多元遥感影像数据融合研究
遥感数据融合与多尺度地物分类方法与应用研究
遥感数据融合与多尺度地物分类方法与应用研究遥感技术的发展为地球资源的监测与管理提供了重要的技术手段。
通过遥感数据融合和多尺度地物分类方法，可以更准确地获取地球表面的信息，并为环境监测、城市规划、资源管理等方面提供更有效的支持。
一、遥感数据融合方法的研究与应用遥感数据融合是指将不同传感器获得的多源多光谱遥感影像进行整合，提取出更为准确的地物信息。
在遥感数据融合中，常用的方法包括基于像素级的融合和基于特征级的融合。
基于像素级的融合方法主要利用多个传感器观测的同一地物像元之间的相互关系，通过像素级运算对不同传感器的数据进行融合。
这种方法能够充分利用多个传感器的信息，提高地物分类的准确性。
例如，在农业遥感中，结合多谱段的高分辨率影像和偏振SAR数据，可以实现作物生长状况和土壤湿度的监测。
基于特征级的融合方法则基于不同传感器提供的特征信息，通过特征提取和组合的方式进行数据融合。
这种方法能够更好地利用多个传感器的优势，提高地物分类的分类精度。
例如，在城市规划中，结合光学、雷达和激光雷达数据，可以实现对城市中不同建筑物的识别与分类。
二、多尺度地物分类方法的研究与应用地物分类是遥感数据处理中的重要任务之一，其目标是将遥感影像中的像元分配给不同的地物类别。
随着遥感技术的发展，传感器分辨率不断提高，地物分类任务也面临着更多的挑战。
传统的地物分类方法主要基于像元级别的特征提取和分类器的训练，其精度受到地物空间分布的限制。
随着多尺度地物分类方法的提出，可以更好地利用不同层次的信息，提高地物分类的准确性。
多尺度地物分类方法主要分为基于像素级的多分辨率分割方法和基于对象级的多尺度目标识别方法。
基于像素级的多分辨率分割方法主要通过分割算法将高分辨率遥感影像分割为多个子图像，然后对每个子图像进行地物分类，最后将分类结果进行合并。
这种方法可以充分利用不同分辨率下的特征信息，提高地物分类的准确性。
例如，在森林资源调查中，可以利用多分辨率的遥感影像进行森林类型的分类和监测。
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的数据融合是将多源的遥感信息融合在一起，以提高遥感数据的空间分辨率和地物分类精度。
在综合利用多源遥感数据的基础上，实现对地表覆盖信息的准确提取和监测。
本文将从数据源的选择、融合方法的选择和数据融合的应用领域三个方面，探讨如何进行遥感影像的数据融合。
一、数据源的选择数据源的选择是进行遥感影像的数据融合的第一步，准确选择数据源可以保证数据融合的有效性和准确性。
1. 遥感影像数据遥感影像数据是进行数据融合的基础数据，可以通过卫星、航空摄影等方式获取。
选择高质量的遥感影像数据对融合结果有重要影响，因此在选择遥感影像数据时，要考虑数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等因素。
同时，还要注意遥感数据的几何校正和辐射校正情况，以保证数据的一致性和准确性。
2. 地面观测数据地面观测数据是进行遥感影像数据融合的重要补充。
常见的地面观测数据包括气象站观测数据、地面遥感观测数据等。
地面观测数据可以提供高时空分辨率的地表信息，与遥感影像数据融合可以提高地物识别的准确性。
二、融合方法的选择数据融合方法的选择是进行遥感影像数据融合的关键环节，不同的融合方法适用于不同的数据和应用场景。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
