来源不同、所处的大气条件等的差异， 有必要对输入的图像进行大气纠正和辐射纠正等预处理，
2.3.2多源遥感数据融合目的 1、提高空间信息、光谱信息 图像融合可以提高数据的空间分辨率，如用高分辨 率黑白图像与低分辨率多光谱彩色图像进行融合，在保
留了多光谱信息的同时，图像的空间分辨率得到了提高，
这意味着更多的图像细节可以显示，将SPOTXS/SPOT-PAN或Landsat-TM/SPOT-PAN进行融合的例 子有很多。同一传感器不同波段间融合，同样可以提高 空间分辨率，如将TM的第6波段（热红外）与TM的其
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融合分类：按照信息抽象程度可以分为像素层、特征层和决策层
像素级：
优点： 保留了尽可能多的信息，具有最高精度，三级融合层中为研究最成熟的 一级，已经成了丰富的融合算法。 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. 对参与融合遥感影像配准精度要求很高。
特征级融合
融合实质：
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。
遥感数据融合发展和应用
Data Fusion
数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。 融合数据的特点：融合产生的数据具有原始影像的优点，其可以 减少识别目标的模糊性和不确定性，提高遥感图像整体质量和综 合分析精度同时又能满足定量遥感需要更多的光谱信息和空间纹 理信息的要求。 融合模型要求：具有良好的信息保真度。 分类：像素级、特征级和决策级 主要应用领域有：多源影像、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。
该卫星特点
（1）20米分辨率的5谱段CCD (charge coupled device )相机,其采用推 帚式扫描,扫描宽度113km； （2）80米分辨率的3波段多光谱扫描仪（MSS），扫描宽度120km； （3）160米分辨率的1个波段热红外扫描仪，扫描宽度120km ； （4）256分辨率的2个波段宽视场成像仪（WFI），扫描宽度890km； （5）重复观测周期是26天，由于CCD相机具有侧视功能，观测同一地 区的最短周期可以为3天。
Sensor three： CBERS
Multi-sensor data
RGB432(2006)
Sensor four：Quick-Bird & IKONOS & MODIS
高分辨率商业卫星 Quick-Bird
Multi-sensor data
单波段星下分辨率为2.44米,全色分辨率为0.61米,其一副图象可以覆盖 16.5×16.5km2.
Sensor two：SPOT
Multi-sensor data
RGB432
Sensor three： CBERS
Multi-sensor data
CBERS系列卫星：即中巴资源卫星（ China-Brazil Earth Resource Satellite ）
1999年10月CBERS-1发射 2003年11月CBERS-2发射
Sensor one：Landsat
Multi-sensor data
RGB321
RGB752
Sensor two：SPOT
Multi-sensor data
1986年发射SPOT-1； 1989年发射SPOT-2； 1993年发射SPOT-3； 1996年发射SPOT-4； 2002年发射SPOT-5;
多源遥感数据融合探讨
李文波
2007年5月28
报告内容安排
Part one ： 多源遥感数据介绍 Part two： 多源遥感数据融合 Part three：融合算法探讨 Part four： IKONOS & QB 融合效果 Part five： 融合中的难点
Part one ：
多源遥感数据介绍
空间配准
空间配准中最关键、最困难的问题寻找地面控制点（GCP, Ground Control Point）。 (1）GCP选择：如边界、线状物交叉点、区域轮廓线等明显的特征。 （2）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。插值法有：邻近点插值法、双线性插值法和立方卷积插值法三种， 精度要求：空间配准的精度一般要求在0~2个像元内，融合精度一般在一个 像元以内。 同一传感器数据融合不需配准。（Jian Guo Liu, 2000）
Sensor one：Landsat
Multi-sensor data