1. 像素级融合像素级融合是将多源遥感影像数据的像元进行组合，生成高光谱或高光谱数据立方体。
常用的像素级融合方法有主成分分析、合成波段和带通滤波等。
像素级融合可以提高遥感影像的空间分辨率和光谱分辨率，对地物分类和变化检测具有重要意义。
2. 特征级融合特征级融合是将多源遥感影像数据的特征进行组合，提取地物的空间、光谱、纹理等特征。
常用的特征级融合方法有多特征组合、特征选择和特征转换等。
特征级融合可以提高地物分类的准确性和分类精度。
3. 决策级融合决策级融合是将多源遥感影像数据的分类结果进行组合，生成最终的分类结果。
常用的决策级融合方法有基于权重的融合、基于逻辑运算的融合和基于模型的融合等。
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。
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。
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。
《多源遥感影像时空融合技术在区域变化检测中的应用》范文
《多源遥感影像时空融合技术在区域变化检测中的应用》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，多源遥感影像已经成为地球科学、环境监测、城市规划等多个领域的重要数据来源。
其中，时空融合技术是利用不同时间、不同来源的遥感影像进行时空融合，实现快速准确地对地表覆盖进行动态监测。
本文旨在探讨多源遥感影像时空融合技术在区域变化检测中的应用，以期为相关领域的研究提供参考。
二、多源遥感影像时空融合技术概述多源遥感影像时空融合技术是一种综合利用多种传感器、不同时间段的遥感影像数据，通过数据融合、分类与处理等手段，实现时空信息提取和表达的技术。
该技术能够提高遥感影像的分辨率、动态监测的准确性和效率，对地表覆盖变化进行全面而精准的监测。
三、多源遥感影像时空融合技术流程多源遥感影像时空融合技术主要包括以下几个步骤：1. 数据获取：根据研究需求，收集不同时间、不同来源的遥感影像数据。
2. 数据预处理：对收集到的遥感影像数据进行辐射定标、大气校正等预处理，以提高数据的准确性。
3. 图像配准与融合：通过图像配准技术将不同时间的遥感影像进行配准，然后利用图像融合技术将不同来源的遥感影像进行融合，得到时空融合后的影像。
4. 分类与处理：对时空融合后的影像进行分类与处理，提取出地表覆盖信息。
5. 变化检测：通过比较不同时间段的遥感影像，检测出地表覆盖的变化情况。
四、多源遥感影像时空融合技术在区域变化检测中的应用多源遥感影像时空融合技术在区域变化检测中具有广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 城市扩张与土地利用变化监测：通过多源遥感影像时空融合技术，可以实时监测城市扩张和土地利用变化情况，为城市规划和管理提供重要依据。
2. 生态环境监测与评估：多源遥感影像时空融合技术可以用于监测生态环境的变化，如森林覆盖度、植被生长情况等，为生态环境保护和恢复提供科学依据。
3. 灾害监测与评估：在自然灾害如洪水、地震等发生后，多源遥感影像时空融合技术可以用于快速评估灾害影响范围和程度，为灾害救援和灾后重建提供重要支持。
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。
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。
多源数据融合在遥感影像中的应用
多源数据融合在遥感影像中的应用遥感技术自20世纪初起，已经成为了地球表面环境状况的重要监测手段之一。
它通过卫星、飞机等平台获取到地球表面的影像数据，并将其应用于环境管理、自然资源管理、城市规划等领域。
遥感影像的多源数据融合，为提升数据的空间分辨率、精度和信息量提供了有力手段。
1. 多源数据融合的意义遥感影像中所涉及的数据来自不同的卫星、传感器和平台，由于它们的工作原理、分辨率、视角等各有不同，每种数据都有其独特的优势和不足。
例如，在卫星遥感中，高分辨率数据可以提供细节丰富的影像，而低分辨率数据适用于大范围地表变化的监测。
在这种情况下，对多源数据进行融合，可以在保留每种数据的优势的同时，提高影像数据的综合质量和分析能力。
2. 多源数据融合的方法多源数据融合的方法有很多种，其中主要的方法有以下几种：（1）基于时空分析的方法这种方法通过对多源数据的时空特征进行分析和比较，将不同数据之间的误差和差异消除，获得具有更高精度和信息量的影像数据。
这种方法适用于针对时间序列数据的分析。
（2）基于统计学方法的方法这种方法利用统计学方法从多源数据中提取有效信息和隐藏信息，通过模型构建、变换和滤波等步骤，生成更加准确、可靠和稳定的影像数据。
（3）基于传感器的方法这种方法通过将多源数据传感器的信息融合，提高影像数据的空间分辨率和动态范围。
举个例子，气象卫星和雷达时常会收集到非常不同的信息（例如温度、降水、风等），通过将它们融合为综合的数据，可以为气象学家提供更全面的观测结果。
3. 多源数据融合的应用多源数据融合在遥感影像中的应用非常广泛。
它可以用于海洋、农业、城市规划、生态保护等多个领域，下面是其中的一些例子：（1）城市规划多源遥感影像融合可以用于城市规划的地图制作、建筑物高度提取和土地利用类型分类等。
例如，通过将高分辨率的卫星遥感影像和低分辨率的地面物探数据融合，可以产生更加详细、准确的城市地形图。
（2）农业多源遥感影像融合在农业上的应用主要包括土地资源调查和监测、作物类型区分和生长状况监测等。
多源遥感影像数据集成与处理技术研究
多源遥感影像数据集成与处理技术研究现代遥感技术可以提供很多种类的遥感影像数据，以帮助我们获取、分析和管理地球环境。
然而，由于不同遥感数据源记录的是不同的空间信息和波谱特征，单一数据通常不能完全反映出地球表面的复杂变化。
因此，多源遥感影像数据集成与处理技术是实现遥感应用的重要手段之一。
多源遥感影像数据集成技术的目标是将来自不同传感器、不同时间、不同分辨率或不同数据格式的遥感影像数据融合在一起，形成一个多源数据集。
这样的多源数据集可以最大化利用各种地球监测传感器的数据资源，增强遥感数据的信息量，提高反演精度和分类准确度。
同时，多源数据集成也可以解决遥感影像数据存在的不完善问题，使得融合后的数据能够在更广阔的应用范围内得到有效利用。
多源遥感影像数据处理技术是在多源数据集成的基础上对数据进行处理和分析的技术。
该技术包括影像配准、数据替代、特征提取和数据融合，而这些处理过程的目的都是为了更好的获取和理解地球表面的信息。
影像配准是遥感数据处理的首要步骤之一。
由于不同遥感传感器产生的遥感影像具有不同的光谱、时间、分辨率和投影坐标系等特点，因此，需要对不同源影像进行配准，使其达到相同的坐标空间和角度空间参考。
常用的配准方法包括基于空间变换模型的配准和基于模板的配准。
基于模板的配准主要是通过使用某些已知的地物特征来对遥感影像进行配准，例如建筑物、水体、公路、林地和城市绿地等。
而基于空间变换模型的配准主要是根据已知参考数据或者点对来进行计算，以实现影像的空间匹配。