1972年7月23日美国发射第一颗地球资源卫星 ERTS-1； 1975年发射ERTS-2，改名Landsat-2； 1978年发射Landsat-3； 1982年在Landsat1-3的基础上改进设计并发射Landsat-4； 1984年发射Landsat-5； 1993年发射Landsat-6卫星，上天后由于故障陨落； 1999年发射Landsat-7。 数据特点： 光谱信息丰富 覆盖面积大 空间分辨率相对较高 覆盖面积为185×185km2，回归周期为16天或者18天。影像的空间分 辨率从多光谱扫描仪MSS的80米－>专题制图仪TM影像的30米－>增 强性专题制图仪ETM+的全色Pan波段的15米。
问题：如何改进？
Fusion Methods
小波变换
小波变换（Wavelet transform, WT ）是一种新兴的数学分析方法，已 经受到了广泛的重视。小波变换是一种全局变换，在时间域和频率域同时 具有良好的定位能力，对高频分量采用逐渐精细的时域和空域步长，可以 聚焦到被处理图像的任何细节，从而被誉为“数学显微镜”。
Fusion Methods
IHS变换
3个波段合成的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I，色度H，饱和度S，它们分别对应3个波段的平均辐射 强度、3个波段的数据向量和的方向及3个波段等量数据的大小。RGB颜色空间 和IHS色度空间有着精确的转换关系。 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。
Part three：
融合算法探讨
低分辨率影像
高分辨率影像
问题：
低 分 辨 率 影 像 如 何 选 择 ？
数据预处理 数据预处理
问题：
高 分 辨 率 影 像 如 何 选 择 ？
光谱信息
高频信息
融合模型
综合评价
融合结果
遥感数据融合流程图
Data Preparation
数据预处理
包括几何纠正、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； （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。
像素级融合主要分类
Fusion Methods
（1）基于光谱（彩色）域变换的融合技术 亮度－色调－饱和度变换（Intensity-Hue-Saturation， IHS）变换 和比值变换(Brovey Transform, BT)和主成分变换(Principle Component Transform, PCT)等 特点：每次该类技术每次只能对3个波段数据融合 （2）基于空间域信号分解和重构的融合技术 小波变化（Wavelet transform, WT） 基于亮度平滑滤波变换(Smoothing Filter-based Intensity Modulation, SFIM) 高通滤波变换（High Pass Filter, HPT）等 特点：其能对任意波段进行融合 （3）基于算术运算的融合技术 乘积变换(Multiplication Transform, MT )和加法变换等 特点：模型简单可以对任意波段进行融合
特征级融合是一种中等水平的融合。其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。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。
表1 三级融合层次的特点
融合框架 信息损失 实时性 像素级 特征级 决策级 小 中 大 差 中 优 精度 高 中 低 容错性 抗干扰力 工作量 融合水平 差 中 优 差 中 优 小 中 大 低 中 高
表2 三级融合层次下的融合方法
像素级 代数法 IHS变换 小波变换 K-T变换 主成分变换 回归模型法 Kalman滤波法 特征级 熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法 Dempatershafer推理法 决策级 专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融 合法 Dempatershafer推理法
Fusion Methods
比值法融合模型（Brovey Transform，BT ）
R BH G BH B BH ; GBT ; BBT RG B RG B RG B
RBT
特点：它将参与RGB组合的每个波段与该组合波段总和做比值计 算进行正规化，以保持低分辨率影像的光谱分辨率，然后将比值结 果乘以高分辨率波段的亮度以获取高频空间信息 。 具有很高的光谱信息保真度。 缺点：对中高光谱的低空间分辨率RGB组合选择比较麻烦。如 TM/ETM+的RGB组合多大20种。
SFIM融合算法
SFIM (Smoothing Filter-based Intensity Modulation Transform),即基 于平滑滤波的亮度变换，其融合算法为：
FSFIM
j k
BL jk BHjk BMjk
特点：该算法可以视为在低分辨率影像中仅引入了高分辨率影像的纹 理信息，它能很好保持低分辨率影像的光谱特性。 优点：能对任意波段融合，光谱保真度好 缺点：融合效果中存在“胡椒面现象”