数据替代是一种用一组遥感数据集来代替另一组遥感数据集的技术。
这种替代可以通过重采样、插值和放大等方法来实现。
常见的数据替代方案包括降尺度数据替代和升尺度数据替代。
降尺度数据替代是将高分辨率遥感影像通过降采样算法变为低分辨率影像，从而减少像素数据量和冗余信息，为后续影像处理提供更有效的数据。
升尺度数据替代则是增加影像分辨率，以便深入探测地球表面的细节和结构。
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。
多模态遥感数据融合分类技术研究
多模态遥感数据融合分类技术研究随着遥感技术的不断发展，多模态遥感数据融合分类技术逐渐成为当前遥感分类领域的热门研究方向。
多模态遥感数据指的是通过不同波段（如可见光、红外线、微波等）的遥感传感器所获取的、反映地物不同特征的遥感数据。
这些数据信息一般具有互补性和补充性，其综合利用可以有效地提高遥感分类的准确性和精度。
因此，多模态遥感数据融合分类技术也逐渐成为各国遥感领域科学家的关注和研究重点。
本文将从多模态遥感数据的概念、融合分类技术的原理及其应用等方面进行阐述和探讨。
一、多模态遥感数据的概念和特点多模态遥感数据是指通过不同波段或不同传感器获取的、具有不同空间、光谱和时间分辨率的遥感影像数据。
这些数据的特点是具有互补性和补充性，即不同数据源所获得的信息彼此之间相对独立，而且能够相互补充和互相弥补。
比如，在地物分类方面，可见光影像主要反映地物表面的空间分布信息和形状特征；而红外线影像则可以更好地识别植被、水体等地物类型。
因此，多模态遥感数据具有非常大的潜力，可以在一定程度上克服单一传感器所带来的数据不足和不全面的缺点，提高遥感分类的准确性和精度。
二、多模态遥感数据融合分类技术的原理与方法多模态遥感数据融合分类技术是指将不同波段或不同传感器获得的多源遥感图像数据进行综合、整合与优化处理，以获得更为准确、全面的地物分类信息的一种遥感图像处理方法。
从应用层面来看，多模态遥感数据融合分类技术主要包括以下四种方法：1. 基于像素融合的方法基于像素的多模态遥感数据融合分类技术是指将多个波段的遥感数据进行几何、辐射校正等预处理，然后将其进行像素级别的融合，得到一幅融合图像。
融合图像中的每个像素值，是由不同波段对应像素的信息融合而得到的。
这种方法的缺点是容易受到噪声的干扰，需要进行相应的滤波处理。
2. 基于特征融合的方法基于特征的多模态遥感数据融合分类技术是指先从不同波段的遥感数据中提取出一系列特征向量，再将提取出来的特征向量进行融合的一种方法。
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。
遥感影像的特征融合与应用研究
遥感影像的特征融合与应用研究一、引言遥感技术作为一种非接触式的对地观测手段，通过传感器获取大量的地球表面信息，为我们了解地球的资源、环境和变化提供了丰富的数据支持。
遥感影像作为遥感技术的主要产物，包含了丰富的光谱、空间、纹理和时间等特征。
然而，单一的遥感影像特征往往难以满足复杂的应用需求，因此，特征融合成为了遥感影像处理和分析中的一个重要研究方向。
二、遥感影像特征概述（一）光谱特征光谱特征是遥感影像中最基本的特征之一，它反映了地物在不同波长的电磁波反射或发射的强度。
不同的地物具有不同的光谱特性，例如植被在近红外波段具有较高的反射率，而水体在可见光波段的反射率较低。
通过对光谱特征的分析，可以识别和分类不同的地物类型。
（二）空间特征空间特征主要包括地物的形状、大小、纹理和空间分布等信息。
例如，城市的建筑物通常具有规则的形状和密集的空间分布，而农田则呈现出较为规则的纹理和较大的面积。
空间特征的提取和分析有助于对遥感影像进行更精细的解译和理解。
（三）纹理特征纹理特征描述了地物表面的灰度或颜色的分布规律和变化模式。
它可以反映地物的粗糙度、均匀度和方向性等特征。
例如，森林的纹理通常比较粗糙且不规则，而草地的纹理则相对均匀。
（四）时间特征时间特征是指同一地区在不同时间获取的遥感影像所表现出的变化信息。
通过对时间序列的遥感影像进行分析，可以监测地物的动态变化，如植被的生长、土地利用的变化等。
三、遥感影像特征融合的方法（一）基于像素级的融合像素级融合是在原始图像的像素层次上进行融合，直接对像素的灰度值或光谱值进行处理。
常见的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法（PCA）和 HIS 变换法等。
加权平均法是将多幅影像的像素值按照一定的权重进行加权求和；PCA 法通过对多幅影像进行主成分分析，提取主要的成分进行融合；HIS 变换法则将多光谱影像从RGB 空间转换到HIS 空间，然后将高分辨率影像替换其中的强度分量。
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。
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。
遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展
遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展在遥感技术领域，多尺度数据融合技术是提高图像分析精度和效率的关键技术之一。
随着遥感技术的发展，获取的图像数据量日益庞大，如何有效地处理和分析这些数据成为研究的热点。
本文将探讨遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展。
一、遥感图像多尺度数据融合技术概述遥感图像多尺度数据融合技术是指将不同分辨率、不同传感器或不同时间获取的遥感图像数据进行处理，以获得更丰富、更精确的信息。
这种技术可以提高图像的空间、光谱和时间分辨率，增强图像的可解释性和应用价值。
1.1 多尺度数据融合技术的核心特性多尺度数据融合技术的核心特性包括以下几个方面：- 分辨率增强：通过融合不同分辨率的图像，提高图像的空间分辨率，使得细节特征更加清晰。
- 光谱增强：结合不同传感器获取的图像，可以扩展图像的光谱范围，提高光谱分辨率，从而获得更丰富的光谱信息。
- 时间序列分析：通过融合不同时间获取的图像，可以进行时间序列分析，监测地表变化和动态过程。
- 信息互补：不同传感器或不同时间的图像可能包含不同的信息，融合这些图像可以实现信息的互补，提高分析的准确性。
1.2 多尺度数据融合技术的应用场景多尺度数据融合技术在遥感领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：- 土地覆盖分类：通过融合不同尺度的图像，可以提高土地覆盖分类的精度。
- 环境监测：融合多时相的图像，可以监测环境变化，如植被生长、水体变化等。
- 灾害评估：在自然灾害发生后，融合多尺度图像可以快速评估灾害影响范围和程度。
- 城市规划：利用多尺度数据融合技术，可以为城市规划提供更详细的地表信息。
二、遥感图像多尺度数据融合技术的研究进展随着遥感技术的不断进步，多尺度数据融合技术也在不断发展和完善。
目前，研究者们已经提出了多种数据融合方法，并在实际应用中取得了显著效果。
2.1 常见的多尺度数据融合方法常见的多尺度数据融合方法包括：- 金字塔方法：通过构建图像的多尺度金字塔，实现不同尺度图像的融合。
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。
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分辨率融合是对不 同空间分辨率遥感图像的融 合处理 ， 使用融合后的遥感 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。 从融合后的影像 与原影像 目视对 比可以得知：
图三 主成分变换融合后的影像 物理意义进行分析，进而提 出将强度分量用高分辨
般情况下， 多光谱图像 的光谱分辨率较高 ， 但空间分 根据融合 目的和融合层次智能地选择合适的融 辨率 比较低； 全色图像具有高空间分辨率， 但光谱分 合算法， 将空间配准的遥感影像数据（ 或提取的图像
辨率较低。为了增加图像信息提取的精确性和可靠 性， 可以将低空间分辨率的多光谱 图像和高空间分 辨率的全色图像进行融合， 使融合后的多光谱图像 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。 １ 融合 的基本模型 ． ２
方 图匹配， 然后进行反变换得到融合结果。 这样得到 的图像同时具有较好的空间分辨率和保 留较多的光
Ｉ Ｓ方法 由于 １ Ｈ 分量的直方图分布与全色 图像 直方图分布差异较大，造成与原图像 的整体色彩有 较大差异 ，但 同类地物基本具有接近 的色彩。而
多
７５ １
谱特性， 提高了图像识别和解译的精度， 如图一至图
多
兀
遥 感 影 像 数 据 融 合 研 究
Ｒ ｓ ａ ｃ ｏ ｕ ｉ ｌ ｅ ｏ ｅ Ｓ ｎ ｉ ９ Ｉ ａ ｅ ａ ａ ｎ ｅ ｒ ｔ Ｏ ｅ ｅ ｒ ｈ ｆ Ｍ ｌ ｐ ｅ Ｒ ｄ ｔ ｅ ｓ ｎ ｍ ｇ ｓ Ｄ ｔ Ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｎ ｔ
遥 感 影
像 数
Ｔｒ ｎｓｏ ｍａ ｉ ｎ；Ｒｅ ｏｌｔｏｎ ａ ｆ ｒ ｔｏ ｓ ｕｉ
Ｏ 引言 随着遥感技术的发展， 获取的遥感数据越来越 丰富， 不同传感器获取的影像数据在几何、 光谱和空 问分辨率等方面存在着一定的局 限性和差异性 。一
在保 留光谱特性的同时具有较高的空间分辨率， 达 到优势互补， 提高图像综合分析精确度的 目的。 １ 遥感影像数据融合原理 １ 影像融合原理 ． １
据
△ 融
口
研
王 帅
Ｗ ａ ｇＳ ｕ ｉ ｎ ｈ ａ
究
（ 南昌市测绘勘察研究院， 江西 南昌 ３ ００ ） ３０６ （ ａｃａｇ ｅｅｒ ｓｔ ｅ ｆ ｕｖｙ ｎ ｅｏ ｎｉ ａ ｃ，ｉ ｇｉ ａｃａｇ ３０ ６ Ｎ ｎｈｎ ｓ ｃ Ｉ ｔｕ ｒｅ ｄ ｃｎａ ｓ ｅＪ ｎ ｘＮ ｎ ｈｎ ００ ） Ｒ ａ ｈ ｎ ｉｔ ｏ Ｓ ａ Ｒ ｓｍ ａ ３ 摘 要： 由于遥感数据越来越丰富， 不同传感器获取 的影像数据在几何、 光谱和空 间分辨率等方面存在 着一定的局限性和差异性。 全色波段和多光谱影像合得到的影像， 兼有全色波段 的高空间分辨率和 多光谱 影像 的高光谱分辨率特性， 可以满足影像 解译 的需求 ， 而且融合后更能突 出影像 的某些特征 ： 如土地利用变 化和 森林 覆 盖 的变化 等 等。本 文 主要是 介 绍遥感 影像 融合 的基本 原理 、 融合 后 影像 的评定 和分 析 ， 且将 以 并 主成份影像融合、 Ｓ变换与直方 图匹配法的遥感影像 融合，进行 以南昌市部分地 区 Ｑ ｉ ｂ ｄ Ｉ Ｈ ｕ ｋ ｉ 全色影像和 ｃ ｒ
饱和度） 是最为常用也是最为基本的方法 。ｌＳ Ｉ 变换 ｌ
法可以提高结果图像的地物纹理特性， 增强其空间 细节表现能力， 但光谱失真较大， 融合后图像识别和
解译的精确度不高。文 中在对多光谱 图像进行 Ｉ Ｓ Ｈ
ＩＳ Ｈ 方法是以色度学角度出发，对 Ｉ Ｓ Ｈ 坐标的
６ ２
变换后， 将全色图像和多光谱 图像 的 １ 分量进行直
遥 感 影 像 数 据 融
△
口
研
合处理 中， 可同时提高 ｎ 多光谱波段影像的空间 个
分辨率。其缺点是 Ｐ Ｃ变换第 １ 主成分（ 包含了多光 谱 波段 的大 多数 信息 ） 的信 息量 要 比全 色 波 段 影像 的信息量高。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
２１ Ｃ ．．Ｐ Ａ融 合方 法 ２
图二 原 Ｑ ｉ ｂｒ 全色影像 ｕｃ ｉ ｋ ｄ
（） １ 将多波段影像 与高分辨率全 色影像配准 ， 然后求解多波段影像矩阵的特征值 ， 其值按大小顺
序排列；
（）由特征值计算对应的特征矢量，并根据式 ２
（ 对原始影像进行正变换， １ ） 得到主分量； （ ３ ）将高分辨率全色影像按照第一主分量的方 差与均值进行拉伸， 并用拉伸后影像取代第一个主 分量影像， 然后， 进行反变换得到融合影像。
ｏ ａ ｉ ｎｄａ ｌ ｓｓ Ｔａ ｎｇ ｔ ｕ ｎ ｃｔ Ｓｐａｔｉ ｇ ｕ ｃ ｂ ｒ ｓａｃ ｓ ｔ ｄ ，ｔ ｅ ａｔｃ ｅｗｉｌｂ ｉ ｇ ｆｉ ｇ ｎｇａ ｎａｙ ｉ． ｋｉ Ｗ ｈａ ｉ ｍ ｈｅ ｙ’ ｒ ｍａ ｅｏｆｑ ｉ ｋ ｉｄ ａ ａ ｅ ｓｕ ｙ ｈ ｒｉｌ ｌ ｅｕｓｎ ｔ ｅ ｐ ｎ ｉ ｌ ｏ ｏｎ ｎ ｎ ｌ ｓｓ ａ ｄ Ｉ ｎ ｅ ａｉ ｎ ｍｅｈｏ ｏ ｅ ｐｌｉ ｈｅｒｔａ ｓｏ ｍ ａｉ ｎｓｍａ ｃ ｎｇ ｌ ｗ ｎ ｅ ｈ ｒ ｃ ｐ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｔａ ａ ｙ ｉ， ｎ ＨＳ ｉｔ ｇ ｔｏ ｔ ｄ ｔ ｘ ａｎ ｔ ｉ ｒ ｆ ｒ ｔｏ ｔｈｉ ａ ｉ ｔ－ ｉ ｒ ｎ
数据代替， 从而得到融合结果， 其特征是将多波段数
据作为不同颜色空间中的坐标值 。
更能突出影像的感兴趣 的特征和范围， 不同 目标区 更加明确， 便于 目标影像的解译和判读。
２ 基于 Ｉ Ｓ ． ２ Ｈ 变换法的遥感影像融合实验
２２１ ＨＳ变 换融 合原 理 ．． Ｉ
遥感图像融合中，Ｉ Ｉ Ｓ变换法 （亮度 、 ］ － Ｉ Ｈ色调 、 ｓ
三 所示 。
Ｐ Ａ方法 由于第一主分量的均值 和方 差与全色数 Ｃ
据相差较大，因此损失掉了第一主分量 中的部分光 谱信息，变换后所得 到的 Ｒ Ｂ合成图像整体色彩 Ｇ 同原图像差异也 比较大。 Ｐ Ｃ变换方法与 Ｉ Ｓ变换相 比， Ｈ 其在 同一 次融
２２２］Ｉ ．． ／Ｓ变换 融合 方法 －
① 影像 处理 ； Ｇ ②Ｒ Ｂ—Ｉ ｓ转换； ｝ ｛ ③直方 图均 衡化处理； ④用全色波段影像代替亮度波段影像； ⑤ Ｉ Ｓ到 Ｒ Ｂ的反转 变换； Ｈ Ｇ ⑥处理后的变换影像与 原影像分析。 ２２３Ｉ Ｓ变换融 合 结果 ．． Ｈ
如 图四 和 图五所 示 ，从 目视 的 角度 来 看，传 统 ＩＳ Ｈ 融合影像纹理信息保持较好， 但是光谱信息损
ｔ ｌ ｍａ ｉ ｇ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｃ ｆ ｈ ｉ ｈ ｓ ｅ ｔａ ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｆ ｈ ｓｃａ ｓｉ ｇ ｓ Ａｎ ｅ ｅ ｔ ｇ ａ ｒ ｇ ｎ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔ ｓｏ ｅｈ ｇ — ｐ ｃｒ ｌ ｓ ｌ ｔ ｅ ｅｎ ｅ ｓｏ ｙ ｉｉ ａ ｉ ｉ ｔ ｒ ｏ ｔ ｐ ｎ ｍａ ｅ ． ｄ ｂ ￣ ｒ ｎ ｅ ｒ — ｉ ｔ ｎ ｏ ｅ ｔ ｉ ｐ ｃ ａ ｉ ｈ ｉｈ ｉ ｅ ａ ｄ ： ｆｌｎ — ｓ ｈ ｇ ｎ ｈ ｎ ｅ ｎ ｆ ｒ ｓ ｏ ｅ ． ｎ Ｏ ｆ ｒ ． ｈ ｓ ｉ ｉ ｆｃ ｒ ｎ ｓ ｅ ｉ ｌ ｇ ｌ ｔ ｄ ｏ ｓ ｉ Ｉ ｄ ｕ ｅ ｃ ａ ｅ ａ ｄ ｃ ａ ｇ ｓｉ ｏ ｅ ｔｃ ｖ ｒ ａ ｄ Ｓ ０ ｔ Ｔ ｉ ｓ ｏ ａ ｈ ｇ ｖ ａ ｎ ｈ ｍａ ｎ ｙ ｏ ｈ ｔ ｇ ａｉ ｎ ｏ ｅｂ ｓｃ ｐ ｎ ｉ ｌｓｏ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｉ ｇ ｓ ｍ ｅｈ ｄ ｆａ ｓ ｓ ｍｅ ｔ ｎ ｔ ｇ ａ ｉ ｎ ｉ ｌ ｎ ｔ ｅ ｉ ｅ ｒ ｔ ｆ ｈ ａ ｉ ｒ ｃｐ ｅ ｆｒ ｎ ｏ ｔ ｉ ｅ ｔ ｅ ｓ ｎ ｍａ ｅ ， ｔ ｏ ｓｏ ｓ ｅ ｓ ｎ ｄ ｉ ｅ ｒ ｔ ａ ｎ ｏ
多光 谱 影像 的 融合 实验分 析 。
关键词 ： 遥感 ； 影像融合； 主成份融合 ； Ｓ变换； Ｉ Ｈ 分辨率 中 图分 类号 ：Ｔ ７ Ｐ９ 文献标 识 码 ： Ａ 文章 编号 ：６ １４ ９一 ０ １３０ ６—３ １７ ．７ ２（ １）－０ １０ ２
Ａｂ ｔａ ｔ ｃ ｕ ｅ ｔ ｅｒｍ ｏｅ ｓｎ ｉｇ ｄ ｔ ｒ ｂ ｎ ａ ｔ Ｄｉ ｅ ｅ ｔｓｎ ｏ ｓｉ ｈ ｍａ ｉｇ ｄ ｔ ｅ ｍ ｅｒｃ ｓ ｒ ｃ ： ａ ｓ ｈ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ａａ ａｅ ａ ｕ ｄ ｎ ． ｆ ｒｎ ｅ ｓｒ ｎ ｔｅ ｉ ｇｎ ａａ ｇ ｏ ｔｉ， Ｂｅ ｓ ｅ ｔ ｌａ ｄ ｓ ａｉｌ ｅ ｏｕｉｎ ｉ ｎ ｔｅ ｐ ｅｅ ｃ ｆｃ ｒ ｉ ｉ ｔｔ ｎ ｎ ｉ ｅｅ ｃ ｓ ｐ ｃ ｒ ｍａｉ ａ ｄ ｍｕ－ ｐ ｃｒ ｎ ｐ ｔ ｓ ｌｔ ｓｉ ｈ ｒｓ ｎ ｅｏ ｅｔ ｎ ｌ ａ ａｒ ｏ ａ ｍｉ ｉ ｓａ ｄ ｄ ｆ ｒｎ ｅ ； ａ ｈ ｏ ｔ ｂ ｎ ｌ ａｏ ｆ ｎ ｃ ｔ ｓ ｅ ｔａ ａ ｉｇａ ｄ ｉｔｇａｉｎｏ ｅｉ ｇ ｓ ｂ ｔ ｉｈ ｓ ａｉｌ ｅ ｏｕｉｎ ｐ ｎ ｈ ｏ ｔ ａ ｄａ ｄ ｍｕｔ ｓ ｅ － ｉ ｐ ｃｒｌｉ ｇｎ ｎ ｅ ｒ ｔ ｆ ｈ ｍａ ｅ ， ｏｈｈ ｇ ｐ ｔ ｓ ｌｔ ａ ｃ ｒ ｍａｉ ｂ － ｍ ｎ ｏ ｔ ａｒ ｏ ｃ ｎ ｎ ｌ—ｐ ｃ ｉ
究
失较大。文中介绍的方法得到的图像保留了较多的
段影像， 其信息量会受到损失。另外， 尽管修改后的 全色波段与 Ｐ Ｃ变换第 １ 主成分全局统计特征相似， 但局部统计特征不相似， 因此 Ｐ Ｃ变换也会 造成信
关）影像增强， ， 在光谱特征空间中突 出物理意义显 著 的指数（ 如亮度 、 绿度 、 湿度等）土地利用的动态 ，
变 化 监测 。
一
般 图像 的线性 变 换可表 示为 ：